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使用人工智能开发技术进行虚假新闻识别的方法介绍随着互联网的普及和信息的快速传播，虚假新闻已成为社会不容忽视的问题。
虚假新闻的散布会误导公众、制造社会恐慌，甚至对社会稳定产生重大威胁。
为了应对这一挑战，越来越多的研究人员和工程师开始探索使用人工智能来辅助识别和对抗虚假新闻。
本文将介绍一些常见的人工智能方法和技术，用于识别虚假新闻。
首先，人工智能技术中的自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）在虚假新闻识别中发挥了关键作用。
自然语言处理是指让计算机通过对自然语言文本的分析、理解和生成，来实现与人类自然语言交互的技术。
在虚假新闻识别中，NLP技术可以通过对新闻标题和内容的文本分析，识别出其中的语义和逻辑矛盾，进而判断其可信度。
其次，机器学习算法在虚假新闻识别中也起到了重要的作用。
机器学习是人工智能的一个重要分支，通过让计算机根据历史数据进行模式识别和自主学习，从而使其可以自动地进行决策和预测。
在虚假新闻识别中，机器学习算法可以根据已有的真实和虚假新闻的样本数据进行训练，学习其特征和模式，从而能够在未知的新闻中判断其真实性。
此外，深度学习是机器学习中一种非常热门的技术，也可以用于虚假新闻识别。
深度学习通过设计和训练多层神经网络，可以自动地从大量的数据中提取和学习特征。
在虚假新闻识别中，深度学习的模型可以通过对新闻标题和内容进行深度的特征提取和表示学习，从而更准确地判断其真实性。
另外一个重要的方法是基于网络数据的虚假新闻识别。
通过分析新闻在社交媒体上的传播和评论情况，可以获取到新的线索和证据来判断新闻的真实性。
例如，如果一条新闻在多个社交媒体平台上迅速传播，并且引发了大量的讨论和争议，那么有可能这条新闻是虚假的。
通过利用人工智能技术对社交媒体数据进行分析，可以帮助识别这种虚假新闻。
虚假新闻识别还可以借助图谱（Graph）技术来加强。
图谱是用来描述实体和其关系的数据结构，在虚假新闻识别中，可以构建一个新闻图谱，将新闻实体和其相关的事件、机构等进行连接。
环境振动下模态参数识别方法综述摘要：模态分析是研究结构动力特性的一种近代方法，是系统识别方法在工程振动领域中的应用。
环境振动是一种天然的激励方式，环境振动下结构模态参数识别就是直接利用自然环境激励，仅根据系统的响应进行模态参数识别的方法。
与传统模态识别方法相比，具有显著的优点。
本文主要是做了环境振动下模态识别方法的一个综述报告。
关键词：环境振动模态识别综述Abstract: The modal analysis is the study of structural dynamic characteristics of a modern method that is vibration system identification methods in engineering applications in the field. Ambient vibration is a natural way of incentives, under ambient vibration modal parameter identification is the direct use of the natural environment, incentives, based only on the response of the system for modal parameter identification method. With the traditional modal identification methods, has significant advantages. This paper is a summary report of the environmental vibration modal identification method.Keywords: Ambient vibration ；modal parameters ；Review随着我国交通运输事业的发展，各种形式的大、中型桥梁不断涌现，由于大型桥梁结构具有结构尺大、造型复杂、不易人工激励、容易受到环境影响、自振频率较低等特点，传统模态参数识别技术在应用上的局限性越来越突出。
