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联合手肘法和期望最大化的高斯混合聚类电力系统客户分群算法被引量：33: 1; 作者陈聿田博今 +1 位作者彭云竹廖勇《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期3217-3223,共7页; 为进一步提升电力系统客户的用户体验,针对现有聚类算法寻优能力差、紧凑性不足以及较难求解聚类数目最优值的问题,提出一种联合手肘法与期望最大化(EM)的高斯混合聚类算法,挖掘大量客户数据中的潜在信息。该算法通过EM算法迭代出良好... 展开更多; 关键词电力系统客户分群高斯混合模型聚类精准服务期望最大化手肘法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于聚类模型的C-RAN组网规划方法研究: 2; 作者李恒毅杨国 +1 位作者魏波陈虹君《计算机科学》北大核心 2025年第S1期832-835,共4页; 随着5G通信网络的快速部署,其在信息化社会建设中的重要性日益凸显。5G异构化网络技术和集中式C-RAN组网方式的应用,虽然带来了高效的小区边缘协同处理和成本节约,但也引发了前传网络体量过大和传输线路建设成本增加的问题。为解决这一... 展开更多; 关键词 C-RAN组网基站规划 K-MEANS聚类手肘法粒子群优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

江苏地区9~14周岁男童体型分类: 3; 作者尤立王静 +4 位作者杨梁波陈菲严芳英徐红辉柯莹《现代纺织技术》北大核心 2025年第1期75-82,共8页; 为优化儿童体型分类,以江苏地区9~14周岁学龄男童为研究对象,结合接触式手工测量和非接触式三维人体测量2种测量方法,获取了研究对象的14个主要人体尺寸数据。基于描述统计分析、相关性分析、主成分分析和K-means聚类分析结果,对9~14周... 展开更多; 关键词儿童体型分类人体测量主成分分析 K-means聚类分析手肘法; 在线阅读下载PDF 职称材料

差分拉曼光谱技术结合K-means聚类法对牙膏的快速分类被引量：6: 4; 作者孙家政姜红 +3 位作者刘新磊屈音璇段斌刘峰《理化检验（化学分册）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期84-89,共6页; 建立了差分拉曼光谱技术结合K-means聚类法对牙膏快速分类的方法。对37个牙膏样品编号,将其分别涂抹于载玻片上,晾干,使用差分拉曼光谱仪进行扫描。调用R语言软件中fpc、factoextra、cluster数据库中的na.omit和scale函数对37个牙膏样... 展开更多; 关键词差分拉曼光谱技术 K-means聚类法手肘法 Gap Statistic算法牙膏; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于k-means聚类和模糊神经网络的母线负荷态势感知被引量：26: 5; 作者蒋铁铮尹晓博 +2 位作者马瑞杨海晶李朝晖《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2020年第3期46-54,共9页; 为顺应电力调度计划朝更精细化方向发展,提出基于k-means聚类和模糊神经网络的母线负荷态势感知方法。首先提出表征母线负荷状态参量和体现其状态参量变化趋势的母线负荷静动态势概念,然后建立母线负荷态势感知方法,包括:在态势觉察阶段... 展开更多; 关键词母线负荷态势感知手肘法 K-MEANS聚类费歇尔判别分析模糊神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

开放环境下自适应聚类优化包络的相机来源取证被引量：1: 6; 作者王波王悦 +1 位作者王伟侯嘉尧《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1840-1850,共11页; 针对相机来源取证中的开放环境问题,本文提出一种自适应聚类优化包络的相机来源取证方法,解决了现有方法在训练相机模型数量少的恶劣情况下检测精度低的问题.首先,通过手肘法得到每一类相机数据的聚类个数,并以该聚类数为参照进行k-mean... 展开更多; 关键词开放环境数字图像取证相机来源鉴别手肘法聚类包络优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名联合手肘法和期望最大化的高斯混合聚类电力系统客户分群算法被引量：33: 1; 作者陈聿田博今彭云竹廖勇; 机构重庆广汇供电服务有限责任公司信息通信分公司国网重庆市电力公司信息通信分公司重庆大学微电子与通信工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期3217-3223,共7页; 基金国网重庆市电力公司科学技术项目(2019渝电科技29#)。; 文摘为进一步提升电力系统客户的用户体验,针对现有聚类算法寻优能力差、紧凑性不足以及较难求解聚类数目最优值的问题,提出一种联合手肘法与期望最大化(EM)的高斯混合聚类算法,挖掘大量客户数据中的潜在信息。该算法通过EM算法迭代出良好的聚类结果,而针对传统的高斯混合聚类算法需要提前获取用户分群数量的缺点,利用手肘法合理找出客户的分群数量。案例分析表明,所提算法与层次聚类算法和K-Means算法相比,FM、AR指标的增幅均超过10%,紧凑度(CI)和分离度(DS)的降幅分别低于15%和25%,可见性能有较大提升。