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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 421 毫秒

1.  基于引力搜索核聚类算法的水电机组振动故障诊断  被引次数:1
   李超顺  周建中  肖剑  肖汉《中国电机工程学报》,2013年第33卷第2期
   核聚类是一类有效的水力发电机组振动故障诊断方法,为了解决核聚类有效性评价和核参数选择的问题,提出了一种引力搜索核聚类算法。首先建立以核Xie-Beni指标为目标的聚类模型;然后引入引力搜索框架,以聚类中心和核函数参数为优化变量,通过引力搜索求解核聚类模型;最后定义了基于核空间样本相似度的故障诊断模型。利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于水电机组振动故障诊断。试验结果表明:与传统聚类方法相比,文中方法具有更高分类精度,且能对故障样本准确聚类并提取诊断模型参数,实现故障的准确诊断。    

2.  基于有效性函数的聚类算法  
   范明 戴冠中 覃森《计算机科学》,2007年第34卷第5期
   聚类作为一种无监督的学习方法,通常需要人为地提供聚类的簇数。在先验知识缺乏的情况下,通过人为指定聚类参数是不合实际的。近年来研究的聚类有效性函数(Cluster Validity Index) 用于估计簇的数目及聚类效果的优劣。本文提出了一种新的基于有效性指数的聚类算法,无需提供聚类的参数。算法每步合并两个簇,使有效性指数值增加最大或减小最少。本文运用引力模型度量相似度,对可能出现的异常点情况作均匀化的处理。实验表明,本文的算法能正确发现特定数据的簇个数,和其它聚类方法比较,聚类结果具有较低的错误率,并在效率上优于一般的基于有效性指数的聚类算法。    

3.  基于改进引力搜索的混合K-调和均值聚类算法研究  
   王彩霞《计算机应用研究》,2016年第33卷第1期
   为了解决聚类算法容易陷入局部最优的问题,以及增强聚类算法的全局搜索能力,基于KHM算法以及改进的引力搜索算法,本文提出一种混合K-调和均值聚类算法(G-KHM)。G-KHM算法具有KHM算法收敛速度快的优点,但同时针对KHM算法容易陷入局部最优解的问题,在初始化后数据开始搜索聚类中心时采用了一种基于对象多样性及收敛性增强的引力搜索算法,该方法改进了引力搜索算法容易失去种群多样性的缺点,并同时具有引力搜索算法较强的全局搜索能力,可以使算法收敛到全局最优解。仿真结果表明,G-KHM算法能有效地避免陷入局部极值,具有较强的全局搜索能力以及稳定性,并且相比KHM算法、K-mean聚类算法、C均值聚类算法以及粒子群算法,在分类精度和运行时间上表现出了更好地效果。    

4.  一种基于旋转超盒和引力场融合的聚类算法  被引次数:1
   张燕  贾焰  黄晓斌《计算机研究与发展》,2008年第45卷第Z1期
   针对传统聚类算法处理复杂分布数据的不足,提出了一种新型的基于旋转超盒和引力场融合的聚类算法.该算法由1)数据集归一化;2)利用旋转超盒构造初始类别;3)借助引力场概念对初始类别进行融合3个步骤构成.仿真结果表明,该算法在无需聚类数目的情况下,对复杂分布数据具有很好的聚类效果.    

5.  一种基于网格的引力聚类算法  
   张天伍  荆立夏《微计算机信息》,2009年第25卷第18期
   将万有引力和牛顿第二运动定律的思想引入到聚类分析中,提出了一种基于网格的引力聚类算法GCABG.该算法可以自动决定目标数据集中的簇的个数,并且能发现任意形状的簇且可以过滤"噪声"数据.实验结果表明GCABG可以产生高质量的聚类结果.    

6.  蔗糖水解物合成药性物质GCA的研究  
   《甘蔗糖业》,1999年第2期
   蔗糖水解物合成药性物质GCA的研究──许喜林等,福建糖业,1998(2),7~9本文研究了以蔗糖为原料合成一种药性物质GCA的工艺过程,主要内容包括:(1)蔗糖酸化水解条件的研究;(2)转化糖浆的浓缩;(3)转化糖浆与乙酸乙酸乙酯反应合成GCA的研究,并用正交试验法对工艺条件进行了优化,此最佳工艺条件同样适用于葡萄糖直接与乙酸乙酸乙酯反应合成GCA;(4)GCA的结果与文献相符,证明产物为GCA。蔗糖水解物合成药性物质GCA的研究    

7.  关于切换回归的集成模糊聚类算法 GFC  被引次数:1
   王士同  江海峰  陆宏钧《软件学报》,2002年第13卷第10期
   已经有多个方法可用于解决切换回归问题.根据所提出的基于Newton引力定理的引力聚类算法GC,结合模糊聚类算法,进一步提出了新的集成模糊聚类算法 GFC.理论分析表明GFC 能收敛到局部最小.实验结果表明GFC在解决切换回归问题时,比标准模糊聚类算法更有效,特别在收敛速度方面.    

