智慧教育英语线上课程资源聚类系统设计

英语线上课程资源聚类系统检索效率较低、准确率不高。为此,提出智慧教育英语线上课程资源聚类系统。聚类系统硬件部分由数据采集层、数据聚类处理层和应用层构成。采用Gibbs算法采集数据,采用K-均值聚类方法预处理和分类采集到的数据;软件部分由持久层、数据访问层、业务逻辑层和表现层构成,采用J2FF技术将检索完成的结果以可视化的形式展现。实验结果表明,该系统能有效提高线上教育资源的检索效率,且准确率较高,符合实际用户需求。

一个基于Web的金融多层聚类系统

介绍了一个基于 Web的用于金融数据挖掘的多层聚类系统的设计与实现 .该系统基于金融比率对香港、大陆股市中的上市公司进行了聚类分析 .它采用 3层的体系结构 ,即用户层、应用层和数据库层 .应用层使用了 Java Servlet、Java Script和 JDBC等编程技术 .系统数据库中存储了大量的金融数据 ,并实现了 2 4个金融比率的计算和存储 ,用户还可以自己定义新的金融比率和众多金融比率之间构成层次关系 .用户可以在不同的比率层次上对公司聚类 ,显然 ,采用多层次的聚类比单层次聚类有明显的优越性 .测试结果表明 ,该系统灵活、快速、扩展性好、结果易理解 ,有助于金融专家和有经验的投资者进行正确分析和合理投资 .

模糊C均值聚类系统在GMAW焊接过程质量监测中的应用

通过测得的熔化极气体保护焊接过程中的电参数,利用模糊C均值聚类系统,依据不同焊接工艺条件下焊接电压和焊接电流的概率密度分布曲线以及短路过渡时间和燃弧时间等的时间频数分布曲线,可以自动识别焊接过程中的各种干扰信号,实现焊接过程质量监测。实验验证了该方法的可行性,取得了良好的识别效果。

一种模糊聚类系统的设计与实现

介绍一种基于模糊逻辑的数据聚类技术,讨论了模糊C均值聚类方法。模糊C均值算法就是利用模糊逻辑理论和聚类思想,将n样本划分到c个类别中的一个,使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。

一种新的病毒家族聚类系统的设计方法研究

随着互联网的快速发展,计算机病毒的数量也迅猛上升,给用户造成了巨大的威胁和财产损失。实际上,有很多病毒同属于一个家族,如果找到同一病毒家族的共有特征,就可以针对此特征编写清除脚本推送给安全软件终端,从而能够实时地清除客户端检测到的病毒,保护用户财产不受侵害。本文从分析病毒的种类入手,并提出了一种可伸缩的聚类方法,既快速又准确地完成聚类工作。

基于LMDI和系统聚类的电力行业碳排放影响因素分析

电力行业作为直接使用一次能源的最大部门,是落实我国碳减排目标的重点行业。为厘清电力行业碳排放的主要驱动或抑制来源,论文构建了LMDI模型,从国家及省域两个层面对2006—2020年电力行业碳排放的影响因素进行了分解。研究结果表明,从国家及省域两个层面来看,经济发展效应均为电力碳排放的主要促进因素,火电燃料转化效应和产业结构效应均为电力碳排放的抑制因素,电源结构效应、工业电耗强度效应在全国层面为电力碳排放的抑制因素,但在各省份中的影响效果及程度各有不同。论文以主要抑制因素为变量,利用系统聚类法将30个省份划分为六大区域,针对各区域影响因素的作用效果提出了因地制宜的减排政策。

基于系统聚类法的含新能源电力系统分区策略

为实现含新能源电力系统的惯量分布特性的有效评估,提出一种基于系统聚类法的含新能源电力系统分区策略。首先分析新能源机组惯量与同步机组惯量之间的差异;其次构建节点惯量响应模型,分析节点惯量相关因素的特性;然后通过主成分分析对影响节点惯量的主导变量进行降维,将降维后的变量应用系统聚类法对节点进行聚类分区;最后通过系统辨识得到区域惯量,评判出整个系统惯量的空间分布。在仿真软件中搭建改进的IEEE 10机39节点模型验证了分区策略的合理性。

胶凝砂砾石纳米压痕试验及系统聚类法界面过渡区的研究

针对胶凝砂砾石材料微观力学性能的研究成果较少的问题,以及胶凝砂砾石材料界面过渡区的存在性问题,提出了胶凝砂砾石不同相的确定方法以及界面过渡区尺寸的确定方法.结合纳米压痕试验,绘制微观力学性能图像,采用系统聚类法对测试矩阵内的测试点进行分类.在试验阶段,考虑到胶凝砂砾石的材料特性,完善了“30-2-30”测试制度,通过荷载-深度曲线结合Oliver-Pharr方法求出胶凝材料硬度H为0.18 GPa,折合模量Er为13.13 GPa,砂砾石材料硬度H为8.60 GPa,折合模量Er为84.56 GPa.在计算阶段,采用系统聚类法确定界面过渡区范围,确定其尺寸约为18μm.

