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潘晓君 《华北航天工业学院学报》2007,(3)
模糊聚类分析是研究将事物进行分类的科学,其目的是利用一定的数学方法将研究的样品或变量归并为若干类,使得每一类中的所有个体之间具有密切的关系,而不同类之间个体关系相对比较疏远。本文用模糊聚类方法将我国人口受教育程度分成了四类的模式,按该模式可以对其他省市进行了预测分类。 相似文献
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模糊Petri网在航天发射系统故障诊断中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
航天发射系统结构复杂,各分系统相互耦合,且故障传播模式多样化,故障特征和故障模式之间存在着模糊关系.因此,本文提出利用模糊Petri网对航天发射系统进行故障诊断,并给出了基于模糊Petri网的故障传播模式模型及反正向结合的推理算法.反向推理用于故障诊断,以选择检测路径,有效地找到发生某一故障的原因及其传播路径;正向推理用于计算该故障发生的真实度.文中以某运载火箭控制系统漏电故障诊断为例,说明了该模型直观、表达能力强的优点,同时表明了算法的适用性和有效性. 相似文献
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本文首先介绍了增量聚类算法的分类以及研究现状,提出了增量聚类算法等价性概念;然后介绍了增量DBSCAN聚类算法;最后针对用于批量更新的增量DBSCAN聚类算法,提出了本文的改进方法.其中,用插入更新数据集生成的子模式调整原聚类模式的方法,还可有效地应用于分布式聚类. 相似文献
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基于模糊C-均值聚类航天图像分割方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在图像分割领域,模糊C-均值聚类算法得到了广泛的应用,但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题.针对以上问题对标准模糊C-均值聚类算法进行了改进:利用一维灰度直方图来降低计算量;并在此基础上,考虑每一层灰度级的邻域像素之间的空间一致性;然后,构造特征散度来重构聚类算法的目标函数.最后用一幅测试图像和两幅航天高分辨率图像对改进的方法进行试验,结果表明,对于削弱上述问题的影响,算法较标准模糊C-均值聚类算法有较大提高. 相似文献
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基于聚类的多平台协同数据关联算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从多平台协同工作的角度出发,针对目标和传感器观测数据之间的关联问题进行了研究。给出了模糊聚类目标函数、FCM算法步骤和量测目标归属判定方法,基于此,提出了模糊C-均值聚类和量测目标归属判定算法,然后提出了基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法。仿真实验结果表明,该算法数据关联正确率较高,能够提升跟踪精度。 相似文献
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推进剂及含能材料安全性分析的模糊聚类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文借助于模糊聚类原理,通过寻找影响安全性各因素之间存在的规律性变化联系。建立了一种新的安全性分析方法,文中首先确定了影响安全性因素的“模糊”集合,采用广义余弦法,确定了“模糊”集合之间的相关程度;然后,根据聚类原理得出了推进剂及含能材料的安全性最优聚类。并采用所建立的方法对高能推进剂的含能粘合剂的安全性进行了分析,获得了可应用的结果。 相似文献
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研究了模糊控制应用于多输入、多输出的空间智能桁架系统的振动控制.首先建立空间智能桁架的有限元方程,在此基础上,设计了一个标准的模糊控制器,并通过选择合适的量化因子将该标准模糊控制器应用于每一对同位布置的作动器/传感器,各个控制器之间独立工作.这样就避免了设计MIMO模糊控制器带来的复杂问题.最后针对空间智能桁架进行仿真,结果表明,设计的模糊控制器可以有效抑制桁架的振动,并且具有结构简单、鲁棒性强、抑制控制溢出的优点. 相似文献
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在建立模糊逻辑系统的一般数学模型后,利用聚类方法推导出了模糊聚类辨识算法,从而使被辨识出的某型规导弹横滚通道时变气动参数c1、c3能够较准确的反映出在具有某些典型特征飞行条件下与导弹在飞行过程中各个主要特征参数之间的非线性关系。然后在此基础上设计了横滚通道自动驾驶仪。 相似文献
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像变化检测是遥感领域的一个重要研究方向。文章以投票法(Majority Voting,MV)为基础,提出一种全新的顾及不确定性分析的SAR影像变化检测方法(Uncertainty Analysis-based MV,UAMV)。首先选取三组典型的差分影像生成算法,生成三组互补的差分影像。然后使用模糊C均值聚类估算每组差分影像的关于变化类和未变化类的模糊隶属度函数。最后用模糊集合和信息熵理论优化MV,构建顾及不确定性分析的多数投票法,并用所构建方法融合三组差分影像的模糊隶属度函数,生成变化检测图。为验证文章方法的有效性,通过三组真实SAR影像数据进行实验分析。实验结果表明:1)通过用信息熵分析MV融合过程中的不确定性,能够显著提高MV的变化检测性能;2)与7种现有相关算法相比,UAMV方法能够取得更优的变化检测结果。该研究为SAR影像变化检测提供一种新的思路和方法。 相似文献
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模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究 总被引:7,自引:3,他引:7
在航天器姿态控制领域,模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器,并将其用于《东方红三号》卫星应急星地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明,这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息,实现分区域控制,并且具有较强的鲁棒性。该方法具有较为满意的控制效果。 相似文献