引入改进飞蛾扑火的K均值交叉迭代聚类算法 被引量：15

1

作者 黄鹤 李昕芮 +3 位作者 吴琨 郭璐 王会峰 茹锋 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期32-39,共8页

针对现有K均值聚类(KMC)算法在选取初始聚类中心时随机性较大、全局搜索能力差、聚类精度低等问题,提出了一种引入改进飞蛾扑火的K均值交叉迭代聚类(IMFO-KMC)算法。利用最大最小距离积法初始化聚类中心,避免了KMC算法对随机初始聚类中... 针对现有K均值聚类(KMC)算法在选取初始聚类中心时随机性较大、全局搜索能力差、聚类精度低等问题,提出了一种引入改进飞蛾扑火的K均值交叉迭代聚类(IMFO-KMC)算法。利用最大最小距离积法初始化聚类中心,避免了KMC算法对随机初始聚类中心较为敏感的问题;利用样条插值预测的思想改进飞蛾扑火算法,提高了算法的收敛速度及寻优精度;以类内平均距离为适应度函数,引导插值扑火算法优化KMC迭代过程中的聚类中心,提高了聚类精度。将IMFOKMC与KMC、K-means++算法、模糊c均值聚类算法在国际标准数据集Iris、Wine和Seeds上进行了实验对比,结果表明:IMFO-KMC算法在Iris数据集上的性能提升最为明显,相比其他算法准确率提高了0.67%~4.18%,标准化互信息提高了1.5%~4.01%。 展开更多

关键词 飞蛾扑火算法 聚类中心 k均值聚类 类内平均距离 最大最小距离积法

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基于MapReduce的分治k均值聚类方法 被引量：8

2

作者 臧艳辉 席运江 赵雪章 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第5期1345-1351,共7页

针对原始k均值法在MapReduce建模中执行时间较长和聚类结果欠佳问题,提出一种基于MapReduce的分治k均值聚类方法。采取分治法处理大数据集,将所要处理的整个数据集拆分为较小的块并存储在每台机器的主存储器中;通过可用的机器传播,将数... 针对原始k均值法在MapReduce建模中执行时间较长和聚类结果欠佳问题,提出一种基于MapReduce的分治k均值聚类方法。采取分治法处理大数据集,将所要处理的整个数据集拆分为较小的块并存储在每台机器的主存储器中;通过可用的机器传播,将数据集的每个块由其分配的机器独立地进行聚类;采用最小加权距离确定数据点应该被分配的类簇,判断收敛性。实验结果表明,与传统k均值聚类方法和流式k均值聚类方法相比,所提方法用时更短,结果更优。 展开更多

关键词 数据聚类 基于MapReduce的聚类 分治法 大数据 k均值法

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基于K均值聚类EEMD的CORS高程时间序列信号分析方法 被引量：12

3

作者 张恒璟 齐昕 文汉江 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2019年第10期1053-1057,共5页

针对传统EEMD进行信号分解时信噪比低和部分模态混叠的问题,提出基于K均值聚类的CORS高程时间序列改进分析方法。通过添加正负白噪声的EEMD提高信号分解信噪比,基于K均值聚类方法对EEMD迭代过程中分解的各个IMF分量进行聚类分析。实验... 针对传统EEMD进行信号分解时信噪比低和部分模态混叠的问题,提出基于K均值聚类的CORS高程时间序列改进分析方法。通过添加正负白噪声的EEMD提高信号分解信噪比,基于K均值聚类方法对EEMD迭代过程中分解的各个IMF分量进行聚类分析。实验结果表明,该方法提高信噪比3%以上,基于正交指数的分解精度提高26%以上,聚类结果能够解决IMF中近似的0.5 a、1 a、2 a周期信号的模态混叠问题。 展开更多

关键词 高程时间序列 模态混叠 k均值聚类 信噪比 正交指数

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计算Lyapunov指数的模糊C均值聚类小数据量法 被引量：1

4

作者 高允报 孙玉泉 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第1期38-42,共5页

根据小数据量法的思想提出了一个新的算法:模糊C均值聚类小数据量法.将模糊C均值聚类算法用于小数据量法线性区域的选择,提高了算法的计算精度,最后用数值算例验证了该算法的有效性.

