一种基于自适应相似矩阵的谱聚类算法

为了消除在构建谱聚类算法的相似矩阵时,高斯核函数中尺度参数的波动影响,构建了一种自适应相似矩阵,并应用到谱聚类算法中。自适应相似矩阵中数据点间的距离度量采用测地距离算法,相距较近的两点间的距离近似于欧氏距离,相距较远的两点则先根据欧氏距离得到每个数据点的k个近邻点,然后累加近邻点的测地距离,由此得到每对数据点间的最短距离。两点间的局部密度用共享近邻的定义来表示,更好地刻画了数据集的本征结构。在5个人工数据集和国际通用UCI数据库中的5个真实数据集上进行实验。实验结果表明,所提算法的聚类准确率高于对比算法的准确率,对复杂分布数据有很强的自适应能力。研究成果为数据挖掘及机器学习提供了思路和方法。     

基于压缩感知理论和密度聚类算法的全回转推进器滚动轴承故障诊断

滚动轴承振动信号具有非线性、非平稳性等特性,且往往存在噪声干扰,信号特征难以提取,传统故障工况诊断方法受到应用限制。以全回转推进器为研究对象,提出一种基于压缩感知理论和密度聚类算法的滚动轴承故障诊断算法。首先,将振动信号分解,进行稀疏变换,得到稀疏域下的振动信号;其次,采用压缩感知理论进行信号重构,建立绝对值、偏斜度、方差以及裕度等特征指标;最后,采用密度聚类算法DBSCAN,将不同特征指标之间两两组合进行分析,成功区分了故障工况。为滚动轴承故障的无损化、智能化诊断提供了理论依据。     

小波聚类算法的分析与研究

聚类分析是数据挖掘领域中一个重要的研究课题。传统的聚类算法在在低维空间小数据集中能够有效地进行聚类,但在高维大数据集中,由于数据的稀疏性,存在大量孤立点等问题,聚类效果不甚理想。本文在传统聚类算法的基础上,着重对小波聚类算法进行了分析与研究。     

基于模拟退火算法优化谱聚类的有杆泵抽油井故障诊断

示功图是油田生产中分析井下生产工况的主要方法。随着计算机性能的不断提高,基于计算机的示功图分析方法越来越受到重视。传统的有监督学习方式受限于依赖主观经验进行训练样本分类。对此,本文采用无监督学习进行有杆泵抽油井的故障诊断。将示功图进行8方向链码的重画,提取其图形特征向量。然后由模拟退火算法优化谱聚类的方法进行故障的分类。将本文所提出方法用于一口抽油井的故障诊断中,验证了其有效性。     

基于改进谱聚类算法在图像分割中的应用

为解决谱聚类算法应用于图像分割时,相似矩阵内存占用较大甚至满溢以及后续计算量大的问题,利用Nystrom方法随机获取一部分样本点,根据样本点和样本点、样本点和非样本点2种相似关系近似表征所有像素点的相似性,得到原图像的近似相似矩阵。在构建上述所需2种相似关系的相似矩阵时,距离度量采用余弦函数。结果表明,采用近邻传播聚类算法代替k-means算法对得到的低维向量子空间聚类,克服了聚类过程对初始值的敏感性,得到的分割结果较稳定,4幅真实图片也验证了研究算法的优越性。改进的谱聚类算法为图像分割的稳定性研究提供了依据。     

一种优化K-means聚类的舌苔舌质分离方法

为了解决传统K-means聚类算法对舌图像中舌苔舌质分离效果不稳定的问题,提出了一种优化K-means聚类的舌苔舌质分离模型。模型综合RGB,HSV,L^*a^*b^* 3种颜色空间的特性,将单通道舌图像像素作为聚类样本集合,以一定的规则从集合中选取2个舌图像通道的像素作为聚类样本,并利用单通道舌图像分布直方图的峰值确定初始聚类中心点,最后通过聚类实现舌苔舌质分离。实验结果表明,选择用双通道舌图像作为聚类样本比用三通道或者单通道舌图像聚类效果更优,且提出的初始聚类中心点的确定方法相比于传统K-means聚类算法更准确、稳定地使舌苔舌质分离。所提方法可以很好地实现舌苔舌质分离,为中医舌诊客观化的研究提供了新的方法和思路,具有一定的实用价值。     

基于Carrot2聚类的垂直搜索引擎的研究与实现

给出了一个基于Nutch的垂直搜索引擎系统的实现,主要探讨了基于Lucene和Carrot2的信息检索与聚类的实现,并对分词、垂直信息采集等的实现进行了说明。     

功能性聚丙烯酰胺类微球的制备及应用

随着我国经济市场发展的速度显著增长,功能性聚丙烯酰胺类微球的制备方法有元皂乳液聚合法和分散聚合法.同时,还介绍了功能性聚丙烯酰胺类微球的应用与种类(磁性聚丙烯酰胺微球、温敏性聚丙烯酰胺微球及聚丙烯酰胺与无机微粒形成的复合微球),未来应该进一步加强对功能性聚丙烯酰胺类微球的相关研究.     

油田生产成本项目的聚类特征及其动因研究

目前对于油田生产成本的研究主要基于成本性态等定性分析方法,目的是用于生产预算的编制。实际应用这些方法时,在往年预算的基础上考虑物价系数等因素进行调整,缺乏精确性和客观性。采用系统聚类分析可以将油田生产成本项目分为几类,找出每一类的共同特点,以利于分析每一类成本形成的动因和特点,更好地研究、制定控制成本的对策。本文探索性地使用聚类分析的方法,对油田生产成本项目之间的相关性及其聚类特征进行定量分析。分析结果表明,油田生产成本的11个项目可按其相关性集聚为4大类——维持类、推动类、驱油类和井下作业类。从4类成本的动因回归结果看,建立的动因模型拟合度较好,因此该成本分类应是恰当的。在用线性模型进行预测时,预测值的精确性有待于提高,需要在生产成本与各动因之间建立更为复杂的非线性模型来解决。