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动态模糊聚类方法及其在故障诊断中的应用宓为建,石来德根据故障诊断分类的特点,用变分原理导出了动态聚类的最优解的存在条件,讨论了相应的算法及其收敛性,并在柴油机供油系统故障诊断中实现了故障分类的动态表示,证明了其在故障分类识别中的有效性.动态模糊聚类方... 相似文献
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潘大庆 《广西民族大学学报》2012,18(4):56-59
针对微博对社会舆情影响力日趋增大,设计了基于层次聚类的微博敏感话题检测算法,通过对微博内容的自动抓取,利用层次聚类算法实现对微博内容的智能识别,并以敏感话题为单位对微博内容进行分类.重点对层次聚类算法的实现过程进行研究,引入了词频、词性等关键参数因子,提高层次聚类算法分类精度.通过测试表明,检测算法的检测分类精度为95.3%,话题误判率不超过6%. 相似文献
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基于组合神经网络和模糊聚类的话者分类 总被引:2,自引:0,他引:2
基于话者分类的自适应语音识别是实现非限定人、大字表语音识别的一种很有前途的有效方法.本文设计了一种用于话者分类的主从式组合神经网络,以神经预测模型作为从网络,可以从短语音(一个音节,约0.3秒)中有效地提取、规正和压缩话者个人性信息;主网络采用具有很强聚类功能的自组织特征映射网络.针对话者个人性信息的模糊性,提出了模糊系统聚类算法和双类心聚类算法.实验验证了组合神经网络对于话者分类的有效性以及模糊聚类算法对不同文本的语音样本具有较好的适应性 相似文献
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用聚类支持向量机模型监测环保设备运行状态 总被引:2,自引:0,他引:2
针对环保设备多状态监测与识别问题,提出了一种基于多分类聚类支持向量机的分类算法模型.该算法模型充分利用多个相关联被监测设备及其状态属性特征,采用神经网络聚类分析获得关联特征的聚类子空间,再对聚类子空间构造二叉树支持向量机进行多分类识别.该算法模型避免了盲目分类,与单纯的支持向量机算法比较具有更好的分类性能.通过对日本大晃船用污水处理装置实测样本的训练、检验表明,该算法具有98%以上的分类识别率. 相似文献
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为使机器人获得人的基于力信息的作业技能,提出了用离散接触状态的变迁来建立作业的技能模型.用元素接触形式(ECF)描述定性接触状态,根据不同ECF的力信息聚类,采用改进的FCM聚类算法对示教所得的力信息进行分类,从而从人的示教中自动获取作业技能.为了对多次示教的作业技能进行融合,用Petri网进行建模,并提出根据技能模型描述状态变迁的矩阵方法.技能最终以面向对象的语言Visual C 描述. 相似文献
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动态模糊ISODATA聚类方法及其在故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
根据故障诊断分类的特点,用变分原理导出了动态聚类的最优解的存在条件,讨论了相应的算法及其收敛性,并在柴油机供油系统故障诊断中的实现故障分类的动态表示,证明了其在故障分类识别中的有效性。 相似文献
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一种对称极坐标图像模糊C均值聚类的电主轴失衡故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《西安交通大学学报》2019,(12)
为解决电主轴转子不平衡故障的可视化智能识别问题,提出了一种对称极坐标图像和模糊C均值(FCM)聚类相结合的失衡故障诊断新方法。首先对转子时域振动信号进行经验模态分解降噪,按对称极坐标方法将其转化为二维雪花图像,通过灰度共生矩阵,提取雪花图像二维特征参数;然后对已知样本信号的特征参数组建故障特征向量,标准化后作为FCM输入,得到分类矩阵和聚类中心;最后计算待测样本和已知故障样本聚类中心贴进度,实现失衡故障识别和分类。在某电主轴系统平台上完成了1 800 r/min时转子3种不同失衡状态的诊断试验,在对45组小样本识别中该方法的分类准确率达到73%。 相似文献
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针对城市快速路交通状态划分问题,提出一种改进的模糊C-均值(FCM)算法.为了解决FCM算法对初始聚类中心敏感、聚类前必须对聚类数和模糊加权指数给出恰当赋值等问题.首先采用减法聚类得到最大聚类数及相应的初始聚类中心,然后基于模糊决策的方法优选参数m,最终将聚类有效性函数融入FCM聚类,动态确定交通状态的分类.对上述方法通过Matlab6.5编程得出结果,对比分析表明提出的方法能够提高城市快速路交通流状态的分类效果. 相似文献
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设计一种基于AP聚类算法和SVM分类器相融合的新的混合分类器, 使用AP聚类算法优化数据集, 得到了高质量、 小样本的SVM分类器训练集. 实验结果表明: 与传统的SVM分类器相比, 混合分类器具有更高的分类精度; 在心脏病预测上, 该分类器的效果较好. 相似文献
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针对遥感影像分类过程中混合像元难判别的问题, 提出一种基于Gustafson-Kessel模糊聚类算法的支持向量机(SVM)分类模型. 以Gustafson-Kessel算法优选训练样本方式提高支持向量机的分类性能. 为验证其有效性, 将该模型应用于森林覆盖类别分类, 并与标准支持向量机模型分类结果对比. 实验结果表明, 该方法能提高支持向量机对混合像元划分的精度. 相似文献
