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关键词

遗传算法 17

神经网络 6

优化 4

HY-2 3

BP算法 2

人工智能 2

人工神经网络 2

信息素 2

加速遗传算法 2

反演算法 2

算法 2

3D打印 1

A^*算法 1

ARM7 1

BG算法 1

BP神经网络 1

Backbone 1

CA-QFD方法 1

CDMA 1

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检索范围：

排序：展示方式：

Application of a Novel Fuzzy Clustering Method Based on Chaos Immune Evolutionary Algorithm for Edge

《机械工程前沿（英文）》 2006年第1卷第1期页码 85-89 doi: 10.1007/s11465-005-0023-6

摘要：

A novel fuzzy clustering method based on chaos immune evolutionary algorithm (CIEFCM) is presented to solve fuzzy edge detection problems in image processing. In CIEFCM, a tiny disturbance is added to a filial generation group using a chaos variable and the disturbance amplitude is adjusted step by step, which greatly improves the colony diversity of the immune evolution algorithm (IEA). The experimental results show that the method not only can correctly detect the fuzzy edge and exiguous edge but can evidently improve the searching efficiency of fuzzy clustering algorithm based on IEA.

关键词： disturbance amplitude disturbance diversity generation processing

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Multiobjective image recognition algorithm in the fully automatic die bonder

JIANG Kai, CHEN Hai-xia, YUAN Sen-miao

《机械工程前沿（英文）》 2006年第1卷第3期页码 313-316 doi: 10.1007/s11465-006-0026-y

摘要： It is a very important task to automatically fix the number of die in the image recognition system of a fully automatic die bonder. A multiobjective image recognition algorithm based on clustering Genetic Algorithm (GA), is proposed in this paper. In the evolutionary process of GA, a clustering method is provided that utilizes information from the template and the fitness landscape of the current population. The whole population is grouped into different niches by the clustering method. Experimental results demonstrated that the number of target images could be determined by the algorithm automatically, and multiple targets could be recognized at a time. As a result, time consumed by one image recognition is shortened, the performance of the image recognition system is improved, and the atomization of the system is fulfilled.

关键词： clustering different recognition algorithm Algorithm multiobjective

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基于连通可靠度约束的分簇算法研究

于继明,孙亚民,雷艳静,杨余旺

《中国工程科学》 2010年第12卷第9期页码 73-77

摘要：

在研究了一些分簇算法基础上，提出基于连通可靠度约束的、适合大规模随机部署的快速成簇算法。仿真表明基于连通可靠度约束的快速成簇算法得到的分簇覆盖面广、簇头分布合理、稳定性强，与最小ID分簇及优化的最大连接数分簇算法相比，得到簇头数量少，分簇更合理，各成员节点与簇头的连通可靠度好，能保证网络的稳定性与健壮性，大大减少重构开销带来的通信代价，有利于均衡网络能量消耗，延长网络生命周期。

关键词：无线自组传感器网连通可靠度分簇算法

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基于GPU的密度峰值并行聚类算法 Article

Ke-shi GE, Hua-you SU, Dong-sheng LI, Xi-cheng LU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 915-927 doi: 10.1631/FITEE.1601786

摘要：基于密度峰值的聚类方法DP （density peak）由于其新颖有效的特点而广泛应用于科学研究。然而，当确定集群中心时，DP会对每对数据点操作多次，从而导致较高的计算复杂度。在本文中，我们提出了一种基于GPU （graphics processing unit）的高效并行密度峰值算法。我们分析密度峰值聚类算法的原理来研究其计算瓶颈，并评估其并行的潜力。根据分析，我们提出了CUDA-DP （compute unified device architecture-DP），一种针对GPU架构的高效并行密度峰值聚类算法，并用CUDA实现了这种并行方法。具体来说，我们使用共享内存减少了全局内存访问量。更进一步，为了利用GPU的合并访问机制，我们将CUDA-DP程序的数据结构从AOS （array of structures）重构为SOA （structure of arrays）。另外，我们分别引入二进制搜索方法和采样方法，以避免对距离矩阵进行排序造成的计算开销。实验结果表明，与基于CPU的密度峰值实现相比，CUDA-DP可以实现超过45倍的加速。

关键词： GPU；密度峰值；聚类；并行计算

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鲁棒的极大熵聚类算法RMEC及其例外点标识

邓赵红,王士同,吴锡生,胡德文

《中国工程科学》 2004年第6卷第9期页码 38-45

摘要：

针对极大熵聚类算法MEC（maximum entropy clustering）对例外点（outliers）较敏感和不能标识例外点的缺陷，提出了一种改进的极大熵聚类算法RMEC（robust maximumentropy clustering）。

关键词：熵聚类鲁棒性例外点 ε-不敏感损失函数权重因子

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TIE算法：一种用于处理演化数据的聚类分层分类法生成技术上层算法 None

Rabia IRFAN, Sharifullah KHAN, Kashif RAJPOOT, Ali Mustafa QAMAR

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第6期页码 763-782 doi: 10.1631/FITEE.1700517

