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基于加权熵与秃鹰-天鹰混合优化FCM的桥梁裂缝提取 认领 引用 被引量：3
1
作者 温夏露 黄鹤 +1 位作者 王会峰 高涛 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期751-761,共11页
针对传统聚类算法处理桥梁裂缝提取问题时,由于阴影和光线不均匀导致识别精度低、易丢失特征信息,提出了一种基于混合秃鹰-天鹰优化器(HBAO)交叉迭代改进模糊C-均值(FCM)聚类的桥梁裂缝提取方法.首先,引入耦合混沌映射初始化,并融合折... 针对传统聚类算法处理桥梁裂缝提取问题时,由于阴影和光线不均匀导致识别精度低、易丢失特征信息,提出了一种基于混合秃鹰-天鹰优化器(HBAO)交叉迭代改进模糊C-均值(FCM)聚类的桥梁裂缝提取方法.首先,引入耦合混沌映射初始化,并融合折射学习思路,增加了种群多样性;其次,为增强秃鹰算法全局搜索阶段的性能,将该阶段替换为天鹰优化的扩展和缩小搜索策略,显著提升了秃鹰算法的收敛趋势和全局寻优能力,提高了FCM寻找最优聚类中心的成功率;然后,利用HBAO与加权熵法对FCM聚类算法进行联合优化,提高鲁棒性的同时还增强了搜索精度,获得较好的聚类结果;最后,在加州大学欧文分校(UCI)标准数据集上与6种对比算法进行聚类性能评估实验,验证了本文算法综合性能优越.进一步地,在4种不同裂缝形态上测试该算法的性能,结果表明,相比于其他同类算法,所提算法的裂缝提取效果最优. 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类 秃鹰搜索算法 桥梁裂缝提取 信息熵
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基于多数据流并行传输的C-V2X资源调度协议的优化及性能分析 认领 引用 被引量：2
2
作者 窦祖芳 王亚龙 +2 位作者 葛磊蛟 杨乔礼 李泰国 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期376-387,477,共12页
车联网通信技术通过支持并行数据流的方式,有效提升了服务质量(QoS)。然而,现有C-V2X技术在传输过程中未能充分考虑多数据流特征的差异性,导致通信资源调度不均衡及严重浪费。因此,本文首先提出基于多数据流并行的S-SPS资源调度协议,依... 车联网通信技术通过支持并行数据流的方式,有效提升了服务质量(QoS)。然而,现有C-V2X技术在传输过程中未能充分考虑多数据流特征的差异性,导致通信资源调度不均衡及严重浪费。因此,本文首先提出基于多数据流并行的S-SPS资源调度协议,依据各类数据流生成频率及服务需求优化资源重选计数器(RC)窗口参数,旨在提高系统资源利用率并降低碰撞概率;其次,对所提协议建立离散时间马尔可夫链(DTMC)模型,获得平均时延、冲突概率和平均信道利用率等系统性能指标,并通过多目标模型优化RC窗口参数,实现系统时延和利用率的均衡;最后,通过数值仿真分析并验证该协议。仿真结果表明,与现有协议相比,所提协议在单流和多流传输时均能获得更低的平均时延、更高的信道利用率和吞吐量。 展开更多
关键词 C-V2X Mode 4 S-SPS算法 多优先级数据流 离散时间马尔可夫链
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基于WOA-BP-LSTM自编码器的CFRP薄壁C柱轴压响应预测 认领 引用 被引量：1
3
作者 牟浩蕾 张贾 +1 位作者 冯振宇 白春玉 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期112-124,共13页
针对航空器货舱下部碳纤维增强复合材料(CFRP)薄壁C柱在准静态轴压下的力-位移响应预测问题,提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)、反向传播(BP)神经网络和长短期记忆(LSTM)自编码器的智能预测模型(WOA-BPLSTM自编码器模型)。通过CFRP薄壁... 针对航空器货舱下部碳纤维增强复合材料(CFRP)薄壁C柱在准静态轴压下的力-位移响应预测问题,提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)、反向传播(BP)神经网络和长短期记忆(LSTM)自编码器的智能预测模型(WOA-BPLSTM自编码器模型)。