计算Lyapunov指数的模糊C均值聚类小数据量法

根据小数据量法的思想提出了一个新的算法:模糊C均值聚类小数据量法.将模糊C均值聚类算法用于小数据量法线性区域的选择,提高了算法的计算精度,最后用数值算例验证了该算法的有效性.     

基于近邻子空间划分的高光谱影像波段选择方法

在降低高光谱遥感影像数据的冗余度方面,波段选择一直是一种有效的方法.近年来,提出了许多用于高光谱波段选择的聚类算法,但大多数算法只有在选择足够多的聚类中心时才能够表现出良好的性能.在选择少量波段时,往往效果很不理想,不能满足实际使用的目的.而且,随着聚类中心数量的增加,大多数波段选择算法的精度存在不同程度的下降趋势.针对当前基于聚类的波段选择方法存在对聚类中心数的强敏感性和选择的特征波段子集高相关性的问题,提出了一种基于近邻子空间划分的波段选择方法(SEASP).该方法主要包括近邻子空间划分和特征波段选取两个步骤.考虑到高光谱波段之间的有序性,SEASP首先计算出相邻波段之间的相关系数,得到相关系数向量.若两个波段之间的相关性在某个区间内最小,即相关系数的变化率在该区间内最大,说明这两个波段在很大概率上不属于同一组,为两个相邻分组之间的分割点.因此,在相关系数向量的基础上,计算出其对应的若干个极小值,通过极小值的选取来确定最终划分的子空间.最后以信息熵为度量标准从划分的子空间中选出特征波段子集.在3个公开数据集的实验结果表明,提出的SEASP算法与其他算法相比,不仅原理简单,而且在精度...     

一种模糊聚类算法归类的研究

模糊C均值(FCM)算法是模式识别领域应用最广的聚类算法之一.但是FCM算法存在很多缺点,其中以对噪声数据敏感,鲁棒性较差最为突出.针对这种情况,Lee于1994年提出了一种所谓的改进模糊C均值算法＿Lee's算法.但是本文证明了Lee's算法并不是一种真正意义上的模糊C均值改进算法,而是Krishnapuram和Keller于1993年所提出的PCM算法的一种特殊情况.数值实验进一步证明了我们的结论.这对合理地使用模糊聚类算法提供了一定的理论依据.     

类车体尾迹流动非定常特性

通过与已发表的数据相比对,对大涡模拟方法的有效性进行验证.采用该数值方法对高雷诺数下25°后倾角Ahmed类车体背部斜面及尾部垂直面处尾迹区的流动进行解算.通过对背部斜面处分离泡、背部斜面侧边"C柱"处卷起的拖曳涡对及尾部垂直面处回流区流场信息的采用及相关频谱特性分析,研究并明确了尾迹区起主导作用的大尺度相干结构及运动的非定常特性.在流动的不同区域,类车体尾迹区流动的非定常特性不尽相同,主要体现为背部斜面分离泡的拍击振动具有绝对不稳定性特征,由KelvinHelmholtz(KH)不稳定性诱发的大尺度相干结构具有对流不稳定性特征;两侧"C柱"拖曳涡对在背部斜面上与展向涡相互耦合,具有较好的对称性;拖曳涡对在垂直面处回流区内与该区展向涡相互混掺,但无耦合作用且不具有对称性;垂直面处回流区内上、下侧剪切层卷起的展向涡以类似卡门涡街形式交替产生并脱落;高雷诺数时,整个尾迹区流动的特征频率趋于一致.     

基于K均值和支持向量机的燃料电池在线自适应故障诊断

基于K均值(K-means)和支持向量机(support vector machine, SVM)算法,提出了一种车用燃料电池系统(fuel cell system, FCS)在线自适应故障诊断方法.该方法通过不断获取系统最新单体电压,采用K-means算法改进传统的静态SVM分类器模型,对实时获取的信息进行聚类,实现分类器的在线自适应调节.采用已发表文献中的实验数据进行了相关的验证分析,结果表明,提出的方法能有效地在线调节故障分类器,实现FCS系统特性发生改变后的故障检测.     

