به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

clustering algorithm

در نشریات گروه فنی و مهندسی
  • ایمان محمدی*، محسن تقوی
    مصرف گاز به عنوان یکی از پرمصرف ترین حامل های انرژی در کشور، اهمیت بسزایی در مدیریت بحران، مدیریت تولید، تخصیص و مصرف، جلوگیری از هدر رفت و کاهش آلودگی های زیست محیطی دارد؛ اما به دلیل قدیمی بودن تجهیزات اندازه گیری، ثبت داده ها به صورت پیوسته امکان پذیر نیست و اطلاعات موجود درباره مصرف گاز، معمولا محدود به گزارش های مصرف دوره ای گاز مشترکین است؛ بنابراین، پیش بینی لحظه ای مصرف گاز با عدم قطعیت بالایی همراه است و بررسی صحت پیش بینی نیز به دلیل فقدان داده های واقعی لحظه ای امکان پذیر نیست. هدف این پژوهش، پیش بینی هوشمند مصرف گاز در فواصل زمانی سه ساعته بر اساس اطلاعات مصرف دوره ای آن است. روش ارائه شده در این پژوهش شامل سه گام است. در گام اول، با استفاده از الگوریتم خوشه بندی فازی، داده های مصرف گاز مشترکین خانگی به سه دسته کم مصرف، متعادل و پرمصرف تقسیم می شوند. در گام دوم، با استفاده از یک شبکه عصبی عمیق، دما به صورت بازه ای سه ساعته پیش بینی می شود. در گام سوم، با استفاده از یک سیستم مبتنی بر منطق فازی، مصرف سه ساعته گاز مشترکین خانگی بر اساس دمای پیش بینی شده، روز سال و ساعت شبانه روزی تخمین زده می شود. پیاده سازی روش پیشنهادی بر داده های شهر بیرجند نشان می دهد که مجموع مصرف لحظه ای پیش بینی شده برای هر سه خوشه کم مصرف، متعادل و پرمصرف، میانگین مصرف دوره ای مشترکین آن خوشه ها را با خطای قابل قبولی دنبال می کند. همچنین، وجود همبستگی منفی قوی بین دما و مصرف گاز، به ویژه برای مشترکین متعادل در فصول سرد، تاثیرپذیری مصرف گاز از دما را تایید می کند.
    کلید واژگان: مصرف دورهای گاز، پیش بینی هوشمند مصرف گاز، الگوریتم خوشه بندی، شبکه عصبی عمیق، منطق فازی
    Iman Mohammadi *, Mohsen Taghavi
    Gas consumption, as one of the most consumed energy carriers in the country, is very important in crisis management, production management, allocation and consumption, preventing wastage and reducing environmental pollution. However, due to the oldness of the measuring equipment, it is not possible to record data continuously, and the available information about gas consumption is usually limited to the periodic gas consumption reports of consumers. Therefore, real-time forecasting of gas consumption is associated with high uncertainty, and it is not possible to check the accuracy of the forecast due to the lack of real-time data. The aim of this research is to intelligently predict gas consumption in three-hour intervals based on its periodic consumption information. The method presented in this research includes three steps.In the first step, using the fuzzy clustering algorithm, the gas consumption data of household consumers are divided into three categories: low consumption, balanced and high consumption. In the second step, using a deep neural network, the temperature is predicted in three-hour intervals. In the third step, using a system based on fuzzy logic, the three-hour gas consumption of household consumers is estimated based on the predicted temperature, day of the year and time of day. The implementation of the proposed method on the data of the city of Birjand shows that the total instantaneous consumption predicted for all three low-consumption, balanced and high-consumption clusters follows the average periodic consumption of the consumers of those clusters with an acceptable error. Also, the presence of a strong negative correlation between temperature and gas consumption, especially for balanced consumers in cold seasons, confirms the influence of gas consumption on temperature.
