期刊文献+
共找到2,587篇文章
< 1 2 130 >
每页显示 20 50 100
基于改进动麦优化模糊C-均值的WSN分簇信誉路由算法
1
作者 韩冰青 温锦笑 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期240-246,共7页
针对无线传感器网络中分簇不均、节点能耗高及路由安全性低等问题,提出一种基于改进动麦优化模糊C-means的WSN分簇信誉路由算法(IFCAOR)。首先利用改进的动麦算法优化模糊C-means算法的初始聚类中心,提高网络分簇效果。其次,在簇首选举... 针对无线传感器网络中分簇不均、节点能耗高及路由安全性低等问题,提出一种基于改进动麦优化模糊C-means的WSN分簇信誉路由算法(IFCAOR)。首先利用改进的动麦算法优化模糊C-means算法的初始聚类中心,提高网络分簇效果。其次,在簇首选举阶段,综合节点能量、距离等因素,动态选择簇首,实现负载均衡。最后,在数据传输阶段,采用单多跳轮询机制,并结合中继节点的负载、信誉值和路径衰减等构建路由适应度函数,利用改进动麦算法规划高效安全的传输路由,降低节点能耗并提高路由安全性。仿真结果表明,IFCAOR算法的网络生命周期较LEACH、IFCRA和HMABFOA分别提升93%、49.6%和34.3%,IFCAOR算法能有效平衡网络负载,延长网络生命周期。 展开更多
关键词 无线传感器网络 模糊C-均值 动麦优化算法 分簇路由 能耗均衡
在线阅读 下载PDF
基于H-C方法的地震发震断层快速识别——以2017年12月19日辽宁海城M4.4地震为例
2
作者 戴盈磊 张文静 +2 位作者 惠杨 王承伟 程应伟 《华南地震》 2026年第1期33-42,共10页
应用“先粗后细”的网格划分方案和CAP方法反演2017年12月19日辽宁海城M4.4地震震源机制解。基于震源—质心(H-C)方法快速测定其发震断层面。利用改进的DBSCAN算法自动识别海城、岫岩地区主要断层的几何参数,并结合该地区构造应力场给... 应用“先粗后细”的网格划分方案和CAP方法反演2017年12月19日辽宁海城M4.4地震震源机制解。基于震源—质心(H-C)方法快速测定其发震断层面。利用改进的DBSCAN算法自动识别海城、岫岩地区主要断层的几何参数,并结合该地区构造应力场给出它们的滑动性质。结果表明:海城M4.4地震最优质心位置为(40.4672°N,123.1494°E)。震源机制解走向288°,标准差5.80°,倾角81°,标准差5.69°,滑动角-13°,标准差5.71°,矩震级MW4.34,质心深度11 km,标准差0.38 km。联合P波初动解走向34.10°,倾角67.48°,滑动角-159.64°,及其他学者的资料得到该地震震源机制中心解为走向287.51°,倾角78.66°,滑动角-22.90°。以各机构给出的震源参数和不同震源机制进行的全部25次快速识别检验均显示震源机制解NWW走向的节面II是本次海城M4.4地震的主断层面。自动识别得到3个走滑断层和1个正断层。其中断层A和断层C分别是1975年海城MS7.3地震和1999年岫岩MS5.4地震的发震构造,断层B和断层D的参数特征也与前人的认识相符。 展开更多
关键词 海城M4.4地震 H-C方法 CAP方法 震源机制解 发震断层 改进的DBSCAN
在线阅读 下载PDF
考虑天气耦合相似日的短期光伏功率预测
3
作者 逯静 杨源浩 +1 位作者 汪中宏 王瑞 《发电技术》 2026年第1期53-64,共12页
【目的】为充分利用历史信息,最大限度地优化模型效果,提高光伏功率预测精度,提出了一种考虑天气耦合相似日的短期光伏功率预测方法。【方法】首先,利用模糊C均值聚类将数据集划分为不同天气类型,根据待测日对每个天气类型的隶属度和特... 【目的】为充分利用历史信息,最大限度地优化模型效果,提高光伏功率预测精度,提出了一种考虑天气耦合相似日的短期光伏功率预测方法。【方法】首先,利用模糊C均值聚类将数据集划分为不同天气类型,根据待测日对每个天气类型的隶属度和特征选择计算关联度权重因子,结合灰色关联分析计算历史日的相似度并筛选具有天气耦合的相似日集,通过变分模态分解将相似日集分解为不同频率的模态分量,实现进一步去噪。