融合网格密度的聚类中心初始化方案

提出了一种采用密度指针的聚类中心初始化方法——density pointer (DP) 算法。DP算法以网格单元的几何中心为对称中心，连接该中心与网格单元各顶点，以此对称分割传统的类矩形网格单元，形成超三角形子空间；进而根据各个超三角形子空间与邻居单元相邻的超三角形子空间的密度差异确定密度指针的方向，并根据密度指针计算出每个密集网格单元的聚集因子；最后将具有较大局部聚集因子的网格单元族的重心作为初始聚类中心。在公开数据集和人工数据集上的实验结果表明，DP算法能快速高效地找到接近于真实聚类中心的数据点作为初始聚类中心。针对算法的效率实验表明，DP算法的时间开销与数据集实例数、维度及网格单元数量均呈一阶线性关系。     

局部冲刷对复合筒基风电结构体系动力响应影响

建立风力机塔筒-复合筒型基础-冲刷地基的耦合动力分析模型,通过实测数据验证数值模型的准确性.基于已完成的复合筒基地基冲刷试验,在耦合动力模型中实现冲刷地基模型的准确建立,考虑局部冲刷后应力历史对剩余土体参数的影响,分析风力机结构体系的动力响应特征,将计算结果与不考虑冲刷影响的计算结果进行对比.结果表明:地基的冲刷使得风...     

基于定位的数据聚类新算法

针对现有聚类算法计算复杂度普遍较高的问题,提出了一种基于定位的方法。该算法采用空间定位的方法将数据对象映射到特征空间中,并利用空间立方体的某些特殊顶点定位任一数据点;通过计算数据点与空间立方体顶点群的距离差异,完成聚类过程。在电信数据集上的实验结果表明,算法的时间复杂度降至O(N)级别。     

采用联合熵矩阵的子空间聚类算法

为了解决现有子空间聚类算法时间复杂度偏高和对输入参数敏感的问题,提出了一种基于联合熵矩阵的子空间聚类算法. 通过计算每个属性实例分布的熵降维,计算任意两个维度的联合熵,形成联合熵矩阵,在联合熵矩阵中搜索最高阶全1子矩阵作为兴趣子空间,最后在兴趣子空间完成聚类. 在人工数据集和公开数据集上的实验表明,与传统子空间聚类算法相比,新算法能以较低的开销识别维度更高的兴趣度子空间.     

(Ti1/6V1/6Nb1/6Ta1/6Mo1/3)C高熵陶瓷的制备、微观结构与抗磨损性能

过渡金属碳化物陶瓷是超高温陶瓷的典型代表,具有极高的熔点和硬度,而韧性和耐磨性有待提高。近年来,在高熵理论指导下合成的多元碳化物固溶体—高熵碳化物陶瓷具有更高的熔点和良好的韧性。本工作采用放电等离子烧结(SPS)制备了具有优异耐磨性能的(Ti_1/6V_1/6Nb_1/6Ta_1/6Mo_1/3)C 高熵陶瓷。研究了 1 600～2 100 ℃烧结的(Ti_1/6V_1/6Nb_1/6Ta_1/6Mo_1/3)C 高熵陶瓷的致密化行为、物相、微观形貌、力学和耐磨性能。结果表明,烧结温度为 1 700 ℃时,可得到面心立方结构的(Ti_1/6V_1/6Nb_1/6Ta_1/6Mo_1/3)C 高熵陶瓷。1 900 ℃以上时,高熵陶瓷相对密度大于 98%。烧结温度由 1 700 ℃升高至 2 1...