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Time Slice Analysis Method Based on OTCA Used in fMRI Weak Signal Function Extraction
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作者 罗森林 黎力 +1 位作者 张新丽 张铁梅 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2007年第4期443-447,共5页
The original temporal clustering analysis (OTCA) is an effective technique for obtaining brain activation maps when the timing and location of the activation are completely unknown, but its deficiency of sensitivity i... The original temporal clustering analysis (OTCA) is an effective technique for obtaining brain activation maps when the timing and location of the activation are completely unknown, but its deficiency of sensitivity is exposed in processing brain activation signal which is relatively weak. The time slice analysis method based on OTCA is proposed considering the weakness of the functional magnetic resonance imaging (fMRI) signal of the rat model. By dividing the stimulation period into several time slices and analyzing each slice to detect the activated pixels respectively after the background removal, the sensitivity is significantly improved. The inhibitory response in the hypothalamus after glucose loading is detected successfully with this method in the experiment on rat. Combined with the OTCA method, the time slice analysis method based on OTCA is effective on detecting when, where and which type of response will happen after stimulation, even if the fMRI signal is weak. 展开更多
关键词 functional magnetic resonance imaging (fMRI) time cluster analysis (tca) original temporal clustering analysis (Otca) time slice analysis method
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Estimation of Standard Operation Time of Flight Legs Based on Clustering and Probability Analysis
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作者 Yuan Ligang Hu Minghua +1 位作者 Xie Hua Li Yinfeng 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2016年第4期491-501,共11页
