基于速度-关联约束的风电机组风速感知异常数据识别方法

该文以风速时空关联特性为理论依据,针对风速数据单独清洗构建一种基于速度-关联约束的异常风速数据识别方法。分析了风电场典型异常风速的产生原因和分布特征,根据数据的变化趋势,将异常风速概括为突变型异常数据和渐近型异常数据两类;为提升风速数据清洗方法的准确性,提出一种基于二元形态分割算法的风速数据时序区间分割方法,将全局风速序列在时序上划分为多段分布独立的局部风速子序列,分别对每段风速子序列构建速度-关联约束条件,实现异常风速数据的识别。验证结果表明,所提方法能够有效识别风电场各类异常风速数据,清洗效果好、效率高,具有普适性和鲁棒性。

基于关联约束网络的定制产品隐式需求激活技术

定制需求到设计参数的映射是实现产品定制设计的首要环节,客户提供的需求往往不能完整体现产品性能、功能、结构等的定制要求,使得设计人员难以获取完整的定制产品设计参数。因此,将定制产品需求分为显式需求、半隐式需求和隐式需求,并根据需求间不同的关联约束关系,建立了定制产品需求的动态关联约束网络。通过关联约束网络到矩阵的映射与需求节点间关联约束强度的计算,构建了定制产品需求关联约束强度矩阵。通过关联约束强度的传递与累加获取需求节点综合活跃度,进行基于关联约束网络的定制产品显式需求到半隐式需求及隐式需求的关联激活,为产品设计参数获取提供完整的定制需求信息。以典型定制产品电梯为例,对所提出的基于关联约束网络的定制产品隐式需求激活技术进行了应用验证。

输入变量关联约束对约束优化控制的影响特性分析

过程工业控制中除了存在常见的输入变量和输出变量幅值高低限约束,由于工艺或者控制的需要也可能具有关于输入变量线性函数的关联约束.不同约束条件之间的矛盾可能会造成约束条件无法全部满足,失去了实施预测控制的基础.从凸体顶点角度,将具有输入关联约束的约束优化控制的可行性判定转化为凸多面集是否非空的问题.为保证具有输入关联约束预测控制的有效实施,本文将输入关联约束纳入到预测控制控制律的求解当中.基于Newton控制框架,考虑具有输入关联约束条件下,得到基于区间控制思想的预测控制律的解析表达式,从而分析输入关联约束条件对控制的影响.通过典型系统模型的控制仿真实验,验证以上方法的有效性.

基于关联约束的工程图纸表信息识别与重组

产品技术信息是实现产品数据集中管理的基础 ,在工程图中通常以表的形式存在 根据对表的内部约束和外部约束的分析 ,建立表的几何关联模型与逻辑关联模型 ;在此基础上 ,通过一系列算法实现了表信息的识别、重组 ,并依照表与数据库之间的映射关系 ,将表信息直接录入数据库 ,同时重建信息之间的关联 。

基于关联约束的单元建模技术研究

以图形元素和关联算子为基础定义结构单元 ,并赋以特定工程含义 ,使之成为包含结构信息和图形信息的基本设计单位 ;定义了主矢的概念来描述单元的总体特征 ,归纳了三种类型的关联约束 ,建立了单元化结构模型 。

基于灰相似关系和多维关联约束的新产品初始配置方法

为了解决新产品开发策划中将目标新产品概念模型中的结构化功能技术特性快速转化成新产品初始结构配置的问题,建立了多维关联约束的零部件资源库模型,针对分解后的新产品功能技术特性要求,根据零部件灰相似关系从零部件库查找出对应匹配或近似匹配的候选实例,按照零部件对产品总体功能技术作用的重要度排序,通过多维关联约束驱动和迭代匹配,逐步形成各零部件的总体候选方案,并根据综合匹配度确定最终匹配方案及其待改型设计和新设计的零部件。最后,通过一个实例对所提出的方法进行了验证。