其次,为充分发挥模型非线性拟合能力,运用红尾鹰算法(red-tailed hawk algorithm,RTHA)对双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络模型进行超参数寻优,并构建RTHA-Bi LSTM模型对各个模态分量进行预测。最后,以我国江苏某电厂的实际数据为例进行仿真实验,验证所提方法的有效性。【结果】在晴天、多云和雨天场景下,与无相似日方法相比,所提方法在单一模型和组合模型中均方根误差分别降低了9.1%、6.1%、2.9%和11.1%、6.5%、13.9%。【结论】所提方法可有效提升光伏功率预测精度,具有较好的鲁棒性和较强的预测能力,能较好地应对不同场景下的预测任务。 展开更多
关键词 光伏(PV)发电 功率预测 模糊C均值聚类 灰色关联分析 相似日 红尾鹰算法
在线阅读 下载PDF
基于等角映射的高维不平衡数据增量式降维算法
4
作者 任宁宁 陈曦 孙力帆 《现代电子技术》 北大核心 2026年第5期138-141,146,共5页
高维不平衡数据增量变化时,因多类别样本数目不一、特征分布不均,降维时难免过度关注多数类样本,忽视少数类样本,导致降维后少数类数据失真。为此,文中提出基于等角映射的高维不平衡数据增量式降维算法。利用模糊C-means算法将高维不平... 高维不平衡数据增量变化时,因多类别样本数目不一、特征分布不均,降维时难免过度关注多数类样本,忽视少数类样本,导致降维后少数类数据失真。为此,文中提出基于等角映射的高维不平衡数据增量式降维算法。利用模糊C-means算法将高维不平衡数据划分为不同类型数据后,使用基于时间窗口的增量数据抽取方法,抽取不同类型高维不平衡数据的增量数据。由基于等角映射的增量流形学习降维算法运算增量数据与原始数据点距离。结合距离设定权重因子,将此增量数据映射于低维空间,实现高维不平衡数据增量式降维。实验结果表明:所提算法在不同类别高维不平衡数据增量式降维中,无论是1 GB还是10 GB的新增数据量,降维后数据维度较低,数据结构和信息的保真度较高,没有出现明显失真情况。该方法是一种有效的数据降维算法,可应用于处理大规模高维不平衡数据增量式降维问题中。 展开更多
关键词 模糊C-means算法 等角映射 高维不平衡数据 增量式降维 时间窗口 增量数据抽取 流形学习 加权处理
在线阅读 下载PDF
新能源小镇综合能源系统两阶段鲁棒优化配置
5
作者 胡利 程静 《电力工程技术》 北大核心 2026年第2期21-29,共9页
针对高比例可再生能源并网过程中因波动性与间歇性导致综合能源系统供电可靠性不足的问题,文中提出一种面向新能源小镇的两阶段鲁棒优化配置策略。首先,第一阶段利用源-荷历史数据,以系统配置成本最低为目标函数,对机组容量配置进行初... 针对高比例可再生能源并网过程中因波动性与间歇性导致综合能源系统供电可靠性不足的问题,文中提出一种面向新能源小镇的两阶段鲁棒优化配置策略。首先,第一阶段利用源-荷历史数据,以系统配置成本最低为目标函数,对机组容量配置进行初步决策;第二阶段采用多面体不确定集描述源-荷的不确定性,以系统运行成本最低为目标函数,结合第一阶段的决策结果,获取最恶劣场景下源-荷预测功率数据。其次,引入不确定度参数以控制鲁棒优化配置方案的保守度。然后,利用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,通过迭代更新机组容量配置,收敛得到最优配置方案。最后,以我国北方某新能源小镇为研究案例,算例结果表明所提策略与优化方法具有可行性,且能够提高新能源小镇的供电可靠性和经济性。 展开更多
关键词 容量配置 两阶段鲁棒优化 双重不确定性 新能源小镇 多面体不确定集 列与约束生成(C&CG)算法
在线阅读 下载PDF
深度学习下多视图激光聚类图像特征散度分割
6
作者 任亚丹 黄燕 张燕 《激光杂志》 北大核心 2026年第1期180-185,共6页
