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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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165 篇 专利
160 篇 期刊文献
89 篇 学位论文
14 篇 会议

馆藏范围

428 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

230 篇 工学
- 99 篇 计算机科学与技术...
- 79 篇 软件工程
- 58 篇 控制科学与工程
- 52 篇 机械工程
- 27 篇 仪器科学与技术
- 19 篇 电气工程
- 19 篇 信息与通信工程
- 12 篇 电子科学与技术（可...
- 10 篇 网络空间安全
- 7 篇 航空宇航科学与技...
- 6 篇 测绘科学与技术
- 5 篇 水利工程
- 5 篇 地质资源与地质工...
- 5 篇 交通运输工程
- 4 篇 材料科学与工程（可...
- 4 篇 动力工程及工程热...
- 4 篇 环境科学与工程（可...
- 4 篇 生物医学工程（可授...
- 3 篇 力学（可授工学、理...
- 3 篇 化学工程与技术
62 篇 管理学
- 58 篇 管理科学与工程(可...
- 5 篇 工商管理
21 篇 理学
- 12 篇 数学
- 5 篇 系统科学
- 2 篇 大气科学
16 篇 艺术学
- 16 篇 设计学（可授艺术学...
9 篇 医学
- 6 篇 临床医学
- 3 篇 医学技术（可授医学...
5 篇 经济学
- 5 篇 应用经济学
3 篇 教育学
1 篇 农学

主题

263 篇 模糊c均值算法
36 篇 图像分割
31 篇 模糊聚类
17 篇 遗传算法
16 篇 聚类
13 篇 聚类分析
10 篇 入侵检测
10 篇 粒子群优化算法
10 篇 故障诊断
7 篇 有效性指标
6 篇 初始聚类中心
5 篇 特征加权
5 篇 聚类算法
5 篇 支持向量机
5 篇 数据挖掘
5 篇 聚类有效性
5 篇 空间信息
5 篇 文本聚类
4 篇 聚类中心
4 篇 目标函数

机构

15 篇 江南大学
11 篇 电子科技大学
10 篇 辽宁工程技术大学
9 篇 重庆大学
9 篇 南京航空航天大学
8 篇 西安电子科技大学
8 篇 合肥工业大学
7 篇 国家电网有限公司
7 篇 东南大学
7 篇 天津大学
7 篇 中国矿业大学
7 篇 河海大学
7 篇 辽宁大学
6 篇 华中科技大学
6 篇 南京邮电大学
5 篇 湖南大学
5 篇 长沙理工大学
5 篇 上海交通大学
5 篇 华东理工大学
4 篇 兰州交通大学

作者

7 篇 陈凯
7 篇 张利
6 篇 程玉华
6 篇 黄雪刚
6 篇 殷春
6 篇 张昊楠
6 篇 薛婷
5 篇 王硕
4 篇 王士同
4 篇 石安华
4 篇 王军
4 篇 孙棣华
4 篇 夏士雄
4 篇 郑林江
4 篇 刘婷婷
4 篇 白相志
4 篇 刘卫宁
4 篇 朱占龙
4 篇 侯晴
4 篇 赵敏

语言

428 篇 中文

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岩体结构面的优势产状模糊聚类分析及其有效性研究

岩体结构面的优势产状模糊聚类分析及其有效性研究

引用

作者：杨杰哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

岩体是包含岩石和岩体内部的结构面的综合体。在实际的岩体内部往往充斥着许多结构面,由于结构面的存在使得岩体的强度、稳定性和抗渗性能都远远小于完整岩石。通过统计学分析并对结构面进行优势分组是建立岩体三维网络模型和对岩体的... 详细信息