关键词 混沌状态 最大LYAPUNOV指数 小数据量法 模糊C均值聚类算法

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DHSSA优化的K均值互补迭代车型信息数据聚类 被引量：5

5

作者 黄鹤 李文龙 +3 位作者 杨澜 王会峰 王飚 茹锋 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期691-700,729,共11页

针对传统方法在车型信息数据聚类过程中受初始化中心点的影响较大导致聚类精度低、鲁棒性差以及在迭代过程中求取均值选择聚类中心受离群点影响大的问题,提出了一种DHSSA优化的K均值互补迭代车型信息数据聚类方法。首先,针对SSA算法中... 针对传统方法在车型信息数据聚类过程中受初始化中心点的影响较大导致聚类精度低、鲁棒性差以及在迭代过程中求取均值选择聚类中心受离群点影响大的问题,提出了一种DHSSA优化的K均值互补迭代车型信息数据聚类方法。首先,针对SSA算法中发现者位置更新不足和种群多样性不足的问题,设计了一种扰动因子-领头雀优化策略,通过自适应领头雀策略加强了最优个体的影响力,利用扰动因子扩大搜索空间,提升了寻找聚类中心的准确率;其次,设计了基于筛选最大最小距离积方法 SMMP优化聚类中心的初始化,在MMP基础上增加了筛选机制,使初始化的中心尽可能更均匀地分布在每个簇中;最后,融合DHSSA和SMMP来优化K均值互补迭代,在减小迭代次数的同时增加搜索效率,得到较好的聚类结果。利用多种数据集进行测试,通过试验结果中的收敛曲线和性能指标可以看出,提出的DHSSA-KMC方法相对于SSA-KMC、IMFO-KMC、KMC和KMC++具有更高的搜索精度、收敛速度和更低的聚类代价,并且耗时相对于SSA-KMC和IMFO-KMC有所减少,证明了算法的有效性和优越性。在车型信息数据处理过程中,DHSSA-KMC可以高效聚类生成竞品车型供消费者选择,应用价值明显。 展开更多

关键词 k均值聚类 筛选最大最小距离积法 麻雀搜索算法 数据集 车型信息数据

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基于记忆传递旗鱼优化的K均值混合迭代聚类 被引量：5

6

作者 黄鹤 熊武 +3 位作者 吴琨 王会峰 茹锋 王珺 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期1638-1648,共11页

针对现有K均值聚类(KMC)算法受初始化影响较大,随机产生的聚类中心极易使聚类结果陷入局部最优而停止迭代,导致聚类精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于记忆传递旗鱼优化的K均值混合迭代聚类(MTSFO-HIKMC)算法.首先,借鉴已有改进思路,... 针对现有K均值聚类(KMC)算法受初始化影响较大,随机产生的聚类中心极易使聚类结果陷入局部最优而停止迭代,导致聚类精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于记忆传递旗鱼优化的K均值混合迭代聚类(MTSFO-HIKMC)算法.首先,借鉴已有改进思路,引入最大最小距离积来初始化KMC聚类中心,避免随机初始化带来的不确定性;同时,在迭代过程中,令当前最优解在局部进行自适应记忆传递修正,解决由于旗鱼算法搜索路径单一带来的全局寻优能力差和搜索精度不足的问题.利用Iris、Seeds、CMC和Wine国际标准数据集对MTSFO-HIKMC、旗鱼优化的K均值混合迭代聚类(SFO-KMC)算法、引入改进飞蛾扑火的K均值交叉迭代聚类(IMFO-KMC)算法、KMC算法和模糊C均值(FCM)算法进行比较测试,从得到的收敛曲线和性能指标可知,所提出的MTSFO-HIKMC算法相较于IMFO-KMC算法具有更快的收敛速度;在高维度空间较IMFO-KMC算法具有更高的搜索精度;相较于KMC和FCM算法具有更高的搜索精度;相比SFO-KMC算法在收敛速度和搜索精度方面都有明显提升,在高维数据集方面尤其明显. 展开更多

