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K-均值聚类算法下通信网络异常流量数据动态检测方法
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作者 宋敏 代倩文 《通信电源技术》 2025年第4期177-179,共3页
为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,... 为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,IP)随机映射技术,进行异常流量的动态检测。对比实验结果表明,设计的方法可以提取通信网络异常流量数据的特征,精确检测异常流量数据幅值。 展开更多
关键词 K-均值聚类算法 异常数据检测方法 动态检测 通信网络 滑动窗口
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改进C均值聚类算法下复杂曲面数控激光切割刀位轨迹优化控制
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作者 张致远 方世鹏 《保定学院学报》 2025年第3期108-116,共9页
在机床复杂曲面加工过程中,对数控激光切割机刀位轨迹控制过程中的各轴运动轨迹进行规划(简称轨迹控制)是决定加工精度的关键步骤.当前方法为了保证加工精度,对所有刀位点都进行了控制.过多的刀位点参与控制,导致复杂曲面加工下,存在控... 在机床复杂曲面加工过程中,对数控激光切割机刀位轨迹控制过程中的各轴运动轨迹进行规划(简称轨迹控制)是决定加工精度的关键步骤.当前方法为了保证加工精度,对所有刀位点都进行了控制.过多的刀位点参与控制,导致复杂曲面加工下,存在控制刀位点与曲面数据之间关系不明确、规划冗余、对控制精度过反应等问题.为此,提出一种改进C均值聚类算法下复杂曲面数控激光切割刀位轨迹优化控制方法.经实验研究证明:优化后的方法可以有效滤除点云数据内的噪声,还可获取高精度、高效率的刀位轨迹生成结果. 展开更多
关键词 刀位点 改进C均值聚类算法 数控激光切割机 刀位轨迹生成 点云数据
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基于EEMD和模糊C均值聚类算法诊断发动机曲轴轴承故障 被引量:36
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作者 张玲玲 廖红云 +2 位作者 曹亚娟 骆诗定 赵懿冠 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期332-336,共5页
针对发动机振动信号的非平稳性以及特征参数的模糊性特点,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy Center Mean,FCM)的故障诊断方法,通过对已知故障样本信号进行EEMD分解,... 针对发动机振动信号的非平稳性以及特征参数的模糊性特点,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy Center Mean,FCM)的故障诊断方法,通过对已知故障样本信号进行EEMD分解,形成初始特征向量矩阵;对该矩阵进行奇异值分解,将矩阵的奇异值组成故障特征向量,标准化后作为FCM的输入,得到分类矩阵和聚类中心;最后通过计算待测故障样本与已知故障样本聚类中心的贴近度实现故障模式识别.故障诊断实例表明,该方法能有效地诊断柴油机曲轴轴承故障. 展开更多
关键词 模糊C均值聚类算法 奇异值分解 经验模式分解 故障诊断 曲轴轴承
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基于K-均值聚类算法的西安市汽车行驶工况合成技术研究 被引量:24
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作者 蔡锷 李阳阳 +2 位作者 李春明 谭晓伟 刘东民 《汽车技术》 北大核心 2015年第8期33-36,共4页
为提供排放试验所需的车速曲线,基于划分的短行程数据,采用K-均值聚类算法构建了西安市汽车行驶合成工况。首先对采集的原始数据进行短行程划分并进行特征提取,针对提取的高维特征向量之间的冗余性和非线性关系,采用核主分量分析法进行... 为提供排放试验所需的车速曲线,基于划分的短行程数据,采用K-均值聚类算法构建了西安市汽车行驶合成工况。首先对采集的原始数据进行短行程划分并进行特征提取,针对提取的高维特征向量之间的冗余性和非线性关系,采用核主分量分析法进行降维。然后基于K-均值的聚类算法,对降维后特征向量进行划分,按照离聚类中心最近的原则选择各聚类的短行程样本,将其合成为平均速度为21.51 km/h、持续时间为1 166 s、距离为6.9 km的西安市汽车行驶工况。对比表明,西安市汽车行驶工况接近于日本J10-15标准,但加速度参数要高很多。 展开更多
关键词 汽车 行驶工况合成 K-均值聚类算法 西安市
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基于赤平极射投影和K-均值聚类算法的优势结构面分析 被引量:15