岩体是包含岩石和岩体内部的结构面的综合体。在实际的岩体内部往往充斥着许多结构面,由于结构面的存在使得岩体的强度、稳定性和抗渗性能都远远小于完整岩石。通过统计学分析并对结构面进行优势分组是建立岩体三维网络模型和对岩体的工程特性进行科学评估的基础工作和重要内容。因此,对岩体结构面的分布进行研究,提取出结构面的优势方位以进行岩体工程研究与分析具有非常重要的工程意义。传统的优势分组方法是采用倾向玫瑰花图或极点等密图等方法,但是这种方法带有很强主观性,只能得到定性的分组结果。本文通过建立结构面的数学模型,采用模糊c均值算法(FcM)构造目标函数,对结构面数据进行定量的分组。本文研究了一种基于结构面优势组划分的萤火虫模糊聚类方法(FFcM),并且编制了相应的程序以实现结构面优势组的自动划分。基于模糊决策理论对模糊加权指数m进行优选;针对结构面数据集中的噪声数据进行了研究,基于可能性理论得到了一种结构面数据集中噪声数据的处理方法;引入了一种元启发式智能算法——萤火虫算法(FA)来搜寻最优结果,并对FA算法的相关参数进行了优选;对聚类算法的有效性指标进行了研究,采用双有效性指标来共同对聚类的有效性进行评价;采用蒙特卡洛模拟的结构面数据对本文的分组方法进行了系统的验证,并将该方法应用于野外实测结构面数据中并对分组结果进行分析。最终结果表明,本文的结构面优势分组方法可以有效解决传统方法需要提前指定分组数目、对初始值和噪声数据敏感等缺陷,得到的划分结果更加精确和符合实际情况。

关键词：岩体结构面优势产状模糊c均值算法萤火虫算法噪声数据

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一种利用改进模糊聚类算法提取红外行人目标的方法

一种利用改进模糊聚类算法提取红外行人目标的方法

引用

作者：白相志王英帆 100191 北京市海淀区学院路37号

一种利用改进模糊聚类算法提取红外行人目标的方法，该方法具体步骤如下：步骤一：检测行人目标对称轴所在位置；首先使用显著性算法得到目标所在的区域，然后使用模糊c均值算法对目标所在区域进行初分类，通过对初分类结果图像的每一... 详细信息

标准号: CN106056581B

一种利用改进模糊聚类算法提取红外行人目标的方法，该方法具体步骤如下：步骤一：检测行人目标对称轴所在位置；首先使用显著性算法得到目标所在的区域，然后使用模糊c均值算法对目标所在区域进行初分类，通过对初分类结果图像的每一列求和，得到列求和曲线，然后求该曲线的极值，认为极值所在位置即为行人的对称轴位置；步骤二：为了降低红外图像中的灰度不均匀现象对聚类过程的影响，采用形态学闭运算对原始图像进行预处理；步骤三：采用改进的模糊聚类算法对预处理后图像进行聚类分割；步骤四：为了得到轮廓完整且具有平滑边缘的分割结果，需要对聚类结果进行后续处理：剔除非行人目标区域和小面积区域，并平滑边缘。

关键词：预处理模糊聚类算法平滑边缘求和模糊c均值算法图像形态学闭运算对称轴位置分割结果分类结果红外图像后续处理聚类过程聚类结果面积区域目标区域所在区域原始图像不均匀对称轴显著性灰度聚类算法剔除改进分割分类检测

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基于优化聚类和代价敏感学习的电商客户流失预测分析

基于优化聚类和代价敏感学习的电商客户流失预测分析

引用

作者：刘群忠浙江工商大学

学位级别：硕士

随着国内电商业务的快速发展,产品的高度同质化使得电商领域的竞争日益激烈,而电商企业的竞争又集中体现在客户的争夺上。对于企业而言,挖掘一个新客户的成本是保留一个老客户的成本的五倍左右,所以客户流失的巨大代价迫使企业越来越重... 详细信息

