基于模糊聚类分析中布尔矩阵法的一种改进算法

为避免布尔矩阵法中当截矩阵不是等价矩阵时需要对布尔矩阵重新构造才能实现分类,引入了分类对象间相似比的概念,引进了聚类分析中的布尔矩阵法.实例证明,与传统的几种分类方法的分类结果相比,改进算法得出的分类结果比较符合实际情况,更易让人接受和理解.     

团簇态的概率隐形传送(英文)

提出一个传送未知团簇态的方案.在这个方案中,传送者利用一个非最大的三粒子纠缠态和一个非最大的四粒子纠缠态作为量子通道,当接收者执行适当的幺正操作时,可以以一定的概率完成未知团簇态的量子隐形传送.     

模糊C-均值聚类分析研究大亚湾水质空间分布规律

模糊C-均值聚类方法研究人类活动影响下大亚湾海域水体生态环境空间分布规律．揭示大亚湾水体生态环境空间分布分成两类区域：其一为受人类活动影响为主的大鹏澳、澳头以及大亚湾东北部区域;其二为受湾外南海海水交换影响较大的大亚湾南部、中部和东部海域。模糊C-均值聚类分析作为一种数据信息提取方法,为海洋环境生态研究提供新的方法。     

基于VMware的高可用性集群在电力信息系统中的应用

在VMware服务器中安装多个虚拟机,分别作为不同服务器的备用机,并且利用心跳信号持续检测物理服务器的工作状态.当物理服务器出现故障时,高可用性集群自动切换服务,使故障服务器的业务迅速平衡地迁移到虚拟机上,也可以把负载过大的服务器上的应用动态地分配到其他负载较小的服务器上,以确保电力信息系统服务的不间断运行.     

Average cluster sizes and cluster size distributions of superfine nickel particles in light media

Effects of shear rates on average cluster sizes (ACSs) and cluster size distributions (CSDs) in uni- and bi-systems of partly charged superfine nickel particles were investigated by Brownian dynamics, and clustering properties in these systems were compared with those in non-polar systems. The results show that the ACSs in bi-polar systems are larger than those in the non-polar systems. In uni-polar systems the behavior of clustering property differs: at the lower ionic concentration (10%), repulsive force is not strong enough to break clusters, but may greatly weaken them. The clusters are eventually cracked into smaller ones only when concentration of uni-polar charged particles is large enough. In this work, the ionic concentration is 20%. The relationship between ACS and shear rates follows power law in a exponent range of 0.176–0.276. This range is in a good agreement with the range of experimental data, but it is biased towards the lower limit slightly. Foundation item: Projects(50474037, 50874087) supported by the National Natural Science Foundation of China; Project (BK2006078) supported by the Natural Scientific Funds of Jiangsu Province, China     

Application of cluster analysis to preventive maintenance scheme design of pavement

To quantitatively identify the maintenance demand for each highway segments in the pavement maintenance scheme design,a mathematical model of uniform segment division was established and an approach of applying cluster analysis theory to the uniform segment division and evaluation of pavement maintenance demand was proposed.The actual maintenance project of a highway carried out in Guangdong province was cited as an example to demonstrate the validity of the proposed method.It is proved that the cluster analysis can eliminate human factors in classification without being constrained by the quantities of samples,considering multiple pavement distress indexes and the continuity of samples.Thus it is evident that cluster analysis is an efficient analytical tool in uniform segment division and evaluation of maintenance demand.     

一种基于改进FCM划分算法的T—S模型辨识

鉴于以往T—S模型建模过程中,在模糊划分上存在主观性的差异,提出了一种基于改进模糊C-均值算法的模糊划分方法,使划分结果尽可能地依赖于原始数据的分布情况,进而将该模糊划分算法用于多输入单输出非线性系统的基于T—S模型模糊辨识。在用该方法对多参量水质评价系统进行基于T—S模型模糊辨识建模时,取得了较好的验证效果。该研究结果表明,基于改进模糊C-均值划分算法的T—S模型辨识能在模糊综合评价与决策等应用领域中取得较好的应用效果。     

基于双DNS的缓冲可伸缩网络设计与实现

通过对网络负载均衡技术的研究,采用DNS轮序、网络地址转换和网络负载均衡群集技术,设计并实现了一种具有外、内网双重调度机制和具有缓冲能力的可伸缩网络,解决了网络服务的负载均衡、响应时间、吞吐率和可靠性问题。测试结果表明,该方法具有较大的优越性。     

基于差分演化的K-均值聚类算法

针对K-均值聚类算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一类新的聚类算法——基于差分演化的K-均值聚类算法,进而提出了基于自适应差分演化的K-均值聚类算法,并将新算法与传统的K-均值聚类算法和最近提出的几个同类聚类算法进行比较。实验结果表明,该类算法能比较有效地克服传统的K-均值聚类算法的缺点,算法具有较好的全局收敛能力,稳定性强、收敛速度快,且比较研究表明该类算法具有一定的竞争力。     

基于模糊聚类的移动机器人并发故障诊断

移动机器人并发故障诊断技术大多将并发的多故障作为多种单故障组合状态处理,这样不仅需要为每种故障设计滤波器,且只能诊断特定的多故障组合.为了克服这些缺点,提出一种移动机器人多故障并发的故障诊断技术.根据移动机器人的运动模型,为每一种单故障状态设计一个对应的卡尔曼滤波器,用这些滤波器对移动机器人并发故障数据进行滤波.利用模糊聚类方法对滤波结果进行分类,根据移动机器人运行数据对不同单故障集合的隶属度诊断任意组合的并发故障.在三轮移动机器人Pioneer3上进行仿真实验,对14种常见的单故障和多故障并发的情况进行诊断,证明了该方法对轮式移动机器人并发故障诊断的有效性.