通过CFRP薄壁C柱准静态轴压试验验证了有限元模型可靠性,其轴压响应评价指标误差均小于10%,基于该模型构建了包含700组变截面几何参数的力-位移响应数据集。采用LSTM自编码器实现力-位移响应特征降维与重建,随后采用BP神经网络对力-位移响应进行预测,并采用WOA进行神经网络参数优化。结果表明,LSTM自编码器实现了力-位移响应的高精度重建,测试集初始峰值压溃力和能量吸收的重建误差均小于3%,80%样本误差小于1%;优化后预测模型的力-位移响应预测精度显著提升,测试集平均绝对误差(MAE)降低17.55%,均方误差(MSE)降低31.77%,均方根误差(RMSE)降低17.47%,初始峰值压溃力和能量吸收的预测误差均小于8%,80%样本误差小于5%。该智能预测模型实现了变截面CFRP薄壁C柱轴压响应的快速精准预测并降低了计算成本,为其轴压响应研究提供了一种高效的参数-性能映射工具。 展开更多
关键词 CFRP薄壁C柱 轴压响应 LSTM自编码器 鲸鱼优化算法 BP神经网络
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考虑天气耦合相似日的短期光伏功率预测 认领 引用 被引量：1
4
作者 逯静 杨源浩 +1 位作者 汪中宏 王瑞 《发电技术》 CSCD 2026年第1期53-64,共12页
【目的】为充分利用历史信息,最大限度地优化模型效果,提高光伏功率预测精度,提出了一种考虑天气耦合相似日的短期光伏功率预测方法。【方法】首先,利用模糊C均值聚类将数据集划分为不同天气类型,根据待测日对每个天气类型的隶属度和特... 【目的】为充分利用历史信息,最大限度地优化模型效果,提高光伏功率预测精度,提出了一种考虑天气耦合相似日的短期光伏功率预测方法。【方法】首先,利用模糊C均值聚类将数据集划分为不同天气类型,根据待测日对每个天气类型的隶属度和特征选择计算关联度权重因子,结合灰色关联分析计算历史日的相似度并筛选具有天气耦合的相似日集,通过变分模态分解将相似日集分解为不同频率的模态分量,实现进一步去噪。其次,为充分发挥模型非线性拟合能力,运用红尾鹰算法(red-tailed hawk algorithm,RTHA)对双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络模型进行超参数寻优,并构建RTHA-Bi LSTM模型对各个模态分量进行预测。最后,以我国江苏某电厂的实际数据为例进行仿真实验,验证所提方法的有效性。【结果】在晴天、多云和雨天场景下,与无相似日方法相比,所提方法在单一模型和组合模型中均方根误差分别降低了9.1%、6.1%、2.9%和11.1%、6.5%、13.9%。【结论】所提方法可有效提升光伏功率预测精度,具有较好的鲁棒性和较强的预测能力,能较好地应对不同场景下的预测任务。 展开更多
关键词 光伏(PV)发电 功率预测 模糊C均值聚类 灰色关联分析 相似日 红尾鹰算法
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Investigation on the interaction of dispersed and elongated bubbles based on laser-induced fluorescence 认领 引用
5
作者 Ting XUE Ruini SHI +1 位作者 Haixia WANG Yan WU 《Optoelectronics Letters》 EI 2026年第2期124-128,共5页
The purpose of this paper is to investigate the interaction between dispersed and elongated bubbles in horizontal slug flow utilizing the laser-induced fluorescence method. A segmentation method based on the fuzzy C-m... The purpose of this paper is to investigate the interaction between dispersed and elongated bubbles in horizontal slug flow utilizing the laser-induced fluorescence method. A segmentation method based on the fuzzy C-mean(FCM) algorithm is proposed to effectively separate