摘要：把最优分割聚类法应用到非充分灌溉条件下土壤水分胁迫阈值的计算,利用作物生理生态突变特征和最优分割理论,提出了确定非充分灌溉标准的方法。并以河南省长葛市1999～2002年田间试验资料为基本数据,应用该方法分析计算了土壤水分胁迫对冬小麦和夏玉米生理生态影响的阈值,对非充分灌溉制度研究和设计具有参考价值。

摘要：介绍一种结合灰色关联权重分析的聚类法在水平井产能预测中的应用,采用这种改进的聚类法,以某油田葡萄花油层已投产的24口水平井的数据为基础,将新设计井的有关地质和设计参数和已投产井放在一起进行归类,根据与新设计井相似程度较大的已投产井的有关开发指标,对新设计井的指标进行预测,取得了较好的效果。

摘要：详细论述了采用神经模糊实际建模过程中必须考虑的各种因素,各因素之间的相互影响及关系,以及各不同参数的选择过程,并在Matlab环境下,利用模糊工具箱设计了一个神经模糊建模平台,给出了一个实际的具体非线性系统建模的应用。

摘要：随着电力系统中风电渗透率不断提高,风力机接入带来的谐波问题已严重影响电网安全和电能质量。该文首先分析双馈型风电机组的整数次谐波和间谐波的产生原理,研究转子转速对注入电网谐波的影响,并设计基于可变时间窗口的转子转速来精确检测整数次谐波与间谐波。其次,研究可用于双馈风电场的大数据检测系统,引入基于k-medoids算法的大数据聚类分析方法。最后,采用基于可变时间窗口的快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)方法对稳定和加速状态下的运行数据进行分析,并用聚类方法分析FFT处理后的数据,仿真分析结果验证了方法的有效性。

摘要：三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数。为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法。通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取。对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93%以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取。

摘要：针对大幅面图像的拼接问题,提出了一种新的基于特征点的柱面全景图像快速拼接算法。该算法在Harris角检测算法提取特征点的基础之上,针对传统RANSAC(random sampling consensus)算法在提纯匹配点时计算极其复杂,难以实现快速拼接的问题,设计了专门的聚类预筛选的方法进行图像特征点的预匹配,显著提高了特征点匹配的效率;在图像融合部分提出了最佳路径与HSI颜色空间的亮度权重函数相结合的算法,既有效消除了拼接图像中的鬼影现象,又使拼接图像达到了平滑融合效果。实验结果表明,该算法具有匹配精度高、鲁棒性强、计算效率高的特点。

摘要：采用鄱阳湖乐安河流域13个监测断面1995-2002年8年的污染指标的监测平均值作为原始数据,应用物元分析法对各监测断面进行优化．在确定最佳和最次理想点的基础上,建立标准物元矩阵和节域物元矩阵,并结合综合关联函数,选出优化点位．同时应用相关分析中的距离分析和K-均值聚类法确定各监测点所属类别．综合这三种优化结果,最终确定乐安河流域可以由传统的13个监测点位优化为9个监测点位．

摘要：针对某汽车塑件注塑成型时成型末端翘曲量较大导致尺寸变差的问题,结合注塑成型CAE工艺分析后发现,引起产品充填末端翘曲变形大的主要原因为注塑后冷却收缩不均,针对此问题,将CAE仿真分析和RBF神经网络的预测分析相结合,对注塑工艺参数中的保压工艺和冷却工艺进行了优化设计,CAE分析方案采用(冷却+填充+保压+翘曲),RBF神经网络采用聚类法和梯度算法,应用改善翘曲的L_(27)(38)设计试验方案进行神经网络训练和检验,应用混合正交法(L_(36)(2*6 3*2))进行二次水平密化优选参数,通过优化,找到了改善翘曲的注塑工艺方案,优化的注塑工艺方案能较好的指导产品的批量生产,对其它同类注塑产品的生产有较好的实践参考意义。

摘要：随着我国经济的不断发展,舰船制造以及相关技术得到了极大提高。舰船的安全问题也逐渐引起人们的注意。火灾作为舰船安全问题中的重要一环,具有扑救难度高、危害大的特点。本文提出一种基于图像型火灾探测器的舰船火灾报警系统,通过使用聚类算法对图像进行处理,从而对图像进行判别,可以在火灾发生的早期进行报警。

摘要：重点介绍了基于手机终端的网页自动摘要系统的设计。