关键词 旗鱼算法 自适应记忆传递修正策略 k均值聚类 最大最小距离积法 UCI标准数据集

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基于模糊C均值聚类法的河南省近57年干旱特征分析 被引量：2

7

作者 卫林勇 江善虎 +2 位作者 任立良 张林齐 刘若兰 《水资源与水工程学报》 CSCD 2019年第1期33-39,共7页

根据河南省1960-2017年19个气象站的逐日降雨数据计算标准化降水指数(SPI),结合模糊C均值聚类法、小波分析,从月、年际和周期维度上研究近57年来河南省干旱的时空变化特征。结果表明:所有气象站点可以分成3个区域,分别为豫东南、豫北、... 根据河南省1960-2017年19个气象站的逐日降雨数据计算标准化降水指数(SPI),结合模糊C均值聚类法、小波分析,从月、年际和周期维度上研究近57年来河南省干旱的时空变化特征。结果表明:所有气象站点可以分成3个区域,分别为豫东南、豫北、豫西地区;全区在1966、1986、1997年发生持续干旱,豫东南持续干旱时间最长为10个月且在夏季易旱,豫北持续干旱时间最长为9个月且易发生特旱,豫西持续干旱时间段最多但尺度最长为7个月;干旱频率主要分布在豫北,豫西次之,豫东南最小,但干旱频率都在30%以上,且20世纪90年代后干旱频率在各区之间分布比较均匀;豫东南、豫北、豫西分别呈现23～25、20～22、15～17 a易干旱的主周期。 展开更多

关键词 标准化降水指数 模糊C均值聚类法 小波分析 持续干旱

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基于蚁群SVDD和聚类方法的旋转机械故障诊断 被引量：7

8

作者 杜文辽 李安生 +2 位作者 孙旺 李彦明 刘成良 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期1440-1444,共5页

针对典型故障样本缺乏而使常规机器学习方法无法直接应用的难题,提出了一个基于支持向量数据描述(SVDD)新异类检测与基于Davies Bouldin指数(DBI)的K均值聚类方法相结合的旋转机械故障诊断框架.首先,针对正常状态样本建立SVDD模型,并利... 针对典型故障样本缺乏而使常规机器学习方法无法直接应用的难题,提出了一个基于支持向量数据描述(SVDD)新异类检测与基于Davies Bouldin指数(DBI)的K均值聚类方法相结合的旋转机械故障诊断框架.首先,针对正常状态样本建立SVDD模型,并利用蚁群算法对SVDD模型参数进行优化;然后,当拒绝样本数目累积到设定的阈值时,利用K均值聚类方法对其进行处理而获得能够进行标记的类别,其中,K均值聚类的类型数目由DBI辅助确定;最后,针对所标记的各类样本,分别建立SVDD模型并进行训练,将SVDD分类器按照二叉树形式构建系统状态的完整诊断模型.同时,利用滚动轴承多故障模式样本进行训练测试,以验证所提出算法的有效性.结果表明,所提出算法的训练速度为常规网格搜索算法的近10倍,DBI能够有效确定聚类的数目,对样本状态的识别率达到100%. 展开更多

关键词 蚁群支持向量数据描述 k均值聚类 Davies Bouldin指数 旋转机械 故障诊断

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基于聚类-重心法的应急物流配送中心选址 被引量：60

9

作者 倪卫红 陈太 《南京工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第2期255-263,共9页

为确保应急物流配送中心选址的合理性,同时为了能够保障受灾地区应急物资的及时供应,以新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情时期的湖北省为例,采用聚类-重心法对应急物流配送中心选址进行研究。首先,分别对受灾地区受灾程度、地理坐标及应... 为确保应急物流配送中心选址的合理性,同时为了能够保障受灾地区应急物资的及时供应,以新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情时期的湖北省为例,采用聚类-重心法对应急物流配送中心选址进行研究。首先,分别对受灾地区受灾程度、地理坐标及应急物资需求量进行聚类分析,并将两次聚类结果取交集后以受灾程度重为优先原则,确定二级应急物流配送中心的坐标;其次,分别以二级应急物流配送中心和受灾地区为依据,使用重心法分别求出一级应急物流配送中心Q和G的坐标;然后,以时间最短化为原则求出物流配送中心M的坐标;最后,结合周边环境和灾情状况将Q、G、M进行全面对比分析。结果表明:选择Q作为最终一级应急物流配送中心是最为合理的,这也证明综合考虑受灾地区受灾程度、地理坐标、应急物资需求量以及物流成本的聚类-重心法的应急物流配送中心选址模型具备现实可行性。 展开更多

