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文字说明：

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）

检索规则说明：

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
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

369 篇 专利
161 篇 期刊文献
95 篇 学位论文
10 篇 会议
1 篇 成果

馆藏范围

636 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

232 篇 工学
- 76 篇 计算机科学与技术...
- 67 篇 软件工程
- 57 篇 机械工程
- 42 篇 控制科学与工程
- 25 篇 仪器科学与技术
- 25 篇 电气工程
- 14 篇 动力工程及工程热...
- 13 篇 交通运输工程
- 9 篇 信息与通信工程
- 8 篇 地质资源与地质工...
- 6 篇 测绘科学与技术
- 6 篇 化学工程与技术
- 6 篇 生物医学工程（可授...
- 6 篇 网络空间安全
- 5 篇 电子科学与技术（可...
- 5 篇 矿业工程
- 5 篇 环境科学与工程（可...
- 5 篇 生物工程
- 5 篇 公安技术
- 3 篇 建筑学
54 篇 管理学
- 50 篇 管理科学与工程(可...
- 3 篇 公共管理
28 篇 理学
- 12 篇 系统科学
- 8 篇 数学
- 3 篇 统计学（可授理学、...
11 篇 医学
- 6 篇 临床医学
10 篇 艺术学
- 10 篇 设计学（可授艺术学...
7 篇 经济学
- 7 篇 应用经济学
3 篇 法学
- 3 篇 公安学
3 篇 军事学
2 篇 教育学
2 篇 农学

主题

267 篇 模糊c均值聚类算法...
31 篇 图像分割
11 篇 遗传算法
11 篇 支持向量机
10 篇 粒子群算法
8 篇 模糊聚类
7 篇 特征提取
7 篇 入侵检测
7 篇 故障诊断
6 篇 数据挖掘
5 篇 聚类分析
5 篇 小波变换
4 篇 彩色图像分割
4 篇 聚类算法
4 篇 模式识别
4 篇 初始聚类中心
4 篇 高斯核函数
4 篇 电力变压器
4 篇 预测
4 篇 神经网络

机构

17 篇 国家电网有限公司
17 篇 合肥工业大学
13 篇 南京邮电大学
12 篇 华北电力大学
12 篇 天津大学
12 篇 中国地质大学
12 篇 南京航空航天大学
10 篇 太原理工大学
9 篇 西安理工大学
8 篇 华南理工大学
7 篇 哈尔滨理工大学
7 篇 西安电子科技大学
7 篇 广东电网有限责任...
6 篇 重庆大学
6 篇 中国矿业大学
6 篇 河海大学
6 篇 江南大学
6 篇 浙江大学
6 篇 山西大学
5 篇 北京交通大学

作者

10 篇 吴敏
9 篇 王涛
8 篇 曹卫华
7 篇 唐益明
7 篇 陈鑫
6 篇 周凯龙
6 篇 杜胜
6 篇 李明
6 篇 胡杰
5 篇 文传军
5 篇 李杰
5 篇 刘伟
5 篇 陈荣军
5 篇 刘福燕
5 篇 王磊
5 篇 张伟
4 篇 程亮
4 篇 李鹏飞
4 篇 古世甫
4 篇 陈略峰

语言

636 篇 中文

检索条件"主题词=模糊c均值聚类算法"

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排序：

一种基于多尺度区域生长的地表线状水体的提取算法

一种基于多尺度区域生长的地表线状水体的提取算法

引用

作者：金松刘永学孙超刘永超陆婉芸李慧婷许文轩赵冰雪吴伟董雁伫 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号

本发明涉及一种基于多尺度区域生长的地表线状河流提取算法，属于遥感地学应用技术领域。算法分为四部分：（1）复杂河流异质背景均衡化：通过归一化水体指数（NDWI）和光谱偏差修正模糊c均值聚类算法（BcFcM）增强影像中河流像元。（2... 详细信息

标准号: CN111339909A

本发明涉及一种基于多尺度区域生长的地表线状河流提取算法，属于遥感地学应用技术领域。算法分为四部分：（1）复杂河流异质背景均衡化：通过归一化水体指数（NDWI）和光谱偏差修正模糊c均值聚类算法（BcFcM）增强影像中河流像元。（2）多尺度局部微分结构的水系增强：利用Frangi滤波对图像做二阶Hessian矩阵分析，得到河流像元尺度响应图和方向图。（3）多尺度区域生长提取河流像元：通过像元尺度特征和方向特征建立区域生长准则提取水体像元。（4）分线性水体像元噪声剔除：建立筛选准则，删除“过度”生长的水体像元。本算法考虑了河流形态各异、背景复杂特性，对河流进行高效、准确地识别、提取。

