检索结果-内蒙古大学图书馆

贵阳学院学报（自然科学版） 2022年第1期17卷 86-89,94页

作者：吴正琴漳州职业技术学院汽车工程学院福建漳州363000

汽车底盘模块化设计既能够减少生产成本,又能够加强顾客需求的反应能力,继而对提升汽车行业市场竞争力举足轻重。鉴于传统汽车底盘缺乏操作性高且针对性强的模块划分,难以适用于较为复杂的模块编码系统。为此,研究构建了结合QFD技术与K... 详细信息

汽车底盘模块化设计既能够减少生产成本,又能够加强顾客需求的反应能力,继而对提升汽车行业市场竞争力举足轻重。鉴于传统汽车底盘缺乏操作性高且针对性强的模块划分,难以适用于较为复杂的模块编码系统。为此,研究构建了结合QFD技术与KANO模型的汽车底盘模块化设计方法,同时基于模糊聚类的模块划分算法,对汽车底盘设计进行模块合理划分,既验证了模块化设计的有效性与可行性,又完成了底盘悬架模块化的设计方案,从而为汽车底盘模块化设计提供客观的数据支持。

关键词：汽车底盘 QFD技术 KANO模型模糊聚类算法模块化设计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于弗里曼链码模型特征的快速标注

引用

组合机床与自动化加工技术 2022年第6期 67-71页

作者：康杰杨承汉三江学院机械与电气工程学院南京210012

MBD模型广泛应用于各种制造过程中,传统三维模型自动标注效率低、结果正确率低,针对该问题提出一种基于三维模型轮廓特征相似的三维模型快速标注方法。利用弗里曼链码描述模型轮廓特征信息,通过利用余弦夹角算法并计算最长公共子序列进... 详细信息

MBD模型广泛应用于各种制造过程中,传统三维模型自动标注效率低、结果正确率低,针对该问题提出一种基于三维模型轮廓特征相似的三维模型快速标注方法。利用弗里曼链码描述模型轮廓特征信息,通过利用余弦夹角算法并计算最长公共子序列进行轮廓特征相似检索匹配,提高匹配效率,最终确定标注对象;通过对标注模糊聚类学习,对标注结果进行结构约束和完备性检测。以NX模型案例出发,匹配模型轮廓特征,匹配结果正确,效率高。与传统标注方法对比,准确率高,标注效率提升45%。实验结构表明,该方法可行有效,能够实现三维模型快速标注。

关键词：快速标注模糊聚类算法弗里曼链码

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向电力营销的多源日志安全数据挖掘方法

引用

电气自动化 2024年第2期46卷 43-46页

作者：马晓琴罗红郊孙妍马占海李婧娇国网青海省电力公司信息通信公司青海西宁810000 南京工程学院电力工程学院江苏南京210000

针对当前电力营销业务系统内部电力营销数据分散、缺乏对电力营销数据统一管理,在多源电力营销数据库中应用了Apache Lucene的Elasticsearch分布式搜索引擎。通过采用主控芯片型号为XC7Z035FFGH676-2的Cortex-A9处理器,提高了电力营销... 详细信息

针对当前电力营销业务系统内部电力营销数据分散、缺乏对电力营销数据统一管理,在多源电力营销数据库中应用了Apache Lucene的Elasticsearch分布式搜索引擎。通过采用主控芯片型号为XC7Z035FFGH676-2的Cortex-A9处理器,提高了电力营销多源电力营销安全数据信息的挖掘和计算能力;通过自组织映射神经网络与模糊聚类算法的聚类分析方法,提高了电力营销数据异常检测能力;利用自组织映射神经网络与模糊聚类算法减少能源数据消耗,提高了数据挖掘能力。所提方法的聚类分析时间最短为104 s,为下一步研究奠定了基础。

关键词：电力营销聚类分析模糊聚类算法神经网络自组织映射异常检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

异构传感网中分簇路由算法研究

异构传感网中分簇路由算法研究

引用

作者：李维正贵州大学

学位级别：硕士

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)路由协议作为控制WSN能耗的关键技术,其性能的优劣将决定网络的生存周期和数据传输质量。本文从多级能量异构WSN场景出发,以均衡网络能耗负载,最大化网络生存周期为研究目标,针对网络的拓... 详细信息