多模态深度伪造及检测技术综述多模态深度伪造及检测技术综述一、引言多模态深度伪造及检测技术是近年来随着人工智能和深度学习的快速发展而迅速崛起的领域。
随着技术的进步，人们可以通过将不同模态的数据相结合来实现更加真实的虚拟现实体验。
然而，这也带来了一个严重的问题，即深度伪造技术的滥用。
本文将对多模态深度伪造技术及其检测方法进行综述。
二、多模态深度伪造技术1. 定义与原理多模态深度伪造技术是指利用深度学习和计算机视觉等技术，将不同模态的数据（图像、音频、视频等）进行合成，从而生成具有高度逼真性的虚假数据。
通过融合多种媒介的信息，深度伪造技术可以更好地欺骗人类感知系统。
2. 图像深度伪造技术图像深度伪造技术是最为常见和广泛使用的深度伪造技术之一。
通过深度学习算法，可以生成高度逼真的虚假图像。
例如，生成对抗网络（GAN）是一种常用的图像深度伪造技术，通过生成器和判别器的对抗训练，可以生成逼真的虚假图像。
3. 音频深度伪造技术音频深度伪造技术是指通过深度学习算法，生成与真实音频几乎无法区分的虚假音频。
例如，WaveGAN是一种常见的音频深度伪造技术，它可以生成逼真的虚假音频，如人声、音乐等。
4. 视频深度伪造技术视频深度伪造技术是将图像和音频深度伪造技术相结合，生成高度逼真的虚假视频。
通过深度学习算法，可以将单个或多个人的脸部和嘴唇动作与目标视频进行合成，使其看起来像是目标人物在说话。
三、多模态深度伪造技术的应用1. 影视制作多模态深度伪造技术在影视制作中得到了广泛应用。
通过利用深度伪造技术，可以在影片中创建虚拟角色或场景，并实现特定的视觉和音频效果，从而提升观众的观影体验。
2. 虚拟现实多模态深度伪造技术也为虚拟现实技术的发展提供了有力的支持。
通过将不同模态的数据相结合，可以生成更加真实的虚拟现实场景，使用户能够身临其境地体验各种场景和环境。
3. 社交媒体多模态深度伪造技术在社交媒体应用中的应用也越来越广泛。
deepfakedetection方法综述随着科技的发展，深度伪造（Deepfake）技术也日益成熟，对社会和个人产生了深远的影响。
为了应对这一挑战，我们需要深入了解并发展deepfake检测方法。
在这篇综述中，我们将对现有的deepfake 检测方法进行全面分析。
一、背景介绍深度伪造是一种通过深度学习技术生成高度逼真图像或视频的技术。
它通常被用于政治演讲、新闻报道、社交媒体等领域的虚假内容，对社会和个人造成严重危害。
因此，开发有效的deepfake检测方法变得尤为重要。
二、deepfake检测方法1.基于深度学习的检测方法：这类方法通常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来训练模型，识别深度伪造的图像或视频。
这些模型通常需要大量的带标签的数据进行训练，以便学习真实和伪造内容的特征差异。
2.基于内容的检测方法：这种方法主要关注深度伪造视频中的特定特征，如人脸、语音等。
通过对这些特征的分析，可以识别出深度伪造的内容。
3.基于统计的检测方法：这种方法通过对深度伪造的视频或图像进行统计分析，找出其与真实视频或图像的差异。
这种方法通常需要大量的数据集和复杂的算法。
4.基于多模态的检测方法：这种方法结合了多种模态的信息，如图像、语音、文本等，以提高检测的准确性和效率。
三、优缺点分析基于深度学习的检测方法具有高准确率，但可能需要大量的带标签的数据进行训练，且训练过程可能需要高级的计算资源。
基于内容的检测方法通常更加直观，易于使用，但对特定领域的深度伪造可能效果不佳。
基于统计的检测方法对于不同种类的深度伪造可能有不同的效果，但统计方法相对简单，易于实现。
基于多模态的检测方法可以综合多种信息，提高检测的准确性和效率，但也增加了实现的复杂性和计算成本。
四、未来发展方向随着深度学习技术的发展，我们可以期待更多的创新deepfake检测方法出现。
