Ball-Tree优化的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法DPC(clustering by fast search and find of density peaks)时间复杂度高、准确度低的缺陷,提出了一种基于Ball-Tree优化的快速密度峰值聚类算法BT-DPC。算法利用第k近邻度量样本局部密度,通过构建Ball-Tree加速密度ρ及距离δ的计算;在类簇分配阶段,结合k近邻思想设计统计学习分配策略,将边界点正确归类。通过在UCI数据集上的实验,将该算法与原密度峰值聚类算法及其改进算法进行了对比,实验结果表明,BT-DPC算法在降低时间复杂度的同时提高了聚类的准确度。

一种高维向量空间K近邻快速搜索方法

针对基于Ball-tree结构的KNN算法初始K个近邻点位置固定,导致剪枝半径过大,剪枝效果差,查询效率低的问题,本文提出一种基于“双树”结构的高维向量空间K近邻快速搜索方法.在训练阶段,将原始数据集按照8∶2比例划分为训练集和测试集,利用随机选择方法共生成10组训练和测试集合,通过统计分析,得到最优“双树”构造参数.利用最优参数从原始数据点集合中过滤出极少量数据点构成剪枝树,过滤剩余数据点构成被删树,剪枝树需要最大限度地保留原始数据点集合在高维空间的分布形态.在查询阶段,由于剪枝树内数据点个数很少,可以快速定位最近邻点,再利用这个近邻点作为被删树的初始近邻点,在被删树内搜索K近邻.实验结果表明,由于初始近邻点位置不再固定,而是位于待查点附近,有效缩小了剪枝半径,改善了剪枝效果,提升了K近邻查询效率.

基于经验模态分解的室内指纹定位算法

WiFi信号的波动问题是影响指纹定位精度的主要因素之一,针对该问题设计了基于经验模态分解(EMD)的室内指纹定位算法,利用EMD方法在保持信号原有特征的同时实现了平滑噪声的目的。同时,针对传统的加权K最邻近(WKNN)算法在参考点数量大、指纹特征维度高时存在的计算量大、定位实时性低的问题,采用Ball Tree的近邻检索方法优化指纹匹配阶段的数据查询结构,提高了指纹匹配的速度。实验结果表明:相较于常用的传统WiFi指纹定位算法,所提基于经验模态分解的室内指纹定位算法可获得17%以上定位误差的改善,同时指纹匹配耗时减少了45%左右,有效提高了定位的精度与实时性。

基于改进LOF算法的窃电检测方法研究

异常值检测作为数据挖掘领域研究的热点问题之一,广泛应用于窃电识别、反信息欺诈等领域.而LOF算法作为一种依赖数据密度进行异常值识别的算法,因其具有检测精度高、应用场景多元等优势常被应用于窃电识别与检测过程中,但该算法往往存在较高的时间复杂度.针对该问题,提出了一种基于混合剪枝树模型改进的RBT-LOF算法,并在此基础上提出了相应的窃电用户识别模型.RBT-LOF算法首先对混合剪枝树的超平面划分方式进行调整,采用数据第一特征向量找出平衡分割位并重构数据对象;其次使用混合剪枝查询加速数据对象的搜索.实验结果表明:基于RBT-LOF的窃电识别模型较LOF算法、SVM、CNN和WDNet模型具有更高的执行效率和检测精确率.

C5.0算法在RoboCup传球训练中的应用研究

针对于RoboCup比赛中出现的传球精度不够准确的问题,通过对决策树学习方法的探讨,该文提出了一种用于Robo-Cup仿真球队中Agent学习传球技能的一种决策树方法。将C5.0即ID3的改进算法应用到Agent传球能力的训练中,它使得Agent能够根据场上的具体情况,把球成功传给队友。Agent在得到球的控制权之后,首先确定传球成功率最大的球员,然后并不直接执行传球的动作,而是调整Agent自身的准备动作以达到传球的最佳状态,最后进行传球的行为。仿真结果表明,该方法有效地提高了Agent的传球能力。

基于四叉树包围球和屏幕误差的LOD算法

针对大规模地形数据庞大、帧速低的问题,提出一种基于四叉树包围球和屏幕误差的LOD算法.该算法对地形进行分块编号,实现部分地形读取;预处理阶段对分块地形构造包围球,减少数据存储量和实时阶段计算量.实时绘制阶段,依据基于投影和包围球的视锥裁剪方法实时调入可见地形块,结合四叉树结构建立基于包围球屏幕误差的LOD模型,实现大规模地形的实时绘制.实验表明该方法可提高帧速率,保证大规模地形绘制的流畅性和实时性.

