一种引入参数无需确定聚类数的聚类算法

针对传统k-均值聚类算法的两大缺点,即算法中需要知道确定的聚类数和初始种群选取的随机性,提出了一种新的聚类算法,即基于k-均值聚类算法的无需确定聚类数的聚类算法。这种算法是基于递增思想的聚类算法,最大的特色是无需事先知道聚类数,初始聚类数取1,初始聚类中心为所有数据点的聚类中心,算法中首先设定一个惩罚参数,对于确定的惩罚参数,运算时聚类数逐渐增加,直到收敛,即聚类数不再发生变化,就得到了所需的聚类数以及最终的聚类结果。运用于茶叶分类和各省市平均工资水平分析的2个实验也验证了这种算法的可行性,通过实验可知,这种聚类算法具有较好的全局收敛能力和较高的正确率,稳定性强,收敛速度快。     

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STFT和CSPDarkNet的滚动轴承故障诊断方法

针对传统故障诊断技术严重依赖于信号处理的专业知识和人工经验的问题,提出一种基于STFT(ShortTime Fourier Transform,短时傅里叶变换)和CSPDarkNet的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过STFT将原始滚动轴承故障信号转换为具有时频信息的二维时频图,制作出时频数据集。然后将得到的特征图像作为CSPDarkNet模型的输入,进行特征自提取和故障诊断,最终实现不同故障类型的分类。为验证所提方法的有效性和优越性,进行了针对滚动轴承典型故障的模拟实验,并与不同特征图转换方法进行了分析和比较。实验表明,STFT-CSPDarkNet方法在滚动轴承故障诊断方面表现出更优的识别效果。     

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。     

基于灰色聚类评估理论的纺织企业信息化水平评价方法研究

本文根据纺织企业生产管理的特点确定信息化水平评价指标体系。针对相关数据有限并且灰度大的特点,选择灰色聚类评估理论建立评价模型并给出模型求解过程,试图为定量的评价纺织企业信息化水平和比较企业间信息化水平高低提供科学依据;该模型可以指出影响企业信息化水平的因素,为企业今后进一步提高信息化水平提供决策依据。     

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。     

基于投影寻踪聚类模型的区域经济可持续发展评价--以30个省1998～2011年数据为例

首先构建了一套涉及4个准则层、16个指标层的中国区域经济可持续发展评价指标体系,其次利用投影寻踪和聚类方法,对中国30个省（市、自治区）1998～2011年的经济可持续发展水平（多指标面板数据）进行评价,根据线性投影值进行聚类,并对中国省域经济可持续发展区域差异水平进行分析,在此基础上,对中西部地区经济可持续发展提出相应的建议。     

我国区域高技术产业发达程度与聚类特征比较研究--基于竞争力指标的评价

高技术产业发达程度是特定区域科技进步水平的具体体现。本文构建了我国区域高技术产业竞争力评价体系,应用主成分分析法对各地区的高技术产业综合竞争力和发达程度进行了评价与划分,并对不同发达程度地区单项竞争力进行了比较分析。同时,运用层次聚类分析方法对高技术产业处于相同发达程度的地区的产业布局与发展特征进行归纳,揭示这些地区高技术产业的发展共性与内在规律,以期为我国区域高技术产业发展水平的客观评价及政策制定提供参考。     

基于改进SSD-MobileNet算法的AGV动态目标检测方法

为了提升自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)动态障碍物视觉检测的精度和帧率,提出了一种基于单镜头多盒检测器（single shot multibox detector,SSD）的改进算法。将轻量级MobileNet网络引入到SSD网络结构中,然后利用K-means算法对训练数据集中真实框的AR值进行聚类并更新,最后利用Jeston Nano嵌入式平台搭建了AGV实验系统,引入TensorRT加速引擎,分别对改进前后的SSD-MobileNet模型进行加速优化,并对比分析。结果表明：改进的SSD-MobileNet模型在AGV上使用TensorRT加速引擎的mAP值为79.1%,相比优化前提升了10.8%,对精度影响很小,而帧率达到了25 f/s,较原SSD模型提升了近4倍,且改进后模型规模也比优化前缩小了37%。采用改进算法能够使AGV在运输过程中完成动态障碍物检测任务,可代替人工实现货物高效运输,并节省运输成本,为智能化运输提供了一种新的思路。