A clustering algorithm and a probability statistics method were applied to different phases of a flight to analyze operation time during aircraft ground taxiing and airborne flight.And the clustering pattern,distribut... A clustering algorithm and a probability statistics method were applied to different phases of a flight to analyze operation time during aircraft ground taxiing and airborne flight.And the clustering pattern,distribution characteristics and dynamically changing rules of the two phases were identified.Further,an estimate method was established to measure operation time of flight legs,with creative steps of calculating individual segment separately and then integrating them accordingly.The method can both objectively and dynamically measure operation time,and accurately reflect real situation.It helps to better utilize airport slot resources and provides a strong support for air traffic flow management when scheduling flight plan in strategic and pre-tactic phases. 展开更多
关键词 flight leg standard operation time clusterING probability analysis
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基于两阶段聚类和MCMC算法的风光出力序列建模方法
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作者 郭红霞 邹桂林 +3 位作者 王子强 陈凌轩 马骞 陈亦平 《太阳能学报》 北大核心 2025年第1期491-502,共12页
针对风光出力的随机性建模问题,提出一种基于两阶段聚类和双层马尔科夫链模型的风光相关出力序列建模方法。首先采用两阶段聚类得到不同的风光典型日出力模式,第1阶段采用自组织映射聚类方法识别不同气象条件下的光伏出力类型;第2阶段... 针对风光出力的随机性建模问题,提出一种基于两阶段聚类和双层马尔科夫链模型的风光相关出力序列建模方法。首先采用两阶段聚类得到不同的风光典型日出力模式,第1阶段采用自组织映射聚类方法识别不同气象条件下的光伏出力类型;第2阶段采用近邻传播聚类方法对不同光伏出力类型对应的风电出力样本进行聚类。其次,建立双层马尔科夫链模型描述风光出力的相依变化,上层建立单变量马尔科夫链模型描述风光出力模式的日间转移,下层建立双变量马尔科夫链模型描述风光出力日内相邻时刻的状态转移。最后,采用MCMC模拟方法得到指定时间长度的风光出力序列。仿真算例表明,所提方法在各项评价指标上均优于传统MCMC方法及Copula模型,能生成更符合风光实际相关性的出力序列。 展开更多
关键词 时间序列 风电场 光伏电站 聚类分析 马尔科夫链蒙特卡洛方法 时空相关性
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基于GC-QTOF-MS化学计量学技术研究不同路红花椒挥发性成分
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作者 王静雯 梁琪 +4 位作者 钟慈平 马伟 黄瑶 杜钢 吴纯洁 《中国调味品》 北大核心 2025年第4期191-197,共7页
目的:对不同产地的红花椒的挥发性成分进行分析。方法:采用GC-QTOF-MS结合化学计量学技术从挥发性成分构成和差异特征方面对我国13个不同产地的红花椒进行分析。结果:从13个产地的红花椒中共鉴定出75种挥发性成分,包括27种萜烯类、12种... 目的:对不同产地的红花椒的挥发性成分进行分析。方法:采用GC-QTOF-MS结合化学计量学技术从挥发性成分构成和差异特征方面对我国13个不同产地的红花椒进行分析。结果:从13个产地的红花椒中共鉴定出75种挥发性成分,包括27种萜烯类、12种烷烃类、15种醇类、10种酯类、4种醛类、3种酮类和4种其他类挥发性成分。在所有花椒挥发性成分中,萜烯类和醇类物质种类最多,烷烃类和酯类物质种类次之,醛类、酮类和其他类物质种类较少。其中,D-柠檬烯是含量最多的化合物,乙酸芳樟酯与芳樟醇次之。基于GC-QTOF-MS数据,创建层次聚类分析(hierarchical clustering analysis,HCA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)、偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)模型,对不同产地花椒进行判别并确定关键性差异物质,化学计量学技术能够将13个产地的花椒分为三类,并且根据PLS-DA模型中的变量重要性投影(variable importance in projection,VIP)筛选出3种关键性差异物质,分别为γ-萜品醇、D-柠檬烯和芳樟醇。