故障树分析法在球磨机传动齿轮中的应用

利用故障树分析法对某球蘑机传动齿轮的失效形式进行分析,建立了故障树,采用Fussed法求最小割集来对其进行定性、定量分析。实践证明此方法方便、简洁、实用。

ball tree优化的自动驾驶仿真测试场景生成方法

基于场景的仿真测试方法可以有效加速自动驾驶汽车的测试进程,但是传统的采样方法面对高维度采样空间时无法维持高效性,提出了一种ball tree优化的仿真测试场景采样方法,并基于Carla模拟器构建了仿真测试场景自动化生成框架验证算法的有效性。分别使用随机采样方法、基于KD tree结构的最近邻采样方法与基于ball tree结构的最近邻采样方法进行场景参数采样,并生成不同天气要素下的仿真测试场景进行验证。最后将仿真过程与人工方法进行对比。结果表明,提出方法相对于人工方法具有11.38倍场景制作速度的提升,且相对于KD tree结构的采样方法的场景生成速度提升了27.97%。

球磨机齿轮传动系统故障树的建立与分析

以φ2700mm×3600mm格子板型球磨机齿轮传动系统为研究对象,采用故障树分析法对传动系统的结构和运行情况进行研究,建立系统故障树。对事故树进行定性、定量和结构重要度分析,确定故障发生的原因与影响因素之间的逻辑关系。为球磨机齿轮传动系统的故障诊断、专家系统应用提供了理论参考。

一种鲁棒的场地球类视频中的球门探测方法

在场地球类视频中,球门常常会伴随着精彩片段而出现。因此,球门探测是体育视频摘要的基础,同时也是视频高层语义概念探测的研究热点。目前,利用机器学习方法进行视频中的对象探测是非常有前途的研究领域。基于此,提出一种基于模糊决策树的球门探测算法,用来探测场地球类视频中球门帧的出现,为了提高分类准确性,在模糊决策树训练的过程中加入了平衡处理。实验结果表明,与基于阈值和决策树的算法相比,该算法可以得到更好的分类结果(F-measure>95%),并且可以从所建立的树中推导出模糊规则来解释分类模型。

故障树分析及其在制粉系统故障诊断中的应用

利用故障树分析法对火力发电厂制粉系统的常见故障进行了分析研究,建立了制粉系统的故障树,涵盖了球磨机、给煤机、排粉机、粗细粉分离器的常见故障,求出了其最小割集,给出了制粉系统发生故障的原因及导致故障各种原因组合的可能性。并且以球磨机为例给出了故障树分析的具体应用,通过球磨机振动信号的采集与分析,对球磨机的机械部件故障进行诊断。故障树分析法给制粉系统的故障智能诊断提供了一种有效的方法,为故障维修及故障预防提供了指导。

深水水下测试树球阀剪切连续油管性能分析

为研究不同工况、不同结构参数对于深水水下测试树球阀剪切连续油管性能的影响,采用有限元分析软件建立剪切分析模型,对不同工况下剪切过程进行数值模拟,并与试验对比验证分析模型的准确性;结果显示,有限元模型结果与试验结果相对偏差小于5%;油管剪切过程中会出现2个剪切力矩峰值,通过分析不同工况下2个峰值变化规律,发现油管承受拉力越大、球阀剪切速度越小、球阀外径越小剪切过程所需剪切力越小,剪切性能越好。研究结果表明:得到的剪切模型及不同工况下剪切力变化规律,可为水下测试树的设计选型及现场应用提供指导及参考意义。

球B样条曲线结合树状结构的脑血管表示模型

针对分割之后的脑血管体数据场,提出基于球B样条曲线结合树状结构的表示模型.该模型中主要分为3个步骤表示脑血管:首先采用Hessian矩阵结合弹性球的方法获取脑血管的中心线和半径信息,可提高中心线的求取精度并且在中心线的求取过程中即可获得半径;然后对获得的中心线和半径进行树状重构,得到符合血管的形态拓扑结构,便于对脑血管进行遍历;最后对重构之后的每一分支血管采用球B样条曲线的方式来描述,以对脑血管病变区域进行检测,并能针对不同大小的显示窗口采用多尺度方式绘制.实验结果表明,文中模型在脑血管的显示、病灶检测等方面具有极大优势.

