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为提高盲源分离算法在振动源数目估计问题中的噪声鲁棒性,提出了一种基于密度峰值聚类的欠定盲源分离算法。对预处理后的信号提取单源点,通过密度峰值聚类对单源点进行聚类得到混合矩阵的估计值。通过基于压缩感知模型对源信号进行重构,得到分离信号。为验证所提算法分离准确性和噪声鲁棒性,用所提算法对不同信噪比下的仿真信号进行分离,结果显示:在信噪比不低于4 dB时,所提算法均可以准确分离出源信号,算法的准确性和鲁棒性得到验证。设计旋转部件故障诊断试验台对所提算法在实际应用中的有效性进行验证,对实测复合故障振动信号进行分离,试验结果表明该算法成功分离出观测信号中的锥齿轮和行星齿轮单一故障特征,有助于工程中旋转部件故障诊断。 相似文献
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针对航空集群各作战任务对网络性能需求的差异,研究了灵活耦合任务需求的航空信息网络切片问题。按照任务特性定义网络切片类型及性能特征,以任务资源需求为约束构建切片性能最优化整数规划模型,将网络切片构建问题分解为平台资源聚类和链路资源聚类2个步骤,提出了基于粒子群的平台资源聚类算法和基于感知节点的链路资源聚类算法。平台资源聚类阶段通过基于聚类因子排序的粒子群聚类算法进行迭代求解;链路资源聚类阶段,以各网络切片性能和链路负载率为优化目标,在平台资源聚类的基础上完成链路资源聚类。研究结果表明:所提算法构建的航空信息网络切片可满足不同任务对平台资源以及网络传输能力的需求,平台资源利用率和链路负载率显著改善。 相似文献
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随着物联网技术的广泛应用,每天有大量RFID数据产生,如何从海量的位置数据信息中提取知识亟待解决。为了解决这一问题,考虑采用路径聚类的方法。为了确定路径之间的近邻关系,提出一种RFID位置模型LM(Location Model),利用该模型分析位置之间的相互联系,并提出一种RFID路径相似度计算算法,在此基础之上进行了路径聚类。经实验对比结果表明,基于位置近邻的RFID路径聚类算法可以更好的聚集相似路径,同时具有较低的时间复杂度和较高的准确率。 相似文献
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传统的文本聚类算法存在文本向量维度过高,算法易陷入局部最优问题。针对上述问题,提出了一种适用于文本的基于潜在语义索引的谱聚类方法,该方法应用了潜在语义索引和谱聚类方法的优点。不仅分析了词与词之间的语义关系,而且适用于任意形状分布的样拳数据聚类。针对航空安全报告的聚类实验表明,该方法取得了较好的聚类效果。 相似文献
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在预警监视系统中,利用数据挖掘技术可以从海量的目标时空轨迹数据中挖掘出目标的行为规律,实现态势信息的智能感知。目前大部分行为规律挖掘方法仅考虑目标轨迹的空间位置信息,忽略了航向和速度信息,因此难以区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。除此之外,轨迹聚类算法普遍存在参数设置复杂的问题,而且容易受到轨迹行为分布密度的影响。针对上述问题,首先,通过构造时间滑窗定义了时空Hausdorff距离,可度量时空轨迹多维特征差异;其次,结合k最近邻和密度峰值聚类中决策图的思想,提出了时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法;最后,使用仿真飞行器轨迹和实测雷达轨迹数据进行实验分析和验证,结果表明在典型应用场景下本文算法可以准确地挖掘出目标所有行为规律,在智能监视任务中具有较好的应用前景。 相似文献
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基于模糊聚类分析的电力客户信用评价算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对模糊聚类算法的分析,针对电力客户信用分类的特征,提出了基于模糊聚类分析的电力客户信用评价算法。得到了不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,为客户群的特征分析提供了量化依据。试验对比结果表明,本文方法得到了满意的客户聚类及分类结果。 相似文献
