模糊Kohonen聚类网络用于骨髓细胞图像分割

提出了一种基于图像的边界特点来确定模糊Kohonen聚类网络输出类别的方法。该方法首先构建了图像的一个边界模型，然后利用Zernike矩阵出边界模型的参数，最后根据参数的特点，自动确定模糊Kohonen聚类网络输出数目。试验结果表明该方法构建的模糊Kohonen聚类网络能够实现图像的自动模糊分割，说明了方法的可行性。     

野生大豆若干耐盐生理指标的研究

用NaCl溶液作为渗透胁迫剂模拟盐渍环境，对10个不同耐盐的野生大豆材料分别用100mmol/L NaCl和150mmol/L NaCl溶液胁迫，测定组织含水量、超氧自由基、MDA、SOD、POD、CAT酶活力，游离脯氨酸、可溶性糖等生理生化指标，并对比在NaCl渗透胁迫下的生理变化，表明SOD、POD和综合酶活力随着胁迫压力的增大而上升，脯氨酸、可溶性糖也逐渐积累，作为渗透调节物质脯氨酸和可溶性糖有相互补充的作用，聚类分析也表明，在2种胁迫下，在所测的生理指标中，酶活力在野生大豆的生理活动中具有相对重要的作用。     

基于聚类分析的崇州罨画池匾额研究

以唐代衙署园林罨画池匾额为研究对象,利用聚类分析法对匾额的形制和主题进行分析,希望找到匾额在西蜀园林美学体验中的规律性.结果显示:①罨画池中大多数建筑都有匾额,有的甚至悬挂多个匾额.由于建筑功能的不同,匾额的分布体现了区域的特征.②罨画池匾额形制多变.以木质匾额为主,在底色、字色、装饰及文字篆刻等方面富于变化.对形制聚类后分为4类:异形匾、竖匾、有框横匾和无框横匾.③罨画池公园匾额具有丰富的主题内涵.对主题进行聚类后分为2类:缅怀型匾额和抒怀型匾额.匾额通过细腻的形制细节和贴切的主题内涵,强调了祭祀区、游览区和纪念区各自的功能.     

改进测度下的模糊C均值三元催化器故障诊断方法

针对采用物理建模刻画三元催化器故障演化精确性不足问题,提出一种基于尾气大数据的改进测度模糊C均值(FCM,fuzzy c-means),故障诊断方法。该方法包括分数阶傅里叶变换(FRFT,fractional fourier transform)下的故障特征提取与优化、核熵成分分析(KECA,kernel entropy component analysis)下的分形故障特征降维以及改进相似测度下的FCM故障特征聚类。首先,对不同工况的尾气数据进行FRFT处理,获取三元催化器从时域到频域的精细故障信息,同时利用粒子群算法(PSO,paticle swarm optimization)选取最优的FRFT特征,并由分形算子给出相应精细特征的分形维数;其次,借助KECA对候选的高维分形特征进行维数约简;最后,将获得的故障特征提交给改进测度的FCM故障分类器完成故障诊断。数值实验结果表明,较之采用欧式距离或余弦距离的FCM方法,研究方法的故障诊断精确度更高。     

藏文文本聚类及其相关技术综述

藏文作为一门古老的语言有其独有的规则和特点。随着网络的普及,互联网用户中的藏族同胞迅速增加,网络上的藏文文本也越来越多。利用藏文文本聚类来提供更高效的管理和更良好的用户体验成为近年的研究热点。本文首先介绍了藏文文本聚类的应用背景和相关概念,然后介绍了藏文文本特点和藏文文本聚类的相关技术,讨论了藏文文本建模和聚类算法,最后对藏文聚类发展和应用进行了总结和展望。     

平滑l0范数约束的β NMF及其在聚类中的应用

针对基因表达数据噪声大、冗余性较高,传统的NMF算法在基因表达数据聚类中的低效性问题,提出了一种平滑的l_0范数约束的β散度的矩阵分解与K-means相结合的聚类算法,应用到基因表达数据当中;将平滑的l_0范数约束引入到基于β散度的矩阵分解的目标函数中,从而提取有用特征信息用于聚类;最后通过实验比较,改进的算法平均聚类精度达到70%,比传统的NMF聚类算法精度提高了11%,聚类效果相较其他方法显著。     

基于K均值聚类分析的车辆横向稳定性判定方法

针对既有车辆失稳判定方法存在的不足,开展了车辆横向稳定性关于模式识别的研究,提出了一种基于K均值聚类分析的车辆横向稳定性判别方法.利用CarSim建立整车动力学模型,采用K均值聚类算法对车辆行驶状态数据进行离线聚类分析,得到离线聚类质心及其危险等级.搭建CarSim与Simulink联合仿真平台,计算车辆实时行驶数据点与离线聚类质心之间的欧氏距离,设计了车辆横向稳定性判定指标,对车辆行驶稳定性进行了在线识别.该判定方法充分利用车辆离线数据和实时数据,对车辆行驶状态数据进行数据挖掘.仿真结果表明,该判定方法能够准确实时量化车辆的行驶稳定性,为控制系统的介入时机与程度提供判据.     

基于改进K-means的潜油电泵质量评估方法研究

针对潜油电泵使用寿命的问题,开展了基于潜油电泵井下振动测量的单节潜油电泵装配质量等级分类的研究,建立了单节潜油电泵的三维振动模型,提出了拐点法优化K-means聚类算法初始点的选取,采用三维合成方法求取电泵三个维度的合成振动加速度均方根值,利用改进K-means算法对239节潜油电泵的合成振动加速度均方根进行了聚类分析,建立了潜油电泵装配质量等级评价标准。对所测量的电泵进行质量跟踪,其结果验证了电泵装配质量等级分类的合理性。结果表明,潜油电泵合成振动加速度均方根小于1.30 m/s²的潜油电泵为优质电泵,使用寿命最长,宜用于高产井;处于1.30~1.72 m/s²的为质量良好电泵,使用寿命较长,可正常使用;处于1.72~2.35 m/s²的为质量合格电泵,使用寿命一般,应谨慎使用;大于2.35 m/s²为质量较差电泵,使用寿命较短,应维修后再使用。     

二值图像快速扫描聚类算法的FPGA实现

采用可编程逻辑器件FPGA(Field Programmable Gate Array,FPGA)来实现二值图像的快速扫描聚类算法,并给出了部分VHDL程序说明满足系统实时性的要求.     

基于Hough变换头部检测与跟踪的方法研究

动态视频对象的识别与检测是多目标跟踪领域中的一个前沿课题,以固定单目垂直摄像头下的视频图像为前提,首先利用帧间差灰度图像双向投影检测出人体的运动区域,针对每个运动区域内人体头部运动信息的骨架轮廓具有近圆形(圆弧)这一关键特征,提出了一种基于曲线连续特征的Hough多圆检测方法来实现多目标头部定位的算法,较好的解决了多人遮挡和交叠的问题,然后提出了一种基于目标运动连续性的匹配算法对人体进行头部跟踪.测试结果表明该算法达到了较好的效果.