关键词：河流像元区域生长水体多尺度像元尺度算法模糊c均值聚类算法应用技术领域方向特征复杂特性光谱偏差提取算法微分结构形态各异噪声剔除地表线方向图归一化均衡化二阶滤波异质删除水系遥感影像筛选图像修正生长响应分析

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一种混合颜料信息解混的聚类优化方法

一种混合颜料信息解混的聚类优化方法

引用

作者：王慧琴杨蕾王可 710055 陕西省西安市雁塔路13号

本发明公开了一种混合颜料信息解混的聚类优化方法，首先制作单一颜料色块和不同浓度比例的混合颜料色块；然后使用光谱反射率采集系统获取颜料色块反射光谱信息数据；利用模糊c均值聚类算法对单一颜料光谱信息进行光谱特征降维，将聚... 详细信息

标准号: CN111008653A

本发明公开了一种混合颜料信息解混的聚类优化方法，首先制作单一颜料色块和不同浓度比例的混合颜料色块；然后使用光谱反射率采集系统获取颜料色块反射光谱信息数据；利用模糊c均值聚类算法对单一颜料光谱信息进行光谱特征降维，将聚类结果作为解混矩阵初始值；代入快速独立成分分析算法的牛顿迭代公式计算出解混矩阵，完成混合颜料光谱信息的解混识别。该方法能够提高解混精度，满足混合颜料解混的要求。

关键词：混合颜料色块颜料矩阵光谱信息模糊c均值聚类算法独立成分分析牛顿迭代公式光谱反射率采集系统反射光谱光谱特征聚类结果信息数据降维聚类算法制作优化

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基于细菌觅食算法的电力变压器状态诊断技术研究

基于细菌觅食算法的电力变压器状态诊断技术研究

引用

作者：董方旭山东理工大学

学位级别：硕士

电力变压器是电网的关键核心设备,其性能密切关系着电力系统的安全经济运行,因此准确掌握电力变压器运行水平,及时有效发现其潜在性故障,并进行准确故障定位,能有效的降低电网事故发生机率,保障供电可靠安全。针对目前电力变压器故障诊... 详细信息

电力变压器是电网的关键核心设备,其性能密切关系着电力系统的安全经济运行,因此准确掌握电力变压器运行水平,及时有效发现其潜在性故障,并进行准确故障定位,能有效的降低电网事故发生机率,保障供电可靠安全。针对目前电力变压器故障诊断及故障定位技术中,传统的油中溶解气体分析方法(Dissolved Gas Analysis,DGA)及电气试验的状态量判断指标过于绝对的问题,多种智能算法被引入电力变压器故障诊断与定位领域,取得了较好的效果。然而智能算法存在算法准确率受参数影响等问题,因此本文基于细菌觅食算法(Bacterial Foraging Algorithm,BFA)优秀的参数优化能力,开展电力变压器状态诊断和故障定位技术的研究。首先,本文研究了细菌觅食算法的特点、原理、算法模型及实现流程。对原始细菌觅食算法的趋化、复制和迁徙操作进行了介绍;对步长进行改进,避免了传统细菌觅食算法因固定步长而造成的收敛速度慢、跨过最优解等问题;在原理方面,本文将细菌觅食算法与智能优化算法粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行比较研究,分析三者的优缺点。其次,研究电力变压器的故障机理及故障诊断技术,建立了基于细菌觅食算法的电力变压器故障诊断优化模型。该模型以电力变压器油中特征气体含量的相对值作为状态评价样本,以k-折平均分类准确率为目标函数,通过细菌觅食算法寻找全局最优支持向量机参数解。仿真结果表明,细菌觅食算法对支持向量机最优参数的选取较遗传算法、粒子群算法更迅速,且优化后的模型具有更高的精确度;基于细菌觅食算法优化方法建立的支持向量机电力变压器故障诊断模型,对IEc三比值法中无法判断的数据也可进行精确诊断。通过实例分析,验证了模型的有效性。最后,在电力变压器的故障定位技术研究中,将变压器的油色谱信息和电气试验特征量结合,总结了11种故障定位特征属性变量,并依据属性变量确定了电力变压器的8个故障位置,并依此建立故障定位模型。本文以细菌觅食算法为计算工具,对故障位置进行聚类计算,根据计算结果,按照最大隶属度原则,建立了完全二叉树模型;利用7个支持向量机进行二叉树的层层分类,并基于细菌觅食算法,优化该模型参数,建立了基于细菌觅食算法和完全二叉树的电力变压器故障定位模型。通过实例证明,相较于其他智能算法,该故障定位模型能够快速的判断发生故障部位,具有较高的定位准确率。

