基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法

针对传统日志模板挖掘时需要日志聚类数目作为先验信息的问题,提出了一种基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法.首先,对日志数据进行压缩,以提高后续处理效率;其次,进行日志聚类过程,使用归一化的日志统计特征判断聚类是否满足要求,若满足,则聚类成功;若不满足,则采用二分搜索的方式调整日志聚类的数目,重新进行聚类;最后,从聚类结果中提取日志模板,设计了一种衡量模板挖掘效果的评价指标.在真实数据集上的实验结果表明,算法的模板挖掘匹配度优于基准方法,并且具有良好的泛化性能.     

一种海量数据快速聚类算法

为满足海量数据处理要求,提出了一种基于网格的K-means快速聚类算法（SPGK）.设计基于网格质心的聚类簇个数选取算法,对数据进行网格划分得到每个网格的质心,将质心作为K-means聚类的样本点,从而减少K-means的欧氏距离计算次数.该算法基于Spark平台实现并行计算,进一步地提高了算法的运行效率.SPGK不但能够获得良好的聚类效果,而且缩减了欧氏距离计算次数,适用于海量数据的快速聚类.在千万级数据集上的实验结果表明,SPGK的性能明显优于现有的K-means++和基于K均值聚类的递归划分方法.     

电动汽车虚拟储能可用容量建模

为实现对广域布点的电动汽车虚拟储能(electric vehicle virtual energy storage,EVVES)的合理调用,通过聚类划分参与EVVES服务的电动汽车类型,结合各类电动汽车车主的用车习惯(如日行驶里程、充放电规律、期望备用出行电量等)、市场对EVVES响应度的影响、可用储能容量冗余设计等多方因素,综合建立可供调度的虚拟储能容量估算模型;结合电力系统对储能参与系统紧急功率支撑、峰谷差调节以及平滑可再生能源输出等有偿辅助服务的技术需求,提出EVVES供需匹配依据。基于蒙特卡洛模拟方法,验证模型实时估算不同时段响应虚拟储能(virtual energy storage,VES)服务的可用容量的实用性,对后续开展EVVES的运营实践奠定了基础。     

基于簇加权的协作频谱感知算法

目前对于认知无线电分簇协作频谱感知算法的研究,大都认为每个簇均等的参与协作,没有考虑簇所经历的不同衰落对判决结果的影响.为有效解决这一问题,提出簇加权的协作频谱感知算法.该算法采用能量节省的分簇感知机制,充分考虑路径损耗与衰落对检测性能的影响.通过设计权重因子,动态调整各个簇的判决结果,强化权重较大的簇判决,弱化权重较小的簇参与协作的力度.仿真结果表明:该算法实现简单,可以显著提高系统的检测性能,并且明显优于传统的以及分簇的协作频谱感知算法.     

Isolated mixing regions and mixing enhancement in a high-viscosity laminar stirred tank

Laminar mixing in the stirred tank is widely encountered in chemical and biological industries.Isolated mixing regions (IMRs) usually exist when the fluid medium has high viscosity,which are not conducive to mixing.In this work,the researches on IMRs,enhancement of laminar mixing and the phenomenon of particle clustering within IMRs are reviewed.For most studies,the aim is to destroy IMRs and improve the chaotic mixing.To this end,the mechanism of chaotic mixing and the structure of IMRs were well investigated.The methods developed to destroy IMRs include off-centered agitation,dynamic mixing protocol,special designs of impellers,baffles,etc.In addition,the methods to characterize the shape and size of IMRs as well as mixing effect by experiments and simulations are summarized.However,IMRs are not always nuisance,and it may be necessary in some situations.Finally,the present engineer-ing applications are summarized,and the prospect of the future application is predicted.For example,particle clustering will form in the co-existing system of chaotic mixing and IMRs,which can be used for solid-liquid separation and recovery of particles from high viscosity fluid.     

