面向新产品开发市场定位的一种聚类算法*

如何从海量的样本数据中挖掘出具有共性的顾客需求信息,帮助商家识别出潜在的客户群,并提高对市场活动的响应效率,是当前国内外市场研究的一个重点和难点。以新产品开发策划中的新产品市场定位为研究对象,提出了一种基于网格的聚类算法(meshbased clustering algorithm, MCA)。此算法可以在市场调查数据中深度挖掘顾客潜在需求,根据顾客评价对产品进行竞争性分析,采用积极的营销策略,不断挖掘新客户群体,从而为企业制定新产品开发战略和产品市场定位提供科学决策依据。     

基于动态网格的数据流聚类分析*

提出的增量式数据流聚类算法DGCDS结合网格和密度技术,能够得到任意形状的聚类,通过改进网格密度的计算方式,解决了现有网格算法中丢失数据空间影响信息的问题,并且实现了关键参数的自适应设置,减小了人工参数对聚类结果的影响。     

Fourier transform infrared (FTIR) authentication and batch-to-batch consistency for different types of paints using benchtop and handheld FTIR spectrophotometers for oil and gas industry

Standardization of Fourier transform infrared (FTIR) fingerprint region for paints and assessment on the reproducibility using different spectrophotometers were investigated. While selective fingerprint regions may be confusing for technicians/analysts who are non-chemists, we attempt to generalize these regions (e.g., 1300–1000 cm⁻¹ for Epoxy part A and 1400–1000 cm⁻¹ for Epoxy part B) by choosing a universal region (2000–900 cm⁻¹) that works for different paints. Comparison result using a paired student t-test shows that the degree of similarity (r) values from the studied regions are not statistically different. The paint fails the screening analysis occasionally on-site when analyzed using handheld FTIR due to the higher level of noise that gives low r values (r < 0.900 ± 0.002). The same samples were analyzed using a benchtop FTIR and the r values are above 0.900 ± 0.002. While the screening may lead to a false rejection of the sample on-site, there could be occurrence of false acceptance. The on-site screening of EPZ part A with different formulations, for instance, shows that the r values over the entire IR spectrum are above 0.900 ± 0.002 when analyzed using handheld FTIR. After the samples were analyzed using the benchtop, the r values fall below 0.900 ± 0.002.     

基于邻域彩色变化矢量场的图像边缘检测技术研究*

首先进行了边缘检测系统结构设计,建立了图像邻域彩色变化矢量场的数理模型,提出了用图像邻域彩色变化方向锐度描述图像边缘,进而应用模糊聚类自适应检测边缘.实验表明:与基于梯度的边缘检测技术相比,该方法在噪声抑制以及边缘准确定位上均取得了好的效果,是一种应用广泛的优秀边缘检测算法.     

基于空间密度聚类和异常数据域的负荷异常值识别方法

针对海量电力负荷数据,提出一种基于空间密度聚类和异常数据域的负荷异常值识别方法.首先,基于空间密度聚类方法将负荷曲线按照正常和异常用电模式进行分类,并对正常用电模式中的负荷曲线进行负荷水平分类.然后,在不同负荷水平下,利用负荷期望值的置信区间和负荷样本与样本均值之间偏差的四分位差,构建异常数据域.考虑非典型用电行为的偶然性,引入用电时刻偏移量,对形成的异常数据域进行修正,并构建面向异常用电模式的异常数据域.在算例中,采用居民和工业用户的负荷数据集对所提方法进行检验,相比于传统方法,文中所提方法的识别精确率平均提高了10％以上,综合评价指标平均提高了4％以上.     

基于线路阻抗短时调节的多直流连锁换相失败抑制方法

连锁换相失败是交直流混联电网的新型连锁故障形式之一。结合连锁关系在换相失败相关现象中的体现和参与环节,文中提出了一种在关键线路短时调节阻抗以降低耦合的抑制策略,重点讨论了策略的实施位置。在加权网络模型的基础上,基于直流分群界定了换相失败的连锁范围。在直流群内搜索对直流耦合关系影响较大的关键路径,并采用潮流介数比较各线路阻抗变化对系统运行状态的冲击,以避免在重要线路采取措施。针对不同的扰动,利用换相电压时间面积判断需要启动策略的直流群,从而实现有差别的连锁换相失败抑制。在修改的IEEE 39节点系统和某省市电网算例中,利用PSCAD/EMTDC开展仿真,结果均验证了关键线路阻抗短时调节策略抑制连锁换相失败的效率和有效性。     

