CABOSFV算法中集合稀疏差异度阈值确定方法

在实际应用中,CABOSFV算法初始参数———集合稀疏差异度阈值b的确定是否合理,对聚类结果是否有效起决定作用。本文针对如何科学方便地确定集合稀疏差异度阈值b进行了深入研究,给出了集合稀疏差异度阈值确定方法,并通过该方法进行了实例计算。计算结果表明,由于该方法能够确定聚类结果中类的对象组成最小数量,聚类结果的粗糙与精细程度可以人为控制,对聚类结果的准确及高效提供了很好的保证,能够为CABOSFV算法进行聚类提供合理的阈值。     

改进AHP和灰色聚类在装备战损排序中的应用

针对武器装备系统战损的抢修排序问题,应用改进层次分析法（AHP）确定指标权重的同时,并提出了战损装备抢修排序的递阶层次结构模型;然后运用灰色聚类方法,构造评价函数,综合决策战损装备抢修排序。通过实例验证,将改进AHP与灰色聚类方法相结合,取得了较为满意的结果,为战场指挥员抢修决策提供帮助。     

浅谈船舶的危险源辨识与评价分级

通过识别船舶危险源,然后运用模糊聚类的方法对其进行评价分级,得出船舶危险源的危险性分级。该评价分级方法的结果表明运用模糊聚类的方法得出符合实际情况的结论。     

基于竞争学习的大规模微博文本聚类

针对特定主题的微博文本进行聚类以发现潜在话题.基于深度学习的文本特征表示方法,并运用分布式计算平台提高了计算的效率。对竞争学习聚类算法进行介绍,提出了通过目标函数来分析聚类结果的好坏,通过评价实验得到的聚类结果,81.5%的聚类类别良好,说明竞争学习的聚类算法可以有效应用于大规模短文本.     

模糊聚类法在物流园区总体布局规划中的应用

阐述了对物流园区总体布局进行规划的重要性,介绍了模糊聚类分析法的基本原理,提出基于模糊聚类法的物流园区总体布局规划方法.选取某港口物流园区,运用模糊聚类分析法对该物流园区各功能区的评价指标进行了分析,得到了物流园区的初步布局图.     

密度聚类方法在船舶航迹图谱挖掘中的应用研究

研究密度聚类方法在船舶航迹图谱挖掘中的应用。针对航迹点密度不均匀的特性,给出一种改进的密度聚类方法,即结合分类的基于弥散度的聚类算法。该方法采用弥散度作为相对密度的度量标准,根据其动态分布来确定核心点与边缘点,并使用KNN核密度估计方法对边缘集合分类。实验结果表明,本文所使用的密度聚类方法能够对船舶航迹进行有效聚类。     

一种新的聚类算法在数据挖掘中的应用

说明聚类算法在数据挖掘中的作用,并结合实际数据的特点,采用一种新的模糊聚类算法.该算法在事先不知聚类数的情况下,能够确定聚类数及中心点.同时,能够消除噪声对于数据的影响,适合较大规模的数据,方便进一步的数据挖掘.对实际通信信号的实验结果表明该方法是实效的.     

基于DBSCAN算法的船舶轨迹自适应层次聚类

为更好地从船舶自动识别系统(Automatic Indentification System,AIS)数据中挖掘信息,科学地感知水上交通态势,针对聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)在水上交通情景中的参数选取问题,提出一种基于DBSCAN的船舶轨迹自适应层次聚类方法。通过分析DBSCAN算法的特性,根据数据集内在分布规律及拟聚类效果的变化规律来确定参数;结合统计学理论进行层次聚类,来适应密度分布不均的船舶轨迹数据。以琼州海峡船舶轨迹数据为例,运用VC软件和MATLAB软件进行验证。验证结果表明:该方法能够在大量复杂的船舶轨迹中发现具有相似性的轨迹群,且结果与实际交通流相符,可为航道建设及海事监管等提供辅助决策。     

基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法

不能自行判断船舶异常行为,并根据判断结果完成自动报警,是现阶段船舶航行面临的主要问题。为有效解决此问题,建立基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法。通过识别相似度的确定、与船舶异常行为关系的确定,完成基于模式识别研究角度的确定。通过船舶异常行为聚类、聚类异常行为识别,完成上述方法的搭建,并确定该方法是否可以完成自动报警。设计对比实验结果表明,应用该方法后,节省检测船舶异常行为所需人力资源,且提升识别准确性。     

基于信息融合的船舶机电设备故障诊断

对船舶机电设备故障进行了分析,指出故障诊断必须从多类数据中寻找隐藏的信息,进而提出了对于观测数据运用模糊聚类方法进行信息融合,寻找故障模式.算例证明方法有一定的效果.     

