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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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K-均值算法的初始化改进与聚类质量评估 被引量:1
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作者 何选森 何帆 于海澜 《西安工程大学学报》 CAS 2024年第6期114-123,共10页
为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则... 为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则和肘部法,并用轮廓分析评价聚类质量。仿真结果表明:其他算法平均的λ检验统计量是本方案的2.72倍,而且改进后的聚类误差下降了6.04%。 展开更多
关键词 k-均值算法 主成分分析 最远质心选择 最小-最大距离规则 经验法则 肘部法 轮廓分析
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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-均值算法
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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-均值算法
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大矢量空间聚类的遗传k-均值算法 被引量:6
6
作者 王磊 戚飞虎 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第9期1154-1156,共3页
基于遗传算法与k均值算法,提出了一种遗传k均值算法.该算法通过改进标准遗传操作和使用可变变异率,使其在大矢量空间聚类问题中表现良好的性能,克服了k均值聚类算法易于陷入局部最值和标准遗传交叉操作对聚类应用的不适应.
关键词 遗传算法 k-均值算法 矢量空间
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基于网格的K-均值聚类分析算法的研究 被引量:6
7
作者 赵冬玲 冯艳若 潘正运 《科技通报》 北大核心 2014年第7期175-178,共4页
在K-均值聚类分析算法和网格聚类算法基础上,对两种算法进行整合并提出了一种新的KG.CA聚类分析算法。通过对计算密度阀值的函数的改进,本文提出了一种基于网格的K-均值聚类分析算法。最后通过详细的数据分析和计算验证KGCA聚类分析算... 在K-均值聚类分析算法和网格聚类算法基础上,对两种算法进行整合并提出了一种新的KG.CA聚类分析算法。通过对计算密度阀值的函数的改进,本文提出了一种基于网格的K-均值聚类分析算法。最后通过详细的数据分析和计算验证KGCA聚类分析算法可以有效降低凝聚度,和提高分离度从而有效提高聚类效率。 展开更多
关键词 k-均值分析算法 网格算法
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改进的k-均值算法在聚类分析中的应用 被引量:3
8
作者 顾洪博 张继怀 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2010年第4期484-489,共6页
介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法,并针对其易受随机选择初始聚类中心和孤立点的影响的不足,给出了改进的k-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行了改进。并做了改进前后的对比实验... 介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法,并针对其易受随机选择初始聚类中心和孤立点的影响的不足,给出了改进的k-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行了改进。并做了改进前后的对比实验和应用。结果表明,改进后的算法比较稳定、准确,受孤立点和随机选择初始聚类中心的影响也有所降低。 展开更多
关键词 k-均值算法 初始中心 距离法 孤立点
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改进的图像分割遗传K-均值聚类算法 被引量:9
9
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
10
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
11
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-均值算法
