高强混凝土强度预测的未确知聚类预测优化模型

1

作者 许元 《混凝土》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期34-36,共3页

高强混凝土的强度受多种因素的影响,其强度的预测是一个动态性的系统工程。建立了高强混凝土强度预测的未确知聚类的预测优化模型。并将未确知聚类预测优化模型计算的强度结果与实测混凝土28 d抗压强度进行比较。研究表明,预测结果与实... 高强混凝土的强度受多种因素的影响,其强度的预测是一个动态性的系统工程。建立了高强混凝土强度预测的未确知聚类的预测优化模型。并将未确知聚类预测优化模型计算的强度结果与实测混凝土28 d抗压强度进行比较。研究表明,预测结果与实测结果吻合一致,说明该预测模型具有较高的预测精度,为以后高强混凝土强度预测提出一种新方法和一条新途径。 展开更多

关键词 高强混凝土 未确知聚类预测优化模型 强度预测

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深度图像聚类的交替归一化与类别均匀先验优化方法

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作者 朱翌明 马征 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第4期151-157,共7页

深度图像聚类采用深度学习方法对无标签图像数据的类簇结构进行分析,然而,缺乏类别标签提供确定信息,无监督深度图像聚类可能输出不确定聚类预测导致噪声信息,不利于性能提升和应用发展。因此,提出一种基于交替归一化和类别均匀先验的... 深度图像聚类采用深度学习方法对无标签图像数据的类簇结构进行分析,然而,缺乏类别标签提供确定信息,无监督深度图像聚类可能输出不确定聚类预测导致噪声信息,不利于性能提升和应用发展。因此,提出一种基于交替归一化和类别均匀先验的聚类预测优化方法,校正低置信度预测,提升了深度图像聚类性能。同时,该方法与模型结构和训练过程耦合度较低,可实现深度图像聚类的跨模型优化。通过在多个数据集上的实验结果表明,该方法对多种深度图像聚类模型具有较好的聚类预测优化效果。 展开更多

关键词 无监督学习 深度聚类 聚类预测优化 跨模型优化

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基于未确知聚类法的巷道围岩稳定性预测 被引量：7

3

作者 刘洋 叶义成 +2 位作者 刘晓云 岳哲 胡南燕 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期56-61,共6页

针对影响巷道围岩稳定性的因素多且具有不确定性和隐蔽性的特点,选取实测RQD值、单轴抗压强度、隙壁状态3个主要影响因素作为判别指标,利用未确知测度理论,建立巷道围岩稳定性预测模型。利用25组巷道围岩资料作为模型构建样本,以样本均... 针对影响巷道围岩稳定性的因素多且具有不确定性和隐蔽性的特点,选取实测RQD值、单轴抗压强度、隙壁状态3个主要影响因素作为判别指标,利用未确知测度理论,建立巷道围岩稳定性预测模型。利用25组巷道围岩资料作为模型构建样本,以样本均值为聚类中心,采用信息熵理论确定各判别指标的权重,从而计算样本的多指标综合测度;根据最小未确知测度距离原理判断样本所属类别,进而对巷道围岩稳定性进行预测,且用逐一回代的方法检验预测模型的合理性。刊用所建立的巷道围岩稳定性预测模型对大冶铁矿5组待判别样本进行应用预测,预测结果符合工程勘察实际,表明基于未确知聚类法的巷道围岩稳定性预测方法具有较好的实用性和有效性。 展开更多

关键词 未确知聚类法 巷道围岩稳定性 信息熵 单指标测度 预测模型

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隧道围岩分级判别的未确知均值聚类模型 被引量：16

4

作者 史秀志 周健 《土木建筑与环境工程》 CSCD 北大核心 2009年第2期62-67,84,共7页

基于未确知测度理论,建立隧道围岩分级的未确知均值聚类分析模型。针对隧道围岩分级判别中等级评价中许多不确定性影响因素,选用岩石等级、风化程度、岩体弹性纵波波速、岩体结构、地质构造影响程度、节理裂隙发育程度和地下水情况等7... 基于未确知测度理论,建立隧道围岩分级的未确知均值聚类分析模型。针对隧道围岩分级判别中等级评价中许多不确定性影响因素,选用岩石等级、风化程度、岩体弹性纵波波速、岩体结构、地质构造影响程度、节理裂隙发育程度和地下水情况等7个指标作为隧道围岩分级的判别因子;以20组隧道围岩实测数据作为训练样本,建立各评价因子的未确知测度函数,用各分类样本平均值表示其分类中心;根据信息熵理论计算各评价因子的权重,依照置信度识别准则进行等级判定;用建立的模型对20组实测数据逐一进行回检,正确率为100%。将建立的模型对待分类的10个样本进行测试,并与实际结果进行比较。研究结果表明:该模型判别预测结果与实际结果吻合,比较客观地反映了隧道围岩分级的复杂状况;且方法科学合理,意义明确,为隧道围岩分级判别提供了一种新思路。 展开更多

