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基于局部特征尺度分解和核最近邻凸包分类算法的滚动轴承故障诊断方法 被引量：6
1
作者 杨宇 曾鸣 程军圣 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期118-126,共9页
提出了一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)和核最近邻凸包(Kernelnearest neighbor convex hull,KNNCH)分类算法的滚动轴承故障诊断方法。采用LCD方法对滚动轴承原始振动信号进行分解得到若干内... 提出了一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)和核最近邻凸包(Kernelnearest neighbor convex hull,KNNCH)分类算法的滚动轴承故障诊断方法。采用LCD方法对滚动轴承原始振动信号进行分解得到若干内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC),然后将这些ISC分量组成初始特征向量矩阵,再对该矩阵进行奇异值分解,提取奇异值作为故障特征向量并输入到KNNCH分类器,根据其输出结果来判断滚动轴承的工作状态和故障类型。LCD方法是一种新的自适应时频分析方法,非常适用于非平稳信号的处理,而KNNCH算法是一种基于核函数方法,并将凸包估计与最近邻分类思想相融合的模式识别算法,可直接应用于多类问题且需优化的参数只有核参数。实验分析结果表明,所提出的方法能有效地提取滚动轴承故障特征信息,而且在小样本的情况下仍能准确地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类。同时,与支持向量机(Support vec-tor machine,SVM)算法的对比分析结果表明,KNNCH算法的分类性能的稳定性要高于SVM算法。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 局部特征尺度分解 核最近邻凸包分类算法 奇异值分解
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核子空间样本选择方法的核最近邻凸包分类器 被引量：1
2
作者 周晓飞 姜文瀚 杨静宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第32期34-37,共4页
为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,提出一种核子空间样本选择方法与该分类器相结合。核子空间样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子空间最远的样本。在MIT-CBC... 为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,提出一种核子空间样本选择方法与该分类器相结合。核子空间样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子空间最远的样本。在MIT-CBCL人脸识别数据库的training-synthetic子库上的实验中,该方法不但可以取得100%的识别率,而且与未经选样的核最近邻凸包分类器相比,其执行速度要快许多。 展开更多
关键词 样本选择 凸包 核最近邻凸包分类 核子空间样本选择 模式识别 人脸识别
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基于改进K-最近邻算法的变电站设备分类识别方法研究 被引量：1
3
作者 罗金满 梁浩波 +2 位作者 王莉娜 刘卓贤 肖啸 《电测与仪表》 北大核心 2024年第10期50-56,共7页
针对变电站设备三维点云数据采集缺陷造成的场景重建精度低、效率差等问题,在对识别过程进行分析的基础上,提出了一种结合K-最近邻分类算法和改进粒子群算的变电站设备分类识别方法。使用改进的粒子群优化算法来优化K-最近邻分类器的输... 针对变电站设备三维点云数据采集缺陷造成的场景重建精度低、效率差等问题,在对识别过程进行分析的基础上,提出了一种结合K-最近邻分类算法和改进粒子群算的变电站设备分类识别方法。使用改进的粒子群优化算法来优化K-最近邻分类器的输入权重,提高了设备的分类识别精度。通过仿真进行对比分析,验证该方法的优越性。结果表明,采用该方法的分类识别效果显著,训练准确率达到100%,测试准确率达到99%,与传统识别方法相比,识别准确率从97%提高到99%,平均识别时间从85.81 s降低到0.19 s。该方法解决了变电站设备三维点云数据采集缺陷造成的场景重建精度低、效率差、识别率低等问题,有效提高了变电站设备的分类识别效果,具有良好的实用价值和可操作性。 展开更多
关键词 三维点云数据 变电站设备 分类识别 K-最近邻 粒子群算法
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核子类凸包选样的核最近邻凸包分类器
