基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估

针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提出的多元精细复合多尺度波动散布熵算法来获取多通道监测数据的多尺度状态特征,并将累积和检验算法与欧氏距离矩阵测度方法相结合,用于定量衡量基准样本与待分析样本间的差异,从而实现变桨轴承退化状态评估。风电机组变桨轴承全寿命周期加速疲劳实验验证结果表明:该模型能够及时捕捉到变桨轴承的初始退化时刻并且准确跟踪整个退化过程。

基于欧氏距离的胎儿监护仪数据异常检测方法

为满足医院对胎儿监护仪数据异常检测的准确性需求,提出基于欧氏距离的医院胎儿监护仪数据异常检测方法。根据医院胎儿监护仪数据异常检测方法,应用超声多普勒检测仪采集胎儿心率信号数据,采用基于自适应滤波的胎儿心率信号去噪方法去除所采集胎儿心率信号噪声成分,将去噪后的胎儿心率信号作为基于欧氏距离法的胎儿心率信号异常识别方法的识别样本,结合欧氏距离法与强分类器,分析去噪后胎儿心率信号与正常胎儿心率信号的虚拟正弦曲线欧氏距离是否大于整定的欧氏距离阈值,将大于阈值的胎儿心率信号样本分类诊断为异常监护数据。该方法通过医院胎儿监护仪采集的胎儿心率信息准确,且异常检测结果有效可信。

基于欧氏距离聚合算法模型的仓库配货行走路径研究

在新零售的供应链体系中,仓储物流对运营成本和效率有着至关重要的作用,分拣配货又是仓储流程的关键环节。鉴于仓库货架相对固定,提高仓库配货效率问题即可转化为拣货路径优化问题。文章基于欧式距离聚合分析模型,根据订单明细商品所对应库位的拣货顺序对订单进行数据抽象和定义,将批次路径聚合寻优的复杂问题转化为一个对二维空间点聚类的简单问题,以此快速求取仓库配货作业中拣货员最优行走路径,提高配货作业效率。

基于CUSUM和加权欧氏距离的电器分析监测装置设计

针对当前高精度的负荷识别算法复杂度高,难以实现低成本电器监测装置,以及单一依据稳态特征难以实现高精度电器识别问题,本文设计了一款基于CUSUM和加权欧氏距离的低成本电器分析监测装置。该装置通过采样电路采集电器工作状态的电参数特征,以稳态有功功率、无功功率和暂态功率过冲幅度建立三维电器特征库,利用改进的CUSUM控制图实现具有过冲幅度检测功能的电器投切事件检测,通过特征加权的欧氏距离模型完成电器工作状态识别。实验结果表明,本文设计的监测装置平均电器识别准确率高达97.3%,验证了设计方案的可行性。

基于LOF与欧氏距离的液态危化品安全鹤位分配方法

为保障液态危化品装卸过程中的生产安全,引入基于局部异常因子(LOF)与欧氏距离进行安全鹤位分配。首先通过使用LOF计算空位点局部离群程度,再计算空位点与出口间的欧氏距离,采用模糊量化法对得到的2个指标进行无量纲化处理,将2个结果加权计算后生成最终的综合评价指标。针对装卸区域建立坐标系,通过鹤位分配算法评估候选鹤位的安全程度,依照候选鹤位的综合评价得分结果,选取当前轮次得分最高的鹤位作为最终分配结果。同时根据鹤位实时作业进行迭代优化计算,实现安全鹤位分配。实验结果表明,基于LOF与欧氏距离的安全鹤位分配算法可以同时保证作业鹤位的相对较大安全间隔和相对较短避险距离。通过多轮次候选鹤位点选取,装卸安全性得到改善。

基于改进加权欧氏距离的光谱反射率重建样本选择方法研究

获取物体的光谱反射率是准确再现物体在各种光照条件下真实颜色的关键保证,这对纺织服装、出版印刷、网络电商、远程医疗等对颜色有较高要求的行业有重要作用。光谱反射率重建的目的是利用训练样本建立数码相机等通用设备所获取的RGB三色值和光谱反射率高维向量间的映射关系,从而避免使用分光光度计等专业设备所带来的成本高、操作复杂、分辨率低等问题。训练样本的选择是影响光谱反射率重建算法效果的重要因素。从物理角度看,光谱反射率是一条关于波长的光滑曲线,光谱反射率向量最大的相关性特征就是其光滑性,因此,训练样本的选择应同时考虑空间距离和形状的相似性。针对局部学习方法中局部样本选择问题,提出一种能同时考虑光谱反射率向量形状相似和空间距离相近的更加有效的训练样本选取方法,以提高光谱反射率重建的精度。该方法利用待测样本与训练样本之间的加权欧氏距离与向量夹角距离结合后赋予不同权重作为相似性度量,根据样本容量动态地选出相似度较高的样本。实验以孟赛尔半光泽数据集(munsell matte)为样本集,基于伪逆法进行光谱反射率重建,以光谱均方根误差和色差为评价指标,与加权欧氏距离方法从样本选择的有效性和重构精度两方面进行比较。实验结果表明,基于改进加权欧氏距离的样本选择,能够在保证均方误差最小的条件下,显著降低色度误差,同时添加不同噪声水平后,文中方法的均方根误差和平均色差依旧保持最小,该方法能够更好地利用局部样本的信息,而且具有较好的抗干扰能力,可以有效地提高光谱反射率重建的实际应用效果,进而为颜色的真实再现提供保障。

