摘要：为提取能表示滚动轴承寿命退化的深层特征,用变分模态分解算法(Variational Model Decomposition,VMD)分解轴承的横向振动信号。为了解决VMD中需要手动选取惩罚因子α及模态分量数目K的问题,用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对VMD进行了优化,以提取出更能代表寿命变化的特征。在此基础上,将筛选的特征输入到双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络中进行剩余使用寿命预测。通过实验并与其他深度模型进行对比,该文提出模型的均方误差等指标均比其他几种模型更低,证明了该文模型在轴承剩余使用寿命预测上的有效性。

摘要：针对自适应聚类集成选择方法 (Adaptive cluster ensemble selection, ACES)存在聚类集体稳定性判定方法不客观和聚类成员选择方法不够合理的问题,提出了一种改进的自适应聚类集成选择方法 (Improved ACES, IACES). IACES依据聚类集体的整体平均归一化互信息值判定聚类集体稳定性,若稳定则选择具有较高质量和适中差异性的聚类成员,否则选择质量较高的聚类成员.在多组基准数据集上的实验结果验证了IACES方法的有效性:1) IACES能够准确判定聚类集体的稳定性,而ACES会将某些不稳定的聚类集体误判为稳定; 2)与其他聚类成员选择方法相比,根据IACES选择聚类成员进行集成在绝大部分情况下都获得了更佳的聚类结果,在所有数据集上都获得了更优的平均聚类结果.

摘要：将二部图模型引入聚类集成问题中,使用二部图模型同时建模对象集和超边集,充分挖掘潜藏在对象之间的相似度信息和超边提供的属性信息.设计正则化谱聚类算法解决二部图划分问题,在低维嵌入空间运行Kmeans++算法划分对象集,获得最终的聚类结果.在多组基准数据集上进行实验,实验结果表明所提出方法不仅能获得优越的结果,而且具有较高的运行效率.

摘要：文本数据具有高维、稀疏、海量的特性,给传统的聚类算法带来了极大挑战.提出一种基于t-分布随机近邻嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)的文本聚类方法.首先通过t-SNE将高维文本数据嵌入到低维空间,使得高维空间相似度较低的文本对应的映射点距离较远,而相似度较高的文本对应的映射点距离较近;然后根据低维空间映射点坐标,再采用传统的聚类分析算法进行聚类,得到最终的聚类结果.在多个基准文本数据集上进行了实验测试,验证了该方法的有效性.

摘要：基于MATLAB综合的数值分析、矩阵计算和图形功能,对含液压挺杆气门机构的运动过程进行仿真。对于其常见的动力学模型———“多自由度集中质量-弹簧-阻尼模型”,按照牛顿第二定律及MATLAB仿真所规定的输入条件、步骤,导出适于MATLAB编程环境的数学模型,并据此编写模型的数值仿真计算程序,经过对气门机构关键参数———气门加速度计算结果与实测结果的比较,计算程序切实可行;此类模型的仿真方法及过程亦在文中作了介绍。

摘要：空气质量预监测已成为一种迫切需求,而这是一个复杂的系统工程。从基于大数据的智能决策角度研究智能空气指数预测,引入流行的分类算法,挖掘历史数据隐含的信息,实现空气质量预测;构建了基于物联网的空气质量监测系统,利用分类算法实现实时采集数据的智能处理。针对空气指数历史数据和实时采集数据规模较大的问题,为提高数据处理速度、增强空气质量预测的实时性,引入云计算技术加速数据处理;为使用户随时随地了解空气指数,还设计了基于Android平台开发空气指数预报客户端。

摘要：针对现有聚类集成算法基本都是无监督聚类集成算法和传统聚类集成方法,其通常将所有产生的聚类成员都参与集成的问题,设计了一种基于成对约束的半监督选择性聚类集成方法(SSCES).SSCES方法选择基于聚类成员质量和差异度的选择聚类集成为研究对象,借鉴半监督集成的关键思想,将半监督聚类信息带入到选择聚类集成中.通过在多组数据集上实验来验证SSCES算法的有效性.

摘要：针对目前市场汽车销售管理的具体情况,分析了构建汽车4S店客户关系智能管理系统的意义、必要性以及可行性,介绍了客户关系智能分析业务流程。使用UML建模技术,采用Rational Rose建模工具,通过用例功能模型,静态建模以及动态建模,完成客户关系智能管理系统的分析,对客户管理,销售管理,营销管理等相关功能模块的需求分析和设计。为完成整个系统的设计奠定了必要的基础。

摘要：针对现有的聚类集成算法大都是无监督聚类集成算法且不能很好地处理高维数据的问题,设计一种基于PCA降维技术的成对约束半监督聚类集成算法(SSCEDR)。SSCEDR方法使用PCA主成分分析对原始数据进行降维,结合半监督聚类集成技术,在降维后的空间中将成对约束等先验知识代入到聚类集成过程中。本文通过在多组数据集上实验来验证算法的有效性。

摘要：针对现有《物联网通信技术》课程偏理论轻应用的教学实际,分析物联网行业对应用型人才的需要和物联网工程专业应用型人才的培养目标,提出将理论教学环节与实验教学环节合并为统一的课程教学环节,并在课程教学环节引入具有真实应用背景的物联网应用系统设计的观点。通过基于物联应用驱动的教学改革,做到讲授内容与应用精准对应,让学生既能够了解通信技术的原理性知识,又能熟悉如何在实际的物联网应用场景中选择合适的通信技术。