检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：岳亚飞中山大学

学位级别：硕士

在当今信息时代,面对越来越复杂的网络,如何确保其尽可能长时间地正常运行,当网络出现故障时尽可能快地发现和修复故障,使其最大限度地发挥其应有功能和效益,是网络管理者普遍关注的问题。在以生产网作为保障基本运营基础的广州白云机场... 详细信息

在当今信息时代,面对越来越复杂的网络,如何确保其尽可能长时间地正常运行,当网络出现故障时尽可能快地发现和修复故障,使其最大限度地发挥其应有功能和效益,是网络管理者普遍关注的问题。在以生产网作为保障基本运营基础的广州白云机场,这个问题显得尤为突出。\n 本文通过对各种聚类分析算法进行比较,根据网络故障具有多样性和不确定性的特点以及进行聚类分析时已知聚类数目,采用模糊c均值聚类算法作为本文的模式识别算法。由于模糊c均值聚类算法对噪音数据点比较敏感,如果样本集中存在噪音数据点,会对聚类中心的位置造成影响,从而影响分类的效果。鉴于此,本文对模糊c均值算法做了些改进,在模糊隶属度上增加了权值,来减少噪音数据点对聚类中心的影响。经过验证,此种方法较改进之前增大了样本数据点对所属聚类的隶属度,从而使聚类效果更加准确。\n 本次研究首先利用SNMP获取与故障相关的网络设备MIB值,建立样本库。然后通过改进的模糊c均值聚类算法对样本库进行分类,确定聚类中心。利用此聚类中心判断获取到的数据属于哪一类网络故障,从而实现网络故障诊断,证明了模糊c均值聚类算法在网络故障诊断中的可行性。

关键词：模糊c均值聚类算法网络故障故障诊断系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

回采工作面瓦斯涌出量的聚类分析及归类预测模型的建立

引用

矿业工程研究 2017年第1期32卷 29-33页

作者：谢东海何爱宝湖南科技大学资源环境与安全工程学院湖南湘潭411201 湖南科技大学煤矿安全开采湖南省重点实验室湖南湘潭411201 湖南省煤业集团资兴矿区管理局湖南资兴423404

为了预防瓦斯灾害的发生,以实现回采工作面瓦斯涌出量的准确预测,在对回采工作面瓦斯涌出量实测数据统计的基础上,应用模糊c均值聚类算法进行回采工作面瓦斯涌出量的聚类分析,得出各数据的聚类中心和样本数据对于分类的隶属度;建立回采... 详细信息

为了预防瓦斯灾害的发生,以实现回采工作面瓦斯涌出量的准确预测,在对回采工作面瓦斯涌出量实测数据统计的基础上,应用模糊c均值聚类算法进行回采工作面瓦斯涌出量的聚类分析,得出各数据的聚类中心和样本数据对于分类的隶属度;建立回采工作面瓦斯涌出量的归类预测模型,对待测瓦斯涌出样本进行预测,实现了瓦斯涌出量的归类预测;最后,用实例论证了该方法的可行性和有效性.研究结果表明:隶属度表征样本属于各个类别的程度,同时也证明了瓦斯涌出量与各个影响因素之间的关系是非线性的;采用归类预测模型对待测样本进行归类预测,通过比较样本与聚类中心的关联度大小,判定样本的归属类别,避免了人为的主观性和盲目性;该方法可行、实用,是一种有效的瓦斯涌出量归类预测方法.

关键词：瓦斯涌出量回采工作面模糊c均值聚类算法归类预测模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于粒子群算法和模糊聚类的模块划分方法研究

基于粒子群算法和模糊聚类的模块划分方法研究

引用

作者：黄晓丹河北工业大学

学位级别：硕士

随着信息时代的高速发展,信息分类已经成为各行各业快速有效地获取有用信息不可缺少的步骤。模糊聚类分析作为研究分类问题的重要手段,应用于模块划分中,具有重要的理论意义和实用价值。模糊聚类算法具有对初始值敏感的不足,因此常与智... 详细信息

