简介：本文提出一种基于聚类的电网运行监控信息辨识分类方法，其特征在于，以大量的电网运行监控信息为基础，按照监控信息发出时间为依据进行分段，将原本连续的监控信息切分成多个文本，而后采用统计学的方法对文本进行预处理形成对应特征向量，并通过数据挖掘的方法对特征向量集合进行聚类分析得出聚类规则。最终实现对监控信息的自动辨识分类功能，辅助电网监控人员及时发现设备发出的告警信号，维护电网安全稳定运行的目的。

简介：摘要：山体地质灾害如滑坡、泥石流、坍塌等是影响附近道路、人民安全的潜在隐患。国土资源局等相关部门承担地质灾害预防和治理的责任的重要机构，如何针对该地区地质灾害突发的特点，快速根据事先制定的应急措施高效、准确地进行监测勘察，是需要解决的重要问题。公路滑坡灾情评估的方法有实地调研考察法、地理信息系统技术（GIS）等。本文在定性与定量基础之上，结合灰色理论和信息熵对不同情况下公路滑坡灾情系统进行研究与开发，多方位、多角度、不同层次地探讨公路滑坡灾情评估的综合分析方法，旨在建立公路滑坡灾情分析与评估的不确定性系统理论、方法，为实现人类对公路滑坡灾情的有效支援和管理提供科学的策略与方法。

简介：对双容水箱液位控制系统进行了数学建模,推导出相应的传递函数。通过模糊控制器的使用,完成了对双容水箱液位控制系统的设计。

简介：提出了一种基于模糊方法和极坐标下强度剖面的肝脏血管分割方法。首先,采用基于模糊理论的两步增强方法对待处理的肝脏图像进行增强处理。第一步的增强是在充分保留图像细节的基础上让图像中的局部变化更加明显,第二步的增强是在第一步增强的基础上通过锐化参数和修正因子来实现对边缘的增强,从而使图像中血管区域更加明显。然后利用极坐标下强度剖面方法来提取图像中的血管区域。实验表明,该方法能较好地分割出肝脏血管,具有一定的实用性。

简介：模糊控制器的设计是模糊控制系统的核心,而模糊控制器设计的关键部分是模糊规则,模糊规则的好坏决定了模糊控制系统的控制效果.而一般模糊规则是通过专家经验获得的,存在很大的主观性的缺点,本文以智能悬臂梁结构为研究对象,设计了模糊控制器,改进了遗传算法,提出了使用改进遗传算法对模糊规则进行优化的方法,并给出了遗传编码、适应度函数的确定方法,最后利用Matlab/Simulink建立智能悬臂梁结构的仿真模型,对模糊规则优化前后的智能悬臂梁振动控制结果进行对比.仿真结果表明,优化后的模糊规则使智能悬臂梁的振动幅度显著缩小,而且振动衰减速度明显加快.

简介：摘要输电线路状态巡视是在电力工业的迅速发展、系统运行水平不断提高、设备制造工艺不断提高和对供电可靠性要求越来越高的基础上，为解决线多人少矛盾，实现以“线”为单位的固定周期巡视模式向以“点（段）”为单位的动态周期巡视模式的转变，提出的建立在状态信息管理基础上的科学巡视管理方法和策略。

简介：基于改进的模糊神经网络算法进行微互动平台设计,调整模糊神经系统网络的结构和参数以建立信息搜索引擎模型,生成时间序列来提取校园的数据信息,提取结果作为设计微互动平台的基础,由此可以使慕课平台给用户提供个性化的服务,提高用户浏览的有效性和便利性。

简介：利用单频GPS载波相位差分技术进行动态精密测量时，由于观测历元少，经典LAMBDA算法会出现法矩阵病态导致整周模糊度无法求解。针对这一问题研究了基于TIKHONOV正则化原理的改进LAMBDA算法。通过对双差观测方程系数矩阵进行奇异值分解选取正则化矩阵，改善了法矩阵的病态性，获得了更高精度的浮点解。利用均方误差矩阵替代协方差阵进行LAMBDA求解，提高了模糊度求解的速度和成功率。对连续100组5个历元实测数据计算表明：与原算法相比，改进LAMBDA算法求得的浮点模糊度偏差从36.48周减小到4.08周，搜索效率和成功率分别改进97.74%和100%。

简介：提出了一种基于模糊优化多目标进化算法（FMOEA）的配电网故障定位新方法。FMOEA对基于排序选择的传统多目标进化算法进行改良，有效避免了其种群早熟的问题，在排序结果中引入模糊优选决策因子，得到本代个体的最终适应度值，之后再经过复制、交叉、变异和迭代等过程，直到满足终止条件得到最终的Pareto解集；最后对适用于故障定位的最优解集处理办法进行了探讨与分析，以便从最优解集中筛选出符合故障情况的唯一解。算例仿真测试针对不同的配电网系统结构，分别模拟系统单点、多点故障，以及信息完备与部分信息畸变的情况，结果表明该算法可以实现配电网故障的：有效定位，通过对比遗传算法，验证了该方法寻找全局最优Pareto解集的有效性及良好的收敛性能。