摘要：分类法可实现对大量数据的有效组织和访问。分类法是表示数据概念的一种方法，其需要通过不断演进来反映数据变化。现有分类法自动生成技术无法处理数据演化，因此，所生成的分类法不能真实反映数据。为反映数据演变，可从头对分类法进行再生，或根据数据变化随时对分类法进行增量演进。其中，前者的时间和资源成本较高。提出一种新颖的分类增量进化（TIE）算法，用于处理随时间演变的数据。TIE是一种现有聚类分层分类法生成技术的上层算法，它允许现有分类法增量地演进。在计算机领域的研究论文中对该算法进行了评估。结果表明，与从头再生分类法相比，随数据演化的分类法生成算法耗时非常短，且在单位时间下性能更佳。

关键词：分类法；聚类算法；信息科学；知识管理；机器学习

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Smart optical-fiber structure monitoring based on granular computing

Guan LU, Dakai LIANG,

《机械工程前沿（英文）》 2009年第4卷第4期页码 462-465 doi: 10.1007/s11465-009-0073-2

摘要： Using an optic fiber self-diagnosing system in health monitoring has become an important direction of smart materials and structure research. The buried optic fiber sensor can be used to test the parameters of the composite material. The granular computing method can reach the requirement of damage detection by analyzing digital signals and character signals of the smart structure at the same time. The paper investigates an optic fiber smart layer and presents a method for realizing optic fiber smart structure monitoring and damage detection by using granular computing. After the analysis, it is presumed that optic fiber smart structure monitoring based on granular computation can identify the damage from complex signals.

关键词： smart material and structure GrC optical fiber sensor rough set clustering algorithm

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电动汽车锂电池模块设计中相似性能电池聚类的综合方法 Article

李伟, 陈思琦, 彭雄斌, 肖蜜, 高亮, Akhil Garg, 包能胜

《工程（英文）》 2019年第5卷第4期页码 795-802 doi: 10.1016/j.eng.2019.07.005

摘要：

新能源汽车的核心组成部分为能量存储系统，该系统由多个锂电池模块组成，为车辆传动系统提供主要动力。然而模块中的单体电池由于生产制造的缺陷，在性能上往往表现出差异。这些差异的存在会导致电池模块的不完全充放电以及温度分布的不均匀，进而导致循环寿命和电池容量随着时间的推移而降低。为解决这一问题，本工作采用实验和数值方法对性能相似的电池进行了全面的聚类研究，从而得到了电化学性能更好的电池模块。首先通过模块拆解实验来测量电池性能参数，并基于k-均值聚类与支持向量聚类算法设计电池模块，每个模块均由12块电池组成。然后在风冷条件下测量一定时间内电池模块的实际温升，验证聚类设计的效果。研究发现第三类（支持向量聚类）电池模块的性能最佳，充放电最高观测温度为32 ℃。相比之下，其他电池模块的最高温度值要更高：第一类（厂家原装）电池模块为40 ℃，第二类（厂家原装）电池模块为36 ℃，以及第四类（k-均值聚类）电池模块为35 ℃。

关键词：聚类算法电池模块均衡电动汽车

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模式识别技术在泥浆浓度反演中的应用

李德军,吕艳华,王润田

《中国工程科学》 2007年第9卷第5期页码 81-84

摘要：

泥浆在建筑工程中使用非常普遍，合理地控制泥浆的物理性能对于建筑工程施工及其质量控制非常重要，通过声学方法可以有效地监测泥浆的体积浓度等物理参数。在通过声衰减和声速等介质的声学参数反演泥浆浓度的过程中，数据拟合的好坏直接影响到反演的精确程度。通过模式识别技术，利用聚类算法，对数据进行分类、归类处理，能有效的地提高反演的准确度。

关键词：模式识别最近邻法聚类算法泥浆浓度

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一种基于锚点的谱聚类方法 None

Qin ZHANG, Guo-qiang ZHONG, Jun-yu DONG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第11期页码 1385-1396 doi: 10.1631/FITEE.1700262

摘要：为解决该问题，提出一种新的基于锚点谱聚类方法（anchor-based spectral clustering，ASC）。将该方法与经典谱聚类方法和两种最新谱聚类加速方法，即能量迭代聚类（power iteration clustering，PIC）和基于地标聚类（landmark-based spectral clustering

关键词：聚类；谱聚类；图拉普拉斯；锚点

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A systematic approach to ON-OFF event detection and clustering analysis of non-intrusive appliance load

Chuan Choong YANG,Chit Siang SOH,Vooi Voon YAP

《能源前沿（英文）》 2015年第9卷第2期页码 231-237 doi: 10.1007/s11708-015-0358-6

摘要： The aim of non-intrusive appliance load monitoring (NIALM) is to disaggregate the energy consumption of individual electrical appliances from total power consumption utilizing non-intrusive methods. In this paper, a systematic approach to ON-OFF event detection and clustering analysis for NIALM were presented. From the aggregate power consumption data set, the data are passed through median filtering to reduce noise and prepared for the event detection algorithm. The event detection algorithm is to determine the switching of ON and OFF status of electrical appliances. The goodness-of-fit (GOF) methodology is the event detection algorithm implemented. After event detection, the events detected were paired into ON-OFF pairing appliances. The results from the ON-OFF pairing algorithm were further clustered in groups utilizing the -means clustering analysis. The -means clustering were implemented as an unsupervised learning methodology for the clustering analysis. The novelty of this paper is the determination of the time duration an electrical appliance is turned ON through combination of event detection, ON-OFF pairing and -means clustering. The results of the algorithm implementation were discussed and ideas on future work were also proposed.