随着国内电商业务的快速发展,产品的高度同质化使得电商领域的竞争日益激烈,而电商企业的竞争又集中体现在客户的争夺上。对于企业而言,挖掘一个新客户的成本是保留一个老客户的成本的五倍左右,所以客户流失的巨大代价迫使企业越来越重视客户流失问题。同时在现阶段,由于企业的资源有限,粗放式营销已不利于企业的长期发展,更为可持续的增长模式是精细化的用户服务来反向驱动用户数量的增长,因此有限资源的合理化分配也是企业急需解决的问题。针对上述现象,本文深入研究客户细分和客户流失预测两项内容。首先,以携程网客户访问数据为例,对其进行统计分析和预处理。其次,根据IV值和RFM模型筛选反映客户忠诚度、活跃度以及消费能力的指标,构建客户价值的评估指标体系。然后,利用禁忌搜索算法对模糊c均值算法进行改进,并利用优化的模糊c均值算法对客户进行细分,结合熵权法获取各个客户群体的综合价值平均得分,将客户细分为低、中、高价值三种客户群体。接着,考虑到不同价值客户的流失对企业带来的损失是不一致的,以及部分客户样本存在难以分类的特性,在客户细分的基础上引入双重代价敏感损失函数——聚焦损失函数。在不同价值客户群体中分别建立逻辑回归、随机森林、XGBoost、基于常规代价敏感损失函数的XGBoost＿cost以及基于聚焦损失函数的XGBoost＿focal等五种模型,并选择准确率、查准率、查全率、F1-score和AUc作为评价指标,对模型的表现效果进行评估和对比,同时为了进一步验证细分建模的优越性,对比分析客户细分前后模型的预测表现。最后,对客户流失的关键因素进行分析并针对客户流失现象提出建议。本文的研究结果表明:第一,本文提出的优化的模糊c均值算法提升了聚类的效果,加大了不同价值客户群体的区分度,有助于企业提升差异化营销的效果。第二,细分建模方式不仅较整体预测方式具有更好的预测效果,同时可以减小更高价值客户群体流失的风险,说明了客户细分的建模方式是可行的。第三,聚焦损失函数的引入使得预测模型在保证较高整体预测能力的前提下较大提升了流失客户的查全率,进一步减小客户流失的风险。

关键词：客户细分模糊c均值算法流失预测代价敏感禁忌搜索

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人体脑图像分割技术研究

人体脑图像分割技术研究

引用

作者：问来彦中北大学

学位级别：硕士

医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。目前，主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象。例如磁共振颅脑图像的分割，其目的就在于清晰地描绘出颅脑各个解剖结构的边界，如灰质、白质、脑脊... 详细信息

医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。目前，主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象。例如磁共振颅脑图像的分割，其目的就在于清晰地描绘出颅脑各个解剖结构的边界，如灰质、白质、脑脊液以及 MR图像中的其它组织，从而提高图像的可读性，为医生诊断和治疗疾病提供更直观的影像信息。\n 本文主要针对人体脑cT图像和MRI图像进行研究。在了解了cT和MRI图像特点的基础上，采用不同的分割方法对cT图像和MRI图像进行分割，其中包括:阈值分割、边缘检测、分水岭分割、模糊c均值分割。并对分割后的结果做了分析。模糊c均值算法的难点在于选取合适的初始聚类中心和算法的快速实现。所以本人在模糊c均值算法的初始聚类中心方面做了大量的研究和试验，通过取不同的初始中心和优化程序来实现最佳分割，实验结果表明：模糊c均值算法分割效果较好。

关键词： cT图像 MRI图像边缘检测模糊c均值算法阈值分割

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模糊模式识别技术研究及其在故障诊断中的应用

模糊模式识别技术研究及其在故障诊断中的应用

引用

作者：潘庆丰福州大学

学位级别：硕士

本文主要进行模糊模式识别技术在系统故障诊断领域中的应用研究。首先回顾了故障诊断和智能信息处理技术的发展历史、研究现状和发展趋势,总结了故障诊断的主要方法。然后,根据故障诊断领域本身固有的模糊性,以及目前模糊模式识别技术... 详细信息

