云南高原湖泊群的统计学聚类识别 及水质响应模式研究

为探究湖泊群水质变量的响应模式,构建适用于监测数据匮乏的湖泊群聚类和响应模式识别方法体系(PCA-BN),包括4个步骤:数据预处理、PCA降维与湖泊聚类、贝叶斯网络构建及参数学习、湖泊响应关系模拟。以云南高原湖泊群为例开展研究,结果表明:所研究的26个湖泊可分为两类;由于第一类湖泊受到的人为干扰更严重,因而叶绿素a对总氮和总磷的响应比第二类湖泊更敏感;第一类湖泊表层水温高,溶解氧趋近饱和,随叶绿素a变化不显著,第二类湖泊溶解氧随叶绿素a升高而显著升高;两类湖泊的透明度与叶绿素a的关系一致。     

网络结构特征与链路预测算法关系研究

以美国航空网络、科学家合作网络和线虫新陈代谢网络等5种实际网络为例进行了综合实验,用结果数据定量化描述了同配系数、集聚系数和网络效率等网络结构特征参数,与基于局部信息和全局信息的两类链路预测方法结果之间的关系。通过对结果的分析,得到了网络同配系数为正且聚集系数大于阈值(约0.1)时适用基于局部信息的预测方法,否则适用基于全局信息的预测方法;以及集聚系数、网络效率与局部信息预测方法的结果成正比,与全局信息预测方法成反比等结论。这些结论为通过网络特征参数进行链路预测方法的选择提供了定量化的参考依据。     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

聚类分析法在地质多样性资源评价中的应用——以湖北省大别山地区为例

对地质多样性的概念、内容体系、价值、国内外研究现状等进行概述,根据地质多样性内容建立评价指标体系；并用聚类分析法对湖北省大别山地区的地质多样性资源进行评价,得出地质多样性资源分布呈纬度地带性规律.     

一种应用于二进制传感器网络的目标跟踪算法

针对采用集中式粒子滤波方法解决二进制传感器网络目标跟踪问题存在的实时性较差和网络能量消耗大的缺点，提出了一种基于动态分簇的分布式粒子滤波算法。以随着目标运动而动态变化的簇为信息处理结构，簇头节点收集簇成员的单跳测量信息，实时对目标状态进行估计，非簇内节点进入休眠状态以节省能量。仿真表明，合理设置簇转换距离和激活半径，算法的跟踪精度与集中式粒子滤波方法相当；在不影响跟踪效果的情况下，可适当减小簇转换距离和激活半径，从而节省网络能量。     

基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测

由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性.     

基于IFCM-GRA的空间多维热误差温度测点优化

热误差是精密、超精密加工中主要的误差源之一,热误差温度测点优化是热误差补偿的关键问题.在机床空间多维布置的大量温度测点之间存在多重相关性,从众多测点中选取特征点的优劣程度,将直接影响到热误差补偿效果.通过对温度测点间多重相关性及温度与热误差关系的综合分析,采用改进的模糊C-均值(IFCM)聚类算法对温度测点进行聚类,以减小类与类之间温度测点的相关性,且避免FCM算法对初始聚类中心敏感易局部收敛的缺点.对温度测点按灰色关联分析(GRA)中的灰色综合关联度进行排序,从变化量和变化率的角度综合反映温度与热误差的关系.采用IFCM-GRA对温度测点进行优化,提高了热误差模型的鲁棒性及准确性,使温度测点数量大幅度减少.在某型号精密卧式加工中心上进行实验,温度测点从17个减少到4个.在不同转速下,利用多元线性回归对优化出的温度测点与热误差建立模型,所建立模型均能很好地预测热误差变化情况,经对预测模型分析,轴向热误差由几十微米减小到5μm以内.     

对象迁移自动机在TDT中的聚类研究

对象迁移自动机(OMA)是一种能够较好地解决话题识别与跟踪(TDT)中聚类问题的方法,但是,传统OMA模型由于聚类速度慢等缺点,难以满足TDT实时和增量聚类的要求.针对这一问题,本文一方面改进传统的OMA模型中自动机的动作设计,同时提出文档选择策略,加快了OMA的聚类速度.改进的方法在中等文档集上进行了实验,实验结果表明,该方法具有较好的聚类效果.     

面向对象的信息系统规划方法

提出了面向对象的信息系统规划方法. 将规划过程分为识别组织目标、识别组织行为、确定对象与子系统和建设子系统优先级排序等几个主要阶段. 定义了行为和对象的关联度矩阵,基于聚类方法确定信息系统子系统的建设需求. 并给出了子系统优先级排序的指标体系,采用层次分析法完成子系统优先级排序.     

基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法

 针对一般直觉模糊C均值聚类算法在寻优过程中易陷入局部最优解的问题,利用遗传算法具备全局寻优的优点,提出了一种基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法。在该算法中聚类中心为直觉模糊数,这使得遗传过程中个体信息变得复杂,进而增大了约束问题的处理难度。本文对产生的个体采用适时分段的归一化方法,很好地解决了该问题。仿真结果表明该算法所得聚类结果不仅准确而且更为细致。