检索结果-内蒙古大学图书馆

太阳能 2020年第6期 34-38页

作者：孙启硕刘三明王致杰上海电机学院电气学院上海201306

采用合适的风电场等值建模方法可以准确地分析风电场的相关特性。介绍了一种基于优化hac算法的风电场等值建模方法,该方法兼顾建模简易与等值精度高2个方面,通过选取一般性指标与决定性指标这2种聚类指标,并采用优化的凝聚层次聚类(hac... 详细信息

采用合适的风电场等值建模方法可以准确地分析风电场的相关特性。介绍了一种基于优化hac算法的风电场等值建模方法,该方法兼顾建模简易与等值精度高2个方面,通过选取一般性指标与决定性指标这2种聚类指标,并采用优化的凝聚层次聚类(hac)算法改进现有风电场等值建模方法。最后通过仿真验证及对比分析,证明了该方法在风电场等值建模中的有效性和优越性。

关键词：聚类指标聚类算法 hac算法风电场等值建模

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快速hac聚类算法的改进及应用于无监督语音分割

引用

计算机科学与应用 2020年第8期10卷 1464-1470页

作者：韦占江梁宇云南大学软件学院云南昆明

hac是一种常用的聚类方法。本文的目的是根据语音特征中的音素与连续时间的紧密关系,改进hac快速算法提高无监督分割语音信号到类似音素单位。该算法是基于同一段特征相似度高于跨段特征的相似度。特征的相似度是通过计算相邻特征间的... 详细信息

hac是一种常用的聚类方法。本文的目的是根据语音特征中的音素与连续时间的紧密关系,改进hac快速算法提高无监督分割语音信号到类似音素单位。该算法是基于同一段特征相似度高于跨段特征的相似度。特征的相似度是通过计算相邻特征间的欧式距离,来得到输入语音特征相邻的距离双链表,链表中的每个节点由语音相邻特征的距离和指向前后相邻节点的指针组成。该算法也是通过遍历相邻距离节点链表,查找最小距离后,对相似的相邻特征进行合并,并重复迭代至最后一个类或满足某个阀值。整个过程完全基于无监督下完成,该方法优于快速hac算法,与快速hac算法相比能提升65倍以上的聚类速度,节约更多的内存空间,可应用于零资源的语音分割。

关键词：无监督音素 hac算法语音分割相邻

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一种新的关联规则抽样算法

引用

中国农业大学学报 2007年第3期12卷 85-88页

作者：秦如新陈静冯一宁中国农业大学理学院北京100083

针对目前经典的关联规则挖掘Apriori算法需对数据库多次扫描费时多计算量大,而抽样扫描会造成挖掘精确度下降等问题,采用控制样本频繁项目集的方法,利用频繁1项集进行抽样处理,对关联规则挖掘的抽样操作和精度控制进行研究,提出了基于... 详细信息

针对目前经典的关联规则挖掘Apriori算法需对数据库多次扫描费时多计算量大,而抽样扫描会造成挖掘精确度下降等问题,采用控制样本频繁项目集的方法,利用频繁1项集进行抽样处理,对关联规则挖掘的抽样操作和精度控制进行研究,提出了基于抽样操作的关联规则挖掘算法——hac算法。理论分析及性能试验结果表明:hac算法能够有效缩减数据库规模,至少少扫描数据库1次,提高了关联规则挖掘的效率,同时其计算精度不受影响。

关键词：关联规则抽样准则系数 Apriori算法 hac算法

来源：评论

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仓储系统多车无冲突调度策略研究

仓储系统多车无冲突调度策略研究

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作者：李志豪济南大学

学位级别：硕士

多机器人的无冲突调度是智能仓储系统的核心。随着仓库规模不断扩大,机器人数量逐渐增多,系统运行流程复杂,问题之间联系紧密,多辆机器人之间会造成连环冲突和拥堵,甚至造成死锁现象。当前研究大多从路径规划方面减少冲突范围,但却不能... 详细信息