elongated bubbles from the liquid phase, and an extreme value extraction method is developed to calculate the number of dispersed bubbles in front of the nose of elongated bubbles. Moreover, the velocity offsets of elongated bubbles with and without dispersed bubbles are calculated separately based on contour extraction. In addition, the effects of dispersed bubbles on the fluctuating offsets of the nose tip position and velocity of elongated bubbles are statistically investigated under different flow velocities. The experimental results show that the increase of the gas-liquid flow velocity exacerbates the radial deviation of the nose tip and the fluctuation of axial velocity. 展开更多
关键词 fuzzy c mean algorithm elongated bubbles laser induced fluorescence segmentation method dispersed elongated bubbles horizontal slug flow dispersed bubbles extreme value extraction method
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数字教育时代高职学校实训课堂管理系统及考核方法 认领 引用
6
作者 何姣 王伟 +2 位作者 王晋陶 许红艳 霍亮 《机电工程技术》 2026年第8期32-37,117,共6页
以数字技术促进教育教学的改革与创新,是推动我国教育现代化的重要力量,在数字化教育背景下,高职学校实训课堂管理系统与实训课堂考核方法成为探讨的重要话题之一。一款嵌入式平台下的实训课堂管理系统,能够辅助教师高效的进行实训课堂... 以数字技术促进教育教学的改革与创新,是推动我国教育现代化的重要力量,在数字化教育背景下,高职学校实训课堂管理系统与实训课堂考核方法成为探讨的重要话题之一。一款嵌入式平台下的实训课堂管理系统,能够辅助教师高效的进行实训课堂管理。实训课堂管理系统采用教师机与学生机互联的嵌入式系统为最小系统,嵌入式设备硬件平台使用ITOP 4412嵌入式开发平台、三星Exynos 4412微处理器芯片,在平台上移植Android操作系统,采用Android studio开发平台开发应用程序完成系统的软硬件配置。考核方法依据教学历史数据,基于决策树C4.5算法计算实训课堂各属性数据的信息熵及信息增益率,对信息增益率高于平均值的各属性由大到小进行排序,画出实训任务分类分派模型及实训指导权模型。基于此构造的实训考核模型,综合了实训课堂的任务复杂度、实训指导、实训教师评分等因素,给出一种学生实训课堂综合考核方法。实践证明,《电工电子技术》课程在连续5年使用此模型及考核方法后,学生平均准确率等各项指标稳步提升,尤其是2019年,相比2018年,自动化学生《电工电子技术》的实训考核综评优秀率提升55.4%。实训课堂管理系统及考核方法具有操作简单、理论性强、效率高、切实可行等优点。 展开更多
关键词 课堂管理 决策树C4.5 信息增益率 考核方法
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基于种群扰动遗传算法的多任务航天测控站资源池调度方法 认领 引用
7
作者 刘柳 张聪 +2 位作者 吴帆 刘田 李晶晶 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期361-373,共13页
