检索结果-内蒙古大学图书馆

天津城建大学学报 2025年第02期 95-100页

作者：穆坤吴佐政张建新杨磊天津城建大学中铁二局集团有限公司

地铁盾构隧道穿越桥梁施工会对既有桥梁造成一定的安全风险.本文基于天津地铁4号线某区段隧道下穿铁路桥工程进行风险因素识别，构建盾构施工风险评价指标体系；采用AHP层次分析法确定各风险评价指标权重；引入模糊c均值聚类方法，进行... 详细信息

地铁盾构隧道穿越桥梁施工会对既有桥梁造成一定的安全风险.本文基于天津地铁4号线某区段隧道下穿铁路桥工程进行风险因素识别，构建盾构施工风险评价指标体系；采用AHP层次分析法确定各风险评价指标权重；引入模糊c均值聚类方法，进行盾构下穿桥梁施工风险评价，并提出其风险控制措施.研究成果可为类似工程风险评估提供借鉴.

关键词：盾构隧道模糊c均值聚类方法既有桥梁风险评价控制措施

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基于模糊c均值聚类的云图样本修正与云类自动识别

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海洋科学进展 2005年第2期23卷 219-226页

作者：王彦磊张韧孙照渤牛生杰万齐林梁建茵解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系江苏南京211101 南京信息工程大学大气科学博士流动站江苏南京210044 中国气象局热带海洋气象研究所广东广州510080

基于云类样本的红外可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差。针对常规模糊c均值聚类(FcM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提出用样本特征均值替代FcM中随机初始中心的改进办法,既避免了常... 详细信息

基于云类样本的红外可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差。针对常规模糊c均值聚类(FcM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提出用样本特征均值替代FcM中随机初始中心的改进办法,既避免了常规FcM方法对初始中心敏感的缺陷,又可纠正其聚类结果对云类样本特征结构的歪曲。改进后的聚类结果既消除了采样误差,又保持了云类样本的基本特征属性。基于该判据的分类结果,可较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云、对流云和积雨云,分割判别结果符合客观实际。

关键词：模糊c均值聚类方法云类分割识别特征空间

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偏微分方程在图像分割中的应用研究

偏微分方程在图像分割中的应用研究

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作者：潘改东北大学

学位级别：博士

图像分割是将图像分割成若干同质区域的过程,使得到的同质区域更加有意义和便于后续处理。图像分割方法很多,例如：基于偏微分方程的图像分割属于交互式分割方法,具有较强的局部自适应性和高度的灵活性；聚类方法属于自动分割方法,适用... 详细信息

图像分割是将图像分割成若干同质区域的过程,使得到的同质区域更加有意义和便于后续处理。图像分割方法很多,例如：基于偏微分方程的图像分割属于交互式分割方法,具有较强的局部自适应性和高度的灵活性；聚类方法属于自动分割方法,适用于图像的预分割。近年来,大量相关文献的发表提高了图像分割的准确率,但仍存在一些问题有待改进。本文归纳和总结了基于偏微分方程的图像分割方法和聚类分割方法,针对具体分割方法对其进行改进,具体工作如下：(1)为了扩大参数活动轮廓模型外力场的捕获范围,消除噪声和弱边界对图像分割的影响,本章融合参数活动轮廓模型和卷积向量场的优点,提出一种新的参数活动轮廓模型。该模型通过Harris矩阵得到梯度图像,依据局部区域的均值和方差估计噪声的概率,进而确定参数活动轮廓模型和卷积向量场的作用权重,得到新的全局向量场。(2)测地线活动区域(c-V)模型难以分割灰度不均匀的图像。为了解决这一问题,提出一种基于局部熵的主动轮廓模型。首先,将局部熵的概念引入到c-V模型中,通过核函数获得局部区域灰度变化的信息,构建局部熵的能量泛函；其次,采用变分水平集的方法,最小化局部熵的能量泛函,得到水平集的梯度下降流,驱使轮廓曲线进行运动,得到图像的分割效果；最后,对灰度不均匀的图像进行仿真对比实验,说明所提方法的有效性。(3)测地线活动轮廓(GAc)模型存在弱边界问题和凹陷问题。为了解决这一问题,分别改进了该模型的能量泛函和曲线演化方程：(a)能量泛函的改进：将LBF模型的能量泛函作为新的边缘停止函数,并进行归一化处理,得到新的能量泛函,对应的梯度下降流驱使轮廓曲线进行运动。理论上能够解决弱边界问题和凹陷问题,仿真对比实验进一步验证了该方法的有效性。(b)曲线演化方程的改进：将GVF模型的梯度矢量流与GAc模型的单位内法向量相结合驱使轮廓曲线向目标的凹陷方向运动,将c-V模型的区域信息的力场与GAc模型的单位内法向量相结合驱使轮廓曲线向目标的凹陷方向运动,能够解决了测地线活动轮廓模型的缺陷。(4)针对模糊c均值聚类算法对结构复杂图像分割效果不理想的问题,提出一种基于视觉感知模糊c均值聚类算法。首先,在分析视皮层神经元感受野性质的基础上,建立视神经元细胞响应函数来计算图像的结构特征。其次,定义一种斜坡函数从仿生学的角度来模拟人眼对相对亮度变化的感知,用来计算图像中像素点与聚类中心点之间的差异。所提模型充分考虑了邻域刺激对中心神经元影响的方向性、位置相对性和周期性,比较精确地描述了图像的结构信息,有效地抑制了噪声和复杂纹理的干扰。