为提高多视图激光图像分割准确性,提出深度学习下多视图激光聚类图像特征散度分割方法。利用深度学习以及下采样函数挖掘多视图激光图像各像素点特征,捕捉图像中的关键信息,提高特征散度分割的准确性,选用模糊C均值算法建立图像聚类特... 为提高多视图激光图像分割准确性,提出深度学习下多视图激光聚类图像特征散度分割方法。利用深度学习以及下采样函数挖掘多视图激光图像各像素点特征,捕捉图像中的关键信息,提高特征散度分割的准确性,选用模糊C均值算法建立图像聚类特征散度分割数学模型,通过拉格朗日数函数确定图像聚类特征散度分割目标函数方程,采用特征散度度量任意两个像素点间特征差异性,依据Xie-Beni指数确定模型初始聚类中心点数量,模型经过迭代运算将特征相似分割成一类,完成图像分割任务。实验结果表明,所提方法图像分割区域与实际一致,且分割的IoU值大。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 多视图激光图像 模糊C均值算法 特征散度 Xie-Beni指数
原文传递
融合空间纹理特征的三维模糊聚类算法
7
作者 金正洋 阎少宏 +3 位作者 张艳博 姚旭龙 陶志刚 陈志远 《应用科学学报》 北大核心 2026年第1期134-148,共15页
传统的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法受初始聚类中心和噪声点的影响较大,且这些影响在复杂环境或是高维度空间中会被进一步放大。针对这一问题提出了一种融合空间纹理特征的三维FCM算法,旨在提取研究对象内部因组成成分分布不... 传统的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法受初始聚类中心和噪声点的影响较大,且这些影响在复杂环境或是高维度空间中会被进一步放大。针对这一问题提出了一种融合空间纹理特征的三维FCM算法,旨在提取研究对象内部因组成成分分布不均匀而形成的密度差异显著区域。首先,参考二维空间灰度共生矩阵及平面纹理特征理论,将其延拓到三维空间,用以刻画空间纹理特征;其次,利用对比度纹理特征来优选出初始聚类中心;最后,将相异性纹理特征与传统FCM算法目标函数相融合,以提高算法的抗噪能力。在裂隙提取仿真模拟实验中,本文算法的目标提取准确率达到99.39%,较传统FCM算法(准确率为65.31%)提高了34%,验证了新型算法提取研究对象内部密度差异显著区域的可行性。在实际应用中,新型算法对于人体胸部骨骼的识别与提取也表现出优越的适用性。 展开更多
关键词 图像分割 模糊C均值聚类算法 灰度共生矩阵 纹理特征 岩石裂隙 人体骨骼
在线阅读 下载PDF
改进决策树算法的混合属性大数据分类优化方法
8
作者 剧树春 李来杰 《电子设计工程》 2026年第1期45-49,共5页
为了简化混合属性大数据的分类过程,并依据各类属性数据的内在特征,确保分类结果的准确性,文中提出了改进决策树算法的混合属性大数据分类优化方法。通过主成分分析法挖掘混合属性大数据之间的内在规律,提取混合属性大数据关键特征;构... 为了简化混合属性大数据的分类过程,并依据各类属性数据的内在特征,确保分类结果的准确性,文中提出了改进决策树算法的混合属性大数据分类优化方法。通过主成分分析法挖掘混合属性大数据之间的内在规律,提取混合属性大数据关键特征;构建基于C4.5算法的改进决策树算法分类模型,输入提取的关键特征,计算该特征的信息熵和信息增益率,采用动态调整的方式进行模式学习,实现动态修正信息熵,以此优化节点的分裂效果,从而进一步提升分类精准度,输出混合属性大数据分类结果。通过实验验证,该方法具有极高的精确度,能够清晰区分不同类别的数据,且性能稳定,分类效率更高、可靠性更强,能够有效抵御噪声对分类性能的不利影响,证明了所提方法实现混合属性大数据分类稳定性和可靠性。 展开更多
关键词 改进决策树算法 混合属性大数据 分类优化 C4.5算法 信息熵 信息增益率
在线阅读 下载PDF
考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化
9
作者 崔娇 苏冀 +3 位作者 张峻诚 赵忠媛 詹凤楠 刘海信 《电测与仪表》 北大核心 2026年第1期123-131,共9页
