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基于累积和事件段识别与改进谱聚类的锂离子电池储能系统内短路故障检测方法 被引量:3
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作者 肖先勇 陈智凡 +2 位作者 汪颖 何涛 张逢蓉 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期658-667,共10页
锂离子电池系统的内短路故障可能导致严重安全事故,其检测受到在线检测实时性以及故障特征获得性制约,是当下锂离子电池储能系统安全运行亟待解决的问题。该文提出一种基于累积和(cumulative sum,CUSUM)事件段检测与改进谱聚类的锂离子... 锂离子电池系统的内短路故障可能导致严重安全事故,其检测受到在线检测实时性以及故障特征获得性制约,是当下锂离子电池储能系统安全运行亟待解决的问题。该文提出一种基于累积和(cumulative sum,CUSUM)事件段检测与改进谱聚类的锂离子电池储能系统内短路故障检测方法。首先,考虑内短路故障时的电压/温度变化特性,基于累积和事件突变点识别方法,识别疑似内短路故障事件段。其次,构建三维故障特征,刻画检测对象内短路故障特征属性。然后,构建基于Wasserstein测度的内短路故障特征距离矩阵,检测三维空间各点稀疏特性,客观划定故障聚类,实现内短路故障检测。搭建锂离子电池内短路实验平台、建立锂离子电池电–热耦合仿真模型,算例结果表明该文方法能够准确识别疑似内短路故障事件段,在不同串并联形式及故障类型下实现故障检测,证明了该文方法的正确性与可行性。 展开更多
关键词 内短路故障检测 事件段检测 故障特征 Wasserstein距离 改进算法
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基于改进K-means聚类的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成及出力特性分析 被引量:3
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作者 陈凯 雷琪 李豆萌 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期364-372,共9页
受限于自然条件,光伏出力具有很强的随机性。为准确评估轨道交通基础设施分布式光伏发电的光伏出力特性,提出一种基于改进K-means聚类算法的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成方法,并基于此进行光伏出力特性分析。首先,基于... 受限于自然条件,光伏出力具有很强的随机性。为准确评估轨道交通基础设施分布式光伏发电的光伏出力特性,提出一种基于改进K-means聚类算法的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成方法,并基于此进行光伏出力特性分析。首先,基于分布式光伏发电设施以及气象数据,利用PVsyst软件模拟光伏发电出力数据。然后,针对基本K-means聚类算法聚类参数和初始聚类中心盲目性高的问题,结合聚类有效性指标(Density based index,DBI)和层次聚类对其进行改进并利用改进K-means聚类算法生成光伏典型日出力场景。最后,基于华中地区某地轨道交通基础设施分布式光伏系统对所提方法的有效性和优越性进行验证,并通过定性和定量分析各典型场景的出力特性揭示轨道交通基础设施分布式光伏出力的规律和特点。 展开更多
关键词 分布式光伏出力 改进K-means算法 典型出力场景 出力特性分析
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基于WAMS/SCADA数据兼容和改进FCM聚类算法的PMU最优配置 被引量:28
3
作者 吴星 刘天琪 +1 位作者 李兴源 李从善 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期756-761,共6页