基于雾线先验的时空关联约束视频去雾算法

现有视频去雾算法由于缺少对视频结构关联约束和帧间一致性分析,容易导致连续帧去雾结果在颜色和亮度上存在突变,同时去雾后的前景目标边缘区域也容易出现退化现象。针对上述问题,该文提出一种基于雾线先验的时空关联约束视频去雾算法,通过引入每帧图像在空间邻域中具有的结构关联性和时间邻域中具有的连续一致性,提高视频去雾算法的求解准确性和鲁棒性。算法首先使用暗通道先验估计每帧图像的大气光向量,并结合雾线先验求取初始透射率图。然后引入加权最小二乘边缘保持平滑滤波器对初始透射率图进行空间平滑,消除奇异点和噪声对估计结果的影响。进一步利用相机参数刻画连续帧间透射率图的时序变化规律,对独立求取的每帧透射率图进行时序关联修正。最后根据雾图模型获得最终的视频去雾结果。定性和定量的对比实验结果表明,该算法下视频去雾结果的帧间过渡更加自然,同时对每一帧图像的色彩还原更加准确,图像边缘的细节信息显示也更加丰富。

一种考虑时间关联约束的安全经济调度解法

针对有时间关联约束的一类安全经济调度问题,以机组输出功率速率约束为例,建立Dantzig-Wolfe分解的主从优化问题及其迭代机制来求解。主问题是仅计及时间关联约束的优化问题,从问题是按研究期间所划分时段数构成若干静态子优化问题。主问题在由从问题确定的解空间内寻优;从问题依据主问题解所对应的拉格朗日乘子来修正其目标,以间接松弛时间关联约束。在给出主从问题交替求解收敛条件及其论证基础上,提出了详细的计算方法和特殊问题的处理手段。5机系统、IEEE24节点系统和IEEE118节点系统的计算和分析表明,文中方法能有效解决带有时间关联约束的一类安全经济调度问题,具有对大规模系统实际应用的前景。

基于关联约束非二元弧一致性的约束满足问题求解

弧一致性算法在二元约束满足问题中取得了成功的应用,但并不能被有效泛化至预处理非二元约束满足问题(NCSP)。本文提出了处理NCSP的关联约束非二元弧一致性算法。通过随机NCSP生成器产生问题实例,分别采用关联约束非二元孤一致性算法和非二元孤一致性算法进行预处理,并对预处理后的问题实例应用回溯算法进行求解。对比分析采用两种预处理算法和不采用预处理下回溯算法的求解性能,仿真实验结果表明关联约束非二元孤一致性算法可以有效地别除冗余的约束元组和变量域值,使关联约束非二元弧一致性回溯算法具有更良好的鲁棒性。

基于关联约束最优模型的数据库优化查询算法

大型数据库中的数据的属性种类很多。大规模的计算频繁数据集会造成数据运算量巨大。没有形成很好的数据约束规则,随着数据种类的增加,会使得查询较为耗时。为了解决此问题,提出一种基于关联约束最优模型的数据库优化查询算法,设计一种关联分辨器的功能,对数据进行关联数据集划分,运用数据约束技术,排除频繁集项过于复杂的干扰,对数据库的查询过程进行优化。实验表明,该方法能够较好的完成数据的关联,提高了查询的效率。

基于多域关联约束的复杂产品布局重构技术

为了实现复杂产品布局方案的快速设计,研究基于多域关联约束的复杂产品可重构布局设计技术.从属性、约束、行为等角度定义复杂产品布局重构设计单元,提出布局重构设计单元的拆解和组合构建方法,建立功能域、运动域、形位域、结构域的多域关联约束;提出布局方案的纵向、横向和混合重构方式,给出复杂产品布局重构设计流程,通过多域关联约束的分类重建实现了复杂产品的布局重构设计.以数控镗床的布局重构设计为例,对基于多域关联约束的复杂产品可重构布局设计技术进行应用验证.

求解包含复杂关联约束的JSSP的二级嵌套混合算法

作业车间调度问题(JSSP)包含“设备分配”和“工序排序”2个相互耦合的子问题,目前的研究主要集中于工序串行的小规模问题。如果工序之间还存在并行、甚至嵌套等复杂关联约束,则可行域性状非常复杂,当规模较大时,甚至难以求得可行解。针对以上难点问题,在分别发挥遗传算法求解“分配问题”和蚁群算法求解“排序问题”的优势基础上,提出了二级嵌套模型及其基本思路。通过一系列改进策略,如:基于工序的整数编码策略、基于设备类型的多节点交叉策略、设备类别区间内基因互换的变异策略、基于逆向遍历的可行路径形成策略、基于最短加工时间的信息素播洒与更新策略等等,构造了集成遗传算法与蚁群算法于同一循环体的二级嵌套混合算法。针对中等规模问题,分别采用遗传算法、蚁群算法、二级嵌套蚁群算法、遗传算法与蚁群算法相结合的二级嵌套混合算法,进行了对比试验研究。结果验证了所提算法的可靠性和优越性,为求解包含复杂关联约束的JSSP提供了新思路和新方法。

基于关联约束的对抗跨模态检索方法

现有跨模态检索方法主要使用某一指标约束得到一个子空间,检索结果往往有差异.为了提高公共子空间的鲁棒性,文中提出基于关联约束的对抗跨模态检索方法.对抗约束通过混淆判别器使其无法分辨子空间特征来自哪个模态,从而提升不同模态特征的一致性.关联约束用于增强投影子空间关联程度.三元组约束同时考虑不同模态同一语义、相同模态不同语义样本之间的结构信息.在数据集上的实验表明文中方法的检索性能得到有效提升.

