基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法

为了提高无标签场景下特征选择的准确率和稳定性,提出一种基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法。特征聚类将相似性较高的特征聚成一类,然后结合等距映射和稀疏系数矩阵定义新的特征得分计量函数。该函数对各特征簇中的特征进行打分,选择出每个类簇中得分最高的代表特征,构成特征子集。在14个广泛应用的数据集上的实验结果表明：本文所提算法能够选择出具有强分类能力的特征,且算法具有很强的泛化性。     

基于视觉和语义融合特征的阶段式图像聚类

针对互联网图像的特点,研究了图像聚类中的图像特征提取和聚类算法,定义了一个基于规则的线性特征融合函数,引入了自适应的参数选择机制对聚类粒度进行调整,提出了一个基于视觉和语义融合特征的阶段式聚类方法.新方法结合了不同层次的图像特征,利用现有多种聚类算法的优点对图像进行聚类,同时通过关键词权值计算,为每类赋予主题关键词,并将关键词重叠率高的类进行合并.基于均方差和用户评估的实验结果表明,新的聚类方法较传统的聚类方法具有更好的聚类效果.     

基于多特征信息融合的目标轨迹聚类方法

提出了一种基于多特征信息融合的运动目标轨迹聚类方法.针对视频监控目标的特点,引入轨迹均值、距离方向、运动方向和平均速度4个特征空间来描述目标的运动轨迹.首先,采用Mean-Shift算法对每个特征空间进行聚类,得到基本的运动类别信息;其次,设计多特征融合算法,通过计算不同特征空间的类别间关系,进行类别信息融合;最后,得到融合了多个特征空间信息的聚类结果.由于信息融合是在聚类层面进行的,能够有效避免在特征空间层面融合时的维数统一问题.试验结果表明了本方法的有效性.     

基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法

针对传统日志模板挖掘时需要日志聚类数目作为先验信息的问题,提出了一种基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法.首先,对日志数据进行压缩,以提高后续处理效率;其次,进行日志聚类过程,使用归一化的日志统计特征判断聚类是否满足要求,若满足,则聚类成功;若不满足,则采用二分搜索的方式调整日志聚类的数目,重新进行聚类;最后,从聚类结果中提取日志模板,设计了一种衡量模板挖掘效果的评价指标.在真实数据集上的实验结果表明,算法的模板挖掘匹配度优于基准方法,并且具有良好的泛化性能.     

改进的无监督同时正交基聚类特征选择

提出了一种改进的同时正交基聚类特征选择(Improved Unsupervised Simultaneous Orthogonal Basis Clustering Feature Selection,ISOCFS)方法。为有效地对无标签数据进行特征选择,利用目标矩阵来设计正则化的回归模型。目标矩阵通过正交基聚类,获取投影数据点的潜在聚类中心,引导投影矩阵选择判别性的特征。与先前的无监督特征选择方法不同,ISOCFS并不使用数据点预先计算局部结构信息描述目标函数,而是利用目标矩阵进行正交基聚类直接计算潜在的聚类信息。其次,为了减少噪声信息对估计目标矩阵和投影矩阵的干扰,在先前方法基础上,该方法增加了噪声项。另外,该方法利用简单的优化算法即可求解。最后,通过四个常见的微阵列基因表达数据集及五种最近的无监督特征选择方法进行对比实验,证明了ISOCFS方法可以获得更好的聚类效果。     

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.     

一种基于聚类集成的无监督特征选择方法

提出了一种无监督的特征选择方法,其基本思想是利用聚类来指导特征选择,对于无类别标签的数据样本集,先进行聚类获得数据类标签,再利用ReliefF算法进行特征选择．采用聚类集成方法解决一些聚类结果的不稳定问题,最终特征选择结果通过多次特征选择综合得到．实验结果表明,该算法具有良好的特征选择性能,在去除无关或冗余特征后可进一步提高聚类质量．     

机构概念设计中功能自动分解的研究

设计模型的建立和功能分解理论是机构概念设计的关键。本文在用运动状态向量对机构模块进行程式化描述的基础上，提出了用基于矩阵初等变换的矩阵分解法进行机构功能的自动分解，由此建立了计算机能够识别的设计模型及功能分解的理论方法，为机构自动化概念设计提供了理论依据。     