随着信息时代的高速发展,信息分类已经成为各行各业快速有效地获取有用信息不可缺少的步骤。模糊聚类分析作为研究分类问题的重要手段,应用于模块划分中,具有重要的理论意义和实用价值。模糊聚类算法具有对初始值敏感的不足,因此常与智能优化算法进行结合来使用。但是优化算法存在易陷于局部收敛的问题,因此本文主要做了以下三方面的工作。第一,对粒子群优化算法进行了改进。论文针对粒子群算法的局限之处,研究分析相关文献,改变惯性权值的调整方式,并将加权中心机制以及Metropolis接受准则的思想引入到算法中,以改进粒子群算法,并通过实验验证了算法改进工作取得了一定的成效,改进的算法具有更优越的寻优性能。第二,研究了常用的几种模块划分方法,包括模糊c均值聚类算法、模拟退火算法以及基于遗传算法的模糊c均值算法,对各自的优缺点进行了分析总结,并提出了基于改进粒子群算法和核模糊c均值聚类算法的模块划分方法。第三,提出了一种基于改进的粒子群算法的核模糊c均值聚类的模块划分的方法。FcM与智能优化算法的结合是最常应用于模块划分的方法。相比于蚁群算法和遗传算法,粒子群算法需调整的参数比较少,且收敛速度及最优解求解速度也优于它们。而模块划分所需要处理的数据复杂度不高,量子粒子群算法的高效处理复杂数据的优势并不能得到施展。所以对粒子群算法与模糊c均值聚类算法结合应用的研究更具有意义。论文中将改进的粒子群算法与核模糊c均值聚类算法结合应用于解决模块划分问题,并通过实验验证了基于改进的粒子群算法的核模糊c均值聚类的模块划分方法的在聚类性能上的优越性。还将该方法应用于具体模块数据的划分,验证了其具有一定的应用价值。

关键词：模糊聚类分类问题模块划分模糊c均值聚类算法粒子群算法遗传算法模拟退火算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种改进BP神经网络估值的缺失数据轴承故障诊断方法

一种改进BP神经网络估值的缺失数据轴承故障诊断方法

引用

作者：张利王蓓蕾刘萌萌夏天王鹭王军孙颖 110000 辽宁省沈阳市沈北新区道义南大街58号

一种改进BP神经网络估值的缺失数据轴承故障诊断方法，步骤如下：1)轴承数据预处理；2)确定和优化训练样本；3)初始化网络；4)改进后基于缺失数据的BP网络的训练；5)对缺失属性进行估值；6)对数据集进行聚类分析，运用本发明方法能够对... 详细信息

标准号: CN104751229B

一种改进BP神经网络估值的缺失数据轴承故障诊断方法，步骤如下：1)轴承数据预处理；2)确定和优化训练样本；3)初始化网络；4)改进后基于缺失数据的BP网络的训练；5)对缺失属性进行估值；6)对数据集进行聚类分析，运用本发明方法能够对存在缺失的轴承数据进行处理，采用模糊c均值聚类算法对恢复后的完整数据集进行聚类，从而对轴承健康度进行评价。

关键词：缺失数据轴承数据模糊c均值聚类算法预处理聚类分析完整数据优化训练轴承故障初始化数据集聚类轴承样本改进诊断恢复网络健康

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

光伏系统直流侧电弧故障检测装置及其检测方法

光伏系统直流侧电弧故障检测装置及其检测方法

引用

作者：徐文新柴立超吴春华 200072 上海市静安区江场三路56号10号楼1002室

本发明提供了光伏系统直流侧电弧故障检测装置及其检测方法，通过采样光伏系统直流母线电流信号，利用集合经验模态分解(EEMD)算法对算法进行分解，并提取能够表征故障电弧特性的前三层IMF时间序列作为故障电弧的特征分量；利用模糊熵... 详细信息

标准号: CN107294494A

本发明提供了光伏系统直流侧电弧故障检测装置及其检测方法，通过采样光伏系统直流母线电流信号，利用集合经验模态分解(EEMD)算法对算法进行分解，并提取能够表征故障电弧特性的前三层IMF时间序列作为故障电弧的特征分量；利用模糊熵算法将时间序列IMF熵值化，建立故障特征向量E₁、E₂、E₃；再利用模糊c均值聚类算法求取正常工作时数据以及故障电弧数据的聚类中心V1、V2，根据信号与不同聚类中心的欧式距离进行故障电弧检测；本发明同时提供了一种光伏系统电弧故障检测装置，包括采样单元、数据处理单元、控制单元，很大程度上降低了光伏系统直流侧故障电弧对系统造成的危害。

关键词：故障电弧光伏系统算法电弧故障检测装置聚类中心时间序列模糊c均值聚类算法集合经验模态分解故障电弧检测故障特征向量数据处理单元直流母线电流采样单元欧式距离特征分量采样光再利用三层分解模糊检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种模糊c均值聚类小数据量识别混沌的方法