现代航天测控地面站面临着测控业务种类的多样化和资源需求急剧增加的双重挑战。传统地面站基带处理资源池因其编排相对固化、缺乏灵活性,导致资源利用率和系统性能受到限制。针对上述问题,提出了一种基于种群扰动遗传算法的动态资源调... 现代航天测控地面站面临着测控业务种类的多样化和资源需求急剧增加的双重挑战。传统地面站基带处理资源池因其编排相对固化、缺乏灵活性,导致资源利用率和系统性能受到限制。针对上述问题,提出了一种基于种群扰动遗传算法的动态资源调度策略。该算法通过引入全局组合编码方式、精英个体保留策略、群体扰动机制、非传统的多次随机部分交叉以及单点变异与两点变异并行的变异操作,增加了调度灵活性和响应速度。通过系列仿真实验验证,结果表明,相较于传统算法,提出的基于种群扰动遗传算法能快速实现基带处理资源的动态分配,在任务处理效率上取得了显著改进,尤其在处理高负载的任务时表现优异,有效提升了地面站资源的利用率和操作效率。 展开更多
关键词 航天测控地面站 任务调度 动态调度 遗传算法
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分布式无线传感器网络全局信任攻击快速识别方法 认领 引用
8
作者 肖文红 金双 +1 位作者 杜选 陈双喜 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期918-925,共8页
分布式无线传感器网络(DWSNs)拓扑动态变化易导致噪声敏感性问题,使得分簇结果交叉引发属性采集时间戳错位偏差,造成信任度时效性失真而误判正常节点为恶意攻击节点。因此,展开分布式无线传感器网络全局信任攻击快速识别方法研究。利用... 分布式无线传感器网络(DWSNs)拓扑动态变化易导致噪声敏感性问题,使得分簇结果交叉引发属性采集时间戳错位偏差,造成信任度时效性失真而误判正常节点为恶意攻击节点。因此,展开分布式无线传感器网络全局信任攻击快速识别方法研究。利用稀疏性约束条件优化模糊C均值算法,以适应网络拓扑动态变化的噪声影响,避免分簇结果交叉重叠。基于分簇结果,利用卡尔曼滤波算法消除网络节点的时间偏差;计算出节点间的相互信任度,完成网络节点的全局信任度评估,确保信任度时效性不失真,将全局信任评估结果与阈值比较,进而实现全局信任攻击快速识别。结果表明,所提方法下存活节点数量始终接近100,攻击识别整体耗时最高仅为6.2 s,具有较好的攻击识别性能。 展开更多
关键词 传感器网络 攻击快速识别 稀疏性约束条件 模糊C均值算法 卡尔曼滤波算法
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CRP/ALB比值联合ROMA指数对晚期高级别浆液性卵巢癌患者生存的预测效能 认领 引用 被引量：1
9
作者 刘晨曦 唐婷 陈观香 《中国妇产科临床杂志》 CSCD 北大核心 2026年第3期250-253,共4页
目的探讨C反应蛋白(CRP)/白蛋白(Alb)比值(CAR)联合卵巢恶性肿瘤风险算法(ROMA)指数对晚期高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)患者的生存预测效能。方法选取2019年1月至2023年11月赣州市人民医院收治的晚期HGSOC患者68例,计算CAR及ROMA指数,根... 目的探讨C反应蛋白(CRP)/白蛋白(Alb)比值(CAR)联合卵巢恶性肿瘤风险算法(ROMA)指数对晚期高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)患者的生存预测效能。方法选取2019年1月至2023年11月赣州市人民医院收治的晚期HGSOC患者68例,计算CAR及ROMA指数,根据平均值分为低CAR组、高CAR组和低ROMA指数组、高ROMA指数组。对患者进行为期1年的随访,绘制ROC曲线分析CAR联合ROMA指数对患者的生存预测效能。结果高CAR组和低CAR组在FIGO分期、淋巴结转移、诊断时血清CA125水平方面存在差异(P<0.05),高ROMA指数组和低ROMA指数组在月经状态、FIGO分期、淋巴结转移和诊断时血清CA125水平方面存在差异(P<0.05)。随访1年,50例(73.53%)患者存活。高CAR组生存率低于低CAR组(P<0.05);高ROMA指数组生存率低于低ROMA指数组(P<0.05)。死亡组CAR、ROMA指数均高于存活组,且两组在FIGO分期、淋巴结转移和诊断时血清CA125水平方面存在差异(P<0.05)。CAR、ROMA指数、FIGO分期、淋巴结转移及诊断时血清CA125水平均是影响晚期HGSOC患者生存的独立危险因素(P<0.05)。CAR、ROMA指数及二者联合预测晚期HGSOC患者生存的AUC分别为0.806、0.819、0.920。结论治疗前高CAR和高ROMA指数是影响晚期HGSOC患者生存的独立危险因素,二者联合对患者1年生存期有较高的预测价值。 展开更多