8.  一种评价空间聚类有效性的方法  
   江先伟《福建电脑》,2008年第24卷第7期
   已有的研究对聚类有效性的评价没有统一的标准,针对不同的聚类,使用了不同的评价有方法或指标。本文就地理空间数据集的聚类结果,从聚类的含义出发,模仿万有引力的公式,用引力来描述簇内凝聚力和簇间分离力,构造凝聚系数和聚噪比系数;进而使用它们来评价聚类结果。这种评价算法复杂度低、易于理解。对地理空间数据的聚类结果的评价是一种可行的方法。    

9.  基于灰色关联分析法及GSA-LSSVM的汽轮机排汽焓预测模型  
   王惠杰  范志愿  许小刚  李鑫鑫《电力建设》,2016年第11期
   排汽焓是汽轮发电机组热经济性诊断必不可少的一个参数.通过汽轮机功率方程与灰色关联分析(grey correlation analysis,GCA)理论确定了模型的输入变量,利用万有引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)优化了最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的惩罚因子μ以及核径向范围σ2个参数.通过比较分析,选用RBF kernel为LSSVM的核函数.以GCA-GSA-LSSVM为基础,建立了预测汽轮机排汽焓的数学模型,并将其与BP神经网络、RBF神经网络进行对比,同时分析了该数学模型的鲁棒性.结果表明基于GCA-GSA-LSSVM的汽轮机排汽焓预测模型具有精度高、泛化能力强、鲁棒性强等优点,该方法为精确预测机组节能潜力提供了一种有力的工具.    

10.  基于双层聚类与GSA-LSSVM的汽轮机热耗率多模型预测  
   牛培峰  刘超  李国强  张维平  陈科《电机与控制学报》,2016年第3期
   针对单模型难以精确描述具有复杂非线性特性的汽轮机热耗率的问题,提出一种新的热耗率多模型建模方法.首先应用GK算法分析出最优聚类个数以及初始聚类中心,避免了聚类数确定的盲目性;然后利用核模糊C均值算法对热耗率样本集做出聚类划分,在每个子空间中利用最小二乘支持向量机(LSSVM)辨识出相应子模型,同时,为了保证子模型精确度,采用引力搜索算法来解决LSSVM参数优化问题;最后,将子模型通过隶属度值加权融合得到精确的热耗率预测模型.以某600MW超临界汽轮机组为研究对象,基于现场数据建立汽轮机热耗率预报模型,仿真结果验证了提出的多模型建模方法具有较高的预报精确度和泛化能力.    

11.  蔗糖水解物合成药性物质GCA的研究  
   《甘蔗糖业》,1999年第1期
   ──许喜林等,福建糖业,1998(2),7~9本文研究了以蔗糖为原料合成一种药性物质GCA的工艺过程,主要内容包括:①蔗糖酸化水解条件的研究;②转化糖浆的浓缩Z③转化糖浆与乙酰乙酸乙酯反应合成GCA的研究,并用正交试验法对工艺条件进行了优化,此最佳工艺条件同样适用于葡萄糖直接与乙酰乙酸乙酯反应合成GCA;④GCA的结果与文献相符,证明产物为GCA。蔗糖水解物合成药性物质GCA的研究    

12.  基于网格结构的数据流在线快速聚类算法  
   毛国君  王欣  竹翠《北京工业大学学报》,2011年第37卷第10期
   针对现有的数据流聚类算法不能在线实时生成用户需要的聚类结果问题,提出一种基于滑动窗口的数据流在线聚类算法.该算法采用密度网格存储结构,实现了数据流的在线聚类过程,能实时地向用户提供聚类结果,动态地检测数据流的进化情况.实验结果表明,该方法具有快速在线聚类能力,并能保证良好的聚类质量.    

13.  基于在线聚类和关联向量机的多模型软测量建模  
   李修亮  苏宏业  褚健《化工自动化及仪表》,2008年第35卷第3期
   针时软测量样本具有按工况点聚类的特性,提出一种基于在线聚类和关联向量机的多模型软测量建模方法.聚类算法通过设定各辅助变量的权重、按引力原理聚类以及合并子聚类,可把样本按照不同的工作点进行聚类.子模型通过关联向量机实现概率化预测,并采用一种更加有效的核参数选择算法提高算法速度.该建模方法在加氢裂化分馏塔装置的轻石脑油终馏点在线预测系.统中取得了良好的效果.    