工件表面缺陷图像检测中的自适应聚类

目的 针对工件表面形态复杂、干涉交叠缺陷难以实现自动分离、分类图像检测的情况,提出一种工件表面交叠缺陷自适应图像聚类方法。方法 首先提取工件表面缺陷二值图像,采用混合概率主成分分析器估计缺陷位置各像素点局部切空间信息,并改进局部切空间之间的相似性矩阵;然后通过改进局部密度峰值自适应方法,基于相似性矩阵确定聚类中心点和数目;最后通过谱多流形聚类,将各分析器所包含的像素点分配至不同缺陷流形结构中,实现多个交叠缺陷分离、检测。结果 首先通过比较计算与实际测量的长度、宽度来验证该方法对相互交叠结构缺陷良好、准确的分离效果,平均相对误差分别为0.957%和0.650%。其次为了体现该方法对于分离工件表面相互交叠缺陷的有效性及优越性,使用k-means聚类、谱聚类与该方法进行对比实验,证明了该方法良好的聚类效果。最后对所设计方法的稳定性进行测试,统计检测结果的平均ME值均在6%以下,正确聚类数目率高达99%~100%。结论 该方法能够较为准确地自动识别工件表面图像中存在相互干涉的不同缺陷,并进行分离。     

区域建筑业发展竞争力动态评价研究——基于时序全局主成分分析

建筑业与区域经济发展具有高度关联性,并且随着地区经济发展更多地呈现出产业触及面广、多动力驱动发展以及差异性的特点。结合区域经济和建筑业发展的关联性,从影响建筑业发展的内外部因素方面入手构建区域建筑业发展竞争力动态评价指标体系,以时间为发展轴基于时序全局主成分分析和层次聚类分析对区域建筑业发展竞争力进行动态评价、分等级排序。研究结果表明,各省市建筑业发展竞争力来源方向具有差异性,并且处于动态的变化之中,与之相关的竞争力指标除建筑业本身的规模之外,也与地区经济、社会发展水平等密切相关,通过分析建筑业竞争力来源的差异性为提高建筑业发展水平提出合理化建议。     

数控机床的热误差建模与补偿研究

数控机床的热变形误差是影响其加工精度的主要因素。针对当前机床热误差难以解决的问题,提出一种融合模糊聚类理论、灰色关联理论和多元线性回归理论的热误差建模及补偿原理,通过应用于实验室自主研制的AGPM,经机床温度场的测点优化分析、多元线性回归求解,建立了精确的热误差补偿模型。经补偿验证,该原理理论正确、简单易行、稳定可靠,可以大幅减小机床的热变形误差。     

基于灰色聚类方法的加工中心进给系统可靠性评价

应用MTALAB软件对加工中心进给系统的故障数据进行分析,得到平均首次故障时间(MTTFF)和平均故障间隔时间(MTBF)的点估计值和区间估计值。采用灰色聚类方法划分可靠性指标可拓区间灰数等级,并通过建立白化权函数得到等级区间权重矩阵。再结合构建比较判断矩阵确定的两种可靠性指标权重,最终建立了灰色聚类综合评价模型,对该加工中心进给系统可靠性水平进行评价。     

2005—2012 年南昌市乙肝发病的空间聚集及地理可视化分析简

目的：尝试探索南昌市2005-2012年乙肝发病可能存在的空间聚集区域,为南昌市乙肝防控工作提供思路和依据。方法应用 SaTScan软件分析南昌市2005-2012年乙肝疫情资料,结合南昌市行政区划地图,探索南昌市乙肝发病的空间聚集特征。结果南昌市乙肝发病在空间上不是随机分布的,存在明显的空间聚集区域。2005-2012年,进贤县均为一类聚集区;东湖区、西湖区、青山湖区、青云谱区及新建县等区县交替成为二类聚集区;南昌县、湾里区、安义县等区县未出现发病聚集现象。结论将空间聚集性分析和地理可视化相结合,可以形象直观地显示乙肝发病的聚集区和变动情况,为该病的防控提供新的思路和依据。