降雨空间分布的模糊熵聚类分析

为了提高降雨量插值精度,充分挖掘降雨变量信息,利用模糊熵聚类分析算法,对流域内雨量站进行模糊熵聚类研究,通过基于可能性分布和距离判定的聚类有效性函数确定模糊熵系数和聚类数,从而得到模糊聚类结果,改进原有的插值方法。以淮河流域蚌埠站以上区域99个雨量站雨量数据,分别在一般情况下和模糊熵聚类情况下做交叉验证,结果显示,模糊熵聚类分析在反距离平方插值法中对降雨精度有所提升。     

基于Faster R-CNN的航母舰面多尺度目标检测算法

针对航母舰面复杂的多尺度目标检测环境,且现有算法对牵引车、人员等小目标检测性能不佳的问题,提出一种改进快速区域卷积神经网络(faster region convolutional neural netuorks,Faster R-CNN)的舰面多尺度目标检测算法.基于多尺度特征层提取了不同尺度的区域建议网络,提高了算法...     

甲基异柳磷气相色谱定量法

甲基异柳磷原油用气相色谱法测定,其色谱条件如下:不锈钢柱1m×3mm、柱内填充物为5%OV-3涂于ChromosorbW-HP60—80目担体,以氮气作载气,柱温190℃,用氢火焰检测器,癸二酸二正丁酯作内标,测定误差<±1.2%.     

基于核模糊C均值的异常检测方法

探索聚类方法在异常检测中的应用,提出了一种基于核的模糊C均值的异常检测方法.该方法使用核的模糊C均值对网络数据进行聚类,并使用基于簇内距离的判断规则对聚类结果进行标定,从而识别出攻击.使用KDD CUP1999数据集进行实验,结果表明本文表现出了高检测率和低误报率的良好性能.     

异构计算的一种可移植编程模型及实现

介绍了异构计算的一种编程模型．该模型处理的对象是任意非一致的求解任务映射到任意非一致的系统结构上．文中分别给出了任务图的分簇算法,系统图的分簇算法和映射算法及实例．利用该模型可设计出可移植的并行程序,然后调度到可动态配置的异构计算机组织上运行     

大矢量空间聚类的遗传k-均值算法

基于遗传算法与ｋ均值算法,提出了一种遗传ｋ均值算法．该算法通过改进标准遗传操作和使用可变变异率,使其在大矢量空间聚类问题中表现良好的性能,克服了ｋ均值聚类算法易于陷入局部最值和标准遗传交叉操作对聚类应用的不适应．为设计全局最优搜索方案提供了新思路     

KM小鼠与BALB／c小鼠五项免疫学指标的初步观察

采用五种免疫功能测定法对８３２只健康ＫＭ小鼠和８３只ＢＡＬＢ／ｃ小鼠进行免疫学功能指标的测定,结果表明ＣｏｎＡ诱导小鼠脾淋巴细胞转化能力ＯＤ值分别为０．０１４８－０．０１９２和０．０１２０１～０．０２０６,二硝基氟苯诱导小鼠迟发型变态反应（耳肿胀法）小鼠耳重差分别为１０．３９～１２．１７ｍｇ和１１．４６８～１６．２３４ｍｇ;血清溶血素抗体积数分别为７８．９８～９１．３０和１０６．７３～１１６．０７     

基于递推k-均值聚类算法的RBF神经网络及其在系统辨识中的应用

提出了一种基于ｋ－均值聚类算法的ＲＢＦ神经网络递推快速学习算法,并用此对动态非线性过程进行辩识。仿真结果表明了本文方法的可行性。     

数字图像边缘检测的模糊聚类研究

数字图像的边缘检测实际上是一类聚类的问题,这些边缘由许多线段、曲线或平面和曲面所构成,组成了不同的类属和分割的区域,可以用在机器人视觉的模型识别、军事目标识别等领域。模糊聚类法（包括模糊均值聚类法和模糊球壳聚类法）具有不必事先对数据中的边界特征信息了解太清楚的优点,为此通过实验对其进行了有益的探索。     

Fuzzy ART及其在故障诊断中的应用

ＦｕｚｚｙＡＲＴ是近几年出现的一种新型ＡＲＴ技术,文中介绍了该技术的实现方法,并用它对实测的不同工况的机器振动信号进行自组织聚类,收到了令人满意的效果,分析结果表明,采用这种无督学习的神经网络具有有督学习神经网络所无法替代的优势。文中同时对该技术在故障诊断领域中的应用前景作了展望。