针对当前应用于状态估计的广域量测系统(wide area measurement system,WAMS)和SCADA系统混合量测中相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)最优配置点的选取问题,在分析WAMS/SCADA数据差异的基础上,提出一种基于数据兼容和改进模糊... 针对当前应用于状态估计的广域量测系统(wide area measurement system,WAMS)和SCADA系统混合量测中相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)最优配置点的选取问题,在分析WAMS/SCADA数据差异的基础上,提出一种基于数据兼容和改进模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法的PMU最优配置方案。采用大数据挖掘理念,通过改进FCM聚类算法对SCADA数据依据相关度分区,在分区内可观测度最大的节点配置PMU,各分区内采用该PMU节点的最优平滑系数进行Vondrak插值,得到满足兼容性的数据,应用于混合模型的状态估计。相对只考虑可观测度的PMU配置方案,新方案不仅可以实现WAMS/SCADA数据有效兼容,提高估计精度,应用混合量测的状态估计还可有效控制系统负荷快速变化时的估计误差。通过在IEEE 39节点系统上模拟日负荷变化,验证了该PMU最优配置方案的有效性。 展开更多
关键词 状态估计 SCADA 广域量测系统 大数据挖掘 数据兼容 改进FCM算法 PMU最优配置 Vondrak插值算法
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改进的聚类算法及在复杂大群体决策中的应用 被引量:23
4
作者 陈晓红 刘蓉 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第11期1695-1699,共5页
针对现有FCM聚类算法中存在的局部极值和伸缩性较差等问题,提出了基于全部最小连通支配集算法(minimum connected donating set algorithm,MCDSA)的改进的聚类算法(minimum fuggy C-means,MF-CM)。用改进的聚类算法MFCM辅助复杂大群体决... 针对现有FCM聚类算法中存在的局部极值和伸缩性较差等问题,提出了基于全部最小连通支配集算法(minimum connected donating set algorithm,MCDSA)的改进的聚类算法(minimum fuggy C-means,MF-CM)。用改进的聚类算法MFCM辅助复杂大群体决策(complex huge group-decision,CHGDS),定义了群体偏好矢量和群体一致性指标,提供了一种新的解决CHGDS中群体决策的理论和方法,并通过实验证明了该方法的有效性和稳定性。还提供了基于属性加权进化的群体一致性决策机制新思路。 展开更多
关键词 改进算法 复杂大群体决策 最小连通支配集 群体一致性
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基于改进k-均值聚类算法的风机振动分析 被引量:4
5
作者 周云龙 王锁斌 赵鹏 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期437-440,516,共4页
针对风机振动信号的非平稳和非线性特征,提出了一种基于时域信号分析和改进的k-均值聚类算法的故障识别方法。对离心式风机运行中产生的几种非稳态振动故障信号,提取其时域信号的峰峰值、Hurst指数和近似熵参数作为特征向量,采用改进的k... 针对风机振动信号的非平稳和非线性特征,提出了一种基于时域信号分析和改进的k-均值聚类算法的故障识别方法。对离心式风机运行中产生的几种非稳态振动故障信号,提取其时域信号的峰峰值、Hurst指数和近似熵参数作为特征向量,采用改进的k-均值聚类算法作为故障分类器,设置转子不平衡、联轴器不对中、风机基座松动、转轴径向摩擦和轴承内圈损坏5种故障。对离心式风机试验的结果表明,3种时域特征能较好地反映各故障之间的差异,改进的k-均值聚类算法与原始的k-均值算法相比分类性能更好,稳定性更强,平均识别率达到88.67%。 展开更多
关键词 故障诊断 离心式风机 时域特征 改进k-均值算法
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基于遗传改进蚁群聚类算法的电力客户价值评价 被引量:31
6
作者 李泓泽 郭森 王宝 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期256-261,共6页
对电力客户价值进行评价是供电企业优化服务资源配置的重要步骤。分析了蚁群聚类算法,并针对蚁群聚类算法进行评价时参数组合设置盲目性、收敛速度慢、容易陷入局部收敛的缺点,提出了运用遗传算法改进蚁群聚类算法评价电力客户价值的新... 对电力客户价值进行评价是供电企业优化服务资源配置的重要步骤。分析了蚁群聚类算法,并针对蚁群聚类算法进行评价时参数组合设置盲目性、收敛速度慢、容易陷入局部收敛的缺点,提出了运用遗传算法改进蚁群聚类算法评价电力客户价值的新方法。该新方法利用遗传算法对蚁群聚类算法的参数进行优化,进而再对电力客户价值进行聚类评价。通过实例验证表明,该新方法聚类性能有较大的提升,能够提升收敛速度和避免陷入局部收敛,并且减少了聚类评价时的主观因素,其具有准确、高效、实用等优点。最后,运用该新方法对某市供电公司的10个工业客户进行了评价,总结了不同类别电力客户的特点,对供电企业如何优化服务资源提出了建议。 展开更多