此外,利用箱线图比较各路花椒中共有化合物的含量差异,在9种共有挥发性成分中,南路花椒至少有2种化学成分的含量显著高于其他两路花椒,分别为D-柠檬烯和芳樟醇。西路花椒中γ-萜品醇和乙酸芳樟酯的含量明显高于其他两路花椒。其他路花椒中α-松油醇的相对含量高于南路花椒和西路花椒。结论:该研究对13个产地红花椒进行了区分,可将其划分为南路、西路、其他路3个主要区域,为进一步探究不同产地红花椒挥发性成分的差异奠定了基础,为红花椒的产地溯源鉴定提供了理论依据。 展开更多
关键词 红花椒 气相色谱-四极杆-飞行时间质谱 聚类分析 主成分分析 偏最小二乘判别分析
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两种DRG绩效管理模式对神经内科和神经外科运营的影响研究
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作者 蒙泳吉 文权 +2 位作者 张敏岚 覃琳玲 吕琴 《现代医院》 2025年第2期266-269,共4页
目的研究两种DRG绩效管理模式对神经内科和神经外科运营的影响。方法收集来宾市某三甲医院2022年1月—2024年4月的DRG出院病例数据,运用中断时间序列(interrupted time series,ITS)分析两种DRG绩效管理模式对神经内科和神经外科的财务... 目的研究两种DRG绩效管理模式对神经内科和神经外科运营的影响。方法收集来宾市某三甲医院2022年1月—2024年4月的DRG出院病例数据,运用中断时间序列(interrupted time series,ITS)分析两种DRG绩效管理模式对神经内科和神经外科的财务绩效、服务能力、服务效率、患者负担和盈亏情况的影响。此外,采用热力聚类分析比较两种DRG绩效管理前后病种结余率的变化,并通过非参数检验分析转科对住院费的影响。结果神经内科的运营效能的ITS斜率变化量系数显著,而神经外科则不显著。两个科室的病种结余率的变化率可分为5类,权重相近的病种变化相似。此外,部分病种转科后的住院费显著提高(P<0.05)。结论不同DRG绩效管理模式对同一科室的影响显著不同,同一DRG绩效管理模式对不同科室的影响也存在显著差异,且转科是影响住院费的重要因素。 展开更多
关键词 DRG 医院管理 中断时间序列 热力聚类分析
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基于测点聚类的POD-BPNN风压重构方法 被引量:1
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作者 杜晓庆 沈祥宇 +1 位作者 董浩天 陈统岳 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期11-21,共11页
文章提出本征正交分解(POD)与聚类分析结合的结构表面风压测点分类与关键测点布置方法,基于少量测点的风压数据,通过POD与误差反向传播神经网络(BPNN)方法实现方柱结构表面风压时程的重构。机器学习数据集为多风向角均匀来流下单方柱测... 文章提出本征正交分解(POD)与聚类分析结合的结构表面风压测点分类与关键测点布置方法,基于少量测点的风压数据,通过POD与误差反向传播神经网络(BPNN)方法实现方柱结构表面风压时程的重构。机器学习数据集为多风向角均匀来流下单方柱测压风洞试验得到的测点风压时程。将44个测点的风压时程数据POD降维,并采用K-means++聚类分析得到方柱周向轮廓系数分布,并基于轮廓系数的多风向角平均值,得到12、16、20和24个关键测点的轴对称布置方案。以关键测点的风压时程数据为训练集,采用POD-BPNN方法重构方柱表面其余测点所在位置的风压时程,并将风压时程及其统计值同试验结果对比。从12~20测点方案,风压重构精度逐步提升;20测点和24测点方案的重构风压差异较小,二者都能较好地重构方柱表面风压分布,仅在0°风向角方柱脉动风压误差偏大。 展开更多
关键词 风压时程重构 聚类分析 本征正交分解 误差反向传播神经网络 风压测点布置
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基于SPWVD-STFT的海面弱目标检测方法
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作者 成怡 王阳 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1401-1408,共8页