关键词 应急物流 k均值聚类算法 重心法 配送中心选址 新型冠状病毒肺炎

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基于DTW直方图的电力负荷数据聚类算法 被引量：9

10

作者 郝晓弘 李亚岚 +3 位作者 顾群 裴婷婷 宋吉祥 周强 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第12期140-142,共3页

针对电力负荷数据聚类过程中K均值算法人为指定聚类个数,导致聚类结果陷入局部最小解的问题,提出了基于动态时间归整(DTW)直方图的电力负荷数据聚类方法。利用主成分分析(PCA)法对高维电力负荷数据进行降维;引入直方图法确定负荷数据的... 针对电力负荷数据聚类过程中K均值算法人为指定聚类个数,导致聚类结果陷入局部最小解的问题,提出了基于动态时间归整(DTW)直方图的电力负荷数据聚类方法。利用主成分分析(PCA)法对高维电力负荷数据进行降维;引入直方图法确定负荷数据的初始聚类数目;通过DTW将负荷曲线分为K个类别;在MATLAB仿真平台上验证了该方法的有效性。实验结果表明:本文提出的算法在电力负荷数据聚类分析时减少了运算过程的迭代次数,加快了算法的收敛速度,并且聚类数目达到全局最优解的效果。 展开更多

关键词 电力负荷 聚类 动态时间归整 直方图法 k均值

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距离度量法聚类的无线传感器网络路由算法 被引量：2

11

作者 方旺盛 万良香 胡中栋 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第12期3316-3322,共7页

为提升无线传感器网络簇头分布效果及簇头节点选取质量,提出基于节点间距离改进的K均值聚类路由协议算法。通过节点间最远距离及各节点距离对比方法,确定出K个规模差异小的簇群;根据不同簇群的位置、节点数目和总能量的差异,簇头选举阶... 为提升无线传感器网络簇头分布效果及簇头节点选取质量,提出基于节点间距离改进的K均值聚类路由协议算法。通过节点间最远距离及各节点距离对比方法,确定出K个规模差异小的簇群;根据不同簇群的位置、节点数目和总能量的差异,簇头选举阶段引入能量因子、质心因子和距离因子提高选取的簇头质量。实验结果表明,在网络区域内簇群分布均匀,簇头选取质量更佳,能够有效均衡全网能量,达到延长网络生命周期的目的。 展开更多

关键词 k均值聚类算法 最大距离法 非均匀分簇 无线传感器网络 能量均衡

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基于K-means与技术生命周期的技术预见方法研究——以水体净化技术为例 被引量：4

12

作者 简兆权 赵芸潼 张少轩 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2022年第6期11-20,共10页

预见水体净化技术发展趋势有助于实现“美丽中国”建设目标。已有技术预见方法缺乏定量客观依据,相关评判指标也不够全面。从Innography数据库检索2008-2019年发布的3552个污水处理技术专利,运用多维标度分析和K均值聚类法,基于专利静... 预见水体净化技术发展趋势有助于实现“美丽中国”建设目标。已有技术预见方法缺乏定量客观依据,相关评判指标也不够全面。从Innography数据库检索2008-2019年发布的3552个污水处理技术专利,运用多维标度分析和K均值聚类法,基于专利静态指标分析专利技术发展潜力,采用技术生命周期分析法从动态视角判断每类技术的发展前景。研究发现:①污水与污染物双重回收可持续性技术在多个静态评价指标方面均优于其它技术,且处于从引入期到发展期的过渡阶段,具有较大的发展空间;②以去除特定污染物为目标的功能单一技术已被淘汰,市场开始应用污水处理原理不同的多种技术联合处理方式。据此,提出企业应选择污染物回收率高、二次污染物排放少、整体“净效益”为正的污水处理技术,并采取新旧技术联合处理方式降低企业采用新技术的转换成本。 展开更多

