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一种基于改进差分进化的K-均值聚类算法研究 预览
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作者 王凤领 梁海英 张波 《计算机与数字工程》 2019年第5期1042-1048,共7页
针对K-均值算法的差异与缺点,对初始值敏感,易于落入局部最优解,差异进化算法具有强大的全局收敛能力和鲁棒性,但其收敛速度较慢。鉴于上述问题和缺陷,论文首先详细介绍了进化算法关键操作和差分进化算法的步骤和具体流程。然后,阐述了... 针对K-均值算法的差异与缺点,对初始值敏感,易于落入局部最优解,差异进化算法具有强大的全局收敛能力和鲁棒性,但其收敛速度较慢。鉴于上述问题和缺陷,论文首先详细介绍了进化算法关键操作和差分进化算法的步骤和具体流程。然后,阐述了基于差分进化的K-均值聚类算法的描述,步骤和具体流程。最后,提出基于改进差分进化的K均值聚类算法,详细介绍改进方案,改进算法的步骤和具体流程。基于差分进化和改进算法的K均值聚类算法进行仿真实验,实验结果表明,该算法具有较好的搜索能力,算法收敛速度更快,鲁棒性更强。 展开更多
关键词 差分进化 K-MEANS算法 K-均值聚类算法
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基于K-means++的无线传感网能量高效分簇协议 预览
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作者 余扬 李艳彩 陈君华 《云南民族大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期165-171,共7页
针对传统无线传感网的分层路由算法中存在着分簇不均匀、簇首数量不固定、簇首位置不合理、节点的可扩展性不足以及数据传输方式比较单一的问题,提出一种无线传感网能量高效分簇协议.该协议在簇的建立阶段基于K-means++聚类算法进行分... 针对传统无线传感网的分层路由算法中存在着分簇不均匀、簇首数量不固定、簇首位置不合理、节点的可扩展性不足以及数据传输方式比较单一的问题,提出一种无线传感网能量高效分簇协议.该协议在簇的建立阶段基于K-means++聚类算法进行分簇并采用S_Dbw聚类评价指标挑选其最优分簇,在簇的建立阶段,从每个簇中选取簇内剩余能量最高的节点作为簇首;在数据传输阶段,基于节点间的通信代价使用Dijkstra算法来寻找每个簇首到汇聚节点的最优路径.仿真结果表明:该协议可降低节点与汇聚节点之间数据传输的能耗,延长传感网的生命周期,并且在整个网络能量处于较低水平时也可以较好的覆盖整个监测区域. 展开更多
关键词 K-means++算法 S_Dbw 自适应分簇 可扩展性 DIJKSTRA算法
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基于广义反向学习的磷虾群算法及其在数据聚类中的应用 预览
3
作者 丁成 王秋萍 王晓峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期336-342,共7页
针对磷虾群(KH)算法在寻优过程中因种群多样性降低而过早收敛的问题,提出基于广义反向学习的磷虾群算法GOBL-KH。首先,通过余弦递减策略确定步长因子平衡算法的探索与开发能力;然后,加入广义反向学习策略对每个磷虾进行广义反向搜索,增... 针对磷虾群(KH)算法在寻优过程中因种群多样性降低而过早收敛的问题,提出基于广义反向学习的磷虾群算法GOBL-KH。首先,通过余弦递减策略确定步长因子平衡算法的探索与开发能力;然后,加入广义反向学习策略对每个磷虾进行广义反向搜索,增强磷虾探索其周围邻域空间的能力。将改进的算法在15个经典测试函数上进行测试并与KH算法、步长线性递减的磷虾群(KHLD)算法和余弦递减步长的磷虾群(KHCD)算法比较,实验结果表明:GOBL-KH算法可有效避免早熟且具有较高的求解精度。为体现算法有效性,将GOBL-KH算法与K均值算法结合提出HK-KH算法用于解决数据聚类问题,即在每次迭代后用最优个体或经过K均值迭代一次后的新个体替换最差个体,使用UCI五个真实数据集进行测试并与K均值、遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法、蚁群算法(ACO)、KH算法、磷虾群聚类算法(KHCA)、改进磷虾群(IKH)算法进行比较,结果表明:HK-KH算法适用于解决数据聚类问题且具有较强的全局收敛性和较高的稳定性。 展开更多