为了进一步提升时频域特征检测海面弱目标的能力,提出一种平滑伪魏格纳-威利分布(smoothed pseudo Wigner-Ville distribution,SPWVD)-短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)海面弱目标检测算法.首先,采用STFT对回波信号... 为了进一步提升时频域特征检测海面弱目标的能力,提出一种平滑伪魏格纳-威利分布(smoothed pseudo Wigner-Ville distribution,SPWVD)-短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)海面弱目标检测算法.首先,采用STFT对回波信号进行时频特征分析,优化SPWVD的时频特征分析结果,并引入K-medoids聚类算法对二者时频矩阵进行降噪处理.然后,提取时频域特征多普勒频率稳定度(Doppler frequency stability,DFS),利用快速凸包学习算法获得虚警可控的判决区域,从而判定海杂波与目标.最后,基于IPIX数据集中实测数据的实验结果表明所提出的检测算法在相同虚警率下比时频三特征检测器的平均检测概率高6.3%. 展开更多
关键词 海杂波 弱目标检测 时频分析 K-medoids聚类 凸包检测器
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客户分级优先的即时配送路径规划方法
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作者 吴晓东 王正鑫 刘川平 《交通运输研究》 2024年第4期68-79,共12页
为了使即时配送企业能以较低的成本提高配送准时性,从而维护并发展高价值客户,首先,针对即时配送客户的特点改进RFM模型,基于已有数据使用DBSCAN算法进行客户聚类,根据聚类结果使用GBDT算法构建客户分级预测模型对即时配送客户进行分级... 为了使即时配送企业能以较低的成本提高配送准时性,从而维护并发展高价值客户,首先,针对即时配送客户的特点改进RFM模型,基于已有数据使用DBSCAN算法进行客户聚类,根据聚类结果使用GBDT算法构建客户分级预测模型对即时配送客户进行分级预测。在此基础上,以即时配送的固定成本、变动成本及客户超时点种类、数量为优化目标,构建基于客户分级优先的即时配送路径优化模型,再设计遗传算法对该模型进行求解。最后,以沈阳市某一站式冷链即时配送企业为对象进行实例分析。结果显示,相比该企业原配送方案,应用客户分级优先的即时配送路径规划方法规划后的方案在配送总成本仅提高4.8%的情况下,高价值、潜在高价值客户超时点数量由6减少为2,且超时点均为边缘客户,同时配送总时间减少了7.3%,验证了该方法的有效性。采用该配送路径规划方法,企业的配送成本虽然会小幅增加,但因配送准时性提升,可以更好地维护高价值客户,同时发展潜在高价值客户向高价值客户转变,进而保持或提高长期收益。 展开更多
关键词 路径规划 即时配送 时间窗约束 聚类分析 遗传算法 客户分级
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基于图卷积神经网络的滑行时间预测研究
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作者 彭瑛 侯婧娉 +1 位作者 宛照坤 孙钰 《航空计算技术》 2024年第4期1-6,共6页
为准确预测滑行时间,提出一种基于机场场面运行态势演变的图卷积神经网络预测方法。首先,根据机场场面航空器时空分布情况,从路段流量、路段密度、路段速度等多角度构建交通态势指标体系;其次,利用主成分分析法对指标进行降维处理并利用... 为准确预测滑行时间,提出一种基于机场场面运行态势演变的图卷积神经网络预测方法。首先,根据机场场面航空器时空分布情况,从路段流量、路段密度、路段速度等多角度构建交通态势指标体系;其次,利用主成分分析法对指标进行降维处理并利用K-means算法实现对机场场面路段的态势等级划分,绘制机场场面时空分布热力图;最后,利用图卷积神经网络(GCN)结合门控循环单元(GRU)来获取场面路段特征数据的时空特征,将GRU作为解码器预测输出滑行时间。以深圳宝安国际机场AirTOP仿真数据为例,对所提出的方法进行了分析和验证,并获得了符合预期的预测结果。实验结果表明,该方法在预测滑行时间方面具有有效性。 展开更多
关键词 机场场面 K-MEANS聚类 主成分分析法 图卷积神经网络 滑行时间预测
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王俊宏治疗儿童抽动障碍用药规律的多维度分析 被引量:1
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作者 李园 刘远欧 +4 位作者 翟睿 闫雨柔 姜妍琳 梁敬 王俊宏(指导) 《中国中医药信息杂志》 CAS CSCD 2024年第11期83-89,共7页
