简介:摘要为降低装配式建筑工程施工安全事故发生率,基于安全事故成因,反演分析影响其施工安全的关键因素集,联合应用层次分析法(AHP)及灰色聚类评价方法,构建施工安全评价指标体系及评价模型,测评装配式建筑工程实际施工安全状态;通过分析影响安全的因素搜索关键安全隐患,并针对装配式建筑工程多维作业空间并行施工易叠加安全风险的特点,采取应对措施以控制施工安全事故发生。将所建评价模型,用于某典型项目实证分析。结果表明,影响安全的主要因素按重要性从大至小排列依次是工人专业操作水平、吊装作业气候条件、构件运输临时固定措施以及构件出厂前质量安全检验,需采取对应措施,降低相应的安全事故发生概率。
简介:摘要本文将自组织映射(SOM)神经网络用于研究电力专变用户的用电行为习惯聚类。首先,对用户的负荷数据进行归一化,并提取四个有效性指标作为SOM神经网络的输入。然后采用Davies-Bouldin指数和k均值将94条用户负荷曲线分成5类,并描述每类型曲线。最后识别新用户,结果证明该聚类方法行的通。
简介:针对传统聚类算法无法有效处理高维混合属性数据集的问题,对原有的数据归一化方法进行改进。在kmeans和DBSCAN聚类算法的基础之上,结合增量聚类的思想和数据之间相异度的计算方法,提出了一种基于密度的增量k-means聚类算法。该算法能有效处理具有高维混合属性的数据集,在准确度和效率方面都得到提高。
简介:摘要交通拥挤事件是城市公共交通系统中造成交通延误的最主要原因之一,快速有效的识别拥挤事件是城市交通控制策略的重要环节。针对交通流相态及其交通因素类属方面存在的模糊性,本文在分析交通流特征时对其进行了聚类软化分。根据交通流特性,运用模糊C均值聚类算法对交通流各要素进行模糊分析处理。通过对交通量隶属度的判别和聚类分析结果,找出不同交通流间的亲疏程度和相似性,将具有相近特性的交通流归纳在一类,从而判别出交通流相态属性,确定交通拥挤事件的发生,达到对交通拥挤事件识别的目的。
简介:目的采用反映血管新生状态的指标经模糊C均值聚类对星形细胞肿瘤病理学分级进行探讨。方法采用含有正常成人脑组织、弥漫性星形细胞瘤(WHOⅡ级)、间变性星形细胞瘤(WHOⅢ级)、胶质母细胞瘤(WHOⅣ级)及阳性对照组织的168点矩阵的组织芯片,通过免疫组织化学SABC双标法标记内皮细胞和血管内皮生长因子,以Image-ProPlus5.1中文版图像分析软件对染色结果及血管内皮生长因子阳性单位、微血管密度及微血管平均周长等指标进行测定。采用单因素分析方法筛选与星形细胞肿瘤病理级别相关的参数,以矩阵实验室数学软件提供的模糊C均值聚类函数参数作为聚类对象,将不同的组织切片参数值进行模糊C均值聚类,所得聚类值分别赋值为星形细胞肿瘤病理分级值。结果(1)在不同病理分级组之间,星形细胞肿瘤血管内皮生长因子阳性单位差异具有统计学意义(P=0.000),各病理分级组间两两比较差异亦有统计学意义(均P〈0.05)。(2)在不同病理分级组之间,星形细胞肿瘤微血管密度值差异有统计学意义(P=0.000),两两比较差异亦有统计学意义(均P=0.000)。(3)星形细胞肿瘤微血管平均周长,Ⅱ级组与Ⅲ级组、Ⅱ级组与Ⅳ级组比较差异有统计学意义(均P=0.000),而Ⅲ级组与Ⅳ级组之间差异无统计学意义(P=1.000)。(4)与WHO病理分级相比,模糊C均值聚类产生的星形细胞肿瘤病理分级值对Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级等级别的诊断符合率分别为85.71%、48.39%和78.95%,总体正确率达68.46%。结论星形细胞肿瘤血管内皮生长因子阳性单位、微血管密度和微血管平均周长等项指标的模糊C均值聚类值与星形细胞肿瘤病理分级值比较符合,可应用模糊C均值聚类法对星形细胞肿瘤的病理分级进行辅助推测。