基于改进遗传模拟退火 K-means的心电波形的分类研究

针对心电图自动诊断困难这一问题,提出了一种新的聚类算法：基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法,用于改进心电图（ECG）信号的自动识别技术。利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点,检测QRS波、P波、T波,提高了特征检测的准确性;利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点,对心电信号进行波形分类。采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据对识别结果进行判断,改进后的K-means聚类算法的准确率高于传统的K-means聚类算法,实验表明该算法对心电信号可以进行有效分类。     

自然反向最近邻优化的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法是一种基于密度的聚类算法.针对密度峰值聚类算法存在的参数敏感和对复杂流形数据得到的聚类结果较差的缺陷,提出一种新的密度峰值聚类算法,该算法基于自然反向最近邻结构.首先,该算法引入反向最近邻计算数据对象的局部密度;其次,通过代表点和密度相结合的方式选取初始聚类中心;然后,应用密度自适应距离计算初始聚类中心之间的距离,利用基于反向最近邻计算出的局部密度和密度自适应距离在初始聚类中心上构建决策图,并通过决策图选择最终的聚类中心;最后,将剩余的数据对象分配到距离其最近的初始聚类中心所在的簇中.实验结果表明,该算法在合成数据集和UCI真实数据集上与实验对比算法相比较,具有较好的聚类效果和准确性,并且在处理复杂流形数据上的优越性较强.     

《流体压强与流速的关系》教学设计

创新点◇信息技术的融入——课堂创新化。电子白板、视频短片、Flash与网页课件的合理运用使信息技术在教学中提供了开放、共享、研究沟通、展示到位、利于反馈的有利空间。例如,电子白板在课堂实时交互中实现探究学习与有效练习的结合,强化课堂对话和     

不确定数据聚类的U-PAM算法和UM-PAM算法的研究

UK-means算法在处理不确定数据时对孤立点非常敏感,而且事先必须已知不确定数据的分布函数或概率密度,然而这在实际中往往很难获得。因此,针对UK-means在处理不确定测量数据时的不足,首先提出了基于区间数的PAM不确定聚类算法——U-PAM,该算法用区间数和标准差合理地描述了不确定测量数据的不确定性,进而完成有效的聚类;其次,针对海量不确定测量数据难以聚类的问题,基于U-PAM聚类算法,采用抽样技术提出了处理海量不确定测量数据的算法——UM-PAM算法,该算法先抽样,对样本数据聚类,然后再总体聚类;最后,基于U-PAM算法和CH聚类的有效性指标函数对聚类结果进行分析,以确定最佳聚类数。实验理论表明,所提算法聚类效果明显。     

江汉盆地早始新世沉积环境及与油气关系

江汉盆地为燕山运动后发展起来的中、新生代内陆盆地。面积约28,000平方公里。自垩纪到第四纪沉积总厚达万米左右。以早第三纪沉积最为发育,可分两个成油、成盐旋回(表1)。本文讨论新沟咀组下段"上组合"(包括泥隔层、Ⅱ油组、Ⅰ油组和大膏层)的沉积环境及其与油气的关系。     

水利工程档案管理信息化实践分析

随着水利信息化的深入推进,水利工程档案管理必须实现信息化,并通过不断改进服务模式,提高档案的应用、编研水平。重点介绍了江苏省泰州引江河管理处在水利工程档案管理中的做法,尤其是充分运用网络信息技术、提高档案管理水平的经验。     

数字滤波与FFT在电磁无损检测系统中的应用

为解决电磁无损检测系统因硬件滤波精确度不高，成本较高而造成检测灵敏度下降，设备成本增加的问题，采用TMS320LF2407A型数字信号处理器（DSP），以CCS为开发平台，实现了数字滤波与快速傅里叶变换（FFT）的软件设计，并完成了软、硬件的仿真与调试．结果表明，应用此电磁无损检测系统可得到较好的检测结果．     

基于小波神经网络的铝合金硬度定量无损检测研究

针对铝合金硬度与初始磁导率的非线性问题,应用小波神经网络理论,提出了一种基于小波神经网络的硬度定量无损检测方法.用WGF-Ⅰ电磁检测仪进行一次检测,提取特征信号,建立硬度特征信号与LY12铝合金硬度的非线性映射,可直接输出工件的硬度值.实验表明,小波神经网络可以定量检测LY12铝合金硬度,其HRB硬度检测最大误差为±0.8,将小波网络应用于电磁无损检测具有可靠性.     

障碍空间中基于网格的不确定数据聚类算法

为了解决已有研究成果无法有效解决动态障碍空间中的不确定数据聚类问题,根据障碍集合是否发生变化,分别解决静态障碍和动态障碍空间下的聚类问题。提出了静态障碍空间中的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for static obstacles in grid space,STA_GOBSCAN)、障碍物动态增加情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamic increase of obstacles in grid space,DYN_GOCBSCAN)、障碍物动态减少情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamicreduction of obstacles in grid space,DYN_GORBSCAN)和障碍物动态移动情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamic movement of obstacles in grid space,DYN_GOMBSCAN),采用KL距离对不确定数据进行相似性度量,并利用网格对数据空间进行划分。理论研究和实验结果表明所提出的算法具有较高的效率和准确率。     

一个基于Internet的软部件信息系统的研究和实现

当前对软部件技术的研究多数侧重于软部件的制作、存储、检索、裁剪和组装等问 题，且往往过分强调了以上问题而忽略了另一个非常重要的方面，即部件的生产者与部件的 使用者之间、生产者与生产者之间、使用者与使用者之间的充分的信息交流和有效协作问题 ．从这一思想出发，本文提出了一个基于Internet的软部件信息系统，讨论了它的思想、基 本模型及其实现．