一种新的k-medoids聚类算法

针对k-medoids算法对初始聚类中心敏感,聚类精度较低及收敛速度缓慢的缺点,提出一种基于密度初始化、密度迭代的搜索策略和准则函数优化的方法。该算法初始化是在高密度区域内选择k个相对距离较远的样本作为聚类初始中心,有效定位聚类的最终中心点;在k个与初始中心点密度相近的区域内进行中心点替换,以减少候选点的搜索范围;采用类间距和类内距加权的均衡化准则函数,提高聚类精度。实验结果表明,相对于传统的k-mediods算法及某些改进算法,该算法可以提高聚类质量,有效缩短聚类时间。

一种基于粒子群的聚类算法

针对K-中心点算法对初始化敏感和容易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒子群算法和密度初始化改进的K-中心点聚类算法。该算法初始化时选择距离较远的k个候选范围作为k个聚类中心的选择范围,即粒子的初始值都在该k个范围内。通过粒子群算法优化聚类中心,以解决K-中心点算法因为聚类中心迭代计算较为复杂而导致的时间复杂度较高的问题。实验结果表明,该算法具有较高的正确率,较小的时间复杂度,综合性能更加稳定。

修正SPH方法在自由表面模拟中的应用

对传统光滑粒子动力学(SPH)方法进行修正,提出了一种密度初始化方法,同时采用一种新的固壁边界处理方法,模拟溃坝问题。通过液滴旋转和无透空块体溃坝问题的模拟验证了修正SPH方法的有效性和在自由表面模拟中的准确性,分析了密度初始化对流动的影响;数值结果表明,修正SPH方法提高了数值计算的精度和稳定性。最后应用修正SPH方法模拟了有透空块体和挡板紧挨水柱的溃坝现象,比较了有无透空块体两种情况下右端直墙上压力变化情况,结果表明,透空块体可使右端直墙上的压力减小,有无挡板、挡板位置和水柱长高比对溃坝现象有重要影响。

二维管道充填过程的修正SPH模拟

通过施加一种密度初始化方法对传统光滑粒子动力学(SPH)方法进行修正,提出一种修正SPH方法.同时,为了提高边界上数值计算的准确性,提出一种新的固壁边界处理方法.通过修正SPH方法模拟液滴拉伸问题和溃坝问题,验证修正SPH方法的准确性和可靠性.随后,对研究很少的管道充填过程进行修正SPH模拟,并讨论Re对流场及涡的影响.数值结果表明,修正SPH方法能够准确模拟牛顿流体管道充填过程,且流动受Re的影响较大.