关键词 电力客户价值 评价指标体系 蚁群算法 改进蚁群算法 服务资源优化
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一种改进的自适应K近邻聚类算法 被引量:2
7
作者 黄晓斌 万建伟 张燕 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第15期76-78,130,共4页
为解决传统聚类算法不能处理非球形分布数据的问题,文犤5犦提出了一种自适应k近邻聚类算法。该算法在无需聚类数目的前提下,能有效解决非球形分布数据的聚类问题。但进一步的研究表明,该算法在处理带“奇异”样本的数据集时失去效果。为... 为解决传统聚类算法不能处理非球形分布数据的问题,文犤5犦提出了一种自适应k近邻聚类算法。该算法在无需聚类数目的前提下,能有效解决非球形分布数据的聚类问题。但进一步的研究表明,该算法在处理带“奇异”样本的数据集时失去效果。为此,该文给出了一种改进的自适应k近邻聚类算法。仿真结果表明,新算法不仅保持了原算法在处理非球形分布数据时的优良特性,还成功解决了“奇异”样本问题。 展开更多
关键词 非球形分布 模糊C均值算法(FCA) 自适应k近邻算法(AKNNCA)改进自适应k近邻算法(IAKNNCA)
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一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法 被引量:13
8
作者 安良 胡勇 +1 位作者 胡良梅 孟玲玲 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2003年第3期354-358,共5页
模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:... 模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:该算法与FCM聚类算法相比收敛速度更快,迭代步数更少。 展开更多
关键词 改进模糊C-均值算法 FCM算法 遗传算法 迭代步数 运行时间
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基于改进型层次聚类算法的可重构制造系统的产品族划分 被引量:5
9
作者 马丽梅 李建勇 刘阶萍 《机械设计与制造》 北大核心 2011年第8期78-80,共3页
针对可重构制造系统的产品族划分问题,提出了基于改进型层次聚类算法的可重构制造系统的产品族划分方法。首先对影响产品族划分的因素进行分析,基于产品的结构矩阵以及组成产品的各模块间的相关性矩阵确定了各因素的指标值,建立了各个... 针对可重构制造系统的产品族划分问题,提出了基于改进型层次聚类算法的可重构制造系统的产品族划分方法。首先对影响产品族划分的因素进行分析,基于产品的结构矩阵以及组成产品的各模块间的相关性矩阵确定了各因素的指标值,建立了各个因素相似度矩阵,然后利用层次分析法获得各指标的权重,获得产品的综合相似度矩阵,利用改进型层次聚类算法实现产品族的划分。最后通过实例验证了改进型层次聚类算法与层次聚类算法具有相同的划分结果,但是改进型层次聚类算法有更低的计算复杂度与更高的效率。 展开更多
关键词 产品族划分 可重构制造系统 改进型层次算法 层次分析法
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改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换在榛子仁缺陷检测中的应用 被引量:3
10
作者 张冬妍 张瑞 +1 位作者 韩睿 曹军 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期80-83,95,共5页
以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数... 以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数;依据试验数据,分析应用改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换对榛子仁缺陷检测的效果。结果表明:改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换,可以准确有效地对饱满、干瘪、霉斑、虫蛀、腐烂的5种榛子仁中的缺陷籽粒进行识别检测,提高榛子仁加工过程中的分拣效率。 展开更多