基于BQEA的多因素影响下系统故障概率变化范围研究

为了研究多因素影响下系统在不同因素变化过程中的故障概率变化范围,提出了一种基于BQEA的分析方法。利用BQEA具有3条基因链且能容纳多个量子的特点,将因素与量子对应,因素变化与量子状态变化对应,在空间故障树框架内确定系统故障概率的变化范围。空间故障树理论提供了因素与元件故障关系的特征函数,从而得到各元件故障概率分布,通过元件组成系统的结构得到系统故障概率分布表达式。该表达式作为BQEA的优化对象从而获得极小值和极大值,即系统故障概率变化范围。结果表明,使用BQEA确定该变化范围是可行性的。所得变化范围与解析法得到的故障概率分布近似,更适合表征多因素条件下的故障概率变化范围,且能降低计算复杂度并提高效率。

基于故障树的气动球阀用电磁换向阀故障诊断

应用故障树分析法对气动球阀用电磁换向阀故障进行了分析。详细介绍了电磁换向阀的工作原理,建立了电磁换向阀断电切换延迟故障树模型,进行了电磁换向阀故障分析与定位,提出了故障解决措施和建议,为电磁换向阀的故障诊断和维护提供了理论依据和方法。

叶绿康球肥对桃树矿质营养和产量的影响

用叶绿康球肥在失绿桃树上进行大田对比试验 ,通过田间调查和叶片分析 ,研究了球肥对桃树叶片的复绿效果对叶内矿质营养元素的影响及增产效果。结果表明 :施用球肥可使桃树叶片失绿程度降低 2～ 3级 ,百叶重明显增加 ,单株产量提高 56%～ 89% ,全铁和活性铁含量提高 1 8.7%～ 1 9.5% ,可降低叶片中 N,P,K,Cu和 Zn的含量 。

黄金树结构两种节点可选方案的性能比较

根据深圳文化中心黄金树结构的工程实际情况 ,对该复杂的大型的空间结构的两种可选节点方案 ,从受力特点 ,经济性能 ,施工工艺等角度对两种节点方案进行了比较。

一种改进的二叉树多分支持向量机算法

二叉树支持向量机分类算法主要是构造一个偏二叉树或是构造一颗完全二叉树,但是偏二叉树分类的准确性虽高而分类的效率低,完全二叉树分类的效率高但是准确性不高。本文提出一种算法,结合了以上两种二叉树构造方法的优点,并且更能反映样本的真实分布。实验结果表明,新算法具有较高的推广性能。

RDD上扩展索引层优化的分布式K-means算法

K-means是经典的聚类算法,为了适应大规模数据,很多研究利用分布式计算提高其扩展性。但传统基于磁盘的分布式系统仍然存在大量I/O消耗,在基于内存的Spark系统上实现,在继承Spark平台低读写消耗和良好容错性等优点的基础上,扩展了Spark的机器学习MLlib库,在此之上增加一个索引层,引入包含多种策略的基于RDD的双级索引机制,采用新的数据划分方式,对空间距离相近的点的信息进行预处理,利用索引存储其对应的点集的概括信息,以便在K-means算法中对搜索空间剪枝,从而达到对K-means算法的优化。实验结果表明,索引层能够剪枝搜索空间达40%以上,相对无优化的分布式K-means,提升效率达21%,具有较好的可扩展性。

客车滚动轴承故障树分析

本文根据南昌车辆段1990年1月至1991年3月客车滚动轴承的检修统计,采用故障树分析法分析了客车滚动轴承的常见故障及原因。指出,引起客车滚动轴承故障的主要原因,是使用的2724(2726)型轴承承载能力偏低。建议在选用承载能力大的轴承型号的同时,采用状态监测及故障诊断技术对滚动轴承实行状态维修。