关键词：参数活动轮廓模型测地线活动轮廓模型测地线活动区域模型模糊c均值聚类方法 LBF模型 GVF模型

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城市快速路交通运行状态评价及预测方法研究

城市快速路交通运行状态评价及预测方法研究

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作者：张亮亮北京交通大学

学位级别：博士

随着城市机动车保有量和机动化出行需求激增,城市快速路作为道路交通系统的大动脉,承担了大量的交通运输需求。这不仅导致快速路交通拥堵尤为严重,还影响了城市道路交通系统整体功能的发挥,进一步制约了城市经济社会的可持续发展。为此... 详细信息

随着城市机动车保有量和机动化出行需求激增,城市快速路作为道路交通系统的大动脉,承担了大量的交通运输需求。这不仅导致快速路交通拥堵尤为严重,还影响了城市道路交通系统整体功能的发挥,进一步制约了城市经济社会的可持续发展。为此,针对城市快速路交通拥堵的问题,基于采集的流量、速度、占有率等交通流数据资源,综合运用交通流理论、模糊理论、数据挖掘技术等理论与技术方法,基于定性与定量相结合、理论与实际相结合的原则,开展城市快速路交通运行状态评价方法、状态特征分析方法及状态预测方法研究,是城市快速路交通控制与管理的关键。论文主要研究工作如下。(1)构建了交通流参数权重聚类的交通运行状态评价方法。结合交通流宏观基本图和三相位交通流理论,以流量、速度、占有率等参数为基础,针对既有模糊聚类方法在快速路交通运行状态评价中没有考虑不同交通流参数的权重而产生较大模糊性问题,通过加权相似性度量方法建立了交通流参数权重评价函数求解其权重；将交通流参数权重引入到模糊c均值聚类方法,构建了基于交通流参数权重的模糊c均值聚类的交通状态评价方法。实证研究结果表明,本文建立的交通运行状态评价方法能够提高交通运行状态评价精度。(2)构建了流量、速度、占有率多参数融合的“交通运行状态指数”指标。考虑到快速路交通运行状态变化本质是由流量、速度、占有率等参数变化引起的,以流量函数、速度函数、占有率函数为基础,建立了交通运行状态时间函数；根据交通运行状态函数中不同交通运行状态到某一个选定参照点的加权欧式距离有较大差异的原则,将快速路交通运行状态用多个参数组成的点到一个固定点的加权欧式距离进行描述,从而提出了“城市快速路交通运行状态指数”指标。实证研究结果表明,该指数能够有效描述交通运行状态及状态变化情况。(3)构建了滑动变异系数的交通运行状态突变检测方法。根据变异系数是描述数据分布离散程度的指标,能够有效识别系统观测变量数据分布离散程度的变化。对一个稳定的时间序列而言,时间序列观测变量值的离散程度比较稳定；当时间序列发生突变时,来自突变前后的数据其变异系数会发生不同程度改变的原则。基于变异系数这一特征,通过滑动窗口技术,构建了滑动变异系数的交通运行状态序列突变检测方法。实证研究结果表明,该方法能够有效检测交通运行状态序列发生的突变。(4)构建了交通运行状态变化趋势相关分析方法。根据交通运行状态序列随着时间移动呈现出来的变化趋势特征,将交通运行状态变化趋势细分为波动趋势、上升趋势和下降趋势等三类；利用累积距平方法分析交通运行状态变化趋势特征,并将得到的累积距平值作为输入数据,研究交通运行状态序列变化趋势的相关性。实证研究结果表明,交通运行状态序列变化趋势具有高度相关性特征。(5)构建了门限自回归的交通运行状态多步预测模型。考虑到门限自回归模型是采用分段的线性模型来描述时间序列呈现出的非线性特征,并能体现序列的动态演化规律,利用滑动变异系数方法将交通运行状态序列分成多个具有不同特征的子序列,并分析不同特征子序列的自相关性,构建了门限自回归的交通运行状态多步预测模型。实证研侒结果表明,该方法能够提高交通运行状态多步预测精度。