图的关联约束数

控制理论经过了三十年的发展,已经成为了图论研究中的一个重要领域,在实际问题中有着重要的应用。正是由于这方面的研究和实际应用之间有着紧密的联系,本文将研究图在关联改变下的控制稳定性,即使用关联约束数考虑图中关联的改变对控制有何影响。首次给出了关联约束数的概念,得到相关性质。进一步研究路、无向圈的关联约束数,并得到准确值。

自动抽取关联约束的学习者观点挖掘算法

研究针对现有主题模型对学习者观点挖掘主题属性识别准确率偏低的问题,提出自动抽取关联约束学习者属性级观点挖掘(LAOM)算法。LAOM算法通过判断关联约束和非关联约束自动抽取和整合关联约束,运用依赖关系,点互信息和频率计算相关性。经过与AMC、LDA、ETM算法的对比实验证明该算法准确率和F检验值均有所提高。

度和QoS关联约束的快速轻量级组播协议

提出了传统轻量级组播路由算法与整合多个约束条件的关联约束模型相结合的新型覆盖网组播路由解决方案,在此基础上提出了一种度和业务质量关联约束的快速轻量级组播路由算法,并通过采用子节点探测-父节点确认的节点失效处理机制和主被动触发结合的组播性能动态优化策略,进一步减少了组播协议的维护和控制开销,实现了快速轻量级的组播协议,并得到了组播路由算法仿真实验结果的验证.

一种基于约束的关联规则挖掘算法

基于约束的关联规则挖掘是一种重要的关联挖掘,能按照用户给出的条件来实行有针对性的挖掘。大多数此类算法仅处理具有一种约束的挖掘,因而其应用受到一定程度的限制。提出一种新的基于约束的关联规则挖掘算法MCAL,它同时处理两种类型的约束:非单调性约束和单调性约束。算法包括3个步骤:第一步,挖掘当前数据集的频繁1项集;第二,应用约束的性质和有效剪枝策略来寻找约束点,同时生成频繁项的条件数据库;最后,递归地应用前面两步寻找条件数据库中频繁项的约束点,以生成满足约束的全部频繁项集。通过实验对比,无论从运行时间还是可扩展性来说,本算法均达到较好的效果。

基于抽样的分布式约束性关联规则挖掘算法研究

本文采用抽样的方法,在基于约束的Eclat类算法(例如EclatA和Eclat M)的基础上,提出了一种分布式约束性关联规则的挖掘算法———DMCASE算法。本算法在各数据站点上对一个较小的样本采用基于约束的Eclat类算法,挖掘局部约束频繁项集,采用归纳学习的方法归并所有局部约束频繁项集,产生全局约束频繁项集。只需1次扫描数据库,挖掘效率较高。实验证明:该算法是一种十分有效的解决基于约束条件下的分布式关联规则挖掘算法。

分布式环境下挖掘约束性关联规则的算法研究

关联规则是数据挖掘的重要研究内容。基于约束的关联规则挖掘可以促进交互式探查与分析。该文主要研究了分布式环境中挖掘约束性关联规则的问题。在并行关联规则挖掘算法CD和约束性关联规则挖掘算法Direct的基础上,提出了一种新的分布式挖掘约束性关联规则算法DMA_IC。该算法对于解决分布式挖掘约束性关联规则的问题是十分有效的。同时,文章还对DMA_IC算法的通信性能进行了讨论。

基于Eclat算法的多种约束关联规则挖掘算法研究

在Eclat算法的基础上,将多种约束条件(反单调约束、单调约束、简洁性约束、可转变的约束)整合到关联规则的挖掘过程中,并给出了EclatA、EclatM、EclatS、EclatCA等相应约束条件下的挖掘算法；实验结果表明所提出的算法是一种十分有效的解决基于多种约束条件下的关联规则挖掘算法。