例如，使用更先进的神经网络架构，如Transformer或Transformers，可能进一步提高检测的准确性。
基于Welch法的协方差随机子空间方法的模态参数识别李雪艳;官宇航;罗铭涛;吴博宇【期刊名称】《力学学报》【年(卷),期】2022(54)10【摘要】对工程结构进行环境激励下的模态参数识别具有重要意义,而随机子空间法作为适合环境激励下模态参数识别的时域方法,由于噪声和复杂激励的原因,会产生虚假模态、真实模态遗漏、系统自动定阶难和计算效率等问题,这些问题阻碍了该方法在实际工程中的广泛应用.本文提出了基于Welch法的随机子空间方法,通过Welch法对振动响应在频域进行去噪、降低环境激励和其他不确定性因素影响的处理,把结构固有模态从噪声和激励频率中突显出来,形成富含更多结构模态的Toeplitz矩阵,然后进行奇异值分解和状态矩阵计算,最后进行特征值分析.为了实现自动定阶,对不同奇异值分量构建的状态矩阵得到的特征参数,进行模糊C均值聚类分析和模态的平均相位偏移分析,剔除虚假模态,实现结构模态参数的自动识别.并把本文所提出方法应用于一座大跨悬索桥的实测加速度响应分析,和一座七十层的高层建筑的加速度响应分析,跟频域分解法、传统随机子空间法和基于相关分析的随机子空间法的计算结果进行了比较,发现基于Welch方法的随机子空间法相比于传统随机子空间法和基于相关分析的随机子空间法,在避免模态遗漏和计算效率方面有显著提高,而相对于频域分解法则在自动识别和剔除虚假模态方面有明显优势.【总页数】12页(P2850-2860)【作者】李雪艳;官宇航;罗铭涛;吴博宇【作者单位】暨南大学力学与建筑工程学院【正文语种】中文【中图分类】TU375.4【相关文献】1.协方差驱动随机子空间算法的梁桥模态参数识别2.基于数据驱动的应变模态参数随机子空间识别法3.基于锤击激励的随机子空间法模态参数识别4.基于随机子空间法的城市桥梁模态参数识别研究与程序开发5.基于随机子空间法的风机模态参数识别因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
机械系统模态参数识别与特征提取1. 引言机械系统的模态参数识别与特征提取是一项重要的工程问题，在工程设计、故障诊断和结构监测等领域有着广泛的应用。
模态参数是描述机械系统振动特性的重要指标，包括自然频率、阻尼比和模态形态等。
准确地识别出这些参数可以帮助工程师评估系统的稳定性、预测故障、优化设计等。
2. 模态参数识别方法模态参数识别方法主要分为实验方法和数值方法两大类。
实验方法通常基于传感器采集的振动信号，通过分析频谱、速度、位移等信息，来识别模态参数。
数值方法则是通过建立机械系统的数学模型，利用计算方法求解模态参数。
每种方法都有其优缺点，可以根据具体应用场景选择合适的方法。
3. 实验方法3.1 频域分析法频域分析法是实验方法中常用的一种，它基于傅里叶变换原理，将时域信号转换为频域信号。
通过对频域信号的分析，可以得到模态参数的估计值。
常用的频域分析方法包括峰值搜索法、相关函数法和模态估计法等。
这些方法对信号噪声的抗干扰性较强，适用于复杂环境下的模态参数识别。
3.2 时间域分析法时间域分析法是另一种常用的实验方法，它直接对时域信号进行分析，通过峰值时间间隔等指标来估计模态参数。
时间域分析法具有计算简单、实验操作方便等优点，特别适用于现场实测的情况。
然而，由于时间域分析法对信号噪声较为敏感，因此需要进行一定的信号预处理和滤波。
4. 数值方法4.1 有限元法有限元法是一种基于计算机模拟的数值方法，通过将机械系统离散化为有限个单元，建立数学模型，在计算机上求解系统的振动特性。
有限元法具有计算精度高、适用于复杂结构等特点，广泛应用于机械系统的模态参数计算。
然而，有限元法的计算过程较为复杂，需要对系统的几何形状、材料特性等进行详细建模。
4.2 边界元法边界元法是另一种计算机模拟的数值方法，它通过将机械系统的振动场分解为边界上的位移和应力，建立边界积分方程并求解，计算系统的模态参数。
与有限元法相比，边界元法在处理无限大结构和界面问题时具有一定的优势。
