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三维聚类重组方法及其在机构设计中的应用

三维聚类重组方法及其在机构设计中的应用

作者：丁哲中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

随着计算机技术的发展和设计任务的要求越来越高,应用计算机来进行辅助概念设计已成为一种趋势。在机械概念设计中,现有的FBS模型对方案创新性支持不足,进行基于商结构和商属性的结构层基本操作三维聚类研究可以充分发挥运动复合机构的... 详细信息

随着计算机技术的发展和设计任务的要求越来越高,应用计算机来进行辅助概念设计已成为一种趋势。在机械概念设计中,现有的FBS模型对方案创新性支持不足,进行基于商结构和商属性的结构层基本操作三维聚类研究可以充分发挥运动复合机构的多功能潜能,且能够创成运动行为有机协同,不发生时间干涉的机构组合方案。本文对结构层基本操作用商空间(X,f,T)进行三维定义,建立了基本操作的商空间模型,以分解得到的基本操作作为论域X,以f表达基本操作的属性及以T表达基本操作关系结构。将功能层中的总功能分解为多个子功能,再将这些功能继续分解,即得到了功能层最细粒度的基本操作;将功能层基本操作映射到结构层,即得到了结构层的基本操作。将映射得到的结构层基本操作置于一个分组中,采用基于细胞分裂的方法将基本操作进行发散划分及行为重组。引入仿生学的思想,实现结构层基本操作的分组创新,为下一步的聚类奠定基础。用发散划分的方法进行基本操作集的分组,从而实现初步的创新。然后采用基于规则的聚类方法,引入属性规则和结构规则;通过商属性[f]和商结构[T]的划分,运用基于参数的DSM矩阵表示属性聚类和基于任务的DSM矩阵表示结构聚类,建立三维聚类矩阵模型3D-DSM;将商空间模型匹配到3D-DSM中,基于商空间合成原则进行基本操作论域、属性和结构的三维聚类,获取的三维聚类最终结果为多个具有序关系且满足属性聚类要求的完整的行为。比较每一组行为,从知识库中寻找符合的机构进行匹配,将匹配得到的机构进行筛选,可以得到主辅功能充分利用且满足时间连续的机构,实现最终的机构设计过程。以理论方法为基础,构建三维聚类整体过程的计算机化实现方法,开发了辅助创新原型系统,包括知识库的建立、功能分解、基本操作发散划分、三维聚类、方案生成和多功能机构筛选等模块。通过该系统,以简易平板印刷机系统的设计为例,获取可行的概念设计方案。

关键词：概念设计商空间基本操作三维聚类 DSM

基于σ选择MOEA的微阵列数据三维聚类挖掘

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中南林业科技大学学报 2009年第1期29卷 92-96页

作者：刘军万李舟军刘飞飞中南林业科技大学计算机科学学院湖南长沙410004 国防科学技术大学计算机学院湖南长沙410073 北京航空航天大学计算机学院北京100083 中南林业科技大学图书馆湖南长沙410004

从三维微阵列数据集挖掘出的三维聚类,能够分辨出与某些表现型(如疾病)相关的样本,而且能找出与这些表现型相关的候选基因.当挖掘3D微阵列数据矩阵中的3D聚类时往往要考虑同时优化几个目标,而且这些目标经常相互冲突,因此,应用多目标进... 详细信息

从三维微阵列数据集挖掘出的三维聚类,能够分辨出与某些表现型(如疾病)相关的样本,而且能找出与这些表现型相关的候选基因.当挖掘3D微阵列数据矩阵中的3D聚类时往往要考虑同时优化几个目标,而且这些目标经常相互冲突,因此,应用多目标进化算法来求解GST数据集中的3D聚类是可行的.本文基于∈-支配和σ选择操作策略,提出一个新奇的多目标进化三维聚类算法来挖掘三维微阵列数据集中的3D聚类.通过在酵母细胞周期调控基因数据集上应用此算法,实验结果表明我们的方法能发现具有重大意义的高质量的3D聚类.