针对分布式光伏出力的不确定性对新型配电网合环运行产生的影响,文中提出了一种考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。考虑新型配电网合环电流的稳态约束和暂态约束,建立了新型配电网负荷均衡优化模型。在此基础上,采... 针对分布式光伏出力的不确定性对新型配电网合环运行产生的影响,文中提出了一种考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。考虑新型配电网合环电流的稳态约束和暂态约束,建立了新型配电网负荷均衡优化模型。在此基础上,采用K-means聚类对分布式光伏出力历史数据进行聚类,得到具有代表性的典型场景,同时考虑1-范数和∞-范数对置信区间的约束,建立考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。最后采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,在改进的IEEE-99节点上进行算例分析,验证了文中所提模型的有效性。 展开更多
关键词 新型配电网 合环运行 负荷均衡 分布鲁棒优化 C&CG算法
在线阅读 下载PDF
考虑源荷不确定性的电力系统灵活调度策略 被引量:3
10
作者 闫群民 任效煜 +2 位作者 宋潇 赵梦珏 安晨 《电力工程技术》 北大核心 2025年第2期172-184,共13页
针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。... 针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。首先,建立日前鲁棒调度模型,充分挖掘火电机组、抽水蓄能等资源的灵活调节潜力,将火电灵活改造及抽水蓄能抽发状态作为模型的第一阶段决策变量,各灵活资源的出力作为第二阶段决策变量,并以灵活改造成本、碳排放成本及运行成本最小为优化目标。其次,在模型求解中,将所建立的两阶段鲁棒模型转化为相对独立的主问题和子问题,并采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法和强对偶理论反复迭代,以逼近最优解。最后,通过算例验证,所提出的优化调度策略在满足灵活性需求的基础上,统筹各类资源,实现了系统中经济性、环保性、灵活性的均衡,并增强了对源荷不确定性风险的抵御能力。 展开更多
关键词 新能源电力系统 灵活性资源 不确定性 两阶段鲁棒优化 列与约束生成(C&CG)算法 灵活调度
在线阅读 下载PDF
基于两级决策树模型的轧制时间预测方法 被引量:2
11
作者 张卓伦 袁帅鹏 +1 位作者 李铁克 张文新 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期197-210,共14页
轧制时间是宽厚板热轧生产的关键参数,但由于生产的复杂性和不确定性,在生产准备阶段很难对其进行精准预设,这会影响生产作业计划的编制以及实施效果。为解决这一问题,着眼于生产中积累的大量宽厚板轧制历史数据,在对影响轧制时间的关... 轧制时间是宽厚板热轧生产的关键参数,但由于生产的复杂性和不确定性,在生产准备阶段很难对其进行精准预设,这会影响生产作业计划的编制以及实施效果。为解决这一问题,着眼于生产中积累的大量宽厚板轧制历史数据,在对影响轧制时间的关键因素及相互关系进行分析梳理的基础上,针对其数据类型和数据结构的特点,提出了两级决策树预测模型,以提高轧制时间的预设精度。首先,基于属性间依赖关系改进C4.5的信息增益率,利用信息熵水平约简分枝节点,将改进的C4.5分类树用于数据中标称属性的建模;进而,基于Fayyad边界点判定定理和支持向量机改进CART算法,对分类子集中数值型属性建立回归模型。从轧制历史数据中随机抽取样本进行实验,将两级决策树模型与多种预测模型对比,验证了所提模型的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 轧制时间 C4.5方法 两级决策树 混合类型数据 属性依赖
在线阅读 下载PDF
基于密度的模糊C均值聚类算法锂电池均衡策略研究
12
作者 吴铁洲 祝磊 +1 位作者 张敏 王越洋 《武汉理工大学学报》 2025年第1期84-90,共7页
