一种混合聚类算法及其应用

通过分析基于网格与基于密度的聚类算法特征,提出了一种基于网格和密度的混合聚类算法,通过分阶段聚类并选取代表单元中的种子对象来扩展类, 从而减少区域查询次数,实现快速聚类。该算法保持了基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类和对噪声数据不敏感的优点,同时保持了基于网格的聚类算法的高效性,适合对大规模数据的挖掘。实验数据分析验证了算法的有效性,对数据挖掘应用于设备状态监测和故障诊断具有指导意义。     

基于改进NJW算法的交通控制时段划分

为了克服人为地对交通控制进行时段划分的随意性和K-means方法本身的缺陷,使用谱聚类算法得到最优的时段划分结果.选择道路交叉口各相位的流量作为聚类数据,以尽可能代表交叉口的状态,识别出动态交通中的不同交通模式.对谱聚类中的经典NJW(Ng-Jordan-Weiss)算法进行改进,得到初始时段划分结果,再进行离群点的修正后,得到给定聚类数目下的时段划分结果.通过Synchro软件为每个时段建立最佳信号配时方案,使用SimTraffic对不同聚类数目下的时段划分结果进行仿真评价,以选择最佳的聚类数目.与K-means方法仿真对比结果表明:提出的方法使得总延误减少了6.8%、停车次数降低了5.4%.     

小样本道路旅行时间数据中的异常点剔除算法

利用车牌照匹配技术获取的小样本旅行时间数据中通常夹杂大量异常点,无法直接用以表征当前交通状态及交通旅行时间数据的动态、离散、小样本等特性,在传统剔除算法的基础上,提出了一种统计分析与模糊C均值聚类相结合的异常点剔除新方法。将新剔除方法与传统剔除方式效果进行分析比较,得出一种精确度较高的异常点剔除方法。仿真结果表明,该方法在处理交通小样本数据上,大幅度提高了异常点检测的准确性,能够有效过滤异常数据。     

基于模糊聚类的西安市区轿车行驶工况构建

在行驶工况构建过程中,实验数据的解析与处理方法直接影响构建的代表性行驶工况的精度.由于城市道路交通结构复杂,车辆运行方式特殊,因此,引入模糊聚类方法对西安市区道路车辆运动状态数据进行处理,以建立能够反映交通流状况且与车辆行驶状态紧密相关的行驶工况.通过对平均速度和行驶速度标准偏差模糊聚类,将西安市区道路轿车行驶状态分为拥堵状态、稳定流动状态和畅通状态3类,在此基础上采用分类法和短行程法相结合构建了西安市区轿车代表性行驶工况.验证发现:利用模糊聚类方法构建的西安工况与实验数据相对误差较小,能够反映西安市区轿车真实的运行状态.     

一种发现多层次密度的聚类算法

目的提出一种可以发现不同密度层次分布的聚类算法，解决多层次不同密度数据集的聚类问题．方法采用对数据对象的k-邻居距离进行排序，利用线性回归分析方法发现密度区域变化的边界，对同一个密度区域中的点利用DBSCAN算法进行聚类，获得了多密度级别的类．结果使用真实数据集与人工数据集测试结果表明，此算法可以发现现有算法所不能发现的模式．结论算法在时间效率上与DBSCAN相同，空间效率上随着输入数据的数目增加而线性增长，同时此算法可适用于高维数据集．     

基于感应线圈数据的城市道路交通状态判别方法

以SCOOT系统感应线圈检测器采集到的交通数据为基础,设计了一种基于模糊聚类的城市道路交通状态实时判别算法及其评价方法,并提出了交通状态判别时间间隔的确定方法。以VISSIM为工具,对上述方法进行了模拟。对比分析结果表明,所提出的算法能够提高城市道路交通状态实时判别的效果。     