关键词 榛子仁 缺陷检测 改进模糊C均值算法 图像分割 霍夫变换
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基于改进型K-means聚类的温度插值算法 被引量:6
11
作者 杜景林 沈晓燕 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第11期2992-2998,共7页
针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点及初始聚类中心对聚类结果的影响,提出一种基于改进型K-means聚类和正交最小二乘法的RBFNN算法。利用改进型K-means聚类算法对输入样本数据进行聚类处理,自适应地确定RB... 针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点及初始聚类中心对聚类结果的影响,提出一种基于改进型K-means聚类和正交最小二乘法的RBFNN算法。利用改进型K-means聚类算法对输入样本数据进行聚类处理,自适应地确定RBFNN隐含层的初始参数,利用正交最小二乘法求隐含层权值,建立RBFNN温度空间插值模型,用已有温度数据加以验证。实验结果表明,该算法能够解决K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的问题,具有较高的插值精度。 展开更多
关键词 改进型K-means算法 中心 径向基神经网络 正交最小二乘法 温度插值
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基于改进模糊聚类算法的CT图像病变区域分割
12
作者 苏博 朱敏 《现代电子技术》 北大核心 2016年第24期100-103,108,共5页
针对CT图像病变区域存在的欠分割和过分割问题,提出基于融合空域滤波器的改进模糊聚类算法。对CT图像进行预处理,将CT图像变换成通用图像,使输入图像具有一致直方图灰度分布,用区域生长方法标记和过滤非目标病变区域,获取脑部CT图像目... 针对CT图像病变区域存在的欠分割和过分割问题,提出基于融合空域滤波器的改进模糊聚类算法。对CT图像进行预处理,将CT图像变换成通用图像,使输入图像具有一致直方图灰度分布,用区域生长方法标记和过滤非目标病变区域,获取脑部CT图像目标病变区域。通过改进的空域滤波器对噪声图像进行滤波去噪,对模糊聚类算法的目标函数和迭代公式融入空域滤波数据项确定隶属度矩阵,完成CT图像病变区域的分割。实验结果表明,所提方法在人脑CT图像血块区域进行分割过程中,具有较高的分割效率和精度,对噪声具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 改进模糊算法 CT图像 病变区域分割 隶属度矩阵
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基于改进AP聚类算法的自学习应用层DDoS检测方法 被引量:10
13
作者 刘自豪 张斌 +1 位作者 祝宁 唐慧林 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1236-1246,共11页
针对基于用户行为的应用层DDoS检测算法中样本训练过程繁琐以及模型更新困难2个难点,提出一种基于改进AP聚类算法的自学习应用层DDoS检测方法.首先对近邻传播聚类算法改进优化:在利用少量先验知识对数据集进行预分类的基础上,结合同类... 针对基于用户行为的应用层DDoS检测算法中样本训练过程繁琐以及模型更新困难2个难点,提出一种基于改进AP聚类算法的自学习应用层DDoS检测方法.首先对近邻传播聚类算法改进优化:在利用少量先验知识对数据集进行预分类的基础上,结合同类簇合并机制解决样本大小敏感问题,同时引入异类簇清除机制排除特殊类簇对检测结果所造成的干扰;其次给出用户行为属性表征用户行为特征,利用IAP聚类算法实现用户行为有效聚类,提高检测精度;然后引入Silhouette指标实时监控类簇质量,设计类簇自学习更新机制,进一步降低误检率、提高检测率,并支持检测类簇的动态抗解析.实验结果表明:与传统AP聚类、KMPCA算法相比,所提方法具有较高的运行效率和较好的检测性能,并具有一定的自主优化能力. 展开更多
关键词 应用层DDoS 检测方法 行为特征 改进AP算法 自学习
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云环境下基于群智能算法的大数据聚类挖掘技术 被引量:9
14
作者 刘云恒 《现代电子技术》 北大核心 2019年第9期65-67,71,共4页
