水压试验机故障诊断专家系统的知识获取

针对水压试验机故障诊断专家系统的知识获取问题,将减聚类算法与人机交互方法相结合,提出了一种基于减聚类的"变焦"知识获取方法.通过将知识获取问题近似为水压试验机AMESim仿真模型增压侧压力的数据分析,引入减聚类算法,并将聚类结果与专家进行交流,实现人机交互.分析了减聚类主要参数对聚类结果的影响,建立参数修改规则,根据专家评价结果不断调整减聚类参数,获得符合要求的结果.通过"变焦"方法针对某一类结果进行深入研究,从而实现知识获取.实验结果验证了方法的有效性.     

领域CBR本体及其在范例表示和范例修改中应用研究

范例表示和范例修改是基于实例推理领域中的两个研究热点.针对此,提出一种基于领域CBR本体的范例表示和范例修改方法,该方法引入本体表示范例,添加范例特征意图项指导范例修正,提高了范例库的重用性和范例修正的成功率.首先,以经典本体概念和CBR理论为基础,提炼出领域CBR本体的定义和主要组成部分.其次,与传统范例表示方法对比,给出了领域CBR本体范例表示的优势,并对领域CBR本体中的关键类——范例特征意图类及其作用进行了重点介绍.而后,对领域CBR本体的构建过程和基于领域CBR本体的范例修改过程进行了详细阐述.最后,应用OWL语言对斗轮CBR本体进行了描述,并通过斗轮CBR本体在机械设计重用中的应用分析验证了此方法的有效性.     

WIDE:海量数据的聚类算法

给出了一种新的处理海量数据的聚类算法WIDE（window-density clustering algorithm）．它通过网格方法将数据之间的相互关联局部化，通过窗口技术来提高算法的效率，通过密度方法提高聚类的精度．以窗口为中介将网格方法和密度方法融合在一起是算法的主要思想．在此基础上对算法进行了扩展，在功能方面实现了混合型数据聚类、含障碍物数据聚类和增量数据聚类；在速度方面实现了分布式并行聚类．WIDE算法能够在局域网中的多台计算机上并行工作，效率高，计算复杂度为O（N），且能够发现任意形状的聚类，对噪声不敏感．     

基于弹性分布数据集的海量空间数据密度聚类

为了快速挖掘大规模空间数据的聚集特性,在cluster_dp密度聚类算法基础上,提出了一种基于弹性分布数据集的并行密度聚类方法 PClusterdp.首先,设计一种能平衡工作负载弹性分布数据集分区方法,根据数据在空间的分布情况,自动划分网格并分配数据,使得网格内数据量相对均衡,达到平衡运算节点负载的目的;接着,提出一种适用于并行计算的局部密度定义,并改进聚类中心的计算方式,解决了原始算法需要通过绘制决策图判断聚类中心对象的缺陷;最后,通过网格内及网格间聚簇合并等优化策略,实现了大规模空间数据的快速聚类处理.实验结果表明,借助Spark数据处理平台编程实现算法,本方法可以有效实现大规模空间数据的快速聚类,与传统的密度聚类方法相比具有较高的精确度与更好的系统处理性能.     

考虑道路形状约束的车辆轨迹聚类方法

随着车联网技术的不断发展,产生了海量车辆轨迹数据。这些车辆轨迹数据可以通过聚类分析方法挖掘出车辆行驶的潜在规律,从而实现指导车辆出行的目的。提出一种基于密度的车辆轨迹聚类方法,对基于道路形状关键点位置选取的车辆轨迹信息进行重构,并考虑车辆在路网中移动的空间约束,分析聚类结果得到城市道路的交通状况,以此指导车辆出行以避免或减轻车辆拥堵。基于福州市真实的车辆数据对提出的车辆轨迹聚类算法进行验证,并对最后的聚类结果进行了详细的分析。实验结果表明,针对车辆轨迹聚类并结合道路网络的方法能够更加真实反映车辆的行为特征。     