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针对目前特征选择算法应用于数据分类精度不理想的问题, 提出一种基于最大相关最小冗余的特征选择算法, 该算法结合特征选择算法和聚类分析算法对特征进行处理, 将分类中冗余的特征去除. 利用支持向量机对一组心脏病患者实际测量得到的数据进行分类实验, 实验结果表明, 该方法可有效筛选影响分类的特征, 进而提高分类准确率. 相似文献
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基于聚类分析和支持向量机的布匹瑕疵分类方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于聚类分析和支持向量机(SVM)的布匹瑕疵分类方法.该方法充分利用瑕疵的几何特征,首先使用迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)对其进行聚类,在聚类形成的子空间内再根据瑕疵的纹理特征利用SVM进行分类.根据布匹瑕疵的特点提出一种新的几何特征,并使用各类瑕疵的几何特征均值作为初始聚类中心,提高ISODATA算法的聚类效果.实验表明,该方法有效地提高了分类准确性,降低了训练的复杂度,分类准确率可达90%. 相似文献
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核电厂运行数据记录了核电厂的运行状态,对核电数据进行处理分析从而完成准确的工况划分是实现核电厂运行状态监测的重要基础。为提高核电厂的运行工况划分准确性,本文提出了基于密度峰值聚类的高斯混合模型对核电厂的运行工况进行划分。首先,采用PCA(主成分分析)算法进行数据降维,然后利用密度峰值聚类算法中的决策图确定工况个数,最后利用高斯混合模型完成工况划分。基于真实的核电厂运行数据开展工况划分实验。实验结果表明,本文提出的方法能合理有效地划分出核电运行工况,其三类工况的划分准确率分别达到了99.29%、100%、97.57%,且错误率仅为1.25%。 相似文献
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介绍了盾构机的分类,并立足于太原的地质条件,重点论述了土压平衡盾构机的组成及其工作原理,指出了盾构法隧道施工中应注意事项。 相似文献
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邱道持 《西南师范大学学报(自然科学版)》1993,18(2):186-193
结合重庆市合川县域镇土地定级工作试点实践,针对县域城镇土地定级工作的特殊性.提出统一评定县域城镇土地级别的技术路线是:开展城镇体系层次分析,建立两类定级标志.通过合成计分,实现聚类定级. 相似文献
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YANG Xiaowei LIN Daying HAO Zhifeng LIANG Yanchun LIU Guirong HAN Xu 《自然科学进展(英文版)》2003,13(10):750-755
At present, studies on training algorithms for support vector machines (SVM) are important issues in the field of machine learning. It is a challenging task to improve the efficiency of the algorithm without reducing the generalization performance of SVM. To face this challenge, a new SVM training algorithm based on the set segmentation and k-means clustering is presented in this paper. The new idea is to divide all the original training data into many subsets, followed by clustering each subset using k-means clustering and finally train SVM using the new data set obtained from clustering centroids. Considering that the decomposition algorithm such as SVMlight is one of the major methods for solving support vector machines, the SVMlight is used in our experiments. Simulations on different types of problems show that the proposed method can solve efficiently not only large linear classification problems but also large nonlinear ones. 相似文献
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基于多类支持向量机的遥感图像分类及其半监督式改进策略 总被引:7,自引:0,他引:7
基于神经网络的遥感图像分类取得了较好的效果,但存在固有的过学习、易陷入局部极小等缺点.支持向量机机器学习方法,根据结构风险最小化(SRM)原理,表现出很多优于其他传统方法的性能,本研究的基于多类支持向量机分类器的遥感图像分类取得了达95.4%的分类精度.但由于遥感图像分类类别多,所需训练样本较大,人工选择效率较低,为此提出以人工选择初始聚类质心、C均值模糊聚类算法自动标注训练样本的基于多类支持向量机的半监督式遥感图像分类方法,期望能在获得适用的分类精度的基础上有效提高分类效率. 相似文献