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基于低密度分割密度敏感距离的谱聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种基于低密度分割密度敏感距离的谱聚类算法, 该算法首先使用低密度分割密度敏感距离计算相似度矩阵, 该距离测度通过指数函数和伸缩因子实现放大不同流形体数据间的距离和缩短同一流形体数据间距离的目的, 从而有效反映数据分布的全局一致性和局部一致性特征.另外, 算法通过增加相对密度敏感项来考虑数据的局部分布特征, 从而有效避免孤立噪声和"桥"噪声的影响.文中最后给出了基于SC (Scattering criteria)指标的k近邻图k值选取办法和基于谱熵贡献率的特征向量选取方法.实验部分, 讨论了参数选择对算法性能的影响并给出取值建议, 通过与其他流行谱聚类算法聚类结果的对比分析, 表明本文提出的基于低密度分割密度敏感距离的谱聚类算法聚类性能明显优于其他算法. 相似文献
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为了评价各控制方式在住宅建筑空调系统中的适用性,本文建立了4个完全相同的测试小室模拟普通住宅南向卧室空间,测试小室以单位建筑面积冷负荷相同为标准来选定外围护结构的传热系数、外窗大小及太阳辐射热入射率等参数。在此基础上,实验测试了不同控制方式下,地板辐射供冷(RFC)系统分别与分体式空调(PAC)除湿系统和空气处理机组(AHU)除湿系统作用下的室内空气温度、地板表面温度、露点温度等参数的变化规律,并分析了结露的可能性。研究结果表明:"室外温度补偿+室内温度反馈"控制方式可以有效消除RFC系统的时间滞后现象,更有利于该系统进行室内空气温度的控制;PAC除湿系统相对于AHU除湿系统在控制露点温度方面所用时间更短,可以更大限度地利用现有的RFC系统,同时发生结露的可能性更小。本文内容为空调系统控制方式的选择提供了一定的参考,同时对住户的实际运行控制具有一定的指导意义。 相似文献
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组合歧义消解是分词中的关键问题之一,直接影响到分词的准确率。为了解决越南语组合歧义对分词的影响问题,结合越南语组合型词的特点,提出了一种基于集成学习的越南语组合歧义消解方法。该方法首先通过人工选取越南语组合歧义词,构建出越南语组合歧义字段库,对越南语语料与越南语组合词词典进行匹配,抽取出越南语组合歧义字段;其次,采用三类分类器引入越南语词频特征和上下文信息,构建三类分类器消解模型,得到三类分类器消解结果;最后,计算出各分类器权值,通过阈值对越南语组合歧义进行最终分类。实验表明,所提方法的正确率达到了83.32%,与消歧结果最好的单个分类器相比准确率提高了5.81%。 相似文献
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本文根据虚拟现实技术的应用现状,简要介绍了实现虚拟技术的可用软件平台,其中重点介绍在国内普及型较低的Eon studio软件,该软件有其自身优势和特点,操作相对简单,且兼容性良好,本文还简要介绍了采用Eon studio软件开发虚拟平台的流程。 相似文献
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本文针对洁净钢冶炼条件下夹杂物变质处理技术,选择工业条件对比稀土处理与钙质处理的差异,借助金相显微镜、扫描电镜、以及力学性能测试技术,对比研究不同处理方式条件下,低碳微合金钢的组织和力学性能等。结果表明,在洁净钢冶炼条件下,稀土处理与钙质处理相比,有明显优势。稀土处理样品,钢中夹杂物尺寸细小弥散,夹杂物总量较低;珠光体组织减少,铁素体晶粒尺寸细化;此外,材料疲劳性能和冲击韧性优于钙质处理样品,特别是低温冲击韧性,影响更加显著。与之相比,钙质处理尽管同样具有变质夹杂物效果,但会增加大尺寸DS类夹杂物,夹杂物总量相对较多,影响冲击韧性和疲劳性能。 相似文献
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厚规格管线钢的韧性稳定控制是研发的关键技术难题。为了提高心部淬透性,通常采用增加Mo合金的方法,但研究发现,随着Mo含量的增加,贝氏体组织中MA组元增加,管线钢韧性明显降低。为了提高淬透性同时减少MA组元形成。文章借助JMatPro软件对不同合金进行理论计算,最终发现Cr具有部分替代Mo的可能;借助金相显微镜、扫描电镜以及力学性能测试等分析手段进行研究分析,结果表明,采用Cr部分替代Mo,管线钢依然可以获得铁素体+贝氏体为主的组织,同时,可有效避免MA组元形成,最终因Cr部分替代Mo使组织中MA组元总量明显减少,进而提高了管线钢韧性,特别是DWTT性能,工业试制后达到了预期目的。 相似文献
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为提高卷烟包装生产过程质量水平,需进行生产过程质量控制优化设计。提出了基于SPC技术的卷烟包装生产过程质量水平控制模型,进行了卷烟包装生产过程质量水平控制的博弈模型设计。采用质量约束和效益约束结合的方式进行卷烟包装生产过程质量水平的均衡调度模型设计,构建过程控制的统计特征量,采用SPC技术建立卷烟包装生产过程质量水平的控制目标函数,利用约束进化方法优化控制目标函数,使用自适应宏观决策调度方法实现卷烟包装生产过程质量控制优化。仿真结果表明,采用该方法进行卷烟包装生产过程质量水平控制的误差收敛性较为稳定,控制误差较低,提高了卷烟包装生产过程质量水平和效益。 相似文献
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为了提高传统支持向量域描述(C-SVDD)算法处理不均衡数据集的分类能力,提出一种基于密度敏感最大软间隔支持向量域描述(DSMSM-SVDD)算法.该算法通过对多数类样本引入相对密度来体现训练样本原始空间分布对求解最优分类界面的影响,通过在目标函数中增加最大软间隔正则项,使C-SVDD的分类边界向少数类偏移,进而提高算法分类性能.算法首先对每个多数类样本计算相对密度来反映样本的重要性,然后将训练样本输入到DSMSM-SVDD中实现数据分类.实验部分,讨论了算法参数间的关系及其对算法分类性能的影响,给出算法参数取值建议.最后通过与C-SVDD的对比实验,表明本文建议的算法在不均衡数据情况下的分类性能优于C-SVDD算法. 相似文献