针对机载激光雷达建筑物点云提取过程中自动化提取困难,以及提取后的建筑物单体化过程烦琐等问题,提出一种基于密度噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的机载雷达建筑物点云提...针对机载激光雷达建筑物点云提取过程中自动化提取困难,以及提取后的建筑物单体化过程烦琐等问题,提出一种基于密度噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的机载雷达建筑物点云提取与单体化的方法。该方法对预处理后的点云数据基于DBSCAN算法进行去噪与初步的提取,通过三维密度聚类,将建筑物的点云进行提取与自动单体化。根据建筑物点云密度的特点,进行二维的密度聚类,结合数字正射影像图(digital orthophoto map,DOM)进行点云分割。最后将处理后的点云数据进行优化处理,并将建筑物单体化簇类进行提取,得到单体化建筑物点云。结果表明:提取的建筑物点云数量正确率为97.36%,轮廓边长的中误差为0.077,可以有效地提取出建筑物点云并将其单体化。展开更多
[目的]供电部门记录的正确的拓扑信息有助于工作人员监测电网信息,分析故障,优化电网运行以满足低压配电台区精益化、智能化管理的需要。目前,各式新型用电设备及用户的加入使低压配电网络结构呈现出持续变化的特征,线路维护成本被大大...[目的]供电部门记录的正确的拓扑信息有助于工作人员监测电网信息,分析故障,优化电网运行以满足低压配电台区精益化、智能化管理的需要。目前,各式新型用电设备及用户的加入使低压配电网络结构呈现出持续变化的特征,线路维护成本被大大提高。[方法]为此,提出基于密度聚类的低压台区归属关系识别方法。首先,提取智能电表有效电压数据生成高维时序电压矩阵;其次,采用t分布随机近邻嵌入方法(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)对高维时序电压数据进行特征提取与降维;然后,应用基于数据密度的噪声应用空间聚类方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)对降维后的数据进行聚类分析,实现低压用户台区归属信息的识别;最后,对海南省三亚市某台区实际数据进行分析,并将所提方法与其他主流的拓扑识别算法进行对比。[结果]分析结果表明所提方法能够达到95%以上的台区识别准确率,高于目前其他主流的拓扑信息识别方法。[结论]文章中的方法在解决此类问题上具有有效性与优势性,可以为实际工程应用提供参考,为低压台区拓扑信息识别领域提供不一样的研究思路。展开更多
构建了系列球形中空结构的纳米线(NW),采用分子动力学(MD)对每个模型300个不同初始态的样本开展拉伸形变模拟。并利用基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)机器学习算法,...构建了系列球形中空结构的纳米线(NW),采用分子动力学(MD)对每个模型300个不同初始态的样本开展拉伸形变模拟。并利用基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)机器学习算法,获得了初始滑移面的位置。基于大数据统计,分析了初始滑移位置分布以及断裂位置分布两者之间的相关性。研究结果表明:当内部中空半径较小时,断裂位置分布形成于塑性形变阶段,初始滑移分布与断裂位置分布之间无显著的相关性;但是对于脆性特征明显的大中空半径的NW,高能内表面诱导产生的滑移面迅速积累,产生颈缩并导致最终的断裂。因此当内部中空结构达到一定尺寸时初始滑移位置的分布与最终断裂位置的分布之间有明确的因果关系。展开更多
文摘针对机载激光雷达建筑物点云提取过程中自动化提取困难,以及提取后的建筑物单体化过程烦琐等问题,提出一种基于密度噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的机载雷达建筑物点云提取与单体化的方法。该方法对预处理后的点云数据基于DBSCAN算法进行去噪与初步的提取,通过三维密度聚类,将建筑物的点云进行提取与自动单体化。根据建筑物点云密度的特点,进行二维的密度聚类,结合数字正射影像图(digital orthophoto map,DOM)进行点云分割。最后将处理后的点云数据进行优化处理,并将建筑物单体化簇类进行提取,得到单体化建筑物点云。结果表明:提取的建筑物点云数量正确率为97.36%,轮廓边长的中误差为0.077,可以有效地提取出建筑物点云并将其单体化。
文摘[目的]供电部门记录的正确的拓扑信息有助于工作人员监测电网信息,分析故障,优化电网运行以满足低压配电台区精益化、智能化管理的需要。目前,各式新型用电设备及用户的加入使低压配电网络结构呈现出持续变化的特征,线路维护成本被大大提高。[方法]为此,提出基于密度聚类的低压台区归属关系识别方法。首先,提取智能电表有效电压数据生成高维时序电压矩阵;其次,采用t分布随机近邻嵌入方法(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)对高维时序电压数据进行特征提取与降维;然后,应用基于数据密度的噪声应用空间聚类方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)对降维后的数据进行聚类分析,实现低压用户台区归属信息的识别;最后,对海南省三亚市某台区实际数据进行分析,并将所提方法与其他主流的拓扑识别算法进行对比。[结果]分析结果表明所提方法能够达到95%以上的台区识别准确率,高于目前其他主流的拓扑信息识别方法。[结论]文章中的方法在解决此类问题上具有有效性与优势性,可以为实际工程应用提供参考,为低压台区拓扑信息识别领域提供不一样的研究思路。
文摘构建了系列球形中空结构的纳米线(NW),采用分子动力学(MD)对每个模型300个不同初始态的样本开展拉伸形变模拟。并利用基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)机器学习算法,获得了初始滑移面的位置。基于大数据统计,分析了初始滑移位置分布以及断裂位置分布两者之间的相关性。研究结果表明:当内部中空半径较小时,断裂位置分布形成于塑性形变阶段,初始滑移分布与断裂位置分布之间无显著的相关性;但是对于脆性特征明显的大中空半径的NW,高能内表面诱导产生的滑移面迅速积累,产生颈缩并导致最终的断裂。因此当内部中空结构达到一定尺寸时初始滑移位置的分布与最终断裂位置的分布之间有明确的因果关系。