    Keywords: Periodic Gas Consumption, Intelligent Prediction Of Gas Consumption, Clustering Algorithm, Deep Neural Network, Fuzzy Logic
  • پویان ایار*، محمدعلی زاینده رودی

    در این مقاله تقاضای جابجایی مسافر از طریق هواپیما در ایران مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد. با استفاده از مدلی برای تقاضای مسافر، اثرگذاری متغیرهای جغرافیایی، اقتصادی-اجتماعی و رقابتی بر میزان تقاضا بررسی شده است. برای این منظور اطلاعات نشست و برخواست های هوایی طی سال های 1390 تا 1399 از شرکت فرودگاه کرمان جمع آوری شده است. برای پیش بینی تقاضا ابتدا از یک مدل اقتصادسنجی بهره گرفته شده است. در این مدل معنی داری تمام متغیرهای مورد استفاده در این مقاله بررسی می شود. سپس با حذف متغیرهایی که دارای معنی داری ناچیزی هستند، یک مجموعه اطلاعات جدید ایجاد می شود. در ادامه این اطلاعات توسط الگوریتم خوشه بندی K-Means پردازش شده و سپس به عنوان داده های آموزشی برای یادگیری شبکه عصبی استفاده می شوند. شبکه عصبی مورد استفاده، شبکه یادگیری عمیق LSTM است که به منظور پیش بینی تقاضای مسافران برای سال های آینده استفاده شده است. در نهایت با داشتن متغیرهای اقتصادی و اجتماعی شامل تولید ناخالص داخلی، درآمد، جمعیت، تورم، نرخ ارز، قیمت بنزین و قیمت نفت برای سال های آینده درصد تغییرات تعداد مسافران را برای هر سال نسبت به سال قبل پیش بینی شده است. نتایج خروجی شبکه عصبی تغییرات تقاضای سفرهای هوایی را بر اساس متغیرهای تولید ناخالص ملی، متوسط درآمد مردم کرمان، نرخ تورم قیمت بنزین و قیمت نفت برای هر زمان به دست می آورد که در میان این متغیرها تولید ناخالص ملی بیشترین تاثیر را بر تقاضای سفرهای هوایی دارد. دقت به دست آمده در این روش 83% است که دقت بسیار خوبی برای تقاضای سفرهای هوایی است.

    کلید واژگان: اقتصادسنجی، الگوریتم خوشه بندی، پیش بینی تقاضای مسافران هوایی، رگرسیون چندگانه، شبکه عصبی
    Pooyan Ayar *, Mohammadali Zayandehroodi

    This article analyzes the demand for passenger air transportation in Iran. In analyzing passenger demand, the effect of geographic, socio-economic, and competitive factors has been explored. A data set on landings and takeoffs from the Kerman Airport has been collected for this purpose. An econometric model is first used to predict demand. The significance of all variables is investigated in this study. Once the variables that are of little significance are deleted, a new set of information is created. This information is then processed by the K-Means clustering algorithm and then used as training data for neural network learning. The neural network used for this analysis is an LSTM Deep Learning Network, which has been used to predict passenger demand for years. Finally, with economic and social variables including GDP, income, population, inflation, exchange rate, gasoline prices and oil prices for the coming years, the percentage change in the number of passengers for each year compared to the previous year has been predicted. Based on the inputs of the neural network, changes in air travel demand are determined based on the variables of gross national product, average Kerman income, gasoline price inflation, and oil price inflation. The most important variable is gross national product, which has a profound influence on air travel demand. The accuracy obtained in this method is 83%, which is a very good accuracy for air travel demand.

