基于特征敏感度的弹道群目标聚类识别方法

针对弹道单目标识别中,传感器资源利用率低、识别耗时长的缺点,采用群目标理论,提出了基于特征敏感度的弹道群目标聚类识别方法。该方法首先对目标群进行聚类,然后选取目标特征组合对各个分群进行敏感度计算,确立各分群的威胁度。同时,通过比较某个特定阶段各类特征的优劣性,为特征优化组合提供指导意见,优化了目标特征组合,提高了识别效率。最后,仿真实验验证了方法的可行性。     

考虑风电-负荷特性的理论线损计算方法

风电出力的不确定性和波动性将增大配电网理论线损计算的误差,为此提出一种考虑风电-负荷特性的理论线损计算方法.通过选取的风电-负荷特征变量对风电-负荷特性进行Ward聚类,并基于聚类结果进行每一类的特征日选取及权重配置,再分别计算各特征日理论线损值并将通过加权求和得到的综合理论线损作为最终的配电网理论线损计算结果,最后以某个含风电的35 kV配电网为算例验证了所提方法的有效性.与传统的采用平均日负荷曲线法或日最大负荷法选取代表日进行理论线损计算的方法相比,所提方法的线损计算精度更高.     

基于多层自适应聚类模型的密集人群分群检测算法

针对存在更复杂运动模式的无序运动人群密集场景,提出了一种基于多层自适应聚类模型的分群检测算法.以基于高斯混合模型的背景去除算法和自适应初始化聚类算法为核心,通过建立多层自适应聚类模型实现密集人群的分群检测.实验数据库选用了大量真实室内外密集人群运动场景视频,并通过大量对比实验验证了算法的有效性、可靠性和优越性.     

一种新K-means聚类算法的多元线性回归台区线损率预测模型

线损率是反映线损管理的重要依据,由于其理论计算的复杂性,一直倍受电力工作者的广泛关注.基于国内外线损管理研究现状以及相关理论计算方法,提出一种基于K-means聚类算法的多元线性回归模型预测台区线损率方法.首先,利用K-means聚类算法对台区样本数据聚类分析,根据聚类结果建立线性回归预测模型计算台区线损率.然后,通过预测线损率与实际线损率比较分析,对线损估计误差较大的台区重点关注.最后,以贵州部分地区的台区样本数据为依据,验证所提方法的准确性与快速性,为贵州地区的线损管理提供理论依据.     

基于M-CFSFDP算法的战场目标分群方法

目标分群能够将战场目标划分为作战空间群,从而降低态势估计难度,提高决策效率。故针对战场中的目标分群问题,提出了一种基于流形距离(manifold)的密度峰值快速搜索聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)的目标分群方法。该方法将目标分群转化为数据集聚类问题,通过计算目标间的流形距离来衡量目标间的相似度,然后在流形距离的基础上利用CFSFDP算法搜索聚类中心,指定其余数据点类别。仿真实验以人工数据集和UCI数据集为对象,验证了M-CFSFDP算法聚类效果优于CFSFDP算法;同时将M-CFSFDP应用在战场目标静态与动态分群中,仿真结果表明了该方法的正确性与有效性。     

基于系统聚类的客户分析

采用最小方差法的系统聚类改进算法以减小异常数据对聚类过程的不利影响，通过对实际调查的样本数据进行聚类分析，挖掘和分析客户关系管理中客户群所存在的不同特征的组群，得到了直观的聚类过程和较合理的分组结果．     

基于离群点识别的聚类结果属性特征簇发现

对聚类结果的理解有助于评价聚类效果,可以据此调整聚类过程,更高效地使用聚类结果.但是,聚类结果的理解仍然是一个尚未解决的问题.提出了基于离群点识别技术分析任意聚类算法的聚类结果,发现了聚类结果属性特征簇的方法;提出一种基于不相似性比值的离群点识别算法.通过对全部数据簇的属性描述进行离群点分析,发现各数据簇的特征属性,实现对聚类结果的理解.所提方法适用于任意聚类算法结果的分析.对UCI的iris、ZOO和Housing数据集的采用X-means、Frozen和DBScan算法的聚类结果进行聚类结果分析,实验表明所提方法较成功地发现了不同聚类算法的属性特征簇,有助于对聚类结果的深入理解.     

图像处理技术测定纱线混纺比——特征值选择的系统聚类和模糊C均值聚类

基于已有的特征指标,对涤和棉纤维的各特征值进行选择和分类.利用系统聚类和模糊C均值聚类方法,对特征指标进行了比较,最终选用异形度指标对纤维进行分类,实现了纱线混纺比的计算.研究表明,对于涤棉混纺纱线,异形度指标可以很好地反映纤维间的差异.模糊C均值聚类方法较系统聚类方法,能有效地将纤维区别开来.     