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作者 王俊杰 冯登 +1 位作者 柴贺军 刘云飞 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期74-81,共8页
对于结构面多而复杂的岩质边坡,其优势结构面的选取与分析是极其重要的工作。传统的结构面组数划分方法比较粗糙,分析结果有很大的主观因素,无法准确地给出结构面的优势产状,使得其结果在实际工程中使用不便。以结构面交线的筛选和分析... 对于结构面多而复杂的岩质边坡,其优势结构面的选取与分析是极其重要的工作。传统的结构面组数划分方法比较粗糙,分析结果有很大的主观因素,无法准确地给出结构面的优势产状,使得其结果在实际工程中使用不便。以结构面交线的筛选和分析为突入点,借助于赤平极射投影法,在楔形体滑移分析中首先确定可能的滑移区域,筛选出可能滑移的结构面交线,缩小计算范围,采用K-均值聚类算法和有效性检验,根据赤平极射投影分析得到滑移区域的对称轴中心作为初始凝聚点,通过多次迭代计算得到滑移区域内的优势结构面交线。将该方法用于重庆万盛黑山谷的岩质滑坡中,结果表明,将赤平极射投影与K-均值聚类算法相结合,计算得到的优势结构面交线分类合理,结果可靠,可以准确地确定结构面交线的优势产状。 展开更多
关键词 岩质边坡 优势结构面交线 赤平极射投影 K-均值聚类算法
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基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数研究深水油藏分类评价 被引量:14
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作者 丁帅伟 姜汉桥 +2 位作者 陈民锋 罗银富 汤国平 《西安石油大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第2期43-49,8-9,共7页
针对目前深水油藏分类评价研究现状的不足,基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数,建立了深水油藏指标选择标准和分类评价体系。优选世界三大深水油气区19例油田的特征属性参数作为典型样品集,采用模糊聚类分析对深水油藏进行了分类,... 针对目前深水油藏分类评价研究现状的不足,基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数,建立了深水油藏指标选择标准和分类评价体系。优选世界三大深水油气区19例油田的特征属性参数作为典型样品集,采用模糊聚类分析对深水油藏进行了分类,在此基础上,应用贝叶斯判别决策理论,建立了深水油藏分类评价的定量判别关系,对未知类型的深水油藏进行了定量分类评价。实例结果表明,应用模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数相结合进行深水油藏分类评价是有效的,该分类评价体系考虑的油藏参数更为全面,分类结果更为明显,对于深水油田的开发具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 深水油藏 油藏分评价 模糊C均值聚类算法 贝叶斯判别函数
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基于K-均值聚类算法RBF神经网络交通流预测 被引量:21
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作者 管硕 高军伟 +2 位作者 张彬 刘新 冷子文 《青岛大学学报(工程技术版)》 CAS 2014年第2期20-23,共4页
针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值... 针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值调整,同时在一定的时间和路段内对车流量进行数据采集,通过建立RBF神经网络模型,运用Matlab软件把采集的数据、图像进行计算机仿真,仿真结果表明,未加入K-均值聚类的RBF神经网络,其预测输出曲线大致可以和实际输出曲线拟合,但在数据波动较大的时刻,预测曲线的收敛速度偏慢且效率偏低;而采用K-均值聚类算法的RBF神经网络,在实际输出波动较大时,预测输出的曲线收敛速度和准确度都较高,因此,本研究相对于普通的BP神经网络,有更高的预测精度和较好的收敛性。该研究适用于市区内的交通流预测。 展开更多
关键词 RBF神经网络 交通流 预测模型 K-均值聚类算法
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基于K均值聚类算法的雾天识别方法研究 被引量:11
8
作者 孟凡军 李天伟 +1 位作者 徐冠雷 韩云东 《现代电子技术》 北大核心 2015年第22期80-83,共4页