    Keywords: econometrics, clustering algorithm, Air Travel Prediction, Multiple regression, Neural Network
  • حمید کریمی*

    در رویکردهای مبتنی بر خوشه بندی در شبکه های حسگر بی سیم، سرخوشه های نزدیک به گره سینک[1] معمولا با ترافیک رله بسیار بیشتری روبه رو می شوند و بنابراین به سرعت انرژی خود را از دست می دهند. برای رفع این مشکل، رویکردهای خوشه بندی آگاه از فاصله [2]، مانند الگوریتم خوشه بندیEEUC[3]  که اندازه خوشه را با توجه به فاصله بین گره سینک و هر سرخوشه تنظیم می کنند پیشنهاد شده است. با این حال، طول عمر شبکه با استفاده از چنین رویکردهایی بسیار وابسته به توزیع گره های حسگر می باشد؛ زیرا در شبکه های حسگر توزیع شده تصادفی، رویکردها تضمین نمی کنند که مصرف انرژی خوشه متناسب با اندازه خوشه باشد. برای رفع این مشکل، ما یک روش جدید به نام الگوریتم خوشه بندی با در نظر گرفتن توزیع گره ها پیشنهاد می کنیم که نه تنها آگاه از فاصله است بلکه آگاه از تراکم گره ها نیز می باشد. در الگوریتم پیشنهادی ما (DBCA)[4] ، خوشه ها دارای گره های محدودی هستند که با توجه به فاصله بین گره سینک و سرخوشه تعیین می شوند. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که DBCA  در شرایط مختلف عملیاتی با توجه به طول عمر شبکه، 25 درصد الی 45 درصد کارآمدتر از الگوریتم های قبلی از لحاظ مصرف انرژی می باشد.

    کلید واژگان: الگوریتم های خوشه بندی، تراکم گره ها، شبکه های حسگر بی سیم، کارایی در مصرف انرژی
    Hamid Karimi *

    In clustering algorithms for wireless sensor networks, cluster heads close to the sink node usually encounter much more relay traffic and therefore lose energy rapidly. To address this problem in wireless sensor networks, distance-aware clustering approaches such as EEUC that adjust the cluster size according to the distance between the sink node and each cluster head have been proposed. However, the network lifetime of such approaches is highly dependent on the distribution of the sensor nodes because in randomly distributed sensor networks the approaches do not guarantee that the cluster energy consumption is commensurate with the cluster size. It might be necessary, for example, for sensors to be randomly distributed over the surveillance region (e.g., via aircraft). To solve this problem in wireless sensor networks, a new method called distribution based clustering algorithm (DBCA) was proposed in the present research which is not only aware of the distance but also the density of the sensor nodes. In DBCA, clusters have limited sensor nodes that are determined by the distance between the sink node and the cluster head. The simulation results show that DBCA is 25% to 45% more efficient than previous algorithms in terms of power consumption under different operating conditions.

    Keywords: Wireless Sensor Network, clustering algorithm, Energy efficient, Node density
  • Navid Ghaffarzadeh*, Hossein Faramarzi

    Increasing energy consumption and reducing fossil energy reserves and its environmental consequences can lead to the use of clean and renewable energy sources such as solar energy. With an inappropriate placement of these units, the system losses is increased and voltage profile will be decreased, So the system efficiency will be decreased. Choosing the best placement of these power plants affects the amount of production of energy and its cost, and consequently amount of the emissions of pollutants. The purpose of this study is to find the best place of solar photovoltaic (SPV) plant to increase energy efficiency by reducing losses and improving voltage profiles. It is crucial task due to the stochastic variation of the PV output power which is related to the solar irradiance variations. In this paper, an improved clustering method with a non-iterative flow approach named as holomorphic embedding method (HEM) are used to solve the problem under the uncertainty condition. It is developed on the base of a tip how it possible to reduce the computation time of calculations. Achieving the mentioned goals has been made faster and easier by reducing the considered scenarios and by using the holomorphic load flow algorithm. Obtaining the solution is possible by using the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The decision is based on converting the multi-objective function to a single-objective one. These objective functions are considered to have the lowest line loss and the lowest voltage deviation. The proposed approach is able to include a variety of possible scenarios in the problem analysis and it is applied on IEEE 14-bus test system by considering uncertainty of solar irradiance. Best results are obtained from the placement of PV unit in bus number 3 with operation at -0.27 Pf.