在储能应用中,锂电池的不一致性将严重影响储能系统的运行效果和使用寿命,均衡控制是解决锂电池不一致的重要手段。文中考虑锂离子电池的滞回特性,建立了三阶动态等效电路模型,并结合建立的电池模型对电池组均衡变量SOC进行了研究和估... 在储能应用中,锂电池的不一致性将严重影响储能系统的运行效果和使用寿命,均衡控制是解决锂电池不一致的重要手段。文中考虑锂离子电池的滞回特性,建立了三阶动态等效电路模型,并结合建立的电池模型对电池组均衡变量SOC进行了研究和估计。基于Buck-Boost的电路设计了电池组间均衡拓扑结构,在传统的模糊C均值聚类算法基础上,引入样本密度的概念,设计了基于密度的模糊C均值聚类算法均衡策略,并与均值-差值均衡算法做对比。最后在MATLAB/Simulink中进行了均衡策略的对比仿真验证,结果表明,基于密度的模糊C均值聚类算法均衡控制策略能够提高电池组的均衡效果,提高了均衡速度,为储能系统均衡控制提供了研究方向,具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 储能系统 均衡控制 样本密度 模糊C均值聚类算法 均值-差值均衡算法
原文传递
考虑成本不确定性的发电企业低碳技术采纳决策优化研究
13
作者 檀勤良 贺嘉明 +1 位作者 吕函谕 丁毅宏 《中国电力》 北大核心 2025年第5期62-73,共12页
为研究发电企业主动践行“双碳”目标而面临的多类型低碳技术成本不确定性条件下的投资决策优化问题,以发电企业中长期时间尺度的决策优化为研究视角,考虑投资周期内各项技术的成本不确定性,构建期望出力-装机两阶段鲁棒模型。第1阶段... 为研究发电企业主动践行“双碳”目标而面临的多类型低碳技术成本不确定性条件下的投资决策优化问题,以发电企业中长期时间尺度的决策优化为研究视角,考虑投资周期内各项技术的成本不确定性,构建期望出力-装机两阶段鲁棒模型。第1阶段以该企业运营净利润最大为目标;第2阶段考虑各项技术投入的成本不确定性,以第1阶段给出的期望出力情况作为约束,综合考虑企业年度投资强度与全投资计划周期的投资限额总数,追求总投资成本最小。将第2阶段模型进行鲁棒对等,转化为一个等价的线性化模型以便于求解,并采用列和约束生成算法对该两阶段问题进行求解。通过不同情景下的发电企业电源结构演化情况对比,为发电企业采纳低碳技术提供了借鉴。 展开更多
关键词 低碳技术 技术采纳 不确定性 两阶段决策 投资决策 C&CG算法
在线阅读 下载PDF
混合多策略的麻雀搜索算法与应用
14
作者 娄莉 张慧茹 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第12期2216-2226,共11页
模糊c均值FCM聚类算法以其实现简单、符合实际等优点成为许多研究人员在进行图像分割时的选择,但传统的FCM算法也存在缺点:聚类中心随机初始化。为了恰当选取聚类中心,提出了一种混合多策略的麻雀搜索算法,利用麻雀搜索算法较强的寻优... 模糊c均值FCM聚类算法以其实现简单、符合实际等优点成为许多研究人员在进行图像分割时的选择,但传统的FCM算法也存在缺点:聚类中心随机初始化。为了恰当选取聚类中心,提出了一种混合多策略的麻雀搜索算法,利用麻雀搜索算法较强的寻优能力来优化FCM算法的初始聚类中心,提高FCM算法的分割效果。算法思路如下:首先,针对麻雀搜索算法后期种群多样性变差的问题,引入Fuch混沌映射;针对麻雀种群易在局部极值点震荡的问题,引入小孔成像反向学习对发现者位置进行更新;针对麻雀种群全局搜索能力较差的问题,引入高斯-柯西变异对跟随者位置进行更新;最终得到一种寻优精度和速度都较好的改进麻雀搜索算法,将FCM算法的目标函数作为改进麻雀搜索算法的寻优函数,进行自然场景和细胞图像分割实验,与标准的FCM算法相比,该算法的平均划分系数提升了5个百分点左右,鲁棒性也有所提升。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 反向学习 高斯-柯西变异 模糊C均值 图像分割
在线阅读 下载PDF
基于交集相似日及MSGWO-LSTM模型的短期光伏发电功率预测
15
