基于内存并行化聚类的用户用电行为分析

针对经典K-means选取初始值具有一定的盲目性和不确定性,提出了基于Canopy+算法的改进K-means聚类算法。首先对实验数据进行预处理,并从每条日负荷数据提取六个特征值;然后搭建Spark大数据集群,利用集群具有的内存并行化特点,提升改进聚类算法处理大规模数据的能力;最后将预处理后的用户日负荷数据进行单机K-means以及改进后算法的集群聚类。实验结果表明,在降低迭代次数的基础上,改进后集群聚类算法误差平方和降低3 659.906、轮廓系数提高0.03、DB指数下降0.06。使用改进后算法将电力用户划分为五个类别,其中具有调峰潜力、较优质的需求侧响应用户为第5类用户。     

K-means改进算法在电力用户聚类辨识中的应用

科学、准确的用户用电特征分析对掌握负荷发展变化规律,提高电力需求预测的准确性,保障系统规划和经济运行具有重要意义。文中在对K-means算法深入研究的基础上,结合电力负荷数据海量、多维等特点,通过归一化处理,异常数据剔除,改进的二分K-means算法进行自聚类,对各优化算法进行分析,克服了传统K-means算法对异常数据敏感和初始聚类中心的随机性问题。实验结果表明,优化的自聚类算法能够提高分类的准确性,提高收敛效率,实现用户数据特征自动辨识分类。     

基于划分的K-均值初始聚类中心优化算法

提出了一种新的初始化K-means的聚类算法,该算法通过区域划分方法估算出K个中心点作为初始聚类中心,从初始聚类中心出发,应用K-means聚类算法,得到聚类结果,实验表明,该算法能产生高质量的聚类结果、较少的迭代次数,优于K-means算法中传统的聚类中心初始化算法.     

K-means聚类个性化推荐算法改进研究

聚类算法是数据挖掘中的重要技术,用于发现数据中未知的分类,是电子商务领域实现个性化推荐的重要方法。个性化推荐服务,是一种针对不同特征的用户推出适合于用户的信息及服务。文章介绍了一种K-means的聚类算法,该算法主要应用于数据挖掘领域,也在推荐系统的研究中占有重要的地位。文章还详细的分析了该算法目前存在的不足,针对该算法对初始值有一定要求这一不足,提出了一种通过预处理初始聚类中心的方法,以此来改进该算法,从实验结果可知,该改进算法能够减少迭代次数,提高计算效率。     

基于遗传算法的改进K-means算法

本文对K-means算法的缺点做出了一些改进,提出了一种基于遗传算法GA-K-means的算法。利用遗传算法初始化K-means的初始聚类中心点,改进后的算法解决了K-means算法容易因为初始聚类中心的选择不同而陷入局部最优解的问题。实验表明,改进后的算法聚类结果稳定且聚类效果较好。     

半失能老人远程健康监测大数据缺失处理

本文对传统蚂蚁聚类算法易出现早熟和收敛速度慢的问题,提出了基于改进K-means蚂蚁聚类算法,并将优化后的聚类算法与优化填充策略结合,对半失能老人远程健康监测缺失数据进行填充。仿真结果说明：改进K-means蚂蚁聚类算法的分类精度有所提高,基于改进K-means蚂蚁聚类的缺失数据填充算法的填充效果有所改善,可以有效填充半失能老人远程健康监测的缺失数据。     

K-means聚类算法研究综述

总结评述了K-means聚类算法的研究现状,指出K-means聚类算法是一个NP难优化问题,无法获得全局最优。介绍了K-means聚类算法的目标函数、算法流程,并列举了一个实例,指出了数据子集的数目K、初始聚类中心选取、相似性度量和距离矩阵为K-means聚类算法的3个基本参数。总结了K-means聚类算法存在的问题及其改进算法,指出了K-means聚类的进一步研究方向。     

基于Spark框架的改进并行K-means算法研究

传统的K-means算法由于随机选择初始聚类中心,使得聚类结果不精确.随着网络数据量的激增,传统的串行算法运算时间明显太长,有研究者利用Hadoop并行框架进行K-means并行化研究,虽然提高了算法的运行时间,但K-means算法在聚类判定时需要反复迭代,反复进行磁盘的读写操作,很大一部分时间花费在磁盘操作上,并行算法的效率大打折扣.为此,本文提出基于Spark框架的改进并行K-means算法,通过对RDD的操作有效解决了频繁的磁盘读写.在标准数据集下,进行对比实验,通过聚类效果和算法并行的加速比,验证了改进算法的有效性.     