4
作者 姜文瀚 周晓飞 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第7期166-169,共4页
为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,本文提出一种与该分类器相结合的核子类凸包样本选择方法。核子类凸包样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子类凸包最远的样... 为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,本文提出一种与该分类器相结合的核子类凸包样本选择方法。核子类凸包样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子类凸包最远的样本。在Head Pose Image Database系列1图像集上的实验中,本文方法不但可以取得较高的识别率,而且与未经选样的核最近邻凸包分类器相比,其执行速度要快许多。 展开更多
关键词 样本选择 凸包核最近邻凸包 核子类凸包样本选择 模式分类 人脸识别
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基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法 被引量：27
5
作者 刘应东 牛惠民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期198-200,共3页
提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法。通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对... 提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法。通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对象进行类别标识。采用标准数据集进行测试,结果表明该算法在小样本情况下能够提高KNN的分类精度,减小最近邻阈值k对分类效果的影响。 展开更多
关键词 KNN算法 k-最近邻图 小样本 图划分 分类算法
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基于改进K最近邻分类算法的不良网页并行识别 被引量：6
6
作者 徐雅斌 李卓 陈俊伊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第12期3368-3371,3379,共5页
互联网中,黄色、暴力、赌博、反动等不良网页大量存在。如果不进行有效过滤,将给搜索服务带来不良的影响。采用改进的K最近邻分类算法来提高识别的准确率,并在虚拟化平台上通过开源的Hadoop软件所提供的MapReduce模型进行分布式并行处... 互联网中,黄色、暴力、赌博、反动等不良网页大量存在。如果不进行有效过滤,将给搜索服务带来不良的影响。采用改进的K最近邻分类算法来提高识别的准确率,并在虚拟化平台上通过开源的Hadoop软件所提供的MapReduce模型进行分布式并行处理。对比实验结果表明,所采用的识别方法的识别准确率和识别效率都有较大的提高。 展开更多
关键词 不良网页 文本分类 K最近邻分类算法 HADOOP MAPREDUCE
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l_1范数最近邻凸包分类器在人脸识别中的应用 被引量：5
7
作者 周晓飞 姜文瀚 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第4期234-235,238,共3页
l1范数作为重要的距离测度,在模式识别中有着较为广泛的应用。在不同的范数定义下,相同分类机理的分类算法一般会有不同的分类效果。本文提出l1范数下的最近邻凸包人脸识别算法。该算法将最近邻凸包分类算法的范数定义由l2范数推广到l1... l1范数作为重要的距离测度,在模式识别中有着较为广泛的应用。在不同的范数定义下,相同分类机理的分类算法一般会有不同的分类效果。本文提出l1范数下的最近邻凸包人脸识别算法。该算法将最近邻凸包分类算法的范数定义由l2范数推广到l1范数,以测试点到各训练类凸包的l1范数距离作为最近邻分类的相似性度量。在ORL标准人脸数据库上的验证实验中,该方法取得了良好的识别效果。 展开更多
关键词 人脸识别 最近邻凸包 L1范数 分类
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Fisher鉴别特征的最近邻凸包分类 被引量：2
8
作者 姜文瀚 杨静宇 周晓飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第2期186-188,共3页