关键词：细菌觅食算法电力变压器状态诊断故障定位支持向量机完全二叉树模糊c均值聚类算法

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基于双馈风力发电机组齿轮箱故障诊断研究

基于双馈风力发电机组齿轮箱故障诊断研究

引用

作者：石慧山西大学

学位级别：硕士

由于我国大力发展新能源,对新能源的研究也开始越来越多。风力发电技术是最近兴起的一种新能源,通过利用清洁能源实现电能的转换,随着风电发展越来越迅速,风电场与电网的联系也变得越来越紧密。风电并网后会引起齿轮箱经常出现故障、投... 详细信息

由于我国大力发展新能源,对新能源的研究也开始越来越多。风力发电技术是最近兴起的一种新能源,通过利用清洁能源实现电能的转换,随着风电发展越来越迅速,风电场与电网的联系也变得越来越紧密。风电并网后会引起齿轮箱经常出现故障、投入和运行成本大幅上升等主要问题。人工智能技术是一种采用类似人的智能思维分析研究问题的一门学科,是目前广泛采用的一种智能研究技术。将这种技术应用在风电场并网中,可以处理一些抽象的、非线性的结构化信息,如风电场齿轮箱的故障诊断问题以及故障诊断中涉及的参数调优问题。本文在分析双馈风机并网的同时利用小波包和模糊神经网络对风力发电机组齿轮箱的故障进行了一个初步的分析,然后利用改进粒子群优化模糊c均值聚类算法对风力发电机组群进行故障机组的很好分类,最后针对模糊神经网络的不足,提出基于改进粒子群优化的模糊核聚类算法对风力发电机组齿轮箱的故障进行更加准确的诊断分类。首先对双馈风力发电机组的基本原理和组成结构进行了介绍,并对风力发电机组中常见的故障类型进行简单分析和介绍人工智能技术应用在风力发电机组的故障诊断中。重点对风电场并网后运行中的故障以及高发生率的齿轮箱故障进行了简单的介绍以及主要的分析,利用小波包对齿轮箱特征信号进行提取,结合模糊神经网络对风力发电机组齿轮箱的故障振动信号进行了初步的分析。由于风力发电机组的并网规模越来越大会产生诸如传统检修方案工作量大、效率低下等问题,本文通过采用改进粒子群优化模糊c均值聚类算法对大规模风力发电机组中的故障机组进行准确分类,检查出故障机组,弥补了采用小波包对特征信号先进行提取的缺点,大大减小了风力发电机组工作人员的工作量,提高了检修的效率。模糊神经网络应用到风力发电机组故障诊断中时现有故障诊断方案不能准确判断故障的位置和类型,因此,存在一定的缺陷。所以,本文最后提出采用改进粒子群优化模糊核聚类算法对风力发电机组齿轮箱的故障进行诊断。通过采集实际风力发电机组齿轮箱特征振动信号,对机组进行故障分类,这种风力发电机组齿轮箱故障诊断方法不仅可以准确快速的判断出已知故障,而且在发生未知故障的情况下也可以很好的将故障进行诊断分类。

关键词：双馈风力发电机组小波包模糊神经网络齿轮箱故障诊断模糊c均值聚类算法改进粒子群优化模糊核聚类算法

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一种响应型接驳公交分时段协调优化方法

一种响应型接驳公交分时段协调优化方法

引用

作者：王正武田奇郝威 410114 湖南省长沙市万家丽南路二段960号长沙理工大学交通运输工程学院

本发明公开了本发明提供一种响应型接驳公交分时段协调优化方法，包括如下步骤：一、通过需求预约管理平台收集预约乘客分布信息和出行参数；二、根据客流时间分布特性，采用模糊c均值聚类算法合理划分出行时段；三、分析各时段乘客空... 详细信息

