粗略不相似度量及其在层次聚类中的应用

局部结构特征在数据分析过程中具有重要的作用.为获得简单有效的数据集局部结构化特征检测方法,本文结合重采样误差分析和传统的近邻选择方法提出了一种检测局部结构特征的方向一致性度量—粗略不相似性度量.该度量是一种优化的近邻选择方法,不仅考虑了传统的欧氏距离排序,而且考虑了局部方向结构特征.因其计算和存储复杂度小以及具有优越的结构检测性能,可应用于无监督学习形成一种层次化的子图聚类算法—RDClust,与经典聚类算法相比,其优势在于:一是计算复杂度较小,是近似线性算法;二是无需对类的形状和分布形式做任何的假设,可自动体现数据集的局部结构;三是有一个近邻参数,且该参数对结果较鲁棒.在人工和真实数据集上的实验显示了新的度量方式应用于新算法的优越性能.     

近规整多孔硅电化学制备与表征

电化学阳极氧化条件对多孔硅孔排列的规整度有着显著的影响.提出了一种不需阳极氧化铝模板或预图案化而直接制备近规整多孔硅的电化学方法,分析了氧化时间、电解液组成、HF浓度对多孔硅形态的影响.结果表明,随着阳极氧化时间的增加,多孔硅孔的深度逐渐加大,孔径则呈先增大后稳定的趋势.当氢氟酸(40%)与N-N-二甲基甲酰胺(DMF...     

唐代越窑青瓷的美学特点及国内外文化的影响

唐代越窑青瓷在我国制瓷史上一直处于独特的地位,不但得到统治者的青睐,成为皇家专属用瓷,而且被当时的文人墨客广为传颂。本文就是对越窑青瓷的美学特点及国内外文化的影响进行简要的讨论。     

2Cr13钢无缝管内折叠的形成机理和消除措施

为了研究某钢管公司2Cr13钢无缝管实际生产中出现的内折叠缺陷问题,在测定2Cr13钢高温力学性能的基础上,借助于有限元软件Simufact,通过Oyane韧性断裂损伤场模拟预测了2Cr13钢的临界压下率范围,并对典型规格2Cr13钢管现有工艺穿孔过程进行三维弹塑性有限元模拟,分析了穿孔过程中轧件的应力/应变分布、温度场、力能参数及内折叠缺陷形成的倾向性,在此基础上研究了不同的穿孔调整参数对穿孔内折叠及轧卡倾向性的影响。结果表明,2Cr13钢临界压下率在6.0%～6.5%之间,穿孔不发生内折叠且二次咬入顺利的顶前压下率范围较窄,工艺调整范围较小;轧辊入口锥摩擦因数增大,利于穿孔的二次咬入,同时减小轧辊磨损及内折叠的发生;现行工艺穿孔时,在距离管坯前端面约80 mm处,管坯中心点三向正应力均为拉应力且同时达到最大,最大横向、径向和轴向拉应力分别为87.30、12.39和53.38 MPa;在该处及其附近区域管坯中心发生了内撕裂,进而产生穿孔内折叠缺陷;将顶前压下率由原工艺的6.39%调整为5.75%,穿孔过程中轧件中心不发生内撕裂现象,不产生内折叠缺陷。优化的调整参数为,轧辊辊距B     

耦合用地分区的云南高原村庄分类方法研究 ——以昆明石林彝族自治县为例

国家《乡村振兴战略规划（2018—2022 年）》将村庄划分为5种类型，以定性分析为主， 科学性不足。云南省在此分类基础上增加兴边 固边类，但各地村庄分类情况复杂，标准不一。 本文以昆明石林彝族自治县为例，基于用地分区 探究村庄分类，体现“地”与“类”结合的思路， 并将“暂不明确类”定义为“精明收缩类”。首先 依据云南省高原用地分区标准，采用主导指标 及综合分析法，创新耦合用地适宜性评价结果 并核验，将村庄分为“坝区村庄”“半山半坝村 庄”和“山区村庄”；其次，以频次分析法构建村 庄分类评价体系，量化分为五个等级，并说明优 先级得到初始分类结果；最后将分区结果和初 始分类结果互相耦合，以“区—大类—小类”的 分类结构得到石林县“三区五大类十一小类”的 村庄分类结果。本文尝试基于用地特征探究云 南省高原村庄分类方法，为其他高原地区村庄分 类提供实践参考。     

基于TSK模糊系统的非均匀分簇算法在无线传感网中的应用

无线传感网作为一个重要的数据调度工具,是人类同自然交互的有效途径。然而,无线传感网中的传感器数量有限,同时还极易被无关因素影响。因此,研究提出一种基于区间二型TSK模糊系统和高效数据融合的非均匀分簇路由算法,分簇是为了最大程度地减小网络损耗,延长其生存时间,一般的分簇方法,可能会导致负载失衡,为解决这种热区现象,研究使用区间二型TSK模糊逻辑算法,进行非均匀分级分簇。同时引入高效数据融合技术,将调度过程划分为几个周期,利用时间间隙进行数据采集,并进行降维操作,进一步提升数据传输效率。研究在MATLAB平台,对该算法以及自适应分簇层次等其余四种算法进行对照分析实验,并将其分为200m×200m和1000m×1000m的监测范围,实验结果表明,在不同大小的监测区域中,研究使用算法的分簇效果、网络吞吐量以及节点损耗率指标,都明显优于其他算法。其中,在小范围区域内,其剩余能力均值比自适应分簇层次算法提升了49.7%；在大范围区域内,该算法的HND指标比自适应分簇层次算法提升了98.7%。因此,研究采用算法具有极佳的性能。