关键词：数据挖掘 ∈-支配微阵列数据多目标进化三维聚类

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三维微阵列数据的多目标进化聚类

计算机工程与科学 2008年第12期30卷 128-130页

作者：刘军万李舟军陈义明国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 中南林业科技大学计算机科学学院湖南长沙410004 北京航空航天大学计算机学院北京100083 湖南农业大学信息科学技术学院湖南长沙410128

聚类技术广泛应用于微阵列数据分析中。在基因-样本-时间GST微阵列数据矩阵中,挖掘三维聚类成为当前的热门研究课题。3D聚类过程经常需要对多个相互冲突的目标进行优化,而且进化算法以其强大的探寻能力成为高维搜索空间中非常有效的搜... 详细信息

聚类技术广泛应用于微阵列数据分析中。在基因-样本-时间GST微阵列数据矩阵中,挖掘三维聚类成为当前的热门研究课题。3D聚类过程经常需要对多个相互冲突的目标进行优化,而且进化算法以其强大的探寻能力成为高维搜索空间中非常有效的搜索方法。本文基于多目标进化计算方法提出一个新的3D聚类算法MOE-TC,以挖掘GST数据中的3D聚类。现实微阵列数据上的实验验证结果充分说明了本文算法的有效性。

关键词：三维微阵列三维聚类多目标进化双聚类数据挖掘

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基于聚类的社区探测方法研究

基于聚类的社区探测方法研究

作者：杨腾飞河南理工大学

学位级别：硕士

现实世界的许多复杂系统都可以抽象为复杂网络,在这些复杂网络中,节点可以用来表示真实系统的样本对象,而节点间的连接(边)则可以表示样本对象之间的相关关系,节点的特征属性代表不同样本的兴趣倾向。社区探测技术旨在发现复杂网络中的... 详细信息

现实世界的许多复杂系统都可以抽象为复杂网络,在这些复杂网络中,节点可以用来表示真实系统的样本对象,而节点间的连接(边)则可以表示样本对象之间的相关关系,节点的特征属性代表不同样本的兴趣倾向。社区探测技术旨在发现复杂网络中的结构划分,通过将相关度较高的节点进行合理分类,进而得出这种分类在不同领域的意义所在。聚类是实现社区探测的主要方法之一,本文主要基于聚类算法针对非重叠社区和含有特征属性的重叠社区两方面存在的问题进行分析研究,研究内容主要包括:1.现有基于聚类的社区探测方法,通常难以通过网络原始节点信息来确定社区数目,另外相似度的随意选择也会导致社区划分结果的不确定性,采用贪婪策略的社区探测方法可能导致最终结果陷入局部最优解。针对这些问题,本文在信息理论框架下提出了一种基于划分式聚类的社区探测算法pIBD(partitional Information Bottleneck clustering based community Detection)。该方法利用网络原始节点信息,通过描绘互信息损失曲线,对最佳社区数目进行合理预测;基于信息瓶颈理论计算对象间的相似度,并以此设计出划分式聚类的目标函数。实验结果表明,pIBD算法能够利用网络原始节点信息对社区数目进行预测,同时显著提升了社区划分质量。2.传统的重叠社区探测主要利用模糊聚类和联合聚类方法对二维数据网络进行社区划分,对于具有特征属性的三维数据网络则没有相应的解决方案。因此,本文结合了模糊聚类、联合聚类和三维聚类等方法,提出一种基于三维模糊联合聚类的社区探测算法FTC(Fuzzy Tri-Clustering)。该算法通过分析网络节点与特征属性的概率相关模型,同时在三个数据维度上进行聚类处理,并通过与现有二维模糊联合聚类的对比实验证明了FTC算法具有较好的聚类质量,从而实现对具有特征属性重叠社区的有效划分。该算法同时适用于三维以上的数据结构,为多维数据的聚类方法提供解决思路。

关键词：复杂网络社区探测信息瓶颈模糊聚类联合聚类三维聚类

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荧光光谱法快速鉴别花生油、芝麻油和调和油

光谱实验室 2012年第2期29卷 750-756页

作者：彭翠红王少玲徐永群郭会时陈小康韶关学院化学与环境工程学院广东省韶关市512005

比较分析了不同品种、同品种不同厂家、不同批次的市售花生油、芝麻油、调和油的分子荧光光谱差异特征,结合系统聚类分析法进行品种鉴别。结果表明:3种食用植物油的荧光光谱图具有各自不同特征,同一品种不同厂家的谱图存在一定的差异,... 详细信息

比较分析了不同品种、同品种不同厂家、不同批次的市售花生油、芝麻油、调和油的分子荧光光谱差异特征,结合系统聚类分析法进行品种鉴别。结果表明:3种食用植物油的荧光光谱图具有各自不同特征,同一品种不同厂家的谱图存在一定的差异,同品种同厂家不同批次的也有微小差异。提取荧光谱图特征信息,利用系统聚类和三维聚类识别模式,从宏观上简便、直观、快速地鉴别3种食用植物油的品种。