关键词 k均值聚类 技术生命周期 技术预见 技术专利 水体净化

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基于随机跳跃蝠鲼算法优化的电影信息数据聚类

13

作者 黄鹤 李潇磊 +2 位作者 王珺 王会峰 茹锋 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期856-867,共12页

针对传统K均值聚类(K-Means Clustering,KMC)算法在对电影信息数据聚类的过程中,初始聚类中心选取随机性较大、聚类结果不稳定且算法容易陷入局部最优、影响迭代精度等不足,提出一种基于随机跳跃式翻滚觅食蝠鲼优化的K均值联合迭代聚类... 针对传统K均值聚类(K-Means Clustering,KMC)算法在对电影信息数据聚类的过程中,初始聚类中心选取随机性较大、聚类结果不稳定且算法容易陷入局部最优、影响迭代精度等不足,提出一种基于随机跳跃式翻滚觅食蝠鲼优化的K均值联合迭代聚类算法(MRRJRFO-KMC),实现对电影信息数据的聚类.首先,提出一种均值最大最小距离积法来初始化聚类中心,改善聚类中心选取的随机性,避免随机初始化对聚类结果造成的不稳定性.其次,在迭代的过程中加入蝠鲼觅食优化算法,并对蝠鲼觅食优化算法中螺旋觅食和翻滚觅食进行改进,提出一种随机跳跃式翻滚觅食蝠鲼优化的策略,解决了蝠鲼觅食优化算法易陷入局部最优的问题.将随机跳跃式翻滚觅食蝠鲼优化算法加入KMC算法,对KMC算法迭代过程中的聚类中心进行优化,提高了聚类精度.在Iris,Aggregation,Ecoli和Seeds国际标准数据集上对MRRJRFO-KMC算法、MRFO-KMC算法、KMC算法、K-Means++算法、模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法进行比较测试,实验结果表明,MRRJRFO-KMC算法和其他算法相比,准确性和收敛速度都有所提升.在电影信息数据处理过程中,该算法能够根据所给的信息进行有效的聚类,应用价值明显. 展开更多

关键词 蝠鲼觅食优化算法 k均值聚类 均值最大最小距离积法 随机跳跃式翻滚 电影信息数据

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基于归一化水体指数及其阈值自适应算法的水体遥感反演效果分析 被引量：10

14

作者 刘宏洁 宋文龙 +4 位作者 刘昌军 卢奕竹 曲伟 唐锐 桂荣洁 《中国水利水电科学研究院学报（中英文）》 北大核心 2022年第3期251-261,共11页

归一化水体指数(NDWI)是水体遥感反演的一种重要指标,其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像,使用归一化水体指数法阈值0(TH0)、最大类间方差法(OTSU)自适应阈值(THotsu)与均值漂移聚类算法(Mean-Shi... 归一化水体指数(NDWI)是水体遥感反演的一种重要指标,其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像,使用归一化水体指数法阈值0(TH0)、最大类间方差法(OTSU)自适应阈值(THotsu)与均值漂移聚类算法(Mean-Shift)自适应阈值(THMS)分别对典型正常水体、云雾覆盖水体、富营养化水体、高含泥沙水体进行水体遥感提取与效果分析,结果表明:正常水体以TH0为阈值提取精度最高,THMS提取精度次之,THotsu提取精度最差;而云雾覆盖水体、富营养化水体以及含泥沙水体使用THMS提取精度最高,尤其少量云雾覆盖下的水体,THMS具有更明显的优势,TH0提取精度次之,THotsu提取精度最差;对于不同的阈值,Land⁃sat-8比GF-1总体表现出更高的水体提取精度。Mean-Shift算法应用于NDWI阈值修正与水体遥感反演具有快速、水质适应性强、效果稳定的优势,对尤其是复杂条件下的水体信息遥感反演具有较好的提取效果。 展开更多