关键词 隧道 围岩 分级 未确知均值聚类法 预测 熵

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基于模糊聚类的NOx排放多模型预测优化 被引量：3

5

作者 殷喆 杨春来 +2 位作者 袁晓磊 吴斌 吕游 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期105-111,共7页

火电机组广泛参与调峰导致运行工况频繁变动,使得锅炉出口NO_(x)排放的控制难度增大。基于对燃烧状态的影响将锅炉运行参数分为可调参数和不可调参数,并利用不可调参数分布将运行数据样本进行模糊均值聚类划分,以此实现锅炉出口NO_(x)... 火电机组广泛参与调峰导致运行工况频繁变动,使得锅炉出口NO_(x)排放的控制难度增大。基于对燃烧状态的影响将锅炉运行参数分为可调参数和不可调参数,并利用不可调参数分布将运行数据样本进行模糊均值聚类划分,以此实现锅炉出口NO_(x)排放特性的多模型预测。同时,利用粒子群算法对各工况所属子模型的可调参数进行寻优来实现NO_(x)排放的优化。对某1000 MW燃煤机组数据仿真表明,提出的NO_(x)排放多模型预测方法比单一模型具有更好的精度,且模型训练时间更短,经过粒子群算法参数优化后NO_(x)排放质量浓度降低了9.98%。 展开更多

关键词 锅炉 NO_(x)排放 运行优化 模糊均值聚类 多模型预测

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基于未确知聚类的软件可靠性模型研究

6

作者 鲍国民 韩柯 李华莹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第9期3378-3380,共3页

软件可靠性是软件质量的重要指标之一。传统的软件可靠性模型通过一些精确、无歧义的假设,对软件的可靠性增长行为进行抽象和简化。将未确知理论与聚类方法结合起来应用于软件可靠性的研究中,摆脱了对软件故障过程的各种分布假设,改善... 软件可靠性是软件质量的重要指标之一。传统的软件可靠性模型通过一些精确、无歧义的假设,对软件的可靠性增长行为进行抽象和简化。将未确知理论与聚类方法结合起来应用于软件可靠性的研究中,摆脱了对软件故障过程的各种分布假设,改善了模型应用中的不一致问题。最后通过实例对新算法和传统算法进行了比较与分析。 展开更多

关键词 未确知理论 聚类 软件可靠性 模型

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未确知聚类在专利质量评价中的应用 被引量：6

7

作者 张妮妮 孙胜娟 张永健 《现代电子技术》 北大核心 2020年第8期143-146,共4页

随着人们对知识产权的重视,作为其重要表征的专利的数量呈现爆发式增长,然而专利的质量却没有随之增长。大量的低质量专利不但作用有限,反而会造成社会资源浪费和遏制创新。对于专利质量的评价,目前还没有统一的标准。文中首先对国内外... 随着人们对知识产权的重视,作为其重要表征的专利的数量呈现爆发式增长,然而专利的质量却没有随之增长。大量的低质量专利不但作用有限,反而会造成社会资源浪费和遏制创新。对于专利质量的评价,目前还没有统一的标准。文中首先对国内外的专利质量指标进行分析,选取出对专利质量影响较大的指标,构建专利质量评价指标模型。同时,以钢铁行业相关专利为目标数据集,分别采用未确知聚类和模糊均值聚类算法对目标专利质量进行分析评价。最终,将目标专利数据聚类出不同的级别,得出高质量专利。在聚类过程中,发现未确知聚类算法在效率和准确率上都有良好的表现。 展开更多

关键词 专利质量评价 未确知聚类 专利数据分析 评价模型构建 数据集聚类 对比实验

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近红外光谱灰分预测模型中煤炭样本的优化方法 被引量：12