关键词 磷虾群算法 余弦递减策略 广义反向学习 数据聚类 K均值聚类算法
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基于逆模型的调节阀粘滞补偿 预览
4
作者 陈鹏 王志国 刘飞 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第5期377-381,共5页
调节阀粘滞是实际控制回路中的一种非线性特征,会引起控制回路性能下降。针对此问题,提出一种基于逆模型的调节阀粘滞补偿控制方案。首先,采集阀门输入输出数据,使用K-means聚类获得调节阀粘滞特征工作点;然后,建立粘滞分段函数模型,再... 调节阀粘滞是实际控制回路中的一种非线性特征,会引起控制回路性能下降。针对此问题,提出一种基于逆模型的调节阀粘滞补偿控制方案。首先,采集阀门输入输出数据,使用K-means聚类获得调节阀粘滞特征工作点;然后,建立粘滞分段函数模型,再以分段函数的反函数形式构造阀门粘滞逆模型,并基于此设计逆模型控制器以补偿阀门粘滞非线性。最后,通过数据仿真对所提方法进行测试,结果验证了其有效性。 展开更多
关键词 调节阀 逆模型 粘滞补偿 K-MEANS聚类算法 聚类中心
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基于改进K均值聚类算法的星点聚类研究 预览
5
作者 夏永泉 孙静茹 +3 位作者 WU Xin-wen 支俊 王兵 谢希望 《图学学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期358-363,共6页
针对高分辨率天文图像中的星点聚类研究中存在的2个问题:①天文图像的分辨率较高,且图像处理速度较慢;②选取何种聚类算法对天文图像中的星点进行聚类分析效果较好。在研究中,问题1采用图像分块的方法提高图像的处理速度;问题2提出了一... 针对高分辨率天文图像中的星点聚类研究中存在的2个问题:①天文图像的分辨率较高,且图像处理速度较慢;②选取何种聚类算法对天文图像中的星点进行聚类分析效果较好。在研究中,问题1采用图像分块的方法提高图像的处理速度;问题2提出了一种改进的K均值聚类算法,以解决传统的K均值聚类算法的聚类结果易受到k值和初始聚类中心随机选择影响的问题。该算法首先在用K均值聚类算法对数据初步聚类的基础上确定合适的k值,其次用层次聚类对数据聚类确定初始聚类中心,最后在此基础上再采用K均值聚类算法进行聚类。通过MATLAB仿真实验的结果表明,该算法的聚类结果与效率优于其他聚类算法。 展开更多
关键词 k 初始聚类中心 K均值聚类算法 层次聚类
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大数据下风电场混合算法建模研究 预览
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作者 郭敏 赵巧娥 +1 位作者 高金城 周斌龙 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第1期48-54,共7页
利用优化粒子群K-means混合聚类算法分析大规模风电场的实际运行数据并对其建模。以山西盛风岭风电场作为实例,在大数据下依据其实际运行数据建立风速-功率模型并利用优化粒子群K-means混合聚类算法(IPSO-K-means)进行模型优化。结果显... 利用优化粒子群K-means混合聚类算法分析大规模风电场的实际运行数据并对其建模。以山西盛风岭风电场作为实例,在大数据下依据其实际运行数据建立风速-功率模型并利用优化粒子群K-means混合聚类算法(IPSO-K-means)进行模型优化。结果显示,对比方法(传统方法、K-means、PSO-K-means)的平均误差分别为46.29%、18.58%、17.30%,而IPSO-K-means方法的平均误差为14.11%,说明所提方法可以大大提高模型的准确性。 展开更多
关键词 大数据 风电场 粒子群优化算法 K-MEANS聚类算法 建模
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改进K-Means算法在油水界面测量中的应用 预览
7
作者 任喜伟 何立风 +1 位作者 姚斌 宋安玲 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2019年第6期91-95,105共6页
