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Comparison of Analyses of Genetic Structure among Chinese Indigenous Chicken Breeds using Distance-based and Model-based Methods
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作者 LI Hui-fang CHEN Kuan-wei +5 位作者 HAN Wei ZHANG Xue-yu GAO Yu-shi CHEN Guo-hong ZHU Yun-fen WANG Qiang 《畜牧兽医学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期8-12,共5页
The Nei's improved genetic distance(DA)and gene flow(Nm)were measured using sixteen microsatellite markers.Dendograms based on DA genetic distance using the neighbor-joining(NJ)method and STRUCTURE program were co... The Nei's improved genetic distance(DA)and gene flow(Nm)were measured using sixteen microsatellite markers.Dendograms based on DA genetic distance using the neighbor-joining(NJ)method and STRUCTURE program were constructed to analyze the genetic structure and relationship among 10 Chinese indigenous chicken breeds.The results showed that dendograms of DA genetic distance using the NJ method divided the 10 chicken breeds into two main clusters;one consisted of breeds of low weight body(CHA,TTB,XIA,GUS and BAI),the other contained heavier breeds(LAN,DAG,YOU,XIS and LUY).In the lighter breeds,TIB and CHA clustered together,as did XIA and GUS.In the heavier breeds,XIS and LUY was clustered together in one branch,but LAN,DAG and YOU clustered in independent branches.The results were consistent with Nm estimates among the 10 indigenous chicken breeds.The STRUCTURE program properly inferred the presence of genetic structure despite not pre-defining the origin of individuals.The genetic cluster inferred by STRUCTURE was basically the same as that from the DA distance clustering method.An advantage of the STRUCTURE program was its ability to identify the migrants and admixed individuals in the 10 chicken populations;this could not be achieved by use of the DA distance clustering method. 展开更多
关键词 microsatellite CHINESE chicken BREEDS Distance-based clusterING method model-based clusterING method
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Kernel method-based fuzzy clustering algorithm 被引量:2
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作者 WuZhongdong GaoXinbo +1 位作者 XieWeixin YuJianping 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第1期160-166,共7页
The fuzzy C-means clustering algorithm(FCM) to the fuzzy kernel C-means clustering algorithm(FKCM) to effectively perform cluster analysis on the diversiform structures are extended, such as non-hyperspherical data, d... The fuzzy C-means clustering algorithm(FCM) to the fuzzy kernel C-means clustering algorithm(FKCM) to effectively perform cluster analysis on the diversiform structures are extended, such as non-hyperspherical data, data with noise, data with mixture of heterogeneous cluster prototypes, asymmetric data, etc. Based on the Mercer kernel, FKCM clustering algorithm is derived from FCM algorithm united with kernel method. The results of experiments with the synthetic and real data show that the FKCM clustering algorithm is universality and can effectively unsupervised analyze datasets with variform structures in contrast to FCM algorithm. It is can be imagined that kernel-based clustering algorithm is one of important research direction of fuzzy clustering analysis. 展开更多
关键词 fuzzy clustering analysis kernel method fuzzy C-means clustering.
