基于网格聚类算法的电力营销预测研究

本文阐述了数据挖据的一些主要的方法和技术,详细介绍了基于网格的聚类技术,采用foodmart数据库作为算法输入的数据集,应用基于网格距离的聚类算法的实现对电力营销中客户的购买行为进行了聚类和预测,并验证了算法的正确性和有效性。     

基于RBF神经网络预测模型及其应用研究

利用径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络采预测结构初期损伤对整体的影响,可以有效地判断结构的稳定性．由于神经网络可以通过对样本的反复学习来反映整体结构复杂的非线性演化关系,其预测精度可以满足要求．RBF神经网络作为一种性能良好的前馈网络,具有更好的逼近能力和全局最优特性．本文通过有限元计算得出样本作为基础,采用RBF神经网络建立初期损伤的预测系统,通过最近邻聚类学习算法实行整体结构预测,这种研究思路具有结构简单、学习速度快、预测精度高的特点,网络的外推能力也较强,计算效率明显优于传统方法．本系统采用Fortran语言编写,最后通过一个实例说明本系统的有效性及实用性．     

基于核熵成分分析的热轧带钢自适应聚类分析

为提高热轧带钢力学性能离线检测的针对性和生产过程控制的实时性,提出利用聚类分析方法实现生产状态的聚类,对错分或离群样本进行力学性能的重点检测.常用的高斯核主成分聚类分析中假设数据服从正态分布,以方差大小提取核主成分,而实际生产数据分布复杂,拟采用核熵主成分分析,并自适应选取核参数和聚类数,实现生产状态的自适应聚类.利用实际生产数据进行方法验证,与核主成分聚类分析相比具有更好的聚类结果,聚类正确率从86.23％提高到96.51％,更加有效地提高了质量检测的针对性.     

一种改进的模糊核聚类图像分割算法(修改重投)

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感。针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法。将改进的最大类间方差法（Otsu）引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法。实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际。     

考虑优先级和时间窗约束的应急物资调配模型

突发公共卫生事件的不确定性和突发性特点,使得高效精准的应急物资调配方案显得尤为重要。构建突发公共卫生事件背景下生活物资配送中转站的选址模型,并考虑特殊事件的发生,改进优先级系数和时间窗的计算,以运输距离、违反车辆容量与时间窗约束的惩罚成本最小为多目标,构建物资配送路径规划模型,通过K-means聚类算法解决选址问题,设置遗传算法和大邻域搜索算法的混合遗传算法求解最优配送路径。最后以长春市朝阳区的物资配送为例进行实证分析,结果表明可以将200个小区聚类为60个物资需求站点进行配送,需要26辆车将物资从调配中心转运到需求站点,并得到4类最优的物资配送方案,为解决突发公共卫生事件下应急物资配置提供了新的思路。     

福建邵武将石地区维管束植物区系分析

福建邵武将石地区的植物区系处于泛北极植物区,中国-日本森林植物亚区的华东地区,有维管束植物173科461属915种(含种下单位).该区植物种类丰富,具有许多珍稀、古老、孑遗植物成分.在科、属水平上对其区系特征进行了分析,结果表明:热带分布类型的科占绝对优势,共77科,占53.1%;温带分布类型有37科,占25.5%;属的区系成分中,属的热带分布类型计197属,占区总属数的52.2%,温带分布类型共有169属,占44.9%.可见该植物区系的热带、亚热带成分占主导地位,温带成分次之.聚类分析结果表明该地区种子植物区系成分和庐山自然保护区关系最为密切,鼎湖山自然保护区次之,和五台山自然保护区的差异较大,这主要由它们生态地理条件、区系成分组成的差异所决定.     

聚类分析方法在泥沙粒径分级模拟中的应用研究

以珠江河口八大口门海域为研究区域，选取在伶仃洋采集的174个浅底层泥沙样本．用模糊聚类分析的方法将泥沙分为三级，然后利用平面二维水动力模型和泥沙输运扩散模型进行数值模拟．模拟结果以虎门和磨刀门的泥沙浓度较高，细颗粒泥沙在洪奇沥出口下方和淇澳岛形成了高浓度区，而且细颗粒泥沙的输运距离较远．从水动力及泥沙分布特征分析，模拟结果基本合理．     

基于分簇的无线传感器网络时间同步方法

对传统的无线传感器网络的时间同步协议进行分析,结合无线传感器网络能量使用要求高的特点,设计一种适合WSN的时间同步算法.在分簇的基础上在簇内建立一个回路,回路上节点顺序单向同步,簇头可以实时监控同步的进行,以实现能量节省的、健壮的协作同步模式.对比实验结果表明,该算法在保证同步精度的前提下可以有效减少通信开销,节省了节点能量.     

自组网中基于簇的入侵检测方案

基于补图团的着色思想提出了分布式分簇算法,并在此基础上给出了一种基于簇的入侵检测方案.     

动态分簇的异构传感器网络安全路由协议

当前很多无线传感器网络路由协议没有将安全因素考虑在内,而且一些已有的安全方案没有紧密结合典型分簇路由协议的运行机制,因此提出一种基于动态分簇的异构传感器网络安全路由协议(secure routing for dynamic clustering,SRDC)。该协议在优先考虑能耗问题的基础上,通过多种安全机制实现密钥协商和节点认证以及高效的组密钥更新。实验表明,新的协议能够有效延长网络的生命周期,并且能给网络提供较强的抗俘获能力。