不同充填厚度节理面剪切破坏宏细观机理研究

为了研究不同充填厚度下节理面的剪切破坏行为和强度特性,综合前人对充填节理的试验与理论成果,考虑天然岩体复合结构的不规则粗糙表面形态,对实验室制备的类岩石材料充填节理试件进行室内剪切试验,并采用数值方法进行模拟验证。对比实验结果和模拟结果,从宏观和细观角度分析了充填节理的变形特性及破坏行为,研究了充填厚度对节理面剪切强度的影响关系。研究结果表明:在同一粗糙度下,不同厚度充填节理的破坏模式没有明显区别,主要表现为粘结面的破坏;在较小粗糙度下,充填节理的剪切峰值强度和残余强度均随着充填厚度的增加有一定程度的降低,但变化不大;在较小粗糙度和较小充填厚度下,试件沿与节理面起伏较大处成一定角度产生裂隙并逐渐贯通至试件底部,充填厚度增加,仍会产生裂隙,但不会贯通。     

一种基于改进DBSCAN算法的光伏故障检测方法

工程中常常通过与邻近电站的单位发电量比较发现故障电站,电站的单位发电量主要与电站地理位置、光伏器件型号及特性等诸多要素有关,选择哪些电站进行比较以及比较的策略是一个需要深入探讨的问题。本文提出了一种改进的A-DBSCAN聚类算法的光伏发电站故障检测方法。通过对影响发电站单位发电量因素的分析,确定了该故障检测模型的输入变量。该方法不需其他外接设备的支持,同时还可以实现在线检测分析。通过比较相同发电环境中的发电系统的单位发电量来对故障检测,初步实验结果反映该方法的正确率为95. 45%,召回率为91. 3%。     

基于语义关联性特征融合的大数据挖掘方法

提出一种基于语义关联性特征融合的大数据挖掘算法.对云存储大数据分布式信息流进行高维相空间重构,在重构的相空间中提取大数据的语义关联维特征量,以提取的特征量为测试集进行自适应学习训练.采用模糊C均值算法进行大数据语义关联特征的稀疏性融合和聚类处理,在聚类中心实现对挖掘目标数据的指向性聚敛,输出数据挖掘结果,并采用特征压缩器进行降维处理,降低计算开销.仿真结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的特征提取准确性较好,挖掘数据的聚类能力较强,在实时性和准确性方面具有优势.     

楔形滑体运动特征数值模拟及分析

文章将常见滑坡模型进行简化,把滑体的运动状态分为失稳启动后斜面运动阶段和水平运动阶段。通过FISH语言编写PFC3D颗粒流运行程序,模拟并分析了滑体从开始解体到运动停止堆积状态的整个运动过程。考察滑体在不同时刻的运动形态变化,记录了滑体内部颗粒接触数目与滑体能量随时间变化的规律。通过在相关特征部位设定监测点,获得滑体不同部位的总速度、纵向速度和纵向位置等运动特征参量。结果表明:滑体各部分运动状态受所处的初始位置影响很大;滑体颗粒不光有前后运动还有横向运动;滑体中不同能量变化差异较大。     

基于PPG Ⅰ系统的贵州石松类和蕨类植物增补及修订

查阅国内外有关石松类及蕨类植物的最新研究成果,参照PPG I系统、《Flora Of China》(FOC)及相关文献资料对贵州石松类及蕨类植物进行增补与修订,共增补128种,修订96种(包括亚种和变种)。其中,江苏铁角蕨Asplenium kiangsuense,密毛岩蕨Woodsia rosthorniana,三羽新月蕨Pronephrium triphyllum,假钻毛蕨Paradavallodes multidentate,为贵州首次发现的地理分布新纪录。