关键词：食用植物油荧光光谱系统聚类三维聚类

GSM/EGPRS小区价值分析与评估方法研究

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GSM/EGPRS小区价值分析与评估方法研究

作者：陈旸吉林大学

学位级别：硕士

近年来，随着数据业务的迅猛增长，移动通信网络负荷急剧上升，由此带来了网络服务质量的下降。无线通信网络中有限的网络资源与高增长的用户需求相矛盾。此外，随着3G网络发展的日趋完善，需要在GSM/EGPRS网络中向3G网络中进行数据流... 详细信息

近年来，随着数据业务的迅猛增长，移动通信网络负荷急剧上升，由此带来了网络服务质量的下降。无线通信网络中有限的网络资源与高增长的用户需求相矛盾。此外，随着3G网络发展的日趋完善，需要在GSM/EGPRS网络中向3G网络中进行数据流量的分流，已增加3G网络的流量，降低在GSM/EGPRS网络的负载。对于2G及3G网络均处于较大负荷的情况，则通过在热点地区，新建WLAN网络以缓解网络压力。这些都对传统的以性能质量的网络评估体系提出了新的挑战。本文讨论了目前移动通信网络发展的现状，并对GSM/EGPRS网络原理及关键技术进行简要介绍，并阐述了客户感知体系及涉及价值的体系的相关性能指标含义，以及基于流量经营理念的数据业务分流思路。本文提出一种新的基于三维聚类方法的GSM/EGPRS小区价值的网络质量分析方法。该方法从数据和语音业务收益、业务量和质量三维角度出发，对全网小区进行聚类，识别高价值高业务、高价值低业务、低价值高业务、低价值低业务四种情况，可以对每一类小区进行质量评估，按小区按质量分为质高、质中、质差三类，并定位原因，最终给优化出解决方案。此外采用信息化支持方式将价值小区评估方法固化，促进日常优化能力的提升。面对数据流量分流工作的迫切需求，本文提出了基于价值小区分析方法的VCAT（价值分流）方案。从业务维度，地域维度以及终端维度进行归一化分析，从而得出不同业务特征、区域特征和终端分布特征的小区的优化策略和方法，实现基于价值体系的数据流量分流，从而切实提升了用户的感知。最后本文将价值小区分析方法应用沈阳地区网络优化工作中，对网络价值及网络结构和网络质量进行评估及优化工作，通过实施该项优化工作后。全网语音双高小区数量和数据双高小区的数量显著增加，其中质优小区的占比明显提升取得了良好的效果，证明该方法对提升无线网络质量提升有很好的借鉴作用。

关键词：小区价值分析三维聚类 GSM/EGPRS 用户感知

基于LightGBM的高速公路隧道段驾驶人压力负荷评估

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交通运输研究 2022年第5期8卷 46-55页

作者：符锌砂葛洪成鲁岳华南理工大学土木与交通学院广东广州510640 广州白云国际机场股份有限公司广东广州510470

驾驶人在行驶中的压力负荷水平直接影响驾驶操作稳定性和适宜性,而隧道路段又是行驶过程中驾驶操作易出现风险的关键点。鉴于此,为了对驾驶人在高速公路隧道路段行驶时产生的压力负荷进行准确、有效的评估,对驾驶人驶经该路段时的压力... 详细信息

驾驶人在行驶中的压力负荷水平直接影响驾驶操作稳定性和适宜性,而隧道路段又是行驶过程中驾驶操作易出现风险的关键点。鉴于此,为了对驾驶人在高速公路隧道路段行驶时产生的压力负荷进行准确、有效的评估,对驾驶人驶经该路段时的压力负荷水平等级分类进行了研究。首先,通过设计实施自然驾驶试验构建数据集,获取了32名被试人员在广东省某高速公路上驶经30处隧道时产生的共117组生心理、环境、驾驶行为等多模态数据。然后,结合主观NASA_TLX评分与客观生心理指标,利用三维聚类方法得到了驾驶人在隧道路段的实时压力负荷等级分类结果。最后,综合考虑车辆位置、驾驶行为、驾驶环境等多模态指标,采用LightGBM方法建立了压力负荷等级分类模型,分类准确率达到95.7%,预测精度达到93.3%,与XGBoost方法相比,准确率高0.71%、精度高0.93%,较RF,GBDT,SVM等主流分类模型算法更优。根据研究结果,可对驾驶人通过高速公路隧道路段的压力负荷进行有效评估。

关键词：高速公路隧道交通安全压力负荷三维聚类 LightGBM