关键词 高级别浆液性卵巢癌 C反应蛋白/白蛋白比值 卵巢恶性肿瘤风险算法指数 生存分析 预测效能
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基于H-C方法的地震发震断层快速识别——以2017年12月19日辽宁海城M4.4地震为例 认领 引用
10
作者 戴盈磊 张文静 +2 位作者 惠杨 王承伟 程应伟 《华南地震》 2026年第1期33-42,共10页
应用“先粗后细”的网格划分方案和CAP方法反演2017年12月19日辽宁海城M4.4地震震源机制解。基于震源—质心(H-C)方法快速测定其发震断层面。利用改进的DBSCAN算法自动识别海城、岫岩地区主要断层的几何参数,并结合该地区构造应力场给... 应用“先粗后细”的网格划分方案和CAP方法反演2017年12月19日辽宁海城M4.4地震震源机制解。基于震源—质心(H-C)方法快速测定其发震断层面。利用改进的DBSCAN算法自动识别海城、岫岩地区主要断层的几何参数,并结合该地区构造应力场给出它们的滑动性质。结果表明:海城M4.4地震最优质心位置为(40.4672°N,123.1494°E)。震源机制解走向288°,标准差5.80°,倾角81°,标准差5.69°,滑动角-13°,标准差5.71°,矩震级MW4.34,质心深度11 km,标准差0.38 km。联合P波初动解走向34.10°,倾角67.48°,滑动角-159.64°,及其他学者的资料得到该地震震源机制中心解为走向287.51°,倾角78.66°,滑动角-22.90°。以各机构给出的震源参数和不同震源机制进行的全部25次快速识别检验均显示震源机制解NWW走向的节面II是本次海城M4.4地震的主断层面。自动识别得到3个走滑断层和1个正断层。其中断层A和断层C分别是1975年海城MS7.3地震和1999年岫岩MS5.4地震的发震构造,断层B和断层D的参数特征也与前人的认识相符。 展开更多
关键词 海城M4.4地震 H-C方法 CAP方法 震源机制解 发震断层 改进的DBSCAN
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全局数据驱动的模糊聚类有效性评价指标 认领 引用
11
作者 唐益明 刘子龙 高健玮 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2026年第3期598-616,共19页
现有模糊聚类有效性指标(cluster validity index,CVI)在处理具有噪声干扰以及簇规模差异较大的数据集时,往往难以保持准确的评估性能。为此,本文提出了一个全局数据驱动指标(global data driven index,GDD),该指标针对聚类结果中各簇... 现有模糊聚类有效性指标(cluster validity index,CVI)在处理具有噪声干扰以及簇规模差异较大的数据集时,往往难以保持准确的评估性能。为此,本文提出了一个全局数据驱动指标(global data driven index,GDD),该指标针对聚类结果中各簇规模的差异,设计了一套针对簇内紧致度与簇间分离度的基于簇规模的加权机制,以此来应对该差异对指标结果的影响。GDD指标设计时采用簇内紧致度与簇间分离度比值的形式,对于可能会出现的CVI结果根据聚类结果数目单调递增的情况进行遏制;在考虑模糊隶属度的簇内点的平均距离的基础上,基于不同规模的簇占数据集中的比重不同,对于较大的簇给予其更高的权重,在计算单个簇内紧致度的基础上引入了该簇样本数占总样本的比值,该加权机制将直接影响该簇紧致度结果对于加和过后的总紧致度的贡献,从而构建了更客观的簇内紧致度的表达;综合考虑了所有类中心之间的均值与不同规模的簇占数据集的比重,对于较大的簇给予更高的权重,在计算每个聚类中心到聚类中心均值的距离的基础上加入了该簇样本数占总样本的比值,从而锚定了上述距离结果占所有簇加和的距离结果的比重,这种加权机制构建了更合理的簇间分离度的表达。实验结果显示,GDD能够很好地适应各种模糊聚类算法,而且在面对复杂结构和噪声时表现出较强的鲁棒性。本文提出的GDD指标可以在复杂结构与噪声环境下较好地完成对各类模糊聚类算法的评价。 展开更多
关键词 聚类算法 模糊聚类 聚类有效性指标 模糊C均值算法 加权紧致度 加权分离度 鲁棒性 抗噪声
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计及源荷时序特性的配电网节能降碳改造方案潜力评估方法 认领 引用
12