借助物位传感器测量原油储罐内油水界面时,为了获得精确的测量结果,根据油水界面测量数据分布特性,提出了基于K-means算法的油水界面测量计算方法,分析K-means算法在油水界面测量中的基本思想和应用过程。因K-means算法本身无法处理油... 借助物位传感器测量原油储罐内油水界面时,为了获得精确的测量结果,根据油水界面测量数据分布特性,提出了基于K-means算法的油水界面测量计算方法,分析K-means算法在油水界面测量中的基本思想和应用过程。因K-means算法本身无法处理油水界面数据中存在伪数据的问题,又提出了改进K-means的油水界面测量预处理聚类算法,该算法首先建立中值预处理模板,遍历油水界面数据,再对油水界面数据进行聚类划分,确定最优聚类结果,计算油水界面及液位高度。通过实验将该算法应用于存在伪数据的油水界面计算过程中,实验结果表明:改进K-means算法可以有效解决伪数据问题,并能提高油水界面计算结果的准确率,有较小的迭代次数和运行时间,性能优于K-means算法。 展开更多
关键词 油水界面 预处理 伪数据 K-MEANS算法 聚类算法
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亚马逊竞价型云服务定价策略的分析
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作者 李雪菲 李铮 +1 位作者 张贺 荣国平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第6期1236-1241,共6页
当今,移动互联网行业飞速发展,云服务提供了大量方便易用的云资源.在我国提出"互联网+"的概念以及推行了一系列鼓励创业的政策以后,企业和研究机构对于云服务的需求越来越大.云服务提供商众多,其定价机制和服务种类各不相同,... 当今,移动互联网行业飞速发展,云服务提供了大量方便易用的云资源.在我国提出"互联网+"的概念以及推行了一系列鼓励创业的政策以后,企业和研究机构对于云服务的需求越来越大.云服务提供商众多,其定价机制和服务种类各不相同,存在着巨大的竞争和可挖掘的市场.亚马逊公司是如今云计算领域中的巨头,其中,竞价型云服务以其易用性和低廉价格受到了广大用户的欢迎.因此,研究其定价模式可以帮助云服务供应商完善其定价方法、获取更多盈利,另一方面,帮助用户选择适合自己的付款模式,节约成本.本次研究以亚马逊竞价型云服务作为对象,将亚马逊官方提供的混杂价格历史做了整理、筛选、可视化以及数据统计.预处理后,输入到KNN分类器和k-means分类算法中,实现了分类的功能,通过两种分类方法进行比对,通过Boosting算法投票选出典型类别.另外,提出了一种补齐不同云服务产生价格时间点的方法,可以辅助提高分类的准确性,以便找出最典型的价格轨迹进行统计分析、建模,提取价格变化的共同特征,更加精确地推测定价机制. 展开更多
关键词 云计算 竞价型实例 机器学习 KNN算法 K-MEANS聚类算法
基于客户共享的车辆路径问题研究 预览
9
作者 文军 《物流工程与管理》 2019年第1期56-58,27共4页
为了提高物流配送效率,减少运输车辆运营成本,基于共同配送的理念,提出基于客户共享的车辆路径问题研究,其本质是多配送中心车辆路径问题,为提高客户满意度,加上软时间窗条件约束,并构造相应的数学模型。在解决该问题时,首先运用k-mean... 为了提高物流配送效率,减少运输车辆运营成本,基于共同配送的理念,提出基于客户共享的车辆路径问题研究,其本质是多配送中心车辆路径问题,为提高客户满意度,加上软时间窗条件约束,并构造相应的数学模型。在解决该问题时,首先运用k-means算法进行聚类处理,其次采用结合2-opt的多态蚁群算法对其子问题求最优解,该方法明显提升了算法的收敛速度。最后,列举实例证实了具有聚类的多态蚁群算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 车辆路径问题 K-MEANS聚类算法 多态蚁群算法
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基于异常检测的K-means改进算法研究 预览
10
作者 薛晨杰 林婷薇 《软件导刊》 2019年第4期74-78,共5页
