基于ACO-PAM综合算法的电力负荷聚类分析

负荷特性分类与综合是实现负荷模型实用化的关键.为建立合适的变电站负荷模型,将聚类方法引入负荷特性分析,提出一种基于ACO-PAM的综合聚类算法.该综合算法是PAM算法对蚁群的历史最优位置进行聚类分析,将此位置代替PAM的参考点,作为新的聚类中心,数据将自适应地加入到适合它的聚类中.ACO算法具有全局搜索能力强、易于与其...     

利用.NET组件技术实现刀具图像的检测

为了实现刀具图像的轮廓跟踪,提取轮廓点,采用Matlab.NET component与Mi-crosoft Visual Studio C Sharp混和编程技术,并运用模糊C均值聚类（Fuzzy C Mean cluste-ring,FCM）算法对图像进行处理,返回分割阈值,实现对灰度图像的分割.同时为避免出现轮廓断点,引入编码技术,再经过8邻域搜索目标轮廓,最终完成刀具图像轮廓跟踪.与微分算子的边缘检测对比,本文算法利用FCM分割图像,又引入编码技术,实现轮廓连续的跟踪检测,该方法分割效果较好,界面编写简单,运行简便.     

改进Delaunay三角剖分算法

针对传统Delaunay算法对非凸三维曲面剖分结果不理想,提出了基于凸划分的改进Delaunay三角剖分算法．研究了复杂曲面剖分的特性,定义了非凸集合凸划分定理,对任意曲面相对投影平面进行划分．利用一组正交平面对任意复杂曲面的划分,通过变换域对曲面进行了Delaunay三角剖分．实验结果表明,改进算法能够在正交平面对头面数据集合进行正确凸划分,在投影平面改进Delaunay三角剖分结果正确,鲁棒性明显增强,并与理论分析一致,验证了改进算法的正确性和有效性．     

Grey Clustering Theory to Assess the Effect of Mineral Admixtures on the Cyclic Sulfate Resistance of Concrete

Concrete specimens made with ordinary portland cement or ordinary portland cement incorporating fly ash with the replacement of 10% or 20%, ground blast furnace slag with the replacement of 15% or 30%, or 15% fly ash and 15% ground blast furnace slag were made and exposed to a cyclic sulfate environment. Concrete properties including relative dynamic elastic modulus, chloride ion diffusion coefficient, compressive strength and flexural strength were measured. Effect of mineral admixtures on the cyclic sulfa...     

一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法*

提出了一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法。该算法首先对时间序列数据进行向量形式转换,计算出各个时间序列间的相似度并构建复杂网络,然后利用基于Normal矩阵的方法进行复杂网络社团划分,同一类的时间序列被划分到一个社团,即实现对时间序列数据的聚类。为了验证该方法的可行性和有效性,将其应用于股票时间序列数据聚类分析中,并在两个实际的数据集上与其他方法相比较,取得了较好的实验结果。     

基于轮廓特征的人体行为识别

提出了一种以运动人体轮廓为特征,基于模板匹配的人体行为识别方法。首先,利用背景差分法和阴影消除技术提取运动人体轮廓;定义一种边界点-半径的轮廓描述方法,将时变的二维轮廓形状转换为对应的一维距离向量;以成本函数为特征向量,利用谱系聚类方法提取行为序列的关键姿态;最后,将关键姿态编码为行为字符串,利用编辑距离度量测试序列与标准序列间的相似性。实验结果表明,利用本文方法对人的6种日常行为进行识别,正确识别率达到84.3%以上,具有简单实用的特点。     

基于AIS聚类的模糊神经网络在热轧优化建模中的应用

针对现有的钢坯热轧过程智能建模方法——模糊神经网络建模存在的收敛速度慢、建模精度不高、易陷入局部极小值、系统输入输出向量维数和空间划分增加使网络结构趋于复杂等问题,提出了一种基于人工免疫系统（AIS）聚类的自适应神经模糊推理系统的建模方法。该方法采用人工免疫聚类学习算法来确定模糊集合的划分,并确定模糊神经网络的结构和初始参数,能以较少的模糊规则达到理想的建模精度,仿真结果表明了该方法的有效性。     

Moodle平台数据挖掘方法设计与实现

教育数据挖掘是一个新兴的研究方向。如何把存储在教育软件系统中的数据转变为有意义的信息,并为教育决策、优化教学过程服务,已成为大多数教育工作者所关注的内容。文中总结了当前教育数据挖掘的研究现状,介绍了一种基于Excel的简单数据挖掘方法。该方法利用模糊C均值聚类算法,对Moodle平台积累的日志数据进行分析,找出有相似学习行为的学生,为学习社区的小组划分和研究学习模式服务。实验表明,该方法能够更准确地对学生进行分类,而且操作更为简单、方便。     

Oracle数据库系统优化调整

在过去的几十年中,Oracle数据库已经逐渐成为世界上最为广泛的大型数据库管理系统。而数据库DBA的重要工作就是要确保利用Oracle的强大特性来提高企业的生产力。其中最有效的方法就是通过Oracle调优,它有大量的调整参数和技术来改进Oracle数据库的性能。文章从数据库内存参数调整、索引技术、数据库分区以及SQL语句的优化等四个方面来研究Oracle数据库的性能调整。     

一类连续的K-means 等价聚类模型及其优化算法

聚类作为一种非监督学习方法是数据科学中重要的研究内容.K-means是一种基于划分的聚类算法,一般是利用启发式算法求解一个离散的NP问题.为增强K-means在大数据问题中的应用性,从聚类矩阵的属性出发,设计了一类非凸连续的K-means等价聚类优化模型,并利用ADM M框架给出了该等价模型的快速优化算法.数值实验结果表明了该模型及其优化算法在大数据聚类中的准确性和高效性.此外,还讨论了该模型的性质及等价性问题.