基于K均值聚类的油气管道漏磁缺陷标记方法

为了提高漏磁数据缺陷区域标记能力,将聚类算法应用于漏磁检测数据分析中,提出了一种基于K均值聚类的管道漏磁缺陷信号标记方法,并进行了不同口径和不同壁厚管道检测试验验证。结果表明:该方法可有效识别出漏磁数据中的缺陷区域,识别准确度满足工程要求。由于该方法无需根据检测器和管道情况单独设置阈值,因此其具有较广泛的适应性。     

基于帧差和Otsu的红外行人分割算法

针对红外图像中行人与环境对比度较低,直接进行分割易产生误分割问题,提出一种基于帧差和Otsu的红外行人分割算法.首先选取红外视频序列中时间间隔较短的2帧图像求其帧差图像,对帧差图像采用Otsu分割得到运动目标的部分区域;然后对基准帧也采用Otsu方法分割,并将帧差图像分割结果与基准帧分割结果相乘,得到目标区域的种子像素;最后在基准帧分割图像上,通过连通性判断得到最终的行人分割区域.实验结果表明,该算法很好地克服了环境带来的干扰,鲁棒性强,能有效实现红外行人目标的分割.     

基于域间相似度序数的迁移学习源领域的选择

现有迁移学习研究大多数都建立在源领域和目标领域的相似度较高的全局约束下,对如何选择合适的源领域缺乏研究。为了确定如何自适应地从候选源领域集合中选择合适源领域,提升迁移效率,避免"负迁移"现象,基于最大均值差异(maximum mean discrepancy,MMD)提出一种叫作域间相似度序数(MMD-SR)的度量方法,用于度量候选源领域与目标领域间的相似度。同时,基于MMD-SR,提出一种迁移学习源域自适应选择策略(MMD-SR source domain selection strategy,MMD-SR_SDSS)。在人工数据集和真实数据集中的实验结果表明了度量方法MMD-SR和源领域选择策略MMD-SR_SDSS的有效性和可行性。     

广义均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种快速有效的聚类算法,但它没有考虑各类样本容量的差异, 其最小化代价函数会导致聚类判决有利于少样本类.提出一种新的聚类算法—-广义均衡模糊C均值聚类, 通过对模糊C均值聚类最小化代价函数的改进,使得样本容量在聚类代价函数中发挥效用, 从而弱化了样本容量差异对聚类判决的干扰.讨论分析了该算法的性质,模糊隶属度的推导突破了FCM解析解的约束. 通过仿真实验,验证了所提出算法的有效性.     

联机核模糊C均值聚类方法

基于核模糊C均值(kernel fuzzy C-means, KFCM)提出了一种针对较大规模数据的联机核模糊C均值 (online kernel fuzzy C-means, OKFCM) 算法,同时考虑到核参数的选择困境,借鉴多核学习思想,进一步衍生出了联机多核模糊C均值 (online multiple kernel fuzzy C-means, OMKFCM) 算法。由此,在有效缓和核参数选择难题的同时,新算法不仅继承了KFCM优越的聚类特性且适合聚类数据流。最后,在人工和真实数据集上验证了新提出的核联机算法比现有基于划分的大规模数据处理算法具有更好的性能。     

基于RBF神经网络的客户分类模型

运用径向基函数（RBF）神经网络和K均值聚类算法建立了客户价值分类模型,并用最小二乘法调整RBF的权值．仿真结果证明了该方法的有效性．     

智能数据预处理在浮选过程中的应用

针对反浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种基于主元分析和模糊聚类的数据预处理算法.采用模糊C均值聚类算法得到聚类中心,进行线形回归从而对过程变量数据进行了预处理.主元分析法则用来进行辅助变量的选取和输入高维向量的降维简化,针对主元变量采用径向基函数网络建立了系统经济技术指标的预测模型.根据工业实际生产数据进行的模型校验和误差分析表明,能够满足浮选过程控制的精度要求.     

关于n进制中数字立方和函数二次均值的计算

主要研究了n进制中数字立方和函数二次均值的计算问题,采用递推的方法,得出了n进制中数字立方和函数二次均值的计算的精确计算公式。     

关于F．Smarandache函数的一个问题

利用解析的方法研究F．Smarandache函数与除数函数的混合均值,得出了2个较为精确的渐近公式。     

关于Dirichlet L-函数倒数的二次加权均值

利用Gauss和的定义、三角和估计、特征和的性质及其解析方法研究了Dirichiet L-函数倒数的二次加权均值分布。得到一个有趣的加权均值分布公式．