投影寻踪动态聚类模型及其在天然草地分类中的应用

投影寻踪聚类模型在多因素聚类分析中被广泛应用并取得了满意的效果,然而,该模型还存在如密度窗宽参数取值由经验确定等不足,有待改进提高.本文针对投影寻踪聚类模型的不足,首次把投影寻踪的思想和动态聚类方法结合起来,构造投影指标,提出了投影寻踪动态聚类新模型.新模型在整个运算过程中不需人为给定参数,聚类结果客观、明确,而且它还具有稳定性好、操作简便等特点.天然草地分类的实际应用表明,投影寻踪动态聚类模型切实可行,取得了很好的效果,在多因素聚类分析领域具有广阔的应用前景.     

煤层自燃发火危险的模糊数学判定

选择影响煤层自燃发火的主要因素:煤的自燃倾向性、煤层的地质赋存条件、开采技术条件,通风条件和预防措施等进行主观判断,分类评分.应用模糊数学理论,运用逐步聚类分析法,根据标准模式,计算聚类中心,对生产采区煤层自燃发火的危险进行综合预测.为拟定相应的开拓开采方案,制定有效的防火措施,提供一种切合实际情况的新方法.     

基于SIFT与SVM的应急救援图像检测方法研究*

针对公共安全突发事件应急救援的封闭空间场景（Confined Space Scene,CSS）信息采集不通畅、不全面而影响救援等问题,提出1种基于不变特征转换（Scale invariant feature transform,SIFT）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的图像信息异常检测方法。在场景内外信息传递“断环”情况下,该方法可利用物联网技术采集的图片,或以网络图片信息、历史类似场景数据等作为补充,通过SIFT特征提取、K means聚类处理以及SVM分类,实现场景的智能识别。经仿真分析,该方法能实现封闭空间内外部图像信息互通,“接补”因无法了解事件内部情况而产生的救援环节链条的“断环”,为救援提供决策参考。     

基于LOF的K-means聚类方法及其在微震监测中的应用

矿山微震事件集群是分析矿震的重要参考之一，其准确的划分对矿山微震分布特征和微震活动分析具有重要作用。提出了1种基于局部离群因子(Local Outlier Factor, LOF)的K-means聚类算法并构建了综合SSE评价指标和模型，通过LOF算法检测异常微震事件和选取初始聚类中心，利用Krzanowski-Lai指数确定最佳聚类分组数；采用模拟计算比较了不同数据集大小的聚类效果。结果表明:基于LOF的K-means聚类方法评分最高，聚类结果最好；并利用该聚类方法分析用沙坝矿1 649个微震事件的分布特征与微震活动性。实例表明，K=7为最佳聚类分组数，聚类簇的划分受断层滑移和矿山生产活动的影响。     

监狱一卡通工程方案

前言 随着科学技术的发展,人为的控制与管理监狱的行为将越来越落伍,取而代之的将是集信息管理、计算机控制、IC(或ID)卡技术于一体的高科技智能一卡通管理系统.     

融合K-means与高斯混合模型的驾驶风格聚类研究

为研究驾驶员的跟车特性,探究驾驶员风格划分方法,采集50名驾驶员的实车试验数据,选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,建立基于K-means聚类结果的高斯混合模型(GMM)并分析不同风格驾驶员的聚类结果。研究表明:样本数据聚为3类时的平均轮廓系数为0. 45,将驾驶员划分为冒进型、平稳型、保守型3类时聚类效果较好;冒进型驾驶员倾向于选择较小的跟车时距和制动时距,保守型驾驶员的跟车及制动时距则普遍较大,模型聚类结果更加柔性,样本区分度更高。     

基于TCT的平面交叉口灰色聚类评价方法

交通冲突技术是一种非事故统计评价方法,是以大样本、快速、定量研究评价交通安全现状与改善效果的特点而异于传统的事故统计评价方法.应用交通冲突技术,引入交通冲突与混合当量交通量的比值(TC/MPCU)作为评价指标,提出对以时均交通冲突和交通量数据为依据的交叉口进行安全评价的交通冲突灰色聚类评价法.以某市5个相似交叉口的实测值加以验证.     

模糊聚类法在大气环境质量评价中的应用

通过对2004年甘肃省5个有代表性城市的大气质量监测数据进行分析,较为详细地介绍了将模糊聚类法应用于大气环境质量综合评价的过程,从而展示了模糊聚类在环境评价和管理中的积极作用和重要意义.     

基于聚类分析的我国火灾空间分布研究

为了解我国火灾事故的空间分布情况,使用系统聚类分析了我国1996 -2010年的火灾统计数据,并结合地理信息系统把分类的结果呈现在相应的区域上进行火灾的空间分布特征研究.聚类分析结果将我国31个省市自治区的火灾事故分为5类,对聚类的结果使用方差分析,类与类之间存在显著差异,说明通过系统聚类得到的分类结果是科学的.进一步分析显示我国火灾事故在空间分布上存在一定的规律性.分析结果可以对了解我国火灾分布特点以及为相关部门提供决策支持.     

高速公路转换区严重冲突识别与分析

为深入探究高速公路改扩建转换区发生严重冲突的原因,使用高精度雷达采集单车实时状态数据,对单车区间初速度与加速度进行K-means聚类组合.基于聚类组合内的冲突率与路段事故率,采用Pearson系数法确定车辆的严重冲突阈值.融合转换区单车、交通流和道路因素建立二项Logistic模型,分析严重冲突因素的影响程度.结果表明...     