基于深度学习的多模态虚假新闻检测技术研究随着互联网的普及和信息的快速传播，虚假新闻已经成为当今社会面临的一个严重问题。
虚假新闻的存在对社会稳定和公众信任造成了巨大的威胁。
因此，研究虚假新闻检测技术成为了亟待解决的问题之一。
近年来，深度学习技术在多领域中都取得了显著的突破，包括自然语言处理、计算机视觉等。
基于深度学习的虚假新闻检测技术正是利用了这些优势，通过对多模态数据的处理和分析来判断新闻的真实性。
多模态数据包括文本、图像、视频等形式的信息。
这些数据中蕴含着丰富的特征，可以提供更全面、准确的信息判断。
基于深度学习的虚假新闻检测技术主要包括以下几个步骤：首先，通过文本分析技术，提取新闻标题、正文等文本信息，对其进行特征提取和表示。
其次，利用计算机视觉技术，对新闻中的图像进行处理和分析，提取图像的关键特征。
最后，将文本和图像的特征进行融合，利用深度学习模型进行训练和预测，判断新闻的真实性或虚假性。
与传统的基于规则或特征工程的方法相比，基于深度学习的虚假新闻检测技术具有以下优势：首先，深度学习模型可以自动学习和提取特征，避免了人工提取特征的繁琐过程。
其次，深度学习模型可以通过大规模的数据训练，提高模型的泛化能力和准确性。
最后，深度学习模型可以处理多模态数据，融合不同形式的信息，提供更全面、准确的判断结果。
然而，基于深度学习的虚假新闻检测技术仍然面临一些挑战。
首先，多模态数据的处理和分析需要大量的计算资源和时间。
其次，数据的标注和收集也是一个困难的任务，需要人工参与。
最后，深度学习模型的可解释性较差，难以解释模型的判断过程。
总之，基于深度学习的多模态虚假新闻检测技术具有很大的研究价值和应用前景。
通过充分利用多模态数据的特点和深度学习模型的优势，可以提高虚假新闻检测的准确性和效率，为社会提供更可靠、准确的新闻信息，维护公众的知情权和权益。
然而，还需要进一步研究和探索，解决技术中存在的挑战，提高技术的可用性和可解释性，推动虚假新闻检测技术的发展。
《基于多模态融合的虚假信息检测研究》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，信息传播的速度和范围日益扩大，虚假信息的传播也愈发猖獗。
虚假信息的泛滥不仅误导公众，还可能引发社会恐慌，对国家安全、社会稳定和公共利益造成严重威胁。
因此，研究并开发有效的虚假信息检测技术显得尤为重要。
本文提出了一种基于多模态融合的虚假信息检测方法，旨在提高虚假信息检测的准确性和效率。
二、研究背景与意义在当今信息时代，虚假信息的传播途径和形式多种多样，如文字、图片、视频、音频等。
传统的单一模态信息检测方法往往难以应对复杂多变的虚假信息。
多模态融合技术能够将多种模态的信息进行整合和协同分析，从而更全面地捕捉虚假信息的特征，提高检测的准确性和可靠性。
因此，基于多模态融合的虚假信息检测研究具有重要的理论价值和实际应用意义。
三、相关文献综述近年来，国内外学者在虚假信息检测方面进行了大量研究。
早期的研究主要关注文本模态的信息，通过分析文本的语义、情感等特征来检测虚假信息。
随着技术的发展，图像、视频、音频等多媒体模态的信息逐渐成为研究的重点。
多模态融合技术也得到了广泛的应用，如基于深度学习的多模态融合模型、基于图卷积神经网络的多模态信息融合等。
然而，目前的多模态虚假信息检测方法仍存在一些挑战和问题，如数据稀疏性、模型复杂度、计算资源等。
四、研究方法与模型本文提出了一种基于多模态融合的虚假信息检测模型。
该模型主要包括以下几个部分：1. 数据预处理：对文本、图像、视频、音频等多种模态的信息进行预处理，包括数据清洗、特征提取等。
2. 特征融合：将预处理后的多种模态的特征进行融合，形成多模态特征向量。
3. 模型构建：采用深度学习技术构建多模态虚假信息检测模型，包括卷积神经网络、循环神经网络等。
4. 模型训练与优化：使用大量真实世界的虚假信息和真实信息进行模型训练和优化，提高模型的准确性和泛化能力。
五、实验结果与分析我们使用公开的虚假信息和真实信息数据集对所提出的模型进行了实验验证。