基于欧氏距离最小化的非常规工况空调水系统运行关联准则研究

对某地铁空调系统进行了模拟,获得大量运行数据,利用关联准则数据挖掘方法对运行数据进行挖掘,得到了能够指导空调系统高效运行的关联准则。对于未能挖掘得到关联准则的部分工况(非常规工况),提出了一种基于欧氏距离最小化的方法,对中央空调水系统运行的非常规工况进行了关联准则补充,并以两种非常规工况为例进行对比分析。两应用实例中采用从近到远的三个欧氏距离补充的关联准则对系统进行模拟运行。两实例的系统能效分别为5.72、5.63、5.46与5.71、5.53、5.04。与相对应的既有模式能效相比,最高能效分别提升了1.4与1.7。结果表明采用最小欧氏距离补充的空调水系统运行关联准则能够很好地保证空调系统高效运行。

基于欧氏距离曲线特征参数获取的金银花花期识别研究

金银花花期与其成分联系紧密,是影响金银花销售的重要因素。目前金银花花期主要依靠人工辨识,容易造成工作量大、效率低,缺乏客观标准等问题,简单、高效地自动化精确识别技术亟待开发。为此,在获取金银花照片的基础上,提出了基于欧氏距离检测算法的金银花花期筛分新方法。该思路首先对原图使用中值滤波,增强图片对比度、强化照片细节、减少噪音,使用pythonCV2库对图像进行灰度化和二值化的处理,对处理后的图片分别提取花梗处与花体的边缘信息,从而获得轮廓坐标及花梗坐标。然后,以花梗坐标为起点,顺时针依次计算与花体边界各个坐标的欧氏距离,从而绘制欧氏距离曲线图。通过观察欧氏距离曲线的走势、波峰个数以及曲线起伏次数,即可判断金银花花期。最后测试数据表明,金银花形态识别的准确率约为98.5%,并且该方法简单、快速、准确率高,具有潜在应用价值。

欧氏距离变换光栅扫描算法的改进及扩展

提出了一种新的欧氏距离变换算法,该算法是对原有的欧氏距离变换算法中光栅扫描算法的一种改进.和光栅扫描算法一样,该算法以8邻域为模板,通过顺序和逆序两次扫描实现欧氏距离变换,不同的是该算法在信息传递的时候用了最近目标点的行列号,而不是与最近目标点行列号的差异,通过这些行列号不仅可以轻松实现欧氏距离变换,而且扩展后还可以用于加权欧氏距离变换、全形态图形加权Voronoi图的生成.通过实验证明该算法简单、快速、易于实现,且其精度可以通过邻域模板和栅格单元大小加以控制.

三维完全欧氏距离变换的改进算法

三维欧氏距离变换是对由黑白像素构成的三维二值图像中所有像素找出其到最近黑色像素的欧氏距离。在对现有三维欧氏距离变换算法进行深入研究的基础上,充分利用二维欧氏距离变换的结果,进一步减少参与距离计算和比较的黑点个数,进而提出了三维完全欧氏距离变换的改进算法。整个算法的时间复杂度为O((n3log n)/φ(n))。并将该改进算法应用于海底污染源的扩散分析,取得了较好的效果。

图像欧氏距离在人脸识别中的应用研究

图像欧氏距离可以嵌入到许多传统的图像分类识别算法中,该嵌入是通过对原始图像的线性变换来实现的,给出了一种基于数据场的图像线性变换方法,将其应用到图像欧氏距离中。实验结果表明,基于数据场的线性变换方法是一种可行的图像线性变换方法,该方法可以完成大尺度图像的线性变换,方便地将图像欧氏距离嵌入到传统人脸识别算法中。

模糊评判与欧氏距离法在烟叶化学成分评价中的应用

为了合理地评价烟叶化学指标,以江苏中烟云南烟叶基地(A,B和C)的不同品种烤烟(云烟87、K326、云烟97和云烟85)B2F,C3F,X2F等级烟叶的9项化学指标(烟碱、总糖、还原糖、总氮、钾、氯、糖碱比、氮碱比、钾氯比)为研究对象,利用模糊评判法对烟叶可用性进行了分析,并应用欧氏距离法比较了烟叶化学指标与津巴布韦烤烟的相似性。结果表明:①烟叶烟碱(2.29%)、氯(0.37%)、总氮(2.85%)以及钾氯比平均值(5.74)处于适宜水平,其他5项化学指标的平均值偏高或偏低;②烤烟化学指标总体质量水平接近中等,烟叶化学可用性指数平均值为0.58;③烟叶化学指标与对应部位津巴布韦烤烟具有中等相似性,B烟区各等级烟叶的相似程度最低;④不同品种B2F与X2F等级烟叶的相似距离系数平均值以云烟87最大,C3F等级烟叶以K326最大;⑤化学可用性指数与相似距离系数相关性达到显著相关水平,2种方法研究烤烟烟叶品质具有一定的相容性。

