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为解决传统K-means算法初始质心的随机选取以及聚类过程中每个数据样本到聚类中心距离的重复计算问题,提出了一种高效的基于初始聚类中心优化的K-means算法,采用最小方差优化初始质心,通过存储每次迭代中所有数据点的簇标志和到最近聚类中心的距离并用于下一次迭代,避免了重复计算数据点到每个中心的距离。在UCI数据库中五个不同的数据集上进行了测试,对各个算法在聚类准则函数,运行时间以及迭代次数上进行实验结果比较,表明在不降低聚类性能的前提下,减少了迭代次数,缩短了聚类时间,证明了改进算法的有效性和高效性。 相似文献
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针对光伏阵列最大功率点在局部阴影情况下具有非线性、时变不确定和多个局部功率峰值的特点,采用现代状态估计理论建立光伏阵列输出功率动态模型,利用交互多模型估计算法精确跟踪多状态多峰功率曲线,抑制噪声定位出最大功率点,提出基于多模型状态估计的光伏阵列MPPT技术。仿真和实验验证了所提新MPPT控制策略的正确性和有效性,在有、无阴影情况下都能够快速且准确地跟踪最大功率点,提高光伏发电效率。 相似文献
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为揭示藏鸡肉独特的质地特性,探寻鸡胸肉质地特性与其化学成分和微观结构的关联性,本研究对5 种不同的鸡肉原料（藏鸡、与藏鸡同日龄或体质量接近的雪山草鸡、淘汰蛋鸡（对照）和白羽肉鸡（对照））进行剪切力、质地剖面分析（texture profile analysis,TPA）和应力松弛特性测定,并将上述质地特性分析结果和鸡肉的基本化学指标（水分质量分数、粗脂肪质量分数、粗蛋白质量分数、胶原蛋白质量分数、pH值）、组织学特征（肌纤维直径和密度）进行关联性分析,利用偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）法揭示影响鸡肉质地特征的显著因素。结果发现,利用PLSR能够将多个与肌肉质地特性相关的化学指标量化为鸡肉品质综合评价指标,其中剪切力的预测模型更适合预测鸡肉的质地特性。该模型的R2X为0.621,R2Y为0.739,模型拟合效果较好。Q2cum在0.6以上,说明该模型的可预测性能够被接受。载荷图显示剪切力与pH值、总胶原蛋白质量分数和肌纤维直径呈显著正相关（P＜0.05）,而与粗脂肪质量分数、可溶性胶原蛋白质量分数、胶原蛋白溶解性和肌纤维密度呈显著负相关（P＜0.05）。贡献度评价结果显示,胶原蛋白溶解性、肌纤维密度、可溶性胶原蛋白质量分数和肌纤维直径4 个指标均在模型中贡献显著。本研究可为从质地特性角度揭示藏鸡胸肉特有“咀嚼感”提供数据支持,并为丰富肉的力学特性研究提供一定的理论参考。 相似文献
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