关键词：城市快速路交通运行状态数据挖掘技术模糊c均值聚类方法变异系数门限自回归模型

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镍碳超级电容器化成系统上位机软件的设计与开发

镍碳超级电容器化成系统上位机软件的设计与开发

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作者：何婷婷江苏大学

学位级别：硕士

镍碳超级电容器生产过程中需要经过电容器化成这道关键工序，化成是指通过充放电循环将电容器化学物质激活。化成后需要分选出性能一致的镍碳超级电容器成组使用，以满足大功率电设备的需求。为了满足镍碳超级电容器大批量生产需求，智... 详细信息

镍碳超级电容器生产过程中需要经过电容器化成这道关键工序，化成是指通过充放电循环将电容器化学物质激活。化成后需要分选出性能一致的镍碳超级电容器成组使用，以满足大功率电设备的需求。为了满足镍碳超级电容器大批量生产需求，智能化的化成系统和一种科学的分选方法显得尤为重要。本文主要做了以下工作:\n 在对化成原理和控制技术分析的基础上，设计出了化成系统的总体结构和各模块的功能体系，并且针对系统数据信息量大的问题，设计了基于以太网的上下位机通信系统的应用层通信协议和系统的数据结构，为化成系统上位机软件设计奠定基础。\n 针对目前国内化成系统上位机软件操作繁琐，功能单一等问题，选择Visualc++6.0和Access数据库将系统分模块设计，最终实现了网络通信、工步编辑、实时控制、电容器分容、历史数据查询与导出、操作人员管理等功能。为了提高系统的稳定性，添加了保存异常信息的功能，使得系统重新连接后可以从数据库中读出异常信息，继续进行化成。系统各模块功能相对独立，模块间的耦合较低，易于改进和扩展。\n 针对目前电容器分选方法参数单一、测量成本高、分选周期长的缺点，提出了根据镍碳超级电容器充放电数据和静置前后端电压变化提取特征参数的方法，将特征参数标准化处理后，采用改进的模糊c均值聚类方法，使分选更精确、速度更快。\n 采用本系统进行电容器化成和分选实验，在和仅按电容、电量、电阻进行分组的传统方法的对比实验中，用本文提出的分选方法分选出的镍碳超级电容器性能一致，多次循环后容量衰减少，实验结果验证了本文提出的分选方法的有效性。

关键词：镍碳超级电容器以太网化成系统电容器分组数据库设计上位机软件模糊c均值聚类方法

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利用FY-3A卫星云图对一次暴雨过程的特征云参数分析

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暴雨灾害 2013年第1期32卷 24-31页

作者：陈英英湖北省气象服务中心武汉430074

利用FY-3A卫星MERSI资料,结合高空常规观测、地面雨量资料,对2009年6月28日湖北梅雨期暴雨过程的卫星云图和特征云参数进行综合分析。结果表明:楔状云(V型云)是强对流产生的标志,楔尖是云顶最冷、云顶温度梯度最陡之处;短时强降水通常... 详细信息

