检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于模式聚类思想的遗传算法

微型电脑应用 2004年第4期20卷 6-8页

作者：沈于晴徐立鸿同济大学电子信息学院

本文从一个新的角度提出遗传算法的改进思想。它和以往的改进方法不同的是 ,它是由个体多样性为出发点 ,根据种群中个体的相互关系 ,采用聚类思想对算法进行综合调控 ,使得收敛速度和多样性这两个指标都得到兼顾。从实际的仿真效果来看 ... 详细信息

本文从一个新的角度提出遗传算法的改进思想。它和以往的改进方法不同的是 ,它是由个体多样性为出发点 ,根据种群中个体的相互关系 ,采用聚类思想对算法进行综合调控 ,使得收敛速度和多样性这两个指标都得到兼顾。从实际的仿真效果来看 ,效果显著。

关键词：遗传算法聚类思想多样性收敛速度

基于聚类思想的项目式课程设计与实践研究——以《Arduino创意机器人》课程为例

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国教育信息化 2021年第18期27卷 65-68页

作者：张禄无锡市第一中学江苏无锡214031

项目式学习是实现学习方式变革的重要手段之一,但当前关于项目式课程设计的理论和实践研究并没有得到应有的重视。鉴于此种情况,文章从课程内容设计(线索设计与项目设计)和教学设计(教学模式选择与教学活动设计)两个方面展开研究,尝试... 详细信息

项目式学习是实现学习方式变革的重要手段之一,但当前关于项目式课程设计的理论和实践研究并没有得到应有的重视。鉴于此种情况,文章从课程内容设计(线索设计与项目设计)和教学设计(教学模式选择与教学活动设计)两个方面展开研究,尝试提出一种基于聚类思想的项目式课程设计思路,即按照相似的功能、目标或技术思想聚类进行项目式课程设计,并应用于《Arduino创意机器人》课程的设计与实践,旨在为项目式课程设计的相关研究提供一种参考与借鉴。

关键词：聚类思想项目式学习课程设计教学实践

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于聚类思想的SVM多类分类方法

青岛理工大学学报 2011年第1期32卷 73-76页

作者：赵志刚吕慧显李玉景李京青岛大学信息工程学院青岛266071 湖北汽车工业学院电气工程系十堰442002 青岛大学自动化工程学院青岛266071

针对传统的基于决策树的支持向量机多类分类算法运算过程复杂、分类效率低的缺点,提出一种新的基于聚类思想的支持向量机分类方法.空间距离和聚类思想的引入,有效的提高了算法的分类效率.仿真试验表明,该方法在保持算法良好推广性的同... 详细信息

针对传统的基于决策树的支持向量机多类分类算法运算过程复杂、分类效率低的缺点,提出一种新的基于聚类思想的支持向量机分类方法.空间距离和聚类思想的引入,有效的提高了算法的分类效率.仿真试验表明,该方法在保持算法良好推广性的同时降低了算法的复杂度,从而提高了分类效率和分类速度.

关键词：支持向量机多类分类聚类思想空间距离

基于网格聚类NSGA-Ⅱ算法的电力系统恢复方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于网格聚类NSGA-Ⅱ算法的电力系统恢复方法研究

作者：李毅豪燕山大学

学位级别：硕士

生态环境逐渐恶化和电网结构日益复杂使得电力系统发生大停电的概率随之增加。长时间的停电事故将造成国民的财产损失甚至会破坏社会正常公共秩序。提高恢复供电的速度可以有效地减少停电造成的不良影响。在电力系统恢复过程中,可以从... 详细信息

