Monel K-500合金加热性能测试

针对目前国内Monel K-500合金热加工生产中存在的问题,采用不同的加热速度对其加热性能进行了试验测试研究.研究结果表明,采用相对较快的加热速度时,铸坯表面并未出现明显的过烧现象,而且总的加热时间较短,因此对Monel K-500合金铸坯采用较快的加热速度,可以有效提高生产效率.     

基于KNN和RVM的分类方法——KNN RVM分类器

针对相关向量机(RVM)算法分类精度低、核参数选择困难等问题,文中提出临界滑动阈值的概念并以其为基础将RVM与K近邻(KNN)算法结合构建分类器——KNN-RVM分类器。从理论上提出并证明KNN-RVM分类过程等价于带软间隔约束的支持向量机的分类过程、KNN-RVM分类器等价于每类只选一个代表点的1-NN分类器、KNN-RVM分类效果优于RVM这3个结论。对这3个不同数据集进行实验证明临界滑动阈值的临界性与滑动性及KNN-RVM分类器的准确性、适应性及全局最优性,提高分类精度,减轻算法对核参数的依赖性,进而证明KNN-RVM分类器是一种有效的分类器。     

基于近邻估计的年径流预测动态 联系数回归模型

集对分析理论为处理确定、不确定系统提供了新的途径,根据集对分析理论建立起来的预测联系数回归模型可以明显改善回归模型的预测精度。对于预测因子结构具有的动态性,文中将利用近邻估计,通过计算各个预测因子的变异系数,来判断预测因子在某次预测中处于强势或者弱势,进而动态地选择预报功能大的强势因子,消除对预报起负面作用的弱势因子的作用,这样很好地体现了预测因子结构中具有的动态性。基于此建立了基于近邻估计的年径流预测动态联系数回归模型（NNE-DCNR）。结果说明：用NNE-DCNR去预测年径流量,预测精度比常用预测方法有显著提高,在水文水资源的预测中具有推广应用价值     

数据驱动模型与概念性模型的应用对比

BP神经网络与K-最近邻(KNN)算法相耦合所建立的BK(BP-KNN)模型是一种数据驱动模型,它克服了传统的BP神经网络模型必需前期实测流量、泛化能力不强的缺点。IHACRES模型是一种结构简单、应用广泛的以单位线为基础的集总式概念性模型。选择板桥、马渡王两个流域分别运用BK模型、IHACRES模型和新安江模型进行径流模拟。模拟结果表明,BK模型的模拟效果最好,IHACRES模型次之;说明数据驱动模型在水文模拟中有着巨大的运用空间。     

基于网络Voronoi图的道路网络连续k近邻查询

道路网络中的连续查询是查找在一条路径上满足查询条件的对象。它是空间网络数据库中的一种重要查询类型。现提出了道路网络中基于k阶Voronoi图的连续k近邻查询方法，该查询方法用分枝限界的思想动态地创建局部Voronoi图，降低了查询代价。     

一致K-（Fb，ρ）-凸多目标半无限规划的Wolfe型对偶性

利用K-方向导数和K-次微分,定义了一致K-（Fb,ρ）-凸,一致K-（Fb,ρ）-伪凸和一致K-（Fb,ρ）-拟凸等一些非光滑非凸函数,并研究了涉及此类广义凸性的一类非光滑多目标半无限规划的Wolfe型对偶性．     

基于决策图贝叶斯优化进化算法的图K-划分算法

图K-划分问题是一种组合优化问题,可以归结为NP难题.针对该问题本文提出了一种基于决策图贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization Algorithm with Decision Graphs,简称DBOA)的图K-划分,该算法利用新的编码和解码方法以及适当的适应度函数来求解图K-划分问题.仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于K-均值动态聚类分析的企业信用等级划分法

企业信用等级分类监管是工商行政管理部门为提高监管能效开展的重要工作,利用计算机自主、高效地对企业科学的信用等级划分可以避免人为干扰,也是工商部门关注的内容。聚类分析是数据挖掘的重要研究领域,是数据划分的重要手段,K-均值动态聚类作为一种基于划分的方法,是聚类的主要方法之一。根据企业日常监管产生的数据,通过K-均值动态聚类方法对企业进行了信用等级划分。结果显示该方法有效可行,可作为工商行政管理部门实施企业分类监管的依据。     

稀疏近邻保持投影

从全局特征保持和局部特征保持的角度出发,提出一种稀疏近邻保持投影(SNPE)算法。该算法融合了稀疏重构信息和局部近邻重构信息。投影后的低维数据保持了高维数据的全局几何结构信息和局部近邻近似非线性的结构信息。在Yale、AR和UMIST上的实验表明所提算法是有效的。     

基于强化学习的机械臂避碰研究

将强化学习引入机械臂的避碰问题研究,建立了平面三自由度机械臂的多Agent避碰系统,系统结合了最近障碍物信息和偏差角信息来产生控制指令.采用基于K-均值聚类的强化学习方法作为基本的控制策略,给出了系统算法的具体实施过程.通过仿真试验,证明了基于聚类划分的强化学习方法在机械臂避碰问题中的可行性和有效性.