关键词 水体遥感反演 归一化水体指数 均值漂移聚类算法 最大类间方差算法

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基于改进粒子群优化和Stackelberg博弈的武器部署 被引量：1

15

作者 刘富樯 刘中阳 +3 位作者 周伦 皮阳军 蒲华燕 罗均 《自动化学报》 北大核心 2025年第5期1080-1091,共12页

为应对来袭目标的机动调整对防区防御能力的影响,针对性设计全新的部署优化模型和求解算法.首先,从战术层面出发,提出一种考虑攻防信息变化的新型武器部署模型,该模型能够动态调整部署策略以提高防御系统的整体效能;其次,设计基于混沌... 为应对来袭目标的机动调整对防区防御能力的影响,针对性设计全新的部署优化模型和求解算法.首先,从战术层面出发,提出一种考虑攻防信息变化的新型武器部署模型,该模型能够动态调整部署策略以提高防御系统的整体效能;其次,设计基于混沌映射机制和K均值聚类与重心法的算法初始化方案,以应对资源紧缺和充足两种情况,降低算法陷入局部最优的风险;然后,设计基于Metropolis准则的个体最优更新方法和基于Stackelberg博弈模型的全局最优更新方法用以指导种群的进化方向;最后,通过提供多规模场景仿真实验,验证了新模型和所提算法的有效性.对比实验结果表明新模型能够更准确地反映部署方案之间的差异,所提算法在求解质量与收敛性方面均有显著提高. 展开更多

关键词 武器部署 STACkELBERG 博弈 粒子群优化 k均值聚类 重心法

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K均值改进留一校验法在煤炭近红外光谱异常样本剔除中的应用研究 被引量：1

16

作者 王敏 《工矿自动化》 北大核心 2016年第10期60-64,共5页

针对现有留一校验法存在剔除异常样本耗时长、误判的缺陷,提出一种K均值改进留一校验法,并将其用于煤质分析中异常样本的检测与剔除。该方法首先利用K均值聚类法对样本进行聚类,得到可疑样本;然后将可疑样本作为验证集,通过留一校验法... 针对现有留一校验法存在剔除异常样本耗时长、误判的缺陷,提出一种K均值改进留一校验法,并将其用于煤质分析中异常样本的检测与剔除。该方法首先利用K均值聚类法对样本进行聚类,得到可疑样本;然后将可疑样本作为验证集,通过留一校验法进行二次判别,剔除异常样本。实验结果表明,K均值改进留一校验法能快速、准确剔除异常样本,提高了模型的预测精度。 展开更多

关键词 煤质 近红外光谱分析 异常样品 k均值聚类 留一校验法

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基于核模糊C均值指纹库管理的WIFI室内定位方法 被引量：12

17

作者 杨慧琳 黄智刚 +1 位作者 刘久文 杜元锋 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1126-1133,共8页

针对目前已有的基于指纹的WIFI室内定位指纹库的管理方法对野值和噪声的敏感性,提出一种基于核模糊C均值聚类的指纹库管理的室内定位方法.利用核函数将指纹库从低维空间映射到高维空间并结合模糊聚类方法在高维空间进行指纹库管理,并在... 针对目前已有的基于指纹的WIFI室内定位指纹库的管理方法对野值和噪声的敏感性,提出一种基于核模糊C均值聚类的指纹库管理的室内定位方法.利用核函数将指纹库从低维空间映射到高维空间并结合模糊聚类方法在高维空间进行指纹库管理,并在管理后的指纹库上进行定位匹配.将指纹库映射到高维空间可以使指纹库中的数据线性可分,从而实现更好的聚类.核模糊C均值(KFCM-Ⅱ)的聚类鲁棒性能够降低聚类对噪声和野值的敏感性,从而保证系统的鲁棒性.在实测数据的实验中,将所提出的方法与基于K均值聚类和基于模糊C均值聚类的室内定位方法进行对比,实验结果表明,所提出的方法相较于K均值方法和模糊C均值方法聚类准确度分别提高了14.20%和10.58%,定位精度分别提高了26.98%和20.43%. 展开更多