标准号: CN111445048A

本发明公开了本发明提供一种响应型接驳公交分时段协调优化方法，包括如下步骤：一、通过需求预约管理平台收集预约乘客分布信息和出行参数；二、根据客流时间分布特性，采用模糊c均值聚类算法合理划分出行时段；三、分析各时段乘客空间分布情况，采用改进的K‑means聚类算法初步确定停靠点的服务范围和位置；四、采用重心位置法，结合乘客出行参数确定停靠点的位置；五、对多车辆多车型的多时段发车间隔、发出车型以及停靠点进行一体化协调优化。本发明从实际出发，充分考虑了乘客出行量的时间变化，在尽量满足乘客需求的同时避免发车间隔的多变；根据乘客需求点的空间变化，在避免乘客步行时间过长的同时尽量减少车辆绕行距离。

关键词：停靠点出行乘客乘客需求发车间隔模糊c均值聚类算法参数确定乘客空间分布信息管理平台聚类算法空间变化时间分布重心位置多车型分时段接驳绕行优化车型客流协调步行一体化响应改进分析服务

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一种基于用户聚类和项目关联分析的协同过滤推荐方法

一种基于用户聚类和项目关联分析的协同过滤推荐方法

引用

作者：赵学健邱钟成孙知信 210012 江苏省南京市雨花台区软件大道186号

本发明针对传统协同过滤推荐算法存在的冷启动、数据稀疏及推荐准确率低等问题，公开了一种基于用户聚类和项目关联分析的协同过滤推荐方法。该方法采用改进模糊c均值聚类算法对用户隐藏特征偏好程度进行挖掘,并采用基于预判筛选的关联... 详细信息

标准号: CN112100512A

本发明针对传统协同过滤推荐算法存在的冷启动、数据稀疏及推荐准确率低等问题，公开了一种基于用户聚类和项目关联分析的协同过滤推荐方法。该方法采用改进模糊c均值聚类算法对用户隐藏特征偏好程度进行挖掘,并采用基于预判筛选的关联分析策略对频繁项集进行筛选。在此基础上，该算法利用用户特征偏好矩阵和用户评分矩阵计算用户之间的相似度，利用频繁项集矩阵和用户评分矩阵计算项目之间的相似度，并综合用户相似度和项目相似度计算用户对未评分项目的预测评分，实现Top‑K推荐。该方法相比于传统的基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法能够有效避免冷启动问题和数据稀疏性问题，具有更好的推荐质量。

关键词：协同过滤算法相似度关联分析频繁项集评分矩阵数据稀疏冷启动模糊c均值聚类算法矩阵筛选项目相似度偏好矩阵评分项目用户聚类用户特征用户隐藏综合用户传统的准确率偏好预判挖掘预测改进

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一种煤层气藏区域开发潜力量化分级评价方法、系统

一种煤层气藏区域开发潜力量化分级评价方法、系统

引用

作者：张先敏冯其红张纪远李闪闪 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号

本发明属于油气田开发技术领域，公开了一种煤层气藏区域开发潜力量化分级评价方法、系统，统计目标煤层气藏地质资料，构建目标煤层气藏的地质模型；提取区域网格单元的特征参数及含气性数据，构建煤层气藏开发潜力量化分级评价指标体... 详细信息

标准号: CN111967743A

本发明属于油气田开发技术领域，公开了一种煤层气藏区域开发潜力量化分级评价方法、系统，统计目标煤层气藏地质资料，构建目标煤层气藏的地质模型；提取区域网格单元的特征参数及含气性数据，构建煤层气藏开发潜力量化分级评价指标体系；开展目标煤层气藏区域开发潜力的无监督聚类分析，输出目标煤层气藏区域开发潜力的量化分级评价结果。本发明实现煤层气藏区域开发潜力的量化分级评价；通过改进的自适应模糊c均值聚类算法进行无监督聚类分析，极好地克服了受算法初始值和样本离群点影响的聚类结果不稳定问题，实现了煤层气藏区域开发潜力的量化分级评价，可以有效指导针对煤层气藏“甜点”区域的不规则井网部署或加密调整。

关键词：煤层气藏区域分级量化开发聚类分析无监督构建模糊c均值聚类算法评价指标体系油气田开发不规则井地质模型地质资料加密调整聚类结果输出目标特征参数提取区域统计目标网格单元稳定问题有效指导自适应算法甜点样本部署改进

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基于分辨率逼近的快速稀疏重构的线阵SAR三维成像方法

基于分辨率逼近的快速稀疏重构的线阵SAR三维成像方法

引用

作者：张晓玲李阳田博坤陈家海孙宏涛吴瑛韦顺军师君 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明公开了一种基于分辨率逼近的快速稀疏重构的线阵SAR三维成像方法，它是通过先对距离向进行脉冲压缩，划分距离压缩后的各等距离平面的二维成像场景空间，然后利用SBRIM算法获得全成像场景空间的三维低分辨率成像结果。通过模糊c... 详细信息