14.  一种增强的基于GCA的入侵检测方法  
   付双胜  张明军  刘棣华  鲁晓帆《网络安全技术与应用》,2010年第10期
   增强的基于GCA(Gravity-based clustering approach)的入侵检测方法是先对训练集采用GCA进行聚类,然后依据凝聚层次聚类算法的思想,以簇间的差异度和整体相似度作为聚类质量评价标准对GCA聚类产生的簇进行一些合并,合并后能使簇中心更集中,簇内对象更紧密。再根据标记算法标记出哪些簇属于正常簇,哪些属于异常簇,最后用检测算法对测试集数据进行检测。实验表明该方法对未知攻击的检测能力有所增强,特别是能有效降低误报率。    

15.  基于SOM和引力场聚类的金融数据可视化  
   刘芳  田凯  周志光  林海《计算机辅助设计与图形学学报》,2012年第24卷第4期
   平行坐标技术是信息可视化中重要的分析手段,可以实现多维数据在二维空间上的可视化.为了给用户提供一种快捷、方便的金融数据可视化及分析工具,提出一种基于引力场聚类的金融数据可视化方法.首先利用自组织映射(SOM)对初始金融数据进行分类,使每类数据都含有特定的经济意义;然后进行视觉聚类,利用引力场原理对每个类中的折线进行聚拢,对类与类之间进行排斥,再通过设置不透明度以及交互操作等手段对可视化结果进行增强.实验结果表明,该方法可以形成清晰的可视化聚类结果,便于发现数据的变化规律.    

16.  引力波cWB处理流水线的GPU加速  
   都志辉  林璋熙  顾彦祺  Eric O.LEBIGOT  郭翔宇《计算机科学》,2017年第44卷第10期
   引力波是爱因斯坦广义相对论的一个重要预言。大爆炸,特别是双黑洞、双中子星等双星系统是理论上最容易探测到的引力波波源。因为可以通过引力波了解这些重大的天体现象,所以对引力波的探测具有十分重要的科学意义。为此, 建造 了多个耗费巨资的基于激光干涉原理的引力波观测站(Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory,LIGO),以期能够首次直接探测到引力波。cWB(coherent Wave Burst)是一条能对多个观测站的数据进行实时分析处理的流水线。如何提高cWB程序的计算能力,成为了探测引力波的道路上亟待解决的问题。在分析cWB流水线特点的基础上,找到其性能瓶颈,设计并实现了一种有效的并行方法,在具有很强并行处理能力的GPU硬件上实现了对cWB流水线的加速。实验结果表明,与原来基于SSE优化加速的CPU实现相比,该CPU可以达到至少10倍的加速,这对于实现多个站点引力波信号的实时处理具有重要意义,在实时数据处理技术上为使用高精度的探测设备发现引力波提供了支持。    

17.  一种基于密度的无参数聚类算法  
   娄冬梅  陈明  朱有娜《计算机研究与发展》,2006年第43卷第Z3期
   大多数聚类算法在聚类过程中需要输入参数,并且对输入参数具有一定的敏感性.针对这种不足,在基于密度的聚类方法基础之上融合模糊聚类思想,给出了一种密度的无参数(无需输入任何参数)聚类算法.实验结果表明,算法能有效地找出任意形状的簇,且聚类结果质量高,适应于大型数据集.    

18.  一种改进的半监督K-Means聚类算法  被引次数:1
   袁利永  王基一《计算机工程与科学》,2011年第33卷第6期
   半监督聚类利用部分标签的数据辅助未标签的数据进行学习,从而提高聚类的性能。针对基于K-means的聚类算法发现非球状簇能力差的问题,本文提出新的处理思想,即把已标签数据对未标签数据的引力影响加入到类别分配决策中,给出了类与点的引力影响度定义,设计了带引力参数的半监督K-means聚类算法。实验表明,该算法在处理非球状簇分布的聚类时比现有的半监督K-means方法效果更好。    

19.  基于自组织竞争神经网络技术的模糊聚类研究  被引次数:2
   徐爱萍  徐武平《计算机工程与科学》,2006年第28卷第11期
   本文对常规模糊聚类方法进行了深入的研究,提出了一种基于自组织竞争神经网络技术的模糊聚类方法。仿真结果证明,这种方法可以有效地进行模糊聚类。    

20.  基于迭代分类的聚类结果改进方法  
   王小华  楼佳《计算机工程》,2010年第36卷第13期
   综合考虑聚类、分类的特点,从聚类结果出发,学习并利用初始聚类结构信息形成训练集,结合迭代分类思想重新划分原数据集,提出一种基于迭代分类的聚类结果改进方法。实验结果表明该方法具有更高准确率,为获得良好的聚类效果提供了新思路。    

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