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关键词

神经网络 6

人工智能 4

机器学习 4

3D打印 2

Bent函数 2

DX桩 2

决策规则 2

动力学 2

动态规划 2

参数估计 2

固体氧化物燃料电池 2

悬索桥 2

指标体系 2

数据驱动方法 2

方法 2

材料设计 2

模式识别 2

类器官 2

粗糙集 2

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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：谱聚类是模式识别、机器学习和数据挖掘中最流行最重要的聚类方法之一。然而，高计算复杂度妨碍了谱聚类在大规模数据集的应用。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）。然后，构造原始数据与锚点之间的映射矩阵，并证明该映射矩阵能保持数据的聚类结构。基于该映射矩阵，近似得到原始数据谱嵌入。ASC方法复杂度与数据集大小呈线性关系。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实验结果表明，ASC算法比经典谱聚类算法具有更快聚类速度，在效率和有效性上与现有方法相当或优于现有方法。

关键词：聚类；谱聚类；图拉普拉斯；锚点

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模糊中心聚类的模式识别学习方法

曾黄麟,袁慧,刘小芳

《中国工程科学》 2004年第6卷第11期页码 33-37

摘要：

基于一个约束条件下的非线性规划问题的优化计算思想，把模糊中心聚类中计算输入矢量与中心的距离来实现聚类作为一种优化计算问题，证明了模糊中心聚类方法，取一个适当的属函数，其聚类中心vi为模糊聚类中心价值函数的极小值，推导出了基于模糊中心聚类的模式识别的无导师递推学习方法，提出了模糊中心聚类模式分类神经网络结构，该网络可以实现并行数据处理和模式分类的软划分和硬划分。

关键词：模糊中心聚类模式识别神经网络

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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：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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一种模糊Rough决策方法

罗党

《中国工程科学》 2004年第6卷第12期页码 32-36

摘要：该模型从问题领域内的部分不精确信息出发利用模糊聚类方法构造一个决策信息系统，利用粗糙集理论关于决策规则的约简方法从决策信息系统中提取（挖掘）决策规则，使之适用于问题的整个领域。

关键词：模糊聚类粗糙集决策表决策规则

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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：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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可视交互式图像聚类：一种机器视觉测量中目标无关的配置优化方法 Research Article

潘律翰,孙国道,常宝峰,夏旺,江棨,汤井威,梁荣华

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第3期页码 355-372 doi: 10.1631/FITEE.2200547

摘要：机器视觉测量（machine vision measurement, MVM）是一种用于产品质量控制的重要方法，可有效、无损地测量目标面积或长度。为解决这些挑战，提出一种目标无关方法，可视交互式图像聚类，该方法通过图像聚类推荐具有共同算法参数的打光方案促进配置优化。该方法有4个步骤：数据准备、数据采样、数据处理和可视分析。对每张图像，该方法按照工程师定义的参数采样，并执行算法获得结果。数据处理的核心是使用算法参数对图像之间关系进行可解释度量。基于图像关系，开发了一个视觉分析系统，VMExplorer，帮助工程师图像聚类并探索参数。最后，工程师可确定合适的打光方案和鲁棒的参数组合。为证明该方法有效性和可用性，我们与工程师进行案例研究，并从专家访谈中获得反馈。

关键词：机器视觉测量；打光方案设计；参数优化；可视交互式图像聚类

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面向客户需求的产品优化设计方法研究

李汝鹏,魏巍,周峰,邹成

《中国工程科学》 2018年第20卷第2期页码 33-41 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.02.006

摘要：本文提出了一种快速响应客户需求的产品优化设计方法，通过基于模糊相似理论的需求信息模糊聚类方法，对具有模糊性和多样性的原始客户需求信息进行精简分类处理，以获取客户需求集合；然后构建了一种综合联合分析法（CA）和质量功能展开（QFD）的全新CA-QFD需求转化方法，从客户需求到产品设计属性进行精确转化，并通过对实例产品的优化设计，实现快速响应客户需求；最后，通过锻压机主工作液压缸的优化设计实例，验证了本文方法的可行性和适用性