社交媒体虚假信息检测研究综述目录一、内容概述 (2)1. 研究背景 (3)2. 研究意义 (4)3. 文献综述目的与结构 (5)二、社交媒体虚假信息检测方法 (7)1. 基于内容的检测方法 (9)1.1 文本特征提取 (10)1.2 模型构建与优化 (11)2. 基于社交网络结构的检测方法 (12)2.1 社交网络分析 (13)2.2 网络拓扑特征提取 (14)3. 基于机器学习的检测方法 (16)3.1 传统机器学习算法 (17)3.2 深度学习算法 (18)4. 综合多种方法的混合检测方法 (20)三、社交媒体虚假信息检测技术进展 (21)1. 信息抽取与实体识别技术 (23)2. 情感分析与观点挖掘技术 (24)3. 图像识别与视频分析技术 (25)4. 多模态信息融合技术 (26)四、评估指标与评价方法 (28)1. 准确率 (29)2. 召回率 (30)五、案例分析 (31)1. 案例选择与数据来源 (32)2. 实验设计与方法 (33)3. 检测结果与分析 (34)4. 对比与讨论 (35)六、未来研究方向与挑战 (36)1. 提高检测准确性 (38)2. 降低计算复杂度 (39)3. 跨语言与跨平台检测 (40)4. 隐私保护与伦理问题 (41)七、结论 (43)1. 研究成果总结 (44)2. 现有研究的不足 (45)3. 对未来研究的展望 (46)一、内容概述随着互联网和社交媒体的普及，信息传播速度日益加快，其中虚假信息的传播也愈发严重。
为了应对这一挑战，社交媒体虚假信息检测研究成为了学术界和工业界共同关注的焦点。
本文将对近年来社交媒体虚假信息检测的研究进行综述，以期为相关领域的研究提供参考。
基于统计方法的虚假信息检测。
这类方法主要利用机器学习和数据挖掘技术对文本、图片、视频等多模态数据进行特征提取和模型训练，以实现虚假信息的自动识别。
基于词袋模型的文本分类方法、基于卷积神经网络的图像识别方法等。
第36卷第13期振动与冲击JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK Vol.36 No. 13 2017模态参数自动识别的虚假模态剔除方法综述宋明亮，苏亮，董石麟，罗尧治(浙江大学建筑工程学院，杭州310058)主商要：模态参数自动识别技术的关键在于对真实模态和虚假模态进行自动甄别。
对模态参数识别方法中自动 剔除虚假模态的方法进行了综述。
围绕如何自动剔除虚假模态，将现有模态参数自动识别方法分为三类:基于智能算法 的稳定图自动分析方法、基于指标阈值的真假模态自动区分方法、基于改进识别算法获得清晰稳定图的自动分析技术。
对以上三类方法的原理进行了详细的介绍，提出了各自的特点、存在的问题以及将来的研究方向。
结合实测加速度数据，采用具有代表性的自动识别方法对一钢筋混凝土结构建筑进行虚假模态的自动剔除，并对不同方法的识别结果进行了 比较。
关键词：模态参数；自动识别；指标；稳定图；虚假模态；模糊聚类中图分类号：T U311.3文献标志码：A D01：10. 13465/j. cnki. jvs. 2017.13.001Summary of methods eliminating spurious modes in automatic modal parametric identificationSONG Mingliang，SU Liang，DONG Shilin，LUO Yaozhi(School of Architecture Engineering,Zhejiang University, H a n g z h o u 310058,China) Abstract ：The key of automatic modal parametric identification is automatically eliminating spurious modes from identified modes. Here, methods eliminating spurious modes in automatic modal parametric identification were reviewed. Aiming at how to