K-means算法作为较为普遍的聚类算法,聚类效果受孤立点、噪声点和初始聚类中心影响较大。结合Isolation Forest算法计算数据中每个样本的异常度系数,根据离群值过滤比例计算得到异常度系数阈值,对高度异常值加以隔离,并对隔离后的数据... K-means算法作为较为普遍的聚类算法,聚类效果受孤立点、噪声点和初始聚类中心影响较大。结合Isolation Forest算法计算数据中每个样本的异常度系数,根据离群值过滤比例计算得到异常度系数阈值,对高度异常值加以隔离,并对隔离后的数据集使用平均插值法求得初始聚类中心。运用改进K-means算法对真实数据集进行聚类分析,与此同时,通过比较多个离群值过滤比例下的聚类结果,找到离群值过滤比例的最优取值。仿真结果表明,相比于原始算法,新算法显著提升了聚类准确性,聚类效果更佳。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 聚类算法 异常检测 异常度系数 离群过滤比例
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基于改进K-means聚类方法的新零售物流配送路径优化 预览
11
作者 陈婵丽 钟映竑 《物流技术》 2019年第5期73-78,126共7页
在新零售背景下,根据新零售的要求,从末端物流配送路径的角度出发,建立了车辆配送路径最优化数学模型,将遗传算法和K-means聚类算法进行结合与改进,对末端实体店配送方法进行优化。并以广州市天河区实际数据为例,通过Tensorflow软件仿... 在新零售背景下,根据新零售的要求,从末端物流配送路径的角度出发,建立了车辆配送路径最优化数学模型,将遗传算法和K-means聚类算法进行结合与改进,对末端实体店配送方法进行优化。并以广州市天河区实际数据为例,通过Tensorflow软件仿真实验进行验证。实验结果证明,和传统遗传算法相比,基于遗传算法改进的K-means聚类方法在复杂的区域物流内可配送路程,解决了重复配送路径问题,并且优化了物流配送路径,提高了配送效率,从而改善了服务质量和用户体验度,为新零售时代的物流配送提供路径优化方法。 展开更多
关键词 新零售 配送路径 遗传算法 K-MEANS聚类算法 路径优化
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基于聚类算法的企业管理系统的设计 预览
12
作者 王玙 《电子设计工程》 2019年第4期47-51,共5页
中小型企业的供应商管理,普遍缺乏严谨地评价和分类。针对这一问题,文中通过分析供应商管理的具体工作,修改经典的K-means算法,提出了一种基于自适应属性优化的K-means算法。该算法使用拉格朗日乘数法,可以自动计算所有属性的权重最优值... 中小型企业的供应商管理,普遍缺乏严谨地评价和分类。针对这一问题,文中通过分析供应商管理的具体工作,修改经典的K-means算法,提出了一种基于自适应属性优化的K-means算法。该算法使用拉格朗日乘数法,可以自动计算所有属性的权重最优值,最大程度避免了主观因素的影响。实验结果表明,文中所提出的K-means算法的准确率高于传统K-means算法。 展开更多
关键词 需求分析 总体设计 拉格朗日乘数法 属性权重 K-MEANS聚类算法 微信企业号
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基于K-means算法和用电信息采集系统的防窃电研究 预览
13
作者 程俊文 李慧娟 曹志强 《供用电》 2019年第1期75-80,共6页
目前窃电方式呈现隐蔽性、多样性和高科技等特点,传统的人工稽核方法无法快速解决当前窃电频发问题。文章利用用电信息采集系统远程集抄的海量数据,通过对新型典型窃电案例的分析,提出基于K-means聚类算法以及用电信息采集系统所采参数... 目前窃电方式呈现隐蔽性、多样性和高科技等特点,传统的人工稽核方法无法快速解决当前窃电频发问题。文章利用用电信息采集系统远程集抄的海量数据,通过对新型典型窃电案例的分析,提出基于K-means聚类算法以及用电信息采集系统所采参数,建立多维特征因子关联模型,确定窃电嫌疑用户。基于该思路的防窃电系统,在预防和打击窃电用户上起到了一定的积极作用。 展开更多
关键词 防窃电 用电信息采集系统 K-MEANS聚类算法 数据处理
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基于Logistic回归的“拍照赚钱”APP定价方案设计 预览
14
作者 尚舒敏 陈家慰 +1 位作者 胡锦帆 王志勇 《实验科学与技术》 2019年第1期6-11,共6页
