水轮发电机组故障诊断模糊专家系统研究

针对水轮发电机组故障原因与症兆之间的复杂关系,充分利用综合监测数据和领域专家的经验知识,采用数据驱动和基于知识的目标驱动控制的正反向推理方法进行诊断.研究了基于数据库管理系统的模糊知识库设计,为知识库的建立、维护、扩充和完善提供了一种实用方法.研究了模糊推理算法,以加权模糊推理进行多种信息的融合,解决了故障诊断中不确定性问题的求解.建立了水轮发电机组故障诊断模糊专家系统.诊断实例结果表明,该系统推理效率高,可信度好,满足了水轮机组故障诊断的有效性和实用性要求.     

中英双语混合语音识别研究

介绍了针对歌曲检索中出现的中英混合现象所开发的中英双语识别系统。在双语混合语音识别中,主要面临的2个问题：①在保证双语识别率的前提下控制系统的复杂度;②有效处理插入语中原用语引起的非母语口音现象。为了解决双语混合现象以及减少统计建模所需的数据量,通过音素混合聚类方法建立起一个统一的双语识别系统。在聚类算法中,提出了一种新型基于混淆矩阵的两遍音素聚类算法（TCM）,并将该方法与基于声学似然度准则的聚类方法进行了比较。实验结果表明：利用TCM进行音素聚类的识别性能优于基于声学似然度音素聚类的性能,最终得到的中英双语识别系统在纯英文测试集上的短语错误率（PER）相对基线单英文识别系统下降7.19%;在双语混合测试集上PER相对基线混合模型下降13.78%;同时在纯中文测试集上保持了基线单中文识别系统的性能。     

多元时间序列聚类算法分析

为解决高多元时间序列聚类算法的问题,采用了一种基于主元分析方法的多元时间序列聚类分析方法,利用MTS序列的前z个主元与每个簇的代表元素之间的Eros距离,将原有的复杂数据降维.在此基础上通过改进K-means算法对选取的多元时间序列的主元进行聚类分析,最后得到K个MTS聚类.理论分析和实验结果表明该算法能有效解决聚类问题.     

基于内容的视频检索关键技术研究

重点探讨了基于内容的视频检索的一些关键性技术(如镜头检测、镜头聚类、关键帧提取等)的实现原理及其各自的优缺点,并对视频检索的发展趋势提出了一些看法.     

聚类分析在油源对比研究中的应用

利用烃源岩、原油(包括油砂)的生物标记化合物的聚类分析研究原油(包括油砂)碳同位素,结果表明,三塘湖盆地的原油可以分成3类,第一类原油包括马朗凹陷的绝大部分和侏罗系的一部分,与中二叠统烃源岩有关;第二类原油主要分布于条湖凹陷,部分位于马朗凹陷,与下二叠统和石炭系烃源岩有关;第三类原油主要为油砂,相关性较差,可能受到了较强生物降解作用的影响.塘参1井侏罗系原油可能来源于下二叠统或石炭系.     

基于减法聚类产生具有优化规则的模糊神经网络及其软测量建模

提出了一种通过调整减法聚类半径优选模糊规则的软测量建模方法。首先用减法聚类建立T—S模糊模型,然后通过调整聚类半径优选模糊规则数,以取得具有良好泛化性能的模型,之后利用梯度下降混合最小二乘算法精调参数。最后用该方法对初馏塔石脑油干点进行软测量建模,结果表明能较快确定优化模型,并能满足软测量建模精度要求。     

蛋白质的二级结构序列和结构型

从蛋白质的二级结构序列出发 ,提出了冗余的概念 ,定义了冗余数量和冗余长度 ,给出了不同结构型蛋白的冗余数量和长度的分布特性 .统计结果表明 α类蛋白中 30 %、β类蛋白中84 %、α/β类蛋白中 95 %的序列不同程度的存在冗余 ,冗余数量和冗余长度主要分布在 1～ 3的范围 .以主二级结构序列三联体为参数 ,利用信息聚类方法对 α类、β类、α/ β类、α β类的6 0 0个蛋白进行了聚类 ,结果表明 ,对冗余较少的α类蛋白 85 %以上能够较好地聚类在一枝中 ,但对于冗余较多的其它类蛋白不能分在一个大支中 ,大部分可以分散在多个小支中 .以主二级结构序列三联体为参数 ,利用 Mahalanobis距离方法对上述四种结构型进行预测 ,预测的总体准确率为 81 .1 % .聚类结果和利用 Mahalanobis距离分类结果充分展示了蛋白质二级结构序列对结构型的特殊作用 ,但由于冗余的影响使得二级结构序列的信息并未充分显示出来 .说明从蛋白质二级结构序列出发预测结构型和构建蛋白质框架结构是合理的选择     

基于遗传算法的动态文本聚类

为了解决动态文本聚类中聚类中心陷于局部极值点的问题,该文提出了基于遗传算法的动态文本聚类方法.采用二进制编码方式对聚类中心进行编码、类内中的点与其类中心的欧氏距离作为适应度函数.通过遗传算子的操作对类中心进行逐步迭代,直至适应度函数收敛,得到使聚类划分效果最好的聚类中心.实验表明该方法可以克服局部极值点的问题,且聚类结果的评价指标Purity(纯度)也比较好.     

基于点击流的频繁模式聚类算法研究

在用户访问网站点击流形成频繁序列的基础上,提出基于距离函数的聚类分析算法.首先对数据流分区做K均值聚类生成中间聚类结果,然后对这些均值参考点进行离线聚类,以获取用户访问模式.理论分析和实验表明,算法具有较好的聚类效果.     

区间数密度算子及其应用

针对决策信息为区间数形式的不确定多属性决策问题,将密度中间算子由精确值形式拓展到区间数形式.通过引入"区间隶属度"的概念对区间数进行聚类,并给出一种通过规划模型确定密度加权向量的方法;在此基础上,对区间数密度中间算子及其合成算子进行了界定.最后,通过一个算例对区间数密度算子的应用进行了说明.该方法结合区间数的特征,进一步拓展了密度算子的理论体系和实际应用范围.