automatically eliminate spurious modes, the existing automatic modal parametric identification methods were divided into three categories including automatic analysis methods of stabilization diagrams based on intelligence algorithms, true and false modes automatic distinction methods based on index threshold values and automatic analysis techniques getting clearer stabilization diagrams based on improved identification algorithms. Detailed and comprehensive introductions to principles of the above three methods were presented. The characteristics, problems and future study directions of these methods were discussed. At last, combined with the measured acceleration data, representative automatic identification methods were used to automatically eliminate false modes of a reinforced concrete structure. The identified results using these methods were compared.Key words ：modal parameter ；automatic identification ；index threshold value; stabilization diagram ；spurious mode；fuzzy clustering method结构模态参数自动识别是运营模态分析(Operational Modal Analysis, 0M A)的关键步骤，也是结构健康监测的重要内容。
模态参数自动识别是指，在某种参数识别方法的基础上，使用可以自动运行的程序，一旦程序运行，不再需要任何人为干扰，即可获得模态参数。
在程序运行之前往往需要预先设定相应参数或阈值，剔除虚假模态。
自动识别的关键步骤是 自动区分真实模态与虚假模态。
长期以来，这一过程 主要是通过建立稳定图来人为选择真实模态。
稳定基金项目：十二五国家科技支撑计划（2012BAJ07B03)收稿日期：2016 - 04-12修改稿收到日期:2016 -05 -09第一作者宋明亮男，博士生,1990年生通信作者苏亮男，博士,副教授,1975年生图[1]的具体做法是假定不同的模型阶次，采用模态识 别方法分别识别各不同阶次的模型的模态参数，将所 有识别的结果以点的形式绘制在二维坐标图上。
其 中，横坐标表示固有频率，纵坐标表示模型的阶次。
这 些点包含了固有频率、模态振型和阻尼比，满足稳定条 件的点被称为稳定点，且只有这些点才能被显示在稳 定图上。
另一方面，如果随着模型阶次的改变，这些频 率、模态振型、阻尼比一致的极点若持续存在，认为这 些点极有可能代表物理模态。
然而，在实际工程中，由于数据量大，噪声干扰等原因，稳定图上的信息常常杂 乱无章，这使得从稳定图上选择真实模态变得非常困 难。
一方面，人为分析复杂的稳定图，耗费的时间之长 严重阻碍了对运营结构模态进行实时监测分析。
另一2振动与冲击2017年第36卷方面，近年来，由于结构监测应用日益普遍，更多的非专业人士投人了这项工作中，使得人为主观分析稳定图的结果并不稳定可靠，即使是同样的数据应用同样的方法，获得的模态参数也可能不同。