8

作者 赵凯 雷萌 《工矿自动化》 北大核心 2012年第9期35-38,共4页

针对近红外光谱灰分预测模型中样本数据特有的问题,首先采用主成分分析方法剔除建模样本集中的异常样本,并提取出煤炭光谱的特征信息;然后提出一种集成自组织映射神经网络和模糊C均值聚类算法的双层聚类方法,将样本集分为5个子集,并滤... 针对近红外光谱灰分预测模型中样本数据特有的问题,首先采用主成分分析方法剔除建模样本集中的异常样本,并提取出煤炭光谱的特征信息;然后提出一种集成自组织映射神经网络和模糊C均值聚类算法的双层聚类方法,将样本集分为5个子集,并滤除其中的争议点;最后搭建基于GA-BP神经网络的煤炭灰分预测子模型,单独分析各子集的测试集样本。实验结果表明,基于主成分分析和双层聚类方法的煤炭样本优化方法不仅能准确排除异常样本和可疑样本,还能有效地压缩样本数据,使得各子模型的学习精度和运算速度得到显著提高。该方法为近红外光谱煤质分析技术的发展应用提供了一种有效可行的新途径。 展开更多

关键词 煤质分析 煤炭灰分 煤炭样本优化 灰分预测模型 近红外光谱分析 煤炭光谱特征 双层聚类方法

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基于MPC含风-光配电网的多时间尺度电压优化控制

9

作者 张令雄 杨毅强 +2 位作者 徐万 夏岩 李珂 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第2期630-639,共10页

为解决可再生能源并入配电网对系统引起的电压波动,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)提出电压协调控制方法保证安全运行。针对风电光伏出力不确定性提出AP-K-Medoids聚类算法对出力场景进行生成与削减,以系统网损最小为... 为解决可再生能源并入配电网对系统引起的电压波动,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)提出电压协调控制方法保证安全运行。针对风电光伏出力不确定性提出AP-K-Medoids聚类算法对出力场景进行生成与削减,以系统网损最小为优化目标建立模型。采用接入有载调压变压器、电容器组、静止无功补偿器、风-光无功出力及储能充、放电协调多时间尺度电压控制。长时间尺度优化控制通过多时步滚动优化求解系统各装置出力,以风-光出力及负荷需求预测为前提;而短时间以长时间为基础滚动优化求解出力的增量。优化控制模型是非凸、非线性的模型,利用二阶锥规划模型处理非线性问题实现求解。采用改进的IEEE33节点配电网系统进行算例分析,研究结果证明所提电压优化控制策略的可行性。 展开更多

关键词 配电网 模型预测控制 聚类算法 电压控制 滚动优化 二阶锥规划

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基于综合工况评判模型的铅锌烧结过程操作参数优化方法 被引量：1

10

作者 王春生 吴敏 徐辰华 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期2065-2073,共9页

针对铅锌烧结过程中复杂的过程优化控制问题,提出基于综合工况评判模型的铅锌烧结过程操作参数优化方法。在基于机理分析的基础上,综合运用主元分析、神经网络和模糊理论等方法,建立综合工况评判模型;并根据当前的操作参数和综合工况评... 针对铅锌烧结过程中复杂的过程优化控制问题,提出基于综合工况评判模型的铅锌烧结过程操作参数优化方法。在基于机理分析的基础上,综合运用主元分析、神经网络和模糊理论等方法,建立综合工况评判模型;并根据当前的操作参数和综合工况评判模型结果,采用基于模糊C均值聚类的匹配优化算法获得最优的操作参数,从而为现场操作人员提供科学的操作指导。结果表明:该方法可显著改善工况波动、提高烧结块的产量和质量,较好地解决铅锌烧结过程的优化控制问题。 展开更多