作者 杨帆 叶其革 +1 位作者 李文娟 乐健 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期238-247,共10页
研究配电网节能降碳改造方案,并开展方案综合潜力评估方法的研究,可为配电网低碳高效运行提供新的技术方法,并进一步提高方法的技术经济性。考虑到含分布式电源配电网的电源出力及负荷功率的不确定性,利用模糊C均值聚类算法提取典型时... 研究配电网节能降碳改造方案,并开展方案综合潜力评估方法的研究,可为配电网低碳高效运行提供新的技术方法,并进一步提高方法的技术经济性。考虑到含分布式电源配电网的电源出力及负荷功率的不确定性,利用模糊C均值聚类算法提取典型时序场景,建立计及低碳效益的无功补偿与扩大线径协调改造优化模型,以节能环保、投资效益、安全稳定为目标建立配电网综合潜力评估指标体系,提出基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)-改进熵权法组合赋权的评估方法,在多典型场景下对配电网节能降碳改造方案进行分析优选。在IEEE-69节点配电网中应用该方法的结果表明,协调改造方法可实现配电网进一步节能降碳优化运行,综合潜力评估方法可有效提高节能降碳改造方案的技术经济性。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类算法 分布式电源 节能降碳优化 节能潜力评估 组合赋权法
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深度学习下多视图激光聚类图像特征散度分割 认领 引用
13
作者 任亚丹 黄燕 张燕 《激光杂志》 CAS 北大核心 2026年第1期180-185,共6页
为提高多视图激光图像分割准确性,提出深度学习下多视图激光聚类图像特征散度分割方法。利用深度学习以及下采样函数挖掘多视图激光图像各像素点特征,捕捉图像中的关键信息,提高特征散度分割的准确性,选用模糊C均值算法建立图像聚类特... 为提高多视图激光图像分割准确性,提出深度学习下多视图激光聚类图像特征散度分割方法。利用深度学习以及下采样函数挖掘多视图激光图像各像素点特征,捕捉图像中的关键信息,提高特征散度分割的准确性,选用模糊C均值算法建立图像聚类特征散度分割数学模型,通过拉格朗日数函数确定图像聚类特征散度分割目标函数方程,采用特征散度度量任意两个像素点间特征差异性,依据Xie-Beni指数确定模型初始聚类中心点数量,模型经过迭代运算将特征相似分割成一类,完成图像分割任务。实验结果表明,所提方法图像分割区域与实际一致,且分割的IoU值大。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 多视图激光图像 模糊C均值算法 特征散度 Xie-Beni指数
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基于改进动麦优化模糊C-均值的WSN分簇信誉路由算法 认领 引用
14
作者 韩冰青 温锦笑 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2026年第1期240-246,共7页
针对无线传感器网络中分簇不均、节点能耗高及路由安全性低等问题,提出一种基于改进动麦优化模糊C-means的WSN分簇信誉路由算法(IFCAOR)。首先利用改进的动麦算法优化模糊C-means算法的初始聚类中心,提高网络分簇效果。其次,在簇首选举... 针对无线传感器网络中分簇不均、节点能耗高及路由安全性低等问题,提出一种基于改进动麦优化模糊C-means的WSN分簇信誉路由算法(IFCAOR)。首先利用改进的动麦算法优化模糊C-means算法的初始聚类中心,提高网络分簇效果。其次,在簇首选举阶段,综合节点能量、距离等因素,动态选择簇首,实现负载均衡。最后,在数据传输阶段,采用单多跳轮询机制,并结合中继节点的负载、信誉值和路径衰减等构建路由适应度函数,利用改进动麦算法规划高效安全的传输路由,降低节点能耗并提高路由安全性。仿真结果表明,IFCAOR算法的网络生命周期较LEACH、IFCRA和HMABFOA分别提升93%、49.6%和34.3%,IFCAOR算法能有效平衡网络负载,延长网络生命周期。 展开更多
关键词 无线传感器网络 模糊C-均值 动麦优化算法 分簇路由 能耗均衡
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融入类全局距离和信息熵的模糊聚类图像分割 认领 引用
15
作者 朱占龙 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期131-137,共7页
