模糊ISODATA聚类分析方法的改进

模糊在分析方法具有较强的实用性，但传统的基于模糊划分的ＩＳＯＤＡＴＡ迭代方法由于人为引进了参数，因而在数学理论上显得不够严谨，本文对这一问题提出了克服的办法，得到了改进的模糊ＩＳＯＤＡＴＡ聚类分析法。该方法考虑到各个指标对分类的影响不同，必须赋以不同的权重，因而在实用中更符合情况。文中证明了建立改进的迭代方法所需要的两条定理，建立在此基础上的方法数学理论严谨，由此得到的聚类结果更令人信服。文中还结     

金属切削加工状态的模糊（Fuzzy）模式识别（二）——模糊ISODATA聚类分析法

 本文利用模糊ISODATA聚类分析的方法对切削加工状态进行了模糊模式识别,并就此方法中的初始矩阵U_fo的选择原则做了进一步地探讨,最后把这种方法与模糊等价矩阵聚类分析法进行了比较分析。结果表明,把模糊模式识别应用于金属切削加工状态的识别是切实可行的,且识别精度高、识别运算简单、具有实时性,从而为切削加工过程的实时识别与控制提供了基础。     

一种多属性主客观对比评价模型及应用

提出了一种多属性主客观对比评价模型,用以分析被评价者对自身(主观)评价与专家(客观)评价的异同,以期提升评价的效能。首先针对所有被评价数据集,依托于聚类分析方法,提出了一种典型样本选取策略。然后应用优势粗糙集理论对典型样本集进行了专家知识学习,形成决策规则集,并将规则应用于分析所有的数据,获得客观评价结果,与主观评价结果进行比较分析。最后应用该模型对研究生学习能力进行了分析,证明了模型的有效性。     

聚类分析的数据挖掘方法及其在机械传动故障诊断中的应用

采用网格化处理的思想,通过对基于密度的聚类分析方法进行改进,提出了一种新的聚类算法.这种算法通过对齿轮传动系统的故障信号进行测试、对故障类型进行了判定,对不同转速下齿轮传动振动信号进行谱熵计算、并采用网格划分方法将其表示在二维和三维空间分布平面内,可以较好地将正常、裂纹、磨损等类型的故障进行聚类和识别,并通过试验验证表明能够对不同工作状态的齿轮传动信号进行可靠的聚类与区分,聚类率为96%以上.说明该方法对齿轮故障进行区分与诊断是切实可行和有效的.      

基于OPTICS聚类算法的流场结构特征分析方法

为了改进现有的基于聚类分析的流场结构特征分析方法,使之更加适用于结构风工程领域的风场特征识别与分析,依托聚类分析的思想,结合一种基于密度的OPTICS聚类算法,并引入相关距离的概念替换了原算法中的欧氏距离,提出了采用一种基于相关距离的OPTICS聚类算法进行流场结构特征分析.实例分析利用基于大涡模拟的计算流体动力学数值模拟,对低雷诺数下经典圆柱绕流问题进行了瞬态求解,获取了2000个圆柱尾流中顺流向涡的瞬态涡量场样本.然后,以识别圆柱尾流中的顺流向涡旋涡脱落状态和顺流向涡A模式展向分布为目标,对比了k-means、原始的OPTICS算法和基于相关距离的OPTICS聚类算法等流场结构特征分析方法.分析实例的结果表明,基于相关距离的OPTICS算法能够在合适的初始参数设置下有效识别顺流向涡脱落状态和其A模式展向分布间距,相对k-means算法降低了对初始参数的敏感度,聚类结果稳定且唯一.     

一种基于聚类分析的液体火箭发动机稳态过程故障诊断方法

液体火箭发动机故障诊断技术是提高液体火箭可靠性的重要手段,基于数据分析的发动机故障诊断方法是其未来重要发展方向。本文通过分析液体火箭发动机稳态过程仿真数据,提出了一种使用发动机稳态过程正常状况/故障状况数据类来实施故障诊断的方法。利用液体火箭发动机稳态过程正常状况/故障状况的仿真数据,对这一方法的正确性进行了初步分析。仿真分析结果表明,这一方法有效实用,其故障诊断效果取决于所使用的发动机正常状况/故障状况数据类的完备程度与数据质量。本文研究为液体火箭发动机稳态过程故障诊断提供了新途径,对推动液体火箭发动机故障诊断技术发展具有一定意义。     

基于主成分和聚类分析的管制系统质量评估模型

为进行管制系统运行的质量服务水平评估,建立了初始管制系统质量评估指标体系,先用主成分分析剔除存在相关性、信息重叠的指标,再用聚类分析的迭代思想进行分类,得到最终管制系统质量评估指标体系。在此基础上用物元分析对管制系统质量进行综合评估。最后,通过算例分析验证了评估方法的可行性。     

多参数空测数据的统计分析和疲劳载荷状态的确定

介绍多元统计分析理论在多参数空测数据统计分析中的应用和发展,以及由多参数统计分析确定疲劳载荷状态的方法。简述了统计分析程序的功能,给出了用某型战斗机实测数据进行统计分析的具体实施过程和结果。最后提出了由聚类分析结果确定疲劳载荷状态的归并原则。     

基于CiteSpace知识图谱的航空安全研究进展

为了解我国航空安全研究现状和前沿趋势，通过运用CiteSpace文献分析软件，对航空安全研究论文从产出时间、作者合作关系、机构合作关系、关键词聚类方面对航空安全领域研究进展进行知识图谱可视化分析。结果表明：我国航空安全研究论文航空航天科学与工程以及安全科学与灾害防治方向产出量较高，相对形成了航空安全研究领域期刊群；国内航空安全研究学者与研究单位方面基本形成相对稳定力量；航空安全领域关键词聚类分析得到“安全风险”、“飞行安全”、“人机工效”等为代表的航空安全研究主要内容；近些年，突变词“无人机”、“飞行程序”、“脑力负荷”的突变强度较大，引起航空安全领域较大关注。     

基于能源分解的用户用电行为模式分析

随着智能电网的普及和大数据技术的发展，利用用电数据分析用户的用电行为越来越受到关注，现存的能源分解方法无法满足实际应用中对分辨率和分解准确率的高要求，以及聚类分析方法过于粗糙没有充分挖掘每类电器的用电特点。提出了基于能源分解的用户用电行为分析方法。在判别式稀疏编码算法模型的基础上，针对L₀正则项不易求解、L₁正则项稀疏约束效果不理想的问题，提出用L_1/2正则项稀疏约束进行能源分解，并且把用户之间的同质性作为正则项加入基础模型来修正模型的性能。基于能源分解的结果，使用用户单类电器的用电特征代替总用电特征精细化分析用户的用电行为，并改进传统的K-Mean聚类算法进行实验验证。实验结果表明:所提出的基于L_1/2正则项稀疏约束和同质性约束的能源分解方法相比于传统判别式稀疏编码算法，能够有效提升能源分解的准确率。同时，基于能源分解的用户用电行为聚类分析效果也有明显提升。