煤炭自燃早期预报的模糊聚类关联分析法

针对煤炭自燃危险程度的模糊聚类分析预报法存在的不确定性,提出用关联分析法对其进行补充、修正与完善。即用模糊聚类分析法分类后,用关联分析法求待预报样本与各类之间的关联度,根据相关程度预报,将两种方法组合成模糊聚类关联分析预报法。用该法对煤炭自燃早期预测预报,不仅克服了模糊聚类单一分析预报法的不足,使定性预报转为定量预报,而且提高了预报的准确程度,为有针对性的控制煤炭自燃提供了更科学的依据。

煤与瓦斯突出预报的模糊聚类关联分析法

首先采用模糊聚类分析对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类,建立不同突出程度的模糊模式。然后用关联分析确定待预报样本与模式的关联程度,以此预测预报样本的煤与瓦斯突出危险程度。这种预报方法相对于模糊聚类分类后,将模式与待预报样本组成新的样本集合,再进行聚类分析,以此分类结果进行预报法。不仅可靠程度高,而且能定量描述待报样本与模式的亲和程度。

模糊聚类的多雷达航迹关联算法

为了解决传统滤波跟踪算法对多雷达航迹预测定位误差较大的实际问题,通过对基于关联矩阵的聚类算法进行分析,提出了基于模糊聚类多雷达、多目标航迹定位跟踪仿真模型提出改进的矩阵聚类算法,并且与传统滤波跟踪算法做对比分析。实验结果表明,所提算法的性能在时间和空间上有所提高。较之传统算法精度较高,运算效率亦有所提升。

基于模糊关联聚类的知识网选择方法

针对知识化制造系统中相似知识网日益增多和用户需求表达不清晰等导致的知识网选择问题,提出一种基于模糊关联聚类的知识网选择方法.综合知识网功能、完善程度和结构等方面构造的相似度具有反映知识网运算规律的特征.将两两知识网的相似度作为聚类数据,降低了高维特征空间的维数.模糊关联矩阵的分解,获得了知识网--类关系.目标知识网与类中类隶属度高的知识网的比较缩小了用户选择范围.最后的实例表明该方法是有效可行的.

集群分类映射的文本多标签模糊关联降维聚类

为实现文本的多标签分类,同时降低计算复杂度并保持分类精度,提出基于集群分类映射的文本多标签模糊关联降维聚类方法。利用模糊变换、模糊关联聚类、集群分类映射、阈值查找和应用等技术,构建低维特征的多标签模糊关联分类器的训练和测试阶段,采用模糊相关评价将高维文本转化为低维的模糊关联向量,避免维数灾难问题。所提算法不要求分类区域呈现凸性特征,适用性更广,对其进行了计算复杂度理论分析。在标准测试集上进行对比测试,测试结果验证了该算法在计算复杂度和分类精度上的优势。

基于模糊关联聚类分析的彩色样本数据选取方法

通过对各种聚类算法的研究比较 ,提出基于模糊关联聚类分析的CMYK色彩空间数据采样方法 ,该方法可以充分利用隶属向量中各分量所提供的信息 ,分类结果更合理 ,同时 ,将RGB颜色空间样本数据转换到CIELab均匀颜色空间中 ,用灰色关联度作为色彩相似性的测度 。

多目标事务模糊关联聚类的云制造服务组合算法

目前的云制造服务组合方法单纯从某个角度研究服务组合问题,对基于多目标事务的云制造服务组合的考虑不足,服务组合质量不高;为实现敏捷、智能、平稳的云制造服务组合,基于开展多目标事务的云模式通用解析、多目标事务模糊关联特征的云模式通用表示、云制造服务组合多目标事务模糊关联聚类算法等方面研究,改进反向学习算法、可替换服务推荐算法、三角模糊函数、非支配排序遗传公式,设计一种敏捷、智能、平稳的云制造服务组合算法;最后,实施实验验证,与传统算法进行性能对比分析;实验结果表明,相比传统算法,该算法组合响应时间短、误差小,且收敛性、敏捷性、智能性、动态演化性及平稳性高;因此,该算法实现了基于多目标事务模糊关联聚类的云制造服务的有效组合,具有较高的应用价值。

基于小波分解模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测

提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法。通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应的神经网络模型进行负荷预测,获得不同频段的待预测日负荷各分量,将各分量的预测结果叠加得到负荷预测值。采用所提方法对某地区2010年实际负荷进行预测,并与已有的负荷预测方法比较,结果表明所提方法可提高负荷预测的精度。

基于最大熵模糊聚类的快速多目标跟踪算法研究

为了提高杂波环境中多目标跟踪的实时性和精确性,利用最大熵数据模糊聚类方法得到的模糊隶属度表示目标与量测之间的关联概率,同时分析了公共量测对目标的影响,引入影响因子重建互联概率矩阵,结合概率数据关联算法实现多目标的状态估计。该算法避免了对确认矩阵的拆分,解决了联合概率数据关联算法随着目标和回波数目增加而导致的计算量爆炸性增长问题。针对不同杂波密度环境下的临近平行目标和小角度交叉目标的跟踪进行了仿真分析,仿真结果表明:最大熵模糊聚类联合概率数据关联算法是一种有效的快速数据关联算法,在密集杂波环境中跟踪性能依然优于联合概率数据关联算法和经验联合概率数据关联算法,在一定程度上可以避免航迹融合。

多传感器数据融合在光电经纬仪目标分离段跟踪的应用研究

针对光电经纬仪在目标分离段容易跟踪假目标的问题,提出应用多传感器数据融合方法实现目标分离段的假目标识别。在目标分离前,根据实测的目标轨迹数据通过理论弹道修正算法计算出理论弹道的误差修正量;在目标分离时,利用得出的误差修正量修正目标的理论弹道,并采用模糊聚类关联算法判断各传感器目标测量数据与修正后的目标理论弹道的相关性,从而识别出测量数据是否来自假目标。实验结果表明该方法能够有效地区分出真假目标,判别结果作为跟踪系统及目标识别系统决策依据,有效提高了目标分离段跟踪成功概率。

基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明:鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了所提方法的可行性。

Incremental learning of the triangular membership functions based on single-pass FCM and CHC genetic model

In order to improve the efficiency of learning the triangular membership functions( TMFs) for mining fuzzy association rule( FAR) in dynamic database,a single-pass fuzzy c means( SPFCM)algorithm is combined with the real-coded CHC genetic model to incrementally learn the TMFs. The cluster centers resulting from SPFCM are regarded as the midpoint of TMFs. The population of CHC is generated randomly according to the cluster center and constraint conditions among TMFs. Then a new population for incremental learning is composed of the excellent chromosomes stored in the first genetic process and the chromosomes generated based on the cluster center adjusted by SPFCM. The experiments on real datasets show that the number of generations converging to the solution of the proposed approach is less than that of the existing batch learning approach. The quality of TMFs generated by the approach is comparable to that of the batch learning approach. Compared with the existing incremental learning strategy,the proposed approach is superior in terms of the quality of TMFs and time cost.