SiO2/PMMA无机-有机复合材料的制备与性能

以苯乙烯磺酸钠（NaSS）为离子单体,将其介入甲基丙烯酸甲酯（MMA）与正硅酸乙酯（TEOS）的原位分散聚合体系,以获得较少分散剂用量下的多功能二氧化硅/聚甲基丙烯酸甲酯(SiO2/PMMA)复合体系的单分散微球,采用XRD、SEM、TEM、FTIR、TGA和DSC对所获SiO2/PMMA复合微球进行了表征,并对其防水性能及单体合成机理进行了研究。研究结果表明：在分散聚合体系中加入正硅酸乙酯（TEOS）获得的纳米SiO2颗粒,可提高聚合物PMMA的疏水性能,且对该复合材料的透光率影响不大,仍具有很高的透明度。     

基于SLIC超像素的茶叶嫩芽图像分割方法研究

准确识别茶叶嫩芽是实现茶叶智能采摘的前提。针对自然环境下的茶叶嫩芽图像分割受天气、光照等因素影响较大,提出基于SLIC超像素的嫩芽分割方法。提取R、G、B、H、S、V、Y、Cb、Cr、超红、超绿、Cg、R-B、G-B共14个颜色分量,分析发现以超红、Cg和G-B三分量合成彩图中嫩芽与背景对比度较大,作为待分割对象图;利用SLIC超像素分割算法获取超像素块,并对每个超像素块提取平均横坐标、平均纵坐标、平均超红、平均Cg、平均G-B 5个特征作为分割依据;利用阈值分割、小目标去除、填充和"逻辑与"等操作,得到茶叶嫩芽彩色分割图。对不同地域、不同环境下嫩芽图像进行实验表明,基于SLIC超像素的嫩芽分割平均分割精度达75.6%,较传统G-B阈值分割平均精确度高16.6%。该方法不仅能抑制光照等因素对茶叶图像的影响,还能有效分割茶叶嫩芽,鲁棒性较强。     

基于模糊聚类的并行推荐算法

为提高传统协同过滤算法在个性化推荐系统中的大数据处理能力,研究了一种基于模糊聚类的并行推荐算法。在Hadoop平台下首先通过PCA降维和FCM聚类对用户物品评分矩阵进行预处理,采用皮尔逊相关系数计算用户间的相似度,通过得到的聚类簇集合构建最近邻集合,生成基本预测评分。最后实现算法的并行化处理并得到推荐结果。实验结果表明,与基于PCA降维的协同过滤和单机式传统协同过滤算法相比,该算法提高了推荐的准确性和实时性。     

基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法

为解决传统模糊聚类迭代算法对初始化敏感,易陷入局部最优及处理高维数据时精度下降的问题,对基于马氏距离的模糊聚类算法(fuzzy c-means algorithm based on Mahalanobis distance,M-FCM)进行优化。将马氏距离代替欧氏距离,通过构造类内紧致度、类间分离度与类间清晰度结合的适应度函数,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对马氏距离模糊聚类进行研究,提出了基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法(Mahalanobis distance fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization,DPSOM-FCM),并将此新算法与FCM(fuzzy c-means algorithm),M-FCM,PSO-FCM,IFPSOFCM(importance for fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization)算法,在UCI(university of californiairvine)数据库的6个标准数据集上进行实验对比分析。结果表明,DPSOM-FCM算法具有算法收敛性和聚类有效性,并且聚类精确度优于其他算法,对高维数据的聚类识别能力强,即该算法具有全局优化作用。     

基于无监督学习的实时公交动态调度的研究

针对广州智能公交调度的优化问题,提出一种基于无监督学习的实时公交动态调度算法,结合乘客利益和公交公司利益总体最优为目标,通过无监督学习方法学习到公交客流出行特征表达的提取,利用吸引子传播(affinity propagation,AP)聚类算法的优化数据集与支持向量机(support vector machine,SVM)的训练样本集相结合建立预测模型训练,运用公交线网发车间隔和加权系数的目标函数优化调度数学模型,将多源信息融合及多策略的实时公交动态调度算法引入到求解模型中,利用深度学习的异常突发事件分类检测方法实现调度优化模型的实时调整。实验结果表明,AP聚类算法程序运行耗时16 s、高峰发车间隔5 min,比遗传算法运行效率更高、时间间隔更精确,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。     

