基于密度峰值聚类的宽角域散射中心聚类

宽角域合成孔径雷达(wide-angle synthetic aperture radar,WA-SAR)有着更广泛的角度覆盖范围,基于此得到的宽角域散射中心(wide-angle scattering centers,WA-SCs)包含了目标物体更加丰富的电磁散射特征,这对雷达的目标建模、目标识别等有着重要的意义。为了克服WA-SCs数据维度高、所含信息复杂的特点,并从中提取出所需的目标物体特征,采取密度峰值聚类(density peak clustering,DPC)算法研究WA-SCs。基于SLICY模型数据,从聚类内部评价指标、聚类可视化和算法自动化程度3个方面,将本文算法与经典的K-means、DBSCAN和MeanShift算法进行了对比实验。结果表明,DPC算法具有自动化程度高、高维数据适应性强、聚类精度高等优点,有望为后续的一系列基于WA-SCs的目标建模、目标识别等工作提供技术支撑。

基于共享最近邻的自适应密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法(DPC)是一种简单高效的无监督聚类算法,该算法虽能自动发现簇中心,实现任意形状数据的高效聚类,但依然存在一些缺陷。针对密度峰值聚类算法在定义相关度量值时未考虑数据的位置信息、聚类中心数目需要人工预先设定且分配样本点时易出现连锁反应这3个缺陷,提出一种基于共享最近邻的自适应密度峰值聚类算法。首先,利用共享最近邻重新定义局部密度等度量值,充分考虑了数据分布的局部特点,使样本点的空间分布特征得以更好地体现;其次,通过引入密度衰减现象让样本点自动聚集成微簇,实现了簇个数自适应确定和簇中心自适应选取;最后,提出一种两阶段的分配方法,先将微簇合并形成簇的主干部分,再用上一步分配好的簇主干指导剩余点的分配,避免了链式反应的发生。在二维合成数据集以及UCI数据集上的实现表明,相较于经典的密度峰值聚类算法及近年来对其提出的改进算法,在大多数情况下,所提算法表现出更优异的性能。

自适应引力密度峰值聚类优化算法

针对密度峰值聚类(Density Peak Clustering,DPC)算法对截断距离的取值较为敏感,密度度量标准不统一且人为选取聚类中心存在主观性的问题,提出了一种自适应引力密度峰值聚类优化(Optimized Adaptive Gravitational Density Peak Clustering Algorithm,OAGDPC)算法。首先采用模糊加权K-近邻技术(Fuzzy Weighted KNearest Neighbors Density Peak Clustering,FKNN-DPC)重新定义了局部密度,统一了密度度量的标准;然后提出一种自适应选择聚类中心的策略,结合基于引力的密度峰值(Gravitational Density Peak Clustering,GDPC)算法中牛顿万有引力定律与DPC算法的参数映射,使用引力类比距离,并设置综合考虑局部密度和引力的决策参数,依据决策参数降序折线图的顶角变化自适应确定聚类中心;最后聚集非中心点并识别异常点。实验选取DPC、GDPC、FKNN-DPC和OAGDPC在人工和UCI数据集上进行测试,结果表明,OAGDPC算法在各数据集上都有良好的表现,特别在聚类结果准确性、自适应能力、鲁棒性方面相对于对比算法具有明显优势。

数据中心储能型不间断电源系统及其控制技术

随着互联网数据中心IDC的快速发展,为其配备的不间断电源系统UPS规模越来越大,由于UPS的电池系统只有在少数的停电时段应用,造成了大量的资源闲置。在保证备电的前提下,充分挖掘UPS中电池系统的储能功能,是一种经济高效的储能形式。在常规UPS的基础上,提出了储能型不间断电源系统(energy storage type of UPS,EUPS)的实现架构,EUPS多种“备电+储能”应用功能的控制策略,以及EUPS参与电网多场景调节的协调控制策略。最后,基于建成的EUPS示范系统,验证了所提的EUPS系统架构和控制策略的有效性。

某大型数据中心削峰填谷水蓄冷空调系统控制逻辑简析

数据中心通常采用闭式或开式蓄冷罐,确保在冷源切换或市电中断过程中,可以应急提供数据中心全部冷负荷需求,此种情况下蓄冷罐的容量相对较小;而本文搭建的水蓄冷空调系统设计方案,蓄冷罐容量除了考虑应急蓄冷外,同时考虑在峰谷电价不同的波段进行蓄冷、释冷,节省制冷系统运行费用,还可以满足制冷系统的冷却水补水需求,此种情况下蓄冷罐容量相对较大、控制逻辑更为复杂,可为其他数据中心蓄冷设计提供参考。

数据中心余热回收系统分析与工程案例探讨

随双碳目标提出,节能降耗成为各大数据中心在规划初期重点考虑因素之一。数据中心中IT设备废热具有不间断、变化幅度较小等特点,合理的余热回收技术可有明显的节能效果,减少碳排放。针对数据中心常用的制冷架构,通过结合北方某数据中心工程案例,对余热回收系统的节能性和设计要点进行了分析。