云计算从分布式存储和分布式计算两个方面为大数据处理提供了强力的支持,并逐渐成为大数据挖掘的主流平台。但是在处理云平台中的大规模数据集时典型聚类挖掘算法存在一定不足,因此,提出一种基于群智能算法的大数据K-means聚类挖掘算法... 云计算从分布式存储和分布式计算两个方面为大数据处理提供了强力的支持,并逐渐成为大数据挖掘的主流平台。但是在处理云平台中的大规模数据集时典型聚类挖掘算法存在一定不足,因此,提出一种基于群智能算法的大数据K-means聚类挖掘算法。首先对云计算Hadoop框架的存储数据能力和采用的Map Reduce计算模型进行分析,然后采用群智能算法对传统数据挖掘K-means聚类算法进行改进,解决其容易陷入局部最优问题。实验结果表明,相比加权K-means聚类算法,提出的改进算法表现出更好的聚类精度和运行速度,可以适用于大规模数据的聚类挖掘。 展开更多
关键词 大数据挖掘 云计算模型分析 分析 算法设计 算法优化 聚类算法改进
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基于深度学习和改进K-means聚类算法的电网无功电压快速分区研究 被引量:31
15
作者 赵晶晶 贾然 +1 位作者 陈凌汉 朱天天 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第14期89-95,共7页
随着电网规模的不断扩大,对整个大电网进行统一的电压调控变得越发困难。提出一种基于深度学习和改进K-means聚类算法的电网无功电压快速分区方法。首先建立电耦合强度矩阵反映系统节点间的电气耦合关系的强弱。然后采用深度学习中的稀... 随着电网规模的不断扩大,对整个大电网进行统一的电压调控变得越发困难。提出一种基于深度学习和改进K-means聚类算法的电网无功电压快速分区方法。首先建立电耦合强度矩阵反映系统节点间的电气耦合关系的强弱。然后采用深度学习中的稀疏自编码器,通过训练实现对输入的高维矩阵进行特征提取和降维。最后基于改进的K-means聚类算法用以对降维后的特征序列进行聚类分析,通过检验电气模块度值来确定最终的分区。以电气模块度、无功储备校验两个评价指标对电网分区质量进行评估。对IEEE39节点和IEEE118节点系统进行仿真分析,验证了所提方法在保证连通性以及充足的无功储备的的基础上,具有较高的电气模块度。 展开更多
关键词 电耦合强度 稀疏自编码器 改进K-means算法 电网分区 电气模块度
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基于改进聚类算法的清洁能源互联网源网荷储协调控制研究 被引量:12
16
作者 石蓉 王雪妍 +1 位作者 陆鑫 陈婧 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2023年第7期134-139,146,共7页
为促进清洁能源互联网的节能减排,提高网络供电可靠性和清洁能源的消纳能力,提出基于改进聚类算法的清洁能源互联网源网荷储协调控制方法。通过样本密度调整次胜者受罚的竞争学习算法(rival penalized competitive learning,RPCL)的节... 为促进清洁能源互联网的节能减排,提高网络供电可靠性和清洁能源的消纳能力,提出基于改进聚类算法的清洁能源互联网源网荷储协调控制方法。通过样本密度调整次胜者受罚的竞争学习算法(rival penalized competitive learning,RPCL)的节点权值,提出改进RPCL聚类算法;依据网络节点间的关联关系,利用改进RPCL聚类算法计算清洁能源互联网的可靠性;构建源网荷储协调控制模型,经引入收缩因子的改进粒子群算法对模型进行求解,获取最佳源网荷储协调控制结果。实验表明:所提方法可在随机性与选择性攻击环境下提高清洁能源互联网的网络连通度,提升网络连接可靠度,降低源网荷储控制能耗;同时,可提高清洁能源的消纳能力,降低互联网运行成本。 展开更多
关键词 改进算法 清洁能源 互联网 源网荷储 协调控制方法 改进RPCL
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基于熵权法与改进的PCA聚类算法的电力客户价值分类与应用 被引量:10
17
作者 皇甫汉聪 肖招娣 余永忠 《现代电子技术》 北大核心 2017年第7期183-186,共4页
对电力客户进行价值分析,有利于全面了解客户,为电力客户提供差异化服务。同时也可以提高客户满意度,实现供电企业、客户双赢的局面。运用数据挖掘方法对电力客户价值分类,构建电力客户价值评价指标体系,这些指标涵盖客户的用电行为、... 对电力客户进行价值分析,有利于全面了解客户,为电力客户提供差异化服务。同时也可以提高客户满意度,实现供电企业、客户双赢的局面。运用数据挖掘方法对电力客户价值分类,构建电力客户价值评价指标体系,这些指标涵盖客户的用电行为、缴费行为、舆情和行业发展状况等,运用熵权法计算指标的权重,提出一种改进的PCA聚类算法对电力客户价值进行分类,为供电企业制定差异化服务策略提供辅助支撑。 展开更多