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Refracturing candidate selection for MFHWs in tight oil and gas reservoirs using hybrid method with data analysis techniques and fuzzy clustering 被引量:5
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作者 TAO Liang GUO Jian-chun +1 位作者 ZHAO Zhi-hong YIN Qi-wu 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第1期277-287,共11页
The selection of refracturing candidate is one of the most important jobs faced by oilfield engineers. However, due to the complicated multi-parameter relationships and their comprehensive influence, the selection of ... The selection of refracturing candidate is one of the most important jobs faced by oilfield engineers. However, due to the complicated multi-parameter relationships and their comprehensive influence, the selection of refracturing candidate is often very difficult. In this paper, a novel approach combining data analysis techniques and fuzzy clustering was proposed to select refracturing candidate. First, the analysis techniques were used to quantitatively calculate the weight coefficient and determine the key factors. Then, the idealized refracturing well was established by considering the main factors. Fuzzy clustering was applied to evaluate refracturing potential. Finally, reservoirs numerical simulation was used to further evaluate reservoirs energy and material basis of the optimum refracturing candidates. The hybrid method has been successfully applied to a tight oil reservoir in China. The average steady production was 15.8 t/d after refracturing treatment, increasing significantly compared with previous status. The research results can guide the development of tight oil and gas reservoirs effectively. 展开更多
关键词 tight oil and gas reservoirs idealized refracturing well fuzzy clustering refracturing potential hybrid method
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Reconstructing bubble profiles from gas-liquid two-phase flow data using agglomerative hierarchical clustering method 被引量:2
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作者 WU Dong-ling SONG Yan-po +1 位作者 PENG Xiao-qi GAO Dong-bo 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第8期2056-2067,共12页
