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791.
谱聚类方法广泛应用于数据挖掘和模式识别等领域,但大规模数据上高计算代价的特征向量求解及大数据带来的巨大内存需求,使得其应用于大规模数据时受到了极大的限制。为此,研究了基于傅里叶域的海量数据高速谱聚类方法。利用数据模式的重复性特点在傅里叶域建模,将耗时的特征向量计算转化为对预先确定的傅里叶域判别基进行选择来确定最终的特征向量,计算过程只需进行简单的乘法和加法运算,计算量得到极大的约减; 分批次训练样本,使用部分样本即可估计出整体数据的特征向量分布,确定最终的特征向量,压缩了计算时间和内存需求。在Ijcnn1、RCV1、Covtype-mult、Poker及MNIST-8M等大规模数据上的实验结果表明,所提方法在聚类精度等各项指标基本保持的前提下,训练时间相比FastESC、LSSHC、SC_RB、SSEIGS及USPEC等方法最高快了810.58倍,证明了所提方法在处理大规模聚类数据方面具有显著优势。 相似文献
792.
793.
不确定性在实际系统中广泛存在,为了研究不确定性因素影响下系统输出的随机响应特性,传统的不确定性量化方法如蒙特卡洛采样、混沌多项式展开等需要大量的样本,制约了在飞机机翼等复杂系统中的应用。近年来,在信号处理领域发展迅速的压缩感知技术,利用原始信号的稀疏性可以用少量的样本精确重构信号。这一特性促使研究人员探索将压缩感知技术应用于不确定性量化研究中。以RAE2822实际翼型为研究对象,使用类函数/形函数变换将原始翼型参数化,考虑加工、装配过程和实际飞行工况下的几何不确定性,将压缩感知技术与混沌多项式展开相结合,利用正交匹配追踪算法实现多项式系数的稀疏重构,获得翼型气动力系数和流场参数在考虑几何不确定性影响下的均值和标准差,并与蒙特卡洛采样和满秩概率配点法获得的结果进行对比。通过对收敛性能、样本数需求和重构精度等方面的对比分析表明,正交匹配追踪算法能够利用相对较少的样本获得与传统不确定性量化方法相近的精度。考虑到实际系统的随机响应在混沌多项式基底上大多具有稀疏的展开形式,因此将压缩感知技术应用到不确定性量化中可以显著降低样本数需求,从而降低时间成本,提高计算效率。 相似文献
794.
为了准确地对舰载机系统进行安全分析,确定客观的安全评价指标,文章选择“人、机、环境、管理”4个方面共29个评价指标,这些指标基本涵盖了舰载机系统的安全评价所包含的有效信息。利用模糊聚类的方法再对该指标体系进行筛选,最终确定了精简且具有科学性的指标体系。 相似文献
795.
796.
王秀兰%刘文言%刘洪源%张泰华 《宇航材料工艺》2002,32(6):52-54
采用真空磁过滤电弧离子镀方法,在GT35基体上沉积类金刚石膜。通过对清洗工艺及弧电流、工件所加负偏压、沉积温度等参数的研究,制定出了合理的工艺路线,并对这种膜层进行了X-射线光电子谱(XPS)分析,利用干涉仪、纳米硬度计对膜层的粗糙度、纳米硬度作了进一步检测。结果表明,采用此种方法制备的类金刚石膜层,SP^3含量约为40.1%;组织致密,无大的颗粒;镀膜后的粗糙度可以达到0.015μm;纳米硬度约为55GPa。并将膜层与TiN膜层组成摩擦副,进行了耐磨性试验。结果表明膜层的耐磨性较好。 相似文献
797.
针对流体网络1维计算模型,设计得到新型数据结构,顶层为二元有向图,其中的元素为流体网络的各分支,使用二元
关系矩阵表达二元有向图,元素数值为1则表示2分支间存在有向连接关系;中间层为分支,其中的元素为流体网络中的各类典型
元件,将不同类型的各元件连接为双向链表,方便计算程序调试时对相邻元件参数的监控;底层结构即为各元件元素,各类元件由
标准类继承而来,其中将元件的计算函数及关键参数封装于标准类中,编写代码调用计算函数及元件进出口参数时只需调用标准
类统一代码。新型数据结构在数据存储占用空间、程序调试、计算代码编写、网络结构变更时数据结构的改动等方面都有明显优
势。应用于供气系统流体网络模型,流量计算结果仅比试验结果高2%。 相似文献
798.
针对固液火箭发动机的可靠性问题,设计了一种改进的贝叶斯网络故障诊断方法,可以通过网络化自主逻辑推理,对固液火箭发动机进行故障诊断。为了提取时序观测信号的故障特征,提出将步进法与核主成分分析(KPCA)相结合的分析方法,并根据模糊C均值聚类算法(FCM)建立模糊多态贝叶斯网络,实现对观测信号尺度的模糊处理,提高对不确定性故障的诊断能力。通过Matlab/Simulink建立改进的贝叶斯网络故障诊断系统。仿真结果表明,改进的算法能够实现对固液火箭发动机常见故障的有效诊断,并能够适应小样本集学习的情况。与传统贝叶斯诊断算法相比,故障诊断的平均准确率提高了20.9%。 相似文献
799.
极光受太阳风驱动的地磁亚暴等大尺度动力学影响,其形态及演化因不同的太阳风-磁层-电离层耦合作用可能表现不同。目前,极光卵及其形态的归类大多依据极光演化理论作主观定性分析,没有明确的分类标准,故难以借助统计分析方法和有监督分类模型开展客观定量研究。建立了基于深度表征学习的紫外极光卵图像聚类模型(MoCo-GMM),并利用空间环境参数设计了评估模型物理合理性的方法,在大规模POLAR卫星紫外极光卵图像数据上进行了实验,聚类结果不仅具有良好的簇内凝聚性和簇间分散性,且具备一定的物理可解释性,有效实现了基于图像的极光卵及其形态的客观归类。 相似文献
800.
当用户的观测需求超过卫星的观测能力时,天文卫星的任务规划就成为一个超额订购的问题。对于该问题,设计了一个包含聚类阶段和短期任务规划阶段的框架。首先建立了任务聚类模型,用于减少超额订购任务的规模。其次,使用聚类的结果作为输入,建立了短期任务规划的数学模型。最后,提出了一种自适应混合搜索策略的人工蜂群算法,在基本人工蜂群算法中引入了自适应精英全局-局部搜索策略和自适应变邻域最优搜索策略,以求解聚类和短期规划问题。所提出的算法在实验中表现出更好的寻优能力和更快的收敛速度。此外,它还有效地减少了聚类阶段的任务数量,提高了短期任务规划阶段的任务完成度。 相似文献