模糊模式识别在试卷分析中的应用

依据学生的发展水平指标，提出了利用模糊聚类方法建立学生试卷分析聚类模型．并给出了基于贴近度和模式识别原理对待识别试卷进行科学分析的方法．最后探讨了建立试卷分析诊断系统的可行性．     

一种基于类内类间协同的用电数据聚类选择

为应对大数据环境下用户用电的最佳聚类数的选择问题,提出一种用户用电行为的聚类优选策略;针对用户用电的行为复杂性和特征选择的有效性,通过一种基于信息量的方法对用户用电进行聚类。首先,引入评价指标,提出一种合理的聚类优选方法。然后,针对用户用电特征选择,提出基于互信息的特征优选算法。在传统聚类算法中,聚类数是随机给定的,其值选取不合理会使聚类陷入局部最优,基于此,根据“类内相似度最大化,类间相似度最小化”原理,提出距离评价函数并将其作为评判最佳聚类数的标准,采用多种方法进行综合分析得到最优聚类数。最后,用具体的用电数据对用户进行计算机仿真,验证了聚类优选策略的合理性。以自适应分布式聚类算法作为对比算法,进一步验证了所提算法的有效性。     

沥青路面坑槽三维重构与指标计算方法

为实现沥青路面坑槽深度、面积和体积等多维度指标准确的自动检测,基于新兴的三维线激光技术对3个不同尺寸的室内坑槽模型进行扫描,利用TIN平面插值法在MATLAB软件中实现了激光点云数据的三维模型重构,进而结合等高线提取算法计算了坑槽多维度指标,采用ASTM试验标准验证了指标计算方法的有效性,在此基础上分析了不同尺寸坑槽的深度、面积和体积指标检测误差的变化规律.结果表明:坑槽深度、面积和体积计算结果最大相对误差分别为4.60%、3.87%、10.82%,并随坑槽尺寸的不断增大,深度和面积指标的相对误差逐渐减小,利用三维线激光技术可实现坑槽多维度指标准确检测.研究结果可以用于坑槽严重程度的自动化快速判别、破坏层位确定和修补材料估算等方面.     

证券市场上市公司的复合财务指标体系与选股

目前上市公司中报与年报的财务指标繁多,投资者难以把握,往往会导致选股失误。本文运用统计分析中的主成分分析方法,把众多的财务指标化为少数几个复合财务指标,给投资者选股提供了极大的方便。最后将复合财务指标和股份、成交量等结合起来进行选股,可以选出与实际比较相符的优质股。     

漳河灌区农田排水氮素流失规律研究

为了揭示农业面源污染的机理及其成因,选取我国南方典型灌区——湖北省漳河灌区,在野外试验结果分析的基础上,开展了农田排水氮素流失的影响因子及其规律研究.试验结果表明:降雨是影响农田排水中N流失量的最主要因素;作物叶面积指数等生理生态指标对N的流失起着非常关键的作用;节水灌溉对农田排水径流量和渗漏量有明显抑制作用;不同土地利用类型改变了植被和土壤水肥状况,影响N的流失;地形地貌会对降雨侵蚀量、降雨径流特征入渗和养分流失产生一定影响.     

退役机械零部件多维递阶再制造性评价方法

针对再制造性评价忽略回收环节、出售环节、政策环境、社会环境等影响及其多指标造成的复杂性和耦合性的问题,提出多维递阶再制造性评价模型和方法. 通过分析退役机械零部件再制造系统任务流,提取22个影响因子,以技术、经济和环境为关键效能指标体系构建退役机械零部件多维递阶再制造性评估模型. 针对指标难以量化的问题,提出基于模糊评价法的指标量化方法,利用结构熵权法计算指标权重,以兼顾主客观性,并应用OAT法进行敏感性分析. 提出基于分段加权秩和比法的退役机械零部件再制造性分段递阶综合评价法以克服多指标造成的复杂性和耦合性问题. 以帕萨特B5发动机为例,对汽缸体、缸盖、曲轴、连杆等主要零部件进行再制造性优劣排序和分档,结果显示连杆的再制造性最佳,缸盖的再制造性最差,与实际分析结果基本一致,验证了所提方法的有效性和可行性.     