; 关键词电力系统客户分群高斯混合模型聚类精准服务期望最大化手肘法; Keywords power system customer segmentation Gaussian mixture model clustering accurate service Expectation-Maximization(EM) elbow method; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于聚类模型的C-RAN组网规划方法研究: 2; 作者李恒毅杨国魏波陈虹君; 机构成都锦城学院电子信息学院成都锦城学院四川省专家工作站; 出处《计算机科学》北大核心 2025年第S1期832-835,共4页; 基金四川省科技厅重点研发计划(2022YFS0109)。; 文摘随着5G通信网络的快速部署,其在信息化社会建设中的重要性日益凸显。5G异构化网络技术和集中式C-RAN组网方式的应用,虽然带来了高效的小区边缘协同处理和成本节约,但也引发了前传网络体量过大和传输线路建设成本增加的问题。为解决这一问题,提出一种基于聚类算法和启发式算法的基站工程规划方法,对C-RAN基站的最佳部署位置进行研究。该方法通过构建K-means聚类模型,以基站与AAU/RRU间的欧氏距离作为约束,寻求最优的基站部署位置。在仿真与结果分析中结合手肘法判断最优聚类K值。以此为依据确定的C-RAN站点位置部署较为合理,能够保证连接到每一个无线收发点,并且消耗的光缆成本最低。此方法具有较好的可推广性,能够为未来的移动通信网络规划和建设提供有益的参考。; 关键词 C-RAN组网基站规划 K-MEANS聚类手肘法粒子群优化算法; Keywords C-RAN networking Base station planning K-means clustering Elbow method Particle swarm optimization algorithm; 分类号 TN915.02 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名江苏地区9~14周岁男童体型分类: 3; 作者尤立王静杨梁波陈菲严芳英徐红辉柯莹; 机构常州市食品药品纤维质量监督检验中心江南大学纺织科学与工程学院江南大学数字科技与创意设计学院; 出处《现代纺织技术》北大核心 2025年第1期75-82,共8页; 基金江苏省市场监督管理局科技计划项目(KJ2023054)。; 文摘为优化儿童体型分类,以江苏地区9~14周岁学龄男童为研究对象,结合接触式手工测量和非接触式三维人体测量2种测量方法,获取了研究对象的14个主要人体尺寸数据。基于描述统计分析、相关性分析、主成分分析和K-means聚类分析结果,对9~14周岁男童进行体型研究与分类,结果表明:儿童体型发育变化受年龄段影响,9~11周岁男童的身高增速显著快于12~14周岁男童;相比胸腰差、臀腰差,身胸比、身腰比、身臀比这3类衍生尺寸更适合作为儿童体型分类指标;K-means聚类结果显示,可将9~11周岁和12~14周岁男童体型分为S、M、L三类,分别表示矮瘦体、标准体和高壮体,9~11周岁男童S、M、L三类体型占比分别为31.10%、38.28%、30.62%,12~14周岁男童S、M、L三类体型占比分别为19.19%、62.63%、18.18%。研究可为儿童号型标准的修订及童装、校服的设计生产提供参考。; 关键词儿童体型分类人体测量主成分分析 K-means聚类分析手肘法; Keywords children body shape classification anthropometric measurements principal component analysis K-means cluster analysis elbow method; 分类号 TS941.2 [轻工技术与工程—服装设计与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名差分拉曼光谱技术结合K-means聚类法对牙膏的快速分类被引量：6: 4; 作者孙家政姜红刘新磊屈音璇段斌刘峰; 机构中国人民公安大学侦查学院中国刑事警察学院刑事科学技术学院南京简智仪器设备有限公司; 出处《理化检验（化学分册）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期84-89,共6页; 基金中央高校基本科研业务费项目(2020JKF502) 南京简智仪器设备有限公司技术合作项目(20191218) 国家重点研发计划项目(2017YFC0822004)。; 文摘建立了差分拉曼光谱技术结合K-means聚类法对牙膏快速分类的方法。对37个牙膏样品编号,将其分别涂抹于载玻片上,晾干,使用差分拉曼光谱仪进行扫描。调用R语言软件中fpc、factoextra、cluster数据库中的na.omit和scale函数对37个牙膏样品的差分拉曼光谱数据进行标准化处理,利用手肘法和Gap Statistic算法优化聚类数。在最佳聚类数为4的条件下,通过K-means聚类法对牙膏样品进行分类,并使用层次聚类分析法进行验证。结果显示,37个牙膏样品被分为4类,并且两种方法的分类结果一致。