基于二进制粒的用户概念空间构建方法

针对检索系统快速优化问题,提出了一种自动构建用户概念空间的方法.概念空间的构建是实现语义检索的关键,为语义检索提供知识源,传统的面向通用领域的概念空间过于庞大,实现起来非常困难.面向每个用户时,给出了一种构建用户私有概念空间的方法,私有概念空间是根据用户检索文档历史记录自动生成的.在构建用户概念空间的过程中,引入粒计算的思想,用二进制粒表示频繁特征项,并通过粒之间的运算挖掘频繁2-项集,最后计算特征项之间的语义关联权,进行了仿真.仿真结果表明,方法具有较高的效率.     

基于LabWindows/CVI的低频振动测试系统设计

针对当前传统振动测试系统本身模块化水平低、技术升级困难的特点[1],提出用虚拟仪器技术开发振动测试系统的方法。并给出了基于LabWindows/CVI软件开发平台、采用自行设计的低频振动三维加速度传感器的虚拟低频振动测试系统的具体实现。通过实际车辆振动测试和评估,该振动测试系统运行良好,证明该设计方法十分有效。     

基于虚拟仪器的电能质量分析仪

针对现有检测装置功能单一、数据处理能力不足等难题,本文综合各种分析方法,开发了基于虚拟仪器平台的电能质量分析仪,实现了三相谐波分析、不平衡度、电压偏差、畸变率等参数计算及在线监控、离线分析、仿真、报警一体式设计,各种分析结果以直观的图形或列表的形式给出,具有性价比高、使用方便、性能稳定、分析精度高等优点.     

面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法

针对密度分布不均数据,密度峰值聚类算法易忽略类簇间样本的疏密差异,导致误选类簇中心;分配策略易将稀疏区域的样本误分到密集区域,导致聚类效果不佳的问题,本文提出一种面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法。该算法首先在局部密度公式中引入基于sigmoid函数的权重系数,增加稀疏区域样本的权重,结合逆近邻思想,重新定义了样本的局部密度,有效提升类簇中心的识别率;其次,引入改进的样本相似度策略,利用样本间的逆近邻及共享逆近邻信息,使得同一类簇样本间具有较高的相似度,可有效改善稀疏区域样本分配错误的问题。在密度分布不均、复杂形态和UCI数据集上的对比实验表明,本文算法的聚类效果优于IDPC-FA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC和DPCSA算法。