基于变电站资源共享的边缘数据中心融合设计研究

随着国家“新基建”战略的持续推进,数据中心作为数字经济运行的基石和枢纽,其空间利用效率和设备升级仍面临着巨大挑战。深入探讨了已建35 kV及以上变电站转型为边缘数据中心的可行性。综合考虑变电站建筑、供配电、电气、暖通、给排水系统等多个维度情况,确定变电站数据中心设计标准等级,完成了变电站与数据中心融合的设计方案研究。最后借助实际案例,深入剖析了变电站与数据中心融合设计的核心要点以及可能遇到的挑战和解决策略。

基于改进密度峰值算法的轨迹聚类

为解决用户群体移动轨迹划分和密度峰值聚类算法自身局限性的问题,以校园轨迹为对象,考虑时间和位置语义信息层面的信息,建立网络用户间的相似性度量模型,提出一种基于共享近邻贡献度的密度峰值聚类算法(density peak clustering based on shared nearest neighbor contribution,SNNC-DPC),结合信息熵理论,通过最小化局部密度熵自适应选择截断距离;在局部密度计算上,利用共享近邻贡献度重新计算局部密度,更加全面地反映数据分布的特性;采用非线性变换方法选取决策值,解决聚类中心选取困难且方法单一的问题。在真实校园轨迹数据集上实验,验证了改进算法的有效性。

基于RANSAC和三维谱峰分析的全姿态散射中心建模

全姿态散射中心模型是一种性能优良的光学区复杂目标电磁散射参数化模型。针对传统的基于候选点筛选和聚类的全姿态散射中心建模方法易出现虚假散射中心和遗漏真实散射中心的问题,该文提出了一种基于目标三维空间电磁散射强度场谱峰分析的建模方法。首先,基于目标多视一维散射中心参数,利用随机采样一致性(RANSAC)方法和Parzen窗函数方法估计目标在三维空间中的电磁散射强度场。然后,通过谱峰分析、散射中心关联和多视量测融合,得到全姿态三维散射中心的位置。最后,利用二值形态学处理修正全姿态散射中心的角度可见性,估计全姿态散射中心的散射系数和类型参数。仿真结果表明,该文方法所提取的全姿态散射中心与目标几何结构具有极强的关联性,相较传统方法,在缩减三维散射中心数量的同时提升了模型的表示精度。

Thermoluminescence of BaFCl_xBr_（1－x）：Sm System and Assignment of Their Glow Peaks

Through the study of the thermoluminescence(TL) of BaFClxBr1-x: Sm(0<x<1) system, it is found that former assignment of the glow peaks of BaFX(X = Cl, Br) is plausible. Through detailed study by several methods and techniques, a correct assignment is given in this paper, i.e. the first, second, and third glow peaks of BaFClxBr1-xSm are assigned to F(F-), F(Cl-), F(Br-) centers respectively, and the first andsecond glow peaks of BaFX are assigned to F(F-) and F(X-) centers respectively. This results are confirmed by theoretical consideration. Possible reasons for former plausible assignment are also pointed out here.

湖水源数据中心余热回收系统性能模拟研究——以东江湖大数据产业园为例

为充分利用湖水源数据中心无主机全自然冷却系统的余热、降低废热对自然水体的影响,基于夏热冬冷地区办公建筑动态负荷特性,建立了移峰填谷策略下数据中心水源热泵联合蓄热水箱余热回收系统,与传统风冷热泵供热、水源热泵余热回收系统对比,研究其节能降费潜力。模拟表明:与传统风冷热泵供热相比,水源热泵余热回收供热节能率为46.1%;通过增设蓄热水箱,制定峰谷电价下的运行策略,供热系统节能率提高了41.9%。此外,从冷却水回水侧回收余热有利于提升冷却系统能效,机房送风温度23℃,供水温度17℃时,通过余热回收,冷却系统能耗降低13.1%,机房能源使用效率(power usage effectiveness,PUE)由1.131降至1.111。通过经济性分析发现,相比于风冷热泵供热,水源热泵余热回收全年电费节费率为19.7%,在移峰填谷策略下,与水源热泵余热回收相比节费率进一步提高了64.4%,节能降费效果显著。

信息通信行业的碳排放分析及脱碳关键举措研究

随着数字经济的蓬勃发展,信息通信行业的用能及碳排放逐年快速增长,为信息通信行业按期按量完成碳达峰碳中和目标带来挑战。综合分析信息通信网络的发展现状、趋势、外部挑战等因素,同时面向无线网、数据中心两大场景进行能耗和碳排放的量化测算,研究行业的碳达峰时间、峰值,并提出了行业的碳达峰碳中和路径建议。