基于Fisher准则的特征提取方法是模式识别技术的重要分支,其中,Foley-Sammon变换和具有统计不相关性的最佳鉴别变换是这一技术典型代表,本文将它们与一种新型分类器—最近邻凸包分类器相结合,从而实现Fisher鉴别特征的有效分类。最近邻... 基于Fisher准则的特征提取方法是模式识别技术的重要分支,其中,Foley-Sammon变换和具有统计不相关性的最佳鉴别变换是这一技术典型代表,本文将它们与一种新型分类器—最近邻凸包分类器相结合,从而实现Fisher鉴别特征的有效分类。最近邻凸包分类器是一类以测试样本点到各类训练集生成类别凸包的距离为分类判别依据的模式分类新方法,具有非线性性,无参性,多类别适用性等特点。实验证实了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 特征提取 最近邻凸包分类器 凸包 模式分类
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面向非平衡混合数据的改进计数最近邻分类算法 被引量：2
9
作者 廖志芳 陈宇宙 +1 位作者 樊晓平 瞿志华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第12期139-141,共3页
非平衡混合数据是指数据集中类别不同的样本在数量上存在着较大的差别;同时样本数据集中的数据是非单一的数据类型,即它包含多种类型,如数值型和文本型数据。在对混合型数据的分类算法中,计数最近邻分类算法(CwkNN)可以有效地对混合型... 非平衡混合数据是指数据集中类别不同的样本在数量上存在着较大的差别;同时样本数据集中的数据是非单一的数据类型,即它包含多种类型,如数值型和文本型数据。在对混合型数据的分类算法中,计数最近邻分类算法(CwkNN)可以有效地对混合型数据进行分类,但该算法对数据的非平衡性处理效果不是太理想。在CwkNN的基础之上结合数据的非平衡性特点提出了基于全局密度和K-密度的分类算法来提高少数类样本的权重,从而提高数据的分类精确度。实验结果表明,全局密度分类算法和CwkNN算法的分类精度相当,K-局部密度分类算法在一定程度上提高了分类的精度。 展开更多
关键词 计数最近邻分类算法 非平衡数据 全局密度 K-密度
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一种基于κ-最近邻的无监督文本分类算法 被引量：2
10
作者 余小鹏 马费成 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2008年第4期550-555,共6页
κ-最近邻分类（KNN）是一种广泛使用的文本分类方法，但是该方法并不适用分布不均匀的数据集，同时对κ值也比较敏感。本文分析了传统KNN方法的不足及产生这些不足的根本原因，并提出一种无监督的KNN文本分类算法（UKNNC）。该方法先... κ-最近邻分类（KNN）是一种广泛使用的文本分类方法，但是该方法并不适用分布不均匀的数据集，同时对κ值也比较敏感。本文分析了传统KNN方法的不足及产生这些不足的根本原因，并提出一种无监督的KNN文本分类算法（UKNNC）。该方法先采用误差平方和准则自适应地从κ个最近邻居所包含的各类别中挑选与输入文档于同一簇的部分邻居作为参照，然后根据输入文档对各类参照邻居核密度的扰动程度进行分类。实验证明该方法具有更高的分类质量，能够有效适用于分布复杂的数据集，同时分类结果对κ值不敏感。 展开更多
关键词 κ-最近邻 核密度估计 误差平方和准则 文本分类
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基于最佳距离度量的两层最近邻分类算法 被引量：3
11
作者 崔宾阁 庄仲杰 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第3期20-27,共8页
两层最近邻(TLNN)分类算法通过在有限训练样本条件下最小化错误率的平均绝对误差,能够产生比k-最近邻(kNN)算法更好的分类结果,但其精度易受噪声影响。针对这个问题,提出一种基于最佳距离度量的两层最近邻分类算法(ODM-TLNN),提高对噪... 两层最近邻(TLNN)分类算法通过在有限训练样本条件下最小化错误率的平均绝对误差,能够产生比k-最近邻(kNN)算法更好的分类结果,但其精度易受噪声影响。针对这个问题,提出一种基于最佳距离度量的两层最近邻分类算法(ODM-TLNN),提高对噪声数据的鲁棒性。算法分为两层,下层使用最佳距离度量来确定一个未标记样本的局部子空间,上层采用AdaBoost在子空间进行信息提取。基于UCI数据集的实验结果表明,该算法能充分降低分类错误率,并且在噪声数据下具有较好的稳定性。 展开更多
关键词 距离度量 K-最近邻算法 噪声数据 分类 错误率
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蛋白质相互作用预测的核最近邻算法 被引量：2
12
作者 宋杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第11期4051-4053,共3页