生态环境逐渐恶化和电网结构日益复杂使得电力系统发生大停电的概率随之增加。长时间的停电事故将造成国民的财产损失甚至会破坏社会正常公共秩序。提高恢复供电的速度可以有效地减少停电造成的不良影响。在电力系统恢复过程中,可以从两方面提高恢复的速度,其一是快速制定包含黑启动、网架重构和负荷恢复的完整恢复方案,为电力系统恢复工作提供指导;其二是使用黑启动速度快的风电机组作为电力系统的黑启动电源,但是风电的波动性和随机性不利于风电机组充当黑启动电源,因此采用风力机组与混合储能系统联合构成风储系统的方法弥补风电的缺点。本文在已有研究成果的基础上,对基于网格聚类非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II)优化电力系统恢复方面进行了深入研究。首先提出基于网格聚类的NSGA-Ⅱ优化算法。在已有的NSGA-Ⅱ算法的基础上融合聚类思想,首先依据目标函数长度指标对种群按照网格聚类形式划分为小种群,并在小种群的基础上定义基因长度指标。根据上述两个指标完成基于网格聚类的选择和交叉。该优化算法有效提高子代种群的多样性,避免过早陷入局部最优解,对求解电力系统恢复的多约束非线性优化问题有很大优势。其次使用优化算法制定传统电力系统恢复方案,根据电力系统恢复要求的快速性,经济型等要求设立包含机组总发电能力,重要负荷恢复量和普通负荷恢复量的三维优化目标。依据电力系统恢复过程制定电力系统恢复策略,并将负荷按照重要程度进行分类。通过编程仿真新英格兰10机39节点算例验证优化算法优越性,并输出包含机组和负荷各自的恢复时间,完成电力系统恢复方案的制定。最后使用优化算法解决风储系统参与电力系统恢复不同于传统电力系统恢复的两方面问题,其一解决在风储系统建设规划阶段中以风储系统作为黑启动电源为目标确定混合储能系统充放电功率和额定容量的优化问题,以最大的启功功率需求和风速最低的重合时段为前提假设,建立包含黑启动能力、剩余容量和储能系统成本的三维目标函数,优化风储系统中磷酸铁锂电池和超级电容混合储能系统的充放电功率和额定容量,其二解决风储系统作为黑启动电源参与电力系统恢复时机组启动顺序的优化问题,使用分层优化策略,数据分析层依据停电发生后的风速条件和混合储能系统参数判断风储系统是否满足黑启动电源的要求,优化决策层建立包含恢复机组发电能力、风电利用率和储能系统充放电指标的三维目标函数优化风储系统作为黑启动电源条件下的机组启动顺序。通过上述两个优化问题保障风储系统作为黑启动电源的可能性和制定风电参与电力系统恢复方案。

关键词：电力系统恢复黑启动电源风储系统非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ) 聚类思想

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

贝叶斯网络结构学习算法研究及应用

贝叶斯网络结构学习算法研究及应用

作者：熊丹中南大学

学位级别：硕士

贝叶斯网络是概率图模型的表达之一,能够在复杂领域对不确定性问题有效推理诊断和数据分析。贝叶斯网络学习中的参数学习是以结构学习为前提的。随着网络节点数量的增加,网络结构空间的可能性呈指数级增长。即使网络中的每个节点的最大... 详细信息

贝叶斯网络是概率图模型的表达之一,能够在复杂领域对不确定性问题有效推理诊断和数据分析。贝叶斯网络学习中的参数学习是以结构学习为前提的。随着网络节点数量的增加,网络结构空间的可能性呈指数级增长。即使网络中的每个节点的最大父节点数量被限制为两个时,学习贝叶斯结构也是NP难的,因此研究并找到最优的贝叶斯网络结构学习具有非常重要的理论和实际意义。本文聚焦于贝叶斯网络结构学习算法进行了以下研究:(1)对现有的贝叶斯网络结构学习方法的研究背景、发展现状和优缺点进行研究。通过对文献的整理和研究总结出混合贝叶斯结构学习算法改进可以在初始阶段通过聚类的方法约束搜索空间而提高精度和效率。(2)提出了一种基于聚类和集成的思想方法改进的混合贝叶斯网络结构学习算法。首先,用聚类思想生成先验网络,提高贝叶斯网络结构学习的准确性和效率。再结合集成思想对贝叶斯网络进一步学习,通过蒙特卡罗采样获得若干个样本集,分别在不同的样本上结合先验贝叶斯网络生成贝叶斯网络,用邻接矩阵表示,得到边的权重,通过阈值筛选得到集成的贝叶斯网络。最后,将得到的集成网络作为先验网络进行更新迭代学习,生成的评分最大的贝叶斯网络。本文在标准基础数据集上,与不同算法比较得到?5值,汉明距离和正确边数。结果表明,我们提出的基于聚类和集成的贝叶斯网络结构学习算法得到的网络正确率更高、性能更优。(3)根据提出的基于聚类和集成的贝叶斯网络结构学习算法在医学数据上进行应用。通过与其他混合结构学习算法和树增强朴素贝叶斯等分类器进行对比,验证所提出算法在实际数据中的有效性。图19幅,表8个,参考文献90篇

关键词：贝叶斯网络混合结构学习算法聚类思想蒙特卡罗采样树增强朴素贝叶斯医学应用

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

创新能力培养的学理机制与4C教学模式建构

现代远程教育研究 2021年第4期33卷 20-32页

作者：钟柏昌刘晓凡华南师范大学教育信息技术学院广东广州510631

学生创新能力的培养于国家发展、社会繁荣和个体成长均具有重要意义。然而,当前功利化的教育环境并不利于学生创新能力的培养,集中体现为“窄口径”与“高要求”之间的矛盾突出。学生创新能力的培养应以大概念、聚类思想、深度学习和归... 详细信息