一种模糊C均值聚类小数据量识别混沌的方法

引用

作者：周双冯勇吴文渊杨文强 400714 重庆市北碚区方正大道266号

本发明公开了一种模糊c均值聚类小数据量识别混沌的方法，属于信号处理领域。包括以下步骤：从实际工程应用中对信号进行滤波采样，获得时间序列数据；利用小数据量算法，对采样到的时间序列数据进行处理，得到发散收缩程度指数集合；... 详细信息

标准号: CN104156768B

本发明公开了一种模糊c均值聚类小数据量识别混沌的方法，属于信号处理领域。包括以下步骤：从实际工程应用中对信号进行滤波采样，获得时间序列数据；利用小数据量算法，对采样到的时间序列数据进行处理，得到发散收缩程度指数集合；利用模糊c均值聚类算法，将发散收缩程度指数集合分为饱和以及不饱和两类数据，并保留不饱和类数据；将不饱和类数据进行二阶差分，对所得数据利用模糊c均值聚类算法分为正波动、负波动以及零波动三类数据；选取零波动数据中最长连续自然数的区间，再根据精度要求，设定误差范围，保留有效零波动数据；利用统计方法选取最优解，计算出最大Lyapunov指数。本方法对非线性应用具有重要的意义。

关键词：不饱和模糊c均值聚类算法时间序列数据波动数据小数据量指数集合发散采样收缩最大Lyapunov指数信号处理领域非线性应用连续自然数精度要求实际工程数据利用最优解混沌保留二阶滤波算法饱和模糊应用统计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于贝叶斯的模糊c均值算法实现搜索引擎关键词优化

基于贝叶斯的模糊c均值算法实现搜索引擎关键词优化

引用

作者：金平艳 610054 四川省成都市成华区电子信息产业大厦1101室

基于贝叶斯的模糊c均值算法实现搜索引擎关键词优化，根据企业业务确定核心关键词，搜索关键词对应的数据项，如本国每月搜索量、竞争程度和估算每次点击费用等，对上述关键词集合进行再降维处理，每个关键词用一五维向量表示，即增加... 详细信息

标准号: CN107016121A

基于贝叶斯的模糊c均值算法实现搜索引擎关键词优化，根据企业业务确定核心关键词，搜索关键词对应的数据项，如本国每月搜索量、竞争程度和估算每次点击费用content="drawing" imgFormat="GIF" inline="no" orientation="portrait" wi="41"/>等，对上述关键词集合进行再降维处理，每个关键词用一五维向量表示，即增加首页网页数和总搜索页面数，进而由五维再降为四维，基于贝叶斯的模糊c均值算法对上述关键词聚类，再根据企业具体情况，选择合适关键词优化策略，本发明应用了在贝叶斯基础上，结合模糊c均值算法，使得分类结果更符合经验值，减少了孤立点影响，避免过早收敛和陷入局部最优解，同时运行时间复杂度低，处理速度更快，可以快速提升关键词排名。

关键词：模糊c均值算法贝叶斯关键词集合核心关键词时间复杂度搜索关键词点击费用分类结果降维处理企业业务搜索页面搜索引擎向量表示优化策略孤立点数据项最优解聚类四维五维收敛搜索估算网页优化应用计算过程约束条件初始化矩阵聚类结果贝叶斯构建模糊c均值聚类算法收敛方程组重新计算求导模糊c均值算法全局最优位置数据对象集合初始化数据程度系数迭代结束对象集合概率分布结构流程聚类处理输入参量数据对象搜索引擎中心向量算子收敛性随机数约束式子步骤总目标求解类簇向量必要条件输出概率优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种验证搜索引擎关键词优化技术的方法

一种验证搜索引擎关键词优化技术的方法

引用

作者：金平艳 610054 四川省成都市成华区电子信息产业大厦1101室

一种验证搜索引擎关键词优化技术的方法，根据企业业务确定核心关键词，搜索关键词对应的数据项，如本国每月搜索量、竞争程度和估算每次点击费用等，对上述关键词集合进行再降维处理，每个关键词用一五维向量表示，即增加首页网页数和... 详细信息

