动态时间规整算法在局部放电模式识别中的应用

采用试品升、降压过程中的视在放电量-施加电压序列作为特征量,并引入动态时间规整(DTW)算法进行局部放电模式识别以区分不同的缺陷类型。算法在训练阶段首先对训练样本和测试样本进行矢量量化(VQ),以码本码字代替原始矢量实现数据压缩,再以训练样本的码字构造DTW参考模板。在测试阶段,计算测试样本与每类放电参考模板的平均DTW距离,并利用快速匹配(FM)算法加快DTW运算过程,最后应用最近邻识别准则得到识别结果。对5类放电的200个样本的测试结果表明,DTW算法具有识别率高和易拓展的优点,并且FM算法能够节省56%计算量和提高DTW算法的识别率。     

我国野生动物园时空分布研究

运用年际集中指数、最邻近点系数、地理集中指数、基尼系数等方法,对我国野生动物园的时空分布进行了量化分析.结果发现:我国1993-2010年间开业的野生动物园的年际集中指数为0.039,年际差异性小,开园时间较为分散;最邻近点指数接近于1(0.991),属随机型分布类型;各省级行政区间分布的地理集中指数为22,空间上较为分散;在八大区域间分布的基尼系数为0.973,分布较为集中;在八大区域间的空间密度差异较大,尤以北部沿海、东部沿海、南部沿海和长江中游地区密度较高.     

基于改进自适应神经模糊推理模型的 回流焊参数设定方法

复杂制造过程中,系统参数往往呈现动态、非线性特征,以回流焊过程为例,针对现有参数设定方法效率和精度不足的问题,提出了一种基于改进自适应神经模糊推理模型的在线参数设定方法.引入了神经网络预测器来增强模糊神经网络的自适应能力和非线性逼近能力,通过最近邻聚类算法对模糊规则的参数和结构进行调整和在线更新,以提高模糊推理的精度,增强系统的容错性和鲁棒性.以回流焊过程参数设定过程为背景,建立仿真实验.结果表明,所提出方法可有效实现非线性输入输出系统参数的快速及准确的设定.     

范围最近邻查询方法研究

范围最近邻(RNN)查询检索到一个区域内每个点的最近邻(NN),它是点和连续最近邻查询的推广.本文将范围看作矩形,分析了二维空间中范围最近邻查询的性质,描述了算法处理过程,并对提出的算法进行了性能分析.     

基于IMDS-DLNS方法的工业过程故障检测

针对多维尺度变换(multidimensional scaling,MDS)方法对高维数据进行维数约简时,新样本缺少映射矩阵无法进行低维嵌入的问题,提出了增量式多维尺度变换(incremental multidimensional scaling,IMDS)方法。首先,引入双重局部近邻标准化(dual local nearest neighbor standardization,DLNS）技术以解决IMDS方法降维后数据仍然具有多中心、方差差异明显等问题;其次,采用Hotelling T²统计量对过程进行监控,组成增量式多维尺度变换和双重局部近邻标准化的故障检测方法(IMDS-DLNS);最后,通过数值模拟过程和青霉素发酵过程,将IMDS-DLNS方法分别与PCA,KPCA和FD-KNN等方法作对比分析。结果表明,IMDS-DLNS对比其他方法有更高的故障检测率。IMDS-DLNS方法对多变量、多模态过程具有良好的故障检测能力,能够保障产品质量和生产的安全性,可为工业过程故障检测研究提供参考。     

一种改进的基于Gabor小波的人脸识别方法

针对人脸识别中传统的Gabor小波方法存在特征维数高、识别时间长、存储开销大的缺点,提出了一种结合奇异值分解和Gabor小波的改进方法.首先通过Gabor小波变换对人脸图像滤波得到特征图像,然后对训练集的特征图像进行奇异值分解获取基空间,将人脸图像投影到统一的基空间提取奇异值特征,再选择一定数量的奇异值构成人脸鉴别矢量,最后采用最近邻分类器进行识别.在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于单一的Gabor小波方法.     

多目标监督聚类GA研究

提出了多目标监督聚类GA算法,即:根据样本的类标签有监督地将样本聚类,在每个类中根据样本属性的相似性有监督地聚成类簇.如果分属不同类标签的类簇出现相交,则相交类簇再次聚类,直到所有类簇均不相交.适应度矢量函数由类簇数和类内距离2个目标确定,类簇数和类簇中心由目标函数自动确定,从而类簇数和中心就不受主观因素的影响,并且保证了这2个关键要素的优化性质.预测分类时,删去单点类簇,并根据类簇号和离某个类簇中心距离的最近邻法则以及该类簇的类标签进行分类.算法模型采用C#实现,采用3个UCI数据集进行实例分析,实验结果表明,本算法优于著名的Native Bayes、Boost C4.5和KNN算法.     

线性回归分析在人脸识别中的应用研究

线性回归分类(LRC)算法中,借助一个依赖线性子空间的单一对象类模型,开发了一个线性模型,作为特定类库的线性组合来描述探针图像,并且借助于最小二乘法及其为了支持具有最小重构误差的类而制定的决策,解决了逆问题,但是并不能解决连续闭塞问题。基于此,提出了一种新颖的基于近邻子空间分类的识别方法,模块化线性回归分类(MLRC)算法。将LRC算法进行模块化,并且引入了一种基于距离的本征融合(DEF)算法用于决策。在FERET及ORL上的实验表明,与其它几种常用的方法相比较,MLRC算法在处理人脸识别问题上取得了更好的结果。     

一种基于路网D树的无线广播环境下路网最近邻查询处理算法

位置相关查询是数据库领域的一个研究热点。重点研究了无线广播环境下路网最近邻查询（NN）处理问题。对一个给定的路网结构及路网上分布的数据对象,构造对应的路网Voronoi图（NVD）,并在NVD图的基础上构建路网D树索引结构。然后,将路网D树索引结构线性化以支持无线广播环境下路网NN查询的处理,并提出了相应的路网NN查询处理算法。模拟实验表明,所提出的算法是有效的。     

一种求解平面旅行商问题的新算法——绕中心周游法

提出了一种求解平面旅行商问题的新算法——绕中心周游法,它是一种确定型算法,时间复杂性与最近邻算法相同,为O(n2),其中n为城市数。利用所编写的绕中心周游法和最近邻算法程序,对不同规模的平面旅行商问题进行了数值试验,对两种算法的求解质量进行了对比分析。结果表明:①绕中心周游法和最近邻算法求解质量的相对优劣取决于具体问题中城市的数量和分布;②对于4城市问题,绕中心周游法总能得到最优解,而最近邻算法经常不能得到最优解;③对于小规模(n<20)问题,绕中心周游法的求解质量一般优于最近邻算法的求解质量;④对于中等规模(20≤n≤30)问题,绕中心周游法的求解质量总体上相当于最近邻算法的求解质量;⑤对于大规模(n>30)问题,绕中心周游法的求解质量一般次于最近邻算法的求解质量。