检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：傅质馨孙宁新朱俊澎袁越 210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1号

本发明公开了一种基于风功率预测的风电机组风险度评估方法，包括如下步骤：对风电机组历史数据进行预处理；计及风速、风向、温度、湿度四种气象因素，建立随机森林预测模型，对风电机组输出功率进行预测；计算风电机组输出功率预测的... 详细信息

标准号: CN112818604A

本发明公开了一种基于风功率预测的风电机组风险度评估方法，包括如下步骤：对风电机组历史数据进行预处理；计及风速、风向、温度、湿度四种气象因素，建立随机森林预测模型，对风电机组输出功率进行预测；计算风电机组输出功率预测的绝对误差，用于描述风电机组风险度；采用无监督的模糊c均值聚类算法构建风电机组输出功率预测绝对误差的离群点模型，将相似度较高的风险度进行聚类，实现对风电机组风险度的明确划分。本发明考虑了风速、风向、温度、湿度四种气象因素对风电机组输出功率的影响，基于采用随机森林算法的风功率预测，实现了对风电机组运行风险度的描述和划分，能够有效地为风电机组运行中的异常状态提供判断依据。

关键词：风电机组风险度输出功率预测绝对误差气象因素随机森林风功率风速模糊c均值聚类算法预处理历史数据判断依据异常状态预测模型无监督相似度有效地风向构建聚类算法评估

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基于动态模式匹配距离的配电网单相接地故障选线方法

基于动态模式匹配距离的配电网单相接地故障选线方法

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作者：倪良华吴春阳倪诚 211167 江苏省南京市江宁区科技园弘景大道1号南京工程学院

本发明属于配电网故障识别与安全运行领域，具体涉及一种配电网单相接地故障选线方法，特别涉及基于动态模式匹配距离的配电网单相接地故障选线方法。首先将单相接地后线路暂态零序电流以等分段点和极值点作端点进行动态分段，根据各分... 详细信息

标准号: CN112782523A

本发明属于配电网故障识别与安全运行领域，具体涉及一种配电网单相接地故障选线方法，特别涉及基于动态模式匹配距离的配电网单相接地故障选线方法。首先将单相接地后线路暂态零序电流以等分段点和极值点作端点进行动态分段，根据各分段均值及其变化趋势实现子分段序列形态模式符号化表达，以模式之间的异同性定义模式匹配距离，其次运用动态时间弯曲(DTW)规划原理，获得线路零序电流波形间的动态模式匹配距离矩阵，最后利用模糊c均值聚类算法，实现单相接地选线。结果表明所提出的方法能够有效地提高配电网故障选线的准确性和容错性，对配网安全运行具有一定实际意义。

关键词：匹配距离选线单相接地故障配电网配电网故障安全运行动态模式分段模糊c均值聚类算法矩阵单相接地选线线路零序电流暂态零序电流变化趋势单相接地定义模式时间弯曲形态模式等分段符号化极值点容错性异同性有效地子分段配网规划

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基于PFcM的无线传感网节点充电方法及系统

基于PFCM的无线传感网节点充电方法及系统

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作者：刘权沙超陈肖依黄秋瑶 210012 江苏省南京市雨花台区宁双路19号

本发明公开了无线充电技术领域，具体涉及一种基于PFcM的无线传感网节点充电方法及系统，可提高充电小车的能量利用率，并可保证网络能耗均衡，提高了网络的稳定性，保证网络能够持久的运行。包括：初始化无线传感网；确定无线传感网中... 详细信息

标准号: CN113038569A

本发明公开了无线充电技术领域，具体涉及一种基于PFcM的无线传感网节点充电方法及系统，可提高充电小车的能量利用率，并可保证网络能耗均衡，提高了网络的稳定性，保证网络能够持久的运行。包括：初始化无线传感网；确定无线传感网中各节点的能耗率；基于各节点的能耗率，采用基于能量约束的模糊c均值聚类算法将无线传感网中的节点分为若干个簇；采用考虑能量约束的有效性函数对每个簇进行聚类效果分析，得出分析结果；基于分析结果，确定最佳聚类数及相应的充电小车数；充电小车根据各节点的充电优先级依次为它们充电。

关键词：充电无线传感网小车能量约束能耗率聚类模糊c均值聚类算法无线传感网节点网络能耗均衡能量利用率无线充电效果分析初始化网络保证

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一种基于二型模糊集的模糊k-平面聚类算法

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福建师范大学学报（自然科学版） 2018年第6期34卷 12-18页

作者：杨昔阳周玉玲李志伟泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362000 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室福建泉州362000

当数据分布在超平面周围时,k-平面模糊聚类算法是一种可行的聚类算法,但在隶属度的描述上,该算法仍然有改进的空间.基于二型模糊集,提出了一种二型k-平面模糊聚类算法,通过寻找最佳的聚类指标对二型模糊集进行降型,使该算法达到更好的... 详细信息

当数据分布在超平面周围时,k-平面模糊聚类算法是一种可行的聚类算法,但在隶属度的描述上,该算法仍然有改进的空间.基于二型模糊集,提出了一种二型k-平面模糊聚类算法,通过寻找最佳的聚类指标对二型模糊集进行降型,使该算法达到更好的聚类效果.在加入了噪音的人工数据集上,对比传统的模糊聚类算法(FcM)和模糊k-平面聚类算法(FKPc),提出的二型模糊聚类算法具有更好的抗噪性能,也能对数据点进行更准确的聚类.

