基于K-means和PCA的银行客户数据研究

根据银行的业务客户样本,通过K-means方法对群体进行聚类分析,从而发现不同客户群体的特征和行为习惯,为银行的业务决策提供依据。在具体实现过程中,首先需要进行数据预处理和特征工程,包括数据清洗、缺失值填充、特征选择等。使用轮廓系数法确定最优聚类数目,对预处理后的样本进行K-means聚类分析,再使用主成分分析法（PCA）进行数据降维,对结果进行可视化展示,从而更加清晰地了解不同客户群体的特征和行为习惯。     

科技在衍纸艺术领域的应用

衍纸艺术因其包罗万象的表现形式,兼具雕塑和绘画的优势,以及其创作的独一无二性,深受大众喜爱,市场前景广阔。但受限于人工卷纸无法长时间坚持且作品水平不高,衍纸发展进入瓶颈无法大规模推广。针对这一问题,本文介绍了一种科技在衍纸领域的应用实例,将科技控制和机械设计完美运用于衍纸艺术领域,有效解决衍纸生产的难题,助力衍纸艺术的发展和推广。     

基于Protel99 SE的电源模块设计流程

随着电子行业的发展，电源模块向小型化，高效化方向快速发展。Protel作为高效的电子设计自动化辅助软件，是电源模块设计者的必备工具。本文介绍了基于Prote199 SE的电源模块一般设计流程，并对实际设计中将会遇到的情况进行了说明。     

基于STM32的气体分析仪设计

针对传统气体分析仪存在测量精确度低、检测气体单一等缺点,设计了基于STM32的多气体分析仪。该仪器把多种传感器相结合,可准确快速地检测出多种气体混合情况下各个分组气体的浓度值,并通过串口通信的方式把数据结果发送到上位机上实时显示。实验数据表明,该分析仪测量结果在行业要求误差(±5%)范围内,达到了预期的设计要求。     

基于改进K-means算法的图像分割

图像分割在图像分析的整个流程中占据关键地位,是图像理解中的重要步骤,同时,它也被看作是图像处理领域最有挑战性的难题之一。因此该研究提出一个基于改进K-means算法的图像分割方法。对图片进行等切选取初始簇心,设定阈值合并多余的簇,给定平均直径优化簇心数量及分类效果。通过实验,验证了该方法的有效性。     

基于多尺度的纺织印染图像分色算法研究

对基于上下文信息的多尺度纺织印染图像分色算法的效果进行研究。比较上下多尺度图像分色算法与Mean-shift分色算法的分色结果与边缘轮廓的提取效果,发现多尺度分色算法的效果比Mean-shift分色算法的效果好。实验结果显示,多尺度分色算法利用多尺度上下文模型对分色结果进行不断修正,通过人眼观察设定图案的主要色调并且通过RGB空间与HSL空间变换,计算图案区域的色度值,进行纹理噪声及边缘孤立区域的后处理。比Mean-shift分色算法计算出的主要色调更加符合原始印染图案,并且避免了纹理噪声的干扰。     

自适应稀疏贝叶斯滤波在轴承故障提取中的应用

稀疏贝叶斯滤波作为一种简单、新颖的滤波器，对噪声中的步进动态具有较好鲁棒性。同时，该滤波器引入一种L1正则化，其稀疏解可通过标准凸优化方法快速获得，因此它也具有较高的运算效率。但是在原始的稀疏贝叶斯滤波中，正则化参数必须提前设定，而该种参数的选择主要依靠人为经验，这就可能导致所选择的参数无法满足要求。针对现有不足，提出一种基于樽海鞘群优化算法的自适应稀疏贝叶斯滤波的轴承故障提取方法。该种自适应滤波方法采用轴承故障信号的包络谱峭度和负熵为目标函数选择最优的正则化参数，从而得到最优的滤波信号。最后通过包络分析得到轴承故障特征频率。通过模拟数据和真实数据证明该方法的有效性和优越性。