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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
12
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-均值算法 粒子群优化算法 学生管理
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基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法分析 被引量:3
13
作者 何芳州 《现代电子技术》 北大核心 2020年第18期26-29,共4页
超像素作为一种图像预处理技术,在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。该文研究的重点就是基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法的具体应用,针对单板彩色图像,提出一种基于彩色RGB空间通道的K-均值优化初始中心聚类分割方法,并... 超像素作为一种图像预处理技术,在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。该文研究的重点就是基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法的具体应用,针对单板彩色图像,提出一种基于彩色RGB空间通道的K-均值优化初始中心聚类分割方法,并与SLIC进行了分析,得到一种新的SLIC算法(WKK-SLIC算法)。该算法是基于优化加权K-means聚类初始中心点为基础,对彩色图像进行分割处理。在该算法中,通过运用密度敏感相似度对空间像素点密度生成聚类初始中心完成计量,所得聚类结构较稳定且经试验结果表明,在进行图像分割时该算法各方面的性能都要优于其他算法,具有更高的稳定性与准确性。 展开更多
关键词 彩色图像 算法 加权k-均值 优化初始中心 图像分割 试验分析
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改进的K-均值聚类邮件过滤算法 被引量:1
14
作者 包理群 李祥林 《兰州工业高等专科学校学报》 2010年第2期5-9,共5页
分析了基于内容过滤的反垃圾邮件技术存在的不足,如概念漂移和偏斜类分布会导致召回率降低.在Minoru Sasaki和Hiroyuki Shinnou提出的邮件检测方法的基础上,对特征选择算法做了改进,并增加了自动学习机制,提出了一种基于改进K-均值聚类... 分析了基于内容过滤的反垃圾邮件技术存在的不足,如概念漂移和偏斜类分布会导致召回率降低.在Minoru Sasaki和Hiroyuki Shinnou提出的邮件检测方法的基础上,对特征选择算法做了改进,并增加了自动学习机制,提出了一种基于改进K-均值聚类的垃圾邮件过滤算法.实验表明此方法能较好地适应概念漂移和偏斜类分布现象. 展开更多
关键词 垃圾邮件过滤 概念漂移 偏斜分布 k-均值算法
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融合改进PSO和K-调和均值的混合聚类算法 被引量:2
15
作者 余亮 曾勍炜 +1 位作者 石永革 肖异瑶 《南昌大学学报(工科版)》 CAS 2017年第2期184-189,共6页
为了提高聚类算法的全局搜索能力,提出了一种融合改进的粒子群算法(IPSO)和K-调和均值聚类(KHM)的混合聚类算法(IPSO-KHM)。该算法为了改进PSO算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种粒子突变策略,根据粒子分布密集程度及粒子在当前最... 为了提高聚类算法的全局搜索能力,提出了一种融合改进的粒子群算法(IPSO)和K-调和均值聚类(KHM)的混合聚类算法(IPSO-KHM)。该算法为了改进PSO算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种粒子突变策略,根据粒子分布密集程度及粒子在当前最优值附近的相对分布位置,通过移动低效粒子使之远离当前局部最优值,从而提高粒子全局搜索的效率,避免陷入局部最优。实证分析结果表明:IPSO-KHM算法的聚类效果、收敛速度、分类精度等性能优于其他算法。 展开更多
关键词 分析 全局搜索 改进粒子群算法 k-调和均值算法
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基于K-均值聚类算法的交通设施数字化控制系统设计 被引量:1
16
作者 张亚梅 陈小娟 《湘潭大学学报(自然科学版)》 CAS 2022年第3期101-108,共8页