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)路由协议作为控制WSN能耗的关键技术,其性能的优劣将决定网络的生存周期和数据传输质量。本文从多级能量异构WSN场景出发,以均衡网络能耗负载,最大化网络生存周期为研究目标,针对网络的拓扑结构和数据传输存在的问题,结合群体智能优化算法进行了相关研究,主要工作如下:(1)针对WSN路由协议中存在的非线性、有约束的复杂优化问题,提出了一种基于混合策略改进的麻雀搜索算法(Multi-mixed Strategy Improved Sparrow Search Algorithm,MISSA)。首先,利用Iterative混沌映射初始化麻雀种群,提高算法多样性;其次,引入黄金正弦算法和非线性收敛因子改进发现者寻优过程,增强全局和局部搜索能力;最后,采用精英反向学习策略对精英个体和种群进行扰动,提高算法跳出局部最优的能力。测试函数和路径寻优实验结果表明,MISSA的寻优能力、收敛性能和鲁棒性更优,并适用于WSN路由协议中的优化问题;(2)针对模糊C均值聚类算法存在的初始聚类中心模糊、容易陷入局部最优以及应用到异构WSN场景中存在孤立点成簇的问题,提出了一种基于MISSA的异构WSN模糊聚类分簇算法(MISSA for Heterogeneous WSN Clustering Fuzzy C-means Algorithm,MW-FCM)。首先,对数据样本空间预处理;其次,采用MISSA优化初始聚类中心;最后,对网络内孤立点进行隶属度修正。仿真实验结果表明MW-FCM处理大规模、高维数据节点的能力更强,并且适用于异构WSN场景;(3)针对多级能量异构WSN的网络能耗不均衡、生存周期短的问题,提出了一种基于MISSA和MW-FCM的异构WSN分簇路由算法(MISSA and MWFCM for Heterogeneous WSN Clustering Routing Algorithm,MFHW)。首先,在网络分簇阶段,采用MW-FCM对节点进行分簇,综合节点特征划分网络拓扑结构,避免孤立点成簇;其次,在簇头选举阶段,综合簇内节点的能量和位置等因素选取最优簇头;最后,在数据传输阶段,通过判断簇头与基站的距离,自适应选择单跳或多跳与基站通讯,综合最优跳数、汇聚节点等因素建立最优多跳路径函数,并采用MISSA求解。仿真实验结果表明MFHW能针对多级能量异构WSN合理分簇,簇的规模适中且分布均匀,同时基站接收的数据量大,节点的能量利用率高,能有效均衡网络能耗,网络生存周期长。

关键词：异构无线传感器网络分簇路由麻雀搜索算法模糊聚类算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

电子商务环境下企业网络营销系统设计

引用

贵阳学院学报（自然科学版） 2023年第2期18卷 12-17页

作者：许力合肥信息技术职业学院安徽合肥230601

随着全球经济一体化、区域化和多极化以及互联网技术的发展,网络信息化进程加快,企业的营销环境和理念也发生着巨大的变化。为使企业快速的适应现在的营销环境和市场竞争状态,本文在电子商务环境下设计了企业网络营销系统。该系统可以... 详细信息

随着全球经济一体化、区域化和多极化以及互联网技术的发展,网络信息化进程加快,企业的营销环境和理念也发生着巨大的变化。为使企业快速的适应现在的营销环境和市场竞争状态,本文在电子商务环境下设计了企业网络营销系统。该系统可以分为数据交换层、业务执行层和硬件支撑层。为了能够精准的开发新客户,提高产品销量,降低营销成本,设计了模糊聚类算法,使系统可以根据收集的客户信息,对客户的属性进行细分。采用Apriori算法对客户信息进行数据挖掘,发现客户的消费特征,以对客户进行精准定位。为了验证系统的性能,对其进行客户聚类算法有效性试验和精准营销算法有效性试验。试验结果表明:系统可以客户进行有效的聚类并挖掘客户的消费特征。

关键词：电子商务环境企业网络营销系统模糊聚类算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Zernike矩和FCM的管道内两相流流型识别

引用

风机技术 2024年第1期66卷 7-11页

作者：赵博程丽敏王文越李孝禄中广核风电有限公司中国计量大学机电工程学院青岛歌尔微电子研究院有限公司

利用图像处理技术对传动管道两相流流型进行了识别。搭建了传动管道气液两相流实验系统。采用高速摄像机拍摄液压传动管路中气液两相流流型图像,利用图像处理技术获得图像的Zernike矩特征参数,然后结合模糊C均值聚类算法(FCM)对流型图... 详细信息

