模拟退火聚类算法在结构面产状分组中的应用

鉴于以往的结构面产状分组方法常存在算法复杂、聚类精度差及分组效率低的不足,提出了一种新型的融合模拟退火算法及K-means聚类(SAK)的结构面分组算法,该算法简单易实现.利用模拟退火算法的退火原理,对K-means算法聚类的结构面分组结果进行优化,以期克服K-means算法易受初始聚类中心影响的缺陷.计算机模拟生成的结构面数据的分析表明,所提方法相较于传统K-means算法具有明显优势.将该方法应用于重庆市三环高速公路兴隆隧道实测结构面的分组中,并与已有方法进行对比.结果表明:该方法不仅聚类精度高,而且迭代速度也较快,具有较强的工程实用性.     

聚偏氟乙烯/磷酸化纳米二氧化硅螯合金属锆杂化膜

结合原位合成法和相转化法,利用正硅酸乙酯(TEOS)和硅烷偶联剂3氨丙基三乙氧基硅烷(APTES)改性制备聚偏氟乙烯(PVDF)/氨基化纳米二氧化硅(NH 2-SiO 2)杂化膜,然后通过磷酸化处理,固定螯合金属锆(Zr),从而提高杂化膜对卵清蛋白的吸附能力,同时改善了杂化膜的亲水性能。当TEOS质量分数为8%时,改性后的磷酸化Zr+PVDF/NH 2-SiO 2杂化膜对卵清蛋白吸附量达到最大,为150.7 mg/g,且其经过4次吸附洗脱重复循环后对卵清蛋白的解吸附率保持在80%以上,显示该杂化膜具有良好的重复吸附和解吸附能力。     

基于概率有向图模型的船舶进出港航路规划

为降低港口水域内的船舶航行风险,提高港口生产效率,提出基于概率有向图模型的船舶进出港航路规划算法.采用基于密度的聚类方法,对船舶进出港的历史轨迹进行分类,从而提取出船舶在港内的正常航行模式,并采用基于网格划分的方法对轨迹进行离散.以网格为节点及相邻网格为有向边,建立概率有向图模型.给定航路的起始点和目的地,动态搜索船舶可能的航行路径进行航路规划.分别选取100条进港轨迹和100条出港轨迹对模型进行验证,结果表明:模型输出的进港规划航路与船舶真实航迹间的平均航路偏差为0.18,出港规划航路与真实航迹间的航路偏差为0.28.本模型生成的航路结合了多数船舶的进出港航行规律,其适航性能满足要求.     

面向战役级目标态势生成的航迹关联算法

针对战役级目标态势数据量大、信息源数量多、采样频率各异、探测误差差异大、目标属性特征存在误判等问题,基于多尺度航迹聚类提出了一种面向战役级目标态势生成的航迹关联算法.首先利用等距滑动窗口均值滤波剔除目标异常数据点、降低传感器误差引起的数据抖动,重新估计目标航速和航向;然后综合目标量测数据的多维特征提出了一种轨迹相似性距离;最后基于该距离,分阶段进行基于多粒度网格聚类的粗聚类和基于密度聚类的精聚类完成目标数据关联判断,综合聚类结果和离群点得到关联结果.实验表明:提出的方法在战役级目标数据环境下,数据处理容量、关联正确率、身份异常稳定性等方面较现有航迹关联算法有一定的提升,适用于战役级目标态势生成应用.     

反式聚环戊烯橡胶在轮胎胎肩胶中的应用研究

对合成的3种不同相对分子质量的反式聚环戊烯橡胶（TPR）用于轮胎胎肩胶进行了研究,结果表明：与使用天然橡胶（NR）及顺丁橡胶（BR）/NR并用胶相比,TPR硫化胶的回弹性、老化性能、耐磨性和低温性能优异,耐疲劳性能好,动态生热低,滚动阻力小,抗湿滑性稍差,拉伸强度和撕裂性能较差;TPR/NR并用硫化胶与NR相比物理性能有所改善,耐老化性、耐磨性和低温性能优异,回弹性、耐疲劳性及动态生热相当,滚动阻力小,有较好的动态力学性能。相对分子质量较低的TPR2具有较佳的综合性能,TPR不适合单独应用于轮胎胎肩胶,其与NR并用具有较好效果。     

基于AP-BP神经网络的建筑能耗分析与预测

建筑行业对能源的节约是当前节约能耗的重要途径之一,在对能源浪费现状和建筑物能源绩效调研和分析的基础上,提出了一种基于affinity propagation（AP）聚类的back propagation（BP）神经网络建筑能耗分析与预测方法。通过AP聚类算法对影响建筑能耗的多维因素进行聚类分析,得到影响建筑能耗的主要因素并作为BP神经网络的输入,然后将建筑能耗指标热负荷和冷负荷作为BP神经网络的输出,建立建筑能耗分析与预测模型。均方根误差（RMSE）和平均相对泛化误差（ARGE）评价指标分析结果表明,本文所提方法对能耗值预测的拟合程度优于经典的BP神经网络,且通过建筑能耗输入输出的结构调整能够节约能耗,提高能效。     

基于聚类和二分图匹配的物流派件调度方法

针对物流末端配送服务中派件调度时区域划分不合理、工作分配差异大的问题,提出"先分区,后排班"2阶段派件调度算法.首先利用GIS技术、Web技术和移动开发技术,构建了针对"最后1 km"配送的智能物流信息系统;在此系统内,基于k-medoids聚类算法,引入工作量均衡指标,依据实际路径距离,实现了"点面聚合,区域聚类"配送区域划分方法;应用二分图最大权匹配KM算法,实现了派件调度分配算法.在顺丰速运某网点的配送活动中进行试验,结果表明:2阶段派件调度算法的区域划分更加聚集,快递人员间的工作分配更加均衡,有效地提升物流网点的服务效率.     

结合光晕颜色和网格聚类的夜间尾灯识别

为了能够在夜间检测前方同向车辆的坐标位置,提出了一种夜间车辆尾灯识别方法。先对摄像头采集的前方交通图像进行颜色处理,采用自适应阈值和固定阈值分割尾灯光晕和背景。再使用网格聚类算法检测尾灯光晕范围,计算此范围内原图像灰度值,检测出光源。最后,通过分析光源面积大小剔除干扰光源,完成尾灯识别。实验结果表明:该方法在城市道路工况下,尾灯识别率达到87.53%。在郊区道路工况下,尾灯识别率达到95.43%,同时对于形状各异的尾灯具有很好的适应性。