; 关键词差分拉曼光谱技术 K-means聚类法手肘法 Gap Statistic算法牙膏; Keywords differential Raman spectroscopy K-means clustering method elbow method Gap Statistic algorithm toothpaste; 分类号 O65 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于k-means聚类和模糊神经网络的母线负荷态势感知被引量：26: 5; 作者蒋铁铮尹晓博马瑞杨海晶李朝晖; 机构长沙理工大学电气与信息工程学院国网河南省电力公司电力科学研究院; 出处《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2020年第3期46-54,共9页; 基金国家自然科学基金(51277015)。; 文摘为顺应电力调度计划朝更精细化方向发展,提出基于k-means聚类和模糊神经网络的母线负荷态势感知方法。首先提出表征母线负荷状态参量和体现其状态参量变化趋势的母线负荷静动态势概念,然后建立母线负荷态势感知方法,包括:在态势觉察阶段,对母线历史负荷态势信息进行采集和处理;在态势理解阶段,采用基于手肘法的k-means聚类算法对考虑母线环境因素和负荷因素的母线历史负荷态势信息进行聚类分析;在态势预测阶段,采用费歇尔判别分析针对待测日动态势信息进行分类预测匹配待测日所属历史数据聚类类别,将所属类别的历史静态势数据代入模糊神经网络预测模型,建立基于k-means聚类的模糊神经网络预测方法,对待感知日母线负荷进行态势预测。最后应用该文方法进行算例仿真,结果表明所提方法的有效性和可行性,同时与传统模糊神经网络预测相比,该文母线负荷态势感知方法具有更高的态势预测精度。; 关键词母线负荷态势感知手肘法 K-MEANS聚类费歇尔判别分析模糊神经网络; Keywords bus load situational awareness elbow method k-means clustering Fisher discriminant analysis fuzzy neural network; 分类号 TM721 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名开放环境下自适应聚类优化包络的相机来源取证被引量：1: 6; 作者王波王悦王伟侯嘉尧; 机构大连理工大学信息与通信工程学院中国科学院自动化所智能感知与计算研究中心; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1840-1850,共11页; 基金国家自然科学基金(No.U1936117,No.62106037,No.62076052,No.61772111) 大连市科技创新基金(No.2021JJ12GX018) +1 种基金中央高校基本科研业务费专项资金(No.DUT21GF303,No.DUT20TD110,No.DUT20RC(3)088)。; 文摘针对相机来源取证中的开放环境问题,本文提出一种自适应聚类优化包络的相机来源取证方法,解决了现有方法在训练相机模型数量少的恶劣情况下检测精度低的问题.首先,通过手肘法得到每一类相机数据的聚类个数,并以该聚类数为参照进行k-means聚类;然后将得到的相机模型子类数据分别进行支持向量数据描述以刻画其子包络,并根据所属相机模型类别将子包络合成一个更具细节特征的特征包络;最后通过判决法则将来自未知相机模型的图像排除,并将判断为已知来源的图像分类溯源,进而实现开放环境下的相机来源鉴别.实验结果表明,在Dresden和SOCRatES两个公开数据集上,本文提出的算法具有更优的鲁棒性和扩展性,与已有方法相比,在KACC,UACC和OACC三个评估指标和时间复杂度上均表现出更优越的性能.; 关键词开放环境数字图像取证相机来源鉴别手肘法聚类包络优化; Keywords open-set digital image forensics source camera identification elbow method envelope of clustering optimization; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	联合手肘法和期望最大化的高斯混合聚类电力系统客户分群算法	陈聿田博今彭云竹廖勇	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2020	33	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于聚类模型的C-RAN组网规划方法研究	李恒毅杨国魏波陈虹君	《计算机科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	江苏地区9~14周岁男童体型分类	尤立王静杨梁波陈菲严芳英徐红辉柯莹	《现代纺织技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	差分拉曼光谱技术结合K-means聚类法对牙膏的快速分类	孙家政姜红刘新磊屈音璇段斌刘峰	《理化检验（化学分册）》 CAS CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于k-means聚类和模糊神经网络的母线负荷态势感知	蒋铁铮尹晓博马瑞杨海晶李朝晖	《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心	2020	26	在线阅读下载PDF 职称材料
6	开放环境下自适应聚类优化包络的相机来源取证	王波王悦王伟侯嘉尧	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料