利用数据层的GIS信息化平台,实现集中管理采集到的公路地理信息资源,并将其存储在三层式结构的多种数据库中,经GPS传输至处理层,处理层的数据分类模块采用K-均值聚类算法分类接收有价值的数据后,经数据服务层、Web服务层及互联网信息服... 利用数据层的GIS信息化平台,实现集中管理采集到的公路地理信息资源,并将其存储在三层式结构的多种数据库中,经GPS传输至处理层,处理层的数据分类模块采用K-均值聚类算法分类接收有价值的数据后,经数据服务层、Web服务层及互联网信息服务层,再结合HTTP/SOAP协议将数据传至业务层完成巡逻、内业及业绩管理,实现交通设施数字化控制管理.实验结果表明,该系统更具全面性与专业性,有效实现交通设施数字化管理,提高公路移动办公管理效率. 展开更多
关键词 移动办公 交通设施 数字化控制 GIS平台 k-均值算法
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基于改进的SVD算法和二分K-均值聚类算法的协同过滤算法 被引量:3
17
作者 过金超 杨继纲 《轻工学报》 CAS 2020年第4期88-95,共8页
针对传统的协同过滤算法存在稀疏性较大和扩展性较差的问题,提出了基于改进的奇异值分解(SVD)算法和二分K-均值聚类算法的协同过滤算法.该算法首先利用改进的SVD算法对稀疏的用户-项目评分矩阵进行降维,获得用户隐含特征矩阵,然后运用二... 针对传统的协同过滤算法存在稀疏性较大和扩展性较差的问题,提出了基于改进的奇异值分解(SVD)算法和二分K-均值聚类算法的协同过滤算法.该算法首先利用改进的SVD算法对稀疏的用户-项目评分矩阵进行降维,获得用户隐含特征矩阵,然后运用二分K-均值聚类算法对相似用户进行聚类来提升算法的可扩展性,最后利用最近邻居集的评分修正目标用户的评分,以减小因矩阵分解导致用户信息丢失造成的误差.利用MovieLens 100K数据集进行的实验结果表明,与传统的基于用户的协同过滤算法、基于K-均值聚类的协同过滤算法和隐语义模型(LFM)算法相比,本文提出的算法能够有效提高推荐结果的准确性. 展开更多
关键词 个性化推荐 SVD算法 二分k-均值算法 协同过滤 矩阵分解
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基于高斯混合模型和K-均值聚类算法的RBF神经网络实现男女声转换
18
作者 袁志明 《黑龙江科技信息》 2010年第8期2-2,共1页
语音转换是指改变一个人的语音个性特征,使之具有另外一个人的语音个性特征的技术,本文提出采用K-均值聚类算法的RBF神经网络实现基音频率转换,从而实现语音的韵律转换。在语音谱包络转换中采用高斯混合模型。
关键词 语音转换 GMM模型 RBF网络 STRAIGHT模型 k-均值算法
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基于K-均值聚类的软件测试数据生成算法 被引量:2
19
作者 刘光源 《数字通信世界》 2022年第11期56-58,共3页
利用K-均值聚类算法提高数据生成效率,从而可以保障软件测试工作平稳进行。为此,文章引进K-均值聚类算法,设计了一种针对软件测试数据的全新生成算法。为确保设计的数据生成算法可以生成适用于软件测试的数据集合与数据组,建立软件测试... 利用K-均值聚类算法提高数据生成效率,从而可以保障软件测试工作平稳进行。为此,文章引进K-均值聚类算法,设计了一种针对软件测试数据的全新生成算法。为确保设计的数据生成算法可以生成适用于软件测试的数据集合与数据组,建立软件测试数据适应度函数,明确测试数据聚类方向,确保数据生成围绕软件测试适用范围展开;然后引进K-均值算法,对测试数据进行聚类,使具有相同特征或指向的数据聚合在一起,再利用PSO算法,通过对测试数据PSO参数的线性改进,实现对测试数据离散度的动态化处理,再提取通过离散度检验的数据,从而生成数据。对比实验结果表明:该算法的综合实用性更强,可以在提高数据生成效率的基础上,使生成数据中未完全覆盖的组合数据数目快速降为0。 展开更多
关键词 k-均值 动态处理 适应度函数 生成算法 数据处理 软件测试
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磁共振颅脑图像快速模糊聚类分割算法的研究 被引量:24
20
作者 聂生东 陈瑛 +1 位作者 顾顺德 章鲁 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期104-109,共6页
尽管模糊C 均值 (简称FCM )聚类算法已广泛应用于图象分割研究 ,但是 ,由于模糊C 均值聚类算法所固有的一些缺点 ,特别是运算开销太大造成了该算法在实际应用中难以推广使用。根据模糊C 均值聚类算法和磁共振颅脑图象的特点 ,我们提出... 尽管模糊C 均值 (简称FCM )聚类算法已广泛应用于图象分割研究 ,但是 ,由于模糊C 均值聚类算法所固有的一些缺点 ,特别是运算开销太大造成了该算法在实际应用中难以推广使用。根据模糊C 均值聚类算法和磁共振颅脑图象的特点 ,我们提出了一种分割磁共振颅脑图象的快速模糊C 均值 (简称FFCM )聚类算法。该算法利用K 均值聚类结果指导模糊聚类的初始化 ,使模糊聚类的迭代次数明显减少 ,从而极大地提高模糊聚类的速度。实际应用表明 ,FFCM的分割速度比FCM快 6 5倍以上 。 展开更多
关键词 磁共振颅脑图象 分割 快速模糊 C-均值算法 预分割
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