    Keywords: Solar power plant, Holomorphic embedded load flow, Uncertainty, Clustering algorithm
  • Mostafa Asadizadeh *, Abbas Majdi
    Three Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) including Grid Partitioning (GP), Subtractive Clustering (SCM) and Fuzzy C-means clustering Methods (FCM) have been used to predict the groutability of granular soil samples with cement-based grouts. Laboratory data from related available in litterature was used for the tests. Several parameters were taken into account in the proposed models: water:cement ratio of the grout, relative density of the soil, grouting pressure, soil and grout particle size dimenstions namely D15 soil , D10 soil, d85 grout and d95 grout and percentage of the soil to pass through a 0.6 mm sieve. A accuracy of the ANFIS models was examined by comparing these models with the results of the experimental grout-ability tests. Sensitivity analysis showed that ratios of D15 soil / d85 grout and D10 soil / d95 grout were the most effective parameters on groutability of granular soil samples with cement-based grouts and the grouet water:cement ratio of the grout was determined as the least effective parameter.
    Keywords: Groutability, ANFIS, Clustering Algorithm, Granular soil
  • M. Jahangiri *, Seyed R. Ghavami Riabi, B. Tokhmechi
    Bearing in mind that lack of data is a common problem in the study of porphyry copper mining exploration, our goal was set to identify the hidden patterns within the data and to extend the information to the data-less areas. To do this, the combination of pattern recognition techniques has been used. In this work, multi-layer neural network was used to estimate the concentration of geochemical elements. From 1755 surface and boreholes data available, analyzed by ICP, 70% was used for training, and the rest for testing. The average accuracy of estimators for 22 geochemical elements when using all data was equal to 75%. Based on validation, the optimal number of clusters for the total data was identified. The Gustafson-Kessel (GK) clustering was used to design the estimator for the geochemical element concentrations in different clusters, and the clusters were selected for estimation. The results obtained show that using GK, the estimator's average accuracy increase up to 84%. The accuracy of the elementsZn, As, Pb, Mo, and Mn with low accuracies of 0.51, 0.62, 0.64, 0.65, and 0.68 based on all data were developed to 0.76, 0.86, 0.76, 0.80, and 0.71 with the clustered data, respectively. The mean square error using all the data was 0.079, while in the case of hybrid developed method, it decreased to 0.048. There were error reductions in Al from 0.022 to 0.012, in As, from 0.105 to 0.025, and from 0.115 to 0.046 for S.
    Keywords: Clustering algorithm, Estimation Precision Improvement, Gustafson, Kessel, Geochemical Elements Estimation, neural network
  • Rohollah Omidvar *, Hamid Parvin, Farhad Rad, Amin Eskandari, Ali Chamkoori
    Wireless sensor networks (WSNs) are composed of many low cost, low power devices with sensing, local processing and wireless communication capabilities. Clustering is a useful topology-management approach to improve lifetime and reduce the energy consumption in wireless sensor networks. In this paper we have proposed a new dynamic clustering method (NDCM) where clusters are created periodically and cluster head (CH) is selected based on threshold function. Unlike the LEACH protocol that clustering are static and cluster head number is fixed in the entire scenario, CHs in our method distributed in Land dimensions and the number of cluster can be dynamically adjusted based on the number of nodes. The simulation was performed in MATLAB software and it was compared with LEACH, LEACH-C, O-LEACH, LEACH-B, M-LEACH, V-LEACH AND W-LEACH algorithms. The simulation results show that proposed method have been reduced energy conservation and enhancement of network lifetime comparing with LEACH algorithm. Coverage of the number of clusters in proposed method is shown too. The results showed that in a test network life of leach protocol was 1100 rounds, whereas network life of proposed method was 3100 rounds.