The knowledge of bubble profiles in gas-liquid two-phase flows is crucial for analyzing the kinetic processes such as heat and mass transfer, and this knowledge is contained in field data obtained by surface-resolved ... The knowledge of bubble profiles in gas-liquid two-phase flows is crucial for analyzing the kinetic processes such as heat and mass transfer, and this knowledge is contained in field data obtained by surface-resolved computational fluid dynamics (CFD) simulations. To obtain this information, an efficient bubble profile reconstruction method based on an improved agglomerative hierarchical clustering (AHC) algorithm is proposed in this paper. The reconstruction method is featured by the implementations of a binary space division preprocessing, which aims to reduce the computational complexity, an adaptive linkage criterion, which guarantees the applicability of the AHC algorithm when dealing with datasets involving either non-uniform or distorted grids, and a stepwise execution strategy, which enables the separation of attached bubbles. To illustrate and verify this method, it was applied to dealing with 3 datasets, 2 of them with pre-specified spherical bubbles and the other obtained by a surface-resolved CFD simulation. Application results indicate that the proposed method is effective even when the data include some non-uniform and distortion. 展开更多
关键词 bubble profile reconstruction gas-liquid two-phase flow clustering method surface-resolved computational fluid dynamics (CFD) distorted bubble shape
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APPLICATION OF THE CLUSTERING METHOD IN ANALYSING SHALLOW WATER MASSES AND MODIFIED WATER MASSES IN THE HUANGHAI SEA AND EAST CHINA SEA
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作者 Su Yusong, Yu Zuxiang and Li Fengqi(Shandong College of Oceanology,Qingdao) 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1989年第S1期385-402,共18页
The idea of modified water masses is introduced and a cluster analysis is used for determining the boundary of modified water masses and its variety in the shallow water area of the Huanghai Sea (Yellow Sea) and the E... The idea of modified water masses is introduced and a cluster analysis is used for determining the boundary of modified water masses and its variety in the shallow water area of the Huanghai Sea (Yellow Sea) and the East China Sea. According to the specified standards to make the cluster, we have determined the number and boundary of the water masses and the mixed zones.The results obtained by the cluster method show that there are eight modified water masses in this area. According to the relative index of temperature and salinity,the modified water masses are divided into nine different characteristic parts. The water, masses may also be divided into three salinity types. On the TS-Diagram, the points concerning temperature and safinity of different modified mater masses are distributed around a curve, from which the characteristics of gradual modification may be embodied. The variation ranges of different modified water masses are all large, explaining the intensive modification of water masses in 展开更多