为实现视频监控设备对雾天天气现象的自动识别,提出了基于K均值聚类算法的雾天天气现象自动识别方法。该方法通过分析雾天天气现象对视频图像采集的影响,提取图像饱和度的均值、方差为特征参数,并利用K均值聚类算法对训练图像进行分类,... 为实现视频监控设备对雾天天气现象的自动识别,提出了基于K均值聚类算法的雾天天气现象自动识别方法。该方法通过分析雾天天气现象对视频图像采集的影响,提取图像饱和度的均值、方差为特征参数,并利用K均值聚类算法对训练图像进行分类,得到不同图像类别的聚类中心,测试阶段计算不同图像与聚类中心的相异度即可完成分类。实验结果表明,该方法简洁高效,易于实现对大规模图像数据的处理,并能实现图像分类后类别的标注,对雾天的识别率高于90%。 展开更多
关键词 雾天 自动识别 K均值聚类算法 图像饱和度
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边坡稳定性分类评价的同伦模糊C-均值聚类算法 被引量:3
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作者 文建华 周翠英 +1 位作者 黄林冲 程晔 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1457-1461,共5页
针对单一模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心初值敏感性问题,引入同伦理论,提出了同伦模糊C-均值聚类算法。以三峡库岸研究程度较高的36个边坡为对象,采用同伦模糊C-均值聚类算法对边坡的稳定性进行分类,研究边坡最佳分类级数和算法的收... 针对单一模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心初值敏感性问题,引入同伦理论,提出了同伦模糊C-均值聚类算法。以三峡库岸研究程度较高的36个边坡为对象,采用同伦模糊C-均值聚类算法对边坡的稳定性进行分类,研究边坡最佳分类级数和算法的收敛性、可靠性。边坡聚类结果研究表明,同伦模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心的选取没有明显的依赖性,是一个具有全局最优解的聚类方法,其结果明显好于单一模糊C-均值聚类算法。 展开更多
关键词 同伦理论 模糊C-均值聚类算法 边坡稳定性分
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基于蚁群K均值聚类算法的边坡稳定性分析 被引量:5
10
作者 刘星 毕奇龙 郑付刚 《水电能源科学》 北大核心 2010年第8期108-109,169,共3页
针对岩石边坡稳定分析中常规聚类算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的局限性,基于蚁群信息素的K均值聚类法,提出一种解决边坡稳定性的新方法,分析了三峡库区36个边坡数据资料,并结合工程类比综合判断了边坡的稳定状态。结果表明,该法... 针对岩石边坡稳定分析中常规聚类算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的局限性,基于蚁群信息素的K均值聚类法,提出一种解决边坡稳定性的新方法,分析了三峡库区36个边坡数据资料,并结合工程类比综合判断了边坡的稳定状态。结果表明,该法的聚类效果优于常规聚类法,计算效率高,为边坡稳定性分级的聚类分析评价提供了新途径。 展开更多
关键词 蚁群 均值聚类算法 边坡稳定性分析 Clustering Algorithm K-means Ant Based Slope Stability 边坡稳定性分级 边坡稳定分析 综合判断 稳定状态 数据资料 收敛速度 三峡库区 局部最优 计算效率 工程 分析评价
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基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割 被引量:37
11
作者 徐月芳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期549-553,共5页
将遗传算法 (GA)与模糊 C-均值聚类算法 (FCM算法 )相结合 ,并运用于图像分割 ,以期解决标准 FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码 ,然后依据 FCM算法的目标函数建立适应度函数 ,在... 将遗传算法 (GA)与模糊 C-均值聚类算法 (FCM算法 )相结合 ,并运用于图像分割 ,以期解决标准 FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码 ,然后依据 FCM算法的目标函数建立适应度函数 ,在适当的交叉率和变异率下 ,最终实现了基于遗传模糊 C-均值算法的图像分割。考虑在一维图像分割特征向量情况下 ,通过引入直方图统计特性 ,实现了遗传模糊 C-均值算法的快速运算。最后 ,运用真实的磨粒图像对算法进行了详细验证 ,并与标准 FCM算法进行了对比 ,分割实验表明了本文方法比标准 FCM算法具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类算法 图像分割 模糊 遗传算法 FCM