目的分析王俊宏教授治疗儿童抽动障碍处方用药规律和学术思想。方法选择2015年1月-2022年11月王俊宏教授诊治的儿童抽动障碍病例,采用Excel2016分析患儿一般临床信息,多维度分析处方药物的频次排序、性味归经及变化。使用SPSS Modeler 1... 目的分析王俊宏教授治疗儿童抽动障碍处方用药规律和学术思想。方法选择2015年1月-2022年11月王俊宏教授诊治的儿童抽动障碍病例,采用Excel2016分析患儿一般临床信息,多维度分析处方药物的频次排序、性味归经及变化。使用SPSS Modeler 18.0对2021、2022年处方进行药物关联规则分析,Cytoscape3.9.0对SPSS Modeler 18.0得出的药物-药物强、中、弱链接进行复杂网络分析。在SPSS中获得药物群组,使用Excel2016实现对高频药物的流年变化分析。结果共纳入处方5586首,涉及中药198味,总频次为108356。高频中药前5位为菊花、石菖蒲、黄连、白芍、远志,药性以寒、温、平为主,药味以苦、甘、辛为多,主要归肝经、心经、肺经。关联规则分析显示,常见对药有菊花-石菖蒲和石菖蒲-全蝎,常用角药有菊花-全蝎-石菖蒲。聚类分析显示出4个药物群组,体现了王俊宏教授平肝安神的治疗特点。流年变化分析显示,2020年以来,柴胡、黄芩、石决明、天麻、珍珠母等药物比例逐渐增加,提示治疗更多重视从肝论治及化痰、重镇安神。结论王俊宏教授治疗儿童抽动障碍以心、肝、肺为中心,处方用药以息风化痰、疏肝安神为治疗法则,近年来重视调畅情志及化痰在儿童抽动障碍治疗中的作用。 展开更多
关键词 抽动障碍 用药规律 流年分析 关联分析 聚类分析 王俊宏
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Φ-OTDR系统振动信号的聚类识别方法
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作者 刘念超 李勤 +1 位作者 赵小艇 梁生 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期186-200,共15页
分布式光纤声学传感(DAS)利用单模通信光纤即可实现大规模、低成本的传感阵列,针对基于相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术的DAS系统产生的大量数据中有效信息稀缺的问题,提出了一种基于时域振幅特征提取和无监督聚类的方法,旨在探索无监... 分布式光纤声学传感(DAS)利用单模通信光纤即可实现大规模、低成本的传感阵列,针对基于相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术的DAS系统产生的大量数据中有效信息稀缺的问题,提出了一种基于时域振幅特征提取和无监督聚类的方法,旨在探索无监督学习在DAS入侵事件识别中的应用。该方法通过计算相邻数据点差值、提取关键特征,并使用层次聚类对振动事件进行分类,相较于主流神经网络算法,需更少样本且无需手动标记。实验模拟了风噪声、人工敲击和挖掘三种振动事件,结果表明,该方法的V度量为0.721、剪影系数为0.778、聚类准确率可达88.68%,有效区分了入侵信号与噪声,并基本分辨出人工敲击与挖掘信号,证明聚类识别可应用于Φ-OTDR事件识别。 展开更多
关键词 Φ-OTDR 时域特征提取 聚类分析 数据裁剪
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结构运营模态参数识别的稀疏分量分析新方法
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作者 刘迅 卓卫东 +1 位作者 何肖斌 张培旭 《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第5期1008-1016,共9页
结合时频掩码技术和模糊C均值聚类,提出一种结构运营模态参数识别新方法。该方法根据结构振动响应的能量信息建立时频掩码,通过时频掩码求解结构模态响应,采用单自由度模态参数识别技术从模态响应中识别模态频率和阻尼比。结构振动响应... 结合时频掩码技术和模糊C均值聚类,提出一种结构运营模态参数识别新方法。该方法根据结构振动响应的能量信息建立时频掩码,通过时频掩码求解结构模态响应,采用单自由度模态参数识别技术从模态响应中识别模态频率和阻尼比。结构振动响应能量峰值处的时频系数被依次提取,经单源点检测后采用模糊C均值聚类对其聚类,将第一个聚类中心作为模态振型。通过数值案例和框架结构试验验证所提方法的有效性。结果表明,所提方法具有良好的模态参数识别精度和噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 运营模态参数识别 盲源分离 稀疏分量分析 时频掩码 聚类方法
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地铁分时定价措施对不同类型乘客出行选择行为影响研究 被引量:1
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作者 马铭遥 路超 吴一迪 《现代城市轨道交通》 2024年第2期112-117,共6页