关键词：二型模糊集模糊c均值聚类算法模糊k-平面聚类算法

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广义回归神经网络在空间数据聚类中的应用

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导航定位学报 2020年第2期8卷 31-35页

作者：卢建青陈银珠刘玉珠张锦浙江省测绘大队杭州310030 中国地质大学地理与信息工程学院武汉430074

针对空间数据聚类中由于空间数据本身的特点造成模糊c均值聚类算法无法满足使用要求的问题,提出1种改进的空间数据聚类算法:将模糊c均值聚类算法与广义回归神经网络相结合,得到结合广义神经网络的模糊c均值聚类算法;并将结合广义神经网... 详细信息

针对空间数据聚类中由于空间数据本身的特点造成模糊c均值聚类算法无法满足使用要求的问题,提出1种改进的空间数据聚类算法:将模糊c均值聚类算法与广义回归神经网络相结合,得到结合广义神经网络的模糊c均值聚类算法;并将结合广义神经网络的模糊c均值聚类算法应用到空间数据的聚类中。实验结果表明,结合广义神经网络的模糊c均值算法在空间聚类方面比模糊c均值有着更好的效果,可以满足实际空间数据聚类的要求。

关键词：空间数据空间聚类模糊c均值聚类算法结合广义神经网络的模糊c均值聚类算法聚类效果

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基于广义模糊c均值聚类的快速SAR图像旁瓣抑制方法

基于广义模糊C均值聚类的快速SAR图像旁瓣抑制方法

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作者：周良将宋晨吴一戎 100190 北京市海淀区北四环西路19号

一种基于广义模糊c均值聚类的快速SAR图像旁瓣抑制方法，包括以下步骤：确定SAR图像过采样率，并确定距离向、方位向图像像素点总数，计算所述SAR图像旁瓣抑制加权窗参数门限；基于广义模糊c均值聚类算法，在所述SAR图像中将旁瓣过高的... 详细信息

标准号: CN111583267A

一种基于广义模糊c均值聚类的快速SAR图像旁瓣抑制方法，包括以下步骤：确定SAR图像过采样率，并确定距离向、方位向图像像素点总数，计算所述SAR图像旁瓣抑制加权窗参数门限；基于广义模糊c均值聚类算法，在所述SAR图像中将旁瓣过高的区域进行自适应图像分割；计算旁瓣抑制平衡算子和旁瓣抑制加权参数，计算分割出的强散射区域内旁瓣抑制后的图像；更新子空间图像块聚类中心；更新模糊聚类隶属度函数；计算模糊聚类目标函数J_n，当||J_n+1‑J_n||≤ε时，迭代结束，得到经过旁瓣抑制后的SAR图像；否则令n＝n+1，并返回计算旁瓣抑制平衡算子和旁瓣抑制加权参数继续执行。本发明避免对整幅SAR图像处理，并且通过降维处理，计算量显著降低，有效提高处理时间，满足工程需求。

关键词：旁瓣抑制加权参数模糊聚类算子模糊c均值聚类算法隶属度函数图像像素点迭代结束工程需求继续执行降维处理聚类中心目标函数图像分割过采样计算量加权窗强散射图像块子空间自适应更新门限旁瓣平衡图像模糊返回分割

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一种基于改进的模糊c均值聚类的图像聚类方法及装置

一种基于改进的模糊C均值聚类的图像聚类方法及装置

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作者：孙林何嘉玉赵建国李鹏飞李晓艳陈岁岁刘弱南秦小营赵婧殷腾宇王学敏 453007 河南省新乡市建设东路46号

本发明涉及一种基于改进的模糊c均值聚类的图像聚类方法及装置，该方法包括：输入样本图像，计算样本图像的特征值向量；将样本图像的特征值向量作为输入样本点，采用自组织神经网络算法进行分类，确定初始的聚类中心和聚类数目；采用... 详细信息

