基于网格与域质心权重的自适应k-means聚类GDCW-AKM算法

【目的】根据物理实体构建的天然气管道数字孪生体会源源不断地产生大量数据,数据挖掘面临计算成本、效率及可扩展性等挑战。k-means聚类算法是应用最广泛的数据挖掘方法之一,但是需要指定簇数k,且初始质心的选择决定聚类的计算效率以及是否会陷入局部最优,这导致传统k-means算法处理大数据通常需要数分钟甚至更久,同时聚类结果不唯一,需要多次运行取最优结果。【方法】为满足管道数字孪生体对实时数据挖掘的需求,提出一种基于网格与域质心权重的自适应k-means聚类GDCW-AKM算法：（1）将数据集划分到大小一致的网格空间里,用网格空间的中心位置代替这个空间,空间内数据的数量作为权重赋予该点,得到样本集与权重集;（2）再次将样本集划分成多个域,把每个域的质心作为样本,域内数据的权重之和作为新的权重,得到新的样本集与权重集;（3）为每个样本赋予密度ρ与距离δ,令r=δρ^1/2,根据r值对样本进行降序排序;（4）设置多组k值,选择前k个r对应的样本作为初始质心,聚类结果的方差比准则最大值对应的k与初始质心即为最佳簇数与最佳初始质心,该次聚类结果即最终结果。【结果】将GDCW-AKM算法应用于山东天然气管道公司某站场,通过运行时间以及多种内部评价指标评估该算法的性能。结果表明,该算法能够准确识别站场管道历史运行数据的工况数量,并能确切地将新增数据分配到所属工况类别,且在聚类精度达到k-means算法的99%以上的情况下后续计算效率大幅提高,数据量达到20×104时效率提高近12倍,数据量越大效率提升越明显。【结论】基于网格与域质心权重的自适应k-means聚类GDCW-AKM算法能充分满足站场管道数字孪生体对算法效率与精度的要求,可在站场大力推广应用。（图7,表5,参23）     

基于簇分解的面状地理实体聚类

针对未知聚类数的面状地理实体聚类问题,本文提出了一种基于遗传算法求最优分割解的簇分解聚类算法,分析了算法的特性,以实验验证了算法的各项性能指标.     

基于FVSM的核聚类算法在文本聚类中的应用

针对信息挖掘中的文本自动聚类问题,提出了一种基于模糊向量空间模型的核聚类算法。首先对聚类文本进行模糊特征提取得到模糊特征项集,然后依据模糊特征项集对每篇文本计算特征项的文档频数,进而得出每篇文本的模糊特征向量。最后利用高斯核函数将每篇文本的特征向量映射到高维特征空间,在高维特征空间中利用核聚类算法实施文本聚类。该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息,使自动聚类原则更接近手工聚类方法。以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性。     

基于层次聚类算法的大型玉米收获机械模块划分方法

针对大型玉米收获机械传统设计模式研发周期长,设计成本高等问题,采用分层次模块划分方法,对玉米收获机械进行功能划分,将总功能分解为一级功能、二级功能和功能载体,建立产品的功能主结构后,将整机划分为9个功能模块;基于功能-装配-能量接口关系,提出了部件层的模块划分原则,通过零部件之间的功能关系、装配关系、能量-接口关系建立加权模糊矩阵,将抽象的连接关系映射为具体化的关联矩阵,采用层次聚类算法求解关联矩阵,将9个功能模块细分为186个二级模块和645个子模块,从而实现了玉米收获机部件层零部件模块的精确划分。为实现该模块划分方法的工程应用,基于Qt Creator平台,开发大型玉米收获机械模块化快速设计系统,该系统可完成模块划分、模块管理和基于用户需求的模块配置等功能,从而实现大型玉米收获机械的快速设计。与传统玉米收获机械设计方法相比,应用模块划分方法可显著提升大型玉米收获机械设计效率,缩短整机产品的开发周期。     

k-均值聚类算法及其应用

K均值聚类算法是聚类方法中使用相对广泛的一种算法。K均值聚类算法将K作为人工事先设定的一个聚类参数,也就是目标把N个样本对象数据划分为K个簇类,使每个簇内样本对象都具有相对较高的相似度。然而在使用k均值聚类算法的时候,预先要确定想要聚类的类别数k,但是有时有又无法得到最合适的聚类数k,也就加大了人工计算量。     

