导读:本文包含了聚类同步论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:聚类同步,局部耦合线性系统,时标,牵制控制
聚类同步论文文献综述
李嘉敏,宾红华,黄振坤[1]（2019）在《时标上局部耦合线性系统的聚类同步》一文中研究指出在牵制控制策略下,研究了时标上局部耦合线性系统有向网络的聚类同步问题。通过构造Lyapunov函数,运用线性矩阵不等式性质和时标微积分理论,分别得到了固定拓扑和切换拓扑下达到聚类同步的充分条件。给出了数值模拟来验证所得结论的正确性。(本文来源于《集美大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
李静宇,周明,李庚银[2]（2019）在《基于耦合振子模型的含风电电力系统聚类同步》一文中研究指出针对含风电的电力系统受到扰动后发生严重的系统同步问题,提出基于Kuramoto模型的网络耦合聚类同步方法。应用图论理论建立电力网络收缩模型,在此基础上建立基于Kuramoto耦合振子模型电力系统等值模型,并提出基于动态耦合强度的电力网络聚类算法,该方法在系统发生扰动后能够快速、准确地将系统内振子的同步状态进行聚类。通过含有风电场的39节点新英格兰系统进行验证,仿真结果表明,通过聚类后各机群分析可以更清晰地了解电网的同步状态,避免系统进一步崩溃。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年05期）
邬子同[3]（2018）在《基于同步聚类的多目标荧光分子断层成像重建算法研究》一文中研究指出荧光分子断层成像(Fluorescence Molecular Tomography,FMT)是一种光学成像的新技术,可以从分子层面对病灶进行监测观察,为疾病的诊断提供帮助。根据动物体表产生荧光分布,使用合适的重建算法计算得到荧光目标。在实际应用中,肿瘤粘连、癌细胞扩散等实际问题需要对多目标荧光分子断层成像有进一步的研究。多目标的情况下,提供单独子目标的定位误差和个体分布信息才可以方便局部治疗。多目标的重建和所有子目标的识别都是十分必要的。目前,研究人员已经设计出很多重建算法。大部分重建算法在单目标实验中都有着很好的计算效果,但在多目标实验中却无法进一步确定子目标。与传统重建算法不同,本文提出一种新的多目标FMT的研究思路。将多目标重建视为基于重建结果的聚类问题,把聚类算法引入FMT应用中,提高重建精度和子目标识别精度。本文的工作进也一步证明了FMT中多目标分辨的必要性。具体研究工作如下:1)基于经典聚类方法的多目标FMT重建的对比分析。首先将经典的K均值算法引入FMT中,并进行实验验证其计算性能。实验结果表明,K均值算法在FMT中的应用准确性不高,对初始点的选取太过敏感,容易发生错误聚类。然后使用自组织映射网络SOM(Self-organizing Maps)对重建结果进行聚类。实验结果表明,SOM的聚类性能稍好,但无法得到聚类中心方便进一步提高聚类精度。经典的聚类算法在FMT中的应用会产生各种各样的问题,如K-means聚类精度不高、SOM无法计算类中心。2)针对经典的聚类算法存在的各种问题,我们将同步聚类算法引入FMT中,作为重建算法的后处理算法,对重建结果进行聚类分析。每个数据点看做一个相位振荡器,相类似的数据对象发生影响,相互作用并逐渐聚合,形成聚类。经由匀质仿体实验和数字鼠实验,验证了基于同步聚类的多目标FMT重建的正确性和稳定性。实验结果表明该算法可以提高单独目标的重建精度,计算得到聚类中心,且无需将光源数目作为先验信息。3)基于同步聚类的多目标FMT重建只使用了重建结果的叁维空间信息,未使用荧光产额信息。在重建结果中心处,节点所对应的荧光产额值高,而在边缘处的节点对应的值比较低。根据这样的特点,改进同步聚类算法迭代公式,有效的使用了重建结果的空间信息和荧光产额信息。经由多组匀质仿体和数字鼠仿真实验,验证了基于同步聚类的多目标FMT重建的改进算法的聚类能力、稳定性和正确性。经由对照实验,验证了本文提出的两种算法的聚类机能。实验结果表明改进后的算法具有很好的稳定性和准确性,并且可以计算得到更精确的聚类中心、误差率更低、对参数的选择更不敏感,算法更稳定。最后对比了四种聚类算法在FMT中的应用,实验结果表明原始基于同步聚类的多目标FMT应用及其改进算法具有更好的正确性和稳定性,在不同的情况下都可以得到正确的实验结果。(本文来源于《西北大学》期刊2018-06-01）
