广域测量系统故障定位新方法

基于全球定位系统（GPS）的相量测量单元（PMU）的出现,使得在电力系统中应用广域电流差动保护成为可能。提出了一种新型的故障定位方法,即采用聚类分析最短距离法,并结合图论工具,对系统进行归类并划分保护区域。计算保护区内的电流之和,并据此判断保护区内是否存在故障。若保护区内存在故障,则通过逐渐减小阀值,将该保护区划分成若干子保护区,并重复以上步骤,最终锁定故障区域。     

双指标等级序列模式识别法分析十全大补丸氯仿提取物红外指纹图谱

采用一种新型模式识别方法--双指标等级序列模式识别法,对不同厂家生产的中药复方十全大补丸样品氯仿提取物的红外指纹图谱进行了分析,以实现中药复方的准确鉴别及质量控制。该法同时具有无监督及有监督模式识别的优点,无须经验知识,通过确定每个样品双指标序列中的相似样品序列,同时进行聚类及分类分析。采用该法对3个不同厂家生产的22个中药复方中成药十全大补丸样品的氯仿提取物的红外指纹图谱进行鉴别研究,正确识别率达100％,而采用UPGMA系统聚类方法的正确识别率仅为72.7％。双指标等级序列模式识别法结合红外指纹图谱,无需任何先验知识即可实现中药复方的快速准确鉴别及质量评价。     

扫描电镜/能谱法对粉底液的检测分类研究

为建立一种将扫描电镜/能谱法与多元统计学结合检测粉底液物证的方法。对收集到的50个粉底液样本进行前处理,利用扫描电镜/能谱仪对样本进行分析测试,将50个样本大致分成2大类;结合K-Means聚类对实验数据进行处理,将2大类样本细化分为4类;最后利用随机森林算法搭建分类模型,40个样本作为训练集,10个样本作为测试集,测试集的预测正确率达到86.6%,预测效果良好,可实现样本分类自动化。此方法操作简单,可实现无损检材、分类效果良好,可直接用于公安机关侦查破案,在法庭科学领域有广阔的应用前景。     

聚类分析在井下燃爆判别中的应用

聚类分析是一种在安全分析领域应用广泛的多元统计方法,其在安全评价、监测、分析中使用效果显著。将井下燃爆类型判别抽象为一个数学分类问题,应用聚类分析的方法来进行分类,对聚类分析在井下燃爆判别中的应用方法进行了研究,提出了一种现场测试数据处理的标准化原则,并应用系统聚类分析方法对川东北地区某井的现场测试数据进行了分析计算。应用最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法、离差平方和法多种聚类准则得出的结果高度一致,并与现场判别软件的判别结果一致,证实了该方法的有效性。该方法减少了数据冗余,原理清晰,计算简单,其结论客观,符合现场情况。      

渤海湾盆地歧口凹陷原油成熟度及成因类型

对歧口凹陷不同油气田和不同层位59 个原油和102 个烃源岩抽提物的地球化学分析,并综合合多个正构烷烃、甾萜类生物标志物及轻烃指标分析认为,歧口凹陷原油为成熟原油,唐家河等地区浅层原油遭到部分生物降解。选取伽马蜡烷指数、m(Pr)/m(Ph)、m(4-甲基甾烷)/m(C₂₉规则甾烷)、全油碳同位素等4 个参数作为变量,进行SPSS 聚类分析,将原油划分为淡水湖相和咸水湖相两类,前者主要分布在歧口及板桥凹陷西缘隆起,后者位于北塘凹陷和板桥西北部。     

一种基于聚类和统计分析DNA基因芯片图像处理算法

DNA基因芯片可以同时监控成千上万个基因的表达信息。图像分析是基因芯片试验中一个重要的环节,直接影响到其后续的处理、分析和研究,比如鉴别预测具有不同表达信息的基因功能。基因芯片图像分析包括三个步骤:图像网格化,图像分割以及信息抽取。该文主要研究分割和信息抽取问题。首先基于K-Means聚类技术提出了一种新的分割方法;其次基于统计分析文章建议了一种新的背景和前景分割校正方法用于更准确的信息抽取。新方法的优点是对于基因芯片中spot图像没有任何形状限制。实际图像分析结果与目前最流行的基因芯片图像分析软件GenePix对比研究表明该文算法是精确有效的。     

变压器故障诊断中溶解气体的模糊聚类分析

针对变压器故障诊断中的不足 ,介绍了模糊聚类分析的理论、方法及聚类效果的判别原则。将模糊聚类分析其应用于变压器的故障诊断 ,列举了诊断实例。     

彩色图像量化的FSCAMMD聚类算法

提出了一种基于模式识别技术的彩色图像量化的新算法－－基于最小距离最大的快速统计聚类算法（FSCAMMD）。本算法克服了SCA算法对聚类中心初始值选取的不足,给出了最大频度与类内最小距离最大相结合的方法－－初始值优选法,实验结果表明,本算法可较大幅度地减少图像量化后的总方差以颜色失真度。     

不同产地咖啡豆香气成分分析

分析了各地的16种烘焙咖啡豆的挥发性成分及其含量,研究了各地咖啡豆香气成分的差异性。采用同时蒸馏萃取法提取各样品的挥发性香气成分,采用了气相色谱-质谱联用仪对咖啡中的挥发性成分进行了分析检测,对数据进行了定性定量分析,应用SPSS19.0软件对数据进行聚类分析和主成分分析。从数据分析可以看出,不同产地的咖啡在中度烘焙的条件下,香气成分基本相似,含量较高的成分如:2-甲基吡嗪、糠醇、5-甲基呋喃醛、2-乙基-5-甲基吡嗪、2-乙基-3,5-二甲基吡嗪等,成分的含量有差别。经过聚类分析可以看出,用咖啡的挥发性香气成分进行聚类分析可以反映不同产地咖啡香气上的相似性。对咖啡的挥发性成分的主成分分析,提取的前5个主成分可以用来解释咖啡的香气品质。     

基于模糊聚类分析的适老健身设施功能集构建

目的 针对社区适老化健身设施品类单一、无法满足60～74岁老年人多样化健身需求等问题,提出利用模糊聚类分析法对适老健身设施进行功能集的构建,为适老健身设施模块化、集成化设计提供参考。方法 通过对目标老龄群体进行需求调研与权重计算,得到13项适老健身设施的二级功能模块,并从功能域、结构域、用户需求域等角度构建各模块关联性矩阵,利用三大子关联矩阵数据推导出综合关联矩阵Rc标准指数,将其作为模糊等价矩阵数据输入Matlab软件中进行模糊聚类分析并生成动态聚类树,以得出多组适老健身设施功能集合方案。结果 通过模糊聚类与动态聚类树分析,得到4种适老健身设施功能集合方案,同时从结构学角度对适老健身设施的接触面和支撑面进行分析,选取结构相似的适老健身设施进行集成化设计,最终得出适老健身设施的最佳功能集。结论 通过模糊聚类分析方法建立的适老健身设施功能集,能够有效解决社区老龄群体对健身设施的多样化需求,为后续适老健身设施设计提供了新的思路。