基于贝叶斯模型组合的随机森林预测方法

为了能够精准可靠地估计太阳能辐照度,本文提出一种基于贝叶斯模型组合的随机森林算法用于太阳能辐照度预测.首先,引入K-means聚类和K折交叉验证将气象数据训练集生成多个训练子集,以增加训练子集的多样性并保证均匀采样.其次,将随机森林作为基学习器建立集成学习预测模型,导入训练子集并训练各个随机森林.之后,依据各个随机森林在验证集上的预测性能,采用贝叶斯模型组合算法制定组合策略.个体随机森林在测试集上的预测值经过模型组合策略得到最终输出.最后,基于气象实测数据建立仿真实验,并引入其他四种预测方法进行对比仿真研究,通过实验结果验证了文中所提出预测方法在太阳能辐照度预测问题中的准确性和可靠性.     

基于区域时变聚类采样机制的物联网 大数据传输算法

为解决传统物联网大数据传输算法存在的网络链路抖动频繁、传输能力受限以及传输误码率大的不足,提出了一种基于区域时变聚类采样机制的物联网大数据传输算法。首先,根据物联网信号发射中常用的LTE-5G信号特性,采取分信道传输及抽样过滤技术来实现数据传输过程中的正交化,消除节点间因信号频率相似而导致的干涉现象,提高网络数据传输效率;随后,几何聚类机制与能量-阈值映射裁决方法,构建了稳定聚类采样方法,利用功率最佳及能量最佳的方式来实现传输节点的筛选,强化传输链路的稳定性能,降低因链路抖动而导致误码的风险。仿真实验结果表明:与常见的超高斯频率漂移传输提升机制(Transmission Mechanism of Super Gauss Frequency Drift Transmission, SGFD-T机制)及拉普拉斯信道滤波传输机制Laplasse Channel Filtering Transmission Mechanism,LCF-T机制)相比,所提算法具有更大的上传带宽和更低的数据采集错误率与误码率。     

空间数据库反向最近邻聚类方法

针对当前空间数据库聚类方法未考虑降维后的距离特征反向结果, 导致空间数据分量失真, 存在聚类精度低、 耗时长的问题, 提出一种空间数据库反向最近邻聚类方法. 首先, 通过选取训练样本集实现核矩阵的特征分解, 获得其距离特征修正值去除初始值的影响; 然后, 根据核主成分分析（KPCA）降维并结合降维后的距离特征反向结果, 利用反向最近邻聚类方法与扩展的部分失真搜索法相结合, 实现空间数据的聚类; 最后利用选定的聚类中心对数据集进行计算, 计算数据集第一维分量与聚类中心第一维分量之间的失真, 得到反向最近邻, 直至所有空间数据均找到所属类别, 最终完成空间数据库反向最近邻聚类. 实验结果表明, 该方法提高了空间数据的聚类精度, 减少了空间数据聚类所用时间.     

基于自适应动态时间规整(DTW)的GA-FCM多阶段间歇过程故障诊断

多时段是间歇过程的固有特征,对间歇过程划分阶段可以提高故障诊断的精度。采用模糊C-均值聚类（FCM）算法划分阶段存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部极优值的问题。提出遗传算法与FCM算法相结合的方法（GA-FCM）,用于克服FCM易于陷入局部极优值的问题,以达到全局最优。同时,针对间歇过程数据不等长问题,提出自适应动态时间规整（DTW）算法。随后,用GA-FCM方法完成阶段划分,再建立多向核主元分析（MKPCA）模型完成故障检测。最后将此算法应用于青霉素发酵过程,仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。