基于马氏距离和H-K聚类的空值估计研究

传统的基于欧氏距离和K-means聚类算法的空值估计算法容易因为欧氏距离对量纲的敏感性和初始聚类中心对K-means聚类效果的影响产生估值误差。将层次聚类算法和K-means聚类算法有机结合起来的H-K聚类算法克服了K-means算法对初始聚类中心的敏感性,从而改善了聚类效果。与欧氏距离不同,马氏距离可以避免量纲的影响。为此提出一种改进的空值估计算法,将H-K聚类应用到空值估计算法中进行聚类,在聚类时采用马氏距离代替欧氏距离,在聚类后使用多元线性回归法计算样本中的空值。实验结果表明改进后的空值估计算法使得估计值的绝对误差率(MAER)得到降低。     

基于改进的K-means聚类算法在图像分割中的研究

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。传统的K-means聚类算法在进行图像分割处理时,由于其算法本身的一些缺陷,使得图像颜色像素在进行聚类时会出现比较高误分类率,为了降低这一比率本文将一种改进的K-means聚类方法应用于图像分割研究中,取得了明显的效果。     

基于谱聚类的不平衡数据欠采样方法研究

不平衡数据的分类问题在数据挖掘和机器学习领域中,一直是备受关注的问题.论文从数据预处理方面出发,提出一种基于谱聚类的欠采样方法,以此来降低数据的不平衡程度.先对多类样本进行谱聚类,根据每个聚类簇的密集程度,以及到少类样本的平均距离,来计算每个聚类簇的采样数目和选取怎样的多类样本,此欠采样方法可以有效去除多数类的冗余数据.实验结果证明,该算法可以有效提升少类样本的分类效果.     

一种改进的模糊聚类图像分割算法

为了提高强噪声污染图像分割的鲁棒性,给出一种改进的非局部模糊聚类图像分割算法。改进算法将模糊因子的局部邻域值替换为非局部均值滤波图像的像素值,并加入局部空间信息,产生新的目标函数。借助拉格朗日乘子法,从最小化目标函数得出隶属度和聚类中心的迭代公式,进而完成图像分割。对合成图像、医学图像和自然图像添加高斯噪声、莱斯噪声和椒盐噪声,用于分割测试,结果显示,改进算法对强噪声图像具有更高的正确分割率和较小的模糊性。     

八聚(γ-氨丙基)倍半硅氧烷盐酸盐对PBO纤维抗紫外改性

选取八聚(γ-氨丙基)倍半硅氧烷盐酸盐作为抗紫外剂,用于PBO纤维浸轧-焙烘法抗紫外改性,通过改变多聚磷酸预处理和氨基POSS改性工艺条件,发现纤维表面引入笼型POSS后,可以显著提高纤维的抗紫外性能,得到理想改性条件为:POSS用量6 g/L,改性温度230℃,改性时间2 min,溶液酸碱值p H值为8。结合氨基POSS溶液对紫外光的选择性吸收特性,比较了纤维改性前后和紫外光照射前后的单纤强力、超分子结构、表面形态和阻燃等性能,证实了氨基POSS在紫外光照射过程中能够有效保护纤维的基本结构。     

中国信息服务业空间集聚研究

通过产业集聚的EG指数对中国各省份信息服务业的空间集聚程度进行研究,得出集聚程度比较显著.在此基础上,找到这一服务业的两个相关指标,利用产业集中度CRn判断出信息服务业主要集中于北京、广东等六个地区,然后对两指标数据进行无量纲化处理,加权求和得到新的综合指标,最后对这一新指标进行了系统聚类分析,得知这一产业主要集中在北京和广东两个地区.     

电解铝节能降耗新设备——用于生产管理的全自动初晶温度测量系统

全自动初晶温度测量系统主要用于对铝电解质试样进行快速分析，能够准确地测定铝电解质的步冷曲线和初晶温度。对监控管理电解铝生产过程、控制极佳过热度，降低能耗、稳定生产操作、提高电解寿命，强化电流效率等非常有效。     

一种智能家居系统中的室温曲线自动判定方法

针对智能家居系统中的室温自动控制问题,提出了一种基于模糊聚类与支持向量机相结合的日室温曲线自动分类方法.该方法通过模糊聚类技术将不同用户同一天的日室温曲线进行聚类,将智能家居用户按照室温的不同喜好进行分类;通过支持向量机算法对聚类后的数据进行训练从而建立智能家居系统中不同类别用户的典型日室温曲线模型,用于日后新加入用户的类别判定;为提高模型建立的准确性,利用交叉验证方法进行SVM的参数选择,并通过实验验证了该方法的有效性.     

用聚类预报模型预报三峡水库来水量的探讨

为了开展三峡水库入库来水量长期预报,从北半球500 hPa高度场、太平洋海温场、北半球100 hPa高度场、北半球地面气压场与74项环流特征指数作为预报因子,采用回归方程求解和回归效果检验,建立回归聚类预报物理模型,对三峡水库6～8月各月平均来水量进行了长期预报分析。结果表明,三峡水库6~8月份各月来水量回归聚类预报的技术路线是可行的,正、负距平符号一致的概率能达到80%以上,效果较好,基本上可以满足生产需要。回归聚类预报物理模型具有一定的应用推广价值。