基于加权融合矩阵系统聚类的多机床温度测点选择方法

针对不同数控机床热误差建模中温度关键点的选择和优化问题,提出有效减少温度测点并提高热误差预测精度的新方法.所提方法通过建立各个温度信号序列之间的相关性和差异性,对温度测点进行有效分类和选择.在系统聚类的基础上,将变量间的相关系数与欧氏距离矩阵进行权重赋值后加以融合,以优化各测点之间的共线性.利用灰色关联分析判断测点与热误差间的紧密程度并提取各类子集中的最优测点,以优化后的测点为输入构建基于支持向量回归的热误差预测模型.为了确定权重系数、聚类数、支持向量回归的参数,采用遗传算法进行参数寻优得到最优的预测模型.在多台机床上进行实验,列举出3台不同型号机床的验证分析结果,使用所提方法的预测均方根误差与原始测点的相比分别下降了24%、71%和62%.结果表明,所提方法在不同机床上均能实现在大幅减少传感器数量的前提下有效提高热误差模型预测精度;所提方法具有良好的通用性,与其他方法相比,所提方法的预测性能更强.

基于系统聚类的分水江站水位分类预报和区间预报

研究分水江流域控制站——分水江站的水位预报方法,提高预报精度,对支撑区域防洪决策具有重要意义。利用分水江站2012~2020年典型历史洪水,基于系统聚类分析方法,以最大1 d洪量、洪峰流量、洪峰水位、洪水起涨历时占比作为聚类指标,将洪水分为Ⅰ、Ⅱ类两类洪水,采用流量演算—水位流量关系转换法对分水江站进行水位分类预报,并构建不同类型洪水水位流量关系的上下边界,提出一种分类洪水水位区间预报方法。结果表明,两类洪水的洪峰水位预报精度有所提高,预报区间宽度明显减小,提高了区间预报结果的可利用性。

基于因子分析和系统聚类的一次性纸杯XRF分析

目的 构建一次性纸杯物证分类新方法。方法 利用X射线荧光光谱法(X-rayfluorescence spectrometry,XRF)对31个不同公司的一次性纸杯样品进行检验,并利用因子分析法确定光谱数据的2个主因子,2个主因子包含原始光谱数据79.209%的信息;利用2个主因子分别建立4个因子分析模型和因子得分函数,计算因子得分,用因子得分代替原始数据进行系统聚类;最后利用Fisher判别分析验证聚类结果的准确性和合理性,并利用定性半定量分析法进一步将一次性纸杯样品进行分类。结果 将31个一次性纸杯样品分成3类时,同一公司的一次性纸杯样品聚为一类,样品的区分性较好,分类正确率为100%。结论 利用X射线荧光光谱法、因子分析和系统聚类可实现一次性纸杯物证的无损、快速且有效的检验和分类。

基于多维聚类的语体研究热点与发展趋势探赜

本文对2013—2022年的语体研究进行知识图谱可视化分析,从1905篇CNKI中文学术期刊数据库的语体研究论文中提取出35个高频核心关键词,在此基础上依次进行词频矩阵分析、相异系数矩阵分析、系统聚类分析和多维尺度分析等数据挖掘方法,通过可视化的知识图谱将语体相关核心关键词之间的隐性关系显性化,由此探讨十年来我国语体研究的热点和趋势。研究发现,十年来国内语体研究聚焦于本体研究和应用分析两方面以及语体理论、语体类型、语体研究方法、语体语法和语体教学五个方向。本文认为,语体研究将朝着更为精细化、专门化和系统化的方向发展,整体研究格局趋于平衡,研究方法与跨学科交叉研究参与度等方面也将得以丰富与提升。

基于系统聚类-神经网络的塑料饮料瓶差分拉曼光谱检验

建立塑料饮料瓶物证快速准确检验鉴别方法。利用差分拉曼光谱法检验42个塑料饮料瓶样品,优化积分时间并进行重现性检验。在40 s最优积分时间条件下采集光谱,任选41个样品作为建立模型的数据集,剩余样品作为盲样,对41个样品材质初步定性分为聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)和聚乙烯(PE)两类。建立基于系统聚类(HCA)、多层感知器神经网络和径向基神经网络的PET样品鉴别模型,确定最优鉴别模型及样品最佳分类。结果表明,系统聚类-多层感知器神经网络为最优鉴别模型,PET样品最佳分类为2类。差分拉曼光谱法结合系统聚类和神经网络可实现塑料饮料瓶有效鉴别。

基于隐结构结合系统聚类的儿童社区获得性肺炎中医常见证候特征研究

目的:基于隐结构模型结合系统聚类的方法,探讨儿童社区获得性肺炎的中医证候特征,为临床辨证分型提供参考。方法:检索中文数据库收录的儿童社区获得性肺炎证候相关文献,经筛选后,采用Lantern 5.0软件隐结构法和SPSS 25.0软件因子分析及聚类分析,结合证名及症的频数、频率,得出儿童社区获得性肺炎常见中医证型及相应症。结果:纳入文献373篇,包括654条证名记录及108个症。隐结构分析得出风寒闭肺证、风热闭肺证、痰热闭肺证、热邪闭肺证、毒热闭肺证、阴虚肺热证、肺脾气虚证、气阴两虚证8个常见证型。系统聚类分析推断出6个潜在证型,分别为风寒闭肺证、痰热闭肺证、热邪闭肺证、毒热闭肺证、阴虚肺热证、肺脾气虚证。结合构成比>5%的证名及对应构成比>30%的症,总结儿童社区获得性肺炎的8个常见证型及其主要症。结论:儿童社区获得性肺炎共8个常见证型,分别为风寒闭肺证、风热闭肺证、痰热闭肺证、热邪闭肺证、毒热闭肺证、阴虚肺热证、肺脾气虚证、气阴两虚证。