    Keywords: LEACH Protocol, Clustering Algorithm, Lifetime, wireless sensor network
  • رضا شاه حسینی *، عبدالرضا صفری، سعید همایونی
    در چند دهه ی گذشته جمعیت شهر نشین و در نتیجه توسعه مکانی مناطق شهری شتابی فزاینده داشته است. این مهم به بروز تغییرات محیطی در این مناطق منجر شده است. از این رو، کشف تغییرات در بازه های زمانی مختلف در مناطق شهری از اهمیت بالایی برخوردار است. روش های کشف تغییرات متداول با استفاده از تصاویر سنجش از دوری، بیشتر مبتنی بر تشخیص تغییرات طیفی و محاسبه فاصله طیفی بین پیکسل ها بوده و ماهیت تغییرات بصورت خطی در نظر گرفته می شود. این درحالیست که، معمولا تصاویر سنجش از دوری تحت تاثیر نویز و یا تغییرات رادیومتریکی هستند و در نتیجه ماهیت تغییرات می تواند به صورت غیرخطی باشد. از طرف دیگر، یکی از چالش های اصلی در تولید نقشه تغییرات در مناطق شهری، محدودیت در جداسازی طیفی زمین های ساخته شده و زمین‍های بایر از یکدیگر در این مناطق است. بدین منظور، در این مقاله یک روش آشکارسازی تغییرات خودکار مبتنی بر کرنل و با قابلیت استفاده هم زمان از اطلاعات طیفی و شاخص های طیفی مختلف پیشنهاد شده است. در مرحله اول، شاخص های طیفی مناسب برای جداسازی کلاس های پوششی در منطقه شهری از تصاویر چندزمانه استخراج می شوند. به کمک آنالیز مولفه بردار تغییر و تعیین خودکار حد آستانه، نمونه های شبه آموزشی غیر دقیق مربوط به کلاس های تغییر یافته و بدون تغییر استخراج می شوند. به منظور محاسبه تصویر تفاضلی، دو روش تفاضلی جدید در فضای اولیه طیف و در فضای هیلبرت ارائه شد. نمونه های شبه آموزشی بدست آمده از مرحله قبل به عنوان ورودی به الگوریتم خوشه بندی وارد شده و به طور همزمان با بهینه سازی یک تابع هزینه، مقادیر دقیق پارامترهای الگوریتم خوشه بندی و نمونه های آموزشی دقیق استخراج می شوند. از نمونه های آموزشی دقیق برای آموزش طبقه بندی کننده حداقل فاصله مبتنی بر کرنل استفاده می شود. در مرحله آخر هر یک از پیکسل های مجهول به طبقه بندی کننده وارد شده و کلاس هریک از این پیکسل ها مشخص می شود. به منظور ارزیابی دقت و کارایی الگوریتم کشف تغییرات پیشنهادی، این الگوریتم بر روی تصاویر چندطیفی و چندزمانه ماهواره لندست 5 سنجنده TM از شهر کرج مربوط به دو تاریخ 1366 و 1390 اعمال شد. به منظور آنالیز حساسیت روش پیشنهادی کشف تغییرات نسبت به نوع ویژگی های مورد استفاده، از 5 مجموعه ویژگی مختلف به عنوان ورودی به الگوریتم استفاده شد. به منظور انجام ارزیابی مقایسه ای، دقت روش پیشنهادی مبتنی بر کرنل در دو حالت استفاده از روش تفاضلی تصاویر در فضای ورودی اولیه (DFSS) (دقت کلی: 86.40 و کاپا: 0.83) و روش تفاضلی تصاویر در فضای ویژگی (DFHS) (دقت کلی: 85.54 و کاپا: 0.82)، با روش های کشف تغییرات مبتنی بر تبدیل MNF (دقت کلی: 77.42 و کاپا: 0.76) ، نگارنده زاویه طیفی (SAM) (دقت کلی: 64.60 و کاپا: 0.60) و روش تفاضلی ساده (DIFF) (دقت کلی: 73.44 و کاپا: 0.70) برای این 5 مجموعه ویژگی مقایسه شد. نتایج بدست آمده نشان دهنده کارایی و دقت بالای الگوریتم پیشنهادی نسبت به روش های مرسوم کشف تغییرات و توانایی بالای آن در جداسازی انواع کلاس های طیفی در مناطق شهری است.
