基于Hough变换的交通流状态辨别方法

交通流状态辨别在智能交通系统中起着十分重要的作用。本文根据对交通流状态辨别研究的分析,提出基于Hough变换方法和模糊C均值聚类方法的交通状态辨别方法。其中,基于Hough变换的图像识别方法用于交通畅通流的辨别,模糊C均值聚类方法用于其它交通状态分类。而且利用快速路固定型交通检测器实时数据进行了实证分析,且与模糊C均值聚类方法进行了对比分析。分析结果表明本文方法与FCM方法相比,更符合于三相交通流理论,且满足城市快速路交通流的特征。该方法可用于交通流状态分析。     

基于图像色彩和纹理的SOM聚类和检索方法

文根据图像的全局色彩和区域纹理信息,使用自组织映射神经网络的方法对图像内容进行聚类和检索。全局色彩在HSI空间使用区域累加的方法,避免了维数过大的问题。用区域纹理描述的方法解决了使用单一色彩带来的不准确性;自组织映射网络所特有的特征选择和无监督学习等特性,实现了对视觉相似图像的聚类。     

基于密度聚类补偿模糊神经网络的建模方法

补偿模糊神经网络是综合补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统。提出了将密度聚类算法运用到补偿模糊神经网络的输入模糊化和规则提取中。通过该方法对非线性系统的建模,仿真结果证明改进后的网络在提取规则、误差精度、收敛速度等方面均优于传统补偿模糊神经网络。     

基于聚类分区的风电场无功电压优化控制策略

随着风电渗透率的不断增大,并网风电场的机端电压稳定面临巨大挑战。研究了风电场内部各节点的无功电压特性,提出一种基于机组有功出力聚类分区的无功电压优化控制策略：通过自动电压控制系统获取风电场当前的电压指标与实际运行数据,计算出风电场的无功需求;以历史有功出力数据对场内机组进行模糊C聚类分区;利用改进的粒子群算法寻找最优无功分配方案,对每一区域进行无功电压控制。在MATLAB上进行仿真,与传统根据各机组无功容量进行分配的方案进行对比,仿真结果表明,所提控制策略能够有效改善风电场并网点电压控制性能,减小风电场内机组机端电压的波动。     

基于FCM和RS的矿产资源竞争力评价

在建立矿产资源竞争力评价指标体系的基础上,提出了一种基于模糊C-均值(FCM)和粗糙集(RS)相结合的综合评价方法对我国西部省份的矿产资源竞争力进行评价.该方法有效解决了在评价和预测问题中各因素的合理赋权问题,克服了现有专家评价方法的不足,更能客观地对矿产资源竞争力进行研究和评价,结果表明该方法是一种具有发展和应用前景的评价方法.     

基于模拟退火算法对K-means聚类算法的优化

K-means聚类算法是近年来数据挖掘学科的一个研究热点和重点,该算法是基于划分的聚类分析算法.目前这种算法在聚类分析中得到了广泛应用。本文将介绍K-means聚类算法的主要思想,及其优缺点。针对该算法经常陷入局部最优,以及对孤立点敏感等缺点,提出了一种基于模拟退火算法的方法对其进行优化,可以有效地防止该算法陷入局部最优的情况。     

基于全局优化K均值聚类的医学图像分割方法

K均值聚类是医学图像分割中最常用的方法之一,但K均值(K-means)聚类算法一个固有缺陷,在于若初始中心点的选取有重复的中心点,则聚类结果将含有空簇而使得聚类结果没有意义,进而影响图像分割效果。针对这一缺陷,首先提出在初始选点过程中进行聚类中心优化,避免产生重复的解决办法——初始点优化K均值算法(Initialization Optimized K-means,IOK-means),继而将初始选点数据域约束到图像直方图峰值集,进一步改善聚类效果,得到全局优化K均值聚类算法(Global Optimized K-means,GOK-means)。将GOK-means应用在脑部医学图像分割的实验表明:GOK-means能够将脑部灰质、白质及骨骼部分清晰地分割,与传统K均值算法IOKmeans相比,GOK-means的初始化聚类中心成功率达到100%,聚类总体均方差降低了54.9%,验证了GOK-means的有效性。     

关于模糊聚类分析方法的进一步思考

模糊聚类分析理论的引入克服了传统普通集理论的不足,实现了科学有效的分类。本文通过阐述当前模糊聚类分析方法的广泛应用,结合具体的实例介绍了传统的模糊聚类分析方法,并在此基础上,进一步思考了模糊聚类分析的特点、难点与不足,并提出了一些建立模糊相似矩阵的新方法。     

Ad Hoc网分簇算法探讨

对Ad Hoc网的分簇算法进行了深入的研究,提出一种用于Ad Hoc网络的分簇算法,该算法以改善分簇结构网络总体性能,减少系统总体开销,有效提高移动节点可靠性为目标.文中对该算法进行了详细描述,对其性能进行了分析研究.     

基于电池荷电状态和行驶工况辨识的电动汽车续驶里程估算*

为消除驾驶员因电动汽车续驶里程估计不准确,产生的"里程焦虑"。提出了一种基于电池荷电状态和行驶工况辨识的电动汽车续驶里程估算模型。以大连市某电动汽车运行数据为研究对象,首先分析了SOC与行驶里程的相关性,将工况数据划分为432个工况片段。然后利用主成分分析、模糊C聚类分析对工况片段进行分类、辨识,并建立了续驶里程的估算模型,进行续驶里程的估算。最后利用实车数据,在Matlab中进行仿真验证,结果表明此方法是可行的,所建立的模型具有较高的准确度。