关键词 WIFI室内定位 指纹 核模糊C均值(kFCM)聚类 鲁棒性 k最近邻居法

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基于灰度-梯度共生矩阵的焊缝缺陷聚类分析 被引量：8

18

作者 戴光 崔巍 +1 位作者 张颖 王学增 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期79-85,共7页

为识别焊缝不同类型缺陷,以焊缝缺陷的漏磁检测(MFL)图像为研究对象,提出基于灰度-梯度共生矩阵(GGCM)和聚类分析的焊缝缺陷识别方法。将采集的三维MFL信号转换为二维灰度图像,利用GGCM直接提取焊缝3种状态下(焊缝无缺陷、焊道上分布圆... 为识别焊缝不同类型缺陷,以焊缝缺陷的漏磁检测(MFL)图像为研究对象,提出基于灰度-梯度共生矩阵(GGCM)和聚类分析的焊缝缺陷识别方法。将采集的三维MFL信号转换为二维灰度图像,利用GGCM直接提取焊缝3种状态下(焊缝无缺陷、焊道上分布圆柱体缺陷、焊道上分布矩形槽缺陷)MFL图像的特征信息。结合2种聚类算法,用层次聚类法选取评述焊缝图像的特征量,用k-均值聚类方法分析这些特征量,并以可视化图形显示聚类结果。结果表明:根据GGCM提取的特征量的聚类分析结果,焊缝典型缺陷的识别率大于96%。 展开更多

关键词 焊缝缺陷 漏磁检测(MFL)图像 灰度-梯度共生矩阵(GGCM) 层次聚类法 k均值聚类法

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基于耕地质量和空间聚类的县域基本农田划定——以湖北省团风县为例 被引量：15

19

作者 周明 王占岐 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2016年第5期316-321,共6页

为了实现基本农田保护政策"优质集中"的具体要求,以湖北省团风县为例,首先基于耕地自然质量、水利基础设施、区位条件、空间形态构建了4个因素11个评价指标的评价指标体系以反映耕地质量的空间差异性,随后使用K均值聚类法对... 为了实现基本农田保护政策"优质集中"的具体要求,以湖北省团风县为例,首先基于耕地自然质量、水利基础设施、区位条件、空间形态构建了4个因素11个评价指标的评价指标体系以反映耕地质量的空间差异性,随后使用K均值聚类法对耕地的综合质量等级进行划分,建立了基于耕地质量和空间聚类的基本农田划定方法。结合上级下达的基本农田保护指标确定团风县入选基本农田的耕地面积为16 333hm2,且相应的耕地质量总分值均大于76.21,团风县基本农田大多分布在长江沿岸平原区。通过使用基于多因素加权求和模型获得的基本农田划定结果对此种方法进行验证,并基于景观格局指数对两种方法进行对比分析,这种方法不仅可行,而且能更好地实现基本农田划定中的质优和集中的目标。 展开更多

关键词 基本农田 耕地质量 k均值聚类 景观指数 团风县

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基于动态聚类的单声脉冲多波束测深数据滤波 被引量：3

20

作者 陈小龙 庞永杰 李晔 《热带海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期73-78,共6页

针对相干型多波束测深数据的特点,提出了一种基于动态聚类的单声脉冲多波束测深数据实时滤波算法。利用地形的连续性特性,将测深数据的异常值检测问题转化为真实地形的聚类问题,通过不断地聚类提取真实的地形数据,对异常值进行剔除。在... 针对相干型多波束测深数据的特点,提出了一种基于动态聚类的单声脉冲多波束测深数据实时滤波算法。利用地形的连续性特性,将测深数据的异常值检测问题转化为真实地形的聚类问题,通过不断地聚类提取真实的地形数据,对异常值进行剔除。在聚类过程中,由于数据量很大,对聚类集合进行划分后采用动态聚类的方式,同时引入地形趋势变化调节因子,选定地形特征域,对聚类的方向进行判断,最后利用改进后的k均值法进行聚类目标输出。对GeoSwath多波束测深系统的真实海上试验数据的处理结果表明,该算法对地形特征具有较强的适应能力,且实现简单,可用于多波束的在线滤波以及测深数据的后处理。 展开更多

关键词 多波束 动态聚类 特征域 k均值法

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