高艳[4]（2018）在《异结构离散型以及连续型时空网络的聚类同步研究》一文中研究指出同步现象是复杂网络中一个非常重要的动力学行为,在实际中有着广泛的应用。本文重点研究了具有不确定参量的复杂网络的聚类同步问题。首先研究了结构不同的离散型时空网络的聚类同步;其次,将全局控制扩展为局部控制,进一步利用局部控制技术实现了连续型时空网络中各聚类节点与目标系统的同步。本文的主要工作包括:第一章简述了复杂网络的发展史、网络的物理特性,并对几个典型的网络模型加以描述,最后对复杂网络的研究意义进行了阐述。第二章给出了几种复杂网络同步的类型和复杂网络达到同步的判定方法。并特别给出了聚类同步的定义和几种聚类同步的类型。最后,概述了复杂网络同步在生产和生活中的重要应用。第叁章主要进行了结构不同的离散型时空网络的聚类同步研究。利用Lyapunov定理构造合适的Lyapunov函数,从而推导出控制器的表示形式和不确定参量的识别函数,通过控制使结构不同的网络和相应的目标系统达到聚类同步。同时,不确定参量也能够被有效识别。在数值模拟的过程中,选取激光相位共轭波空间扩展系统、Gibbs电光时空模型以及Bragg声光时空模型作为叁个聚类网络节点的状态方程,选取单向耦合映像格子的动力学方程作为目标系统,通过仿真模拟验证了同步原理的可行性。第四章研究了利用局部控制技术实现连续型时空网络的聚类同步问题。通过构造Lyapunov函数得到网络中不确定参量的更新规则和可以使网络达到同步的局部控制器。利用局部控制技术使结构相同和不同的连续型时空网络与相应的目标系统实现了聚类同步。最后,在数值模拟中,选用具有时空混沌性质的受激拉曼散射的耦合波方程和单模激光Maxwell-Bloch系统作为聚类网络节点的状态方程和相应的目标系统,通过仿真模拟证明了同步原理的可靠性。第五章是对本文所做工作的小结,并且对后续研究工作进行了设想和展望。(本文来源于《辽宁师范大学》期刊2018-03-01）
曲英男[5]（2017）在《基于用户-项目同步聚类的个性化推荐研究》一文中研究指出在近年来的大数据背景下,推荐系统是数据挖掘、商务智能等领域的研究热点,能够在一定程度上缓解信息过载问题。协同过滤技术在推荐系统中应用广泛。聚类技术能够缓解协同过滤推荐系统面临的数据稀疏和可扩展性差问题,其目标是发现有相似兴趣的用户或有相似特征的项目。然而,在某些项目类上具有相似兴趣的用户不一定在其它项目类上也有相似兴趣,而且用户的兴趣是多样的,一个用户类的兴趣可能以不同程度分布在多个项目类上。本文提出了考虑用户多兴趣和用户类兴趣模式的推荐框架。首先,利用非负矩阵叁因子分解方法发现用户兴趣,将用户和项目同步聚类,发现评分矩阵中隐含的用户的多重兴趣和项目的多重属性,并以后验概率的形式描述用户和项目在每个类的隶属度,通过兴趣模式发现的具有强关联的用户类和项目类组成密集子矩阵;然后,在每个密集子矩阵中,基本的协同过滤方法可以被用于预测缺失评分;最后,重迭子矩阵的评分被合成,根据最终的预测评分生成推荐列表,文中提出了多种评分合并方式并探讨了其实际含义。实验结果表明本文提出的个性化推荐框架能有效提升协同过滤的推荐准确率,并能在一定程度上缓解数据稀疏问题,多个子矩阵内运算可以并行实施以提升运算效率,提高系统可扩展性。(本文来源于《天津大学》期刊2017-11-01）