一种改进的和声搜索模糊聚类算法

针对模糊聚类算法对初值和聚类中心较为敏感的问题,采用和声搜索算法寻找最优聚类中心,并且改进了和声搜索算法的调音概率和随机带宽,从而加速了算法收敛。使用维度加权的方法进行特征选择,提高了聚类的性能,通过定义聚类质量评价函数提高了模糊聚类质量。采用标准数据验证了算法。结果表明,提出的聚类算法性能优于其他同类算法。     

自由曲面设计中的特征模型重构

针对概念设计阶段,设计者不仅需要构造自由曲面简易的方法,且需要直观地修改自由曲面的问题,依据自由型特征分类方法,提出了自由曲面设计系统.以自由型特征库作为系统基础,通过基础曲面和库中的自由型特征,可以通过类布尔运算来构造不规则设计,并且设计者能够通过变换高层参数来修改特征.     

性能需求驱动的现代设计

在分析市场需求的基础上,指出市场需求就是对产品性能的需求,产品性能(功能及质量)特征是设计的出发点,现代设计应是性能需求的设计,给出了设计过程的流程图,对进一步研究现代设计具有一定的意义.     

基于UML的XML Schema设计

给出了一种基于UML对XML Schema文档进行辅助设计的方法,该方法将设计过程分为3个层次,即概念层、逻辑层和物理层。概念层使用标准的UML类图对对象建模,逻辑层使用自定义的逻辑层UML类图表示,物理层则用最终的XMLSchema文档表示。给出的逻辑层UML类图充分利用了XML Schema文档的嵌套结构特点,结构清晰简明,经过一系列的转换步骤,可以由概念层的UML类图生成逻辑层UML类图,并最终得到XML Schema设计。     

基于功能的机电产品概念设计

在对产品的概念设计中的功能结构进行分析后,论述了常用的功能分解方法FBS法,探讨在FBS方法下对工程实例的功能求解问题.     

机构自动化概念设计模型的研究

设计模型的建立是机构概念设计的关键。作者在本文中提出了运动状态向量表示法，它将复杂运动方案的设计简化为运动功能匹配和约束检查的求解过程，由此建立起计算机能够识别的机械运动方案设计模式，为机构概念设计奠定了基础。     

PDC钻头冠部结构特征参数力学分析

在定向井钻进过程中,PDC钻头整体结构设计特点对钻进过程影响很大。合理的钻头结构参数是成功地定向造斜、平稳地稳斜钻进的关键。利用有限元分析软件分析了不同内锥和外锥组合下的双圆弧冠部形状的PDC钻头与岩石相互作用时,钻头和岩石应力的大小和分布特点,总结出适合定向井的PDC钻头的冠部设计,从而对PDC钻头结构参数的优化设计提供依据。     

轻钢骨架住宅的设计分析

针对轻钢骨架住宅的特点,通过分析概念设计、结构体系选型与结构布置,对轻钢骨架住宅的设计原理、设计方法进行了介绍,并总结了我国轻钢骨架住宅发展所面临的问题,分析了它的发展前景.     

决策理论在产品概念设计中的应用

多目标决策方法的应用极为广泛，在国家经济计划、长期发展规划、工程最优设计、生产工艺过程等领域中广泛使用多目标决策理论。文章将系统科学与系统工程中的目标决策方法应用到产品概念设计中，为产品设计确立用户模型和市场分析模型，通过权值函数实现目标决策的最优化，最终实现产品的最优技术参数和外形的结构设计。     

机电一体化产品概念设计理论现状与展望

探讨了机电一体化产品概念设计理论与方法对产品创新设计的重要性,分析了国内外不同学科背景的学者从不同角度进行研究的现状.国外学者以电子学及控制理论为研究出发点,建立了一些概念设计操作平台.国内学者以现代机构学为研究出发点,研究以运动执行功能为主功能的机电一体化产品概念设计,其设计理论与方法,更具有实用性,更有利于计算机辅助概念设计.并指出了机电一体化产品概念设计理论与方法的发展方向.     

基于本体的产品功能建模研究

功能设计是产品概念设计中极为重要的环节,功能设计的关键技术是产品功能模型的建立.将本体论的原则和方法引入面向产品概念设计的产品功能建模过程中,建立了面向概念设计的产品功能本体模型,并提出了以功能本体为基础的建立产品功能结构的方法.功能本体定义了功能空间中的概念性词汇以规范说明和限定功能空间,使表达产品功能知识的术语标准化,实现了产品概念设计领域中功能知识的规范化,从而有效地共享功能知识和实现功能知识的“可重用性”.