针对模糊C均值算法对噪声及图像灰度分布不均衡敏感的问题,提出一种融入类全局距离和信息熵的鲁棒模糊聚类图像分割算法.首先,采用自适应灰度加权滤波获取图像的滤波结果,并据此构建差分图像,从而为含噪图像及其滤波图像中的对应像素自... 针对模糊C均值算法对噪声及图像灰度分布不均衡敏感的问题,提出一种融入类全局距离和信息熵的鲁棒模糊聚类图像分割算法.首先,采用自适应灰度加权滤波获取图像的滤波结果,并据此构建差分图像,从而为含噪图像及其滤波图像中的对应像素自适应分配权重,以鲁棒地利用邻域信息.其次,构建了类全局距离表达式,其值与聚类中心邻近像素数目正相关,将该表达式融入目标函数,可弱化较大类对聚类过程的主导作用.再次,基于信息熵概念设计了类紧密度度量模型,将其引入目标函数可增强紧密度高的类的影响力,从而提升类间可分性.实验表明:与多种优秀的模糊C均值变体算法相比,所提算法在多种指标上均表现出更优的性能,并获得了更好的视觉效果. 展开更多
关键词 图像分割 模糊C均值算法 灰度分布不均衡 邻域信息 模型聚类图像
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基于等角映射的高维不平衡数据增量式降维算法 认领 引用
16
作者 任宁宁 陈曦 孙力帆 《现代电子技术》 北大核心 2026年第5期138-141,146,共4页
高维不平衡数据增量变化时,因多类别样本数目不一、特征分布不均,降维时难免过度关注多数类样本,忽视少数类样本,导致降维后少数类数据失真。为此,文中提出基于等角映射的高维不平衡数据增量式降维算法。利用模糊C-means算法将高维不平... 高维不平衡数据增量变化时,因多类别样本数目不一、特征分布不均,降维时难免过度关注多数类样本,忽视少数类样本,导致降维后少数类数据失真。为此,文中提出基于等角映射的高维不平衡数据增量式降维算法。利用模糊C-means算法将高维不平衡数据划分为不同类型数据后,使用基于时间窗口的增量数据抽取方法,抽取不同类型高维不平衡数据的增量数据。由基于等角映射的增量流形学习降维算法运算增量数据与原始数据点距离。结合距离设定权重因子,将此增量数据映射于低维空间,实现高维不平衡数据增量式降维。实验结果表明:所提算法在不同类别高维不平衡数据增量式降维中,无论是1 GB还是10 GB的新增数据量,降维后数据维度较低,数据结构和信息的保真度较高,没有出现明显失真情况。该方法是一种有效的数据降维算法,可应用于处理大规模高维不平衡数据增量式降维问题中。 展开更多
关键词 模糊C-means算法 等角映射 高维不平衡数据 增量式降维 时间窗口 增量数据抽取 流形学习 加权处理
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考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化 认领 引用 被引量：2
17
作者 崔娇 苏冀 +3 位作者 张峻诚 赵忠媛 詹凤楠 刘海信 《电测与仪表》 CSCD 北大核心 2026年第1期123-131,共9页
针对分布式光伏出力的不确定性对新型配电网合环运行产生的影响,文中提出了一种考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。考虑新型配电网合环电流的稳态约束和暂态约束,建立了新型配电网负荷均衡优化模型。在此基础上,采... 针对分布式光伏出力的不确定性对新型配电网合环运行产生的影响,文中提出了一种考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。考虑新型配电网合环电流的稳态约束和暂态约束,建立了新型配电网负荷均衡优化模型。在此基础上,采用K-means聚类对分布式光伏出力历史数据进行聚类,得到具有代表性的典型场景,同时考虑1-范数和∞-范数对置信区间的约束,建立考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。最后采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,在改进的IEEE-99节点上进行算例分析,验证了文中所提模型的有效性。 展开更多
关键词 新型配电网 合环运行 负荷均衡 分布鲁棒优化 C&CG算法
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基于SSA算法的C语言程序多核可扩展并行计算优化方法 认领 引用
18