王燕锋,李祖欣,全立地,郭晓瑞[6]（2018）在《具有不确定转移概率的马尔科夫复杂网络的聚类同步》一文中研究指出研究具有不确定转移概率的马尔科夫复杂网络系统的聚类同步问题,系统模型包含耦合的离散时变时滞和耦合的分布时变时滞.通过充分考虑转移概率的性质和不确定区域的特性,用一个含有较少变量的有效技术代替传统的Young不等式来约束转移率中的不确定项.同时,利用增广李雅普诺夫泛函和具有较小保守性的积分不等式,给出新的依赖时滞和时滞导数上下界的聚类同步准则.最后通过数值仿真验证所提出方法的有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2018年04期）
王未[7]（2017）在《复杂网络同步和多智能体系统编队控制的聚类性问题的研究》一文中研究指出现实世界中存在多种多样的复杂网络,如交通运输网,电力传输网,金融信息网,社会交际网等.由于在众多领域中的应用需求,复杂网络日益受到人们的广泛关注.尤其是复杂网络的同步性分析,自上世纪九十年代以来一直是研究热点之一.在科学研究和社会生产中,研究者们常常使用大量结构或功能简单的智能体(如无人驾驶飞行器,人造卫星等)来替代昂贵的单个系统实现繁杂的任务,从而大幅度提高生产效率,而这些智能体的工作离不开多智能体系统研究的理论基础.所以,关于多智能体系统的研究特别是多智能体系统编队控制问题逐渐成为一个前沿性研究课题.本文主要运用图论,Lyapunov稳定性理论以及矩阵理论研究复杂网络同步以及多智能体系统的编队控制的聚类性问题,并用MATLAB软件进行数值仿真,验证理论分析结果的正确性.论文的主要内容如下:第一章概述复杂网络和多智能体系统的研究背景及研究现状,并介绍了相关定义和准备知识.第二章利用牵制脉冲控制策略研究复杂网络的投影聚类同步.基于驱动网络节点的状态,为响应网络的每个聚类设计对应的牵制脉冲控制策略,得出两个网络实现投影聚类同步的充分条件.最后,给出一个数值仿真来检验文章结果的有效性.第叁章利用事件驱动采样控制策略研究非线性系统的聚类编队问题.基于每个分组的领导节点,设计每个节点的事件条件,从而得到一个基于事件驱动的采样策略,给出能够使得二阶非线性系统实现聚类编队的充分条件.最后,利用MATLAB软件进行数值仿真,证实本文提出的控制策略的可行性.第四章对全文进行总结,并对今后有关的研究工作进行展望.(本文来源于《太原理工大学》期刊2017-06-01）
田静[8]（2017）在《不确定多重边网络以及聚类网络的同步研究》一文中研究指出迄今,围绕复杂网络相关问题的研究越来越多地受到了国际国内学者的广泛关注。同时,作为研究的热点之一,复杂网络的同步问题引起了人们极大的研究兴趣,主要原因在于同步现象存在于自然界中的各个领域并具有较为广泛的应用价值。本文主要针对多重边网络的耦合混沌同步以及不确定聚类网络之间的同步问题进行了研究。第一章简要介绍了复杂网络的产生、基本类型以及研究现状。第二章对复杂网络的同步类型进行了说明,并阐述了判定网络同步时的两个常用的基本方法:Lyapunov指数法和Lyapunov函数法。最后,扼要地介绍了网络同步在生产实际中的一些应用。第叁章对任意结构的不确定多重边网络的耦合同步问题进行了研究。采用单向耦合的方式实现了网络与目标系统之间的同步,并得到了节点状态方程中的耦合系数和不确定参量的辨识规则。选取量子光学中的Jaynes-Cumming模型作为网络节点的状态方程,采用任意的拓扑结构进行连接,通过数值模拟验证了该同步原理的正确性和有效性。第四章基于上一章的拆分思想,对节点含有不同动力学行为的复杂网络进行了聚类同步研究。在Lyapunov函数中加入指数项,实现了复杂网络之间的聚类同步,同时有效地对不确定参量进行了识别。最后,选取强迫Busselator模型、Van der Pol系统和Duffing系统作为各聚类网络节点的状态方程进行数值模拟,进行了同步原理的仿真验证。第五章是对本文所研究内容的总结。同时,对今后的工作提出了设想和展望。(本文来源于《辽宁师范大学》期刊2017-05-01）