关于模糊聚类一种算法的注记

本文对有人采用的模糊聚类的一种算法给出了一个反例。并说明这种方法的采用是有条件的。     

基于模糊聚类的中国农村乳品消费格局划分

目前对农村乳品消费格局的划分,学术界分类不一,并无定论,这主要是由农村乳品消费格局纷繁复杂造成的。笔者通过对农村居民乳及乳制品的消费行为进行考察,运用模糊聚类分析的方法,将我国农村居民乳品消费格局大体上分为经济发达地区、传统牧区和农区三类。     

基于K均值聚类改进的蚁群算法研究

蚁群优化算法(ACO)在求解TSP(traveling salesman problem)问题时,其算法的时间复杂度为O(m·n2·t)(其中t表示循环次数,n为城市数,m为蚂蚁数),搜索时间比较长。利用K-means聚类的方法得到多个类,每一个类都看作是一个小的TSP问题,然后在每个类内部和类之间利用改进的蚁群算法寻找最优路径,通过实验仿真,验证了此方法不但能提高解的精度,而且还加快了运行速度。     

基于最优动态聚类新算法对水稻耐旱性的研究

为了建立水稻耐旱性判定适用且简化的标准,通过对175份水稻资源在水旱2种环境下的种植试验,系统测定地上部与根鲜质量及其他重要农艺性状,以旱、非旱环境性状比值作各性状胁迫系数,采用多种统计方法分析旱胁迫敏感指标,采用3种分类方法试图对所研究资源作耐旱性最优分类.结果发现,以旱处理地上部与根鲜质量为分类变量分为5类,利用轮回选择算法与多元方差分析方法结合,能对耐旱性作最优分类.最终筛选出5份耐旱性强的资源,其中三二矮与鸭血糯为优秀耐旱资源,可供耐旱选择使用;建立一个简易耐旱性标准,旱处理环境下地上部鲜质量达45 g以上,根鲜质量达1.5 g以上.     

基于稀疏表示的近邻传播聚类算法

借助稀疏表示具有能较好刻画样本之间相似度的特点,提出一种基于稀疏表示的近邻传播聚类算法.仿真实验表明,本聚类算法较基于其它距离度量的算法能获得更好的聚类效果.     

基于模糊c-均值聚类的SVC迭代训练算法

针对支撑向量机（Support vector machine,SVM）在大规模数据的问题,提出了一种基于模糊c-均值聚类样本选择策略的SVC（SVM for classification）迭代训练算法,从样本抽取、迭代训练两个方面进行了改进,并在多个较大规模UCI标准测试集上进行了试验.结果表明,所提出的迭代训练算法收敛快,在保证学习精度的同时使训练速度加倍、支撑向量减少一半.     

对于基于最长频繁闭项集的聚类算法的探讨

针对采用频繁模式树构造的最长频繁闭项集的聚类算法,提出该算法在一些特殊环境下可能产生的误差,因而建议在一些应用情况下,不宜采用该算法进行数据挖掘中的数据分类.     

基于灰色定权聚类的河南省农业现代化发展水平评价

借鉴农业现代化发展经典理论,依据农业现代化内涵选取经济发展水平、科技发展水平、农民生活水平和农业生态化水平等构建评价指标体系,并运用灰色定权聚类方法,针对河南省108个县(县级市)的农业现代化发展水平进行评价.根据评价结果将这些县划分为农业现代化发展较好、一般和落后3类,然后分析每1类的发展特征,最后运用政府对农业现代...     

基于二值化的数学形态学生物图像边缘检测算法

针对边缘检测算子对噪声敏感且检测边界相对模糊的缺点,提出了基于动态二值化的数学形态学边缘检测算法.该算法首先利用动态二值化方法确定将灰度图像转化为二值图像的阈值,然后利用数学形态学的腐蚀和去空洞相结合的方法去除二值化图像的噪声,最后用细化方法检测单像素图像边缘.仿真结果表明,该算法能降低噪声及图像模糊对边缘检测的影响,实现边缘的准确定位,并保留足够的图像细节,具有更强的去除噪声能力,为显微生物单体图像处理提供了一种有效的边缘细化检测方法.     

