基于多元评价函数的蓄冷式空调系统优化分析

通过研究影响蓄冷式空调系统的多种因素 ,获得表征因素重要程度的权重矩阵。分析了蓄冷式空调系统的多元特性 ,得到在制冷效果、投资、回收期以及对环境影响等因素下的决策论域和影响指标函数集。通过建立多元评价函数 。

基于改进A^(*)算法的移动机器人路径规划

【目的】解决传统A^(*)算法在路径规划中存在的搜索效率低、储存量大、搜索路径紧贴障碍物等问题。【方法】提出了一种改进A^(*)算法,使机器人能够快速有效地规划出一条远离障碍物的全局路径。首先根据扩展节点到目标点的距离不同,在传统A^(*)算法基础上改进出基于距离的变权重评价函数,提升了路径搜索效率,降低了所需存储量;其次提出一种自动切换邻域搜索算法,通过障碍物所在位置不同自动切换搜索邻域,避免了规划出的路径紧贴障碍物的现象;最后,通过MATLAB搭建50 m×50 m仓库和100 m×100 m商场的栅格地图进行仿真实验,对比改进算法与传统A^(*)算法性能。【结果】改进A^(*)算法在简单环境中搜索时间缩短了70.78%,扩展节点降低了71.20%;在复杂环境中搜索时间缩短了92.59%,扩展节点降低了89.25%。【结论】改进A^(*)算法的效率、所需存储量、避障能力远远优于传统A^(*)算法,且改进A^(*)算法能避免规划出的路径紧贴障碍物的现象,得出较优的路径,具有应用于实际场景的潜力。

模糊数学方法在炸药生产安全评价中的应用

阐述了用模糊数学方法对危险品生产或储存系统中安全与否进行评价的多层次评价方法 ,描述了从系统评价层次的划分到最后定量给出系统安全与否的值过程 .给出了实现该算法的计算机程序框图 .通过一个具体例子的计算 ,进一步说明了评价方法 。

Web文档聚类中k-means算法的一种改进算法

文章介绍了Web文档聚类中普遍使用的基于分割的k-means算法,分析了k-means算法所使用的向量空间模型和基于距离的相似性度量的局限性,从而提出了一种改善向量空间模型以及相似性度量的方法。实验表明,改进后的k-means算法不仅保留了原k-means算法效率高的优点,而且具有更高的准确性。

基于向量空间模型的文档聚类研究

文档聚类在Web文本挖掘中占有重要地位．是聚类分析在文本处理领域的应用。文章介绍了基于向量空间模型的文本表示方法，分析并优化了向量空间模型中特征词条权重的评价函数，使基于距离的相似性度量更为准确。重点分析了Web文档聚类中普遍使用的基于划分的k-means算法．对于k-means算法随机选取初始聚类中心的缺陷．详细介绍了采用基于最大最小距离法的原则，结合抽样技术思想，来稳定初始聚类中心的选取，改善聚类结果。

基于加权K-均值和PSO算法的医保欺诈检测研究

随着经济的发展,越来越多的人参与医疗保险,享受到医保福利,但医保欺诈却给医疗保险基金带来了巨大的损失。针对传统的医保欺诈检测耗时长、效率低的问题,提出一种结合粒子群算法的加权K-均值的算法,从近30万条医疗记录中检测出疑似欺诈的记录。加权的K-均值算法将不同的属性赋予不同的权重值,为了得到一组根据数据的特性所得的权重值,引进权重指标评价函数CFuzziness（w）。当权重指标评价函数取极小值时,得到最优的权重值。采用粒子群优化算法来求解最优的权重值。聚类问题中簇类数目通常由用户确定,文中则用一种评估聚类的标准来确定最优的聚类数目。实验证明,算法不仅检测效率较高,还避免了主观评价对于检测的影响。