基于主成分和聚类分析的汽车行驶工况构建

基于城市汽车实际道路行驶采集的数据,运用主成分和K-means聚类分析,对汽车行驶工况进行构建并分析误差.首先,对5种类型的原始数据,依次进行时间不连续数据、尖点数据、毛刺噪声数据以及怠速异常数据等预处理;其次基于预处理后的数据,对运动学片段进行划分,同时引入14个相关的运动特征指标,采用主成分分析进行降维处理并选取了具有代表性的5个主成分,基于K-means聚类分析算法将其运动学片段按照拥堵路况、一般拥堵路况和通畅路况分为3类,再根据聚类结果选取最优工况片段,从而得到最终的工况曲线.最后,对汽车行驶工况与所采集数据源的各运动特征值进行误差分析,验证了所构建的汽车行驶工况的合理性.     

ppl-空间、wppl-空间被闭Lindel(o)f映射逆向保持

对ppl-空间、wppl-空间的映射性质进行了探讨,得到的主要结果是:ppl-空间、wppl-空间被闭Lindel(o)f映射的逆向所保持.     

MMA/HEA共聚物膜的制备及性能

采用溶液聚合法先制备甲基丙烯酸甲酯(MMA)和丙烯酸羟乙酯(HEA)的共聚物,然后通过溶剂蒸发沉淀制得了聚合物膜。用DSC和SEM对聚合物膜进行了表征,并测定了单体投料比与膜的力学性能之间的关系,用动态接触角研究了聚合物膜表面的亲水性,并对牛血清蛋白(BSA)进行了吸附研究。结果表明:当HEA的投料量wHEA=0.18~0.25时聚合物膜可达到医用膜的力学性能要求;HEA的引入提高了膜表面的亲水性,从而有利于提高膜的生理相容性,同时降低了膜对蛋白质的吸附,有利于提高膜的抗凝血性。     

基于潜在语义空间维度特性的多层文档聚类

为实现文档在不同概念层次下的自动聚类,研究了潜在语义空间中维度的统计特性,发现对应大奇异值的维度描述了语义元素间的共性,对应小奇异值的维度描述了语义元素间的特性,呈现出潜在语义空间维度与概念粒度之间隐含的对应关系.基于这种认识,通过采用不同维度来实现文档在不同概念粒度下的聚类,并获得了很好的聚类准确率.另外,在基于潜在语义分析的文档聚类算法中,采用文档自检索矩阵的行向量,代替低维文档向量作为聚类对象,获得了更好的聚类准确率.     

基于自适应结构张量的FCM改进算法

针对传统模糊C均值聚类算法对图像特征描述单一,易受图像复杂纹理干扰而出现误分割的问题,提出一种基于自适应结构张量的FCM算法,并将其应用于图像分割.打破传统高斯滤波器在滤波方向和角度上所受限制,采用基于各向异性滤波的结构张量;引入图像边缘密度函数,用以衡量图像节点的平滑性,自适应地计算各向异性滤波函数所占比例;定义一种自适应结构张量相似性度量标准,用以计算图像中节点与聚类中心点的结构相似性,有效地代替了传统FCM中的灰度相似性度量标准;采用一种新颖的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像,改进算法获得了更加精确的分割结果.     

基于机器视觉的精密光学元件表面疵病识别初步研究

提出了一种基于机器视觉的表面疵病的检测方法,对获取的多幅图像进行了无缝拼接,并获得完整的表面 图像。在对图像去噪的同时,利用基于偏微分方程（PDE）的各项异性扩散算法能很好地保护图像的边缘特征。并 且在Perona&Malik算法的基础上引入了梯度阈值,对算法进行了改进;用zernike矩提取图像的边缘建立疵病模 型,选择模糊聚类神经网络构造分类器,将图像的每个象素的n维特征向量输入该分类器进行分类。实验表明,该 方法能有效地识别麻点、气泡和划痕。     

基于并行免疫遗传算法基因表达数据的动态模糊聚类

提出一种改进的并行免疫遗传算法, 通过在群体规模上引入“岛”的概念, 实现了可变的群体规模; 通过在适应度函数内引入免疫算子, 避免了算法过早收敛. 因此, 解决了寻优算法中局部收敛的困扰, 提高了获得全局最优解的几率. 把此算法应用于斯坦福大学酵母细胞周期表达数据库的数据进行共表达聚类, 并将实验结果与Spellman按照功能基因组学进行聚类所得结果进行了对比, 证明了所给算法在功能基因组 学聚类上的有效性.     

求解云环境下的数据初始配置

针对在云计算环境下出现的数据密集型应用的数据初始配置问题,提出了基于层次聚类算法的快速可行的两段算法,求出较优的数据项到数据中心的分配方案并进行了验证。     

基于双目识别技术的复杂背景中果实识别试验

为了迅速识别不同背景中的果实目标,在规范结构下建立了双目立体视觉识别系统,对复杂背景中的果实进行定位和识别.提出了基于角点聚类的局部特征提取及匹配算法,利用极限约束条件,通过提取同行像素角点特征完成立体匹配,获取果实3维信息.通过对不同背景下果实目标进行大量试验,发现基于单一特征属性的提取方法,角点匹配效率低,定位精度...     

综合安全评估危险识别中专家意见一致度分析

针对综合安全评估(FSA)"危险识别"中专家意见一致度的分析方法进行了讨论.介绍了IM0推荐的W一致度指数法,并通过计算对该方法的特性进行分析.同时,进一步利用模糊聚类分析法对专家意见的相似度进行计算,并根据专家个人评估结果之间的相似程度进行分类.结合各专家的背景因素,可以得出专家意见与各影响因素之间的关联,以便根据实际需要对专家意见赋予权重,使得危险识别的结果更加可靠.