检索结果-南通市图书馆

电脑知识与技术 2015年第12期11卷 1-3页

作者：任恺中南民族大学计算机科学学院湖北武汉430074

该文建立了一个无监督的词义排歧系统，并将它应用于生物医学领域的语料中。该系统使用未进行人工标注的语料进行机器学习，学习过程只需预先定义标准词义的数量，不需要其他人工干预。该系统使用了一种通常使用于图像识别领域的基于核... 详细信息

该文建立了一个无监督的词义排歧系统，并将它应用于生物医学领域的语料中。该系统使用未进行人工标注的语料进行机器学习，学习过程只需预先定义标准词义的数量，不需要其他人工干预。该系统使用了一种通常使用于图像识别领域的基于核的模糊C均值算法。该文针对文本应用改进该算法并将其应用在生物医学文本的词义排歧领域，并取得了较好的效果。

关键词：词义排歧核模糊 C均值聚类无监督

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基于EEMD形态谱和KFCM聚类集成的滚动轴承故障诊断方法研究

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振动工程学报 2015年第2期28卷 324-330页

作者：郑直姜万录胡浩松朱勇李扬燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室河北秦皇岛066004

针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于集总经验模态分解(EEMD)、形态谱特征提取和核模糊C均值聚类(KFCMC)集成的故障诊断新方法。首先,对实测的滚动轴承振动信号进行EEMD分解,得到若干个代表不同振动模态的内禀模态函数(IMF);其次... 详细信息

针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于集总经验模态分解(EEMD)、形态谱特征提取和核模糊C均值聚类(KFCMC)集成的故障诊断新方法。首先,对实测的滚动轴承振动信号进行EEMD分解,得到若干个代表不同振动模态的内禀模态函数(IMF);其次,基于峭度、能量和均方差三个评价指标,从分解得到的若干个IMF分量中选出含有故障特征信息最丰富的3个IMF分量作为诊断用的数据源;然后在选定尺度范围内提取每个IMF分量的形态谱平均值,将三个形态谱平均值构成一个三维特征向量,作为一个样本,形成样本集;最后,利用KFCMC完成对滚动轴承不同故障的分类识别。此外,为了对比说明该方法的识别效果,还将振动信号用经验模态分解(EMD)方法进行分解,用模糊C均值聚类(FCMC)进行分类识别,结果表明所提方法的识别效果要优于EMD形态谱和FCMC相结合的方法。通过对实测的滚动轴承振动信号的实验验证,表明该方法可以实现对滚动轴承故障的有效诊断。

关键词：故障诊断滚动轴承集总经验模态分解形态谱核模糊 C 均值聚类

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以色列核选择的公开化及其影响

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现代国际关系 2011年第1期 50-54,62页

作者：陈双庆中国现代国际关系研究院西亚非洲所

近年来,以色列长期奉行的"核模糊"政策越来越多地受到质疑,面临内外多方面的压力,"核模糊"政策自身的一些弊端和负面影响也日益凸显。随着国际核不扩散形势的发展及中东安全局势的变化,以色列为了更好地保证自身安全试图改行公开核选择... 详细信息

近年来,以色列长期奉行的"核模糊"政策越来越多地受到质疑,面临内外多方面的压力,"核模糊"政策自身的一些弊端和负面影响也日益凸显。随着国际核不扩散形势的发展及中东安全局势的变化,以色列为了更好地保证自身安全试图改行公开核选择的政策,这将对国际核不扩散机制及中东地区安全产生重要影响。

关键词：以色列核模糊核公开核不扩散机制

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基于多重分形检测的故障识别方法研究

基于多重分形检测的故障识别方法研究

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作者：崔雪燕山大学

学位级别：硕士

随着现代工业地迅速发展，机械设备结构日益复杂化、自动化，设备的状态检测和故障诊断问题越来越受到关注和重视。本论文针对机械故障振动信号非平稳性、非线性等复杂特征，提出了基于分形理论的故障定量分析方法，最后针对机械故障模... 详细信息

随着现代工业地迅速发展，机械设备结构日益复杂化、自动化，设备的状态检测和故障诊断问题越来越受到关注和重视。本论文针对机械故障振动信号非平稳性、非线性等复杂特征，提出了基于分形理论的故障定量分析方法，最后针对机械故障模式复杂难以识别的特点，给出一种基于C均值的核模糊聚类识别方法，然后将上述理论研究应用在斜盘式轴向液压泵和滚动轴承的故障检测中，并给出结果。首先介绍了机械设备故障诊断历程及方法，阐述了传统的振动信号分析方法，包括傅立叶变换、阶比分析方法、神经网络、模糊和分形方法。介绍了分形理论的应用及其在机械故障诊断中的优势。之后着重介绍了盒子法多重分形和去趋势波多重分形分析方法，建立多重分形模型，并用仿真信号对两种方法进行检验和研究，总结离散数据的多重分形谱的主要参数——奇异标度指数α及奇异谱函数f(α)表征意义。本文利用这两种方法分别对不同条件下采集的液压泵数据和滚动轴承数据进行分析，分析结果表明，对液压泵数据来说去趋势波多重分析方法能有效识别出较低采样频率下的故障信号，盒子法多重分形则没有采样条件的限制。两者都可以有效识别出滚动轴承故障数据。最后基于两种方法提取故障特征，利用核模糊C均值聚类方法有效识别故障及其故障程度。

