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不确定域环境下基于DKC值改进的K-means聚类算法 被引量:7
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作者 任培花 王丽珍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第4期181-184,共4页
提出一种不确定域环境下基于DKC值改进的K-means聚类算法,即U2d-Kmeans。该算法首先考虑到数据对象的不确定性因素,引入不确定域对数据对象进行描述;其次吸取2d-Kmeans的优点,对数据集进行预处理(剔除孤立点),并且采用累积距离的方法确... 提出一种不确定域环境下基于DKC值改进的K-means聚类算法,即U2d-Kmeans。该算法首先考虑到数据对象的不确定性因素,引入不确定域对数据对象进行描述;其次吸取2d-Kmeans的优点,对数据集进行预处理(剔除孤立点),并且采用累积距离的方法确定初始聚类中心,从而避免了随机选取聚类初始点造成聚类不稳定的缺陷;最后经过算法有效性对比实验证明得出,U2d-Kmeans算法比前两种算法更客观、有效。 展开更多
关键词 不确定域 DKC值 2d-距离 聚类算法
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基于变不确定覆盖域二型模糊系统的闭环配煤研究
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作者 姜彦辰 解继刚 +4 位作者 李前胜 王建 李杨 戴润泽 王永富 《控制工程》 北大核心 2025年第4期646-652,共7页
开环配煤没有考虑锅炉的燃烧状况和预测负荷的不确定性,配煤精度低。为了提高配煤的准确性,提出了一种基于当前批次的配煤掺烧情况滚动指导下一批次配煤的闭环配煤方法。首先,基于单煤的煤质参数,建立开环的配煤优化模型。然后,采用变... 开环配煤没有考虑锅炉的燃烧状况和预测负荷的不确定性,配煤精度低。为了提高配煤的准确性,提出了一种基于当前批次的配煤掺烧情况滚动指导下一批次配煤的闭环配煤方法。首先,基于单煤的煤质参数,建立开环的配煤优化模型。然后,采用变不确定覆盖域的二型模糊系统对配煤优化模型的约束边界补偿进行建模。相比于固定的不确定覆盖域,变不确定覆盖域提高了二型模糊系统的建模速度。最后,实验结果验证了所提闭环配煤方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 闭环配煤 不确定覆盖 二型模糊系统 配煤优化模型 补偿建模
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一种结构不确定分析的改进多维平行六面体模型 被引量:1
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作者 乔心州 张锦瑞 +1 位作者 方秀荣 刘鹏 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1877-1888,共12页
多维平行六面体模型是一种能够同时考虑相关变量和独立变量的非概率凸集模型,更适用于工程结构中常见的多源不确定性问题。为更加有效合理地度量结构不确定性,提出一种改进多维平行六面体模型。通过定义区间变量的相关角和边缘区间,给... 多维平行六面体模型是一种能够同时考虑相关变量和独立变量的非概率凸集模型,更适用于工程结构中常见的多源不确定性问题。为更加有效合理地度量结构不确定性,提出一种改进多维平行六面体模型。通过定义区间变量的相关角和边缘区间,给出模型不确定域的显式表达式,进而给出依据实验样本点构建多维平行六面体模型的方法。3个算例分析结果表明,改进多维平行六面体模型能够较好地反映区间变量之间的相关性,是一种比传统多维平行六面体模型更为紧凑合理的模型。 展开更多
关键词 多维平行六面体模型 非概率凸集模型 变量相关性 不确定域显式表达式
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一类区间二型模糊PI控制器设计算法 被引量:3
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作者 施建中 李荣 杨勇 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期836-842,共7页
