基于模糊聚类和自适应神经模糊推理的MPPT研究

针对光伏系统最大功率点跟踪过程中电导增量法和模糊控制法存在的不足,结合模糊聚类和自适应神经模糊推理系统提出一种新型MPPT算法,对实测数据模糊聚类后,提取模糊控制规则,确定隶属函数,通过神经网络训练生成模糊推理系统。仿真结果表明,该算法能够实现对最大功率点的快速跟踪,对环境变化的抗干扰能力强,控制效果良好,具有一定的应用价值。     

关联规则的数据挖掘在图书馆系统中的应用

关联规则的数据挖掘是近年来兴起的一种信息资源开发与数据处理技术,在图书馆管理系统中的应用,可以优化图书馆馆藏布置和信息资源管理效率,提高图书馆服务能力,满足读者多样化和个性化需要。文章从关联规则的数据挖掘基本原理入手,结合Apriori算法,简要分析了数据挖掘在图书馆管理系统中的应用,并利用数据挖掘结果辅助图书馆管理和教师教学。     

异构化能量分解分析Ni2CO5的(18，18)与(18，16)构型竞争

本文研究了中性Ni₂CO₅配合物的势能图,发现一个C_2v双桥羰基新构型,与以前报道的三羰基桥联的D_3h构型竞争Ni₂CO₅的基态结构. 尽管三桥式异构体拥有更有利的(18,18)电子构型,即双金属中心都满足18电子规则,中性的Ni₂CO₅$配合物更倾向于(18,16)电子结构的双桥式几何. 异构化能量分解分析表明,这样的结构优选是静电作用和轨道相互作用极大化的结果.     

深亚微米标准单元库的可制造性设计

针对亚波长光刻条件下标准单元设计中可能遇到的与物理设计相关的可制造性问题,提出了新的工艺规则和解决方法设计标准单元库.使用分辨率增强技术和光刻模拟仿真,以边缘放置错误值、关键尺寸和版图面积作为评价标准.实例表明,新的工艺规则和方法与生产厂家默认规则相比,在芯片设计初始阶段能够提高产品成品率,有利于缩短设计周期,增强芯片的市场竞争力.基于改进后的0.18 μm工艺规则,完成标准单元库的可制造性设计工作,具有良好的应用前景.     

油/水界面张力的影响因素及无机盐对油水铺展的影响

讨论不同有机相与水形成的油/水界面处水/气、油/气及油/水3个界面张力的影响因素及相对大小。重点讨论了加入无机盐对作用于透镜状油滴上的3个界面张力的影响,总结出基本的规律并进行了实验验证。     

基于小波包变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于小波包变换的融合算法。该算法先对源图像进行小波包分解,得到低频分量和各带通方向子带分量,并对不同分量采用不同的融合规则进行融合处理,得到各融合系数,然后经小波包重构获得融合图像。该方法可提取源图像细节信息,取得较好的融合效果。     

基于区域最大相似度的快速图像分割算法

针对基于区域最大相似度图像分割(MSRM)算法中利 用颜色直方图描述符计算相邻区域之间相似度存 在着计算量大和描述能力的不足,提出改用基于局部二值模式(LBP)纹理描述符计 算相邻区域相似度的改进MSRM(IMSRM)算法。LBP描述符通过对像素点之间局 部微结构进行编码实 现了对其空间关系的描述,有效提高了对区域特征的描述能力,并且所获得的特征矢量维数 远小于颜色直 方图,区域之间的相似度计算效率大幅度得到提高。与MSRM算法对比实验表明,IMSRM算法 可以从各种复杂背景中有效提取待分割对象的轮廓,所提取的轮廓边缘细节上更优,算法执 行效率能够提高50%左右。     

WSN网络中一种新的关联规则数据挖掘算法

在无线传感器网络（WSN）中,传感器关联规则在很多方面有着重要作用。但是大部分关联规则的数据挖掘算法都要求获取传感器节点的行为数据。同时,将这些数据传输到sink节点,并且由sink节点创建传感器数据库,并应用不同的算法从传感器数据库来发现关联规则。本文则提出了一个网络内部机制来查找频繁项集。因此,节点只发送传感器频繁模式到sink节点,而不是节点整个活动集,从而节省sink节点开销。     

C程序隐式规则自动提取与反例检测

提出一种通用且高效的隐式规则自动提取与反例检测方法,使用频繁闭合项集挖掘技术挖掘包含多种程序元素的编程模式,然后由编程模式产生编程规则;引入正序规则的概念,以避免从同一个编程模式中产生多个冗余规则.在此基础上,提出一种高效的反例检测算法检测违反规则的程序片段.实验结果表明,该方法能够自动提取程序中存在的隐式编程规则,并快速有效地检测违反规则的反例.     

基于双向关联规则的网络消费者偏好挖掘研究

通过分析电子商务网站的 Web 服务器日志提取网络消费者的商品浏览行为信息,利用消费者的浏览频率、浏览时间、链接路径数及路径深度估计商品对网络消费者当前浏览期间偏好的影响权重.结合双向关联规则理论和 Apriori 算法挖掘具有相互依赖关系的商品,找出网络消费者的商品偏好浏览路径,根据消费者当前的浏览行为发现其可能感兴趣的商品,并进一步计算消费者对商品的偏好程度.最后利用自主开发的旅游电子商务网站的Web 日志数据进行仿真实验,挖掘网络消费者的旅游偏好.实验结果表明,在相同的实验条件下,与基于关联规则的偏好挖掘方法相比,基于双向关联规则的偏好挖掘方法的推荐精度增加,推荐覆盖率扩大.