基于改进聚类高维空间的高精度定位系统中人员过度聚集检测

由于目前民用卫星定位技术定位精度受限并且容易受到环境等因素的干扰,高精度的小区域定位系统越来越成为市场的需求,实现对人员或是物资的实时监控和管理。针对在室内等高精度定位中实时检测定位区域内人员过度聚集情况效率较低、效果不好的问题,提出一种基于改进聚类高维空间(CLIQUE)的人员过度聚集检测算法。该算法根据室内定位区域小、人员密度相对密集、聚集区域不规则等特点,采用基于密度和空间细分的方式,可以快速高效地在室内定位系统中实时快速检测各种形状的人员过度聚集区域。

一种高维空间数据的子空间聚类算法

传统网格聚类方法由于没有考虑到相邻网格内的数据点对考查网格的影响,存在不能平滑聚类以及聚类边界判断不清的情况。为此提出了一种高维空间数据的子空间聚类算法,扩展了相邻聚类空间。实验结果显示,克服了传统聚类的不平滑现象,使聚类边界得以很好的处理。

一种高维空间数据的模糊聚类算法

针对传统的基于网格-密度的空间聚类方法容易产生不平滑聚类、非坐标轴方向过度聚类以及聚类边界判断模糊的问题，本文提出了一种高维空间数据的模糊聚类算法．该算法通过扩展网格区域，用模糊集的隶属度对基本区域及模糊扩展区域内的数据点进行计数，考虑了相邻网格对当前考察网格内数据点的影响，避免了不平滑聚类想象：同时，通过对相邻网格重新定义扩展了聚类算法的执行方向，有效缓解了过度聚类以及聚类边界模糊的问题．实验结果表明，该方法克服了传统聚类方法的不足，空间高维数据聚类结果的质量得到了改善．

基于网格和密度的CLIQUE聚类算法的研究与实现

考虑到基于距离的传统聚类算法在实际应用中存在多方面的不足,本文研究了一种能弥补传统聚类算法不足的基于网格和密度的CLIQUE聚类算法,并给出该算法实现的具体过程和主要代码。最后总结了该算法的特点和应用前景。

串列式双风轮风电机组气动特性建模及仿真

针对水平轴串列式双风轮风电机组多输入多输出(MIMO)复杂非线性气动特性,提出了一种前后风轮干涉条件下的双风轮风电机组气动MIMO系统全工况分段仿射自回归(PWARX)建模方案。结合所搭建的双风轮风电机组半物理仿真平台进行运行仿真和测试验证,分析了该模型在不同工况场景下的输出值对实际值的跟踪精确度。结果表明:所建立的双风轮风电机组气动MIMO系统的PWARX模型对双风轮风电机组全工况气动特性具有高精度的全局逼近能力。