基于单元网格近邻势的聚类方法

为解决有限区域内分布的稀疏不均的、具有一定分布结构数据集的聚类分析难题,在近邻思想、网格化空间划分及万有引力叠加原理的启发下,提出了一种基于单元网格近邻势的聚类方法。该方法是基于近邻势的聚类方法在单元网格层次上的一种可以提高聚类速度的扩展。为有效实现并在时空效率上对这种聚类方法进行尽可能的改进,使用了单元网格、网格密度、多维网格划分法、多维索引树等一些比较重要的概念和方法。仿真实验中, 先使用多个不同类型的人工数据集将提出的算法与几个经典聚类算法在聚类精度、聚类速度等方面进行适当的比 较,采用两副图片在RGB(red, green,blue)色彩空间的像素点集来验证该算法的聚类压缩效果。仿真实验说明了这种方法比一些经典的聚类算法在聚类建设、聚类质量方面具有一定的有效性和优越性     

基于模糊C均值聚类和减法聚类结合的图像分割

针对模糊C均值聚类算法(FCM)聚类过程中,初始聚类中心通过随机产生、类别数的确定通过预定义的方式实现的问题,利用减法聚类(SCM)以及聚类有效性函数,实现对FCM聚类过程的聚类中心和聚类类别数自动进行设定,实现了数据的自适应聚类,并将其应用到了CT图像的自动分割中.实验结果表明,该方法是有效的.     

聚类数的自动确定

对聚类分析中聚类数的确定问题进行了研究。在SOFM神经网络的基础上,从聚类准则出发,通过试验对聚类准则的曲线特征进行了详细的分析和论证,设计出一种结构自适应的聚类神经网络,该网络能自动确定最佳的聚类数,并提出了一种减少计算量的改进算法。     

一种结合K-Means的层次化的搜索结果聚类方法

针对用户在搜索结果列表中寻找所需信息困难的问题,在分析了Web搜索结果的特点的基础上,提出了一种结合K-Means的层次化方法对搜索结果进行聚类,并通过向用户提供查询结果的类别标签分类显示结果,从而大大提高可浏览性.同时,在该方法的基础上设计并实现了一个搜索结果聚类原型系统,实验结果表明新方法是可行的.     

基于Hadoop云平台的并行谱聚类算法的设计与实现

谱聚类(Spectral Clustering)是建立在谱图理论基础上的一种聚类算法.与传统的聚类算法相比,谱聚类能够在任意形状的样本空间上进行聚类且收敛于全局最优解.然而,实际问题中大规模数据集普遍存在,在使用谱聚类对大规模数据集进行聚类时,收敛速度变得十分缓慢,甚至无法在有效的时间内得到聚类结果.并行算法是针对大规模数据集进行处理的一种有效方法.基于Hadoop云计算平台实现大规模数据集的存储和处理是目前实现并行计算的一种高效解决方案.     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。     

YBCO掺杂效应研究

介绍了YBCO掺杂的基础知识,总结了YBCO各个位置采用典型元素掺杂而导致的超导电性和结构的变化,阐述了掺杂对YBCO的重要影响,并简介了当前YBCO掺杂效应研究中的几个热点问题.     

A_5的一类12阶子群的构造

由于有限群的Lagrange定理的逆不成立,因此,n较大时要确定n次交代群An的所有子群或对An阶数的每一个正因数,确定是否存在这个阶数的子群是较困难的问题.文章通过对5-循环置换各次方幂的计算及其研究,构造出了A5的5个12阶子集,并证明了每一个子集都是A5的12阶子群,最后对A5的部分阶的子群做了总结.     

高频机组基础振动检测分析

为了找出诱发高频机组基础不良振动的原因，从基础计算模型方面对基础激励与响应进行了分析，以两个高频机组基础为动测实例，经模态分析得出钢筋混凝土构架式基础竖向1阶振动与电机产生共振；应用功率谱法对动力机组及基础平台进行动测，得出平台异常响应频率66Hz为水泵工作频率，调整机器的工作频率可避开不良振源影响，达到明显的减振效果。由此而知，动力机器基础出现不良振动时，不可盲目改变结构的动力特性，应在机器不同工况比如：停机、起机及正常转速下，对机器及基础进行动测并对振动信号进行比较分析，以制定出行之有效的减振方法。     

圈幂补图的树宽

基于“前沿分支”的观点研究了圈幂补图的树宽，首先确定了它的树宽下界，又给出了达到此下界的标号，从而得到了它的树宽表达式。     

鸡法氏囊病及其防治

报告鸡法氏囊病的流行状况，主要症状，剖检情况及诊断，提出了综合性防治措施。