考虑不完全异质性偏好和个体行为的大群体突发灾害应急决策方法

    公开(公告)号:CN117709681B

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202410139312.4

    申请日:2024-02-01

    Inventor: 王依冉 吴中明

    Abstract: 本发明公开了考虑不完全异质性偏好和个体行为的大群体突发灾害应急决策方法,包括以下步骤:(1)获取多个应急决策专家的决策偏好矩阵;(2)根据所述不完全偏好关系,补全偏好矩阵中的残缺值,通过优化模型获取群体意见,并采用改进的K均值聚类算法将所有决策者聚类成若干子群,获取各个集群的偏好矩阵;(3)根据所得集群偏好矩阵和群体意见,基于构建的反馈迭代共识调整机制更新集群共识水平和群体共识水平;(4)利用更新后的偏好矩阵和权重值进行迭代,获取最终选择的大群体应急案;本发明更高效地提高群体共识程度,进而促进共识的形成。

    基于粒子群改进模糊聚类的变压器故障诊断的方法

    公开(公告)号:CN118013330A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410071562.9

    申请日:2024-01-17

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于粒子群改进模糊聚类的变压器故障诊断的方法,包括以下步骤:步骤1:收集变压器油中溶解气体的数据,作为初始数据集;步骤2:对步骤1的初始数据集进行初始化处理;步骤3:构建粒子群改进模糊聚类模型,获得聚类中心;步骤4:基于步骤3获得的聚类中心对变压器进行故障诊断,确定待诊断变压器的故障类型。本发明一种基于粒子群改进模糊聚类的变压器故障诊断方法,解决了初始化参数难以选取的问题;通过动态随机改变学习因子c1和c2,能跳出局部最优解,得到全局最优解;非线性惯性权重w的设计,能够平衡全局与局部搜索,避免过早收敛,提高变压器故障诊断结果的准确性。

    基于射频处理和模糊聚类的热消融区域监测方法及系统

    公开(公告)号:CN111429432B

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202010213186.4

    申请日:2020-03-24

    Inventor: 肖梦楠

    Abstract: 本发明提供基于射频处理和模糊聚类的热消融区域监测方法及系统。其中涉及的基于射频处理和模糊聚类的热消融区域监测方法,包括步骤:S1.获取热消融过程中的射频数据,并对所述获取到的射频数据进行处理;S2.设置与模糊聚类相关的参数;S3.根据处理后的射频数据以及设置的模糊聚类参数,对模糊聚类进行迭代处理,得到聚类结果;S4.根据所述得到的聚类结果,显示热消融区域。本发明一方面从信号处理角度最大化突出热消融和正常组织的差异,另一方面使用无监督式的模糊聚类算法进行热消融区域的自动识别,并且该方案能够和当前的超声系统很好地兼容,与其他已经公开的热消融监控方法比具有结果可靠,操作简单,容易实现的优点。

    一种污秽化合物识别方法和装置

    公开(公告)号:CN113406059B

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202110646759.7

    申请日:2021-06-10

    Abstract: 一种污秽化合物识别方法和装置,该方法包括如下步骤:S1、利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)在污秽样品表面产生等离子体;S2、收集等离子体得到光谱数据;S3、对光谱数据进行处理和分析,得到污秽中的元素种类并将元素谱线特征量代入定标模型中,获得离子浓度;S4、根据离子浓度进行阴阳离子的配对;当阴阳离子的种类数大于2时,进行FCM聚类分析;当聚类的类别中出现多种配对情况时,进行各阴阳离子间的马氏距离计算,马氏距离短者优先配对;将已完成配对离子的相关数据剔除,重复配对过程直至剩余的阴阳离子种类数小于等于2,得到配对结果。本发明利用LIBS,结合改进FCM聚类算法分析得到绝缘子表面污秽的化合物成分信息,检测周期短,检测结果准确性高。

    基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法及系统

    公开(公告)号:CN117932313A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410339733.1

    申请日:2024-03-25

    Abstract: 本发明公开了基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法及系统,方法包括:皮划艇技术动作数据采集、特征提取、构建动作分类模型、构建技术动作预测模型和技术动作评估与优化。本发明属于数据处理技术领域,具体是指基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法及系统,本方案采用将样本数据分为正常数据和异常数据,通过最小化正则项函数求得最优的权重向量,设置约束条件,使用拉格朗日乘数法求解得到分类问题的优化函数;采用均值模糊聚类算法将数据分为训练集和测试集,提取样本,生成决策树并设置终止条件,计算非零叶子节点的权重,并计算决策树的权重,建立技术动作预测模型,得到最终的技术动作预测结果。

    基于数据分析的音箱生产质量评价方法及系统

    公开(公告)号:CN117371875B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202311669441.6

    申请日:2023-12-07

    Inventor: 赵凯潜

    Abstract: 本发明涉及一种基于数据分析的音箱生产质量评价方法及系统,属于音响生产质量评价技术领域,本发明通过模糊聚类算法对音箱的性能测试数据信息进行聚类分析,获取相关的聚类分析结果,通过对聚类分析结果进行数据处理,获取处理后的音箱各性能测试数据的隶属度;根据处理后的音箱各性能测试数据的隶属度获取音箱异常的性能项目信息;基于音箱异常的性能项目信息生成相关的生产调整方向。本发明通过对性能测试场景进行监测,能够进一步对性能测试数据的可靠性评估,能够提高对音箱性能测试的准确率,从而能够提高发现生产中异常问题的准确率,从而降低大量异常产品的产生,避免造成巨大的经济损失。

    一种风电场等值建模方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN112149346B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202010929519.3

    申请日:2020-09-07

    Abstract: 本发明公开了一种风电场等值建模方法、装置、电子设备和存储介质,风电场建模领域领域,所述方法包括S1:获取风电场内风机对应的有功功率高维时间序列和无功功率高维时间序列作为聚类指标;S2:将所述聚类目标聚类指标划分为多个数据块,利用多视角模糊C均值算法MV‑FCMC对各个所述数据块进行聚类分析得到依次获取依次获取各个所述数据块对应的隶属度矩阵;S3:利用各个所述数据块对应的隶属度矩阵计算各个所述数据模块数据块中样本对应的隶属度矩阵,以获取各个所述样本的聚类结果。本申请提供的方法将数据划分为多个数据块并进行迭代聚类,使得计算机内存只需承担单个数据块的计算压力,即可在较小内存中实现大规模风电场等值建模,而不会出现卡死。

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