基于北京市6类污染物的环境空气质量评价方法

根据北京城6区2013年停暖前、后的空气质量自动监测结果,以各污染物质量浓度限值标准为依据,构建包含6类空气污染指标的评价体系.分别运用空气质量指数法和改进的灰色聚类法对空气质量进行评价,并通过详细评价步骤分析对比两种方法的异同.其中,空气质量指数法将6类污染指标中分指数最大的指标确定为空气质量指数,并通过分级来评判空气质量对人体健康的影响;改进的灰色聚类法则通过构建指数型白化函数来提高不确定因素的计算精度,并研究各污染物在不同灰类之间的变化幅度和隶属度.结果表明,空气质量指数法适用于直观判定空气质量对人体健康的影响,改进的灰色聚类法则适用于评价各污染指标对空气质量级别的贴近程度.研究表明,对两种方法,需根据空气质量评价的目的和实践要求,从不同角度出发并结合使用,以得出比较全面、客观的结果.     

基于CAN总线和K均值聚类方法的火灾预警系统研究

针对传统的火灾预警系统中存在的灵敏度低、误报率高的特点,将多种传感器信息智能处理技术和CAN总线技术应用到火灾预警系统中,提出了一种用K均值聚类算法将多传感器数据进行聚类融合后分级,通过CAN总线传输到火灾预警控制中心,实现对安全生产中重点防火区域进行实时监控。实验测试表明该系统具有传输数据可靠、实时性强、可扩展,漏报率达0.7%以下,误报率达1.8%以下,较传统相比,下降了50%以上。     

基于空间聚类的我国应急物资储备区域划分实证研究

通过对国内外应急管理区域化发展模式总结,提出我国区域化应急物资储备体系建设的必要性.利用空间聚类方法,以储备成本和救援效率为目标建立数学模型,并给出动态聚类算法,以解决应急物资储备区域划分问题;最后对我国应对自然灾害的应急物资储备区域划分进行了实证研究.     

监狱一卡通工程方案

前言。随着科学技术的发展，人为的控制与管理监狱的行为将越来越落伍，取而代之的将是集信息管理、计算机控制、IC(或ID)卡技术于一体的高科技智能一卡通管理系统。一卡通管理系统以IC(或ID)卡作为信息载体，利用计算机控制系统对IC(或ID)卡中的信息做出判断，并给各对应的设备发送控制信号以控制房门的开启、消费行为的执行、巡更点的动作等。同时将各动作时间和所使用的IC(或ID)卡的卡号等信息记录、存储在相应的数据库中，方便管理人员的随时查询，同时也加强监狱的安全管理工作。     

矿岩可崩性的可拓聚类预测研究

将可拓工程方法与聚类分析相结合,以矿岩的可崩性等级和影响因子构造经典域物元和节域物元,应用物元理论和可拓集合中的关联函数,建立了可拓聚类预测的简单物元模型.通过与RQD法,RMR法,MRMR法以及Q系统分级法的矿岩可崩性分级评价结果相比较,可拓聚类预测方法所获得的结果与其他评价方法的结果具有一致性,说明该方法的可行性.可拓聚类预测结果具有不仅反映事物从属级别的绝对性,而且还能反映其相对性的优点.     

基于 K-means聚类算法的沥青烟电除尘器火花分析

为了保证沥青烟电除尘器的除尘效率、降低除尘设备的火灾风险,采用了K-means聚类的方法分析ESP放电信号。首先将ESP伏安特性曲线的二维空间进行了分割,确定了不同运行状态与聚类中心的关系,然后使用K-means聚类算法计算其聚类中心,最后根据当前ESP输入参数与各个聚类中心欧氏距离的关系,从而判断出ESP是否处于火花放电状态。仿真结果表明该方法可以准确地判断出所有火花放电信号。     

基于灰色聚类方法的航空公司飞机进近着陆阶段安全性评估

进近着陆阶段时间短、任务重、环境复杂,是飞行事故多发阶段。飞行机组应当具备过硬的心理素质和熟练的驾驶技术,严格执行标准操作程序,提升稳定进近能力和复飞的决断能力,保障飞行安全。本文通过综合分析民用飞机在进近着陆时的影响因素和QAR译码数据,建立相关指标体系,构造出相应灰色聚类评价模型,根据综合聚类系数对航空公司某阶段飞机进近着陆安全性进行评估。该研究为航空公司进行进近着陆阶段安全性评估提供了一种较为科学的定量化依据,对于保障飞行安全具有现实意义。     

智能安全监控记录系统设计与实现

本文设计并实现了一个基本于VFW技术的自动安全监控记录系统,通过一定的测试算法,自动进行图片筛选和判断,达到对可疑图像进行选择和捕捉的目的.以图片作为安全监控和信息记录的一种手段,替代24小时录像系统进行安全监控,提高查找效率,减小系统开销.     

AIoT未来的发展趋势

AIoT,作为一个融合性技术,是以AI和IoT的双轨循环发展而产生的共振高频发展,从AI的算法来解决边缘计算,通过深度学习、知识图谱等技术的加持,使得AI在场景化落地时产生了大量的预测类的数据聚类和行为分析,通过大量的历史资料和实时观察得出对于未来预测性的洞察。由于需要同时分析过去和实时数据,AI算法可以检测到哪些资料属于例外,并做出合理、合适的推断。     

数学统计方法在公路降噪措施中的应用

基于交通噪声影响的复杂性,提出将层次分析法和加权系统聚类法应用于公路环保设计降噪措施的决策中,有效避免了人为主观因素的片面性.选取3个反映交通噪声影响程度的指标并予以量化,采用层次分析法和加权系统聚类法对各个受噪声影响的环境敏感点按影响程度进行排序及归类,在时间及资金有限的情况下,实现降噪措施的优化设计及资金的有效使用.