本文主要进行模糊模式识别技术在系统故障诊断领域中的应用研究。首先回顾了故障诊断和智能信息处理技术的发展历史、研究现状和发展趋势,总结了故障诊断的主要方法。然后,根据故障诊断领域本身固有的模糊性,以及目前模糊模式识别技术在故障诊断领域应用中存在的问题,对模糊模式识别技术进行较为深入的研究,提出了一些改进的算法。本文主要从以下两个方面展开对模糊模式识别技术的研究: (1)基于核函数的模糊c均值聚类(FKcM)算法。随着生产设备和系统的复杂化,获取精确的故障信息越来越难,不同类别的故障样本之间的差异也不那么明显了。在样本之间存在交错的情况下,经典模糊c均值聚类(FcM)算法难以处理。本文通过引入核技巧,把样本空间映射到特征空间,降低样本之间的交错程度,再进行聚类,从而达到提高FcM性能的目的。 (2)模糊支持向量机(FSVM)。由于支持向量机(SVM)在处理小样本模式识别问题上很出色,可以解决故障诊断领域中有些故障样本难以获得的问题。又因为故障诊断领域固有的模糊性,把模糊理论与SVM结合起来,对于每个故障样本增加一个模糊隶属度,使得普通的支持向量机变成模糊支持向量机,它充分利用了模糊理论和SVM的优点。为了较合理地确定样本的隶属度,提出采用了核技术的核超球方法,它能恰当地评估各样本对SVM的贡献,从而提高了SVM的性能。

关键词：模糊模式识别模糊c均值算法支持向量机故障诊断

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基于Elman神经网络的短期光伏功率预测模型研究

基于Elman神经网络的短期光伏功率预测模型研究

引用

作者：王强东北电力大学

学位级别：硕士

太阳能作为一种洁净可再生的新能源得到了广泛应用,然而光伏发电功率具有较强的间歇性和不稳定性,导致光伏发电并网会严重影响电网电能质量。因此,研究如何提高光伏发电短期功率预测的精度,对提高电力系统运行的稳定性具有重要意义。本... 详细信息

太阳能作为一种洁净可再生的新能源得到了广泛应用,然而光伏发电功率具有较强的间歇性和不稳定性,导致光伏发电并网会严重影响电网电能质量。因此,研究如何提高光伏发电短期功率预测的精度,对提高电力系统运行的稳定性具有重要意义。本课题的主要工作如下:针对光伏功率数据中的异常数据,本课题选取孤立森林算法作为光伏功率异常数据识别的基础模型。但孤立森林算法选取隔离树划分特征时的随机性,也会造成单棵子树上无关特征多次出现,影响算法的检测精度和稳定性。针对上述问题,本课题提出一种基于滑动指针扫描机制的隔离树特征选取方法,先计算每个样本特征的信息增益,然后采用滑动指针扫描机制选取相关度较高的特征作为隔离边界的划分特征,不仅避免单棵子树上无关特征的多次出现,而且减少隔离树训练过程的时间开销,提高了模型检测异常数据的精确度。此外孤立森林算法受轴平行特性影响产生的重叠和覆盖效应,本课题采取斜划分决策树解决这种不足。在结合历史数据筛选同类型相似日训练样本时,本课题选取模糊c均值算法作为基础模型。但基于欧氏距离的传统模糊c均值算法适用于球型数据结构的聚类,将其应用于光伏数据文本聚类选取相似日时,未能考虑各气象因素对光伏功率影响的重要性差异,导致数据聚类效果不佳。针对上述问题,提出一种改进的模糊c均值算法。首先分析各气象特征对光伏功率的影响性差异进,赋予各气象特征不同的权重值;其次结合该权重值重构了一种基于欧式距离和协方差系数的隶属度计算公式,使得改进的模糊c均值算法能适用于加权后非球形样本的聚类,有效提高了算法的收敛效率和聚类效果。本课题选择Elman神经网络模型对光伏功率进行预测,但是Elman神经网络仅考虑隐含层节点的反馈,忽略了其他层节点的反馈,而各层神经元节点的反馈都会影响网络的信息处理能力和预测精度。本课题采用双隐含层结构的神经网络,同时增加输出层的反馈作为外部反馈,形成一个内部反馈和外部反馈机制相结合的循环反馈神经网络,提高Elman网络对历史信息的敏感度以及对信息的处理能力。同时Elman网络采用误差反向传播算法修正权值,存在易陷入局部最优值、收敛速度慢的缺陷,本课题利用蝙蝠算法对Elman神经网络的初始权值、阈值进行优化,避免上述不足,提高了网络的预测精度。

