一种改进的k-means算法

k-means(k均值)算法是聚类方法中常用的一种划分方法.该算法适合对海量数据进行聚类,对球状、凸形分布的数据具有很好的聚类效果,但该算法有其突出的局限性,少量的孤立点就会对聚类结果产生很大的影响,因此,采用聚类均值点与聚类种子相分离的思想,给出了基于该思想的对k均值算法的改进算法.实验表明,该改进算法比原k均值算法具有更高的准确性.     

一种新型智能型无功补偿控制系统

针对工厂企业供电系统无功功率多变及其对供电质量影响的问题,设计了一套基于并联电容器自动投入的功率因数自动补偿控制系统。提出了依据系统负荷及功率因数变化统计值为基础的优化算法,准确求出某一时段所需投切的最佳的电容值,达到保证系统功率因数最佳,同时使得电容的投入或切除充放电引起的电流波形变化最小。该统计方法采用针对不同运行工况某时段平均功率因数,再利用ARM处理器数据处理能力强,算法功能优越的特点,利用神经网络预测下一时段无功功率的变化规律,实现电容器的正确投、切控制。仿真及实际运行数据表明,该系统具有良好的补偿精度,同时明显降低补偿电容器组的投切次数,可以有效地改善系统供电品质。     

基于快速滤波及非对称切尾均值的检重秤改进

为解决皮带式检重分级装备,在高速工作时检重精度低的问题,首先对检重系统进行建模,研究检重秤在静止、空载运行、加载工作下的系统状态,对检重秤采集的信号进行时频分析,找出干扰源和干扰频段,分析其产生原因及变化趋势,确定滤波指标。依指标,设计FIR数字滤波器提高数据信噪比。降噪后采用2种方式进行重量值估计:(1)非对称切尾均值(Trimmed-mean mass estimator,TME),取去噪后的最后N个采样数据按大小排序,对排序后的数据进行非对称切尾,找出准确的观测区间,然后对该区间取平均值;(2)算数平均重量估计(Average mass estimation,AME),截取最后N个数据取平均值。结果表明:TME方式所得检重误差低于0.3%,平均误差0.155%;AME平均误差为0.758%。FIR滤波可快速去噪,TME重量估计能令检重精度更高。     

基于FCM与小波变换的碳纤维木质复合材料图像分割研究

针对模糊C均值聚类(FCM)图像分割算法对图像的噪声敏感以及算法只利用了图像像素本身的特征并没有考虑像素的邻域信息等问题,将其与小波变换相结合应用到自制短切碳纤维木质复合材料的微观研究中。该改进FCM算法利用小波变换确定聚类中心与改进欧氏距离计算函数,再利用邻域像素的信息改进像素特征值,从而实现优化FCM的目标函数计算方式。通过实验分析与对比,该改进算法图像分割边缘清晰与抑制噪声能力强,同时算法在运行时间与迭代次数上均有所减少,具有一定准确性与可靠性。     

一种优化的人脸特征数据保护算法

针对基于SIFT的保护算法运行效率低、算法结构庞大的问题,提出一种基于SIFT人脸特征数据保护算法的优化算法.该算法通过对原算法特征数据库中的数据存放方式、数据结构的优化,提高了检索效率.该算法在AR和YALE人脸库中进行实验,结果表明,本优化算法在保证数据安全性的前提下,不降低原有算法识别率的同时,使整个识别系统的运行效率更高.     

卫星上太阳能电池板光散射特性的实验测试

控讨了一种用双向反射分布函数测定仪进行目标表面光散射测量的方法,运用该测量系统在特定激光波段(0.808μm)下对卫星上太阳能电池板进行了实验测量,根据样片的BRDF实验数据,将遗传模拟退火算法应用于目标表面BRDF统计模型的参数反演中,获取样片的BRDF模型参数.实验数据曲线表明,拟合后的实验数据与参与优化的实验数据吻合的很好,结果说明用这种方法分析目标的散射特性是可行的和有效的.     

基于Gibbs抽样算法的造纸工艺能源消耗预测模型仿真研究

针对造纸工艺能源消耗预测模型效果不佳的整体现象,基于Gibbs抽样算法设计了造纸工艺能源消耗预测模型,通过以贝叶斯参数估计为载体的马尔科夫蒙特卡洛算法优化传统预测模型,以能源消耗数据特性合理选择最佳先验分布,生成与目标分布要求相符的马氏链,以Gibbs抽样算法进行参数后验分布均值提取分析,当作模型参数估计值。同时进行模型仿真试验验证,结果表明,优化前模型与优化后模型预测值都可准确拟合真实值,但是就整体拟合效果来讲,贝叶斯参数估计算法能源消耗预测模型的效果更优;且贝叶斯参数估计算法能源消耗预测模型的预测精确度较高,平均绝对百分误差相对更小。     

基于扰动因子的准则函数下的聚类算法

针对初始聚类中心的选择对于K-均值算法的聚类结果非常敏感,且容易陷入局部极值的缺点,提出利用蚁群聚类算法来搜寻K-均值的初始聚类中心,同时通过在搜索空间增加一组逐渐递减的服从均匀分布的扰动因子,建立基于扰动因子的准则函数下的聚类算法.最后对蚁群聚类算法、K-均值聚类算法以及改进后的算法做了对比实验.实验结果表明,改进后算法的聚类能力更强.     

卫星太阳能电池板光散射特性的实验测试

探讨一种用双向反射分布函数测定仪测量目标表面光散射的方法,运用该测量系统在特定激光波段(0.808μm)下对卫星上太阳能电池板进行了实验测量.根据样片的BRDF实验数据,将遗传模拟退火算法应用于目标表面BRDF统计模型的参数反演中,获取样片的BRDF模型参数.实验数据曲线表明,拟合后的实验数据与参与优化的实验数据吻合的很好,结果说明用这种方法分析目标的散射特性是可行的和有效的.     

GA-BP算法下的管材滚切预测模型

为了满足管材滚切高质量的要求,本文利用遗传算法优化BP神经网络模型,实现对管材切口质量的预测。通过数值模拟得到管材滚切预测网络模型的输入输出样本数据,以此数据在GA-BP神经网络模型上进行仿真最终得到管材滚切预测的GA-BP网络模型。通过一系列的实践应用,得知GA-BP算法模型具备良好的预测精度及其稳定性。以建立的管材滚切预测的GA-BP网络模型,在MATLAB的GUI环境中建立了管材滚切过程中所需的工艺参数直接从界面输入,通过所建模型的预测,输出结果直接从界面上读取,实现了管材滚切预测模式的人机交互。