关键词 铅锌烧结过程 操作参数 透气性预测模型 产量质量预测模型 工况评判模型 模糊C均值聚类 匹配优化算法

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基于模糊聚类滚动筛选决策集的电压协调控制 被引量：1

11

作者 张岩 张文 王亮 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期29-35,共7页

基于模型预测控制,提出一种决策集滚动筛选(CDSRS)的电压协调控制方法。通过求取预测周期内优化目标节点电压对控制变量的响应特性,将电压协调控制模型的求解转化为混合整数规划问题。考虑电压控制的局部性特点,以模型预测过程中求取的... 基于模型预测控制,提出一种决策集滚动筛选(CDSRS)的电压协调控制方法。通过求取预测周期内优化目标节点电压对控制变量的响应特性,将电压协调控制模型的求解转化为混合整数规划问题。考虑电压控制的局部性特点,以模型预测过程中求取的电压预测幅值和响应信息作为聚类特征指标,采用模糊聚类方法确定故障后的优化目标节点,在此基础上根据电压响应显著度滚动筛选决策集。仿真结果表明,该方法在取得全局协调控制效果的前提下,大幅降低了备选决策集规模,显著减少了优化计算时间,有效避免电压协调控制的决策集爆炸问题。 展开更多

关键词 电压控制 模糊聚类 决策集筛选 优化 模型预测控制 模型

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炼焦生产过程质量产量能耗的集成优化控制 被引量：13

12

作者 王伟 吴敏 +1 位作者 雷琪 曹卫华 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1749-1754,共6页

针对炼焦生产过程强非线性、大时滞等特点,基于过程参数的主元分析和灰色关联分析,建立了焦炭质量、产量及焦炉能耗的神经网络预测模型和以焦炭质量为约束条件,产量、能耗为目标函数的优化控制模型。提出一种融合模糊C均值聚类粗优化和... 针对炼焦生产过程强非线性、大时滞等特点,基于过程参数的主元分析和灰色关联分析,建立了焦炭质量、产量及焦炉能耗的神经网络预测模型和以焦炭质量为约束条件,产量、能耗为目标函数的优化控制模型。提出一种融合模糊C均值聚类粗优化和差分进化细优化的集成优化控制方法,进行过程参数的优化并给出操作优化指导。系统仿真结果表明,该方法能有效地抑制工况的波动,达到高产、优质、低耗的生产目标,为复杂工业过程的建模和优化控制提供了一种新思路。 展开更多

关键词 炼焦生产过程 神经网络预测模型 优化控制模型 模糊C均值聚类 差分进化 集成优化控制

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矿井充水水源识别的EW-UCA模型及应用 被引量：7

13

作者 张洋 马云东 吴浩 《水文地质工程地质》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期32-37,共6页

迅速准确地识别矿井充水水源是防治矿井水害事故的重要保证。对未确知聚类方法进行优化,综合考虑水化学指标对水源识别的重要性,选取Na++K+、Mg2+、Ca2+、HCO-3、Cl-、SO2-4、TH等7项水化学指标作为水源识别的判别指标,以新庄孜煤矿22... 迅速准确地识别矿井充水水源是防治矿井水害事故的重要保证。对未确知聚类方法进行优化,综合考虑水化学指标对水源识别的重要性,选取Na++K+、Mg2+、Ca2+、HCO-3、Cl-、SO2-4、TH等7项水化学指标作为水源识别的判别指标,以新庄孜煤矿22组水样数据作为训练样本,建立了矿井充水水源识别的EW-UCA模型。随后利用该模型对5组测试样本水样进行识别检验并与实际情况作了对比分析。为进一步检验识别模型的可靠度,利用该模型对谢一矿充水水源进行了识别研究。结果表明,EW-UCA水源识别模型具有较高的精确度和较强的适用性,可以在工程实际中推广应用。 展开更多

关键词 矿井突水 水源识别 未确知聚类方法 水化学指标 权重 模型

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铅锌烧结过程质量产量的智能集成优化控制 被引量：5

14

作者 徐辰华 吴敏 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期688-692,共5页

针对铅锌烧结过程具有大滞后、多约束的特点,建立烧结块质量产量神经网络预测模型和优化控制模型,提出一种融合聚类搜索粗优化和混沌遗传细优化的智能集成优化控制方法.首先采用模糊聚类算法进行优化样本查询,所得结果作为问题的次优解... 针对铅锌烧结过程具有大滞后、多约束的特点,建立烧结块质量产量神经网络预测模型和优化控制模型,提出一种融合聚类搜索粗优化和混沌遗传细优化的智能集成优化控制方法.首先采用模糊聚类算法进行优化样本查询,所得结果作为问题的次优解;然后采用最优保存对简单遗传混沌算法进行二次优化,求取问题的最优解;最后对智能集成方法进行实际验证,系统运行结果表明,该方法较好地实现了高产、优质的生产目标,并且具有全局收敛性和工业有效性,为解决复杂工业过程的优化控制问题提供了一种有效、实用的新思路. 展开更多