关键词：光伏功率预测模糊c均值算法孤立森林算法 Elman神经网络

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基于网络的煤机焊接过程监测分析系统

基于网络的煤机焊接过程监测分析系统

引用

作者：张大森北京工业大学

学位级别：硕士

焊接质量极大地限制着煤炭机械的产品质量，从而影响煤机制造企业的市场竞争力，限制企业的进一步发展。在煤炭机械生产中，所采用的焊接工艺多是cO2半自动焊，焊接过程中容易受工人的技术工艺水平和机器的偶然因素影响，焊接质量难免... 详细信息

焊接质量极大地限制着煤炭机械的产品质量，从而影响煤机制造企业的市场竞争力，限制企业的进一步发展。在煤炭机械生产中，所采用的焊接工艺多是cO2半自动焊，焊接过程中容易受工人的技术工艺水平和机器的偶然因素影响，焊接质量难免出现较大波动。本文开发了一套基于网络的煤机焊接过程监测分析系统，对焊接生产过程进行监测分析，以提高焊接质量。　　焊接过程稳定性对焊接质量有着直接的影响。cO2焊接过程是一个复杂的物理过程，焊接过程稳定性受多种因素的影响，本文分析了影响煤机焊接过程稳定性因素，确定采用多信息传感系统来获取数据，并设计研发了基于ARM的嵌入式监控平台，监测cO2焊接过程的焊接电流、电弧电压、送丝速度、保护气体流量等焊接参数。　　信息网络传输技术是本系统的一项关键技术，本文针对现有各种信息传输技术的优缺点及适用范围，结合煤机焊接生产现场的具体条件，设计了现场cAN总线、WI-FI无线网络、有线以太网相结合的三层网络信息传输方案。　　针对煤机焊接生产过程中常见的几种影响过程稳定性和焊接质量的因素，本文设计了煤机焊接模拟实验，对煤机焊接过程不稳定性因素进行模拟。并对焊接数据做统计分析处理，从中提取了九个最能表征焊接过程稳定性的特征参数。　　针对BP神经网络对煤机焊接过程干扰因素识别中存在的识别率不高、训练速度慢等问题，本文引入遗传算法优化的模糊c均值算法(FcM)。首先利用遗传算法求的初始聚类中心，由模糊c均值算法对焊接特征数据进行聚类划分，再用BP神经网络算法对焊接干扰因素进行判定。经验证，改进后的识别算法能准确识别影响煤机焊接质量和稳定性的干扰因素，如焊速波动、焊炬变化、工件不平、保护气异常等情况，对于保证焊接质量、降低材料与能源的浪费、提高焊接生产效率、具有很重要的现实意义。　　最后针对煤机生产企业关心的焊接生产管理和焊接缺陷定位，本文进行了初步的尝试。对焊接过程中所耗费的生产材料进行统计，为企业ERP管理系统提供数据支持;同时容易出现质量问题的断弧位置进行定位，为焊接质量监测提供参考。

关键词：煤炭机械 cO2焊接技术监测分析系统模糊c均值算法 BP神经网络

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物联网僵尸网络检测研究

物联网僵尸网络检测研究

引用

作者：何谢恩湘潭大学

学位级别：硕士

物联网的普及无疑为各个领域带来了便利,然而大量物联网设备资源受限且使用默认凭证及存在安全漏洞为攻击者发动各类攻击创造了机会,其中物联网僵尸网络攻击尤为盛行。因此,针对物联网僵尸网络检测研究具有重要意义。目前,物联网通信所... 详细信息

