基于扫描线种子填充的二值图像聚类算法

提出了一种基于扫描线种子填充的二值图像快速聚类算法 .该算法步骤为 :对二值图像进行扫描 ,如果检测到了目标点 ,则将该点作为新的聚类的种子 ,将该种子扩展到整个目标区域 ,形成一个包含目标区域的聚类 .该算法的特点为 :只需一次扫描即可动态生成所有聚类 ,聚类总数动态生成 ,每一时刻只有一个聚类被处理 ,可提前进行一些后续处理 ,算法描述简单 ,易于编程实现 .     

交通控制子区划分方法研究

交通控制子区划分主要将相邻的众多交叉口划分为若干个交通子区进行干线协调控制,可有效缓解交通拥堵现象,但现有方法划分出的交通子区无法满足实际协调控制的准确性与鲁棒性。为解决这一难题,结合当前流行的划分技术,考虑4个影响因素:信号交叉口间距、交通流量、周期、通行能力,建立模糊C均值聚类划分方法,再通过实例,借助Vissim仿真软件,验证方法的适用性与可行性。Vissim仿真结果表明:与传统协调控制方法相比,方法可使系统车均延误时间减少27%,协调相位行车时间减少20%。     

基于混沌-量子粒子群的分簇路由算法

针对粒子群分簇路由优化算法存在的收敛速度慢、 易陷入局部最优等问题, 提出一种混沌-量子粒子群 的双子粒子群分簇路由算法。 该算法以簇头的能量、 簇头与汇聚节点的距离以及与簇内成员节点的距离构造 最优簇头的代价函数, 主粒子群利用混沌粒子群寻优, 辅粒子群利用量子粒子群寻优, 加入量子波动理论, 使 算法具有较好的全局收敛性。 双子粒子群采用收敛速度快的凹函数递减策略优化权重。 仿真结果验证了该算 法可使无线传感网络节点能量消耗均衡化, 显著延长网络生命周期, 与 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议、 PSO-C(Cluster setup using Particle Swarm Optimization algorithm)协议相比生命周期分别延长了 80. 1%和 41. 4%。     

基于灰色聚类的本科生生源质量评价研究

选取合肥工业大学2018年新生录取数据,确立生源结构、录取成绩以及录取志愿3部分为生源质量评价体系的关键指标.提出了基于灰色聚类的本科生生源质量评价模型,设计并实现了基于白化权函数和不同聚类指标权重的灰色聚类的计算算法,总结归纳了影响高校生源质量的相关因素.研究表明:高校生源质量及招生模式改革面对高考招生制度改革和"双一流"建设目标带来的新挑战和新机遇,合肥工业大学加强学校内涵建设和特色发展,创建一流本科教育,提高人才培养质量是关键.     

基于趋势特征聚类的多元相似时间序列的提取

历史相似时间序列的提取在数据挖掘、工业故障检测以及故障根源分析等领域应用非常广泛。针对工业报警系统中异常根源分析方法存在的问题,提出了一种基于趋势特征聚类的多元相似时间序列的提取方法,可以有效地辅助现场工作人员分析关键变量发生异常变化的根源。首先对多元时间序列进行分段线性表示,获得变量的趋势特征信息;然后采用基于密度峰值聚类分析算法对获得的趋势特征在高维空间中聚类,从而实现历史数据的相似性提取;最后可根据关联变量的幅值变化量分析导致主变量发生异常变化的根源变量。数值仿真和实际工业数据案例验证了所提方法的有效性。     

基于灰色聚类法的扎龙湿地水环境质量综合评价

湿地水环境系统是一个灰色系统.将灰色聚类法应用到湿地水环境质量评价中,建立了一套比较完善、适合于湿地的水环境质量评价体系.以地表水环境质量标准GB 3838-2002为依据,污染程度共分为5个等级.利用白化权函数描述水质分级界限,利用倒数法确定聚类权,构建了综合评判灰色数学模型,并运用此模型对扎龙湿地水环境质量进行评价与分析.评价结果证实,无论是空间上还是时间系列上,扎龙湿地水环境污染都比较严重.这种污染主要是由缺水型污染、超标型污染和内源型污染三者共同作用而形成的,其中缺水是主导因素.     

基于复杂网络理论的沪深A股分析

根据复杂网络理论,从一个新的角度分析沪深A股.对沪深A股构建复杂网络,计算网络的集聚系数和吸引率,得到不同行业的聚合强度及其对A股市场股价波动的影响程度.计算结果表明,金融股内部的聚合强度最大,行业内部股价波动更容易传播,股价波动对中国A股市场股价的波动影响最大.     

基于马尔可夫链和模糊聚类的电力系统短期负荷预测

提出一种马尔可夫链和模糊聚类相结合的预测方法,针对时间序列中出现的各种随机现象,分别建立数学模型.对样本所属状态采用模糊划分,使分类更符合实际情况;利用马尔可夫链对研究对象做状态分析,根据状态转移进行预测.该方法在电力系统负荷预测中使用,提高了算法的全局最优性能.在时间序列呈现较强的随机性时,本算法具有明显的优越性.仿真结果表明,对于各种扰动因素,预测误差可控制在3.5%以内.     

水轮发电机组故障诊断模糊专家系统研究

针对水轮发电机组故障原因与症兆之间的复杂关系,充分利用综合监测数据和领域专家的经验知识,采用数据驱动和基于知识的目标驱动控制的正反向推理方法进行诊断.研究了基于数据库管理系统的模糊知识库设计,为知识库的建立、维护、扩充和完善提供了一种实用方法.研究了模糊推理算法,以加权模糊推理进行多种信息的融合,解决了故障诊断中不确定性问题的求解.建立了水轮发电机组故障诊断模糊专家系统.诊断实例结果表明,该系统推理效率高,可信度好,满足了水轮机组故障诊断的有效性和实用性要求.     

中英双语混合语音识别研究

介绍了针对歌曲检索中出现的中英混合现象所开发的中英双语识别系统。在双语混合语音识别中,主要面临的2个问题：①在保证双语识别率的前提下控制系统的复杂度;②有效处理插入语中原用语引起的非母语口音现象。为了解决双语混合现象以及减少统计建模所需的数据量,通过音素混合聚类方法建立起一个统一的双语识别系统。在聚类算法中,提出了一种新型基于混淆矩阵的两遍音素聚类算法（TCM）,并将该方法与基于声学似然度准则的聚类方法进行了比较。实验结果表明：利用TCM进行音素聚类的识别性能优于基于声学似然度音素聚类的性能,最终得到的中英双语识别系统在纯英文测试集上的短语错误率（PER）相对基线单英文识别系统下降7.19%;在双语混合测试集上PER相对基线混合模型下降13.78%;同时在纯中文测试集上保持了基线单中文识别系统的性能。