我国区域中心城市综合承载力:测度、聚类、演进

实现经济高质量发展需要提高中心城市和城市群综合承载和资源优化配置能力.基于此,文章构建中心城市综合承载力指数评价模型,对我国中心城市综合承载力进行测度,并对其进行系统聚类与演进分析.研究结果表明:总体上我国中心城市综合承载能力不足,虽然我国中心城市综合承载力相较于以往有所提升,但是仍然有较大的发展及优化空间.当前我国中心城市综合承载力主要分为5大类,呈现出“两超”“六强”“多发展”“普遍承载不足”的态势.除了上海、北京两个超大城市外,当前我国各区域中心城市总体承载力仍有较大提升空间.同时,区域间城市发展不平衡现像依然存在.

基于系统聚类和重心法的新能源汽车配送中心选址分析

在国家大力提倡低碳经济、绿色发展的背景下,具有节能环保、低碳排放等优点的新能源汽车行业得到快速发展。针对新能源汽车快速发展中面临的配送中心选址问题,构建了一个基于系统聚类和重心法相结合的选址模型并给出求解方法。通过实例分析得出:在新能源汽车进行多个设施选址时,采用系统聚类法能够合理快速的实现选址样本的分组,明确选址的数量;各组分别采用单重心法保证了每个选址中心到各个服务区域的配送成本最小;建成了有2个制造厂、4个配送中心和若干需求点组成的二级物流网络。同时,建议配送中心在选址前,明确选址影响因素和合适的选址方法;在选址中,明确选址流程,确保选址符合实际;在选址后,重点关注整个配送中心网络的管理。

基于聚类算法的毕星团恒星判定与赫-罗图绘制设计研究

本文旨在利用依巴谷星表中同一星团恒星的特性,使用恒星的赤经、赤纬、距离以及自行速度和角度进行系统聚类。通过将系统聚类算法得出的结果与毕星团实际在天区中的位置和形状相比对,共确定了112颗可能属于毕星团的恒星,并利用DBSCAN聚类算法进行检验。通过三角测量法原理将视差角换算为距离,再用普森公式将视星等与距离换算为绝对星等。最终以色指数为横轴,绝对星等为纵轴绘制出毕星团的赫-罗图与星表中所有恒星的赫罗图。

基于决策树算法与系统聚类的玻璃制品分类研究

本文主要研究了古代玻璃制品的成分分析和鉴别,基于决策树算法建立玻璃分类模型,对63个文物样品进行分类,并对比分类结果与真实分类结果的吻合度,得出分类规律。在高钾无风化、高钾风化、铅钡无风化、铅钡风化的分类基础上,本文考虑基于系统聚类法对每个大类进行亚分类,并对分类后的结果进行合理性、敏感性分析,实现了对未知类型玻璃制品的鉴别以及各类型玻璃的亚类划分,对文物鉴别与玻璃制品分类有重要意义。

基于系统聚类算法和Fisher判别模型的古代玻璃成分分析与类别鉴定

古代玻璃体现了我国古代高度发达的工艺技术,新时代,玻璃成为了人们生产生活的必需品,研究古代玻璃有助于加深人们对玻璃的认识,唤醒我国人民对工艺研究的热情。本文对古代玻璃的实验数据进行分析,首先使用描述性统计分析和卡方检验分析研究玻璃文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律,得到玻璃表面风化与类型的关系;然后依据玻璃表面风化与类型的关系建立系统聚类算法模型,研究不同类别玻璃文物样品的化学成分之间的关联关系;最后依据化学成分之间关联关系建立Fisher判别模型,得到玻璃类别鉴定的Fisher判别公式,可以对未知类别的玻璃文物进行类别鉴定。本文对古代玻璃的成分分析与类别鉴定提供一定的借鉴意义。

时频特征降维和多层次聚类相结合的轴承故障诊断新方法

从含噪信号中判断滚动轴承是否发生故障,同时确定故障发生位置和缺陷程度,针对这一轴承工作状态监测的核心问题,提出一种结合小波频带剖分、主成分分析、多层次聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用小波最优分解层数将获取的原始信号进行小波包分解得到小波能量谱;然后另取18个时域频域特征指标共同构成特征参数集,再经主成分分析处理,将参数集降到合适的维数;最后利用最佳类间距、样本间距组合和聚类有效性评价建立多层次聚类挖掘系统。实验和应用案例表明:该方法能够准确有效地诊断滚动轴承的不同故障类型和损伤程度,准确率达99.3%,可为轴承状态监测与智能故障诊断提供有效的理论参考。