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用水化学特征的模糊聚类分析方法判别煤矿涌水来源-以潘家窑矿副斜井为例
矿井涌水是煤矿安全生产过程中最具有威胁性的重大灾害之一,一直被认为是世界上产煤国家面临的重大难题.查明其涌水的补给来源、途径、预测涌水量的变化,对分析其可能对矿井造成的危害性并采取针对性的治理措施具有重要的意义.本文以潘家窑副井涌水为例,采用模糊数学动态聚类方法进行分析,查明其涌水水源主要来源于附近,地表水库渗漏及七里河下渗补给.为煤矿科学合理进行防治水害、保证煤矿的安全生产提供科学的依据.李春霞,赵志怀,程子龙 - 工程勘察文章来源： 万方数据 -
基于模糊数学的设施菜地土壤重金属含量动态分析
以兰州市种植了1~13年的设施菜地土壤为研究对象,采用模糊数学综合评价方法对设施菜地土壤中5种重金属Cd、Pb、Cr、Hg、As的污染状况进行评价.结果表明,在不同种植年限下,5种重金属的含量都在国家二级标准之内,但普遍高于当地土壤背景值,并且种植年限越长,重金属累积越明显,含量越高;不同种植年限下,各评价因子在土壤中污染水平差异较大,主导污染因子为Cd,已达到中度污染水平,除此之外,Pb污染较重.秦丽娟,王万雄,张伯尧 - 生物数学学报文章来源： 万方数据 -
基于区域生长和FCM模糊聚类的颅内出血CT图像分割
为了准确计算颅内额叶损伤的出血面积,提出了将区域生长、FCM模糊聚类用于额叶出血CT图的分割,提取出CT图中出血的目标区域,实现出血面积的精确计算.用该方法分割出的出血区域面积与CT图中实际的出血面积相对误差在5%左右.同时将该图像分割方法与区域生长、阈值分割为一体的分割方法进行比较,发现当CT图中血块区域与周围的脑组织灰度值差异较小时,区域生长、FCM模糊聚类为一体的图像分割方法的分割结果较为精确.汪亮,金福江,陈峻严 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
建筑工程单方造价快速估算方法综述
投资估算处于建筑工程的前期阶段,准确的估算对项目的推进有重大的意义.目前还没有统一通用的模型适用于各类建筑工程.详细阐述了国内专家针对目前国内的具体经济技术状况,结合国内外的各种方法,建立相应的模型.并进一步总结各种方法的优劣性以及适用范围.梁迅 - 广东工业大学学报文章来源： 万方数据 -
基于层次分析和模糊专家评判的投影寻踪决策方法
针对投影寻踪方法对多属性决策问题建模时,无法兼顾决策者经验及偏好、权重系数可能违背实际的问题,提出了一种基于层次分析匆模糊专家评勃的投影寻踪决策方法,借助层次分析法的思想彬建指标彩层/欠约够,然后专家根据经验进行模糊评判,得到准则的重要程痰序关系,将其以约束的影式融入投影寻踪模型中,同时,针对差分进化算法的不足.提出了自适应聚类差分进化算法.并用于投影寻踪模型中的指标函数优化,得到最佳权重系数.该方法在客现赋农的基础上.融合了主观信息.弥补了两种斌权方法的不足,实际的算例验证了所提出的决策方法与优化算法的可行性与有效性.葛延峰,孔祥勇,李丹,高立群 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
一种基于谱聚类分析的物联网节点安全控制域划分算法
物联网的多源异构性使其安全面临更多的挑战,为实现跨层安全控制,部署多层融合的安全控制策略,提出了一种基于谱聚类的节点安全域分类算法。通过对物联网感知节点在历史安全事件中的波及状态统计,确定感知节点与攻击事件之间的相关性,进而利用谱聚类方法将节点划分为若干个安全控制域。基于事件相关性的谱聚类节点安全域划分,将为部署域内和域间的安全控制策略提供依据,从而整体提升物联网安全防护水平。范一鸣,屠雄刚 - 传感技术学报文章来源： 万方数据 -
KBAC:一种基于K-means的自适应聚类
K-means聚类算法存在的主要不足之处之一在于需要用户指定聚类核数目,在一般应用场景下,用户无法给出合适的聚类核数目.另一方面,K-means聚类所具有的可并行化特点非常适合运用到云计算平台上以处理大规模数据样本的聚类任务.本文提出KBAC算法采用K-means算法作为预聚类过程并在云平台上进行实现和优化,能够自适应确定最佳聚类核数目并进行聚类.其核心思想是将样本空间聚类问题转换为图上社团发现问题.理论和实验证明,通过在云计算框架下实现K-means预聚类过程的并行化,KBAC算法能够高效地对大规模数据进行聚类,并获得高质量的聚类结果.徐晓旻,肖仰华 - 小型微型计算机系统文章来源： 万方数据 -
名老中医喘证经验挖掘的新思路
文章为名老中医喘证经验挖掘开发一种新思路,即以中医喘证为研究对象,选择整理中医喘证医案,应用粗糙概念格聚类技术探索常用喘证临床用药经验规律,以中药、属性和功效或方、证、药之间的相应原理为基础,研究建立中医喘证的粗糙集数学模型.马会霞,路振宇,于荣霞,赵斗贵,谢飞,包巨太 - 辽宁中医杂志文章来源： 万方数据 -
面向聚类挖掘的局部旋转扰动隐私保护算法
聚类挖掘可以高效准确地从数据中找出很多潜在的、有价值的规律,但也同时存在着泄露用户隐私数据的安全威胁.已经有一些专门针对聚类挖掘的隐私保护研究,其中乘法扰动方法是一种准确性和安全性都较高的隐私保护算法.研究发现已知信息独立分量分析极大地降低了已有乘法扰动方法的安全性,它能够从乘法扰动数据中近似估计隐私数据.为了解决以上问题,提出了局部旋转扰动隐私保护算法,通过准确性分析得出新算法具有零损失准确性.利用安全性分析证明新算法能够有效抵御独立分量分析的攻击,具有更高的安全性.将新算法应用到聚类挖掘中,得到了与未加隐私保护的聚类挖掘非常接近的结果,说明了它的可行性.局部旋转扰动方法的出现,有效地解决了已有乘法扰动方法的安全漏洞,使得聚类挖掘能够更加安全地得到应用.刘洪伟,石雅强,梁周扬,肖岳 - 广东工业大学学报文章来源： 万方数据 -
局部区域描绘子和SOM聚类算法在LED管芯计数中的应用
传统的图像处理算法往往受到光照干扰、角度变化、噪声等因素的影响,无法得到准确快速的识别结果.提出一种新颖的局部区域描绘子刻画目标点群的灰度值特征,并结合自组织映射SOM聚类,对发光二极管(LED)芯片中的管芯区域进行高效识别和准确计数.实验结果表明,该方法能够对LED管芯进行有效的识别计数,准确度高、鲁棒性好.唐亮,刘烨,陈雁秋 - 计算机应用与软件文章来源： 万方数据
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