基于改进混沌分区算法的模糊信息抽取

在大数据环境下进行模糊信息挖掘抽取中受到数据之间的小扰动类间干扰的影响,导致信息抽取的特征聚类性不好。为此提出一种基于改进混沌分区算法的模糊信息抽取方法,对高维数据信息流进行分布式结构重组,以Lorenz混沌吸引子作为训练测试集进行大数据模糊信息抽取的自适应学习训练,采用相空间重构技术对大数据的混沌吸引子负载特征量进行自相关特征匹配处理,提取模糊信息的平均互信息特征量,结合关联规则模糊配对方法进行大数据混沌分区,实现模糊信息的优化聚类,根据数据聚类结果实现模糊信息准确抽取,对抽取的高维模糊信息进行特征压缩,降低计算开销。仿真结果表明,采用该方法进行大数据样本序列的模糊信息抽取的聚类性较好,抗类间扰动能力较强,模糊信息抽取的准确概率较高,在数据挖掘和特征提取中具有很好的应用价值。     

变电站综合自动化系统远动指标统计算法

为了提高变电站综合自动化系统远动指标统计分析能力,需要对变电站综合自动化系统远动指标进行统计处理,提出一种基于模糊聚类和关联规则挖掘的变电站综合自动化系统远动指标统计分析算法。采用分段检验分析方法进行变电站综合自动化系统远动指标的信息采集,提取变电站综合自动化系统远动指标的关联规则特征量,结合模糊融合聚类方法进行变电站综合自动化系统远动指标的大数据聚类处理,采用互信息特征检测方法,进行变电站综合自动化系统远动指标的大数据挖掘和信息检测,根据特征检测结果采用分段模糊聚类方法进行特征归类处理,在聚类空间中实现变电站综合自动化系统远动指标统计分析。仿真结果表明,采用该算法进行变电站综合自动化系统远动指标的统计分析能力较强,大数据聚类性较好,提高了指标统计分析和决策能力。     

基于目标协同规划的网络入侵特征聚类仿真

在网络入侵检测优化的研究中,对网络入侵特征进行准确检测,由于在复杂的网络环境中会存在大量噪声,传统的方法只是单一的入侵特征聚类方法,难以在包含大量噪声的复杂网络环境中进行入侵特征聚类.提出一种基于目标协同规划思想的网络入侵特征聚类方法.利用标准化处理过程和归一化处理过程对对网络入侵数据进行预处理,能够将原始的网络入侵特征属性映射到标准属性空间.提取入侵特征构成数据集合,并进行降维处理,为入侵特征的聚类提供了准确数据基础,将可能性模糊聚类算法和聚类中心分离的模糊聚类算法进行入侵特征聚类目标的协同规划,能够得到准确的聚类中心.实验结果表明,改进算法能够提高网络入侵聚类的准确率.     

云计算环境下数据弱关联挖掘模型的仿真

在对云计算环境下海量数据进行挖掘的过程中,容易出现大量冗余数据,造成数据间关联性降低,导致传统的基于模糊神经网络的云计算环境下海量数据中弱关联.由于容易陷入局部最小,无法有效完成弱关联的挖掘,提出一种采用弱聚类算法的云计算环境下海量数据中弱关联挖掘方法,通过数据的描述特征对数据特征进行分解,依据数据特征,对全部数据进行融合.基于关联决策概率将云计算环境下海量数据进行有效划分,完成所有数据特征关联概率的计算,通过弱聚类方法对属性元素进行分类,将数量型元素转换成类别型,通过弱化关联规则方法,对经聚类处理后的数据进行挖掘.实验结果表明,所提方法具有很高的高效性及有效性.     

基于层次分析的客服中心实时数据流自动监测方法

为了提高客服中心的智能管理和信息调度能力,结合大数据分析方法进行客服中心实时数据监测和自动采集设计。提出一种基于模糊规则特征量挖掘和层次分析聚类的客服中心实时数据流自动监测方法。建立客服中心的网格分布结构模型并进行客服中心实时数据流监测统计特征分析,进行客服中心实时监测数据属性集的向量量化特征分解,对客服中心实时数据采用信息融合和模糊层析性分析方法实现信息融合,进行关联数据自适应特征提取,挖掘客服中心实时监测数据信息流的正相关性特征量。在层次性聚类算法基础上采用自回归分析进行客服中心实时数据流的模糊聚类和信息预测,提高客服中心实时数据监测的准确性,同时降低了客服服务中心数据流监测的风险。仿真结果表明,采用该方法进行客服中心实时数据监测的聚类性较高,预测性较好,能降低数据聚类的误分率,提高了客服中心实时数据监测能力。     