多机器人的无冲突调度是智能仓储系统的核心。随着仓库规模不断扩大,机器人数量逐渐增多,系统运行流程复杂,问题之间联系紧密,多辆机器人之间会造成连环冲突和拥堵,甚至造成死锁现象。当前研究大多从路径规划方面减少冲突范围,但却不能从全局角度彻底优化冲突,只能定性减少冲突而不能定量消除冲突。而且,现阶段缺少能够适用多场景的路径优化策略,无法根据仓库需求不同适应性地改变冲突策略,制约了高需求货物的运输效率。因此,本文主要从无冲突调度、订单拣选、冲突避碰三个方面研究了多车调度问题。首先,本文建立多机器人路径规划模型。使用栅格地图法建立仓库地图,同时优化预约表,对其重新设计降低内存占用,提升多车路径冲突跟踪检测效率;改进A*算法,加入等待时间及转向时间以更精准地预测规划机器人路径;改进任务分配策略及多车避碰策略,建立多机器人的无冲突调度模型,实现多辆机器人路径规划的同时高效控制。其次,针对多车运输订单过程中路线规划过于集中导致部分路段长时间拥堵的问题,本文提出将热力图算法引入路径规划算法中,实时追踪监控智能仓库系统各个巷道的拥堵程度,确定机器人与订单及拣选台的匹配规则,实现高效的多机器人无冲突调度方案。再次,针对不同场景下仓库的拣选需求不同导致出库效率降低的问题,本文研究不同仓储系统下的动态自适应订单拣选策略,提出将hac算法引入智能仓储系统中,基于历史订单数据,对数据进行相似度聚合,并以此分析当前订单中的货物需求程度,对当前订单顺序按照货物需求度降序重新排列,使需求度高的货物能够在当前订单中靠前批次出库。最后,针对十字路口冲突时多辆机器人通过顺序的问题,本文提出动态加权表方法,依据机器人当前运送货物需求度、出入库过程、路径剩余时间等动态信息对机器人当前状态赋加权重,构成动态加权表,发生路径冲突时通过查询动态加权表中信息,智能决策机器人在冲突位置的通过顺序,实现动态自适应的多机器人避碰策略。综上,本文整合形成一套完整高效的可应用于多场景的智能仓储调度策略:提出的基于热力图算法的多机器人无冲突调度方法,能提高全局运输调度效率;提出的基于hac订单排序的多机器人路径优化策略,能实现动态自适应的多机器人避碰策略;提出的动态加权表方法,能智能决策机器人在冲突位置的通过顺序。

关键词：改进的A~*算法改进的预约表热力图算法 hac算法动态加权表

来源：评论

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基于实体聚类的网络信息检索处理

基于实体聚类的网络信息检索处理

引用

作者：高镔黑龙江大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的不断发展与应用，数字化的文本数据数量不断增长，互联网的发展更加剧了数字文本的膨胀。搜索引擎成为人们生活中获取信息的重要工具。虽然现在搜索引擎技术得到飞速发展和广泛应用，但是搜索引擎在使用中还是有很多不... 详细信息

随着计算机技术的不断发展与应用，数字化的文本数据数量不断增长，互联网的发展更加剧了数字文本的膨胀。搜索引擎成为人们生活中获取信息的重要工具。虽然现在搜索引擎技术得到飞速发展和广泛应用，但是搜索引擎在使用中还是有很多不方便的地方，还有改进的必要。\n 在这种情况下，利用聚类分析技术对文本数据进行简化表示，通过聚类分析技术对信息检索结果进行重新组织、加速信息检索速度、实现信息的个性化服务都是一系列极具发展前景的应用。\n 尽管在搜索引擎中关于聚类的研究很多，但是由于聚类算法本身的一些缺点，其实际应用并不多。本文提出聚类技术在搜索引擎中作为一种辅助的方式存在，帮助用户重新组织检索出的网页。基于网络信息检索的特点，本文提出一种分两阶段进行的快速网页聚类策略。\n 在网页聚类中，hac（Hierarchical Agglomerative Clustering）算法和K—means算法都是经常用到的，但它们都有各自的不足。在本文两阶段聚类方法中，第一阶段利用hac聚类算法对网络检索结果的标题进行聚类，第二阶段以第一阶段结果作为初始中心用K—Means聚类标题和文本摘要，取得了比较合理的聚类结果。由于标题一般都比较短，这样可以大大减少hac算法的运行时间。这样既满足网络检索对时间的要求又可以得到较好的聚类结果。\n 本文的主要贡献是：明确聚类在网络信息检索中应该起到的辅助作用，并提出了一个新的实现方法。

关键词：实体聚类网络信息检索搜索引擎 hac算法 K—means算法

来源：评论

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基于聚类算法的大用户用电模式识别研究

引用

中国管理信息化 2017年第19期20卷 177-179页

作者：赵志宇肖颖婷任莹云南电网有限责任公司信息中心昆明650217 昆明能讯科技有限责任公司昆明650217

针对电力企业中大用户用电模式识别手工为主的问题,提出了一种基于K-means和hac算法的用电负荷二次聚类的方法,并进行了实例应用分析,结果表明,该方法是一种对用户用电模式快速识别的有效方法,能够减少人力物力的投入,为今后业务领域进... 详细信息

针对电力企业中大用户用电模式识别手工为主的问题,提出了一种基于K-means和hac算法的用电负荷二次聚类的方法,并进行了实例应用分析,结果表明,该方法是一种对用户用电模式快速识别的有效方法,能够减少人力物力的投入,为今后业务领域进一步分析提供了重要的手段。

关键词：电力负荷 K-means算法 hac算法用电模式聚类分析

来源：评论

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