    کلید واژگان: شاخص های طیفی، روش های اتوماتیک کرنل پایه، نقشه تغییرات، الگوریتم خوشه بندی، نمونه های شبه آموزشی، طبقه بندی کننده تک کلاسه، تابع هزینه، بهینه سازی
    R. Shah, Hoseini *, A. Safari, S. Homayouni
    In the past few decades as a result of urban population, spatial development of urban areas has been growing fast. This has led to some changes in the environment in these areas. Hence, detecting changes in different time periods in urban areas has a great importance. Conventional CD methods partition the observation space linearly or rely on a linear combination of the multitemporal data. As a result, they can be inefficient for images corrupted by either noise or radiometric differences that cannot be normalized. On the other hand, one of the main challenges in the production of maps of changes in urban areas, Constraints on the spectral separation of bare land and built-up area from each other in these areas. Therefore, in this paper, an automatic kernel based change detection method with the ability to use a combination of spectral data and spectral indices have been proposed. First, the spectral index for the separation of classes covering the urban area of multi-temporal images are extracted. In next step, differential image was generated via two approaches in high dimensional Hilbert space. By using change vector analysis and determining automatically a threshold, the pseudo training samples of the change and no-change classes were extracted. These training samples were used for determining the initial value of kernel C-means clustering parameters. Then, an optimizing a cost function with the nature of geometrical and spectral similarity in the kernel space is employed in order to estimate the kernel based C-means clustering’s parameters and to select the precise training samples. These training samples were used to train the kernel based minimum distance (KBMD) classifier. Lastly, the class’s label of each unknown pixel was determined using the KBMD classifier. To assess the accuracy and efficiency of the proposed change detection algorithm, this algorithm were applied on multi-spectral and multi-temporal Landsat 5 TM images of the city of Karaj in 1987 and 2011. Respect to the features used, the sensitivity analysis for proposed method carried out using five different feature sets. In order to assess the performance of the proposed automatic kernel-based CD algorithm in the case of using DFSS (Accuracy: 86.40 and Kappa: 0.83) and DFHS (Accuracy: 85.54 and Kappa: 0.82) differencing methods, we compared this technique with well-known CD methods, namely, the MNF based (Minimum Noise Fraction) CD method (Accuracy: 77.42 and Kappa: 0.76), SAM (Spectral Angle Mapper) CD method (Accuracy: 64.60 and Kappa: 0.60), and simple Image differencing CD method (Accuracy: 73.44 and Kappa: 0.70). The comparative analysis of proposed method and the classical CD techniques show that the accuracy of obtained change map can be considerably improved.
    Keywords: Spectral Indices, Automated Kernel, based Method, Change Map, Clustering Algorithm, Pseudo Training Samples, One, class Classification, Cost Function, Optimization
  • A. Ghaffari, S. Nobahary
    Wireless sensor networks (WSNs) consist of a large number of sensor nodes which are capable of sensing different environmental phenomena and sending the collected data to the base station or Sink. Since sensor nodes are made of cheap components and are deployed in remote and uncontrolled environments, they are prone to failure; thus, maintaining a network with its proper functions even when undesired events occur is necessary which is called fault tolerance. Hence, fault management is essential in these networks. In this paper, a new method has been proposed with particular attention to fault tolerance and fault detection in WSN. The performance of the proposed method was simulated in MATLAB. The proposed method was based on majority vote which can detect permanently faulty sensor nodes with high detection. Accuracy and low false alarm rate were excluded them from the network. To investigate the efficiency of the new method, the researchers compared it with Chen, Lee, and hybrid algorithms. Simulation results indicated that the novel proposed method has better performance in parameters such as detection accuracy (DA) and a false alarm rate (FAR) even with a large set of faulty sensor nodes.