该文旨在对"拍照赚钱"APP考虑不同情况制定合理的定价方案。首先,通过K-means聚类对定价的影响因素进行分析,建立了以对数回归、多元线性回归为辅助解释的决策树定价模型,从而得到原方案的定价规律,并建立了任务完成情况的Log... 该文旨在对"拍照赚钱"APP考虑不同情况制定合理的定价方案。首先,通过K-means聚类对定价的影响因素进行分析,建立了以对数回归、多元线性回归为辅助解释的决策树定价模型,从而得到原方案的定价规律,并建立了任务完成情况的Logistic的模型,结合统计分析与地理数据,得到了影响任务完成的主要因素。随后,在考虑总成本的前提下,对定价模型进行优化,对用户限额进行改进,并基于Logistic模型以最大化任务完成率为目标对价格进行调整。最后,设计了逐步聚类算法对任务进行打包,进一步提高任务的完成率。 展开更多
关键词 数据预处理 K-MEANS聚类 LOGISTIC模型 对数回归模型 决策树 逐步聚类算法
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改革开放40年来我国民族教育研究的内容分析及展望——基于1979-2018年《民族教育研究》期刊的K-means主题分析 预览
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作者 康翠萍 徐巧云 马超 《现代教育管理》 CSSCI 北大核心 2019年第4期21-27,共7页
民族教育是国家关注和支持发展的重点。改革开放以来,民族教育研究经历了漫长的历史时期,取得了突破性进展。对改革开放40年来《民族教育研究》期刊所刊载的文献进行分析发现:民族教育研究在研究机构分布、研究区域分布、少数民族教育... 民族教育是国家关注和支持发展的重点。改革开放以来,民族教育研究经历了漫长的历史时期,取得了突破性进展。对改革开放40年来《民族教育研究》期刊所刊载的文献进行分析发现:民族教育研究在研究机构分布、研究区域分布、少数民族教育研究分布方面呈现出明显的差异与不均衡。民族教育研究主题主要包括民族教育政策的公平性、少数民族学校教育、多元文化教育、少数民族双语教育、民族团结与国家认同教育、少数民族女童教育和少数民族成人教育等。基于当前民族教育研究的现状,未来民族教育研究应加强科学定位,均衡民族教育研究主题;提升问题意识,加强实证研究与应用研究;消除研究藩篱,融合普通教育与民族教育。 展开更多
关键词 民族教育 《民族教育研究》 K-MEANS聚类算法 主题分析
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基于K-means聚类组合模型的公交线路客流短时预测 预览
16
作者 陈维亚 潘鑫 方晓平 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期83-89,113共8页
预测公交线路短时客流是实现公交动态调度的关键技术.文中通过分析客流特性,构建了基于K-means聚类算法的组合预测模型.首先利用K-means算法将短时客流数据按照时变特征的相似度划分为不同聚类,然后为每类客流数据分别建立最小二乘支持... 预测公交线路短时客流是实现公交动态调度的关键技术.文中通过分析客流特性,构建了基于K-means聚类算法的组合预测模型.首先利用K-means算法将短时客流数据按照时变特征的相似度划分为不同聚类,然后为每类客流数据分别建立最小二乘支持向量机、BP神经网络、自回归滑动平均模型,并考虑天气因素的影响,用遗传算法优化模型参数,对比预测结果,从中选择每个聚类的最佳预测模型构成组合模型.最后以长沙市104路公交客流数据作为实例进行预测分析,结果显示:客流数据时变特征对模型具有选择性,K-means聚类组合模型能够更好地根据不同时段客流数据的时变特征进行分类,因而有利于提高预测绩效;考虑了天气因素的K-means聚类组合模型能进一步提高公交线路的短时预测绩效. 展开更多
关键词 公交线路客流 短时预测 K-MEANS聚类算法 组合预测模型
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基于网格LOF和自适应K-means的离群点检测算法 预览
17
作者 张硕 金鑫 +1 位作者 李兆峰 高建 《指挥信息系统与技术》 2019年第1期90-94,共5页