关键词 WATER MASS MODIFIED WATER MASS the HUANGHAI SEA the East China SEA clustering method the MODIFIED regression curve
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A bottom-up method for module-based product platform development through mapping,clustering and matching analysis
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作者 张萌 李国喜 +2 位作者 曹建平 龚京忠 吴宝中 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第3期623-635,共13页
Designing product platform could be an effective and efficient solution for manufacturing firms. Product platforms enable firms to provide increased product variety for the marketplace with as little variety between p... Designing product platform could be an effective and efficient solution for manufacturing firms. Product platforms enable firms to provide increased product variety for the marketplace with as little variety between products as possible. Developed consumer products and modules within a firm can further be investigated to find out the possibility of product platform creation. A bottom-up method is proposed for module-based product platform through mapping, clustering and matching analysis. The framework and the parametric model of the method are presented, which consist of three steps:(1) mapping parameters from existing product families to functional modules,(2) clustering the modules within existing module families based on their parameters so as to generate module clusters, and selecting the satisfactory module clusters based on commonality, and(3) matching the parameters of the module clusters to the functional modules in order to capture platform elements. In addition, the parameter matching criterion and mismatching treatment are put forward to ensure the effectiveness of the platform process, while standardization and serialization of the platform element are presented. A design case of the belt conveyor is studied to demonstrate the feasibility of the proposed method. 展开更多
关键词 product platform development bottom-up method MAPPING clusterING MATCHING
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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 被引量:1
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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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退役动力锂离子电池分选方法研究综述