标准号: CN108830289B

本发明涉及一种基于改进的模糊c均值聚类的图像聚类方法及装置，该方法包括：输入样本图像，计算样本图像的特征值向量；将样本图像的特征值向量作为输入样本点，采用自组织神经网络算法进行分类，确定初始的聚类中心和聚类数目；采用极大似然估计算法得出样本图像对各个类的归属概率，将该归属概率作为目标函数的权值以构建目标函数；根据初始的聚类中心和聚类数目，采用改进的模糊c均值聚类算法的判别公式，通过迭代计算下一次的聚类中心，直至相邻两次的目标函数值之间的变化量小于设定的阈值。本发明通过计算样本图像的特征值向量，采用自组织神经网络算法对图像进行粗聚类，确定初始的聚类中心和聚类数目，增强了聚类效果的稳定性和准确性。

关键词：聚类聚类中心样本图像特征值向量目标函数算法自组织神经网络归属概率输入样本模糊c均值聚类算法图像极大似然估计迭代计算图像聚类变化量构建改进模糊分类

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模糊c均值聚类光干涉条纹图二值化方法

模糊C均值聚类光干涉条纹图二值化方法

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作者：唐晨陈明明 300072 天津市南开区卫津路92号

本发明涉及光学检测和光信息处理技术领域，为提出基于改进的模糊c均值聚类算法的光条纹图二值化方法，为此，本发明采取的技术方案是：模糊c均值聚类光干涉条纹图二值化方法，通过改进原模糊c均值聚类算法的目标函数，使其在聚类的同... 详细信息

标准号: CN110738214A

本发明涉及光学检测和光信息处理技术领域，为提出基于改进的模糊c均值聚类算法的光条纹图二值化方法，为此，本发明采取的技术方案是：模糊c均值聚类光干涉条纹图二值化方法，通过改进原模糊c均值聚类算法的目标函数，使其在聚类的同时实现光照不均的补偿，从而实现对光照不均的条纹图进行二值化。本发明主要应用于光学检测和光信息处理场合。

关键词：二值化模糊c均值聚类算法光信息处理光学检测光照光干涉条纹目标函数光条纹条纹图聚类改进模糊应用

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一种电力系统负荷数据的辨识及修正方法

一种电力系统负荷数据的辨识及修正方法

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作者：孔祥玉胡启安 300072 天津市南开区卫津路92号

本发明公开了一种电力系统负荷数据辨识及修复方法：首先，根据用户历史负荷数据，基于爬山法确定样本数据的聚类数及初始聚类中心；其次，基于模糊c均值聚类算法获取历史负荷数据的最终聚类中心及特征曲线；然后，对每一类负荷特征曲... 详细信息

标准号: CN106055918B

本发明公开了一种电力系统负荷数据辨识及修复方法：首先，根据用户历史负荷数据，基于爬山法确定样本数据的聚类数及初始聚类中心；其次，基于模糊c均值聚类算法获取历史负荷数据的最终聚类中心及特征曲线；然后，对每一类负荷特征曲线进行加工，获得该类负荷曲线正常数据所处于的可行域区间；随后，根据与每一类负荷特征曲线的相关系数，确定待测负荷曲线的所属类别；最后，基于可行域区间及判定出所属类别的待测负荷曲线，对待测负荷数据进行不良数据辨识及修正。本发明方法以模糊c均值算法为基础，运用爬山函数法，同时确定聚类数和聚类中心以提高聚类效率，并且解决了在初始聚类中心确定及不良数据的辨识效果判断的随机性。

关键词：负荷曲线聚类初始聚类中心不良数据负荷数据负荷特征聚类中心可行域辨识模糊c均值聚类算法模糊c均值算法随机性电力系统负荷历史负荷数据数据辨识特征曲线效果判断样本数据用户历史正常数据函数法爬山法爬山判定修复修正加工

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一种改进的KNN案例推理检索算法

一种改进的KNN案例推理检索算法

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作者：孙宝贵车文刚 650504 云南省昆明市一二一大街文昌路68号

本发明公开了一种改进的KNN案例推理检索算法，所述算法包括以下步骤：S1，遗传模拟退火‑模糊c均值聚类算法对案例库聚类，形成多个类簇；S2，改进的遗传‑粒子群混合算法优化各类簇近邻K值；S3，最优原则检索策略确定检索子案例库及近邻... 详细信息

标准号: CN111858672A

本发明公开了一种改进的KNN案例推理检索算法，所述算法包括以下步骤：S1，遗传模拟退火‑模糊c均值聚类算法对案例库聚类，形成多个类簇；S2，改进的遗传‑粒子群混合算法优化各类簇近邻K值；S3，最优原则检索策略确定检索子案例库及近邻K值。本发明对优化各类簇近邻K值的算法、以及确定检索子案例库的算法都进行了改进研究，进而改善了案例推理检索算法的预测结果质量。最后使用mackey‑glass混沌时间序列数据进行仿真预测。实验证明，相较于传统KNN检索算法，本发明的检索算法对问题案例聚类后，预测结果的精度显著提高。

关键词：检索算法案例库算法案例推理预测结果聚类检索模糊c均值聚类算法遗传混沌时间序列改进仿真预测混合算法检索策略模拟退火粒子群类簇优化研究

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