基于数据聚类的网络安全防护态势优化方法

针对传统的模糊特征检测方法不适应当前应用的问题,提出一种基于数据聚类的网络安全防护态势优化新方法。首先,构建网络安全状态分布模型,采用大数据挖掘方法对网络安全信息进行数据挖掘。其次,利用新型入侵识别检测方法对所设计的网络安全估计状态进行自适应特征提取,提取网络安全状况的特征数据集和处理单元。然后采用模糊C平均数据聚类方法(FCM)提取综合信息。对入侵特征信息流进行分类,根据属性分类结果进行网络安全态势预测,实现安全态势评估。最后基于不同场景下进行实验,结果表明,所提算法适用于网络安全的场景,准确性和鲁棒性都得到了验证。     

基于K-中心点聚类的模糊航迹关联算法

为提高目标航迹相交和近距平行状态时航迹关联的正确率,提出了一种基于K-中心点聚类的模糊航迹关联算法。该算法基于K-中心点聚类算法,将系统航迹作为聚类中心,采用局部航迹与系统航迹关联的策略,为描述航迹间的相似性,采用模糊分析方法,综合考虑各个因素的影响,构造模糊关联矩阵,并利用历史信息和先验知识进行航迹关联。仿真表明该算法在航迹相交状态下,相交时刻关联正确率比K-medoids聚类算法提高5%左右,近距平行状态下关联正确率的收敛速度优于K-medoids聚类算法。     

基于高斯混合模型最大期望聚类的同时定位与地图构建数据关联

数据关联是移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中状态估计的前提和基础,针对当前联合兼容分支定界算法存在计算复杂度高、耗时长的问题,提出了基于高斯混合模型(GMM)最大期望聚类分组的SLAM数据关联算法.首先,为减少同一时刻参与关联的观测值数目,在局部区域内采用GMM最大期望聚类算法对当前时刻的观测值进行分组;其次,在各观测小组中采用联合兼容分支定界算法进行数据关联;最后,综合各观测小组的观测值同局部地图特征得到的关联解,得到最优的关联结果.仿真实验结果表明,基于高斯混合模型最大期望聚类分组的SLAM数据关联算法在保证数据关联准确度的前提下,计算复杂度得到了降低,缩短了运行时间.     

基于飞参数据的发动机碰摩故障检测模型仿真

在飞行实时状态监控过程中,强震动环境下的发动机碰摩故障检测的准确性,关系到飞行的安全.在强震动环境下,发动机转静容易发生碰摩故障,多个碰摩故障往往是同时发生的,但是,故障的振动信号之间不存在之间关联.碰摩故障特征彼此独立,故障特征数据之间缺少可直接建立的关联.传统的故障挖掘方法在发动机转静碰摩故障检测的过程中,只能 根据振动信号对这种故障进行检测,振动信号本身存在很多干扰,也很难包括所有的碰摩故障特征,导致故障检测不准确.为解决上述问题,提出采用改进关联规则挖掘的强震动环境下的发动机碰摩故障检测方法.针对飞机发动机碰摩数据进行关联聚类处理,获取样本空间的分类矩阵,并对发动机碰摩数据进行更新.根据更新结果,计算发动机碰摩数据关联概率值,得到概率决策,针对飞行器碰摩数据进行关联规则挖掘,实现发动机碰摩数据故障优化检测.实验结果表明,利用改进关联规则算法进行强震动环境下的发动机转静碰摩故障检测,极大的缩短了检测时间,降低了漏检率,提高了检测精确度.     

区间数的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法

针对区间数模糊c均值聚类算法存在模糊度指数m无法准确描述数据簇划分情况的问题,对点数据集合的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法进行拓展,将其扩展到区间型不确定数据的聚类中。同时,分析了区间数的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法的收敛性,以确定模糊度指数m1和m2的取值原则。基于合成数据和实测数据的仿真实验结果表明：区间数的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法比区间数的模糊c均值聚类算法的聚类效果好。     

多模态人机交互综述

多模态人机交互旨在利用语音、图像、文本、眼动和触觉等多模态信息进行人与计算机之间的信息交换。在生理心理评估、办公教育、军事仿真和医疗康复等领域具有十分广阔的应用前景。本文系统地综述了多模态人机交互的发展现状和新兴方向,深入梳理了大数据可视化交互、基于声场感知的交互、混合现实实物交互、可穿戴交互和人机对话交互的研究进展以及国内外研究进展比较。本文认为拓展新的交互方式、设计高效的各模态交互组合、构建小型化交互设备、跨设备分布式交互、提升开放环境下交互算法的鲁棒性等是多模态人机交互的未来研究趋势。     