利用一种新的核方法即核最近邻算法预测蛋白质相互作用,算法新颖、简洁,容易实现。实验结果表明,核最近邻算法的预测效果优于传统的最近邻算法及其他已有的预测方法,可以作为蛋白质相互作用预测的一个有效工具。
关键词 生物信息学 蛋白质相互作用 核最近邻算法 分类
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基于核的k最近邻算法 被引量：3
13
作者 张瑞民 郭海刚 李培峦 《华北水利水电学院学报》 2007年第6期51-52,共2页
将核学习的方法应用到k最近邻算法中,提出了1种基于核的k最近邻算法.该算法通过引入核函数,将原空间中的样本映射到1个高维核空间中,突出了不同类别样本之间的特征差异,使样本变得线性可分,从而提高分类性能.并利用UCI数据库中的数据分... 将核学习的方法应用到k最近邻算法中,提出了1种基于核的k最近邻算法.该算法通过引入核函数,将原空间中的样本映射到1个高维核空间中,突出了不同类别样本之间的特征差异,使样本变得线性可分,从而提高分类性能.并利用UCI数据库中的数据分别验证了k最近邻分类和核k最近邻分类算法的有效性. 展开更多
关键词 K最近邻算法 核方法 核函数 分类
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有序规范实数对多相似度K最近邻分类算法 被引量：1
14
作者 崔昊阳 张晖 +3 位作者 周雷 杨春明 李波 赵旭剑 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第9期2673-2678,共6页
针对最近邻分类算法性能受到所采用的相似度或距离度量方法影响大,且难以选择最优的相似度或距离度量方法的问题,提出一种采用多相似度的基于有序规范实数对的K最近邻分类算法(OPNs-KNN)。首先,在机器学习领域中引入有序规范实数对(OPN... 针对最近邻分类算法性能受到所采用的相似度或距离度量方法影响大,且难以选择最优的相似度或距离度量方法的问题,提出一种采用多相似度的基于有序规范实数对的K最近邻分类算法(OPNs-KNN)。首先,在机器学习领域中引入有序规范实数对(OPN)这一新的数学理论,利用多种相似度或距离度量方法将训练集和测试集中所有样本全部转换为OPN,使每个OPN均包含不同的相似度信息;然后再通过改进的最近邻算法对OPN进行分类,实现不同相似度或距离度量方法的结合与互补,从而提高分类性能。实验结果表明,在Iris、seeds等数据集上与距离加权K近邻规则(WKNN)等6种最近邻分类的改进算法相比,OPNs-KNN的分类准确率提高了0.29~15.28个百分点,验证了所提算法能大幅提升分类的性能。 展开更多
关键词 机器学习 最近邻算法 多相似度 分类算法 有序规范实数对
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基于k-最近邻分类增强学习的除冰机器人抓线控制 被引量：8
15
作者 魏书宁 王耀南 +1 位作者 印峰 杨易旻 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期470-476,共7页
输电线柔性结构特性给除冰机器人越障抓线控制带来极大困难.本文提出了一种结合k–最近邻(k-nearest neighbor,KNN)分类算法和增强学习算法的抓线控制方法.利用基于KNN算法的状态感知机制选择机器人当前状态k个最邻近状态并且对之加权.... 输电线柔性结构特性给除冰机器人越障抓线控制带来极大困难.本文提出了一种结合k–最近邻(k-nearest neighbor,KNN)分类算法和增强学习算法的抓线控制方法.利用基于KNN算法的状态感知机制选择机器人当前状态k个最邻近状态并且对之加权.根据加权结果决定当前最优动作.该方法可以得到机器人连续状态的离散表达形式,从而有效解决传统连续状态泛化方法带来的计算收敛性和维数灾难问题.借助增强学习算法探测和适应环境的能力,该方法能够克服机器人模型误差和姿态误差,以及环境干扰等因素对抓线控制的影响.文中给出了算法具体实现步骤,并给出了应用此方法控制除冰机器人抓线的仿真实验. 展开更多
关键词 除冰机器人 k–最近邻分类算法 增强学习 维数灾难
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一种自适应k-最近邻算法的研究 被引量：17
16
作者 余小鹏 周德翼 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第2期70-72,共3页
针对传统k-最近邻算法(k-NearestNeighbor,kNN)存在搜索慢的缺陷,提出了一种改进型的自适应k-最近邻算法。该方法在以测试样本点为中心的超球内进行搜索,对超球半径的生长进行采样,建立半径生长的BP神经网络模型,逼近半径变化函数,并用... 针对传统k-最近邻算法(k-NearestNeighbor,kNN)存在搜索慢的缺陷,提出了一种改进型的自适应k-最近邻算法。该方法在以测试样本点为中心的超球内进行搜索,对超球半径的生长进行采样,建立半径生长的BP神经网络模型,逼近半径变化函数,并用该函数指导超球体的生长。该方法有效地缩小了搜索范围,减少了超球体半径生长的试探次数,对处理稀疏数据集有明显的优越性。 展开更多