关键词： non-intrusive appliance load monitoring event detection goodness-of-fit (GOF) K-means clustering ON-OFF pairing

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A sampling method based on URL clustering for fast web accessibility evaluation

Meng-ni ZHANG,Can WANG,Jia-jun BU,Zhi YU,Yu ZHOU,Chun CHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2015年第16卷第6期页码 449-456 doi: 10.1631/FITEE.1400377

摘要： When evaluating the accessibility of a large website, we rely on sampling methods to reduce the cost of evaluation. This may lead to a biased evaluation when the distribution of checkpoint violations in a website is skewed and the selected samples do not provide a good representation of the entire website. To improve sampling quality, stratified sampling methods first cluster web pages in a site and then draw samples from each cluster. In existing stratified sampling methods, however, all the pages in a website need to be analyzed for clustering, causing huge I/O and computation costs. To address this issue, we propose a novel page sampling method based on URL clustering for web accessibility evaluation, namely URLSamp. Using only the URL information for stratified page sampling, URLSamp can efficiently scale to large websites. Meanwhile, by exploiting similarities in URL patterns, URLSamp cluster pages by their generating scripts and can thus effectively detect accessibility problems from web page templates. We use a data set of 45 web sites to validate our method. Experimental results show that our URLSamp method is both effective and efficient for web accessibility evaluation.

关键词： Page sampling URL clustering Web accessibility evaluation

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基于层次的K-means初始化算法

汤九斌,陆建峰,唐振民,杨静宇

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 74-79

摘要：

K-means算法是一种常用的聚类算法，但是聚类中心的初始化是其中的一个难点。笔者提出了一个基于层次思想的初始化方法。一般聚类问题均可看作加权聚类，通过层层抽样减少数据量，然后采用自顶向下的方式，从抽样结束层到原始数据层，每层都进行聚类，其中每层初始聚类中心均通过对上层聚类中心进行换算得到，重复该过程直到原始数据层，可得原始数据层的初始聚类中心。模拟数据和真实数据的实验结果均显示基于层次抽样初始化的K-means算法不仅收敛速度快、聚类质量高，而且对噪声不敏感，其性能明显优于现有的相关算法。

关键词：层次技术初始聚类中心加权数据 K平均聚类

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基于petri网装配序列灰色聚类决策研究

莫茜,罗毅

《中国工程科学》 2008年第10卷第11期页码 65-68

摘要：

利用petri网直观图形化特点建立装配模型，并根据petri网原理得出可行装配序列。影响可行装配序列的大部分因素是定性的、模糊的、非数值的，将装配序列看作灰色系统，采用灰色聚类决策方法对可行序列进行评估。分析了影响因素的灰色分类并且研究了灰色聚类决策步骤。实例分析表明，该方法为petri网原理所得可行序列进行正确的评估并且得出决策向量。

关键词：装配序列 petri网灰色聚类决策

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基于改进型分簇和核岭回归的RSS室内定位算法 Research Articles

乐燕芬,张贺娜,施伟斌,姚恒

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 827-838 doi: 10.1631/FITEE.2000093

摘要：智能移动设备和无线传感器网络相关技术的融合发展，使得基于位置的服务受到广泛关注。如何利用无线信号在室内复杂环境下实时获得理想的定位精度，成为当前研究热点之一。提出一种基于接收信号强度（RSS, received signal strength）的位置指纹定位算法。该算法分为离线和在线阶段。离线阶段采用一种改进的分簇方法，采用K中心点分簇算法，把物理位置位于簇外边缘的参考点加入簇指纹库，使得参考位置点的RSS信号特性与物理位置结合。在线定位时，基于簇匹配的粗定位与簇内二次精确定位结合。簇内定位采用基于核岭回归的算法，通过核函数实现RSS信号特性与物理位置非线性关系挖掘，同时算法在簇内成员中进行，减小了时间复杂度。通过两个典型室内环境下的定位实验，探究了基于RSS信号强度和覆盖向量的两种分簇和簇匹配准则对算法性能的影响，以及不同环境下参数的选择，验证了所提算法的定位性能。

关键词：室内定位；接收信号强度（RSS）指纹；核岭回归；簇匹配；改进型分簇

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标题作者时间类型操作

Application of a Novel Fuzzy Clustering Method Based on Chaos Immune Evolutionary Algorithm for Edge

期刊论文

Multiobjective image recognition algorithm in the fully automatic die bonder

JIANG Kai, CHEN Hai-xia, YUAN Sen-miao

期刊论文

基于连通可靠度约束的分簇算法研究

于继明,孙亚民,雷艳静,杨余旺

期刊论文

基于GPU的密度峰值并行聚类算法