模糊核聚类在船舶故障诊断中的应用

船舶故障具有非线性和模糊性的特点,本文将模糊核聚类算法应用于船舶故障诊断。首先阐述模糊核聚类算法的实现过程,并将此算法与模糊聚类在目标函数收敛性、学习能力、诊断正确率等方面进行对比,实验结果表明,本文算法在船舶故障诊断方面鲁棒性强、收敛速度快、学习能力强。     

多维缩放舰船运行数据聚类算法设计

传统的聚类化运算算法(基于K-Means算法),在大数据环境下运算力下降,数据聚类运算收敛不足。提出基于多维缩放的舰船运行数据聚类算法设计。利用基于多维缩放的KNTSCCA聚类算法,对舰船运行数据传统算法进行替换,通过对舰船数据的降维迭代计算,实现多维缩放聚类算法设计。通过仿真实验证明,提出的多维缩放的舰船运行数据聚类算法,能够解决现有基于K-Means算法收敛不足的问题,具有可行性。     

基于免疫机制的改进粒子群优化算法研究

针对粒子群优化(PSO)算法容易陷入局部极值的不足,引入免疫机制对PSO算法进行优化,实现全局搜索。通过免疫机制的应用,根据亲和度的高低进行粒子克隆、选择、淘汰和高频变异,增强了算法全局搜索的能力,提高了收敛速度和精度。实验表明,改进后的算法完成全局搜索所需的迭代次数明显少于PSO算法,具有优良的自适应调整性能。     

粒子群的K均值聚类算法实现海上目标识别

首先阐述粒子群优化算法,根据海上目标识别难度大、内容复杂的特点,利用聚类算法不断的迭代,获取粒子在种群中的最优位置;然后利用K均值聚类求出每个粒子与其对应类的最短距离,从而实现目标识别,这种算法可以有效避免局部最优解的情况;最后进行对比实验说明,本文算法收敛速度快,实时性强,聚类效果好。     

优化的蚁群算法和船舶电网系统云数据聚类和实现

首先分析蚁群聚类算法,并指出其存在的问题;然后给出传统的蚁群聚类算法在船舶电网云数据聚类的实现流程,针对算法中存在的问题,提出利用惯性因子、随机初始化等方式改进和优化算法对船舶电网故障进行诊断;最后通过实验进行说明,优化后的蚁群聚类算法与K-mean算法、粒子群K-mean算法相比具有较好的收敛性。     

模糊聚类算法在涡轮增压系统故障检测中应用

船舶柴油机是船舶的有效动力,涡轮增压系统能够使得船舶燃料得到充分的利用,节省航行成本。对涡轮增压系统进行及时的故障诊断非常重要。本文通过改进传统的模糊聚类算法,得到模糊核聚类算法,并将其应用于船舶涡轮增压系统故障检测中,最后通过对比实验说明本文算法识别率高、检测消耗的时间少。     

三边原理加速的聚类分析方法处理航运信息

为了从大量的航运信息中挖掘有用的信息,进行了基于聚类分析的数据挖掘方法的研究.针对k-means聚类分析中聚类精度不高和时间复杂度高的问题,在k-means++的基础上结合了三角形三边原理加速聚类的方法,提出了一种三边原理加速的k-means++聚类算法,并对k-means++聚类及改进算法进行实例测试,说明了改进的聚类方法具有较高聚类的精度,同时减少了聚类算法计算量,并将其应用到航运信息处理中,这对于航运智能信息化有重要的意义.     

改进QuickBundles算法在船舶轨迹聚类中的应用

对船舶AIS数据聚类进行研究，可以挖掘出船舶航行过程中有效或潜在的信息，对于提高船舶海事交通管理和水路交通运输的智能化水平具有重要意义。传统的聚类算法在面对大量的AIS数据样本时通常表现出很低的执行效率。因而，提出一种改进QuickBundles算法，并对船舶轨迹采样方法和距离度量方式进行改进，选取长江南京航段板桥汽渡水域的船舶AIS数据作为试验依据，最终实现船舶轨迹的有效聚类。试验结果表明，与原QuickBundles算法和DBSCAN算法相比，改进QuickBundles算法在算法执行效率和算法准确性方面优于前两种算法，证明改进QuickBundles算法可有效应用于船舶轨迹聚类。     

基于FCM-ANFIS模型的船舶交通流预测

提出一种基于模糊C均值聚类自适应神经模糊推理系统(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm with Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,FCM-ANFIS)的船舶海上交通流预测模型,采用相关分析法预测网络模型的输入变量个数;采用模糊C均值聚类算法对仿真数据进行分析和模糊聚类,从而确定模型的聚类中心,进而建立ANFIS预测网络结构。该模型采用BP算法与最小二乘算法相结合的混合学习算法进行网络参数训练,可克服传统预报模型收敛速度慢和局部最优等问题,进而提高预报精度。同时,选用船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)记录的船舶交通流数据进行仿真预报,仿真结果验证了该模型的可行性和有效性,并取得良好的效果。     

电力监控系统中自适应模糊聚类算法的应用

船舶电力监控系统对于船舶的航行非常重要。本文针对C均值模糊聚类局部最优解的情况,从遗传和进化的角度出发,利用遗传算法对其改进,提出基于遗传算法的自适应模糊聚类算法,并将其应用于船舶电力负载监控中,最后通过实验对比说明本文改进算法的有效性。