利用图像处理技术对传动管道两相流流型进行了识别。搭建了传动管道气液两相流实验系统。采用高速摄像机拍摄液压传动管路中气液两相流流型图像,利用图像处理技术获得图像的Zernike矩特征参数,然后结合模糊C均值聚类算法(FCM)对流型图像进行分类识别。研究结果显示,液压管路内的传动液为气液两相流,其流型为泡状流、环状流、弹状流、塞状流;在传动过程中,出现频率较高的流型是泡状流和塞状流;利用本方法对传动系统液压传动管路中的4种典型流型进行分类识别,总体识别率可达97%。本方法为管道中气液两相流的流型参数识别提供了新的途径。

关键词： Zernike矩模糊聚类算法图像处理技术传动管道气液两相流

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多断层多序列MRI图像的脑肿瘤分割与辅助诊断决策方法研究

基于多断层多序列MRI图像的脑肿瘤分割与辅助诊断决策方法研究

引用

作者：程世佳中南大学

学位级别：硕士

人工解读核磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是一项耗力、费时的任务,在优质医疗资源紧张的情况下,易出现误诊、漏诊的情况。充分挖掘海量、多源、高维的MRI图像数据,以满足全景式脑肿瘤分割与辅助诊断决策需求,有利于提高... 详细信息

人工解读核磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是一项耗力、费时的任务,在优质医疗资源紧张的情况下,易出现误诊、漏诊的情况。充分挖掘海量、多源、高维的MRI图像数据,以满足全景式脑肿瘤分割与辅助诊断决策需求,有利于提高医疗效率甚至缓解优质医疗资源稀缺及不平衡问题。然而,MRI多断层、多序列的成像优势较少被应用于此类研究中,这与临床诊断逻辑不符,且不利于获得脑肿瘤细粒度分割效果和更准确的辅助诊断结果。因此,论文基于多断层多序列MRI图像,分别在脑肿瘤分割与辅助诊断两个阶段提出相应的方法,其中分割阶段分为各序列MRI图像分割任务及分割后的多序列MRI图像融合任务。论文具体研究成果如下: (1)为充分发挥多序列MRI图像的效用,提出MFLICM-PSO算法对各序列MRI脑肿瘤图像分割。该算法通过改进模糊聚类算法的目标函数,以融入多序列图像同像素点间的关联信息、图像的邻域信息和灰度信息。实验结果表明该算法能有效利用多序列图像中的信息,有效缓解MRI图像的噪声和强度不均匀性,对比现有模糊聚类方法具有更高的分割效果,并为脑肿瘤以及其内部病变分区的细粒度分割奠定基础。 (2)为实现脑肿瘤及其内部病变分区的细粒度分割,提高模型的可解释性,以基于规则的可解释性模糊分类器为基础构建了基于TSK-SSAE模糊分类器的多序列MRI图像融合模型。该模型通过融合分割后的多序列MRI脑肿瘤图像,获得脑肿瘤及其内部病变分区的分割结果。实验结果表明,提出的模型具有较好的可解释性,且模型在全肿瘤区域和各病变分区上的分割效果均具有明显优势,有望辅助医生进行脑肿瘤分割任务。 (3)为了降低对标记数据的依赖,贴合临床诊断逻辑,搭建多示例深度神经网络,将患者视为包,其对应的断层MRI图像视为示例,在患者层面给出脑肿瘤辅助诊断决策。提出的模型进一步引入深度监督学习和注意力机制,以提高模型分类性能和可解释性。实验结果表明提出的网络比起对比算法能获得更高的准确率。在医疗资源紧张的情况下,有望辅助医生进行诊断决策。图19幅,表15个,参考文献113篇

关键词：脑肿瘤辅助诊断核磁共振成像模糊聚类算法模糊分类器多示例学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

平面移动式立体车库客流状态聚类研究

引用

深圳大学学报（理工版） 2020年第3期37卷 314-322页

作者：贺云鹏李建国兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070

对平面移动式立体车库客流状态进行聚类有助于获知车库客流信息,指导存取车设备调度优化,提高立体车库的运行效率.提出一种平面移动式立体车库客流状态聚类方法,建立立体车库设备运行时间模型,模拟运行得到不同顾客到达率下的运行参数,... 详细信息

对平面移动式立体车库客流状态进行聚类有助于获知车库客流信息,指导存取车设备调度优化,提高立体车库的运行效率.提出一种平面移动式立体车库客流状态聚类方法,建立立体车库设备运行时间模型,模拟运行得到不同顾客到达率下的运行参数,对客流模式进行划分并作为初始聚类输入条件,在此基础上使用模糊c均值算法完成对车库客流数据的聚类.以中国西安市某立体车库为研究对象,对其上位机数据库的顾客到达数据进行分析与聚类,定义内部评价指标和相对评价指标,并与其他聚类算法进行对比.实验结果表明,模糊c均值聚类算法实现了立体车库客流状态聚类,且聚类结果可靠、合理地反映出立体车库客流实际情况.