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作者 巫春玲 徐晨峰 +4 位作者 张湧 王溢波 刘宇晗 孟锦豪 陈昊 《电气工程学报》 北大核心 2025年第2期310-322,共13页
随着电动汽车产业的迅速发展,大规模动力电池退役潮引发了广泛关注。如果无法有效地处理这些退役电池,可能会导致严重的环境污染和资源浪费。梯次利用技术可以最大化利用电池的全生命周期价值,并且可以极大地减轻回收电池所带来的环境... 随着电动汽车产业的迅速发展,大规模动力电池退役潮引发了广泛关注。如果无法有效地处理这些退役电池,可能会导致严重的环境污染和资源浪费。梯次利用技术可以最大化利用电池的全生命周期价值,并且可以极大地减轻回收电池所带来的环境压力。因此,在国家“30·60碳达峰-碳中和”战略背景下,推进电池梯次利用技术的发展具有重要意义。首先从电池老化机理入手,分析电池阳极和阴极老化带来的容量衰减以及内阻增加等问题;其次,介绍退役电池的处理方法,并着重对退役电池分选和重组聚类方法进行全面综述,明确它们的优缺点、适用性和评价指标;最后,针对电池梯次利用标准不完善和产业链体系商业化程度低等问题,提出相应的对策和建议。 展开更多
关键词 退役电池 梯次利用 电池分选 聚类方法
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考虑有功穿越响应特性差异的光伏电站动态等值方法
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作者 李雪 杨迪 +2 位作者 刘先超 姜涛 李国庆 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第16期109-119,共11页
准确构建可刻画光伏电站动态响应特性的等值模型是分析光伏电站涉网性能与规模化光伏接入电网安全稳定性的基础。为此,提出一种考虑有功穿越响应特性差异的光伏电站动态等值方法。首先,分析光伏发电单元的低电压穿越动态响应曲线,并归纳... 准确构建可刻画光伏电站动态响应特性的等值模型是分析光伏电站涉网性能与规模化光伏接入电网安全稳定性的基础。为此,提出一种考虑有功穿越响应特性差异的光伏电站动态等值方法。首先,分析光伏发电单元的低电压穿越动态响应曲线,并归纳出3类典型有功响应。然后,解析3类有功响应特性进而推导其通用分群边界函数,识别到光伏发电单元故障前初始有功功率和故障持续电压是影响其有功响应类别的主导因素;并以此构建分群指标,借助光伏组件工程模型及网络图论理论近似求解分群指标,以克服实际电站单元级运行参数难以获取的难题,从而有效划分出有功动态不同的3个光伏集群。进一步,聚合同群光伏发电单元及集电网络,采取两段式斜率恢复函数表征有功斜坡恢复集群等值模型的有功电流指令,以拟合实际电站有功功率的降斜率恢复特性。最后,以某实际光伏电站为例,对所提方法进行分析、验证,结果证明了所提动态等值方法精度高、适应性强。 展开更多
关键词 光伏电站 低电压穿越 分群 有功功率响应 动态等值方法 功率恢复
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面向雷暴天气场景的航路网络节点重要度评估方法:以京津冀地区航班运行为例
10
作者 傅宁 宋子豪 徐梅 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第22期9595-9603,共9页
航路网络作为民航运输网络的运行载体,承担着保障航空器安全高效运行的重要任务。当重要航路点因雷暴扰动失效时,易连锁反应至相邻节点最终导致网络性能的显著下降。针对现有复杂网络节点重要度评估模型未有效考虑雷暴扰动的问题,面向... 航路网络作为民航运输网络的运行载体,承担着保障航空器安全高效运行的重要任务。当重要航路点因雷暴扰动失效时,易连锁反应至相邻节点最终导致网络性能的显著下降。针对现有复杂网络节点重要度评估模型未有效考虑雷暴扰动的问题,面向雷暴天气场景,将雷暴扰动特性纳入航路点重要度评估体系,利用博弈论方法对评估指标进行组合赋权,基于引力模型理论改进了TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)综合评价方法,建立基于博弈论-改进TOPSIS法的节点重要度评估模型,进而采用K中心点算法实现航路点聚类分级。以京津冀地区航班运行为例,对雷暴天气场景下的航路网络节点重要度进行评估,结果表明:在京津冀航路网络内,南部地区的航路点更易受雷暴天气影响且分布较为密集,该航路网络包含9个重要航路点,当航路网络中的重要航路点因雷暴影响而失效时,会对航路网络性能产生显著的负面影响。提出的基于博弈论-改进TOPSIS法的节点重要度评估模型可以有效识别出雷雨季节或雷暴高发地区航路网络中的重要航路点,从而为雷暴场景下航路网络结构优化与资源配置提供有效依据。 展开更多
关键词 雷暴 航路网络 节点重要度 博弈论-改进TOPSIS法 K-medoids聚类
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基于多重精度降雨数据的北京市极端降雨事件研究
11
作者 张伟 王璇 +1 位作者 孙慧超 李俊奇 《水资源保护》 北大核心 2025年第2期123-132,157,共11页