标准号: CN106874376A

一种验证搜索引擎关键词优化技术的方法，根据企业业务确定核心关键词，搜索关键词对应的数据项，如本国每月搜索量、竞争程度和估算每次点击费用content="drawing" imgFormat="GIF" inline="no" orientation="portrait" wi="39"/>等，对上述关键词集合进行再降维处理，每个关键词用一五维向量表示，即增加首页网页数和总搜索页面数，进而由五维再降为四维，利用一种改进的密度聚类算法，初始化为k类，根据每个领域影响函数content="drawing" imgFormat="GIF" inline="no" orientation="portrait" wi="57"/>，挑选出符合条件的k个类，对上述k类再进行k‑means聚类处理，即可得到最佳分类，最后用模糊c均值聚类算法验证上述聚类结果的准确度，即为初始化隶属矩阵J，构建隶属约束条件，综合k类总目标函数content="drawing" imgFormat="GIF" inline="no" orientation="portrait" wi="65"/>，构建带有m个拉格朗日乘子的方程组，求出满足总目标函数最大的content="drawing" imgFormat="GIF" inline="no" orientation="portrait" wi="17"/>，根据判定条件可以得出最佳聚类结果。

关键词：聚类结果初始化总目标构建模糊c均值聚类算法方程组验证矩阵拉格朗日乘子关键词集合核心关键词搜索关键词准确度点击费用符合条件降维处理聚类处理密度聚类判定条件企业业务搜索页面搜索引擎向量表示影响函数约束条件数据项四维五维算法搜索估算网页分类优化改进

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于吸附模型的图像显著性检测方法

一种基于吸附模型的图像显著性检测方法

引用

作者：沃焱刘红成王倩 510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种基于吸附模型的图像显著性检测方法，包括下述步骤：首先来确定候选的显著性区域和背景区域，并通过形状滤波和边界滤除来优化候选的显著性区域和背景区域候选显著性区域计算；然后通过基于漏电的积分放电模型的胜者得... 详细信息

标准号: CN106952251A

本发明公开了一种基于吸附模型的图像显著性检测方法，包括下述步骤：首先来确定候选的显著性区域和背景区域，并通过形状滤波和边界滤除来优化候选的显著性区域和背景区域候选显著性区域计算；然后通过基于漏电的积分放电模型的胜者得全网络来确定视觉场景中的关注焦点；使用基于关注焦点和背景区域的吸附过程来判断候选的显著性区域是否是显著的；最后通过度量显著性区域和背景区域的颜色差异和空间距离来度量显著性区域中每个像素点的显著性值，并通过显著性传播和高斯滤波优化显著性图。本发明选用ASD数据集进行测试，能够保证显著图结果符合要求，在其它各类自然图像上也均能得到准确度高的显著图结果。

关键词：显著性背景区域显著图度量放电模型高斯滤波空间距离区域计算视觉场景吸附过程显著性图颜色差异自然图像准确度漏电全网络数据集像素点焦点滤波滤除吸附优化图像测试检测传播保证显著性聚类聚集度背景区域显著性图度量焦点颜色差异度吸附过程颜色通道中心偏移关注度全网络吸附力吸附模糊c均值聚类算法放电模型高斯滤波结果合并区域计算视觉场景特征差异颜色空间像素点漏电构建人眼图像传播检测投票优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模糊c均值聚类的脱硫系统浆液品质在线监测方法

基于模糊C均值聚类的脱硫系统浆液品质在线监测方法

引用

作者：乔宗良司风琪姚学忠包文运孙瑞胡建垠 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

本发明公开了一种基于模糊c均值聚类的脱硫系统浆液品质在线监测方法，首先采用关联分析方法分析出体现石灰石浆液品质特征参数，包括脱硫效率、浆液pH值、反映石灰石流量与SO2入口浓度以及烟气总量关系的石灰石指数。再利用模糊c均值... 详细信息

标准号: CN106841520A

本发明公开了一种基于模糊c均值聚类的脱硫系统浆液品质在线监测方法，首先采用关联分析方法分析出体现石灰石浆液品质特征参数，包括脱硫效率、浆液pH值、反映石灰石流量与SO₂入口浓度以及烟气总量关系的石灰石指数。再利用模糊c均值聚类算法对浆液品质特征参数进行聚类分析，从而实现石灰石浆液品质优劣的识别与诊断。在此基础上还根据模糊隶属度的思想提出了一种模糊浆液品质指数，以实现对脱硫系统浆液有效监测和量化评估。可以对连续时间段内石灰石浆液品质有量化标定，为浆液系统调整与控制提供依据。

关键词：石灰石浆液石灰石品质特征脱硫系统模糊c均值聚类算法连续时间段模糊隶属度模糊方法分析关联分析浆液系统聚类分析控制提供量化评估品质指数脱硫效率在线监测总量关系浆液pH 再利用标定烟气量化诊断监测

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：