关键词：机械故障诊断盒子法多重分形去趋势波多重分形核模糊 C 均值聚类

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模糊聚类挖掘技术研究及其在自动化养猪中的应用

模糊聚类挖掘技术研究及其在自动化养猪中的应用

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作者：黄靖华重庆理工大学

学位级别：硕士

目前，随着信息产业的第三次浪潮的到来，融合各种信息技术的、打破互联网限制的具备“全面感知、可靠传送、智能处理”特征的物联网技术已经渗透到畜牧业领域。纵观现代畜牧业的特点与内容，可看出信息化是体现现代畜牧业特征和实现现... 详细信息

目前，随着信息产业的第三次浪潮的到来，融合各种信息技术的、打破互联网限制的具备“全面感知、可靠传送、智能处理”特征的物联网技术已经渗透到畜牧业领域。纵观现代畜牧业的特点与内容，可看出信息化是体现现代畜牧业特征和实现现代畜牧业内容的重要手段。精准畜牧业决策要求与智能计算方法的结合点或交集主要包括关联、分类、聚类、评判和预测等。因此，将核模糊聚类算法应用在养猪过程中，以满足广大养殖者对畜牧业信息技术的迫切要求，具有十分重大的意义。在育肥猪养殖过程中，育肥猪出栏是个极其重要环节，如若对出栏的指导不够科学，极易出现出栏率低的状况，因此，为养殖者提供出栏推荐服务具有重要意义。出栏推荐服务根据出栏要求对育肥猪进行分类，将适合的育肥猪推荐出栏，把养殖者从纷繁复杂的信息搜集和处理任务中解放出来。为使猪群的分类结果更为合理，本文运用核模糊聚类算法（FKCM）分析猪群数据，描述了猪只属于各个分类的不确定性程度，表述了猪群类属的中介性，使得出栏推荐服务更加客观有效。论文的主要工作如下： 1、首先介绍课题的研究背景及意义，重点讨论了畜牧信息化系统的意义及研究现状，详细描述了FKCM的理论基础，重点阐述了FKCM算法的基本思想及算法流程。 2、针对FKCM在获得最优聚类数时迭代次数过多的不足，通过减法聚类算法得到了初始聚类数目的最大值，降低了算法的时间复杂度。针对FKCM算法未考虑各样本对聚类划分的结果贡献度不同的缺陷，运用基于放松约束的样本加权法改进了原算法。 3、介绍了一些常用的有效性指标，并将其推广到核化空间中，然后提出一个新的基于核空间的聚类有效性指标，并对其做了理论证明，实验证明该指标具备良好的聚类有效性判决能力与实用价值。在对猪群数据进行聚类时，本文先对猪群数据进行样本加权，再运用改进的FKCM对加权后的数据进行划分，最后结合专家调查法推荐猪群出栏。既考虑了各样本对聚类的贡献度，又利用经验调整了聚类结果。实验证明，基于上述方法结合的FKCM在育肥猪出栏上，获得了更为客观的划分效果。 4、最后利用改进的FKCM建立了一个出栏推荐模型，并以该模型为依据，在.net环境下完成了育肥猪出栏推荐系统，并将其应用于育肥猪出栏推荐服务。

关键词：出栏推荐减法聚类核模糊 c-均值聚类样本加权放松隶属度

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以色列核选择的公开化及其影响

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国际政治 2011年第6期

作者：陈双庆

近年来，以色列长期奉行的“核模糊”政策越来越多地受到置疑，面临内外多方面的压力，“核模糊”政策自身的一些弊端和负面影响也日益凸显。随着国际核不扩散形势的发展及中东安全局势的变化，以色列为了更好地保证自身安全试图改行公... 详细信息

近年来，以色列长期奉行的“核模糊”政策越来越多地受到置疑，面临内外多方面的压力，“核模糊”政策自身的一些弊端和负面影响也日益凸显。随着国际核不扩散形势的发展及中东安全局势的变化，以色列为了更好地保证自身安全试图改行公开核选择的政策，这将对国际核不扩散机制及中东地区安全产生重要影响。

关键词：以色列核模糊核公开核不扩散机制

来源：人大复印报刊资料评论

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