基于遗传算法和TRIZ的产品服务系统优化设计方法

针对产品服务系统方案优化设计问题,分析了系统方案设计过程中主要影响因素,基于遗传算法和TRIZ理论提出了产品服务系统方案优化设计方法。该方法可以优化产品服务系统的方案设计,并通过理想化程度值定量判定最优方案设计。以污水处理设备为例,应用该方法获取产品服务系统最优的方案设计,并与其它方案进行对比,验证了该方法的有效性。实际应用证明该方法不仅可以对产品服务系统方案设计的理想化程度进行定量的判定,还可以实现对系统方案设计的全局最优搜索。     

一种基于OPTICS聚类的流量分类算法

提出了一种适合在线实时分类并避免过多人为因素干扰的流量分类方法.该方案早期采用DPI技术识别信息流的业务类型,作为后期聚类算法的指导和基准;借鉴OPTICS聚类算法思想,用数据点的个数来衡量稠密度,完成信息流的聚类,可有针对性地为用户提供服务.     

基于模糊聚类算法的山核桃壳仁分选系统设计

针对经过破壳后的山核桃壳仁物料难以分选的问题,提出一种基于模糊C-均值聚类的山核桃壳仁分选的图像处理算法。在Labview的软件平台上,开发能够实现山核桃壳仁分选的程序和用户界面。通过提取山核桃破壳分离物的H(色调)、S(饱和度)、V(明度)、A(能量)、E(熵)、M(惯性矩)、R(相关性)等物理指标,构建特征数据的样本集合,依据主分量分析(PCA)对数据集合进行特征降维。利用模糊聚类算法计算出相应对象数据集合的聚类中心,计算试验样本对相应聚类中心的隶属度,按照最大隶属度原则实现对山核桃外壳、内隔(隔、壳内壁等)和核桃仁的合理分类,并成功地将核桃仁从破壳混合物料中分选出来。通过设计静态试验方案,验证系统方案与设计的可行性。结果表明:该系统能够对试验样品进行正确分类,分选正确率能达到83%以上。     

基于花粉算法的K均值聚类算法

针对原始花粉算法寻优精度低,后期收敛速度慢等问题,提出加入高斯白噪声扰动改进花粉算法.利用改进后花粉算法强大的全局搜索能力优化K-means算法的初始聚类中心,通过基于距离的方法消弱孤立点对聚类的影响,并对该算法的性能进行验证和测试.实验结果表明该算法有效地避免了其陷入局部最优,改善了聚类性能.     

基于精英自适应遗传聚类算法的烟草物流配送优化研究

为了对烟草物流配送过程进行优化,以配送物流量的距离最小化、配送时间的方差最小化、不同服务区域之间差异最大化为指标,通过加权糅合构建了物流系统综合优化模型。以聚类算法产生的初始解作为遗传算法初始精英种群,利用配送时间方差的自适应变异算子改进传统遗传算法,设计了基于精英自适应遗传聚类算法,以提高聚类收敛速度,使聚类区域分布更加均衡。以浙江省某市烟草物流配送中心为对象进行测试,结果表明:(1)利用本文算法实现了对应服务区域和中转站的确定以及聚类区域的优化,对3个中转站和1个配送中心模式优化后,零售户直送率提高7.4百分点,按量直送率提高2.9百分点,总里程减少1352 km;(2)优化后万支卷烟物流成本、分拣和仓库费用显著降低,均低于浙江省平均水平;(3)该地区卷烟销量集中区域与采用本文算法规划的配送效果相符合。该方法具有一定的实用性,可为提高物流配送效率提供技术支持。     

织物变形舒适性的双群粒子群聚类研究

 针对传统聚类方法存在的一些问题,提出了一种具有个体交换策略的双群粒子群聚类方法,群1根据一个基于适应度的非线性公式动态更新惯性权重,群2采用固定权重,每进化一代,2群交换部分个体。将该方法应用于织物变形舒适性聚类中,以聚类中心作为粒子位置,通过粒子群优化算法获得最优聚类中心,采用最小距离准则对样本进行聚类。最后与模糊聚类做了简单比较,结果表明该方法结论合理,便于应用,为选择服装面料和评价织物性能提供了一种新手段。     

基于FDSM的毛衫产品族模块化设计方法

针对毛衫产品族设计时模块划分界限不清晰的问题,基于模糊设计结构矩阵(FDSM),提出一种模块划分方法。首先设计组件的3种关联特征,计算关联组件的特征数量相关度和特征关系相关度,融合后得到关联组件的特征相关度,根据特征相关度构建FDSM。然后设计FDSM的模块化聚类方法,去除FDSM的主线元素和独立元素,从任一元素出发,根据其特征相关度搜索元素集中所有相关的元素,得到的集合为一个聚类,即产品的模块划分结果。实例验证表明,该方法能够对毛衫产品族设计进行有效的模块划分。     

基于熵权法的灰色聚类评估在纺纱工艺设计中的应用

结合纺纱工艺评估的现状和灰色系统的特点,将灰色聚类评估应用在工艺设计中。研究了灰色聚类的相关问题,建立了灰色聚类评估模型。将熵权法应用在灰色聚类中,解决了聚类权重确定的问题,实现了基于熵权法的灰色聚类评估算法。利用企业的工艺和质量数据,进行了算例验证。通过对比试验证明了该评估模型应用于纺纱工艺评估的有效性。     

产品服务系统设计在影像科信息系统设计中的应用研究

探讨医疗领域中产品/服务设计的特征。在影像科信息系统设计的实践项目中,使用产品服务系统设计方法对科室信息产品和服务进行综合性设计,最终方案包含对服务流程、系统结构框架和界面交互的优化设计。实践表明产品服务系统设计方法有利于解决复杂的医疗产品和服务设计问题,促进医疗产业的创新发展。同时本文也总结了该方法在实践应用中存在的问题。     