    Keywords: Wireless sensor networks, Fault detection, genetic algorithm, Fault diagnosis, Clustering algorithm
  • ابوالفضل عبدالهی پور، حمید منصوری
    تعیین تعداد و خصوصیات دسته درزه های موجود در توده سنگ در هر عملیات مهندسی سنگ از اهمیت بسزایی برخوردار است. یکی از مهم ترین ویژگی های ناپیوستگی ها، راستای آن ها نسبت به هم و نسبت به سازه مهندسی است. جهت تعیین تعداد دسته درزه ها معمولا از روش های استریوگرافیک استفاده می شود. چنین روشی بسیار وابسته به قضاوت شخصی است و در زمان همپوشانی دسته درزه ها تفکیک آن ها را از هم مشکل می گرداند. در این تحقیق ابتدا الگوریتمی مبتنی بر توزیع احتمالاتی پوآسون جهت تعیین تعداد و خصوصیات دسته درزه ها ارائه شد؛ درزه هایی که با احتمالی بیش از احتمال یک رویداد تصادفی در یک محدوده تعیین شده از شیب و جهت شیب قرار دارند به عنوان یک دسته درزه معرفی و مقدار شیب و جهت شیب و میزان خوشه شوندگی (بیانگر میزان پراکندگی درزه ها حول مرکز خوشه) هر دسته تعیین گردید. سپس با استفاده از الگوریتم توسعه یافته، برنامه ی SETDISCبه زبان Fortran90نوشته شد. جهت اعتبارسنجی و مقایسه نتایج حاصل از الگوریتم ارائه شده و همچنین برنامه SETDISC با روش های استریوگرافیک، 420 ناپیوستگی برداشت شده با 11 خط برداشت در برنامه SETDISCو نرم افزار Dipsبه صورت داده های ورودی وارد شدند. نتایج به دست آمده نشان داد که الگوریتم توسعه داده شده می تواند یک ابزار کمی مناسبی بدون وابستگی به قضاوت شخصی برای تعیین تعداد دسته درزه های موجود در سنگ و همچنین تعیین خصوصیات هر دسته درزه در اختیار کاربر قرار دهد.
    کلید واژگان: ناپیوستگی، الگوریتم دسته بندی، تابع پوآسون، SETDISC
    Abolfazl Abdollahipour, Hamid Mansouri
    Determining the number and characteristics of joint sets is of great importance in any rock engineering operation. One of the most important characteristics of discontinuities is their orientation، relative both to each other and to any engineering structure or excavation face. In order to determine the number of joint sets، usually stereographic methods are used. This method mainly depends on the personal judgment therefore; separation of joint sets is very difficult when overlap occurs. In this paper، an algorithm is proposed according to Poisson process to determine the number and characteristics of joint sets. Discontinuities that are found in a region of defined dip and dip direction with a probability of more than a random event are put together in a group، so that dip، dip direction and clustering degree (i. e. the distribution of joints around a definite center) of that group can be determined. SETDISC program has been written in Fortran 90 language based on the proposed algorithm. To validate the proposed algorithm in SETDISC، 420 discontinuities of 11 scan line are analyzed and the computed results are compared by the results obtained by Dips. This comparison shows that the proposed algorithm has no personal judgment and can be used practically as a quantitative approach in joint clustering.
    Keywords: Discontinuity Analysis, Clustering algorithm, Poisson process, SETDISC
  • S.A. Hadighi, I. Mahdavi, N. Sahebjamnia, N. Mahdavi, Amiri
    The ever severe dynamic competitive environment has led to increasing complexity of strategic decision making in giant organizations. Strategy formulation is one of basic processes in achieving long range goals. Since, in ordinary methods considering all factors and their significance in accomplishing individual goals are almost impossible. Here, a new approach based on clustering method is proposed to assist the decision makers in formulating strategies. Having extracted the internal and external factors, after setting long range goals, the factor-goal matrices are generated according to the impact rate of factors on goals. According to created matrices, clusters including goals and factors are formed. By considering individual clusters the strategies are proposed according to the current state of clusters for the organization. By applying this new method the opportunity of considering the impact of all factors and its interactions on goals are not lost. Strategy-factor and strategy-goal matrices are utilized to validate the proposed method. To show the appropriateness and practicality of our approach, particularly in an environment with a large number of interacting goals and factors, we have implemented the approach in Mahmodabad Training Center (MTC) in Iran. The resulting goal-factor, current and dated states of clusters, also, strategy-goal and strategy-factor matrices for model validation and route branch indices for finding out how the organization achieved each goal are reported.
    Keywords: Strategy formulation, Clustering algorithm, Strategy, factor matrix, Route branch indices
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال