考虑剔除虚假云服务的制造云服务优选

随着云制造服务模式的兴起,云池中存在大量云服务并掺杂有虚假的云服务,恶意竞争的虚假云服务伤害了云服务提供商的权益,云用户也很难判别真实且优良的云服务。针对该问题,提出基于蒙特卡洛模拟估计的超体积算法来识别和剔除虚假云服务。在剔除虚假云服务的基础上,提出面向云服务可信度评估的基于遗传算法的模糊c均值聚类算法对云服务聚类并进行可信度评估,利用由层次分析法和熵值法构成的制造云服务组合赋权综合评价法,根据可信度等级结合综合评价值对云服务进行优选。以某工程机械交易云平台作为研究对象,验证了所提算法的有效性,算法能有效识别虚假云服务,确定云服务的优先顺序,并选出最佳的云服务。     

隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类

针对多视角子空间聚类问题,提出基于隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类算法(LLSMSC).算法构建多个视角共享的隐式结构,挖掘多视角之间的互补性信息.通过对隐式子空间的表示施加低秩约束和稀疏约束,捕获数据的局部结构和稀疏结构,使聚类结果更准确.同时,使用基于增广拉格朗日乘子交替方向最小化算法高效求解优化问题.在6个不同数据集上的实验验证LLSMSC的有效性和优越性.     

聚类混合型数据的密度峰值改进算法

聚类混合型数据，通常是依据样本属性类别的不同分别进行评价。但这种将样本属性划分到不同子空间中分别度量的方式，割裂了样本属性原有的统一性；导致对样本个体的相似性评价产生了非一致的度量偏差。针对这一问题，提出以二进制编码样本属性，再由海明差异对属性编码施行统一度量的新的聚类算法。新算法通过在统一的框架内对混合型数据实施相似性度量，避免了对样本属性的切割，在此基础上又根据不同属性的性质赋予其不同的权重，并以此评价样本个体之间的相似程度。实验结果表明，新算法能够有效地聚类混合型数据；与已有的其他聚类算法相比较，表现出更好的聚类准确率及稳定性。     

基于多种方法的海南岛万泉河流域汛期划分

汛期划分对防汛抗洪工作意义重大。采用SPSS聚类分析、判别分析和模糊统计试验方法,对海南岛万泉河流域汛期非汛期进行划分。聚类分析方法和判别分析方法的结果相互验证,均具有实际指导意义;但判别分析方法考虑了样本系列时序性问题,优于聚类分析方法。模糊统计试验方法对选用因子比较敏感,以流量为因子的划分结果优于以降雨为因子的划分结果。SPSS聚类分析、判别分析和以流量为因子的模糊统计试验方法结果相似。考虑实际工作方便,建议将每年5月上旬至11月下旬定义为万泉河流域汛期,12月上旬至次年4月下旬为流域非汛期。     

融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割

为了改善谱聚类图像分割的精准性和时效性,文中提出融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割算法.首先,考虑图像数据的流形结构,在数据点的K近邻域内执行局部PCA,得到数据间本征维数的关系.然后,引入流形学习中的局部线性重构技术,通过混合线性分析器得到数据间局部切空间的相似性,结合二者构造含有局部几何特征的相似性矩阵.再利用Nystr m技术逼近待分割图像的特征向量,对构造的k个主特征向量执行谱聚类.最后,在Berkeley数据集上的对比实验验证文中算法的准确性和时效性优势.     

生物质电厂废弃物草木灰成分分析及成形

生物质热电厂焚烧废弃物的主要成分是草木灰，其产生量大、密度小。大量草木灰不经处理会造成环境污染问题。本文首先分析草木灰的化学成分，确定草木灰的肥料特征，通过添加NH₄H₂PO₄使草木灰的pH达到国家复合肥的相关标准。选用聚天冬氨酸（30%水溶液）作为复合肥的黏结剂，应用于草木灰复合肥的成形造粒，以增加其抗压强度和肥效。研究不同烘干时间、烘干温度、聚天冬氨酸添加量对草木灰复合肥抗压强度的影响规律，通过分析植物的形态及生理指标，进而研究草木灰复合肥的肥效。结果表明：最佳烘干条件为10h、140℃，聚天冬氨酸对草木灰的抗压强度有明显的增强作用，并且草木灰与聚天冬氨酸的复配比为6g∶1mL时肥效最好。此方法解决了元素循环中断、草木灰环境污染，在运输过程中草木灰复合肥易碎，纯草木灰肥效低等问题。