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1.
巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
庞素琳 《系统工程理论与实践》2015,35(3):743-750
本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援. 相似文献
2.
结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数,在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象,基于非接触测量获得的三维点云数据,提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法;在结构面粗略分组提取的基础上,通过投影变换、散乱点拟合等算法,求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统,实际案例分析表明,本文方法可有效实现结构面的自动细化分类,并能够计算出间距等相关参数,可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑. 相似文献
3.
4.
模糊划分有效性函数的构建与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
首先在常规的Bezdek模糊划分模型的基础上,引入了考虑权重的模糊划分模型;并根据数理统计中的方差分析理论和信息论中的信息熵理论,构建了模糊F统计量、模糊划分熵,F统计量用来确定最佳划分数,模糊划分熵用来检验模糊划分的有效性.最后通过实际算例对这两个函数的判决功能和F统计量的鲁棒性进行了研究. 相似文献
5.
带有非相参积累的序列统计恒虚警检测器 总被引:2,自引:0,他引:2
雷达检测中,为了改善检测性能经常采用非相参积累的方法以获取高信杂比的目标回波,本文讨论了平方律检波后带有非相参积累的序列统计恒虚警检测器,分析了Swerling起伏目标情况下的检测性能,并介绍了该检测器在实际工作中的一种应用。 相似文献
6.
王新华 《淮北煤炭师范学院学报(自然科学版)》1996,(3)
本文详细讨论了通用教材中对MB系统的定义及MB统计分布和各种表述形式,指出MB系统的最主要标记应是“粒子的可分辨性”,提出了讲述MB统计分布的一些建议. 相似文献
7.
提出了工艺规划系统中动态模式分类(pattern classification)的概念,介绍了模式分类判定树和动态模式分类的基本原理,并对动态模式分类的聚类质量标准进行了研究。动态模式分类是基于实例归纳(case based reasoning,CBR)的自动分类过程,具有自学习和自完善的功能。 相似文献
8.
In agglomerative hierarchical clustering, pair-group methods suffer from a problem of non-uniqueness when two or more distances
between different clusters coincide during the amalgamation process. The traditional approach for solving this drawback has
been to take any arbitrary criterion in order to break ties between distances, which results in different hierarchical classifications
depending on the criterion followed. In this article we propose a variable-group algorithm that consists in grouping more
than two clusters at the same time when ties occur. We give a tree representation for the results of the algorithm, which
we call a multidendrogram, as well as a generalization of the Lance andWilliams’ formula which enables the implementation of the algorithm in a recursive
way.
The authors thank A. Arenas for discussion and helpful comments. This work was partially supported by DGES of the Spanish
Government Project No. FIS2006–13321–C02–02 and by a grant of Universitat Rovira i Virgili. 相似文献
10.