自适应截断距离与样本分配的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法中,样本局部密度截断距离需主观选择和样本分配策略的误差扩散问题,提出自适应截断距离和构造流形距离优化样本分配的改进型密度峰值聚类算法。该算法首先使用样本K近邻自适应的选取各点的截断距离,即在样本密度大的点,选用大截断距离,准确选取类簇中心,在样本密度小的点,选用小截断距离,判别离群点。其次对于剩余样本通过样本的连接路径构造流形距离,优化样本分配策略。最后选取人工数据集进行聚类分析算法实验,与传统的密度峰值聚类算法进行实验对比,验证所提改进算法对聚类中心选取和样本分配的准确性。

数据中心水蓄冷削峰填谷应用研究

介绍了水蓄冷削峰填谷在数据中心应用的优势,针对数据中心水蓄冷削峰填谷提出了几点建议,并结合具体案例分析了数据中心应用水蓄冷削峰填谷的可行性和经济性,说明了可在峰谷电价差较高地区的数据中心大力推广水蓄冷削峰填谷技术。

密度峰值聚类算法研究综述

密度峰值聚类(DPC)是一种新提出的基于密度和距离的聚类算法,由于其原理简单,无需迭代和能处理形状数据集等优点,正在数据挖掘领域得到广泛应用。但DPC算法也有着一定的缺陷,如:对截断距离参数敏感,初始聚类中心的选择非自动化,后续标签分配存在链式问题,时间复杂度较高等。文章对DPC算法的研究现状进行了总结与整理,首先介绍了DPC的算法原理和流程;其次,针对DPC算法的不足对DPC算法的优化进行概括和分析,指出了优化算法的核心技术以及优缺点;最后,对DPC算法未来可能面对的挑战和发展趋势进行展望。

基于共享邻域的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法在处理分布不均匀数据集时聚类性能不佳且不能自动确定聚类中心的问题,提出基于共享邻域的密度峰值聚类算法(DPC-SN)。首先,考虑数据点的局部邻域信息和数据点间的相关性,根据共享邻域重新定义局部密度;其次,给出了新的决策阈值作为区分聚类中心和非聚类中心的临界值,自动获取聚类中心;最后,在不同分布特征的合成数据集和UCI数据集进行实验验证。结果表明,该算法聚类精度和总体性能优于基于K近邻的密度峰值聚类(DPC-KNN)、原始密度峰值聚类(DPC)、K均值聚类(K-means)和基于密度的聚类(DBSCAN)4种算法。

“双碳”背景下小型数据中心建设分析

企业数据中心是企业信息化建设的关键,在当前“双碳”背景下,数据中心小型化成为趋势。基于此,需要结合当前社会实际,建设或者改造优化小型数据中心,并借助相关技术措施实现小型数据中心能源效率的优化和提升,为实现我国的“双碳”目标贡献出自身的力量。

一种基于簇中心点自动选择策略的密度峰值聚类算法

针对基于密度峰值的聚类算法(CFSFDP)无法自行选择簇中心点的问题,提出了CFSFDP改进算法。该算法采用簇中心点自动选择策略,根据簇中心权值的变化趋势搜索"拐点",并以"拐点"之前的一组点作为各簇中心,这一策略有效避免了通过决策图判决簇中心的方法所带来的误差。仿真实验采用5类数据集,并与DBSCAN及CFSFDP算法进行了对比,结果表明,CFSFDP改进算法具有较高的准确度及较强的鲁棒性,适用于较低维度的数据的聚类分析。

中年女性与老年女性正常行走足底压力分布特征

研究通过使用Rs-scan 2米测力板对10名中年女性(43.5±1.5岁)与10名老年女性(70.6±2.3岁)正常行走时足底压力、压强峰值和压力中心轨迹3个足底压力特征参数进行了比较和分析。结果显示:中年女性在行走时无论是在脚刚接触地面还是在离地时所用的力均大于老年女性;中年女性第一跖骨和足跟部位的肌肉活动和平衡能力控制优于老年女性;中年女性可以在身体其他部位运动的同时使踝关节产生更多的运动,并产生更大的水平力来确保压力中心处于支撑面范围内。

地震子波频率浅析

地震子波频率概念的合理选择与准确应用对于地震采集设计、地震模拟研究、地震资料处理、地震属性分析以及质量评价等是非常重要的。针对目前地震子波频率由于定义方式出现的各种概念(视频率、主频、峰值频率、中心频率等)以及理解上出现的偏差等问题,首先从时间域定义和频率域定义2个方面进行了归纳和总结, 并在此基础上对3种常用地震子波(Ricker子波,Zinc子波,正弦指数衰减子波)进行了分析和研究,得出视频率与主频概念一致,但不同地震子波的峰值频率、中心频率和视频率(或主频)之间并不完全一致的结论;而对于实际地震资料,将峰值频率近似看作地震子波的主频是可以的,但在地震子波已知的情形下这样做是不恰当的,甚至可能会得出错误的结论和认识。