基于北京基本站1987—2016年逐分钟精度降雨数据,利用Kruskal-Wallis检验对1 min、1 h、3 h、6 h等不同精度数据获取的极端降雨事件样本进行统计分析,比较短历时极端降雨(SEP)、长历时极端降雨(LEP)、持续性极端降雨(PEP)3类极端降雨事... 基于北京基本站1987—2016年逐分钟精度降雨数据,利用Kruskal-Wallis检验对1 min、1 h、3 h、6 h等不同精度数据获取的极端降雨事件样本进行统计分析,比较短历时极端降雨(SEP)、长历时极端降雨(LEP)、持续性极端降雨(PEP)3类极端降雨事件降雨特征指标的差异,并利用Sen’s斜率、Mann-Kendall检验、有序聚类等方法探究了极端降雨事件的时间变化规律。结果表明:北京市极端降雨以LEP事件为主,降雨数据精度会显著影响降水量和降雨历时的统计结果,1 h精度降雨数据可基本反映极端降雨事件的主要时间特征;数据精度差异会造成极端降雨事件的降雨集中度和降雨集中期识别出现偏差,北京市极端降雨多分布于6—10月,并主要集中在7—8月,但9—10月仍存在PEP事件出现的可能;SEP和LEP事件多出现在夜间,而PEP事件在7—12时更易形成降雨峰值,对居民紧急避险和内涝应急响应造成更高潜在风险;在统计年限内,数据精度差异对降水量和降雨频率趋势预测结果的影响并不显著,但会使得降雨历时预测不确定性增加,降雨特征指标突变年份产生“跳跃”;PEP事件的降水量、降雨频率、降雨历时和降雨集中度受数据精度影响较小。 展开更多
关键词 极端降雨事件 多重精度降雨数据 Kruskal-Wallis检验 Sen’s斜率法 MANN-KENDALL检验 有序聚类法 北京市
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基于变权和模糊灰色聚类的地铁信号电源健康状态评估
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作者 张亚东 曾玲 +2 位作者 左飞 江磊 郭进 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第6期2847-2858,共12页
针对地铁信号电源系统健康状态评估存在主观性强、实时性差、准确度低等问题,结合地铁信号电源系统在线监测数据,提出一种基于劣化度变权与模糊灰色聚类的健康状态综合评估方法。首先,结合地铁信号电源系统的结构组成,考虑电源设备输出... 针对地铁信号电源系统健康状态评估存在主观性强、实时性差、准确度低等问题,结合地铁信号电源系统在线监测数据,提出一种基于劣化度变权与模糊灰色聚类的健康状态综合评估方法。首先,结合地铁信号电源系统的结构组成,考虑电源设备输出/输入的关键参数,构建地铁信号电源系统的健康状态分层评估指标体系;其次,运用标度拓展法和熵权法分别确定指标层下2级指标的主、客观权重,通过最小偏差法对主客观权重进行组合赋权,再结合监测数据的劣化度,最终得到2级指标的变权重;然后,将地铁信号电源系统的健康状态划分为4个等级,利用灰色聚类中的白化权函数作为隶属度函数,结合2级指标的变权重,计算得到指标层1级指标的健康状态;接着,由指标层1级指标的聚类系数构建准则层健康状态模糊评判矩阵,结合1级指标权重,得到准则层健康状态;最后,结合准则层聚类系数与权重,运用模糊综合评判法评估地铁信号电源系统的健康状态,以成都地铁3号线某车站的信号电源监测数据进行方法验证。结果表明,该方法可以基于在线监测数据,综合考虑健康状态评估的模糊性和不确定性,以3级评估的方式动态评估地铁信号电源系统、准则层和指标层各指标的健康状态;评估结果显示UPS与蓄电池分别处于严重和较差状态,与报警结果相符,且根据本方法可以追溯到故障来源于UPS下属输入指标的旁路输入X相电压、旁路频率,输出指标的输出负载百分比以及模块中的逆变器,实现了故障的精准定位。研究成果可为地铁信号电源系统的健康管理与智慧运维提供科学支撑。 展开更多
关键词 地铁信号电源系统 健康状态 评估指标体系 组合赋权法 变权重 模糊灰色聚类
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基于机器视觉的电池模组极柱焊接缺陷检测
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作者 陈甦欣 姚俊杰 赵毅 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第5期136-139,144,共5页
为解决电池模组极柱焊接缺陷检测精度低、效率低的问题,提出了一种基于机器视觉的焊接缺陷检测算法。首先,对采集图像进行预处理操作;其次,通过组件筛选结合改进的Canny算法获取目标区域的无干扰边缘轮廓,为了改善拟合干扰现象,利用基... 为解决电池模组极柱焊接缺陷检测精度低、效率低的问题,提出了一种基于机器视觉的焊接缺陷检测算法。首先,对采集图像进行预处理操作;其次,通过组件筛选结合改进的Canny算法获取目标区域的无干扰边缘轮廓,为了改善拟合干扰现象,利用基于密度的聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法对焊接区域的内外圆边缘点集进行分离;然后,采用改进的最小二乘法对内外圆点集分别进行拟合得到精准的焊接区域;最后,以焊接区域内外圆的面积差和同心度来检测焊接面积缺陷和焊偏,通过双向扫面检测法进行焊接区域灰度值遍历,根据对应的灰度值范围和区域大小来检测焊穿和炸点缺陷。实验表明,该算法能够精确拟合焊接区域并准确识别出焊接缺陷,具有较高的检测精度和效率,能够满足工业生产需求。 展开更多
关键词 机器视觉 聚类 最小二乘法 圆拟合 缺陷检测
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高山峡谷地区隧道洞口适宜性评价与应用研究
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作者 刘伟 许广春 +1 位作者 石崎材 宋树宝 《铁道工程学报》 北大核心 2025年第3期60-64,74,共6页
