云计算环境中面向大数据的改进密度峰值聚类算法

对密度峰值聚类算法进行有效改进,计算各样本点之间的距离和各样本点局部密度,选择两者中较大的样本点作为聚类中心点,根据其余样本点与各中心点的距离设定样本点所属类别;引入K近邻算法对密度峰值聚类算法进行优化,求解各样本点的距离时只需要考虑其周围由邻近值决定的若干样本点,实现距离阈值的自动选取;根据距离矩阵计算样本点的密度,绘制决策图并选择簇内中心点,将剩余点根据密度值分配给离中心点距离最近的类;最后将K近邻-密度峰值聚类算法部署至Hadoop云计算平台,用于解决大规模数据聚类的问题。仿真结果表明,通过合理设置K近邻算法的近邻值k,K近邻-密度峰值聚类算法具有较好的大数据样本聚类性能,与常用聚类算法相比,该算法具有更高的聚类准确率和聚类效率,适用于大数据样本聚类。     

基于三支聚类的协同过滤推荐方法

通过聚类可以缩小用户近邻空间,从而一定程度缓解传统协同过滤推荐算法存在的可扩展性问题,但因部分用户丢失了有效邻居而使得推荐精度不高。为解决该问题,结合三支聚类提出了一种新的协同过滤方法。该方法分为线下聚类和线上推荐两个步骤。对用户先进行聚类,进而将用户划为核心用户和边界用户,并对这两类用户分别应用不同的聚类规则进行聚类;然后在目标用户所属的簇中产生一个预测评分,对属于多个簇的用户,则聚合每个簇的评分得到其预测结果。实验结果表明,该方法与现有基于聚类的协同过滤算法相比,能有效地提高推荐精度。     

无人机载LiDAR测深系统进行海岸带测绘的可行性分析

如何快速获取高精度、全覆盖的海岸带浅水地形数据一直是海洋测绘的难点之一。无人机载LiDAR测深是一种有效的海岸带水陆地形一体化测量技术,利用RIEGL VQ-840-G ALB系统在山东青岛海域开展了无人机载LiDAR测深实验。基于获得的青岛实测ALB数据,从海底点密度、最浅探测深度、最大探测深度、测深精度四个方面定量分析无人机载LiDAR测深系统的测量性能,并进一步分析了无人机载LiDAR测深系统对海岸带测绘的可行性。实验结果表明,该无人机载LiDAR测深青岛实验的水深点密度达603个/m²,最浅探测深度仅0.16 m,最大探测深度(基于平均海面)达6.14 m;通过与船载单波束测深数据和陆上RTK数据对比,水下测深精度为17.6 cm,陆上高程精度为5.2 cm,能够满足海岸带测绘的要求,相关成果可以为我国无人机载LiDAR测深技术研究与应用提供参考。     

硅橡胶表面水珠的击穿电压与电场关系研究

复合绝缘子表面分离水珠会使电场畸变,导致击穿电压降低.本文基于ANSYS有限元软件建立硅橡胶表面分离水珠模型,用准静态谐分析法计算了直流电压作用下硅橡胶表面分离不同数量、半径和电导率水珠时的电场分布和击穿电压,并在人工环境里进行硅橡胶表面水珠放电试验.结果表明:水珠两端、空气和硅橡胶交界处电场畸变最为严重;水珠数量、半...     

一种用于齿轮齿面偏差评定的二分圆逼近法

为了提高齿轮齿面偏差评定的精度和效率,提出一种求解实际测量点到设计齿面最短距离的二分圆逼近法.该方法利用二分法思想,用圆不断逼近设计齿面上的齿廓线,直到找出最短距离,将三维空间计算转换为二维平面数据处理,简化了运算过程.将此方法在Matlab中实现并进行实际测量环境验证,与齿轮测量仪的评定结果对比,误差在4.5％左右,...     

大型灌注桩施工操作控制要点研究

项目实施过程中行政命令代替科学管理,项目人员、设备、仪器跟不上,项目质量控制不及时,设想与实际施工过程脱离,任意减少施工程序,降低质量标准,偷工减料。项目检查时,缺少项目质量专业人才,施工检验一家,相互隐瞒真相,检查流于形式。影响质量控制的因素主要有＂人、材料、机械、方法和环境＂等五大方面。因此,对这五方面因素严格控制,是保证工程质量的关键。     

一类具有连续偏差变元的二阶非线性中立型方程的振动性

建立了一类具有连续偏差变元的二阶中立型泛函微分方程解的振动准则,所得结果推广了以往的相应结果,并给出了具体例子.     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。     

两岸智库交流迈向制度化

无论是分歧还是共识,两岸智库学者们同台交流、碰撞的观点最终都将成为两岸决策时的重要参考,其影响将是深远的。     

数据仓库与消防信息化建设

决策支持系统在国外的发展已有近三十年,在工业发达的西方国家,决策支持系统已成为一种普遍使用的软件系统,我国虽然起步较晚,但随着决策支持的思想和方法逐步被人们所接受,也日益得到了重视和发展。在这样的情况下,如何将积累起来的业务数据,转化为有用的知识,就显得尤为重要了。目前,基于数据仓库及数据分析新技术的决策支持系统,在国内的金融、销售、制造等行业已初步显现了成效。但在消防这一特殊领域,却应用不多。为了能够使信息化手段为消防业务工作提供帮助,现根据消防工作的性质和特点,研究建立消防决策支持系统。本文以消防业务数据为基础,通过需求分析、框架设计、数据建模、系统实现等步骤,对基于数据仓库和OLAP建模新概念——统一维度模型——的决策支持系统进行了较深入的探讨和研究。