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Bezdek型模糊属性C均值聚类算法 被引量:4
12
作者 刘敬伟 徐美芝 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1121-1126,共6页
推广了属性均值聚类算法,提出了基于模糊度m的Bezdek型模糊属性C均值聚类算法(FAMC),给出了FAMC算法的迭代算法,并讨论了模糊度m对算法收敛性的影响.在标准Iris数据集与肿瘤基因芯片表达数据的模式识别实验结果,验证了该算法优于模糊C... 推广了属性均值聚类算法,提出了基于模糊度m的Bezdek型模糊属性C均值聚类算法(FAMC),给出了FAMC算法的迭代算法,并讨论了模糊度m对算法收敛性的影响.在标准Iris数据集与肿瘤基因芯片表达数据的模式识别实验结果,验证了该算法优于模糊C均值算法和属性均值聚类算法. 展开更多
关键词 模糊C均值聚类算法 属性均值 稳态函数 基因表达数据
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基于自适应模糊C均值聚类算法的电力负荷特性分类 被引量:14
13
作者 赵国生 牛贞贞 +1 位作者 刘永光 孙超亮 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2015年第6期56-60,共5页
针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)存在的缺点,提出了一种自适应FCM算法,该算法以类内距离MIA和类间距离MDC两个聚类结果评价指标为基础,把MDC和MIA的比值I作为自适应函数来确定FCM算法的聚类数目c;同时,根据模糊决策的方法,利用FCM算法... 针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)存在的缺点,提出了一种自适应FCM算法,该算法以类内距离MIA和类间距离MDC两个聚类结果评价指标为基础,把MDC和MIA的比值I作为自适应函数来确定FCM算法的聚类数目c;同时,根据模糊决策的方法,利用FCM算法的目标函数和划分熵来共同确定最优的模糊加权指数m的取值.结果表明:该算法不仅能够克服FCM算法无法自动确定聚类数目和模糊加权指数需要凭经验给出的缺点,而且得到的聚类结果是最优的,通过算例分析也证明了该算法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 负荷 C均值聚类算法 负荷特性 日负荷曲线
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改进的图像分割遗传K-均值聚类算法 被引量:9
14
作者 周萍 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2009年第3期75-78,共4页
针对图像分割,提出了一种改进的遗传K-均值聚类算法。合理选取聚类的特征向量并对各特征分量确定不同权值进行调整;通过引入自适应算法,对传统遗传算法的选择及变异操作进行改进,提高了算法的收敛速度;确定与染色体编码相关的隶属矩阵... 针对图像分割,提出了一种改进的遗传K-均值聚类算法。合理选取聚类的特征向量并对各特征分量确定不同权值进行调整;通过引入自适应算法,对传统遗传算法的选择及变异操作进行改进,提高了算法的收敛速度;确定与染色体编码相关的隶属矩阵可有效地减少运算时间。实验结果表明,改进后的遗传K-均值聚类算法是行之有效的。 展开更多
关键词 图像分割 遗传K-均值聚类算法 特征向量 选择 变异
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中国金融风险预警系统的构建研究——基于K-均值聚类算法和BP神经网络 被引量:22
15
作者 李梦雨 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2012年第10期25-30,共6页
本文首先通过研究我国1994—2011年的经济数据,对关系到金融系统稳定的16项经济变量进行主成分分析,进而将所选变量归结为宏观经济、金融体系、对外经贸三个方面。在此基础上运用K—均值聚类算法,把金融系统风险状态分为四类。继而借助B... 本文首先通过研究我国1994—2011年的经济数据,对关系到金融系统稳定的16项经济变量进行主成分分析,进而将所选变量归结为宏观经济、金融体系、对外经贸三个方面。在此基础上运用K—均值聚类算法,把金融系统风险状态分为四类。继而借助BP神经网络建立了我国金融系统风险的预警模型,并通过2011年的数据对我国2012年金融系统运行状况进行了预测。预测结果表明我国2012年处于轻度风险状态,总需求的回落和资产泡沫的收缩将是影响我国金融系统稳定运行的主要问题。最后对我国如何预测并防范金融风险给出了政策建议。 展开更多
关键词 金融风险预警系统 主成分分析K-均值聚类算法BP神经网络
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K-均值聚类算法的MapReduce模型实现 被引量:3
