自主式交通系统功能架构优化密度峰值聚类算法

自主式交通系统(autonomous transportation system, ATS)是为应对主动式智慧交通发展趋势而提出的新一代交通系统。为科学合理地构建ATS功能架构,提出了一种面向多属性文本的优化密度峰值聚类算法(density peaks clustering, DPC)。该算法结合交通系统功能架构的基本特征,通过改进的词频-逆向文档频率算法与文本向量空间模型,将多属性文本转化成空间维度坐标。再利用高斯函数和决策值优化DPC算法进行聚类,并结合轮廓系数对聚类结果进行评价。为了检验算法的合理性,在ATS道路自动驾驶场景下,基于道路载运工具运行服务域、交通基础设施管理服务域和交通安全管理服务域的功能数据集进行了算例分析,依据聚类结果绘制功能架构图。架构图由自主感知-自主学习-自主决策-自主响应4层构成,验证了ATS应用场景中功能架构优化算法的可行性和合理性。算例结果表明：该算法的构建具有鲁棒性,算例轮廓系数整体均值为0.84,与原算法相比解决了聚类过程中聚类中心难以划定的问题;与原智能交通系统中的各架构设计相比,该功能架构更具有层次性和逻辑性。该优化算法能够促进新一代交通系统...     

基于三支决策的密度敏感谱聚类

将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边界域。聚类结果用核心域和边界域来表示每个类簇,可以更全面地展示数据的结构信息。与传统的硬聚类算法在UCI数据集的实验结果相比较,本文使用核心域计算聚类的评价指标DBI、AS和ACC都有所提升,较好地解决了不确定性对象的聚类问题。     

潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法

基于潜在空间学习的多视图聚类研究得到了较大发展,但其通常忽略了原始数据中冗余信息的存在可能会带来不理想的聚类结果。为解决这个问题,提出一种潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法。基于k-means的方法,直接从各视图数据学习其低维表示,由于该低维表示的各个特征相互正交,学习到的低维表示通常含有较少的冗余信息。基于潜在空间的假设,各视图的低维表示可由同一个潜在表示投影得到。将两者结合,就能得到一个具有低冗余信息的统一的潜在表示。设计了一个优化算法来求解目标问题,在多个公开数据集上的实验表明了该算法的有效性。     

模糊聚类应用于MIS子系统划分的研究

本文介绍了模糊聚类应用于ＭＩＳ子系统划分的新方法,包括基于模糊等价关系的方法和基于模糊相似关系的“最大树”方法．     

Y形缝隙加载小型化超宽带Vivaldi端射天线

针对常规Vivaldi天线尺寸大、低频段前向辐射增益低的问题,设计了一款覆盖2.7~18.3GHz的小型化高增益超宽带端射天线。该天线通过在辐射贴片两侧加载Y形缝隙的方法,将天线表面电流汇聚于槽线附近,使天线的辐射特性明显提高。改善天线的阻抗匹配特性,展宽天线带宽,提高天线的增益,增强天线端射效果,天线的尺寸仅为25mm×25mm×1mm,实现了小型化。低频部分(2.7~8GHz)增益比原始天线提高最大值为3.5dB。通过天线实物的加工和测试,进一步验证了设计的可靠性。     

利用8098单片机的热电偶参比端温度的全补偿方法

本文介绍在采用微机来进行热电偶测温处理时,通过查表的方法实现参比端温度的完全补偿,并完成热电势到温度的处理。     

间羟基苯甲酸邻菲Luo啉钆（Ⅲ）,镝（Ⅲ）三元配合物的合？…

合成了间羟基苯甲酸邻菲Ｌｕｏ啉钆（Ⅲ）、镝（Ⅲ）三元配合物。通过元素分析、红外与紫外光谱、Ｘ－射线粉末衍射、差热－热重分析和固体配合物导电性能等方法,对三元配合物进行了结构与性质研究。     

双层结构8—羟基喹啉铝电致发光的有效载流子形成过程

报道了分子掺杂聚合物作为空穴传输层、８－羟基喹啉铝作为发光层的有机分子／聚合物双层结构的电致发光。着重指出在稳定发光之前有一个有效载流子形成过程。     

水合氯化铜和8—羟基喹啉固相配位反应的热化学研究

用自行研制的具有恒定温度环境的新型反应热量计,以３ｍｏｌ．Ｌ＾－１ＨＣｌ溶液为量热溶剂,在２９８．２Ｋ条件下,测定了配合物Ｃｕ（ＨＱ）Ｃｌ２的标准生成焓,其值为：－３４０．３０ｋＪ．ｍｏｌ＾-１。     

四氢吡喃醚的形成、裂解和转化

对四氢吡喃醚的形成、裂解和转化方法进行了综述,参考文献１１１篇。