标准号: CN111145337A

本发明公开了一种基于分辨率逼近的快速稀疏重构的线阵SAR三维成像方法，它是通过先对距离向进行脉冲压缩，划分距离压缩后的各等距离平面的二维成像场景空间，然后利用SBRIM算法获得全成像场景空间的三维低分辨率成像结果。通过模糊c均值聚类算法将三维低分辨率成像结果分为几个子类，生成低分辨率成像结果提取门限；并根据低分辨率成像结果与提取门限获得三维低分辨率成像结果中的目标可能存在的区域，实现高分辨率三维稀疏成像。本发明有效地避免了线阵SAR三维成像中的高维度矩阵运算，提升了线阵SAR三维成像的运算效率；同时抑制了虚假目标、旁瓣干扰对于高质量成像的影响，提高了线阵SAR三维成像的成像质量。

关键词：成像结果低分辨率三维成像线阵三维成像门限模糊c均值聚类算法场景空间成像场景二维成像高分辨率矩阵运算距离压缩脉冲压缩旁瓣干扰稀疏重构虚假目标运算效率平面的有效地分辨率高维算法稀疏逼近

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用于煤泥浮选泡沫图像分割中内部标记符的提取方法

用于煤泥浮选泡沫图像分割中内部标记符的提取方法

引用

作者：田慕玲王跃龙孟海涛武亚雄武培雄 030024 山西省太原市万柏林区迎泽西大街79号

一种用于煤泥浮选泡沫图像分割中内部标记符的提取方法是针对煤泥浮选泡沫图像噪声较大、对比度低、气泡难以分割等特点，将粒子群优化算法与一维直方图加权的模糊c均值聚类算法两种算法进行融合，将两种算法获取的内部标记符进行叠加... 详细信息

标准号: CN110647887A

一种用于煤泥浮选泡沫图像分割中内部标记符的提取方法是针对煤泥浮选泡沫图像噪声较大、对比度低、气泡难以分割等特点，将粒子群优化算法与一维直方图加权的模糊c均值聚类算法两种算法进行融合，将两种算法获取的内部标记符进行叠加，作为图像分割的内部标记符，用于提取常规标记点，并捕捉气泡较暗的亮点并去除伪亮点，该方法获得的内部标记符克服了经其中一种算法获取到的内部标识点的不足，相互补充，防止遗漏，使内部标识点比较准确、真实，使得分水岭图像分割更为准确，更适用于各种选煤厂的煤泥浮选泡沫图像的分水岭图像分割中内部标记符的提取。

关键词：标记符煤泥浮选泡沫图像分割分水岭图像算法获取标识点模糊c均值聚类算法粒子群优化算法一维直方图常规标记图像分割选煤厂去除算法加权遗漏叠加噪声捕捉融合补充

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基于粒度直觉模糊认知图的在线时间序列预测方法及系统

基于粒度直觉模糊认知图的在线时间序列预测方法及系统

引用

作者：骆超张楠楠 250014 山东省济南市历下区文化东路88号

本公开提供了一种基于粒度直觉模糊认知图的在线时间序列预测方法及系统，将一维的时间序列转化成二维空间的形式；利用模糊c均值聚类算法把预处理后的时间序列数据聚类成模型节点，采用粒子群优化算法进行直觉模糊认知图的数值权重矩... 详细信息

标准号: CN110874374A

本公开提供了一种基于粒度直觉模糊认知图的在线时间序列预测方法及系统，将一维的时间序列转化成二维空间的形式；利用模糊c均值聚类算法把预处理后的时间序列数据聚类成模型节点，采用粒子群优化算法进行直觉模糊认知图的数值权重矩阵以及粒度参数的训练和优化；利用优化后的粒度参数，将直觉模糊认知图模型的数值权重矩阵扩充为粒度权重矩阵，构建粒度直觉模糊认知图预测模型；将待预测的时间序列数据输入到训练好的粒度直觉模糊认知图预测模型中，推理得到下一时刻的数据；本公开避免了人为因素的局限性，可以从原始序列数据中建立，又考虑到建模过程的误差，提高了预测精度，并把结果扩充到区间内，做到尽可能多的覆盖结果。

关键词：模糊认知图权重矩阵时间序列数据粒度参数预测模型模糊c均值聚类算法粒子群优化算法预处理时间序列预测二维空间建模过程模型节点人为因素时间序列原始序列预测构建聚类推理优化覆盖转化

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