最小距离聚类法的容许性

确定一个所谓的“最优”聚类方法通常是不可能的 ,于是提出一种容许聚类法。

基于最小距离聚类法的用户感知指标选择研究

随着技术和观念进步,用户感知越来越受到企业及消费者的关注。提升用户感知满意度是企业培养消费者品牌忠实度的有效手段之一。建立一种合理有效的用户感知评价手段是提升用户感知满意度的前提。本文以电信运营商的语音业务为对象,通过最小距离聚类法筛选评价指标,利用模糊神经网络建立了语音业务用户感知评价模型。为今后改善、提升用户感知满意度提供了依据。

解决需求可拆分车辆路径问题的先聚类后路径方法

介绍了求解需求可拆分车辆路径问题的"先聚类后路径"的方法,其目标是使用最少车辆获得最小总行驶距离。基于该方法,提出了三阶段算法:首先,根据使用最少车辆的原则,利用最大最小距离聚类,将所有客户点按物理位置分成若干组;然后,采用"推出"和"拉入"操作,调整各组的负荷量,形成重量平衡的聚类组;最后,优化上述组内路径。两案例组7个实例的执行验证了该算法的可行性和有效性;结果表明,该算法在总行驶距离和计算所用时间方面性能优于带有效不等式的两阶段算法、k-means聚类算法、拆分阈值聚类算法和扫描算法等。

利用特征向量聚类的流体运动矢量计算

为了获得流体运动的二维矢量,利用视频流的两帧图像进行流体运动矢量的计算,提出一种基于特征向量聚类的流体运动矢量计算方法.首先利用主成分匹配的相关运算方法对流体运动矢量进行初始化;然后利用基于特征向量的聚类方法对初始化的运动矢量进行聚类分析,得到运动矢量的主要类别;最后利用最短距离的线性插值对主要类别中的运动矢量进行插值处理,得到密集的流体运动矢量的结果.实验结果表明,该方法具有方便、有效的特点,可用于流体运动场景重建与交互的后续研究.

基于聚类和统计理论的雷达组网融合方法

针对雷达组网中多传感器融合问题,提出一种基于聚类和统计理论的雷达组网数据融合方法。该方法首先利用格罗贝斯统计理论剔除系统误差数据,然后对余下的有效数据采用切比雪夫距离定义了距离矩阵,利用最小距离聚类法确定各传感器融合的次序,可以克服以往方法中关系矩阵的主观影响,提高数据融合结果的客观性。仿真结果表明,该算法可以避免极端、有效数据的损失,具有较高的精度。

基于视场边界最大最小聚类分析的快速扫描方法

针对用高倍镜头按一定规律路径会扫描到很多无法提取人体外周血白细胞的图像，为此提出一种基于低倍显微图像扫描定位细胞坐标、高倍显微图像提取细胞细节特征的外周血白细胞图像扫描新方法，有效提高了自细胞扫描速度，降低了细胞扫描重复率；提出了一种基于视场边界条件的改进型最大最小距离聚类算法，彻底避免了细胞重复扫描。实验表明，新方法扫描112个白细胞由传统方法的8～14min缩短到1．5～2．0min，减少了拍摄次数，提高了拍摄效率，避免了重复拍摄。

基于多传感器数据融合的温室环境控制的研究

温室具有空间大且温度场分布受多种参数影响大等特点。基于这些特点,提出了一种基于多传感器数据检测与数据融合技术的温室环境控制的方法。在多传感器采集数据基础上,利用最小距离聚类法确定各传感器融合的次序,提高数据融合结果的客观性。这种方法可以提高温室环境监测的精确度,使温室环境的温度、湿度、光照等主要参数达到理想的条件。

多传感器数据融合技术在温室控制中的应用

传统的温室往往受到地域、温度、时令等多种参数的影响,在实际农作物生长的监测控制中存在着很多的问题。鉴于目前温室的实际情况,本研究提出了一种适合花卉生长的基于多源异构传感器和数据融合技术相结合的环境测控方法。实验表明:这种方法能够提高环境参数检测的精度和数据融合的客观性,为花卉的生长提供了较为适宜的温室生长环境。

多传感器数据的聚类融合方法

针对多个传感器对多个特性指标进行测量实验的数据融合问题,从多元统计理论角度提出了一种新的多传感器数据的融合算法.该方法采用欧氏距离定义了距离矩阵,利用最小距离聚类法确定各传感器融合的次序,可以克服以往方法中关系矩阵的主观影响,提高数据融合结果的客观性.通过试验数据的分析,表明该算法简单,可以避免极端、有效数据的损失,具有较高的精度.

一种基于数据融合的电能耗奖惩系统

提出了一种基于数据融合的电能耗奖惩系统。该系统采用灰色系统方法建立GM(1,1)预测模型对历史数据缺失值进行补救,并引入聚类融合方法,定义了欧式距离矩阵,通过最小距离聚类方法确定各传感器之间的融合次序,提高融合结果的客观性。以融合后的数据为基础确定用电单耗定额后,采用引入分级奖惩制度的电能耗奖惩模型对企业各车间进行节奖超罚。工程应用结果表明该系统实用性强,可靠性高。

基于云计算的微博舆情流式快速自聚类方法研究

【目的/意义】当前微博已成为重要的舆论场,针对海量微博信息的舆情难以快速获取的问题,提出一种基于云计算的微博舆情流式快速自聚类方法。【方法/过程】该方法首先设计舆情最小距离聚类算法,包括构建舆情相似度计算模型,及构建舆情最佳聚类阈值确定方法;然后构建舆情流式自聚类模型,该模型利用云计算和最小距离聚类算法在横、纵两个方向聚类舆情信息,得到各主题的舆情集合。在横向上,以云计算的多个计算节点为聚类起始,同步并行聚类分配到其上的舆情信息。在纵向上,多个计算节点协同、流水线式聚类同一起始节点的舆情信息;最后在纵向上聚类舆情集合,将同主题舆情集合聚为一类。【结果/结论】实验结果表明:该方法能有效加快微博舆情获取速度,且具有较高的舆情获取准确率。

海外旅游流的网络相关性

本文使用最小距离聚类法和最大树模糊聚类法对中国主要旅游热点城市海外旅游流的流动网络进行了分类 ,做了结点间的相关性分析。