基于关联分析的F聚类模型及其应用

利用关联分析的基本性质，建立了一种关联分析的Ｆ聚类模型，把聚类与排序结合起来，弥补了现有聚类模型的只聚类不排序的不足，实际应用表明，该模型快速要靠适于多目标方案的决策。     

综合评价方法在环境管理中的应用

本文概述了综合评价方法在环境科学领域内的基本应用情况,并重点就聚类分析法的原理和应用,如何利用该数学分类方法进行环境管理区划,针对不同类型的区域,如何适用不同的环境规划方案和环境质量控制政策的方法进行了研究。     

综合评价方法在环境管理中的应用

本文概述了综合评价方法在环境科学领域内的基本应用情况,并重点就聚类分析法的原理和应用,如何利用该数学分类方法进行环境管理区划,针对不同类型的区域,如何适用不同的环境规划方案和环境质量控制政策的方法进行了研究。     

细纱牵伸工艺配置的优化

为了优化细纱机牵伸工艺,文章采用灰色聚类的方法,通过对不同工艺配置方案纺制成的细纱各项质量指标数据进行计算,最后对计算结果进行优化。结果表明:4#方案的工艺参数配置最好。     

基于网页超图分割的WEB聚类法

针对于建立个性化网页和在电子商务中分类宣传产品等问题。提出了基于网页超图分割的WEB网页和用户聚类方法。通过建立网站层次模型，能够在各个层次上进行网页和用户聚类分析；在挖掘出满足一定支持度的频繁网页集的基础上聚类，仅将高度相关的网页和用户聚在同一类，而将关联性较小的网页排除在聚类外。     

应用RBF神经网络诊断纺织空调送风风机故障

提出了一种减聚类径向基函数神经网络的纺织空调送风风机故障诊断方法.在RBF网络中采用了一种减聚类的学习算法来确定径向基函数的相应参数,使网络结构得到优化.试验结果显示,该方法可以有效提高故障诊断的精度和效率.     

加权平均值的改进k-means算法

传统的k-means算法对噪声和孤立点数据是敏感的,少量的该类数据将会影响聚类结果的精度。针对此算法存在的问题,本文提出一种改进的k-means算法,该算法使用基于加权的改进k-means方法确定类中心。实验证明,改进算法大幅度地降低了聚类结果对噪声和孤立点数据的敏感性,提高了聚类正确率。     

多维灰聚类分析在熟肉制品安全风险评估中的应用

以某省2011年餐饮服务食品安全抽检数据为基础,采用灰理论对当年餐饮服务环节熟肉制品的食品安全风险程度做出多维灰聚类评估。评估结果显示抽检中不合格样品大多属于低风险类,可以得出当年熟肉制品的食品安全状况属于安全可控状态。该法更加明确了食品安全风险的等级,加强了监管餐饮环节食品安全的有效性,也为今后评估食品安全风险等级提供了一种新的研究方法。     

一种改进的k-means算法

k-means(k均值)算法是聚类方法中常用的一种划分方法.该算法适合对海量数据进行聚类,对球状、凸形分布的数据具有很好的聚类效果,但该算法有其突出的局限性,少量的孤立点就会对聚类结果产生很大的影响,因此,采用聚类均值点与聚类种子相分离的思想,给出了基于该思想的对k均值算法的改进算法.实验表明,该改进算法比原k均值算法具有更高的准确性.     

微博话题检测SP&HC聚类算法分析

针对微博网站中具有较大的文本信息量、采用凝聚层次聚类算法不适合、Single-Pass聚类算法检测结果不准确等问题,提出一种将这2种算法相结合的SPHC聚类算法:利用Single-Pass聚类算法进行大量微博文本的简单聚类,收集一些小幅度、高凝聚力的主题话题,使得形成的主题话题在内容上和数量上得到极大的精简,直到使得主题话题能达到层次聚类算法的要求;运用层次聚类算法对主题话题进行相似话题聚类,直到符合预设值的条件.实验结果证实了SPHC聚类算法在召回率和准确率上的综合性能优于前2种算法.     

卷烟配送中心选址优化研究与应用

为提高卷烟物流配送效率，节约配送里程和时间，合理选择配送中心修建数量及地址，从而整体降低配送成本，利用多视角聚类算法结合节点重要度排序理论，构建了卷烟物流配送中心选址优化模型。针对客户点之间不同类型的连接关系，构造双层特征网络，使用共识的配送区域划分矩阵来提取不同性质数据矩阵的共同聚类划分，再用不同的低维系数矩阵表示不同性质数据的异质性，利用KKT原则和乘法更新原则进行矩阵更新迭代，使用hard-cluster方法进行聚类，实现配送区域划分，同时，引入非负矩阵分解的稳定性误差用于选取最优的配送区域个数划分方案；最后使用介数中心性原理，实现基于节点重要度的配送中心选址，以实现配送区域划分的均匀性，降低物流成本，提升物流效率。在云南省保山市进行仿真实验，结果表明:（1）利用本文方法实现了卷烟物流配送中心的选址和对应配送区域的划分，经过优化后，配送总里程减少了6089.097 km，等同于配送时间减少了165.6 h，所有配送中心对应的服务区域较均衡，不存在长距离的跨配送中心送货存在；（2）该地区卷烟销量及配送需求与聚类划分结果基本一致。（3）优化后的单位卷烟物流配送成本显著降低，配送效率也得到了较大程度的提升。因此，使用该方法来解决卷烟配送中心选址和配送区域优化问题是有效且可行的。