改进分段线性表示与动态时间弯曲相结合的负荷曲线聚类方法

聚类分析是负荷特性分类与综合的基本方法。针对现有聚类方法应用于基于电网大数据平台的在线负荷建模中在聚类质量、鲁棒性等方面表现的不足,提出一种改进分段线性表示(IPLR)的日负荷曲线降维方法。利用IPLR对数据组进行自适应降维重构的优点,与动态时间弯曲(DTW)距离适用于不等维时间序列间相似度衡量的特点相结合,构造出IPLR与DTW距离相结合的日负荷曲线聚类方法。首先,根据负荷曲线相邻及间隔采样点变化量,提取负荷曲线的特征点,对曲线进行自适应降维重构;然后,以DTW距离作为曲线相似度衡量指标,运用基于Canopy的K均值(CK-means)算法对降维数据组展开聚类分析。将所提出的方法应用于中国某省区电网典型用户日负荷曲线的分类与综合,结果表明所提降维方法与相似度衡量方法相契合,具有良好的综合性能,适用于变电站综合负荷行业构成比例解析。     

一种基于DBSCAN随机圆检测的多瓶口定位算法

现有医药灌封生产中的西林瓶瓶口定位方法易受瓶口边缘干扰的影响,导致瓶口圆中心定位不准确。对此,提出一种基于DBSCAN随机圆检测的多瓶口定位算法。首先,通过Canny边缘检测算法得到图像中所有轮廓,采用基于密度的DBSCAN聚类算法分割出感兴趣的瓶口边缘集;接着,针对每个单独的瓶口边缘集,采用最小二乘法和径向扫描获取瓶口的外边缘点,再利用重复随机圆检测得到大量候选圆心集;最后,基于DBSCAN算法聚类得到真实圆心集,以真实圆心集的均值中心作为瓶口中心。与4种典型算法进行对比,实验结果表明,提出的圆定位算法的平均定位误差为0.553 pixels,优于其他算法,且该算法的平均执行速度为1.359 ms。该算法能够满足医药灌封生产线对准确性和实时性的要求。     

基于包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法

针对传统功率预测方法以气象因素进行聚类划分时各气象因素权重难以分配以及单模型预测精度较差的问题,提出一种基于光伏功率包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法.对异常特征数据进行预处理,采用Pearson相关系数与XGB Feature Importance模块分析光伏功率和各特征之间的相关关系,并构建新特征;介绍包络线理论,并根据光伏功率包络线参数进行聚类划分,将聚类后的数据作为输入,借鉴Stacking集成学习框架构造XGBoost+LightGBM+LSTM融合模型对光伏功率进行预测;将所提算法与气象因素聚类和功率区间聚类下的各预测算法进行实验对比;为了避免训练过程中模型超参数的影响,采用K折交叉验证对数据的训练集、验证集和测试集进行划分.仿真结果表明,所提算法较气象因素和功率区间聚类法能有效提高复杂天气情况下光伏功率预测精度,且多模融合效果总体优于单独算法模型.     

基于能量谱相似度自适应聚类的配电网接地故障区段定位方法

分析谐振接地系统发生单相接地故障时各区段故障暂态零序电流的相似性特征,提出基于故障暂态零序电流Hilbert瞬时能量谱相似性自适应仿射传播聚类(adAP)的故障区段定位方法.所提方法对故障后首半个工频周期的故障线路各区段的故障暂态零序电流进行局部特征尺度分解(LCD),对得到的各频带波形进行Hilbert变换得到Hilbert瞬时能量谱.计算Hilbert瞬时能量谱两两间的动态时间弯曲距离,对动态时间弯曲距离构成的相似度矩阵进行adAP,根据Silhouette指标最高的聚类情况定位故障区段.在电弧故障、存在分布式消弧线圈系统、不同消弧线圈补偿度系统、噪声干扰、两点接地、采样不同步的场景下的仿真结果和现场数据验证结果表明,所提方法能克服工程应用中可能存在的影响,鲁棒性好、准确度高.