为了提高大数据背景下离群点检测方法的准确性和时效性,深入研究并分析了聚类算法的特征,提出了一种基于网格局部异常因子(LOF)算法和自适应K-means算法的改进型离群点检测聚类算法。先对大数据信息使用网格LOF算法进行预处理,过滤掉数... 为了提高大数据背景下离群点检测方法的准确性和时效性,深入研究并分析了聚类算法的特征,提出了一种基于网格局部异常因子(LOF)算法和自适应K-means算法的改进型离群点检测聚类算法。先对大数据信息使用网格LOF算法进行预处理,过滤掉数据中孤立的离群点,再用自适应K-means算法精确地进行离群点检测。最后,试验结果表明,该算法相比于同类离群点检测算法节约了检测运行时间,并提高了检测准确度,对大数据集和高维数据也有较理想的离群点检测效果。 展开更多
关键词 局部异常因子 K-MEANS 聚类算法 大数据 离群点
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基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘 预览
18
作者 谷玉荣 黄耀雄 +1 位作者 高艳 郭静 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期92-96,共5页
战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,... 战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。 展开更多
关键词 威胁属性指标 空中态势威胁 K-MEANS聚类算法 目标威胁等级
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一种改进Grabcut算法的彩色图像分割方法 预览
19
作者 王告 俞申亮 +1 位作者 巨志勇 马素萍 《软件导刊》 2019年第6期171-175,共5页
针对传统Grabcut分割方法难以很好处理图像阴影部分及分割时间过长的问题,提出结合K-means聚类算法与Grabcut函数的方法改善以上问题。该方法通过直方图均衡化实现图像增强,然后利用K-means算法以二分类的形式对像素进行聚类,利用形态... 针对传统Grabcut分割方法难以很好处理图像阴影部分及分割时间过长的问题,提出结合K-means聚类算法与Grabcut函数的方法改善以上问题。该方法通过直方图均衡化实现图像增强,然后利用K-means算法以二分类的形式对像素进行聚类,利用形态学处理填充孔洞,自动获取目标物体轮廓后,结合Grabcut算法实现图像二次分割,最后利用颜色判定改善图像阴影部分。实验结果表明,该方法可实现图像自动分割、节省大量时间,而且对阴影部分图像处理有明显改善,具有较高的准确性和高效性。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类算法 Grabcut函数 图像分割 直方图均衡化 颜色判定
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基于CT图像和K-Means聚类算法研究混凝土细观损伤
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作者 朱琳 党发宁 +1 位作者 丁卫华 张乐 《水力发电学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期37-45,共9页
混凝土CT图像细观损伤区没有明显的灰度特征,基于阈值及边缘检测的图像分割方法难以提取细观损伤信息。论文首次提出应用K-Means聚类算法深度挖掘混凝土CT图像内部蕴含的细观损伤信息。首先,对圆柱体混凝土试件进行了单轴静力压缩CT试验... 混凝土CT图像细观损伤区没有明显的灰度特征,基于阈值及边缘检测的图像分割方法难以提取细观损伤信息。论文首次提出应用K-Means聚类算法深度挖掘混凝土CT图像内部蕴含的细观损伤信息。首先,对圆柱体混凝土试件进行了单轴静力压缩CT试验;然后,依据轮廓系数确定最优聚类簇数,利用K-Means聚类算法在非监督状态下寻找混凝土CT图像的最优划分,获得了包含细观损伤信息的分区图;最后,统计了细观损伤区域像素点总数,计算了混凝土损伤度。结果表明:从破坏区和细观损伤区图上能直观地观察到各应力阶段混凝土内部细观损伤的演化规律。细观损伤度随应力的变化具有规律性,峰值荷载前细观损伤发展经历了相对稳定期和稳定发展期,峰值荷载后细观损伤度减小,损伤聚集在裂缝周围,细观损伤经历不稳定发展期。K-Means聚类算法在分析混凝土损伤演化方面具有明显优势。 展开更多
关键词 混凝土 CT试验 细观损伤 K-MEANS聚类算法 分区图 细观损伤度
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