刘鸿淼
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：中国汽车工程研究院更多>>
- 相关领域：交通运输工程机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进k-均值算法的轻型车尾气排放数据聚类方法
- 2013年
- 在轻型车尾气排放试验中产生的大量试验数据常常具有不同属性,需要对其进行聚类分析。因此,提出了改进的k-均值算法。基于高密度方法有效地消除了孤立点的影响;采用最远点方法,摆脱了k-均值算法只能处理球状类数据和受中心初始位置控制的限制;得到最佳簇数k值,解决了直接给定k值时,因k值不恰当而导致聚类结果较差的问题。试验结果表明,改进算法比原始k-均值算法在聚类的准确率方面具有更好的效果,能够较好评估车辆排放水平。
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- 关键词：K-均值
- 汽车尾气在自组织特征映射下的排放水平评估方法被引量：1
- 2013年
- 针对汽车尾气的非线性数据聚类问题,提出一种在自组织特征映射(Self-Organizing Map,SOM)下的聚类方法来评估汽车的排放水平。根据汽车在城区真实环境中的行驶速度设置SOM神经网络中的神经元个数,通过神经元之间拓扑相关的学习方式,自动形成具有数据原始属性的有序映射,实现不同排放水平的尾气数据聚类。为避免网络训练过程中出现训练死区的现象,竞争学习采用弹性邻域半径代替固定邻域半径,自适应地缩放学习区域。以某轻型车的THC和CO2排放数据为对象的数值试验结果表明,采用弹性邻域半径的SOM神经网络的聚类准确性优于采用固定邻域半径的SOM神经网络,能有效评估汽车尾气排放水平。
- 刘鸿淼罗德超李鹏华孟凡迪
- 关键词：汽车尾气聚类分析
