基于三支决策的灰色可能度聚类方法及应用

针对经典的灰色可能度聚类评估模型难以判定决策对象的灰类归属和过度聚类等问题,利用三支决策的思想和方法,通过引入三支灰类的概念描述决策对象和灰类之间的不确定聚类关系;将其代替灰色定权聚类中的灰类和严格的聚类关系,构建基于三支决策的灰色可能度聚类方法,并采用决策粗糙集中的贝叶斯推理确定聚类阈值;最后,以案例验证所提方法的有效性和合理性。结果表明:本文所构建的模型是经典灰色可能度聚类评估模型的拓展和泛化,可以有效避免过度聚类,降低决策风险,提高聚类可靠性。     

胶凝砂砾石纳米压痕试验及系统聚类法界面过渡区的研究

针对胶凝砂砾石材料微观力学性能的研究成果较少的问题,以及胶凝砂砾石材料界面过渡区的存在性问题,提出了胶凝砂砾石不同相的确定方法以及界面过渡区尺寸的确定方法．结合纳米压痕试验,绘制微观力学性能图像,采用系统聚类法对测试矩阵内的测试点进行分类．在试验阶段,考虑到胶凝砂砾石的材料特性,完善了“30-2-30”测试制度,通过荷载-深度曲线结合Oliver-Pharr方法求出胶凝材料硬度H为0.18 GPa,折合模量Er为13.13 GPa,砂砾石材料硬度H为8.60 GPa,折合模量Er为84.56 GPa．在计算阶段,采用系统聚类法确定界面过渡区范围,确定其尺寸约为18μm.     

电感耦合等离子体质谱法建立银耳元素指纹图谱及产地判别

摘要：采用电感耦合等离子体质谱法同时测定银耳中19种元素,对各元素测定结果进行标准化后作图,建立两种银耳的元素指纹图谱并进行聚类分析,从而实现产地鉴别。用电感耦合等离子体质谱仪同时测定银耳中19种元素,线性范围为0.1～500μg/L,相关系数不小于0.999 0,检出限为0.000 1～0.086 0 mg/kg,测定值的相对标准偏差为0.38%～12.8%(n=6),加标回收率为90.3%～111.5%。该方法简便、快速,利用不同产地银耳中元素含量的差异建立元素指纹图谱,可用于银耳地理标志产品的产地鉴别。     

分子构象聚类中的K-means密度峰值搜索算法

分子构象的聚类是搜索分子动力学模拟轨迹中代表构象的主要方法。 它是分析复杂构象改变或分子间相互作用机制的关键步骤. 作为一种基于密度的聚类算法,密度峰值搜索算法因其聚类的准确度而被应用于分子聚类过程中. 但随着模拟时长的增长,密度峰值搜索算法较低的计算效率限制了其应用的可能. 本文提出K-means密度峰值搜索算法的聚类算法,它是密度峰值搜索算法在计算效率方面的一个扩展版本,用于解决密度峰值搜索算法中巨大的资源消耗问题. 在K-means密度峰值搜索算法中,首先,通过高效的聚类算法(例如K-means)进行初始聚类,得到的聚类中心被定义为具有权重的典型点. 然后,对加权的典型点通过密度峰值搜索算法实现二次聚类,并细化点为核心点、边界点、加细光晕点. 在与密度峰值搜索算法具有相似的精度的同时,计算复杂度由O(n²)降至O(n). 通过二面角,二级结构,关联图描述的分子构象,将KFDP用于多个模拟轨迹的聚类过程中. 并通过与K-means聚类算法,DBSCAN聚类算法的比较结果,验证了K-means密度峰值搜索算法的优势.     

Edge-Weighted Centroidal Voronoi Tessellations

<正>Most existing applications of centroidal Voronoi tessellations(CVTs) lack consideration of the length of the cluster boundaries.In this paper we propose a new model and algorithms to produce segmentations which would minimize the total energy—a sum of the classic CVT energy and the weighted length of cluster boundaries.To distinguish it with the classic CVTs,we call it an Edge-Weighted CVT(EWCVT).The concept of EWCVT is expected to build a mathematical base for all CVT related data classifications with requirement of smoothness of the cluster boundaries.The EWCVT method is easy in implementation,fast in computation,and natural for any number of clusters.     

应用数据挖掘的束流状态描述建模

聚类分析是描述数据群体特征的有效方法.然而,随着挖掘数据库规模的增大,评分函数极值搜索是计算复杂度很高的问题.文中提出了一种新的算法,并将其运用到束流状态描述建模中.试验结果表明,该算法快速有效.同时,重复性是电子储存环的重要指标,聚类模型可作为机器研究和决策的依据,具有指导意义.     

基于梯度聚类离散思想的磁流变抛光自适应轨迹

针对磁流变抛光过程中抛光轨迹会引入迭代误差的问题,设计了步长和行距随光学表面梯度自适应变化的光栅线抛光轨迹。首先根据光学元件的表面误差分布,利用标准五点法获得面形各点的梯度值,再基于聚类离散思想将所有面形点根据梯度值大小进行了归类,从而得到轨迹步长和行距随面形误差变化的自适应轨迹。在自研的磁流变加工机床上进行了实验研究,将一块直径50 mm的微晶玻璃,从峰谷值为65 nm、均方根值为12 nm收敛到峰谷值为21 nm、均方根值为2.5 nm,并且在加工后的表面功率谱密度曲线上没有出现明显的尖峰误差。实验结果表明,这种自适应轨迹能有效抑制中高频误差。