利用FY-3A卫星MERSI资料,结合高空常规观测、地面雨量资料,对2009年6月28日湖北梅雨期暴雨过程的卫星云图和特征云参数进行综合分析。结果表明:楔状云(V型云)是强对流产生的标志,楔尖是云顶最冷、云顶温度梯度最陡之处;短时强降水通常发生在上升运动剧烈的位置,即在高分辨率的可见光图像上可清晰识别出上冲云顶、纹理及暗影等强对流云特有结构的区域;利用模糊c均值聚类方法得到的自动化云分类结果显示,此次强对流云主体被划分为"积雨云"类,其平均隶属度系数达0.81;地面小时雨量与云顶黑体亮温呈负相关,而与云光学厚度、云粒子有效半径呈正相关。

关键词： FY-3A MERSI 暴雨 V型云模糊c均值聚类方法云参数

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基于改进FcM聚类算法的DMF回收过程扰动诊断研究

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石油化工自动化 2023年第3期59卷 1-6+24页

作者：郑家琪沈非凡何建松毛信强王斌宁波大学科学技术学院浙大宁波理工学院宁波索诺工业自控有限公司复旦大学

二甲基甲酰胺(DMF)在回收过程中产生的扰动具有难以预测和不确定性大的特点，导致回收效率低下。针对扰动问题，提出了一种改进的模糊c均值(FcM)算法，通过聚类分析提取了DMF回收过程数据中的扰动特征，并结合温度变量的滞后时间测量方... 详细信息

二甲基甲酰胺(DMF)在回收过程中产生的扰动具有难以预测和不确定性大的特点，导致回收效率低下。针对扰动问题，提出了一种改进的模糊c均值(FcM)算法，通过聚类分析提取了DMF回收过程数据中的扰动特征，并结合温度变量的滞后时间测量方法，设计了DMF回收过程扰动诊断方案，用于解决包含不确定性的过程扰动问题。实验结果表明：该方法可以有效判断DMF回收精馏塔灵敏板温度扰动等级，并为扰动产生的原因提供可靠诊断。

关键词：过程控制 DMF回收过程模糊c均值聚类方法扰动诊断

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多模型MPcA方法及在聚氯乙烯生产过程中应用

多模型MPCA方法及在聚氯乙烯生产过程中应用

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第七届全国信息获取与处理学术会议

作者：李娇赵立杰高明强关长亮沈阳化工学院信息工程学院

本文针对间歇生产过程多工况,慢时变特点,提出了一种多模型MPcA方法。该方法基于模糊聚类识别操作工况,建立各工况子MPcA模型.统计指标SPE是各子模型输出的模糊加权和。所提方法成功应用在某化工厂聚氯乙烯聚合间歇生产过程性能监视和... 详细信息

本文针对间歇生产过程多工况,慢时变特点,提出了一种多模型MPcA方法。该方法基于模糊聚类识别操作工况,建立各工况子MPcA模型.统计指标SPE是各子模型输出的模糊加权和。所提方法成功应用在某化工厂聚氯乙烯聚合间歇生产过程性能监视和故障诊断。

关键词：多方向主元分析(MPcA) 故障诊断模糊c均值聚类方法

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基于FcM的粗糙集属性约简方法在汽轮机故障诊断中的应用

基于FCM的粗糙集属性约简方法在汽轮机故障诊断中的应用

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全国第21届计算机技术与应用(cAcIS)学术会议

作者：齐晓轩纪建伟韩晓微原忠虎沈阳农业大学信息与电气工程学院沈阳110161 沈阳大学信息工程学院沈阳110044 沈阳农业大学信息与电气工程学院沈阳110161 沈阳大学信息工程学院沈阳110044

通过汽轮机故障样本数据的空间分布状态分析,基于模糊c均值聚类方法(FcM)实现故障特征属性的离散化处理,然后采用粗糙集(RS)理论对原始特征向量进行优化,去除冗余特征,提取特征向量的本质信息.基于约简后的特征向量建立支持向量机(SVM)... 详细信息

通过汽轮机故障样本数据的空间分布状态分析,基于模糊c均值聚类方法(FcM)实现故障特征属性的离散化处理,然后采用粗糙集(RS)理论对原始特征向量进行优化,去除冗余特征,提取特征向量的本质信息.基于约简后的特征向量建立支持向量机(SVM)故障诊断模型.实验结果表明,本文所提出的方法不仅可以简化故障检测项目,降低故障诊断成本,还可以提高故障诊断的准确性和实时性.

关键词：汽轮机故障诊断模糊c均值聚类方法粗糙集理论属性约简方法

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