基于模糊邻近关系的结构聚类

在有序粒度空间理论的基础上,提出了基于模糊邻近关系的结构聚类分析理论和方法.首先,给出了依据距离的一致聚类的概念,提出了模糊粒度空间的一致聚类特征;其次,给出了模糊邻近关系结构聚类的粒度表示,并获得了基于模糊邻近关系结构聚类的快速算法;进而,提出了获取最佳聚类的新方法,并且这一方法是全局最优的;最后,给出了通过两个模糊邻近关系的交运算获取结构聚类融合的方法.为复杂系统结构分析研究提供了一整套理论工具和方法.     

组合聚类与最优核v-SVR融合方法在能源系统应用

针对能源复杂系统样本数量有限、变量维数高、偶合关系复杂等问题,提出了一种组合聚类算法和最优核v-支持向量回归机SVR融合的方法。该方法采用SOM自组织映射神经网络和K-means组合的聚类算法对初始样本集合进行聚类,构成不同核函数的子支持向量回归机SVR模型,再用均方误差标准（MSE）和小误差概率对其各核函数进行优选,得到最优核函数的v-支持向量回归机SVR模型。仿真结果表明,采用这种方法进行能源供需预测是有效的,其精度优于常规的支持向量回归建模方法。

Abstract：

A method of fusion strategy with Optimal Kernel v-SVR （Support Vector Regression） and assembled clustering algorithm was proposed,facing the issues of complex energy system like limited samples,high dimension,complex coupling.The assembled clustering algorithm was used to cluster the initial samples related to energy data to form sub-SVR models based on different Kernel functions,combining Self-Organizing Map （SOM） neural network with K-means algorithm.The Mean Square Error criterion （MSE） and small error probability were used to evaluate the Kernel functions to obtain the optimal Kernel v-SVR model.The simulation results demonstrate that the proposed method is valid for predicting energy supply/demand and its accuracy is superior to the conventional SVR method.     

基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

向量矩阵迭代自组织XML辅助聚类算法

为了提高海量XML文档集的聚类质量,提出了一种基于向量空间模型的矩阵迭代自组织XML辅助聚类算法。该算法以XML键为基础,把XML文档转化为向量矩阵,通过矩阵迭代自组织学习对XML文档实施取消、分裂与合并等优化措施。为了加速算法的收敛性,在算法中引入辅助策略,虽然不一定达到矩阵向量分类间隔最大化的目标,却在尽可能分类的情况下使得运算时间缩短,其XML键权重调整更有利聚类效果。对比其它向量聚类算法,一系列仿真实验表明所提出算法具有一定的有效性及合理性。     

死亡强度服从Ornstein-Uhlenbeck跳过程的长寿债券定价模型

长寿风险不仅使寿险公司和社会保障部门不堪重负,而且对经济和社会的发展产生严重威胁.以对冲长寿风险为目的,根据我国国情设计一种长寿债券,与债券相关联的生存指数是通过Ornstein-Uhlenbeck跳(OUj)过程刻画的死亡强度得到的.考虑到我国利率市场和保险市场的特点,利用正双曲利率模型对债券进行贴现,并通过王氏变换给出不完全市场中的长寿债券定价模型.最后,依据我国生命表数据进行实证研究.     

基于二维几何特征的微地形快速识别算法

为满足水下超声波准确、实时探测海底微地形的需要,研制出一种摆动式单波束探测系统.该系统在探测实验过程中,因出现高程奇异值而造成数字"伪"地形产生,由此提出一种基于二维几何特征的水平、斜坡和凹凸不平三种微地形模式的快速识别算法.该算法建立在现代统计分析与模糊聚类的理论基础上,具有准确性高、实时性好以及抗干扰能力强等优点;并由物理模拟实验证明,利用该算法能有效消除高程奇异值的影响,识别出来的微地形模式准确可靠,为下一步快速重构逼真的数字微地形提供了保障,能够应用于真实的海底微地形探测.     

一种基于网格密度与空间划分树的聚类算法

基于密度的聚类是聚类分析中的一种,其主要优点是发现任意形状的聚类和对噪音数据不敏感.文章提出了一种新的基于网格密度和空间划分树的CGDSFF(Clustering based on Grid - Density andSpatial Partition Tree)聚类算法.其创新点在于,将数据空间划分成多个体积相等的单元格,然后基于单元格定义了密度、簇等概念,对单元格建立了一种基于空间划分的空间索引结构(空间划分树)来对数据进行聚类.CGDSPT算法保持了基于密度的聚类算法的上述优点,而且CGDSFF算法具有线性的时间复杂性,因此CGDSPT算法适合对大规模数据的挖掘.理论分析和实验结果也证明了CGDSPT算法的优点.     

基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估

为客观有效地解决仿真可信性评估问题,提出基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估方法。阐述了基于模糊传递闭包法进行模糊聚类分析的基本步骤,分析了粗糙集中属性重要性的相关原理;提出了基于模糊聚类和粗糙集的可信性模糊综合评估模型,利用模糊聚类和粗糙集中的属性重要性原理客观地进行各因素权重分配,结合模糊综合评判进行仿真可信性综合评估;以某飞行视景仿真系统为例,进行可信性综合评估。结果表明,该方法具有一定的合理性和可行性。     

Clustering patents using non-exhaustive overlaps

Patent documents are unique external sources of information that reveal the core technology underlying new inventions.Patents also serve as a strategic data source that can be mined to discover state-of-the-art technical development and subsequently help guide R&D investments.This research incorporates an ontology schema to extract and represent patent concepts.A clustering algorithm with non-exhaustive overlaps is proposed to overcome deficiencies with exhaustive clustering methods used in patent mining and technology discovery.The non-exhaustive clustering approach allows for the clustering of patent documents with overlapping technical findings and claims,a feature that enables the grouping of patents that define related key innovations.Legal advisors can use this approach to study potential cases of patent infringement or devise strategies to avoid litigation.The case study demonstrates the use of non-exhaustive overlaps algorithm by clustering US and Japan radio frequency identification (RFID) patents and by analyzing the legal implications of automated discovery of patent infringement.     

仿青蛙跳跃机器人运动学研究

提出了仿青蛙跳跃机器人机构模型及运动学研究的方法。基于对青蛙运动的研究,提出了仿青蛙机器人单侧跳跃机构的分析模型,采用D-H法,建立了机器人起跳与腾空两个阶段,其前肢和后肢的运动学方程,进行了正、逆运动学研究。分析机器人四肢的运动空间,并通过实例计算,验证了研究结果和生物学实测结果相一致,从而证明了这一仿生跳跃机构模型的可行性和仿生机构运动研究方法的有效性。得出的结论将为仿青蛙跳跃机器人的设计及控制提供理论基础。