基于PSO的可能性C均值聚类算法的研究

可能性C均值算法(PCM)是为了克服模糊C均值算法对噪声的敏感性而提出来的,但是它也存在一些缺陷,如易陷入局部最优,对初始条件敏感,导致聚类结果一致性等问题.针对以上问题,通过引进粒子群算法对其进行改进可以有效地避免这些问题,即提出了基于粒子群优化的可能性C均值聚类算法(PSO-PCM).基于粒子群优化的可能性C均值聚类方法首先对编码过的数据点进行优化,然后对该方法产生的中心点进行聚类,在聚类的过程中根据适应度函数再进行调节.通过对给定数据集的聚类测试,结果表明,基于粒子群优化的可能性C均值聚类方法在收敛速度和全局寻优能力等方面有较大的改进.     

基于工业互联网的铝加工L2级系统

文章基于工业互联网自主开发了铝加工L2级系统,该系统包括数据采集、L2级设定平台、多类型机组的通用工艺设定等技术,并从轧制工序扩展至其它生产工序.在某铝加工企业应用的结果表明,该系统可实现多工序生产机组生产计划与工艺的规范执行,生产信息流的贯通,减少生产过程的人工干预,提高质量追溯效率,保证产品质量的稳定性.     

TFT-LCD 中的液晶扩散研究

为了对液晶滴注工艺和相关不良进行优化改善,本文研究了真空对合之后液晶屏内液晶扩散时间与位移的关系。在牛顿流体假设前提下提出了液晶屏倾斜放置下液晶扩散的模型。数学推导证明,前人研究的平放状态下的方程是倾斜角度为0°时的特殊情况。通过两种状态模型计算数据对比可以得出:位移越大,重力对倾斜状态扩散时间影响越显著,这是在同等扩散位移下两种状态扩散时间的差异所在。面板尺寸大小、形状分布设计等参数会影响液晶扩散的最终形状;液晶盒内间隙、隔垫物会影响液晶扩散速度,间隙越均一,隔垫物密度越小,扩散受到的影响越小。实验研究表明,实测的数据与模型理论计算数据基本相符,基于牛顿流体假设下的模型可以较好地预测液晶的扩散行为。     

水下目标识别的知识表示及推理

研究水下目标识别问题,信息复杂,具有不确定性.根据水下目标类别繁多并且递归性强,水下目标识别的规则日益变化,规则对目标识别权重不一,针对各因素都影响了水下目标识别的效率,提出设计面向对象的"封装性"知识表示及其推理的方法,大大的增强了系统的可扩充性能,应用模糊逻辑概念模型进行仿真.仿真结果证明,引入"加权模糊"对知识进...     

基于改进FCM的水下目标识别设计

水下目标识别在鱼雷水下武器反对抗中占有重要的地位,模糊聚类与神经网络相结合,广泛应用在模式识别的各个领域;在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对目标分类的不同影响,提出一种基于特征加权的改进FCM算法,使数据更有效的分类;将改进的FCM算法与改进RBF神经网络结合起来建模,充分利用二者的优点,运用到水下目标识别的分类中,得到满意的结果,提高了鱼雷跟踪定位目标的可靠性。     

铝箔清洗线卷取过程横向起皱与屈曲

铝箔在清洗线出口卷取过程中常出现明显的横向起皱现象,严重时导致铝箔横向屈曲并产生废料.为了掌握卷取过程铝箔横向起皱规律以及采用适当方法来改善卷取过程屈曲问题,根据清洗线出口卷取设备实际情况,采用ABAQUS有限元软件建立清洗线出口卷取过程动态仿真模型.针对当前存在的横向起皱和屈曲问题,利用该模型研究铝卷凸度、铝箔长宽比...     

基于柴油发动机缸体缸孔精加工工艺的试验研究

缸体精加工对改善柴油发动机性能有显著影响,本文以缸孔底孔为例,介绍了一种半精镗-精镗复合镗刀工艺,可缩短调到时间、自动修正磨损、自动补偿误差,让缸孔底孔加工精度进一步提升.使用该工艺进行产品加工,缸孔直径满足设计要求;选择产品样件开展台架实验,结果表明缸套变形量在缸套磨损量范围之内,说明使用复合镗刀工艺进行缸体缸孔精加...