陈德华,韩学士,乐嘉锦,朱立峰[9]（2016）在《面向临床检验指标的非同步时间序列聚类算法研究》一文中研究指出对临床检验指标时间序列进行聚类,从中发现临床检验指标变化趋势相似的患者群体,对开展精准医疗具有非常重要的价值。考虑到不同患者的检验次数及检验时间点不完全同步,首先通过对非同步时间序列进行预处理,实现不同时间序列维度及时间点的同步化。在此基础上,通过引入一个用户自定义参数即噪声点占有率NoisePro,对DBScan算法进行改进,提出了一种基于密度划分思想的非同步临床检验指标时间序列聚类LabTS-CLU算法。最后利用某叁甲医院十余万糖尿病患者近10年的糖化血红蛋白时间序列数据集进行实验,结果证明了所提算法的有效性。(本文来源于《计算机科学》期刊2016年09期）
朱红,丁世飞[10]（2016）在《属性样本同步粒化的AP熵加权软子空间聚类算法》一文中研究指出仿射传播(Affinity propagation,AP)聚类算法是将所有待聚类对象作为潜在的聚类中心,通过对象之间传递的可靠性和有效性信息找到合适的聚类中心,从而计算出相应的聚类结果,但不适用子空间聚类。将粒度计算引入到仿射传播聚类算法中,提出属性与样本同步粒化的AP熵加权软子空间聚类算法(Entropy weighting AP algorithm for subspace clustering based on asynchronous granulation of attributes and samples,EWAP)。EWAP首先去除冗余属性,然后在每次聚类的迭代过程中修改属性的权重值。在满足一定条件迭代终止时,就会得到构成各兴趣度子空间的属性权重值,从而得到属性集的粒化结果以及相应的子空间聚类结果。理论与实验证明EWAP算法既保留了AP算法的优点,又克服了该聚类算法不能进行子空间聚类的不足。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2016年04期）
聚类同步论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对含风电的电力系统受到扰动后发生严重的系统同步问题,提出基于Kuramoto模型的网络耦合聚类同步方法。应用图论理论建立电力网络收缩模型,在此基础上建立基于Kuramoto耦合振子模型电力系统等值模型,并提出基于动态耦合强度的电力网络聚类算法,该方法在系统发生扰动后能够快速、准确地将系统内振子的同步状态进行聚类。通过含有风电场的39节点新英格兰系统进行验证,仿真结果表明,通过聚类后各机群分析可以更清晰地了解电网的同步状态,避免系统进一步崩溃。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
聚类同步论文参考文献
[1].李嘉敏,宾红华,黄振坤.时标上局部耦合线性系统的聚类同步[J].集美大学学报(自然科学版).2019
[2].李静宇,周明,李庚银.基于耦合振子模型的含风电电力系统聚类同步[J].现代电子技术.2019
[3].邬子同.基于同步聚类的多目标荧光分子断层成像重建算法研究[D].西北大学.2018
[4].高艳.异结构离散型以及连续型时空网络的聚类同步研究[D].辽宁师范大学.2018
[5].曲英男.基于用户-项目同步聚类的个性化推荐研究[D].天津大学.2017
[6].王燕锋,李祖欣,全立地,郭晓瑞.具有不确定转移概率的马尔科夫复杂网络的聚类同步[J].控制与决策.2018
[7].王未.复杂网络同步和多智能体系统编队控制的聚类性问题的研究[D].太原理工大学.2017
[8].田静.不确定多重边网络以及聚类网络的同步研究[D].辽宁师范大学.2017
[9].陈德华,韩学士,乐嘉锦,朱立峰.面向临床检验指标的非同步时间序列聚类算法研究[J].计算机科学.2016
[10].朱红,丁世飞.属性样本同步粒化的AP熵加权软子空间聚类算法[J].数据采集与处理.2016