关键词：快速响应客户需求模糊聚类需求转化 CA-QFD方法产品优化设计

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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。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。

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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基于共同共生群体相似度的社会标签聚类方法

Hui-zong LI,Xue-gang HU,Yao-jin LIN,Wei HE,Jian-han PAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第2期页码 122-134 doi: 10.1631/FITEE.1500187

摘要：标签聚类可以将具有相似语义的标签聚合在一起，并有助于缓解上述问题。在本文中，我们首先提出一种基于共生组相似度的通用方法，该方法利用用户，资源和标签之间的三元关系来度量标签之间的语义相关性。然后，我们提出了一种频谱聚类方法来解决标注数据的高维和稀疏性。实验结果表明，该方法是有效的。

关键词：社交标签系统，标签共现，频谱聚类，组相似度http://dx.doi.org/10.1631/FITEE.1500187，

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基于专家示教聚类经验池的高效深度强化学习 Research Article

王士珉1,赵彬琦1,张政锋1,张军平1,浦剑2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第11期页码 1541-1556 doi: 10.1631/FITEE.2300084

摘要：与现有大多数从不同类型的后验分布中对动作进行采样的探索方法不同，我们专注于策略的采样过程，提出一种有效的选择性采样方法，通过对环境的内部层次结构建模来提高样本效率。具体来说，首先在策略采样过程中使用聚类方法生成动作候选集，随后引入一个用于对内部层次结构建模的聚类缓冲区，它由同轨数据、异轨数据以及专家数据组成，用于评估探索阶段动作候选集中不同类别动作的价值。通过这种方式，我们的方法能够更多地利用专家示教数据中的监督信息。在6种不同的连续运动环境中进行了实验，结果表明选择性采样方法具有卓越的强化学习性能和更快的收敛速度。特别地，在LGSVL任务中，该方法可以减少46.7%的收敛步数和28.5%的收敛时间。代码已开源，见https://github.com/Shihwin/SelectiveSampling。

关键词：强化学习；采样效率；采样过程；聚类方法；自动驾驶

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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。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。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 maximum

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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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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一种快速精确触觉碰撞检测中接触细节层次控制方法 Article

A Ram CHOI, Sung Min KIM, Mee Young SUNG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第8期页码 1117-1130 doi: 10.1631/FITEE.1500498

摘要：本文提供了一种方法，用于创建与接触细节层次（contact levels of details, CLOD）相关的包围球体。该球体与目标对象相配合的同时，还能平衡碰撞检测的速度与精确性。所提出的方法主要包括包围球体成形以及两级碰撞检测两部分。进一步说，包围球体成形可分为2步：创建球体和聚类球体；两级碰撞检测也包括2个阶段：球体的快速检测以及精确检测。我们通过一系列实现检验了所提出方法的有效性和性能表现，结果表明所提出算法的速度和精确度可以满足触觉仿真的需要。通过球体聚类来保证检测速度，通过基于体素的直接碰撞检测来保证检测精确度。通过基于距离的聚类，所提出的方法在CLOD方面仍保持了其独创性。

关键词：碰撞检测；触觉再现；包围球体；聚类；接触细节层次

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一种融合多特征聚类与神经网络的PM_2.5小时浓度预测新模型及其在中国城市的应用 Article

刘辉, 龙治豪, 段铸, 施惠鹏

《工程（英文）》 2020年第6卷第8期页码 944-956 doi: 10.1016/j.eng.2020.05.009

摘要：本文提出一种改进的PM_2.5浓度多步预测模型，即多特征聚类分解(MCD)-回声状态网络(ESN)-粒子群优化(PSO)混合模型。该模型包括分解预测部分和优化预测部分。在分解部分，提出了一种由粗糙集属性约简(RSAR)、k均值聚类(KC)和经验小波变换(EWT)组成的MCD方法进行特征选择和数据分类。在MCD方法中，采用RSAR算法选择重要的空气污染物变量，使用KC算法对所得变量进行聚类，利用EWT算法将PM_2.5浓度序列的聚类结果分解为多个子层。

关键词： PM_2.52.5浓度预测 PM_2.52.5浓度聚类经验小波分解多步预测