自适应聚类

作品数：143被引量：694H指数：12
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基于深度自适应K-means++算法的电抗器声纹聚类方法
《电力系统保护与控制》2025年第8期1-13,共13页闵永智 郝大宇 王果 何怡刚 贺建山 
国家自然科学基金项目资助(62066024);甘肃省联合基金项目资助(24JRRA852)。
在高压并联电抗器声纹信号监测系统中,长时海量无标签声纹的高维非平稳性导致特征提取困难、无监督聚类适应性差。由此提出了一种基于深度自适应K-means++算法(deep adaptive K-means++clustering algorithm,DAKCA)的750 kV电抗器声纹...
关键词：750 kV电抗器 声纹聚类 自适应聚类算法 稀疏自编码器 深度自适应K-means++算法 
基于天气分类的BIPV系统发电量预测方法
《自动化技术与应用》2025年第3期38-42,共5页戴姝 赖洪亮 李远 
广东省自然科学基金(2021A1515012054)。
建筑集成光伏(Building Integrated Photovoltaic,BIPV)系统发电量受天气条件影响呈现出典型的波动性和间歇性,并网时会影响电网系统的安全稳定运行。提出一种基于天气分类和改进K-均值聚类的BIPV系统发电量预测方法。首先提取温度因子...
关键词：BP神经网络 建筑集成光伏 预测模型 自适应聚类 特征提取 
基于K-modes自适应聚类算法的用电用户分类策略分析
《电子技术(上海)》2024年第12期206-207,共2页白晓怡 卢思毅 
阐述针对智能电网中电力用户分类准确性的问题,提出一种改进的层次结构K-modes算法,以改善聚类结果的准确性和稳定性。实验结果表明,该方法在聚类紧密度和分离度方面均优于传统的K-means和K-modes算法,表现为较低的误差平方和和戴维森-...
关键词：自适应聚类 用电用户分类 K-modes算法 
基于Bert和自适应聚类的在线日志解析方法
《计算机科学》2024年第11期65-72,共8页卢家伟 卢士达 刘思思 吴承荣 
复旦大学网络信息安全审计与监控教育部工程研究中心与国家电网上海数据中心合作项目(09B307-9003001-0014-1)。
日志解析是一种从原始日志文件中提取有效信息的技术,它可以用于系统故障诊断、性能分析、安全审计等领域。日志解析的主要挑战在于日志数据的非结构化、多样性和动态性。不同的系统和应用程序可能使用不同的日志格式,随着时间的推移,...
关键词：日志解析 Bert 自适应聚类 语义提取 
基于自适应聚类与YOLOV4的内河靠泊点云识别方法
《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》2024年第5期791-796,共6页王俊毅 马枫 徐晓滨 
国家重点研发计划项目(2023YFB4302300);浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目(2024C03254)。
针对智能船舶内河靠泊过程中面临的常见障碍物目标检测与精准测距需求,提出一种基于点云自适应聚类与YOLOV4结合的目标点云与空间距离测量方法。首先,采用体素滤波对原始3D点云数据进行预处理,减少计算量;其次,采用K值自适应聚类方法提...
关键词：内河靠泊 识别定位 自适应聚类 YOLOV4 鸟瞰图 
融合自适应聚类与母蚁引导策略的蚁群算法被引量：1
《计算机科学与探索》2024年第9期2395-2406,共12页邢李成 游晓明 刘升 
国家自然科学基金(61075115,61673258);上海市自然科学基金(19ZR1421600)。
针对蚁群算法在求解较大规模旅行商问题时,容易出现陷入局部最优、收敛速度较慢的情况,提出一个融合自适应聚类与母蚁引导策略的蚁群算法(AMACS)。在自适应聚类中,使用改进的聚类方法,利用最大最小距离与类密度的思想,通过自适应聚类策...
关键词：蚁群算法 聚类算法 旅行商问题 信息素优化 母蚁引导 
基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取
《工矿自动化》2024年第8期151-160,共10页魏凯 王然风 王珺 韩杰 张茜 
国家自然科学基金项目(52274157);内蒙古自治区重点专项项目(2022EEDSKJXM010);山西省重点研发计划项目(202102100401015)。
面对复杂的浮选现场环境及浮选泡沫自身相互粘连导致的边界不清等情况,现有泡沫动态特征(流动速度和崩塌率)提取方法往往无法准确划定属于每个泡沫的动态特征采样区域、不能全面匹配相邻帧间的特征点对且难以有效识别崩塌区域。针对上...
关键词：浮选泡沫动态特征 泡沫图像 泡沫质心定位 泡沫崩塌区域识别 特征点对匹配 主特征自适应聚类 
基于自适应聚类与预聚合的联邦学习故障诊断方法研究被引量：1
《机电工程技术》2024年第8期41-46,共6页高聪 谢怡宁 石江涛 
黑龙江省科技厅省级重点研发计划指导项目(GZ20220088);黑龙江省科技厅省重点研发计划应用研究项目(SC2022ZX06C0025);哈尔滨市科技局制造业创新人才项目(CXRC20221110393)。
联邦学习在旋转机械故障诊断领域有着很好的发展前景,然而面对数据异构的问题,现有方法准确性严重下降。对此,提出了一种基于自适应聚类与预聚合的联邦学习框架(FLACPA)。通过改进遗传算法,实现了无需预设簇类的自适应聚类,从而得到最...
关键词：故障诊断 联邦学习 自适应聚类 预聚合 
基于自适应聚类和线性规划最优选点的彩色图像低成本打印方法
《科学技术与工程》2024年第22期9481-9489,共9页李军 陆鹤灵 同乐 钮焱 
国基自然科学基金(61902116);湖北省省级教研项目(202054)。
彩色点画是一种从视觉上由大量小像素点构建图像的艺术技术,像素个数的多少直接影响着构图的成本。其优化选点构图方法为实现低成本打印提供了一个重要的方式。目前,点画生成存在着多通道采样点难以均匀分布,颜色层次难以兼顾等难点,并...
关键词：彩色点画 自适应聚类 泊松圆盘采样 线性规划 低成本打印 
基于自适应聚类算法的工业企业用电模式分析
《电工材料》2024年第4期75-77,80,共4页应肖磊 张力 龚明波 许巍 严若婧 
为了有效地挖掘工业企业的用电模式,提出了一种基于自适应k均值聚类算法的工业企业分类方法。该方法通过计算轮廓系数得出最佳的企业分类数,进而实现对工业企业的自适应分类。通过样例数据验证了所提出方法的可行性和有效性。试验表明:...
关键词：数据挖掘 用电模式分析 工业企业 聚类分析 自适应 
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