基于密度峰值聚类的交通控制子区划分方法

为提升区域交通信号系统的控制效率,提出了一种基于车辆轨迹数据和密度峰值聚类的城市路网交通控制子区划分方法。首先,结合轨迹数据特性并综合考虑交叉口间距、车辆延误、车队离散度等因素的影响,定义并计算了交叉口的关联度指标。其次,根据关联度指标得到交叉口的距离矩阵,作为密度峰值聚类算法的输入;针对密度峰值聚类的超参数设置问题,引入数据场理论中势能熵的概念确定最优值;同时,借鉴肘部法则的思想确定聚类中心数量。最后,将改进的密度峰值聚类算法应用于交叉口子区划分中。以北京市中关村西区真实车辆轨迹数据的实验分析表明：本文方法可以仅基于车辆轨迹数据实现城市路网交通控制子区的高效、合理划分。     

基于交通状态估计的快速路交通联合控制

采用模糊C均值聚类方法将快速路交通状态划分为畅通、轻度拥挤和拥挤状态。将快速路二阶宏观交通流模型与粒子滤波算法相结合,实现对快速路交通状态参数的估计,并将交通状态参数估计结果划分到对应状态中,得到交通状态估计结果。在交通状态估计的基础上,考虑3种交通状态下的交通运行特性,结合可变限速控制和入口匝道控制建立快速路联合控制模型。采集吉林省长春市东部快速路交通数据进行实例验证,结果表明:联合控制模型的应用减少了快速路交通流总时间费用消耗的4.55%,降低了交通流密度,在一定程度上缓解了交通拥挤。     

结合代表点和密度峰的增量动态聚类算法

为了解决增量大数据聚类速度缓慢问题,提出了一种结合密度峰和代表点分析的快速聚类算法.先对样本集进行初始化聚类,然后根据删除失效的聚类数据调节聚类簇群的密度均值,再利用代表点的算法对样本集进行更新,最后采用密度峰算法进行重复聚类从而更新聚类核心点.通过实验分析表明:该算法可有效提高算法收敛速度.在应用方面,将这种聚类算法引用到大数据量的人脸聚类工作中,优化人脸聚类的效果.     

改进的共享型最近邻居聚类算法

聚类效果往往依赖于密度和相似度的定义,并且当数据的维增加时,其复杂度也随之增加。该文基于共享型最近邻居聚类算法SNN,提出了一种改进的共享型最近邻居聚类算法RSNN,并将RSNN应用于高速公路交通数据集上,解决了SNN算法在"去噪"、孤立点和代表点的判断、聚类效果等方面的不足之处。实验结果表明,RSNN算法比SNN算法在时空数据集上具有更好的聚类效果。     

用五维特征空间预测蛋白质结合位点界面氨基酸

为了正确理解和预测蛋白质的结合位点氨基酸,基于氨基酸的物理、化学特征,提出利用五维特征空间预测界面氨基酸的新方法.首先,根据氨基酸标准化后的特征值划分小区域;然后,将氨基酸铺在五维空间;最后,对五维空间中的小区域聚类形成簇.结果表明:界面氨基酸和含界面氨基酸单体对某些簇有明显的偏好,将该类簇标记后,通过测试集测试得到较好的预测结果.该方法不仅提出结合位点的预测方法,而且有助于加深对蛋白质相互作用的理解.     

一维离散椭圆共振问题解的多重性

利用变分方法与临界点理论,特别是临界群与Morse理论,结合矩阵理论与空间维数,同时考虑正、负能量泛函的临界点,研究了一维非线性离散椭圆共振问题解的多重性.在一定的假设条件下,得到了此类问题至少存在两个非零解的两类新的充分条件,并给出了具体应用的实例.结果表明:在相同的假设条件下,一维共振问题比多维共振问题得到的解更多.     

基于调制传递函数的CCD亚像元成像质量评价

从调制传递函数值的定义出发,导出了各种表面结构线阵电荷耦合器件(CCD)亚像元成像的调制传递函数.对其中两种表面结构线阵CCD的调制传递函数作了具体的数值计算.结果显示,理论上亚像元成像获得图像的分辨率几乎能够达到CCD分辨率的两倍,使得获取高于器件极限分辨率的数字图像成为可能;在空间频率低于CCD的Nyquist频率时,亚像元成像质量也明显好于一般成像质量.     