简介：摘要遗传算法是一种全局优化方法，适合解决具有离散变量的混合非线性规化问题。最优潮流是一类典型的非线性规划问题，在电力系统中求解最优潮流是一项基本而重要的工作。

简介：基于多小波变换方法，提出了一种针对多光谱图像和全色图像的像素级遥感图像模糊推理融合算法。该算法首先利用IHS变换对多光谱图像进行颜色空间转换，然后对1分量和灰度拉伸后的全色图像进行多小波分解分别得到高频部分和低频部分图像。针对高频图像抗噪能力差的问题，提出了一种基于模糊推理的加权融合规则。对融合后的图像进行多小波重构和IHS反变换得到融合后的目标遥感图像。这种融合算法既保留了多小波变换在图像融合中的优点，同时也克服了传统融合规则会引起的图像模糊、噪声敏感的问题。实验结果表明，该方法在增加图像信息、增强图像目标特性和提高图像清晰度等方面有较好的融合效果。

简介：提出了一个求解线性规划的新单纯形类算法。它不仅无须引入人工变量，而且在第一阶段中采用无比检验。因此新算法比Arsham最近提出的push-to—pull算法效率更高。此外，本文算法的数值稳定性也优于push—to—pull算法。

简介：摘要聚类作为典型的数据分析方法，尤其是对大规模数据进行聚类分析成为近年来的研究热点。针对现有序列聚类算法在大数据计算时存在开销大的问题，提出了基于MapReduce的人工蜂群聚类算法。通过引入MapReduce并行编程范式，快速计算聚类中心适应度，基于仿真和真实的磁盘驱动器制造两类数据，对算法的聚类效果进行了验证。实验结果表明，本文算法具有更好的聚类效果。

简介：利用粗糙集的思想,基于K均值聚类算法对社会网络进行研究,聚类划分社会网络,处理社会网络聚类边界模糊问题.在社会网络中精心社区挖掘与聚类分析相似,将社会网络节点作为聚类分析对象,社会网络社区为聚类分析的类.实验结果表明,本文所提方法提高了社区划分的准确率,使聚类结果能够全面反映社会网络.

简介：叙述外贸业务过程与交叉销售系统流程,说明外贸业务交叉销售关联规则聚类系统的基本结构,简述关联规则与ISODATA模糊聚类分析原理,着重介绍ISODATA模糊聚类分析的分类数c与初始模糊分类矩阵Rc^（0）的获取,以及利用其更准确建立交叉销售经营类别库与商品规则库的初始数据。

简介：SSAS聚类分析是MicrosoftSQLServerAnalysisServices（SSAS）数据挖掘平台提供的一种重要的数据分析方法,该方法使用迭代技术将数据集中的事例分组为包含类似特征的分类。在聚类方面,SSAS提供了K-means算法和ExpectationMaximization算法,其中这两种算法又分为可缩放和不可缩放两种类型。SSAS聚类分析方法在图书馆的读者行为分析中具有较强的可操作性和实用性。

简介：摘要在绝大多数情况下，电力变压器油色谱的在线监测数据是正常的，近似故障或者故障类数据是非常少的，数据样本的不平衡就为电力变压器故障诊断增加了难度。基于尽可能早的发现电力变压器内部的发展程度及其潜伏性故障的目的，通过利用ISODATA算法对其油中气成分数据进行聚类分析。实践表明，该算法的具有较强的实用价值。

简介：针对高维空间数据,提出一种基于超图模式的数据聚类方法,即把给定的高维空间中的原始数据映射到一个带权超图中,再对超图应用算法对顶点进行划分,从而得到相应数据项的聚类.

简介：在传统白化权函数的基础上,进一步向两侧延伸聚类指标的取值范围,构建一种改进的白化权函数,进而生成一种新的灰色聚类评价方法.利用新的灰色聚类评价方法对教辅人员工作情况进行分析、计算,得到教辅人员工作评价结果,为教辅人员的选拔、聘任和评价提供量化依据.

简介：学生管理是学校教育的重要组成部分,清晰认识学生自身特点是对学生实施有针对性管理的前提。可以运用系统聚类法中的最短距离法,按学生的思想品德、学习成绩、身心健康三项指标将学生分成四类,即优、良、中、一般,从而为学生管理工作者根据分类结果对不同类型的学生实施有针对性的管理提供科学依据。