作者 王辉 董宇成 +2 位作者 李欣 夏玉琦 周子澜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第24期151-158,共8页
针对目前光伏功率预测存在的预测精度不足问题,提出一种基于交集相似日选取和多策略灰狼优化(MSGWO)算法优化长短期记忆(LSTM)神经网络的短期光伏发电功率组合预测模型。采用最大信息系数(MIC)方法去除与光伏发电不相关的气象特征;利用K... 针对目前光伏功率预测存在的预测精度不足问题,提出一种基于交集相似日选取和多策略灰狼优化(MSGWO)算法优化长短期记忆(LSTM)神经网络的短期光伏发电功率组合预测模型。采用最大信息系数(MIC)方法去除与光伏发电不相关的气象特征;利用K-means++算法进行相似天气日的聚类,并通过模糊C均值(FCM)聚类对初聚类样本进行边缘样本修正。为了提高灰狼优化算法的性能,引入Tent混沌映射、差分进化策略和动态权重策略,优化LSTM模型以实现预测精度最优。最后,以两个实际光伏电站数据源进行测试,仿真结果表明,所提组合模型在不同天气条件下的预测精度优于其他对比模型。 展开更多
关键词 短期光伏发电功率预测 相似日聚类 多策略灰狼优化算法 长短期记忆神经网络 最大信息系数 K-means++算法 模糊C均值聚类
在线阅读 下载PDF
基于态势感知的无人机空战协同决策方法 被引量:2
16
作者 王国岩 赵旭华 +4 位作者 解宇轩 黄炎焱 孙宇祥 王利锋 孙佳琪 《控制与决策》 北大核心 2025年第6期1847-1854,共8页
针对智能空中博弈中无人机协同决策的问题展开研究.鉴于空中博弈复杂性,包括不确定性、信息不完备性和动态性等特点,提出了一种强鲁棒性的无人机协同决策技术,旨在提升无人机在复杂对抗环境中的作战效能.研究基于某高仿真度的模拟平台,... 针对智能空中博弈中无人机协同决策的问题展开研究.鉴于空中博弈复杂性,包括不确定性、信息不完备性和动态性等特点,提出了一种强鲁棒性的无人机协同决策技术,旨在提升无人机在复杂对抗环境中的作战效能.研究基于某高仿真度的模拟平台,利用态势感知和信息融合技术,通过构造威胁指数和综合优势指数建立了空战态势分析模型,并改进C4.5规则树算法设计、建立了上层决定决策、中层决定任务、下层决定行为的三个决策模型,优化了无人机的战术行为和响应速度.通过的实验验证发现,该技术显著提高了无人机决策的准确性和执行效率,从而提升了其在复杂空战环境中的作战效能.本文的研究成果可为未来多无人机协同作战系统的设计和实现提供理论基础和技术支持. 展开更多
关键词 无人机协同决策 空战态势分析 改进C4.5 自主决策 信息融合 协同作战
原文传递
改进模糊聚类语义分割声环境功能区划图
17
作者 曾宇 姚琨 秦勤 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期210-215,共6页
声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究,但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法,对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单线... 声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究,但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法,对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单线性迭代聚类构建超像素,提取声环境功能区划图特征矩阵,基于K-means++改进模糊C均值聚类算法,语义分割超像素粒化的声环境功能区划图,并以声功能区面积占比计算结果偏差为评价指标,分析超像素尺度对分割结果的影响。然后基于不同图像特征矩阵构建方法和聚类中心初始化方法,使用模糊C均值聚类、高斯混合模型聚类、K-medoids聚类语义分割声环境功能区划图,最后比较不同组合方案的声功能区面积占比计算结果偏差,验证方法的有效性。 展开更多