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针对传统聚类算法只能选取少量数据源进行仿真分析,得到的聚类效果不能真实体现数据流的宏观特征的问题,考虑了海量航迹数据中的离群点检测以及离群点剔除,提出一种新的基于数据库的收缩型航迹聚类仿真模型,将三维空间网格化,建立K-means聚类和层次聚类双重交互算法,对网格中的离群点进行识别并剔除.解决了航迹聚类中的关键技术问题.通过对西北地区3 G海量二次雷达数据的聚类仿真分析,使航迹聚类仿真的耗时从h级降低至s级,并且得到的航迹分布特征清晰,验证了新模型对于海量数据宏观特征提取具有可行性和优越性,模型和算法对全国二次雷达航迹数据仿真具有借鉴意义. 相似文献
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为了使用解析余度模型对传感器故障进行诊断,提出了1种基于K-均值聚类与改进微分进化算法优化的极端学习机(IDE-ELM)的发动机传感器解析余度模型建立方法。为避免求解ELM算法时H矩阵奇异,采用K-均值聚类对试验数据进行聚类处理,然后从每类数据中选取1组数据组成训练样本用于训练;利用IDE算法优化ELM的输入层权值和偏置,提高ELM的泛化能力。利用飞行试验数据进行了仿真验证。结果表明:基于K-均值聚类和IDE-ELM设计的传感器解析余度模型具有较高的精度,可用于FADEC系统双通道传感器的故障诊断。 相似文献
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针对多传感器多目标航迹关联的特点,提出了将类云模型和c均值聚类联合应用于航迹关联的解决方法。将表征航迹特征的参量构成聚类中心和待分类的样本空间,利用类云模型和c均值聚类算法对来自不同传感器的航迹进行分类和收敛判断,构建了基于类云模型的c均值聚类航迹关联模型,有效地解决了目标密集环境下的航迹关联问题,通过仿真研究说明了该算法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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光流算法作为一种载体速度测量方法,易受光照变化、物体相对移动影响,最终导致速度信息获取不准确。为了提高载体运动速度解算精度,提出了一种基于模糊核均值聚类算法优化的金字塔Lucas-Kanade光流测速方法(FKCM-金字塔LK)。该方法首先通过金字塔LK光流算法得到稀疏光流,然后使用模糊核均值聚类算法对稀疏光流数据进行聚类处理,最终建立光流与实验平台运动参数之间的关系,并得到准确的速度信息。实验结果表明,提出的基于模糊核均值聚类算法优化的金字塔LK光流测速方法不仅可以有效地减少物体相对移动对光流测速的影响,而且与现有其他光流测速方法相比,速度测量精度得到显著提高。 相似文献
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基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。 相似文献
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基于1-DISVM的聚类模型及直升机齿轮箱故障诊断应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对当前故障诊断中存在的训练样本少、知识难获取的问题,结合SVM小样本学习的特点,提出一种基于SVM的自学习聚类模型。通过改进无监督1-SVM算法上的不足,形成一种改进决策1-SVM(1-DISVM)算法,由此构建了多模式训练与分类算法,并设计出基于1-DISVM的自学习聚类模型。最后对其进行仿真验证,并应用于直升机齿轮箱的故障诊断,结果表明该方法能从少量样本中自学习输入模式的内在规律,自适应地对未知故障模式进行准确地分类识别。 相似文献
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针对蚁群聚类算法在聚类结果中出现部分数据划分不够准确的问题,提出蚁群聚类改进算法。对已有蚁群聚类算法的结果簇做调整,从而得到更好的聚类结果。使用KDD Cup1999入侵检测数据集所作的实验结果表明,聚类效果改进明显,入侵检测率有所提高。 相似文献
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基于聚类模糊系统的动态数据野值剔除方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对影响遥测参数处理和分析的野值问题,提出了基于聚类法实时设计模糊系统实现动态数据野值辨识和剔除的新方法。该方法能够自适应跟踪不同变化特性的遥测参数,基于聚类法实现模糊系统的动态建模并获得预测值与观测值的残差序列,再按照狄克松准则实现野值的快速剔除。对实测数据的仿真实验表明:该方法能够显著降低动态建模的复杂度,快速跟踪信号变化,方法可行且有效。 相似文献