地铁高峰期拥挤是亟需解决的重要民生问题,地铁分时定价措施是有效缓解高峰期拥挤的需求管理措施之一。文章对不同地铁分时定价措施下的乘客出行选择行为进行研究,有助于制定合理的地铁分时定价措施,有效缓解高峰期拥挤现象。首先,采取... 地铁高峰期拥挤是亟需解决的重要民生问题,地铁分时定价措施是有效缓解高峰期拥挤的需求管理措施之一。文章对不同地铁分时定价措施下的乘客出行选择行为进行研究,有助于制定合理的地铁分时定价措施,有效缓解高峰期拥挤现象。首先,采取意向(SP)与行为(RP)问卷调查获取基础数据;然后,采用二阶聚类法将乘客划分为3类,并分析乘客类别特征;最后,采用多元Logistics回归模型深入分析各类乘客的出行特征,重点分析不同分时定价措施下乘客的出行选择行为,由分析结果可知类型2和类型3乘客对于分时定价措施敏感,选择转移至平峰期或其他交通方式出行。 展开更多
关键词 地铁 分时定价措施 乘客出行选择行为 聚类分析 回归分析
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基于时间序列聚类算法优化下的多变量短期负荷预测模型研究 被引量:1
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作者 徐洁 《能源科技》 2024年第2期20-23,共4页
为提高短期负荷预测的精度问题,针对短期负荷预测的特点,采用了对海量序列数做数据增强聚类操作,和外部输入变量(天气因素)并行处理,提出了基于时间序列聚类算法优化下的多变量短期负荷预测模型,并对某电力售电公司进行了实际操作。结... 为提高短期负荷预测的精度问题,针对短期负荷预测的特点,采用了对海量序列数做数据增强聚类操作,和外部输入变量(天气因素)并行处理,提出了基于时间序列聚类算法优化下的多变量短期负荷预测模型,并对某电力售电公司进行了实际操作。结果表明:该方法大幅提升了模型的预测精度和实用能力。 展开更多
关键词 短期负荷预测 时间序列 聚类分析 天气
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移动网络隐私信息库未知访问源安全性预警
15
作者 曹敬馨 刘洲洲 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2024年第4期733-739,共7页
针对互联网信息安全预警过程中,受信息数据规模大、种类多影响,导致预警精度低、耗时长的问题,为提高预警效率,提出移动网络隐私信息库未知访问源安全性预警。利用主成分分析法对信息库数据进行降维处理,降低检测难度;利用迭代多元自回... 针对互联网信息安全预警过程中,受信息数据规模大、种类多影响,导致预警精度低、耗时长的问题,为提高预警效率,提出移动网络隐私信息库未知访问源安全性预警。利用主成分分析法对信息库数据进行降维处理,降低检测难度;利用迭代多元自回归预测(IMAP:Iterative Multivariate AutoRegressive Modelling and Prediction)算法进行数据聚类处理,提取离散性孤立数据点,完成信息库未知访问源数据筛查。将未知访问源数据输入到支持向量机中,利用时间窗口将信息库安全预警模型的构建问题转化为支持向量机学习的凸优化问题,输出安全性预警结果,并对预警模型的构建参数进行全局寻优,提高安全预警模型的预警输出能力。实验结果表明,所提方法对信息库的安全检测效率较高,且面对多类型信息库入侵攻击能做到稳定、精准预警输出。 展开更多
关键词 主成分分析法 IMAP 聚类法 时间窗口 支持向量机学习法 凸优化问题
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煤矿电网的单相接地故障选线研究
16
作者 程卫健 史小军 穆艳祥 《煤矿机械》 2024年第9期160-163,共4页
为解决采用谐振接地系统的煤矿电网在发生单相接地故障后难以正确选择故障线路的问题,提出了一种基于故障后暂态信息和聚类分析的故障选线方法。首先计算故障后各线路暂态零序电流的12种时域特征和5种频域特征来得到故障特征向量,接着... 为解决采用谐振接地系统的煤矿电网在发生单相接地故障后难以正确选择故障线路的问题,提出了一种基于故障后暂态信息和聚类分析的故障选线方法。首先计算故障后各线路暂态零序电流的12种时域特征和5种频域特征来得到故障特征向量,接着将各线路故障特征向量进行归一化处理并添加辅助向量,最后通过聚类分析筛选出故障线路。该方法实现简单,适用性强,可以正确识别母线故障。仿真分析结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 谐振接地系统 煤矿电网 故障选线 聚类分析 时域特征 频域特征
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基于划分聚类算法的船舶实时能效分析
17
作者 易加宁 徐士甲 《中国修船》 2024年第S01期63-68,共6页
为了实现多因素影响下的船舶营运能效综合优化与提升,需要开展船舶能效数据的挖掘与分析,探索切实有效的船舶能效优化方法。以内河航运船舶作为研究对象,分析了船舶能效的主要影响因素,开展了船舶能效数据采集与分析,基于划分聚类算法... 为了实现多因素影响下的船舶营运能效综合优化与提升,需要开展船舶能效数据的挖掘与分析,探索切实有效的船舶能效优化方法。以内河航运船舶作为研究对象,分析了船舶能效的主要影响因素,开展了船舶能效数据采集与分析,基于划分聚类算法将船舶通航环境划分为不同等级,并在此基础上进行船舶实时能效数据分析,加快推广船舶实时能效在船舶运营中的应用,为提高内河船舶的能效水平提供理论方法与技术支持。 展开更多