关键词 声学 声环境功能区划图 彩色图像分割 模糊C均值聚类 简单线性迭代聚类 K-means++算法
在线阅读 下载PDF
无监督机器学习驱动的飞机备件分类方法
18
作者 朱臣 何定养 崔崇立 《信息工程大学学报》 2025年第6期706-714,共9页
为挖掘飞机备件保障规律,提出一种无监督机器学习驱动的飞机备件分类方法。通过最大信息系数检测飞机备件保障数据各维度相关性,采用基于高斯核函数的核主成分分析(KPCA)预处理相关性低的飞机备件保障数据,应用牛顿-拉夫逊优化算法(NRBO... 为挖掘飞机备件保障规律,提出一种无监督机器学习驱动的飞机备件分类方法。通过最大信息系数检测飞机备件保障数据各维度相关性,采用基于高斯核函数的核主成分分析(KPCA)预处理相关性低的飞机备件保障数据,应用牛顿-拉夫逊优化算法(NRBO)和动态模糊参数寻找飞机备件模糊C均值(FCM)聚类质心最佳位置,自适应迭代生成飞机备件分类最优结果。实验结果表明,在相同飞机备件保障主成分数据条件下,相较于传统模糊C均值聚类、遗传算法优化模糊C均值聚类、粒子群优化模糊C均值聚类3种方法,该方法拥有更优越的快速探寻收敛性能和跳出局部最优解能力,可实现更佳效果的飞机备件分类,为飞机备件采购、库存、修理等保障决策提供科学依据。 展开更多
关键词 无监督机器学习 飞机备件分类 核主成分分析 牛顿-拉夫逊优化算法 模糊C均值聚类
在线阅读 下载PDF
面向极端天气的发电设备自适应鲁棒防御策略 被引量:1
19
作者 许静 孔德政 +4 位作者 邢朝健 李更丰 黄玉雄 于思淼 刘树鑫 《智慧电力》 北大核心 2025年第9期74-80,共7页
近年来,日益频发的极端天气导致发电设备损坏,严重威胁电力系统的安全稳定运行。针对极端天气下发电设备脆弱性引发的电网安全性下降的问题,提出一种发电设备自适应鲁棒防御策略制定方法。该方法基于三层两阶段鲁棒优化框架构建模型,采... 近年来,日益频发的极端天气导致发电设备损坏,严重威胁电力系统的安全稳定运行。针对极端天气下发电设备脆弱性引发的电网安全性下降的问题,提出一种发电设备自适应鲁棒防御策略制定方法。该方法基于三层两阶段鲁棒优化框架构建模型,采用列与约束生成算法求解,在统筹考虑电网灾前规划和灾后运行的前提下,实现极端天气下发电设备的择优加固决策。基于IEEE RTS-96测试系统和IEEE 118节点系统的算例验证表明,所提模型与算法具有显著有效性。算例分析进一步证实,增加发电机加固预算可有效降低电网在极端天气下的失负荷量,从而显著提升电网弹性。 展开更多
关键词 两阶段鲁棒优化 发电机防御策略 列与约束生成算法
在线阅读 下载PDF
考虑家庭储备的应急设施选址与物资分配的分布鲁棒优化研究 被引量:1
20
作者 李京 车阿大 《中国管理科学》 北大核心 2025年第5期268-279,共12页
为了确保对突发自然灾害做出及时响应,通常需要提前建设应急设施并储备一定数量的应急物资。现有关于应急设施选址与物资分配的研究未考虑家庭储备对其决策的影响,而应急物资的家庭储备对于有效应对突发自然灾害至关重要。因此,本文研... 为了确保对突发自然灾害做出及时响应,通常需要提前建设应急设施并储备一定数量的应急物资。现有关于应急设施选址与物资分配的研究未考虑家庭储备对其决策的影响,而应急物资的家庭储备对于有效应对突发自然灾害至关重要。因此,本文研究了地震灾害背景下考虑家庭储备的应急设施选址与物资分配问题,综合考虑了灾害特征、物资供应、交通运输以及需求端的不确定性,建立了一个新颖的两阶段分布鲁棒优化模型。在灾害发生前,决策应急避难所和物资储备库的位置与容量、储备物资的数量和家庭储备试点地区;当灾害发生后,确定灾民转移和应急物资分发方案。通过对模型进行分析,设计了一个两阶段列和约束生成(column-and-constraint generation,C&CG)算法,实现了对所提出模型的有效求解。最后,以云南省某地区的历史地震为案例,验证了所提出模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 应急设施选址 家庭储备 鲁棒优化 C&CG算法
原文传递
上一页 1 2 130 下一页 到第
使用帮助 返回顶部