基于CEEMDAN-DFA与FCM聚类算法的大地电磁强噪声识别与抑制

CEEMDAN(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,自适应噪声的完备经验模态分解)-DFA(detrended fluctuation analysis,去趋势波动分析)滤波算法首先将含噪信号进行CEEMDAN分解,并以DFA方法提供的标度指数为依据,然后从分解得到的本征模态函数中自适应地选取有用的分量去重构信号.仿真试验表明,在不同信噪比背景下,该方法相对于小波阈值和EMD(empirical mode decomposition,经验模态分解)-DFA方法具有一定的优越性.此外,选用模糊熵与短时能量作为模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法的特征参数,对受典型强噪声干扰的大地电磁信号进行信噪识别,获得了较好的识别效果.鉴于此,将这2种算法相结合对实测信号中受到强干扰的部分进行识别与噪声抑制.结果表明,该方法能有效地克服传统整体滤波处理产生的过处理现象,在压制强噪声的同时能较好地保留实测数据中有用的低频成分.     

基于聚类分析的美洲黑杨叶片抗螨性化学物质研究

对8种1年生美洲黑杨杂种无性系叶片中的化学物质进行了萃取分离,并对分离物进行了聚类分析.结果表明:表型抗螨的无性系乙酸乙酯层中萃取物质的含量与表型感螨的无性系中的含量差异显著;生物活性检测结果证明,乙酸乙酯层萃取物对螨的驱赶性和毒杀性明确,且美洲黑杨叶片中化学物质的差异性对其抗螨能力有影响.在优质美洲黑杨抗螨性品种的选...     

Detection of grapevine leafroll disease based on 11-index imagery and ant colony clustering algorithm

Grapevine leafroll disease (GLD) is a virus disease that quickly propagates through vineyards under appropriate weather conditions and can reduce grape production worldwide by nearly 60 %. Therefore, the accurate diagnosis and reliable evaluation of GLD distribution, particularly at the early stage of GLD infection, is important to prevent the spread of this disease. This study applied the ant colony clustering algorithm (ACCA) to detect GLD spectral anomalies on 4 GLD-infected vineyards according to multi-spectral imagery for precision disease management. GLD was classified into three stages: GLD1, GLD2 and GLD3 according to its infection severity. An 11-index feature vector and its stacked image were generated to enhance the spectral differences and spectral discrimination between diseased and healthy grapevines. ACCA was then designed to solve the fuzziness of the multi-spectral image for GLD-infected grapevines and successfully identify GLD from healthy grapevines. Finally, a field survey with 49 samples and pixel purity index technology were applied to validate the effectiveness, efficiency and accuracy of ACCA. Field results indicated that an early stage of the GLD infection (GLD1) could be successfully discriminated from GLD2-, GLD3- and non-infected grapevines. The classification accuracies of non-, GLD1-, GLD2- and GLD3-infected grapevines were 94.4, 75, 84.6 and 83.3 %, respectively. Hence, the method based on an 11-index image and ACCA may significantly detect GLD at an early stage from healthy grapevines for precision disease management at the field level.     

吉林省林用运行式集材索道的研究

SJY—3型索道在我省已推广应用,取得了技术、经济和安全诸方面的良好效果。有了这种索道,使摘山(巾冒)、拿陡坡(材)变成了现实,同时,可大量压缩外委生产。本文着重介绍 SJY—3型索道的组成、工艺过程、跑车构造、技术经济效果及钢索受力计算,为进一步推广应用 SJY—3型索道提供一个参考。     

基于PPC-DEA模型中国水利投资经济效率分析

水利投资对经济影响可用水利投资经济效率表示。为深入研究中国各地区水利投资投入产出效率,缓解我国水资源供需矛盾,选取基于实数编码加速遗传算法的投影寻踪聚类模型(简称RAGA-PPC)约简2008~2012年中国水利投资产出指标,运用数据包络分析模型(简称DEA),计算中国31个省区5年间水利投资相对效率,总结其空间分布规律。结果表明,中国水利投资成果显著,各地经济效率水平普遍较高,但分布规律在空间上较分散,基本呈现出沿海高、内陆低趋势,分布特点与当地经济发展水平、地理位置和地形地貌特征有关。研究为分析和提高中国水利投资经济效率,推动水利事业高效发展提供参考。     

一种基于模式匹配的目标点识别算法

设计了一种基于模式匹配的目标点识别算法.算法通过对图像中的目标进行模式匹配处理,自动识别目标,实现目标的计数功能.该算法避免了傅立叶变换滤波等计算量较大算法的使用,适用于利用图像处理进行目标实时计数的领域.