关键词：交通运输工程立体车库客流状态模糊聚类算法顾客到达服务时间

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

模糊聚类算法及其在协同过滤推荐中的应用

模糊聚类算法及其在协同过滤推荐中的应用

引用

作者：欧鹏杰中南大学

学位级别：硕士

近年来,随着电子商务市场的急速扩增以及网络购物成交量的日益加大,海量的商品信息充斥着每个消费者的生活,如何方便快捷地为用户提供满足其个性化需求的信息,推荐技术应运而生。协同过滤推荐技术是目前个性化推荐技术中学者们研究的热... 详细信息

近年来,随着电子商务市场的急速扩增以及网络购物成交量的日益加大,海量的商品信息充斥着每个消费者的生活,如何方便快捷地为用户提供满足其个性化需求的信息,推荐技术应运而生。协同过滤推荐技术是目前个性化推荐技术中学者们研究的热点,也是应用最广、推荐效果较优的一种推荐技术。文章介绍常用的推荐算法及其他相关技术,比较各种推荐算法的优缺点。并对协同过滤推荐算法的分类及其存在的问题进行阐述。对传统的模糊C均值聚类算法中的距离度量公式和初始聚类中心的选择两方面进行优化,将密度函数及马氏距离公式引入传统的模糊C均值聚类算法中,提出模糊C均值聚类优化算法(Fuzzy C-mean s Based on Mahalanobis and Destiny,即FCMBMD算法),实验结果表明：FCMBMD算法不论在聚类的正确性、收敛性及迭代次数方面都优于传统的模糊C均值聚类算法。再将FCMBMD算法应用到传统的协同过滤推荐技术中,得到基于模糊聚类的协同过滤算法(Collaborative Filtering Algorithm Based on Fuzzy Clustering,即CFABFC算法),该算法针对协同过滤推荐中数据集稀疏性问题,用FCMBMD算法对稀疏数据集进行聚类得到聚类子集,在聚类子集中寻找目标用户近邻并根据用户近邻进行推荐。实验结果表明：CFABFC算法具有更好的推荐效果。

关键词：推荐系统协同过滤推荐算法模糊聚类算法数据稀疏性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种知识诱导的多核模糊聚类的人脸图像分类方法

一种知识诱导的多核模糊聚类的人脸图像分类方法

引用

作者：唐益明陈仁好潘志富谢文军席雷孙晓李冰任福继 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

本发明公开了一种知识诱导的多核模糊聚类的人脸图像分类方法，其步骤包括：1提取待聚类的人脸图像特征向量集；2获取待聚类的人脸图像特征向量集的人脸特征知识点，计算各个人脸特征向量的全局相对密度值和最小距离，得到高密度的人脸... 详细信息

标准号: CN114937299B

本发明公开了一种知识诱导的多核模糊聚类的人脸图像分类方法，其步骤包括：1提取待聚类的人脸图像特征向量集；2获取待聚类的人脸图像特征向量集的人脸特征知识点，计算各个人脸特征向量的全局相对密度值和最小距离，得到高密度的人脸特征知识点；3在人脸特征知识点的引导下，采用模糊聚类算法对待聚类的人脸图像特征向量进行聚类；4对聚类后的人脸数据集进行标签化处理，从而得到相应人脸图像的类别标签。本发明将知识信息与多核模糊聚类方法进行结合，将具有高信息量的人脸特征知识点引入人脸聚类过程，从而能够有效识别人脸类别，并提升人脸聚类分类的准确率。

关键词：聚类人脸图像人脸特征知识点特征向量集模糊聚类多核人脸模糊聚类算法人脸特征向量高信息量聚类过程类别标签人脸类别人脸数据特征向量有效识别知识信息最小距离标签化分类准确率诱导引入全局

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：