核空间直觉模糊局部C-均值聚类分割算法研究

针对现有直觉模糊C-均值聚类仅适合呈团状数据的不足,采用非线性函数将数据样本从欧式空间映射至再生希尔伯特高维特征空间,得到核空间直觉模糊聚类算法;同时考虑相邻像素的相互影响,将邻域像素融入核空间直觉模糊聚类的最优化目标函数中,经数学推导便得到嵌入像素局部信息的核空间直觉模糊聚类分割算法。图像分割测试结果表明,核直觉模糊C-均值聚类分割法相比现有直觉模糊C-均值聚类分割法能获得更满意的分割效果;同时,嵌入局部信息的核直觉模糊C-均值聚类分割法表现出良好的抗噪鲁棒性。     

基于ARM内核单片机的体育比赛模拟控制系统

构建体育比赛模拟控制系统,提高对体育比赛的现场智慧化管理和信息调度能力,提出基于ARM内核单片机的体育比赛模拟控制系统设计方法。采用实时视频和图像检测方法,构建体育比赛现场赛事的模拟数据传输和图像分析模型,通过过程化的线性调度和赛事流程规划和控制,采用可视化的视频远程监控方法实现对体育比赛的现场赛事的视景仿真和动作特征点分析,采用赛事分布视频动态特征提取方法,实现体育比赛现场赛事管控特征分析。构建体育比赛现场的动态参数数据集预处理模块、信息传输模块、视频监测与回放模块和人机交互模块等,采用ARM内核单片机控制方法建立体育比赛模拟控制系统的核心处理器,构建体育比赛过程状态可视化云平台的服务器,通过五层结构体系设置的模拟控制系统的体系结构模型,结合总线传输控制技术实现控制系统硬件和软件设计。测试结果表明,设计的体育比赛模拟控制系统人机交互性和视频传输控制能力较好,控制收敛性较好,能实现体育比赛现场智能监控和动态控制。     

面向云数据安全存储的分段融合模糊聚类算法

为了提高云数据的安全存储性能,需要对数据进行优化属性聚类归集。针对传统方法采用模糊C均值聚类进行云数据存储归类设计具有对初始聚类中心敏感、容易陷入局部收敛的问题,提出一种基于分段融合模糊聚类的云数据安全存储模型构建方法。建立云数据安全存储的网格分布结构模型并进行数据结构分析,进行云数据属性集的向量量化特征分解,对海量的云存储数据流采用分段匹配检测方法进行特征压缩,实现冗余数据自适应归集合并,挖掘云数据信息流的高阶谱特征。在模糊C均值聚类算法的基础上采用分段数据融合进行数据分簇模糊聚类,提高数据存储的安全性,同时降低云数据存储的负荷。仿真结果表明,采用该方法进行云数据聚类和优化存储设计,能降低数据聚类的误分率,提高云数据存储的吞吐量,确保云数据的安全存储。     

VBA技术对电子信息自动归档率影响建模研究

为了提高电子信息自动归档能力,提出基于VBA技术的电子信息自动归档率影响建模方法。构建电子信息自动归档的网格聚类模型,进行电子信息自动归档的分类模型设计,提取电子信息自动归档的属性特征集,根据电子信息的语义相关性属性进行自动分类,采用联合相关性检测方法进行电子信息归档的统计分析,构建电子信息自动归档的大数据分类识别模型,实现电子信息自动归档的模糊聚类处理,对提取的电子信息归档大数据的关联特征集进行分类融合,实现电子信息归档率优化,实现电子信息自动归档率影响建模优化。仿真结果得知,采用该方法进行电子信息自动归档的分类性较好,查全查准率较高,提高了电子信息的自动归档和管理能力。     

基于PCA-KFCM的船舶柴油机故障诊断

为提高船舶柴油机故障诊断的准确率和深刻反映船舶柴油机的运行状况,结合主元分析(PCA)的特征提取优势和模糊核聚类(KFCM)具有较好聚类效果的特点,提出了一种新的船舶柴油机故障诊断方法。该方法首先利用主元分析对船舶柴油机故障的训练和测试数据集进行特征提取,消除了故障征兆之间的相关性;然后对经特征提取后的训练样本进行模糊核聚类,并用网格法确定其中的参数,得到聚类中心。通过计算测试样本集中各样本与聚类中心在高维特征空间中的欧氏距离,得出最终的故障诊断结果。对MAN B&W 10L90MC型船用柴油机的故障诊断结果验证了该方法的有效性。因此,应用提出的方法对船舶柴油机进行故障诊断具有重要的实际意义。