关键词 电力客户价值 熵权法 改进的PCA算法 数据挖掘
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基于改进K-Means聚类和BP神经网络的台区线损率计算方法 被引量:176
18
作者 李亚 刘丽平 +3 位作者 李柏青 易俊 王泽忠 田世明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第17期4543-4551,共9页
配电网线损管理中面临的主要问题有表计配置不齐备、运行数据不易收集、元件和节点数过多。这些问题导致线损率计算工作十分繁杂。提出了一种基于改进K-Means聚类算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络模型快速计算低压台... 配电网线损管理中面临的主要问题有表计配置不齐备、运行数据不易收集、元件和节点数过多。这些问题导致线损率计算工作十分繁杂。提出了一种基于改进K-Means聚类算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络模型快速计算低压台区线损率的方法,并通过编程加以实现。根据样本的电气特征参数,提出了改进K-Means聚类算法,将台区样本分类,解决了台区线损率数值分散的问题。在此基础上,采用LM算法优化的BP神经网络模型对样本数据按类进行训练,利用BP神经网络拟合样本线损率与电气特征参数之间的关系,得到其变化规律。以某地区601个台区样本数据为例进行仿真计算,验证了所提方法的准确性。结果表明,与标准BP神经网络模型相比,LM算法优化的BP神经网络模型具有快速收敛、高精度等优点。 展开更多
关键词 低压台区 电气特征参数 线损率 改进K-Means算法 LM算法优化的BP神经网络
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基于改进模糊聚类的典型日负荷曲线选取方法 被引量:22
19
作者 徐邦恩 蔺红 《电测与仪表》 北大核心 2019年第4期21-26,共6页
典型日负荷曲线对负荷调度计划以及运行控制有着重要意义,针对常用的传统典型日负荷曲线选取方法不满足目前电力市场需求的问题,提出了基于自适应因子与概率统计法相结合的改进模糊聚类算法典型日负荷曲线选取新方法,应用日负荷率、日... 典型日负荷曲线对负荷调度计划以及运行控制有着重要意义,针对常用的传统典型日负荷曲线选取方法不满足目前电力市场需求的问题,提出了基于自适应因子与概率统计法相结合的改进模糊聚类算法典型日负荷曲线选取新方法,应用日负荷率、日负荷波动率等描述性特征指标,确定最优聚类数;引入模糊-离散系数,辨识样本数据中的畸变日,并予以剔除;计算日负荷与月平均负荷之间的相关系数,依据相关系数选取典型日负荷曲线。以新疆电网2015年1月份负荷数据进行实例仿真,结果表明所提方法能够准确选出典型日负荷曲线,验证了方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 改进模糊算法 自适应因子 模糊-离散系数 典型日负荷曲线
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基于改进K-Means聚类与水平集的木材横截面管孔分割 被引量:5
20
作者 程昱之 钟丽辉 +2 位作者 何鑫 王远 李朝兰 《森林工程》 北大核心 2022年第1期42-51,共10页
针对管孔随机分布且大小不一导致管孔分割鲁棒性不高,及木纤维、木射线和轴向薄壁组织等噪声对管孔分割效果影响较大的问题,本研究提出一种改进K-Means聚类与水平集的木材横截面管孔分割算法。采用改进K-Means聚类对管孔区域进行粗分割... 针对管孔随机分布且大小不一导致管孔分割鲁棒性不高,及木纤维、木射线和轴向薄壁组织等噪声对管孔分割效果影响较大的问题,本研究提出一种改进K-Means聚类与水平集的木材横截面管孔分割算法。采用改进K-Means聚类对管孔区域进行粗分割,有效地区分管孔区域与木纤维、木射线以及轴向薄壁组织等噪声区域。再对粗分割结果采用水平集算法进行精分割。实验结果表明,平均每张木材横截面微观图像有98.8%的管孔被准确有效地分割出来,且分割出的管孔与实际管孔基本吻合。相比之下,本研究提出的改进分割算法较其他算法,每张木材微观图像的平均管孔分割准确率提高了1.7%。该算法有效地解决传统K-Means聚类算法在图像分割时噪声影响大和初始聚类中心的随机性问题,在针对大小不一且随机分布的管孔分割过程中鲁棒性更高,具有良好的分割性能。 展开更多
关键词 改进K-means算法 水平集 木材横截面 管孔 图像分割
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