最小燃料消耗的有限推力轨道转移优化设计

介绍了伪光谱方法在空间飞行器轨道转移最优化问题中的应用。文中首先给出了空间飞行器轨道转移最优控制问题模型。然后,应用伪光谱方法将最优控制问题离散化为非线性规划问题,选取各配点上的状态量和控制量作为优化参数。最后应用基于Matlab语言的SNOPT软件包对参数最优化问题进行求解,该软件包对于求解大型非线性规划问题具有很好的收敛性。仿真结果表明伪光谱方法对于空间飞行器转移轨道初始参数取值不敏感,具有一定的鲁棒性。因此,伪光谱方法对于空间飞行器有限推力轨道转移问题的求解是可行的。     

基于神经网络的摄像机色度标定方法

研究将摄像机颜色数据从设备依赖色空间转化到与设备无关色空间 .利用BP神经网络的非线性映射特性 ,实现RGB色空间到CIELAB色空间的映射 .给出用不同的网络结构得到的映射精度 .对于摄像机色空间的颜色数据转换 ,用BP网络可以获得令人满意的转换精度     

近地小行星探测转移轨道方案设计与优化

探测小行星转移轨道的设计不同于传统的飞行器轨道设计,由于需要更多的能量,仅依靠冲量轨道转移难于实现,针对此问题,以近地小行星3288 Seleucus为例,采用了先将飞行器递推至以2 a为周期的日心大椭圆轨道的远日点,加深空机动使之再次与地球相遇,进行借力飞行的轨道转移技术,设计了其转移轨道.为了进一步减少此探测任务在轨道转移方面所需的总的能量,采用了变分与主矢量原理推导出了总的速度增量对自由变量的偏导数,把复杂的多维非线性轨道优化问题归结为一个多维参数优化问题,并利用梯度下降法,对所设计的探测3288 Seleucus小行星的转移轨道方案进行了优化.数学仿真结果表明:这种地球借力飞行的轨道转移技术可有效的降低完成任务所需的总能量,特别是发射时所需的能量.     

改进最小换乘模型的公交查询系统

建立一个基于最小换乘原则的改进型公交查询系统模型。采用0-1矩阵处理数据并将此模型分为三类子模型：直达无需换乘模型、一次换乘模型、二次换乘模型。直达模型可以直接搜索即可实现,对一次换乘模型分析了公交系统的数据特征,采取数据库中出现高频的站点优先查询,利用后向搜索算法减小了二次换乘模型搜索空间,并将二次换乘问题转化为直达和一次换乘问题。结果表明此算法可迅速得到理想的结果并很容易拓展到解决多次换乘问题。     

浅谈《高等数学》CAI课件中空间立体图形制作

主要讲述了在Power Point中利用绘图工具的一些基本操作和三维设置以及图片工具中基本操作三方面的问题，并介绍了结合动画设置制作立体图形的方法和技巧。     

基于传热反问题的绝缘栅双极型晶体管模块温度计算方法

在分析绝缘栅双极型晶体管(Insulated grid bipolar transistor,IGBT)模块内部传热机理的基础上,建立了集总参数的温度计算模型。采用边界元法对传热反问题的解空间进行离散。采用共轭梯度法求解传热反问题,得到较准确的等效热阻和等效热容值。该方法通过与制造商提供的IGBT模块结温实验数据和有限元方法计算的结果相比较,计算误差小于5%。     

一种相似性保持的线性嵌入哈希方法

In order to implement quick and effective search, save the storage space and improve the poor performance of affinity relationshaps between high dimensional data and its codes in image retrieval, a new linear embedding hashing is proposed by introducing the preserving similarity. First, the whole data set is clustered into several classes, and then the similarity predicted function is used to maintain affinity relationships between high dimensional data and its codes so as to establish the objective function. By minimizing the margin loss function, the optimal embedded matrix can be obtained. Compared with the existing classic hashing algorithm, experimental results show that the performance of the linear embedding hash algorithm is superior to the other binary encoding strategy on precision and recall.