作者 元尼东珠 《西安文理学院学报（自然科学版）》 2026年第2期49-54,共6页
C语言程序在多核可扩展并行计算过程中,增加线程数可以显著提高程序的并行度,使更多的计算任务可以同时进行.但随着线程数的增加,线程间的同步和资源竞争问题会变得更加复杂,降低并行计算效果.对此,提出基于SSA算法的C语言程序多核可扩... C语言程序在多核可扩展并行计算过程中,增加线程数可以显著提高程序的并行度,使更多的计算任务可以同时进行.但随着线程数的增加,线程间的同步和资源竞争问题会变得更加复杂,降低并行计算效果.对此,提出基于SSA算法的C语言程序多核可扩展并行计算优化方法.通过综合考虑平衡执行时间、资源利用率、负载均衡等多个方面,将C语言程序多核可扩展并行计算优化问题建模为一个多目标优化问题.对线程数、任务划分以及负载均衡等目标进行约束,保证C语言程序的并行计算性能.结合SSA算法对约束目标进行求解,通过不断调整线程分配与任务划分策略,优化C语言程序在多核环境下的并行计算结果.在实验中,对提出的方法进行了代码运行质量的检验,测试结果表明,采用提出的方法对C语言程序进行优化后,代码覆盖率在高线程条件下依然保持较高水平,具备较为理想的优化效果. 展开更多
关键词 SSA算法 C语言程序 多核可扩展 并行计算 程序优化
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基于知识图谱与改进FCM算法的电力用户数据聚类分析方法 认领 引用
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作者 黄闻而达 郑斌青 《电工技术》 2026年第1期73-75,共3页
针对电力用户数据聚类分析中存在的特征关联性弱、业务解释性差等问题,提出了一种融合知识图谱与改进FCM算法的方法。首先构建电力领域知识图谱,实现用户用电特征的语义关联建模;其次设计多目标优化策略改进FCM算法,增强聚类性能;最终... 针对电力用户数据聚类分析中存在的特征关联性弱、业务解释性差等问题,提出了一种融合知识图谱与改进FCM算法的方法。首先构建电力领域知识图谱,实现用户用电特征的语义关联建模;其次设计多目标优化策略改进FCM算法,增强聚类性能;最终建立完整的电力用户画像模型。实验结果表明,该方法在聚类精度、算法鲁棒性、业务一致性等方面均显著优于传统方法,为电力企业开展精准营销、需求响应等业务提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 知识图谱 模糊C均值算法 电力用户画像 电力大数据 智能用电分析
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融合空间纹理特征的三维模糊聚类算法 认领 引用 被引量：1
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作者 金正洋 阎少宏 +3 位作者 张艳博 姚旭龙 陶志刚 陈志远 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期134-148,共15页
传统的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法受初始聚类中心和噪声点的影响较大,且这些影响在复杂环境或是高维度空间中会被进一步放大。针对这一问题提出了一种融合空间纹理特征的三维FCM算法,旨在提取研究对象内部因组成成分分布不... 传统的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法受初始聚类中心和噪声点的影响较大,且这些影响在复杂环境或是高维度空间中会被进一步放大。针对这一问题提出了一种融合空间纹理特征的三维FCM算法,旨在提取研究对象内部因组成成分分布不均匀而形成的密度差异显著区域。首先,参考二维空间灰度共生矩阵及平面纹理特征理论,将其延拓到三维空间,用以刻画空间纹理特征;其次,利用对比度纹理特征来优选出初始聚类中心;最后,将相异性纹理特征与传统FCM算法目标函数相融合,以提高算法的抗噪能力。在裂隙提取仿真模拟实验中,本文算法的目标提取准确率达到99.39%,较传统FCM算法(准确率为65.31%)提高了34%,验证了新型算法提取研究对象内部密度差异显著区域的可行性。在实际应用中,新型算法对于人体胸部骨骼的识别与提取也表现出优越的适用性。 展开更多
关键词 图像分割 模糊C均值聚类算法 灰度共生矩阵 纹理特征 岩石裂隙 人体骨骼
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