关键词 质量产量预测模型 优化控制模型 模糊聚类算法 遗传混沌算法 集成优化控制

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基于机器学习的源荷互动微电网优化调度 被引量：9

15

作者 周步祥 徐艺宾 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期144-150,共7页

为了发挥微网电力市场的活力,实现清洁能源的优化配置,提高微电网消纳率,在融合半监督K-means聚类分析方法和支持向量机2种机器学习算法的基础上,提出了微电网源荷协调优化调度方法。首先利用改进的K-means聚类算法对源荷历史数据进行... 为了发挥微网电力市场的活力,实现清洁能源的优化配置,提高微电网消纳率,在融合半监督K-means聚类分析方法和支持向量机2种机器学习算法的基础上,提出了微电网源荷协调优化调度方法。首先利用改进的K-means聚类算法对源荷历史数据进行预处理。其次运用SVM对聚类后的微电网源荷数据进行预测,在预测结果中选取典型场景,以典型场景为代表准确得出风电出力的概率分布。然后建立了微电网总运行成本优化模型,通过用户需求响应引导用户响应风电出力,增加模型源荷双方的协调互动性,提高风电与用电负荷的匹配程度。最后,通过仿真验证表明文章算法缩小预测值和实际值之间的误差,提高微电网系统实时预测精度,增加微电网经济收益。 展开更多

关键词 微电网 K-means聚类方法 支持向量机 模型预测控制 优化调度

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基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模 被引量：7

16

作者 问梦飞 钟建琳 +2 位作者 彭宝营 王鹏家 王增新 《机床与液压》 北大核心 2022年第22期38-42,共5页

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建... 为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明:鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了所提方法的可行性。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法 模糊聚类结合灰色关联度分析 热误差预测模型 支持向量回归

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集对分析在系统智能预测中的应用综述 被引量：12

17

作者 赵克勤 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期233-247,共15页

凡事预则立,不预则废。但事物的预测面临不确定性干扰。本文综述集对分析理论在天气降水预报、沙尘暴预报、水文水资源和供需水预测、电力与能源预测、地质灾害预测、民航风险与事故预测、作物产量预测、流脑预测、社会经济预测等方面... 凡事预则立,不预则废。但事物的预测面临不确定性干扰。本文综述集对分析理论在天气降水预报、沙尘暴预报、水文水资源和供需水预测、电力与能源预测、地质灾害预测、民航风险与事故预测、作物产量预测、流脑预测、社会经济预测等方面的应用,并把基于集对分析理论的系统智能预测建模基本步骤归纳为3步。首先,构造集对并分析集对中两个集合的全部关系,包括确定的关系和不确定的关系,根据关系的结构选用适当的联系数作为集对的特征函数;第二步,建立基于联系数的预测模型,包括利用联系数改进和完善已有的预测模型;第三步,利用模型的计算和围绕模型的不确定性分析做出预测或预报,包括回顾性预测和当前场景下的实时预测,其中围绕模型的不确定性分析是关键,由此保证和提高预测精度;从而为不确定性系统的智能预测开辟了一条富有成效的新途径。 展开更多

关键词 集对分析 系统智能预测 预测模型 数据结构 聚类 动态优化 联系数 不确定性分析 信息能

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基于工程成本不确定性的低价评标方法研究 被引量：3

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作者 吴怀俊 《煤炭工程》 北大核心 2010年第6期121-124,共4页

防止投标人以低于成本的报价进行不正当竞争,是实行工程量清单计价模式进行项目招投标的一大难题,研究解决这个问题,有着重要的理论和现实意义。论文综述合理低价中标的国内外的研究现状,指出当前研究存在的主要问题。针对建筑工程成本... 防止投标人以低于成本的报价进行不正当竞争,是实行工程量清单计价模式进行项目招投标的一大难题,研究解决这个问题,有着重要的理论和现实意义。论文综述合理低价中标的国内外的研究现状,指出当前研究存在的主要问题。针对建筑工程成本的不确定性,建立未确知C—均值聚类模型,即针对某一具体工程,运用未确知C—均值聚类模型给出在社会现有生产力水平下的标底价,进而判断投标报价是否低于成本。最后,给出模型的具体工程实现。 展开更多

关键词 合理低价中标 未确知C-聚类模型 动态评估

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