研究目的:青藏高原高山峡谷地区隧道洞口选址面临着极为复杂的地质和环境挑战,需规避不良地质灾害和洪水位,选择围岩稳定的位置,并考虑施工难度,以降低工程风险及成本。本文基于现场地质勘察、无人机测绘等综合勘察技术,结合模糊综合评... 研究目的:青藏高原高山峡谷地区隧道洞口选址面临着极为复杂的地质和环境挑战,需规避不良地质灾害和洪水位,选择围岩稳定的位置,并考虑施工难度,以降低工程风险及成本。本文基于现场地质勘察、无人机测绘等综合勘察技术,结合模糊综合评判法和修正灰色聚类分析法构建隧道洞口选址综合评价方法,利用量化评价方法为隧道洞口的选址提供科学依据。研究结论:(1)考虑岩性、坡度、坡面走向、高程、与山脊线距离、仰坡危岩体规模、与断层距离、与现有公路距离、与对岸相应位置间最短距离9个指标建立评价体系;(2)结合现场地质勘察、专家系统和洞口适宜性定量评价建立隧道洞口选址综合评价方法;(3)相较于单一方法,综合考虑模糊综合评判法和修正灰色聚类分析法的隧道洞口选址评价方法更能反映实际工程特征,提出切实可行的洞口选址建议;(4)本研究成果可应用于山区公路隧道建设。 展开更多
关键词 隧道洞口选址 适宜性评价 模糊综合评判法 修正灰色聚类分析法
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基于Hausdorff距离和改进密度峰值聚类的谐波责任划分方法
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作者 李永刚 潘建铭 +2 位作者 刘淇玉 吴滨源 甘景福 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期1-12,共12页
系统谐波阻抗变化及背景谐波电压变化均会影响谐波责任划分结果准确性,同时背景谐波电压波动亦对其产生较大影响,尚无统一方法同时解决上述问题。对此,提出一种基于Hausdorff距离和改进密度峰值聚类的谐波责任划分方法。首先,采用Hausdo... 系统谐波阻抗变化及背景谐波电压变化均会影响谐波责任划分结果准确性,同时背景谐波电压波动亦对其产生较大影响,尚无统一方法同时解决上述问题。对此,提出一种基于Hausdorff距离和改进密度峰值聚类的谐波责任划分方法。首先,采用Hausdorff距离算法筛选稳定数据段,计算等效系统谐波阻抗和等效背景谐波电压;然后,将等效参数和采样数据分别聚类,根据类簇配对法对等效参数类簇与采样数据类簇配对,确定运行场景,对多个运行场景下的谐波责任进行划分;最后,建立典型三馈线模型进行算例分析,验证所提方法的有效性和准确性。结果表明,所提方法既分别适用于解决系统谐波阻抗变化及背景谐波电压变化问题,又减小了背景谐波电压波动影响,提高了谐波责任划分结果的准确性。 展开更多
关键词 谐波责任划分 背景谐波电压 系统谐波阻抗 类簇配对法 运行场景
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面向低轨卫星通信网络的联邦深度强化学习智能路由方法
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作者 李学华 廖海龙 +1 位作者 张贤 周家恩 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2652-2664,共13页
低轨卫星通信网络拓扑结构动态变化,传统地面网络路由方法难以直接适用,同时由于卫星星载资源受限,基于人工智能的路由方法通常学习效率较低,而协同训练需要数据共享和传输,难度大且存在数据安全风险。为此,针对上述挑战,该文提出一种... 低轨卫星通信网络拓扑结构动态变化,传统地面网络路由方法难以直接适用,同时由于卫星星载资源受限,基于人工智能的路由方法通常学习效率较低,而协同训练需要数据共享和传输,难度大且存在数据安全风险。为此,针对上述挑战,该文提出一种基于卫星分簇的多智能体联邦深度强化学习路由方法。首先,设计了结合网络拓扑、通信和能耗的低轨卫星通信网络路由模型;然后,基于每颗卫星的平均连接度将星座节点划分为多个簇,在簇内采用联邦深度强化学习框架,通过簇内卫星协同共享模型参数,共同训练对应簇内的全局模型,以最大化网络能量效率。最后,仿真结果表明,该文所设计方法对比Sarsa、MAD2QN和REINFORCE 3种基准方法,网络平均吞吐量分别提高83.7%,19.8%和14.1%;数据包平均跳数分别减少25.0%,18.9%和9.1%;网络能量效率分别提升55.6%,42.9%和45.8%。 展开更多
关键词 低轨卫星通信 路由方法 卫星分簇 联邦深度强化学习 能量效率
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基于字符串相似度的URL聚类方法研究
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作者 刘翼 田亮亮 +2 位作者 高明 李凯茵 叶倩 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期84-88,共5页
内容分发网络(CDN)被用于解决网络访问负荷过载的问题。然而,同一网络服务可能包含多个域名,导致网页主题分类结果精确度和检索效率降低。文中提出一种基于字符串相似度算法的URL聚类方法,首先,获取校园网络7×24 h的真实流量数据,... 内容分发网络(CDN)被用于解决网络访问负荷过载的问题。然而,同一网络服务可能包含多个域名,导致网页主题分类结果精确度和检索效率降低。文中提出一种基于字符串相似度算法的URL聚类方法,首先,获取校园网络7×24 h的真实流量数据,利用协议分析抽取特征信息,转化为数据集;其次,进行数据清洗与处理,去除缺省字段和错误字段,将相同数据条目集成;最后,采用字符串相似度算法计算URL之间的距离作为聚类算法的特征,并采用K-means聚类算法划分相似URL,达到将多个不同域名分类到相同网络服务的目的。实验通过对5种不同方法进行比较发现,Levenshtein算法的平均轮廓系数达到了91.4%,较其他方法平均提高12%,能够有效应对精确度降低和检索效率低下的问题。 展开更多