物联网的普及无疑为各个领域带来了便利,然而大量物联网设备资源受限且使用默认凭证及存在安全漏洞为攻击者发动各类攻击创造了机会,其中物联网僵尸网络攻击尤为盛行。因此,针对物联网僵尸网络检测研究具有重要意义。目前,物联网通信所产生的流量数据具有海量高维且类分布高度不平衡的特点,传统的检测方法难以满足海量流量需求,且在类分布不平衡的情况下,检测效果并不理想。此外,通过云-端双层通信构造集中式监督学习的物联网僵尸网络检测方法,一方面难以对不断演化出的未知攻击及时察觉并进行正确分类;另一方面在处理分析大量分布式物联网网络流量数据时有着较高的通信时延,即便引入边缘计算可以有效缓解通信延迟,然而资源受限的边缘计算无法与高资源需求的传统深度学习检测模型很好的兼容。针对上述物联网僵尸网络检测研究存在的问题,本文将轻量级的深度森林算法应用于网络检测,提出了两种检测方法以提高检测的准确率和实时性。主要工作内容如下: (1)为了解决因物联网设备上采集的流量数据高维且类分布严重不平衡而导致物联网僵尸网络流量检测准确率及效率不高的问题,本文提出基于深度森林的轻量级物联网僵尸网络检测方法。该方法首先对数据集进行预处理,通过欠采样方法平衡各类样本分布并训练模型,然后剔除冗余特征,并基于Fisher评分选择6个优势特征,利用多粒度扫描结构将低维特征向量转变为高维特征表示,最后通过级联森林逐层精炼分类,得到最佳分类结果。实验证明了所提方法仅使用6个特征就能达到99.98%的检测准确率,相较目前公认最适宜解决流量分类问题的随机森林算法提升了0.17%,且以3.15s的测试时间保证了模型检测耗时低开销。 (2)为了解决基于集中式深度学习的物联网僵尸网络流量检测方法难以满足高效性、实时性及对未知攻击检测有效性等需求的问题,本文提出了一种基于云边协同的物联网僵尸网络未知攻击检测方法。该方法首先基于蚁狮优化改进的模糊c均值聚类算法对包含未知攻击流量的数据集进行聚类处理,输出最佳数据表示,然后将优化后的数据集输入至深度森林模型进行训练学习,最后利用训练好的深度森林模型更新边缘检测模型,并获得最终检测结果。实验证明了所提方法以99.15%的检测准确率实现对攻击流量和正常流量的最佳分类,相较目前针对未知攻击检测性能最优的联邦深度学习算法提升了0.15%,且以566s的运行时间保证了模型检测的实时性。

关键词：物联网僵尸网络深度森林云边协同模糊c均值算法

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一种基于改进聚类算法的风电场分层降功率分配方法

一种基于改进聚类算法的风电场分层降功率分配方法

引用

作者：赵靖英门孝伟吴晶晶高天傲胡劲 300132 天津市红桥区光荣道8号河北工业大学东院

本发明公开了一种基于改进聚类算法的风电场分层降功率分配方法，该方法包括如下步骤：步骤一，选取风电机组的风速和输出功率作为模糊聚类的特征量；步骤二，利用基于模拟退火遗传算法的模糊c均值算法对风电机组进行聚类分析，将风电... 详细信息

标准号: CN115146900A

本发明公开了一种基于改进聚类算法的风电场分层降功率分配方法，该方法包括如下步骤：步骤一，选取风电机组的风速和输出功率作为模糊聚类的特征量；步骤二，利用基于模拟退火遗传算法的模糊c均值算法对风电机组进行聚类分析，将风电场中各机组分为不同类别的机群，形成上层机群和下层机组的两层功率分配结构；步骤三，基于极限学习机的功率预测方式和聚类结果，确定上层机群的降功率分配策略；步骤四，通过基于极限学习机模型得到的功率预测值，确定下层机组的降功率分配策略，完成对有功功率调度指令的分配。本发明的有益效果是，改进的聚类算法提高了风电机组聚类的合理性，结合聚类结果和预测功率的降功率分配方法能实现风电机组的更大效能，并且有利于风电机组寿命延长。

关键词：风电机组机群降功率分配策略极限学习机功率预测聚类结果聚类算法风电场降功率下层分配模拟退火遗传算法模糊c均值算法上层功率分配结构机组调度指令聚类分析模糊聚类寿命延长输出功率有功功率预测功率特征量分层聚类两层合理性风速改进

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一种利用改进模糊聚类算法提取红外行人目标的方法

一种利用改进模糊聚类算法提取红外行人目标的方法

引用

作者：白相志王英帆 100191 北京市海淀区学院路37号

标准号: CN106056581A

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