区间二型模糊控制器在处理不确定性方面优于传统的模糊控制器,但带来的一个问题就是区间二型模糊控制器需要降阶过程。常用的KM等迭代式降阶算法效率低下,难以用于实时性较高的场合。本文利用直接降阶算法和动态解模糊化算法,提出了一... 区间二型模糊控制器在处理不确定性方面优于传统的模糊控制器,但带来的一个问题就是区间二型模糊控制器需要降阶过程。常用的KM等迭代式降阶算法效率低下,难以用于实时性较高的场合。本文利用直接降阶算法和动态解模糊化算法,提出了一类区间二型模糊PI控制器设计算法。该算法在降阶过程中考虑偏差和偏差变化量对控制器输出的影响,避免了KM等迭代式降阶过程。通过二阶迟延对象以及一个非线性对象的仿真实验表明,本文算法能够有效降低系统超调,降低系统的稳态时间,控制器在设定值附近的输出更为平滑。 展开更多
关键词 二型模糊集合 KM降阶 二型模糊控制 二型模糊PI 不确定域 动态解模糊化 直接降阶 增量式PI
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基于人脸图像的二阶段性别分类算法 被引量:3
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作者 杨晨旭 蔡克参 +1 位作者 张红云 苗夺谦 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第3期524-532,共9页
许多现实场景要求准确的脸部性别识别。深度卷积神经网络在正常状况下取得好的准确率,适用于大规模分类任务,但存在模型可解释性差、易丢失细节信息等问题,并且光照、姿势、表情等因素带来的不确定性会导致分类准确率较低。提出一种基... 许多现实场景要求准确的脸部性别识别。深度卷积神经网络在正常状况下取得好的准确率,适用于大规模分类任务,但存在模型可解释性差、易丢失细节信息等问题,并且光照、姿势、表情等因素带来的不确定性会导致分类准确率较低。提出一种基于阴影集的二级分类模型。采用深度卷积神经网络对大规模图像集进行一阶段分类;结合阴影集理论,将图像分类结果划分为接收域、拒绝域和不确定域,得到不确定的脸部图像集,用传统方法进行二阶段分类。在LFW数据集和Adience数据集下,与现有先进算法相比,所提方法能有效地提高总体分类的准确率。 展开更多
关键词 性别识别 卷积神经网络(CNN) 阴影集 不确定域
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分布式电源分数阶鲁棒控制方法 被引量:1
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作者 邱琳 徐绍娟 王乔 《可再生能源》 CAS 北大核心 2016年第3期389-394,共6页
为了抑制分布式电源的非线性特性,提高其应对复杂工作环境的能力,提出一种基于分数阶鲁棒控制器的分布式电源输出电流控制策略。在同步坐标系中建立考虑不确定域的分布式电源并网逆变器数学模型,将其开环传递函数设计为具备最优模板特... 为了抑制分布式电源的非线性特性,提高其应对复杂工作环境的能力,提出一种基于分数阶鲁棒控制器的分布式电源输出电流控制策略。在同步坐标系中建立考虑不确定域的分布式电源并网逆变器数学模型,将其开环传递函数设计为具备最优模板特征的分数阶形式,同时加入提高低频段控制精度的PI控制器和抑制高频段噪声的低通滤波器。样机实验证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 分布式电源 并网逆变器 不确定域 分数阶 最优模板
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广义区间二型模糊集合的词计算 被引量:14
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作者 莫红 王涛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期707-715,共9页
普通的模糊集合是点值为二维的一型模糊集合,二型模糊集合(Type-2 fuzzy sets,T2FS)是点值为三维的模糊集合,T2FS比相应的一型难以理解和计算.为了让人们更好地理解T2FS并推广其应用,本文提出了广义区间二型模糊集合(Generalized interv... 普通的模糊集合是点值为二维的一型模糊集合,二型模糊集合(Type-2 fuzzy sets,T2FS)是点值为三维的模糊集合,T2FS比相应的一型难以理解和计算.为了让人们更好地理解T2FS并推广其应用,本文提出了广义区间二型模糊集合(Generalized interval type-2 fuzzy sets,GIT2 FS)的定义,并将其分成三类:离散型、半离散型及连续型,分别给出相应的数学表达式与扩展原理公式,并得到了GIT2FS在两种不同的模糊逻辑算子下的词计算。 展开更多
关键词 广义区间二型模糊集合 扩展原理 词计算 不确定覆盖
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