关键词 数据聚类 字符串相似度 轮廓系数法 协议分析 K-MEANS URL CDN Levenshtein算法
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基于有序聚类的分时段停站时分标尺优化
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作者 张琦 葛健豪 陈蕴祺 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第8期3436-3447,共12页
为实现城市轨道交通列车停站时分的精细化管理,提升线路的整体运能和服务水平,构建一种基于乘客上下车需求分析的停站时分精细化管理机制,以乘客服务需求为导向,动态调整停站时分,以确保城市轨道交通系统的高效、安全与可持续发展。为... 为实现城市轨道交通列车停站时分的精细化管理,提升线路的整体运能和服务水平,构建一种基于乘客上下车需求分析的停站时分精细化管理机制,以乘客服务需求为导向,动态调整停站时分,以确保城市轨道交通系统的高效、安全与可持续发展。为保证所提出管理机制在不同类型车站的泛用性,围绕高峰车门理论,首先依据现场调研数据,建立基于分段线性拟合模型的考虑上下车总人数、列车满载率与高峰车门系数的分段乘客乘降时间计算公式,然后结合列车设备动作时间与司机作业时间,得到列车停站时分需求。鉴于过度灵活的列车停站时分需求在实际列车运行图编制过程中所面临的实施难度,采用改进的有序样本聚类技术,设计考虑最小分段时长、分段差异性等现场实际约束的列车停站时分标尺精细化分段及计算方法,并通过时间差法及手肘法确定不同情况下的分时停站时分标尺最优分段数,以确保在精细化识别乘客需求的同时能够具备充分的现场可实施性。最后,以上海地铁13号线为实证案例,验证了该优化方法的有效性。结果显示,相比目前实际采用的停站时分标尺,从车站层面,优化后的停站时分方案能更好地识别停站时分需求的变化,平均误差降低约2 s;从运行图层面,优化后的停站时分能够在确保安全的情况下,更好地节约运力资源,列车平均旅行时间至少节约1 min,高峰时期运力资源可提升约2%。研究结果为城市轨道交通列车停站时分标尺的精细化管理提供了理论依据与技术支撑。 展开更多
关键词 城市轨道交通 停站时分 乘客乘降 有序样本聚类 最优划分方法
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基于主成分及聚类分析的甘蔗汁品质综合评价 被引量:1
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作者 李先丽 李虹琳 +4 位作者 鄢正美 鲁泽 娄红波 何丽莲 李富生 《食品工业科技》 北大核心 2025年第17期325-334,共10页
为建立一种适宜的甘蔗汁品质评价方法,本研究以14个甘蔗品种甘蔗汁为研究对象,选取14项品质指标进行测定,通过主成分分析结合相关性分析、描述性统计分析的方法筛选影响甘蔗汁品质的核心评价指标,基于熵权法对核心指标赋予权重,并建立... 为建立一种适宜的甘蔗汁品质评价方法,本研究以14个甘蔗品种甘蔗汁为研究对象,选取14项品质指标进行测定,通过主成分分析结合相关性分析、描述性统计分析的方法筛选影响甘蔗汁品质的核心评价指标,基于熵权法对核心指标赋予权重,并建立灰色关联度评价模型。结果表明,不同品种甘蔗汁多项指标存在显著差异(P<0.05),且多个指标间存在显著相关性(P<0.05),主成分分析确立了可滴定酸、果糖、蔗糖、蛋白质、可溶性固形物、多酚为核心指标,熵权法计算核心指标的权重分别为14.17%、14.45%、17.23%、18.17%、16.36%、19.63%。灰色关联度分析结果表明,‘桂糖11’‘滇蔗01-106’和‘滇蔗02-38’综合品质列前三位。经聚类分析将14种甘蔗汁分为3类,第一类甘蔗糖含量较高,建议用于榨糖或加工成红糖,第二类甘蔗甜度适中,适宜开发功能性饮品,第三类甘蔗口感好且风味佳,适宜榨汁鲜食,本研究结果为鲜食甘蔗优质资源筛选及品种的选育提供参考,也为各品种的综合利用提供了理论依据。 展开更多
关键词 甘蔗汁 主成分分析 熵权法 灰色关联度分析 聚类分析
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面向定性与定量指标的轻量化高空飞艇效能评估方法 被引量:1
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作者 袁彰求 杨朝旭 荣海军 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第3期817-826,共10页
高空飞艇具有驻空时间长、能源消耗低等优点,在面对信息监测和长期通信方面有很高的应用价值。综合考虑飞艇平台与载荷在指标上的耦合关系,提出一种面向定性与定量指标的轻量化高空飞艇效能评估方法。首先,运用模糊综合评估法将无法直... 高空飞艇具有驻空时间长、能源消耗低等优点,在面对信息监测和长期通信方面有很高的应用价值。综合考虑飞艇平台与载荷在指标上的耦合关系,提出一种面向定性与定量指标的轻量化高空飞艇效能评估方法。首先,运用模糊综合评估法将无法直接用于数据分析的定性指标转化为定量指标,实现多类型指标的完全量化。其次,通过基于模糊C均值聚类的最大信息系数相关性分析选择与关注指标相关的指标,构建轻量评估体系。再次,提出专家排序评价的主客观组合赋权法,基于轻量评估体系计算权重获得效能评估结果。最后,通过实例验证所提效能评估方法的有效性。所提出的轻量化高空飞艇效能评估方法可为高空飞艇的设计和优化提供数据支持,缩短研发周期、降低经济成本。 展开更多
关键词 效能评估 模糊综合评估法 模糊C均值聚类 最大信息系数 组合赋权法
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