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由于大型设备故障症状与故障原因之间关系十分复杂,使得传统诊断方法在实际应用中效果不理想。研究采用模糊C-均值聚类算法,将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行了故障分类,用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照,找出最相似的结果,从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例,充分证明了该方法的有效性。 相似文献
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模糊C-均值聚类算法及其在船舶故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
船舶设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶设备繁多,运行环境特殊,各种设备的故障症状与故障原因之间的关系十分复杂,致使传统诊断方法在实际应用中效果不理想。因此,研究采用模糊C-均值聚类算法来实现船舶故障的诊断乃是非常必要的。将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行故障分类,用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照,找出最相似的结果,从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例,证明了该方法的有效性。 相似文献
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模糊聚类算法在船舶火灾探测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
在火灾探测时,由于火灾对象的非确定性,以及现场环境的复杂性,存在许多困难.火灾与非火灾数据并不存在明确的差异,人们也不能把这种差异用函数来表示.本文提出了采用模糊C均值聚类算法对船舶火灾数据进行分类.计算结果表明该算法能有效地区分各种火灾现象. 相似文献
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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。 相似文献
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一种基于遗传算法的模糊聚类算法及其与FCM算法的结合 总被引:8,自引:0,他引:8
在各种糊聚类算法中,模糊C-均值聚类算法FCM(Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm)的应用最为广泛.但在实际的应用中,FCM算法却容易陷入局部最优解.因此,本文首先提出了一种基于遗传算法GA(Genetic Algorithm )的模糊聚类分析方法,它利用了遗传算法随机搜索的特点,可以避免陷入局部最优解.实验表明,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好. 相似文献
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针对蚕卵图像中存在的粘连或者部分重叠现象,本文提出了一种新的分离方法。该方法先采用模糊C均值聚类算法将蚕卵图像从背景中分割,然后采用模糊距离变换得到模糊距离图像,最后使用分水岭算法将粘连或者部分重叠蚕卵分离。实验证明,此法能够将粘连颗粒物图像有效分离。 相似文献
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柴油机状态监测与故障诊断可以看作是一种故障模式的识别过程,模糊聚类方法是模式识别方法的一种,本文利用模糊C均值聚类方法对表征柴油机状态的特征向量进行模式识别,结果表明该方法可通过特征参量准确地区分不同的柴油机故障模式,模糊聚类方法在柴油机状态监测与故障诊断中有较好的适用性. 相似文献
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依据模糊均值聚类故障检测原理,对舰船电气系统初始状态数据样本归一化后,构建舰船电气系统状态数据模糊相似矩阵,依据该矩阵分析系统状态数据亲疏度;利用亲疏度结果获取状态数据的最佳权值指数,并对状态数据样本进行加权处理,降低系统状态数据聚类稀疏度;将最佳权值指数赋予到状态数据中,同时更新模糊C-均值聚类目标函数.通过设置聚类... 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(24)
当前舰船图像自动分割方法存在"过分割"或者"欠分割"现象,使得舰船图像自动分割误差大。为了提高舰船图像自动分割精度,提出了基于深度卷积网络的舰船图像自动分割方法。对当前舰船图像自动分割的研究现状进行分析,找到引起舰船图像分割误差的原因。采用活动轮廓模型对舰船图像进行粗分割,并找到其中的舰船图像错误分割区域。最后,采用深度卷积网络对舰船图像的错误分割结果进行校正,实现舰船图像进行精细分割,并与活动轮廓模型的舰船图像自动分割方法进行了对比实验。结果表明,相对于活动轮廓模型,深度卷积网络的舰船图像分割精度更高,降低了舰船图像的误分割率,验证了本文舰船图像自动分割方法的优越性。 相似文献
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图像分割是视觉检测领域中的重要环节。由于舰船环境和图像数据的复杂性,现阶段舰船图像自动分割技术中的抗光照性能差、精度低以及边缘模糊等问题仍普遍存在。如何有效完成对舰船图像进行自动分割成为一大难题。为了有效解决上述问题,对当前图像分割方法进行深入的研究和调查,提出通过自适应阈值法的舰船图像自动分割方法,在总结和分析了现有自适应阈值分割算法存在的优点和局限性后,给出了自适应阈值图像分割法的改进方案,以便从复杂的舰船图像背景中分离出目标区域,有效解决当前图像分割技术中光照不均匀、边缘模糊等问题。为验证方法有效性进行了仿真实验,实验结果证实该方法性能效果相对较好,充分满足对复杂舰船图像进行分割的设计目标。 相似文献
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为使船舶行进水动力与预设动力数值曲线较好贴合,针对模糊控制理论在船舶操纵中的应用情况展开研究。按照模糊滤波监测器的运行原理,建立完整的船舶航向控制表达式,再根据浆力操纵量指标、舵力操纵量指标的数值计算结果,构建标准的船舶操纵运动模型,完成对模糊控制理论在船舶操纵中应用情况的研究。实验结果表明,模糊控制理论能够促使船舶行进水动力数值与预设动力数值曲线更好贴合,与变论域模糊控制技术相比,更符合稳定操纵船舶的实际应用需求。 相似文献
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图像分割质量直接关系到后续图像识别的准确性和运算量。为实现舰船图像高质量、高效率分割,研究一种基于多尺度特征提取的复杂舰船图像分割方法。该方法针对复杂舰船图像实施灰度化、滤波2种预处理。利用直方图均衡化法提高图像对比度,更加突出目标特征。通过高斯金字塔对图像实施多尺度分解,并提取每一级尺度图像的4种特征,归一化处理后得到特征矢量。利用均值漂移算法实现过分割,利用图论方法实现再分割,完成分割方法研究。结果表明:与阈值法、区域法和边缘法相比,本文方法应用下,Dice相似系数更大,分割重叠误差更小,说明本文方法分割性能更高,实现更为精确化和详细化的图像分割。 相似文献