針對(duì)三維空間有害氣體煙羽分布的辨識(shí)問題,提出一種模擬退火結(jié)合模糊C均值算法的煙羽辨識(shí)方法。采用模擬退火算法優(yōu)化四軸飛行器自主搜索路徑,避免了煙羽信息采集的盲目性,提高了辨識(shí)效率。采用模糊C均值算法對(duì)有害氣體煙羽多維特征數(shù)據(jù)聚類,辨識(shí)煙羽擴(kuò)散區(qū)域及危害程度。采用兩種聚類評(píng)價(jià)指標(biāo),通過實(shí)驗(yàn)確定了聚類數(shù)目及加權(quán)指數(shù)。搭建了仿真平臺(tái),通過實(shí)例對(duì)所提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證,且與Kmeans、DBSCAN聚類算法對(duì)比分析,結(jié)果表明:上述方法能自主辨識(shí)出有害氣體煙羽擴(kuò)散區(qū)域及危害程度,為煙羽分布辨識(shí)及源定位提供方法支持。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)仿真. 2019,36(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

Xie－Beni指標(biāo)與聚類數(shù)目關(guān)系曲線

5時(shí)，都取得極小值，且所取得的極小值僅比聚類數(shù)目為10和12時(shí)取得極小值稍大。圖2是Com(Cluster)評(píng)價(jià)指標(biāo)與聚類數(shù)目關(guān)系曲線圖，圖中六條曲線分別是加權(quán)指數(shù)m取1．6，1．8，2．0，2．2，2．4，2．6時(shí)對(duì)應(yīng)的曲線。對(duì)比圖2六條曲線可知，隨著加權(quán)指數(shù)m取值增加，Com(Cluster)評(píng)價(jià)指標(biāo)逐漸減小，故m取值越大，Com(Cluster)評(píng)價(jià)指標(biāo)越小。圖3是仿圖1Xie－Beni指標(biāo)與聚類數(shù)目關(guān)系曲線圖2Com(Cluster)指標(biāo)與聚類數(shù)目關(guān)系曲線圖3仿真時(shí)間與聚類數(shù)目關(guān)系曲線真時(shí)間與聚類數(shù)目關(guān)系曲線圖，圖中六條曲線分別是加權(quán)指數(shù)m取1．6，1．8，2．0，2．2，2．4，2．6時(shí)對(duì)應(yīng)的曲線。由圖3知，不論m取值如何，隨著聚類數(shù)目增加，運(yùn)行時(shí)間一直增加。對(duì)比圖1－圖3可知，圖1中，盡管聚類數(shù)目為10和12時(shí)取得極小值比聚類數(shù)目為5時(shí)取得的極小值稍小，但在圖3中對(duì)應(yīng)的時(shí)間比聚類數(shù)目為5時(shí)所用時(shí)間長(zhǎng)很多，故聚類數(shù)目取5時(shí)，較為合適。綜上分析，本論文聚類數(shù)目取5，加權(quán)指數(shù)m取2．6。4．2模擬退火結(jié)合FCM算法效果分析實(shí)驗(yàn)步驟:—843—

木劾嘀行?步驟7:以計(jì)算的聚類中心作為模擬退火算法搜索目標(biāo)，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，采用模擬退火算法動(dòng)態(tài)產(chǎn)生路徑點(diǎn);步驟8:計(jì)算動(dòng)態(tài)生成的每個(gè)路徑點(diǎn)距離實(shí)際采集的380個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離，計(jì)算每個(gè)路徑點(diǎn)的等效濃度，返回步驟5。實(shí)驗(yàn)效果如圖4－圖7。圖4是對(duì)采集的380個(gè)樣本中，任意選取10個(gè)作為初始信息，第一次采用模擬退火結(jié)合模糊C均值算法生成的路徑點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)等效濃度的仿真結(jié)果。由該仿真結(jié)果可知，選取初始樣本點(diǎn)后，第一次辨識(shí)出的濃度范圍在［0．2，0．5］之間。圖4第一次迭代結(jié)果圖5是根據(jù)圖4生成的路徑點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)等效濃度構(gòu)成的四維數(shù)據(jù)，第二次采用模擬退火結(jié)合模糊C均值算法生成的路徑點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)等效濃度的仿真結(jié)果。由該仿真結(jié)果可知，第二次辨識(shí)出的濃度范圍在［0．4，0．7］之間。圖6是根據(jù)圖5生成的路徑點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)等效濃度構(gòu)成的四維數(shù)據(jù)，第三次采用模擬退火結(jié)合模糊C均值算法生成的路徑點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)等效濃度的仿真結(jié)果。由該仿真結(jié)果可知，第三次辨識(shí)出的濃度范圍在［0．5，0．9］之間。圖7是根據(jù)圖6生成的路徑點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)等效濃度構(gòu)成的四維數(shù)據(jù)，第四次采用模擬退火結(jié)合模糊C均值算法生成的路徑點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)等效濃度的仿真結(jié)果。由該仿真結(jié)果可知，第四次辨識(shí)出的濃度范圍在［0．5，1］之間。圖5第二次迭代結(jié)果圖6第三次迭代結(jié)果圖7第四次迭代結(jié)果通過對(duì)比分析圖4－圖7可知，僅采用任意10個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始點(diǎn)，反復(fù)采用模擬退火結(jié)合模糊C均值算法能夠動(dòng)態(tài)搜索到煙羽濃度范圍逐漸增大，甚至能搜索到煙羽濃度為1的位置，即煙羽源所在位置，進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法動(dòng)態(tài)辨識(shí)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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