基于图像欧氏距离的高光谱图像流形降维算法

提出两种基于图像欧氏距离的非线性降维方法.该方法利用高光谱图像物理特性,将图像欧氏距离引入到传统的流形降维算法中.与其它应用于高光谱图像的降维算法相比,该算法具有诸多优点.图像欧氏距离的引入,在考虑高光谱图像本身的空间关系的同时,很好地保持了数据点之间的局部特性,可以实现有效地去除原始数据集光谱维和空间维的冗余信息.实际高光谱数据的实验结果表明,该算法应用于高光谱图像分类时,与其它常见的方法相比具有更高的分类精度.

基于边界跟踪的快速欧氏距离变换算法

提出了一种基于边界跟踪、剥离的快速二维欧氏距离变换算法.从目标区域的最外层边界开始,自外向内、逐层对目标区域进行边界跟踪、剥离,直至目标区域为空.每跟踪到一个边界像素点,即根据其邻域像素所传递的最短距离信息来计算与最近背景像素间的欧氏距离,并利用一个链表结构来完成对已经过距离变换的像素点的距离更新,以解决距离传递的路径可能改变的问题.实验结果表明,该算法能够得到准确的欧氏距离,并且算法时间不到3×3倒角近似欧氏距离变换算法的2倍,比基于桶排序的欧氏距离变换算法快几十至上千倍.

基于欧氏距离分析的电力变压器绕组变形程度与类型的诊断方法

频率响应分析法是检测电力变压器绕组变形的常用诊断方法之一。近年来,频率响应分析法的检测流程趋向标准化,但寻求合适的算法对频响曲线数据进行量化分析仍需深入研究。文中将频响曲线数据的量化分析看作一个概率分类问题,提出了应用欧氏距离分析诊断变压器绕组变形程度和类型的新方法。研究结果表明,欧氏距离分析能够有效地对变压器绕组变形程度进行诊断,且与先前研究提出的数学指数方法相比,该方法对变形程度的诊断结果具有更高的线性度。同时,在检测频段分段后获取子频段的欧氏距离分布的基础上,计算得到了子频段欧氏距离的最大值与最小值的比值,该比值能够有效地对绕组变形类型进行诊断。研究结果对频响曲线数据量化分析具有一定的参考价值。

基于围线追踪的完全欧氏距离变换算法

本文以吴立德等1996年文中提出的基于边过程的围线追踪算法为出发点，设计并实现了一个在二值图像中进行完全欧氏距离变换的算法．算法首先求出二值图像的围线，然后沿围线从近向远扩展地计算欧氏距离．算法能够计算精确的欧氏距离．对算法的时间和空间需求进行了简要的分析，讨论了算法的一些有关性质，并给出了实现程序运行中得到的一些实验数据．结果表明算法在多数情况下能够运行快，占用内存少，有较好的自适应性，因此有较好的实际应用前景．

利用欧氏距离函数评估海河流域暴雨灾害

考虑气象数据的特点和灾后评估的时效性,针对暴雨灾害的平均降水强度、最大降水影响范围、持续时间,利用欧氏距离等数学方法,研究了海河流域暴雨灾害的气象评估模型。利用该评估模型对1960-2008年间的海河流域暴雨进行了评估,结果表明,等级划分合理,所评估的暴雨气象等级级别与海河流域历史上对应的洪灾事件影响程度非常吻合。

一种基于加权欧氏距离聚类方法的研究

聚类分析中最常用的距离度量方法是欧氏距离。针对传统的基于欧氏距离计算相似度的不足,提出了一种在领域知识未知的情况下基于加权欧氏距离的计算方法,并对此进行了分析与研究。实验证明,该方法不仅在一定程度上克服了欧氏距离的缺陷,而且能够提高聚类质量,优化聚类性能。

利用水系沉积物地球化学数据判别浅覆盖区岩性与构造——欧氏距离法

针对浅覆盖区地质调查困难,缺少可对比已知资料的实际问题,这里以大兴安岭阿龙山地区1:250000水系沉积物资料为例,给出了浅覆盖区岩性和构造识别的一种方法。该方法依据水系沉积物对原岩的继承性,以不同岩性所对应的典型土壤为已知样品,采用欧氏距离作为分类指标,将研究区划分为不同的岩性类。得到的区域地球化学分类图反映了一定的岩性分布及构造特点,为区域地质调查提供了线索。

改进的基于欧氏距离测度网格模型体素化算法

在基于到网格多边形表面的法矢量函数作为距离标准的体素化算法的基础上 ,提出以多边形面的最小包围盒作为计算单元 ,以欧式距离作为测度实现网格模型的体素化 ,极大地提高了计算速度 ,使得只能在图形工作站上实现的算法在微机平台上得以实现 针对通常采用Flooding操作判断内外体素、但应用于存在封闭空腔的模型时将会产生错误的情况 。