关键词 模式分类 K-最近邻算法 超球 BP网络算法
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基于L1范数凸包数据描述的多观测样本分类算法 被引量：4
17
作者 胡正平 王玲丽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期194-199,共6页
为建立高维空间样本分布的最佳覆盖为目标来实现覆盖分类,该文提出基于L1范数凸包数据描述的多观测样本分类算法。首先对训练集的每个类别以及测试集的多观测样本分别构造凸包模型,这样多观测样本的分类就转化为凸包模型的相似性度量问... 为建立高维空间样本分布的最佳覆盖为目标来实现覆盖分类,该文提出基于L1范数凸包数据描述的多观测样本分类算法。首先对训练集的每个类别以及测试集的多观测样本分别构造凸包模型,这样多观测样本的分类就转化为凸包模型的相似性度量问题。若测试集的凸包模型与训练集无重叠,采用L1范数距离测度进行凸包模型之间的相似性度量;若有重叠,采用L1范数距离测度进行收缩凸包(reduced convex hulls)之间的相似性度量。然后采用最近邻准则作为多观测样本的分类决策。在3个数据库上进行的实验结果,表明该文提出方法对于多观测样本分类具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 模式识别 凸包 L1范数距离测度 最近邻分类 多观测样本
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利用最近邻信息快速分类多标签数据 被引量：3
18
作者 乔健 田庆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期138-140,190,共4页
为克服ML-KNN在分类效率方面的局限性,提出了一种基于KNN的快速多标签数据分类算法FKMC,利用待分类实例的k个最近邻的局部信息进行排序分类。从已分类数据实例集中选择待分类数据实例的k个最近邻;根据每个最近邻拥有的标签数和每个标签... 为克服ML-KNN在分类效率方面的局限性,提出了一种基于KNN的快速多标签数据分类算法FKMC,利用待分类实例的k个最近邻的局部信息进行排序分类。从已分类数据实例集中选择待分类数据实例的k个最近邻;根据每个最近邻拥有的标签数和每个标签归属的最近邻数对待分类实例进行排序分类。仿真结果表明,最近邻的选择方法对分类器性能有显著的影响;在分类效果上FKMC与ML-KNN相当,有时甚至优于后者;而在分类效率上FKMC则显著优于ML-KNN。 展开更多
关键词 最近邻 快速分类 多标签数据 快速多标签数据分类算法(FKMC)
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改进核最近特征分类器与雷达目标识别 被引量：1
19
作者 刘华林 阳光 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第21期7-9,共3页
为了解决核最近特征线与特征平面分类器在计算大数据样本量与高维数时工作量较大的问题,根据局部最近邻准则,提出针对这2种分类器的改进策略,使其不仅能够降低失效的可能性,而且在保证相近识别率的条件下,提高算法的实时性能,利用3类不... 为了解决核最近特征线与特征平面分类器在计算大数据样本量与高维数时工作量较大的问题,根据局部最近邻准则,提出针对这2种分类器的改进策略,使其不仅能够降低失效的可能性,而且在保证相近识别率的条件下,提高算法的实时性能,利用3类不同飞机实测距离像回波数据对其进行测试,实验结果表明,该改进策略是有效可行的。 展开更多
关键词 雷达目标识别 核最近特征分类器 局部最近邻准则 距离像
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基于伪氨基酸组成和多标记最近邻算法的抗菌肽功能类型预测
20
作者 王晓 杨鹏鹏 +1 位作者 王榕 李辉 《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》 CAS 2015年第5期85-87,共3页
针对多数已有的计算方法无法同时预测抗菌肽的多种功能类型的问题,提出一种基于伪氨基酸组成和多标记最近邻算法的抗菌肽功能类型预测的系统方法:采用伪氨基酸组成抽取抗菌肽序列的特征向量,并且引入多标记最近邻算法作为预测引擎,同时... 针对多数已有的计算方法无法同时预测抗菌肽的多种功能类型的问题,提出一种基于伪氨基酸组成和多标记最近邻算法的抗菌肽功能类型预测的系统方法:采用伪氨基酸组成抽取抗菌肽序列的特征向量,并且引入多标记最近邻算法作为预测引擎,同时预测抗菌肽的多种功能类型.实验结果表明,本方法显著地提高了预测性能,为该领域的进一步研究提供了一个有用的工具. 展开更多
关键词 抗菌肽 伪氨基酸组成 多标记分类 多标记最近邻算法
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