学生创新能力的培养于国家发展、社会繁荣和个体成长均具有重要意义。然而,当前功利化的教育环境并不利于学生创新能力的培养,集中体现为“窄口径”与“高要求”之间的矛盾突出。学生创新能力的培养应以大概念、聚类思想、深度学习和归纳思维等为理论基础,其学理机制体现在:大概念是居于课程核心位置的抽象概念,是支撑创新能力的基石;聚类思想强调解决某一类问题的过程和方法,为大概念提取奠定扎实基础,旨在实现学习的迁移应用;深度学习是形成专家知识结构的关键,有助于创新能力的提升;归纳思维是引导学生从聚类学习走向深度学习的关键,旨在促使学生在思维训练中完成概念提取与内化。在该学理机制的指导下,面向创新能力培养的教学模式应以大概念为基石,由“聚类教学(C1)→概念提取(C2)→关联内化(C3)→迁移创新(C4)”四个层层递进的环节推进,最终指向创新能力培养,即所谓4C教学模式(或金字塔模型)。该模式有助于学生在“情境化→去情境化→情境化”的学习阶梯中不断提升自身的创新能力,在其实施过程中应该特别注意课程内容重组、教学过程重构以及教学评估革新等方面的复杂性带给教师的挑战。

关键词：创新能力培养 4C教学模式大概念聚类思想归纳思维深度学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

齿轮箱运行状态综合诊断平台设计与开发

机床与液压 2019年第11期47卷 194-199页

作者：朱毅李东波童一飞吴绍锋南京理工大学机械工程学院

基于齿轮箱广泛应用于机械设备的现状,满足企业对于其运行状态评估的现实需求,研究设计了针对齿轮箱监测和诊断的平台系统,以温度、振动等多源指标实时监控齿轮箱运行状况,并基于专家系统对异常数据进行诊断与反馈。以J2EE平台和SSH三... 详细信息

基于齿轮箱广泛应用于机械设备的现状,满足企业对于其运行状态评估的现实需求,研究设计了针对齿轮箱监测和诊断的平台系统,以温度、振动等多源指标实时监控齿轮箱运行状况,并基于专家系统对异常数据进行诊断与反馈。以J2EE平台和SSH三层架构进行系统开发,通过底层调用MySQL、界面层运用ECharts对数据进行操作;以Jess引擎作为核心推理模块,建立基于孤立森林与模糊推理的专家系统。该系统可实时地显示齿轮箱运行数据,并完成对异常数据的诊断反馈,能够有效地应用于实际工业领域。

关键词：齿轮箱多指标 Isolation Forest 聚类思想专家系统

基于优化AHP的远火模拟训练成绩自主评定方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

现代防御技术 2021年第4期49卷 99-106页

作者：姚恺黄少罗王晋生刘月河陆军工程大学石家庄校区河北石家庄050000 陆军步兵学院石家庄校区河北石家庄050000

针对现有模拟训练系统成绩评定指标不完善、计算机评定困难的问题,提出了基于改进层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的模拟训练成绩评定模型。从远火武器装备的操作实际着手,构建了以准确度、熟练度、影响度以及精神面貌为评... 详细信息

针对现有模拟训练系统成绩评定指标不完善、计算机评定困难的问题,提出了基于改进层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的模拟训练成绩评定模型。从远火武器装备的操作实际着手,构建了以准确度、熟练度、影响度以及精神面貌为评定指标的模拟训练成绩评定体系,采用改进层次分析法的方法,引入类间系数和类内系数优化专家配比,建立了模拟系统训练成绩评定的数学模型。通过模拟训练系统进行实例对比分析,验证了模型的有效性,得到了受训人员的最终成绩。结果表明,该方法能够量化评定指标实现对最终成绩的分解,对提高装备模拟系统成绩评定效率具有一定的借鉴价值。

关键词：层次分析法聚类思想优化配比模拟训练自主评定

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于支持向量机的脑电信号分类方法研究

科学技术与工程 2014年第9期14卷 73-77页

作者：庄玮段锁林徐亭婷赵以钢常州大学机器人研究所

针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机(SVM)结合,构造多类SVM分类器。实验以"BCI Competition 2005"中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波... 详细信息

针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机(SVM)结合,构造多类SVM分类器。实验以"BCI Competition 2005"中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪。再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征。最后应用改进后的SVM分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率,可以达到91.12%;并且有效地减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。

关键词：脑机接口(BCI) 四类运动想象特征提取聚类思想支持向量机(SVM)