关键词 内河船舶 数据采集 实时能效 划分聚类 数据分析
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基于K-means-LSTM组合算法的地质灾害监测设备故障排查模型设计
18
作者 王雅洁 张成梅 +1 位作者 杨鑫 秦梅元 《现代信息科技》 2024年第20期61-66,71,共7页
为提高地质灾害预警的准确性和效率,提出了一种基于K-means聚类和长短期记忆网络(LSTM)的地质灾害监测设备故障排查模型。通过对地质监测数据的聚类分析,该模型能有效区分正常和异常运行状态的设备,为后续的深度学习分析提供了精准的数... 为提高地质灾害预警的准确性和效率,提出了一种基于K-means聚类和长短期记忆网络(LSTM)的地质灾害监测设备故障排查模型。通过对地质监测数据的聚类分析,该模型能有效区分正常和异常运行状态的设备,为后续的深度学习分析提供了精准的数据基础。LSTM时序分析部分利用聚类结果,深入挖掘时间序列数据中的潜在模式和趋势,实现对设备故障类型及其发展趋势的准确预测。实验验证表明,该组合模型在地质灾害监测领域具有良好的应用潜力,能够为灾害预防和减灾提供有力的技术支持。未来研究将集中于进一步提升模型的准确性和泛化能力,探索更多算法组合和数据处理方法,以适应更加复杂的监测环境,推进监测系统的自动化和智能化。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类算法 长短期记忆网络(LSTM) 地质灾害监测 设备故障排查 时间序列分析 自动化监测 智能化监测
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时间序列数据挖掘中的聚类研究综述 被引量:25
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作者 李海林 张丽萍 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期416-424,共9页
鉴于时间序列数据的高维性和复杂性给数据挖掘带来的困扰以及聚类分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性,对目前该领域国内外相关时间序列数据聚类研究的状况进行综述。时间序列聚类总体上可分为整体时间序列聚类、子序列聚类和时间点聚... 鉴于时间序列数据的高维性和复杂性给数据挖掘带来的困扰以及聚类分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性,对目前该领域国内外相关时间序列数据聚类研究的状况进行综述。时间序列聚类总体上可分为整体时间序列聚类、子序列聚类和时间点聚类3种,分别从特征表示、相似性度量、聚类算法和簇原型等方面来研究,同时也结合了具体的应用分析。根据时间序列数据挖掘中聚类存在的主要问题,提出了部分未来值得关注和研究的内容和方向,以便更好地促进时间序列数据聚类分析的研究与发展。 展开更多
关键词 聚类分析 数据挖掘 高维性 时间序列 时间序列聚类
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不同陈酿时间苹果白兰地主要香气成分变化分析 被引量:21
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作者 曾朝珍 康三江 +3 位作者 张霁红 张芳 张海燕 袁晶 《食品科学技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期76-85,共10页
分析苹果白兰地橡木桶陈酿过程中挥发性香气成分的变化,采用液液萃取和气相色谱-质谱联用技术对不同陈酿时间的苹果白兰地中风味物质进行测定,并就风味物质进行聚类分析。结果表明,陈酿过程中苹果白兰地共鉴定出90种化合物,其中酯类物... 分析苹果白兰地橡木桶陈酿过程中挥发性香气成分的变化,采用液液萃取和气相色谱-质谱联用技术对不同陈酿时间的苹果白兰地中风味物质进行测定,并就风味物质进行聚类分析。结果表明,陈酿过程中苹果白兰地共鉴定出90种化合物,其中酯类物质43种,醇类物质32种,酸类物质15种。随着陈酿时间的延长,苹果白兰地共同酯类及酸类香气物质的种类数量和总含量呈现增加的趋势,共同醇类香气物质总含量呈现减少的趋势;而酸类香气成分的种类数量呈现先增后减的趋势。陈酿过程中,苹果白兰地中的香气成分发生着生成、更替、消失的动态变化。聚类分析结果表明,整个陈酿过程挥发性物质随变化规律聚集为3类,不同大类的苹果白兰地呈现出不尽相同的风味特征。 展开更多
关键词 橡木桶陈酿 陈酿时间 苹果白兰地 挥发性香气成分 聚类分析
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