云环境下基于群智能算法的大数据聚类挖掘技术

云计算从分布式存储和分布式计算两个方面为大数据处理提供了强力的支持,并逐渐成为大数据挖掘的主流平台。但是在处理云平台中的大规模数据集时典型聚类挖掘算法存在一定不足,因此,提出一种基于群智能算法的大数据K-means聚类挖掘算法。首先对云计算Hadoop框架的存储数据能力和采用的Map Reduce计算模型进行分析,然后采用群智能算法对传统数据挖掘K-means聚类算法进行改进,解决其容易陷入局部最优问题。实验结果表明,相比加权K-means聚类算法,提出的改进算法表现出更好的聚类精度和运行速度,可以适用于大规模数据的聚类挖掘。     

基于二分法的K-means算法的实现

在图像处理大领域内,对特征值的处理尤为重要,而K-means算法是被运用于特征值聚类的重要方法之一,该方法简单快捷,聚类效果较佳,因而被学术界广泛使用。针对传统的K-means算法在进行数据集划分过程中的不足之处,提出了一种基于二分法的K-means聚类算法,该算法对数据集进行划分来选择出下次划分的数据集,以此来形成迭代,实验表明该算法相比于传统算法在划分方面有了明显的改进。     

Application of model of mixture of probabilistic distributions for definition of the signals of radiophysical probing

The article describes a model representation of radar probing data in form of a mixture of background and target samples, which is the sum of two random variables with very different parameters. For model development we research the behavior of the central moments of the distribution mix without assuming the distribution law form. An example it is described the detection of the signal at the output of compression system of chirp ionosonde.     

部分偏振光的表示方法

随着光纤通信和光纤传感的快速发展,人们时光的偏振态提出了越来越高的要求.光是一种横波,其偏振态大致分为:完全偏振光、部分偏振光和自然光.文中介绍了完全偏振光的几种表示方法,给出了几种部分偏振光的描述方法.并阐述了它们之间的差异与联系.     

浅析IP网服务质量(QoS)

解决IP网QoS问题是目前通信领域的研究热点之一.虽然研究已经取得了一定的进展,但人们对于IP 网QoS本身的含义及相关的问题还有着不同的理解.本文将从IP网QoS的定义入手讨论相关的一些问题以及解决IP网QoS问题所做的各种努力.     

Interpretation of responses of visual cells of limulus

Assuming that visual responses are due to the action of particles on the membrane of the visual cells, the stochastic variability of the response should be a function of the number of particles producing it. Quantitative predictions can be made with the aid of a model proposed in previous articles. It is found that responses produced in visual cells of Limulus by absorption of a single photon have the stochastic properties which would be expected if the response to one photon were brought about by 25 particles. It is concluded from this that the processes leading to visual responses produce multiplication of particles. The effects of temperature and of metabolic poisons suggest that these processes are of chemical nature.     

NTRUsign式计算量分析

介绍了NTRUsign签名算法的密钥生成过程,其在实现的过程中需要进行上百位的大数运算问题,这些数字远远超出了普通电脑存贮范围。而要进行大数运算,就得用数组存贮,进行模拟运算,这就大大增加了运算量。文中分析了这个算法实现过程中的运算量,分析结果说明NTRUsign的运算量过大,以致实际并非一个实用算法。     

电子行业标准制修订项目计划管理信息化的实现

论述了推进电子行业标准制修订项目计划管理信息化的必要性.并提出了具体措施;详细介绍了电子行业标准制修订项目计划管理数据库的设计思路和实现方法.阐述了对后续工作的几点思考.     

影响镀镍层内应力的因素及排除方法

对影响镍镀层内应力的因素做了介绍和分析,提出了对收缩应力的一种解释,提供了排除这些因素影响的方法,指出重视镀液的管理是减少各种影响内应力因素的主要办法。     

Differential method of analysis of luminescence spectra of semiconductors

A method for analyzing the luminescence spectra of semiconductors is suggested. The method is based on differentiation of the spectra. The potentialities of the method are demonstrated for luminescence in the region of the fundamental absorption edge of Si and SiGe alloy single crystals. The method is superior in accuracy to previously known luminescence methods of determining the band gap of indirect-gap semiconductors and practically insensitive to different conditions of outputting radiation from the sample.     

“计算机组成原理”设计性实践教学模式研究

本文阐述了"计算机组成原理"设计性实验教学的重要性,对设计性实验教学的目的和基本特征进行了归纳,对"计算机组成原理"设计性实验教学的现状进行了调查,对存在的问题进行了较深入的分析;在此基础上.对组成原理设计性实验的教学模式进行了研究,对设计性实验的体系进行了初步设计,并对"计算机组成原理"设计性实验的实施方法进行了探讨.