基于 DBIRCH 算法的 Argo 剖面数据聚类

为解决实时分析处理的海洋 Argo 浮标剖面观测数据特有的数据密度较高、快速响应且需要识别任意形状簇等问题, 提出了一种可通过单次扫描数据集进行有效处理的低复杂度聚类算法 DBIRCH( Density-BasedBalanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies)。 该算法通过使用新引入的参数密度阈值修正因子,动态的更新限制 CF(Clustering Feature)树生长的约束系数子空间阈值, 同时结合密度关联思想在不同邻域内多次建立 CF 树且合并, 最终以核心 CF 树子节点为聚类结果输出, 避免了 BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies)算法对参数的过度依赖, 同时因能处理任意形状簇从而提升了数据处理的整体鲁棒性, 提高了处理 Argo 剖面监测数据的时效性和算法的整体吞吐速度。 为测试算法的综合性能, 使用真实 Argo浮标剖面实时监测数据集, 并根据不同的参数对算法做出多组对比实验, 同时使用不同评价指标对算法从运行时间和聚类准确率上进行综合评估, 从全局角度分析该算法在 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)、 BIRCH 及 DBIRCH 3 种不同算法中综合聚类性能最优。 实验结果表明, 在3 种算法中,BIRCH 算法运算速度最快, 但准确率最低; DBSCAN 算法聚类性能高于 BIRCH 算法, 但运算速度最慢; 改进的DBIRCH 算法运算效率略低于 BIRCH 算法, 但聚类准确率最高。     

高速钢在回火时奥氏体的稳定化现象

以膨胀及磁性测量方法研究了p18高速钢在回火时奥氏体的稳定化现象。经发现、经催化作用以后,在冷却过程中保温,使M′温度降低和在室温时残余奥氏体量增加(Δγ′)。稳定化的程度因保温时间的增长而增加,直至达到一定的(ΔM′)最大数值。稳定化作用在开始时进行得极快。在M′以上保温,增高保温温度使稳定化的初速及(ΔM′)最大和(Δγ′)值都减小。相反,在M′以下保温,增高保温温度,使Δγ′值增加。文中提出了可能的解释。