基于Monte Carlo模拟和K-均值聚类算法的赤平极射投影概率分析

对于结构面多而复杂的岩质边坡,其优势结构面的选取与分析是极其重要的工作。借助于赤平极射投影法,在楔形体滑移分析中首先确定其可能的滑移区域,筛选出可能滑移的结构面交线,缩小计算范围。根据结构面交线的二维经验分布,采用Monte Carlo方法模拟出多条结构面交线,通过结构面交线平均产状的求解来证明该方法的合理性,再采用快速聚类分析的方法,将筛选出的结构面交线划分为不同的组,以赤平极射投影分析得到滑移区域的对称轴中心作为初始凝聚点,通过多次迭代计算得到滑移区域内的优势结构面。将该方法用于重庆綦万高速顺层岩质边坡工程,结果表明,将赤平极射投影与Monte Carlo模拟和K-均值聚类算法相结合,计算得到的优势结构面分类合理,结果可靠,可以准确地确定结构面交线的优势产状。     

云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法研究

针对传统聚类算法效率低、效果差和稳定性弱等弊端,提出一种新的云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法。介绍了关联性实时流式数据的定义和特点。通过粗聚类对实时抵达的数据元组进行相应的预处理,确定类簇的数量与中心点位置,形成通过存在差异的宏簇构成的集合,粗聚类采用的算法为Canopy算法。将粗聚类得到的宏簇传至K-means算法,给出了K-means算法的详细步骤,通过K-means算法完成细聚类,介绍了整个细聚类详细步骤。实验结果表明,所提算法具有效率高、质量好、稳定性强等优势,可有效实现云计算环境下关联性实时流式大数据聚类。     

基于中心差异度迭代调整机制的 网络社区搜寻算法研究

为解决当前网络社区搜寻算法存在的节点聚类形成困难,搜寻迭代过于复杂,难以实现社区归属的二次更新等不足,提出了一种基于中心差异度迭代调整机制的网络社区搜寻算法。首先,通过领袖节点重叠度来实现初次社区搜寻裁决,有效降低了重复搜寻的概率,且根据加入节点与领袖节点差异度进行聚类匹配;随后,通过待加入节点与领袖节点之间的交互热度方式进行基于热度机制的聚类递归,实现对搜寻误差的二次校正。仿真实验表明,与当前网络社区搜寻算法中常用的差分迭代阈值裁决机制,混沌度一体化成型迭代机制相比,本文算法具有更高的首次成功率,以及更小的搜寻次数与迭代周期,具有很强的实际部署价值。     

基于粗糙集和证据理论的设备状态评估方法

为准确判定复杂设备健康状态，提出一种基于粗糙集理论和证据理论的健康状态评估方法。鉴于粗糙集只能处理离散指标，首先提出一种基于动态模糊C-均值聚类算法的连续型评估指标的离散化方法；再通过基于互信息的属性约简算法对复杂设备健康状态评估指标进行约简；然后对约简的评估决策表进行处理，构建基本信度分配函数；最后利用D-S合成规则进行多指标合成得到健康状态，进一步挖掘评估指标与健康状态间的关系。实例研究及对比分析表明该方法能有效提高决策可信度，减少评估的不确定性。     

基于不完全树结构小波变换及FKCN 的纹理分割

提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取，提出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法，它由(1)特征提取：使用不完全树结构小没变换抽取纹理特征；(2)基于模糊Kohonen聚类网络的特征粗分类：使用缩减的特征向量对网络进行训练，得到粗分割结果；(3)粗分割结果的细化等几部分构成。实验结果证明了本方法的有效性。     

物元运算多义性研究

提出物元运算多义性概念,给出了Ｃ－幂、Ｃ－根两个定义,并讨论了它们的一般性质。     

一种基于模糊规则的模糊辩识方法

提出了一种基于模糊聚类和最小二乘估计方法的模糊辨识方法。该方法是基于模糊聚类,计算给定样本在各类中的隶属度,并给出输入变量的隶属度函数。利用递推最小二乘估计辩识模糊模型的后件参数,本文给出了详细的的算法。为了验证该方法的有效性,本文给出了Ｂｏｘ－Ｊｅｎｈｉｎｓ数据的辨识结果。     

一种基于AC-RBF神经网络的网络安全态势预测方法

为了准确地把握网络安全发展态势,提出了一种基于自适应聚类径向基函数(adaptive clustering radical basis function,AC-RBF)神经网络的网络安全态势预测(network security situation prediction, NSSP)方法?该方法对网络安全态势样本自适应聚类,获得了神经网络隐层节点数,采用梯度下降法训练神经网络,寻找网络安全态势样本之间的非线性映射关系,利用该关系对未来时刻网络安全态势进行了预测? 仿真实验表明,相对于 K-均值 RBF 神经网络及支持向量机(support vector machine,SVM)预测模型,该方法在神经网络规模较小的情况下,不仅能够反映网络安全态势的总体趋势,而且还提高了预测精度,能够提供给网络安全管理员一个直观的网络安全态势图 ?     

基于聚类分析的短期负荷智能预测方法研究

短期电力负荷预测作为电网企业的基本工作,其精度的提高对于电网企业运营管理和调度管理具有较大的意义,然而由于电力负荷受到诸多非线性因素的影响,因此得到高精度的电力负荷预测结果是比较困难的.本文首先利用数据挖掘中的k-means聚类技术对训练集的气象数据进行聚类分析,分析提取相似日,在提取相似日的相关历史数据后,建立支持向量机模型进行短期电力负荷预测.经算例结果证明,由该方法得出的预测结果平均相对误差为0.88%,和同结构支持向量机预测的平均相对误差(1.66%)以及ARMA预测的平均相对误差(3.81%)相比,预测精度得到明显的提高,证明了该方法的有效性.     

基于空间模糊聚类的图像分割优化算法

针对传统模糊C-均值(FCM)算法抗噪性能差的问题,提出一种新的基于空间模糊聚类的图像分割优化算法.该算法通过在传统FCM算法基础上加入图像特征项中像素间的空间位置信息,解决了传统FCM对噪声敏感的问题,增强了算法的鲁棒性.实验结果表明,对于添加5%Gauss噪声的图像,该算法可实现有效分割,分割效果显著优于传统FCM算法.