基于熵权-TOPSIS-灰色关联的航道宽度设计结果评价*

通过对国内外3种不同的航道宽度设计规范进行分析对比,从通航安全和效率的角度建立综合评价指标,旨在 对不同的航道宽度设计结果进行排序,为航道宽度的合理设计提供借鉴。建立熵权-TOPSIS-灰色关联度综合评价模型,采 用熵权法获取各指标的客观性权重,分别获取备选方案与正理想解和负理想解的正、负灰色关联度,综合得出各方案的灰 色关联相对贴近度,从而进行方案排序与优选。并假定评价环境,对3种不同的设计规范进行了实例分析与评价,从安全、 效益和综合水平上给出了各规范在假定环境下的设计效果排序情况。评价结果基本符合实际情况,可以对航道宽度设计规 范的进一步研究与发展提供一定的基础。     

在役高桩码头耐久性等级的灰色综合评估

在研究高桩码头耐久性损伤特点及其结构特征的基础上,建立了包括指标层、准则层和目标层的多层次评估模型。结合专家经验和已有的工程实例研究成果,给出了各指标的评估标准及构件、结构耐久性等级划分标准。运用层次分析法原理,确定各层次的初始权重,再运用熵的性质对初始权重进行修正。最后以灰色关联度为准则对在役高桩码头构件和结构的耐久性进行综合分级评估,为工程人员鉴定、评估提供依据。并以浙江省某梁板式高桩码头为例进行实际应用分析,结果表明这种方法具有一定的实际应用价值。     

雷达信号识别中一种基于熵权的特征权重确定方法

雷达信号的识别需要依据信号的特征，而不同的特征在识别中给出不同的信息量。利用熵权的概念来描述雷达信号的特征权重，通过计算美军舰艇雷达的频段特征给出这种方法的计算过程。     

基于复合权重的船舶性能灰色综合评价法

对船舶性能作出科学的评价对提高船舶的设计质量来说至关重要.针对船舶性能综合评价中存在的问题,根据目前主观赋权法与客观赋权法各自的特点,提出了复合权重的概念,将灰关联分析法应用到船舶性能的评价上来,建立了基于复合权重的船舶性能综合评价方法,并通过实例验证了该方法的合理性,为科学地评价船舶性能提供了一种新的有价值的参考.     

基于层次分析和灰色聚类法的老龄导管架平台安全评估

为延长老龄导管架式海洋平台的使用寿命,对其进行安全评估具有重要意义.文章以渤海湾的一个老龄导管架平台为分析对象,建立了包含多重风险因素的安全评价指标体系,该体系包括三个层次:目标层,一级指标层,二级指标层.目标层包含3个一级指标:海洋环境,结构状态和人为因素.每个一级指标又分为3个二级指标.每个指标的权重通过层次分析法来计算以消除主观因素的影响.采用灰色聚类法定性和定量地评估导管架平台的失效风险.将风险评估标准分为5个等级,确定对应5个灰类的白化权函数.每个二级指标的灰色权向量由表上作业法计算得到.通过逐级计算,目标层的灰色评价值最终由灰色评价权向量单值化计算,灰色等级通过极大值原理确定.评价结果显示该老龄导管架平台失效风险等级是中等的.文中提出的安全评估方法是合理可行的.     

航母编队作战效能模糊灰色综合评价方法研究

为研究有效打击敌航母编队对策提供决策支持,本文针对单纯采用模糊评价或灰色评价方法都不能客观、准确地评价航母编队作战效能大小这一问题,利用灰色聚类理论得到指标灰色统计量,构造作战效能模糊隶属度矩阵,建立了一种灰色评价与模糊评价相结合的作战效能综合评价方法.该方法能充分利用专家评判信息的模糊性与灰性,使航母编队作战效能综合评价的结果更为客观、准确.     

熵权值模糊综合评判法在港口竞争力评价中的应用

通过对影响集装箱运输的各种因素进行深入分析,建立了评价集装箱港市场竞争力的指标体系。运用熵权值的方法确定各个指标的评价权重值,建立多级模糊综合评判模型。通过该模型对集装箱港口的市场竞争力进行评价,该模型在实际应用中取锝了较好的效果。     

基于地磁熵及灰关联分析的地磁匹配新方法

利用地磁定位和惯性导航来确定载体的准确位置的方法,是近年来发展起来的新技术。其关键问题之一是如何进行精确地磁匹配,为解决此问题,文章提出综合利用地磁熵及灰关联分析的新方法,即在计算出待匹配区域的地磁熵值的基础上,选择相应的灰关联匹配的阈值,从而找出最佳匹配点,进而确定载体位置。文章分析了该算法的理论基础并提出了具体的实现算法,经过仿真实验表明,此算法的运算速度快、匹配精度高、具有良好的抗测量误差干扰的能力。     

基于熵权和AHP的港口工程选址模糊优选决策模型

针对层次分析法(AHP)中决策者的主观判断、偏好及对问题的理解等因素可能对港口选址产生影响,引入基于熵权和模糊层次分析法,构建了基于熵权的港口选址模糊层次分析决策模型,并通过实例验证了该模型的适用性,为决策者提供了直观、可靠的依据.