基于以上原因，模态参数自动识别尤其是虚假模态的自动剔除技术的研究成为模态分析领域的研究热点。
在最近二十年，国外学者对自动识别技术的研究较多，而国内关于这方面的研究很少。
基于此，本文对结构模态参数自动识别研究领域的主要方法进行了综 述。
在综述过程中，主要阐述自动剔除虚假模态的过 程，而不重点i寸论参数识别的方法。
根据这一原则，将 自动识别方法分成了三类，并具体针对这些方法如何 自动剔除虚假模态进行了详细的介绍。
并对其特点、存在的问题以及将来的研究方向进行探讨。
这三类方 法分别是:基于智能算法的稳定图自动分析方法、基于 指标阈值的真假模态自动区分方法和基于改进识别算 法获得清晰稳定图的自动分析方法。
使用混凝土结构 建筑的实测数据，应用具有代表性的自动识别方法进 行了模态参数的识别。
最后对工程结构模态参数自动 识别存在的问题以及研究方向进行了讨论。
1基于智能算法的稳定图自动分析方法模态参数自动识别的智能算法主要指模糊聚类技 术[2]。
模糊聚类技术用于对研究对象进行分类，分类 依据是这些对象所包含的某些特性。
分类的结果应满 足同一类对象具有较高的共性，而不同类对象之间具 有相异的特性。
在分析稳定图时，聚类的作用是将代 表同一物理模态的估计极点划分到一个聚类中。
最常 用的聚类方法分为两类:分层聚类和非分层聚类。
分 层聚类法类似于构造一个分层的树状结构，如图1所 示。
起初，每一个对象都被看成是单独的聚类。
然后，将其中最近的两个聚类合并到一个新的聚类中。
重复 进行这样的合并过程，最终即可将所有对象分类到大 的聚类中。
分层聚类技术的优点是有充分根据地选择 最终的聚类数目。
而它的缺点是需要确定分层树截断 规则。
非分层聚类的做法是:先选择一组初始聚类中 心，按照预先设定好的距离阈值将所有研究对象分类 到这些聚类中心。
再使用迭代算法将所有距离总和最 小化，得到最终的聚类结果。
非分层聚类方法的缺点 是需要预先设定聚类数目和初始聚类中心。
由此，可 将基于模糊聚类的稳定图自动分析方法分为两类:基 于分层聚类的稳定图自动分析方法、基于非分层聚类 的稳定图自动分析方法。
1.1基于分层聚类的稳定图自动分析方法基于分层聚类的自动识别方法，先结合某种距离 计算公式，采用直接聚类法，将稳定图上的极点分为W图1分层聚类示意图Fig. 1Schematic diagram of hierarchical clustering类，然后根据每个聚类内部包含的极点个数，选择大于 设定的阈值的聚类作为真实模态的代表聚类。
最后再 从中选出最优极点，作为真实模态的估计。
该类方法 的关键是如何建立分层聚类的距离计算公式与聚类截 断准则。
分层聚类的自动识别又可分为三类:使用分 层聚类的方法、使用真假模态判别指标结合分层聚类 的方法、使用其他智能算法结合分层聚类的方法。
在直接使用分层聚类进行自动识别方面，Magalliaes等[3]基于分层聚类技术对协方差驱动随机子空间法(Covariance Driven Stochastic Subspace Identification，Cov-SSI)识别得到的稳定图自动分析。
使用了基于固有频率和模态置信准则（Modal Assurance Criteria，MAC)的极点距离计算准则d； ■=—f if,+ (1 - MAC,；(1)当距离，足够小时，认为第/和第j个模态频率及振型相近，这两点可能代表同一阶物理模态，可归人 同一聚类。
但对于不同的测试条件需要人为设定不同 的距离阈值。
而在聚类树截断准则方面，通过在每个 聚类内部，设定任意两点之间的最小距离的上限来终 止分层聚类，其建议的值为〇.02，如果噪声水平较高的 话，还可以更高。
孙鑫晖等[4]采用l)-LSCF(P〇ly-Least Squares Complex Frequency Domain Method)结合分层聚 类法进行自动识别，并基于频率、阻尼比、模态参与因子值提出模糊相似系数r对极点进行聚类，并通过设 定阈值确定聚类的数目，建议其阈值取为〇.9。
最后统 计每个聚类中包含极点数，如果该聚类中包含的极点 数大于设定的阈值，则认为该聚类代表真实模态。