16
作者 王鹏 王睿婕 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2015年第3期120-124,共5页
针对日益严峻的大数据处理时间长、执行速率低等问题,通过深入分析,提出了一种提高大规模数据聚类效率的方法。以K-均值聚类算法为原型,利用Map Reduce模型在大规模数据处理方面的优势,对原有算法进行并行化改进,设计出一种基于Hadoop... 针对日益严峻的大数据处理时间长、执行速率低等问题,通过深入分析,提出了一种提高大规模数据聚类效率的方法。以K-均值聚类算法为原型,利用Map Reduce模型在大规模数据处理方面的优势,对原有算法进行并行化改进,设计出一种基于Hadoop分布式云平台的K-均值聚类Map Reduce模型。应用此模型,对淘宝用户仿真数据进行聚类试验,试验结果表明,对K-均值聚类算法的Map Reduce模型实现后,性能优于原算法性能,缩短了聚类时间,提高了聚类效率,特别适于对海量数据进行聚类处理。 展开更多
关键词 大数据 MAPREDUCE模型 K-均值聚类算法
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基于K均值聚类算法的位置指纹定位技术 被引量:6
17
作者 于睿 陆南 《信息技术》 2015年第10期185-188,191,共5页
为了减小位置指纹定位算法的计算量,提出一种基于K均值聚类分析的位置指纹定位算法。通过对指纹数据库进行K聚类分析,形成聚类索引,定位时通过查询聚类索引来缩小指纹库查询空间。利用改进后的算法进行室内定位实验,并将其与K近邻法进... 为了减小位置指纹定位算法的计算量,提出一种基于K均值聚类分析的位置指纹定位算法。通过对指纹数据库进行K聚类分析,形成聚类索引,定位时通过查询聚类索引来缩小指纹库查询空间。利用改进后的算法进行室内定位实验,并将其与K近邻法进行对比测试。实验结果表明,改进后的定位算法有效减小了定位过程的计算量,而且还能保证定位精度,在短距离范围内定位平均误差可限制在2m以内。 展开更多
关键词 WLAN 位置指纹定位 K均值聚类算法
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基于模糊c均值聚类算法的控制图模式识别 被引量:5
18
作者 张和平 李俊武 《工业工程》 北大核心 2021年第5期108-116,共9页
控制图模式识别能够区分制造过程中的一般因素与异常因素,提高制造过程中的产品质量,减少成本,提高效益。利用蒙特卡洛方法产生样本;采用一维离散小波变换处理原始数据;利用模糊c均值聚类算法进行控制图模式识别。识别准确率99.43%,其... 控制图模式识别能够区分制造过程中的一般因素与异常因素,提高制造过程中的产品质量,减少成本,提高效益。利用蒙特卡洛方法产生样本;采用一维离散小波变换处理原始数据;利用模糊c均值聚类算法进行控制图模式识别。识别准确率99.43%,其标准差为0.002 8。这表明基于该方法的控制图模式识别准确率高,稳定性好,较现有的控制图模式识别方法具有简易、高效等特点。 展开更多
关键词 控制图模式识别 模糊C均值聚类算法 小波变换
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基于粒子群和K-均值聚类算法的学生心理分析方法研究 被引量:8
19
作者 刘婷 《电子设计工程》 2018年第19期75-79,共5页
随着高校学生人数的不断增多,评估与采集学生信息剧增,传统的学生评估与管理方式已不能满足需求。针对此问题,文中在研究了现有学生心理状态评估方法的基础上提出一种基于粒子群和K-均值聚类算法的学生心理分析方法。该方法弥补了全局... 随着高校学生人数的不断增多,评估与采集学生信息剧增,传统的学生评估与管理方式已不能满足需求。针对此问题,文中在研究了现有学生心理状态评估方法的基础上提出一种基于粒子群和K-均值聚类算法的学生心理分析方法。该方法弥补了全局优化中K-均值聚类算法的不足,结合粒子群算法,对学生的综合情况进行分析研究,从而为老师与学生的交互提供了良好的平台。最后通过比较所提算法与K-均值聚类算法、人工评估及基于遗传算法的K-均值聚类算法的学生心理分析结果,从结果中可看出文中所提的基于粒子群和K-均值聚类算法对学生心理分析评估更加客观与全面,有利于教师提高工作效率,及时发现问题,且增强与学生间的沟通。 展开更多
关键词 学生心理分析 K-均值聚类算法 粒子群优化算法 学生管理
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K-means均值聚类算法在磁阻效应实验中的应用 被引量:2
20
作者 王蕴杰 《大学物理》 北大核心 2017年第2期43-46,共4页
对磁阻效应作用原理和磁阻传感器原件的应用进行了介绍,并借鉴数据挖掘技术提出了一种利用曲率及K-means均值聚类算法对磁阻效应实验数据进行分析处理的方法,结果显示该方法具有高精确度、人为因素小、直观性强的优点.
关键词 磁阻效应 磁感应强度 曲率法 K-means均值聚类算法
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