指标规范值的物元模型在水安全评价中的应用

传统的物元模型用于水安全评价,当指标数较多时需要设计很多关联函数,设计和计算工作量皆很大,实际使用不便。为减少关联函数的设计并使之规范化,本研究提出了基于指标规范值的区域水安全评价的物元模型,即在对水安全23项常用指标适当设计参照值和对指标值进行规范变换的基础上,按各子系统将指标归为5类,同类指标设计为相同的关联函数,从而使设计和计算工作量大为简化。以山东省水安全评价为例验证了指标规范值的物元模型在水安全评价中的实用性,并与属性识别理论的评价结果进行了比较。结果表明:该评价模型简单实用,结果与实际符合较好,可为水安全评价提供一种新的参考方法。     

资源型重工业城市生态压力分析

构建了资源型重工业城市生态压力的指标体系,通过因子分析法确定了指标的公共因子和权重。采用抚顺市2000-2009年生态压力指标数据,分析和评价了该市在此期间的生态压力水平。研究结果表明：抚顺市的生态压力从2000年的-1.089增长到2009年的1.363,城市生态压力整体呈增大趋势,尤其是2006年以后,生态压力接近线性增长;人口密度、工业废水排放量和化肥施用量是影响城市生态压力指数的重要因素。     

输电线路前向脉冲响应与特征阻抗的Z域表达式

提出先分析已考虑了线路损耗及参数频率特性后的输电线路前向脉冲响应与特征阻抗的频域变化规律,然后利用最小二乘法参数拟合原理与Z变换原理,给出了它们的Z域近似表达式。通过一计算实例,把利用Z域近似表达式计算的结果与Bergeron方法计算结果比较,证明该近似表达式正确、适用。     

监测网变形分析

大型建筑物,大坝和大桥的变形可能会给人类的生命财产造成严重的损失,因此对这些建筑物进行监测是很有必要的。在有关现场建立监测网为这类变形的监测提供了一个良好的手段,监测网的变形分析对于预防意外事故的发生具有重要作用。 作者把监测网的变形分折过程归纳为以下三个步骤:布设阶段,粗差检测及一致性检验和单点移动的判别。在对粗差检测进行研究之后,提出了一个减少粗差之间相互影响的循环计算方法,该方法还顾及到了在循环计算时观测值局部精度指标为0的情况。指出了丹麦方法与τ检验方法之间的相似性,对丹麦方法中常数c的取值提出了建议,还对一致性检验时应注意的问题进行了讨论。作者根据所介绍的理论与方法编写了相应的计算机程序。     

考虑冗余度的杆系结构构件重要性评价方法

为杆系结构的安全性与合理设计提供科学性依据,本文基于冗余度理论提出一种定量评价铰接杆系结构构件重要性的方法.首先,基于单元冗余度分布的均衡性,定义杆系结构单元冗余度标准差和单元冗余度平均值的商为结构冗余度分布系数.其次,通过考察拆除不同构件的情况下,剩余结构冗余度分布系数的大小来定量分析杆系结构构件重要性,并定义剩余结构冗余度分布系数为构件重要性系数.算例分析表明,冗余度分布系数可以反映结构分布的均匀性,本文方法可以定量评价杆系结构构件重要性:结构冗余度分布系数越小则结构冗余分布越均匀,结构鲁棒性越好;构件j对应的剩余结构单元冗余度分布系数越大,说明拆除杆件j对结构鲁棒性的影响越大,构件重要性越高.     

伪蒙特卡罗法及其在边坡可靠度分析中的应用

在确定具有最小可靠度指标的滑动面（即临界可靠度滑动面）时,由于常规的蒙特卡罗法抽样耗时巨大,临界可靠度滑动面的获得较为耗时。对于均质边坡,利用简化Bishop法构建了可靠度分析的功能函数,设计了6种随机变量的标准差组合,假定了随机变量的4种抽样范围,利用抽样次数较小的蒙特卡罗法即伪蒙特卡罗法对随机生成的132组可行滑动面进行了伪可靠度指标的计算并与蒙特卡罗法计算得到的可靠度指标进行了比较分析,研究发现：只有一个随机变量的前提下,滑动面的伪可靠度指标与蒙特卡罗法计算的可靠度指标呈完全线性关系,在其它条件相同的情况下,伪蒙特卡罗法抽样范围越大,伪可靠度指标与蒙特卡罗法计算的可靠度指标之间的拟合直线斜率越小,反之亦然;伪蒙特卡罗法抽样次数越大,伪可靠度指标与蒙特卡罗法计算的可靠度指标之间的拟合直线斜率越大,反之亦然。对均质边坡,可应用伪蒙特卡罗法快速计算其临界可靠度指标。