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基于主成分分析算法和K均值聚类算法的药品库存分类管理 被引量：1
1
作者 唐蕾 邱磊 +1 位作者 俞佳慧 冀召帅 《医药导报》 北大核心 2025年第4期682-686,共5页
目的针对目前药品分类主观性较强、分类标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分类方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算... 目的针对目前药品分类主观性较强、分类标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分类方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算法和K均值聚类(K-means)算法对研究对象进行分类。结果确定轮廓系数为0.3470的分类数4为最佳分类数,将700种药品分为4类,其中有363种归为第一类,186种归为第二类,94种归为第三类,57种归为第四类。将该文研究的药品分类方法模拟运用到某三级医院2023年第二季度的药品库存管理中,模拟结果表明该分类方法能够降低库存成本,提高库存有效性。结论基于PCA算法和K-means聚类算法的药品分类方法能够为药品库存分类管理提供可靠依据。 展开更多
关键词 药品分类 主成分分析算法 K均值聚类算法 药品库存管理
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基于复杂网络聚类算法的用户学习行为动态演化模型
2
作者 刘俊娟 闫培玲 +1 位作者 肖俊生 王林景 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期1411-1417,共7页
为深入了解用户的学习习惯和发展趋势,根据用户需求和行为动态合理地调整教育资源,提出一个基于复杂网络聚类算法的用户学习行为动态演化模型.首先,设计复杂网络聚类模型,得到用户学习行为社区;其次,通过语义二值获得数据关联规则分布,... 为深入了解用户的学习习惯和发展趋势,根据用户需求和行为动态合理地调整教育资源,提出一个基于复杂网络聚类算法的用户学习行为动态演化模型.首先,设计复杂网络聚类模型,得到用户学习行为社区;其次,通过语义二值获得数据关联规则分布,利用多元回归方法挖掘关联规则,得到用户学习行为特征分布模型;最后,在门控递归单元网络中添加注意力机制,获得用户学习行为兴趣特征,并以此为输入量,得到动态演化模型.实验结果表明,该方法可有效区分学习社区中用户感兴趣和不感兴趣的行为数据;AUC值更接近于1,表明该方法的性能更好,实用性更强. 展开更多
关键词 复杂网络 社区挖掘 数据聚类算法 注意力机制 学习行为分析 动态演化
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多元时间序列聚类算法综述 被引量：1
3
作者 郑德生 孙涵明 +2 位作者 王立远 段垚鑫 李晓瑜 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第3期582-601,共20页
多元时间序列(MTS)作为众多领域智能化技术的关键数据依据,其随时间推移记录了系统中多个变量的状态变化。聚类技术作为一个数据挖掘核心工具可以将数据按照其结构相似性划分为不同的簇,通过识别数据的结构和内在关系挖掘系统发展规律... 多元时间序列(MTS)作为众多领域智能化技术的关键数据依据,其随时间推移记录了系统中多个变量的状态变化。聚类技术作为一个数据挖掘核心工具可以将数据按照其结构相似性划分为不同的簇,通过识别数据的结构和内在关系挖掘系统发展规律和变量相关关系。面对多元时间序列数据结构的复杂性、变量之间的关联性以及数据高维性等为聚类分析带来的挑战,国内外已经开展了大量相关研究工作。鉴于此,对多元时间序列数据场景下的聚类分析算法进行综述。基于特征提取方式、相似性度量算法、聚类划分框架等分类标准,对现有多元时间序列聚类算法进行对比分析。对于每一类多元时间序列聚类技术,从算法原理、代表性方法、算法优缺点以及解决的问题等方面进行详细总结与剖析。进一步讨论了常用的评价标准,以及多元时间序列聚类相关公开数据集。从多变量时序数据结构特殊性出发对现有多元时间序列聚类存在的挑战及未来发展方向进行了总结与展望。 展开更多
关键词 多元时间序列 聚类算法 特征表示 相似性度量 聚类评估指标
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基于聚类算法的路径频散曲线拾取方法
4
作者 何建 张建中 黄忠来 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期149-157,共9页
多道地震资料面波分析方法是目前确定近地表横波速度的有效工具,但由于反演的一维横波速度模型仅反映了检波器排列中点垂直方向上的横波速度变化,因此其横向分辨率较差。与面波分析方法相比,面波层析反演方法具有更大的潜力来提高近地... 多道地震资料面波分析方法是目前确定近地表横波速度的有效工具,但由于反演的一维横波速度模型仅反映了检波器排列中点垂直方向上的横波速度变化,因此其横向分辨率较差。与面波分析方法相比,面波层析反演方法具有更大的潜力来提高近地表特征的横向分辨率。但是面波层析反演方法需要从大量检波器对之间(路径)的平均频散能量谱中拾取频散曲线,人工拾取将耗费大量的时间成本。针对这个问题,本文进行了聚类算法自动从路径平均频散能量谱中拾取相速度频散曲线的研究。理论模型正演数据以及实际资料面波数据的实验结果都验证了本文方法的正确性。 展开更多
关键词 聚类算法 频散曲线 面波层析反演 横波速度
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基于聚类算法与多智能体的细碎化耕地空间优化研究
5
作者 黄炳元 黄秋昊 +1 位作者 杨力虹 陈振杰 《农业资源与环境学报》 北大核心 2025年第5期1196-1205,共10页
通过微观地块调整实现耕地资源的规模利用,可以解决区域耕地细碎化治理难题,保障粮食安全和实现农业可持续发展。本探究运用景观格局指数和综合加权叠加法对常州市新北区耕地细碎化和土地资源宜耕性进行评价,使用聚类算法划分耕地细碎... 通过微观地块调整实现耕地资源的规模利用,可以解决区域耕地细碎化治理难题,保障粮食安全和实现农业可持续发展。本探究运用景观格局指数和综合加权叠加法对常州市新北区耕地细碎化和土地资源宜耕性进行评价,使用聚类算法划分耕地细碎化类型,并构建多智能体耕地空间优化模型。结果表明:使用K-medoids聚类算法将现状耕地划分为连片规整类、形状复杂类和分散破碎类,其中非连片规整类耕地占比为53.68%,耕地细碎化较为严重;研究区土地资源宜耕性总体水平较高,高适宜性和较高适宜性地块占比分别为14.03%和44.83%,空间分布呈北高南低、西高东低的特征;多智能体模型能够有效实现细碎化耕地的空间优化,优化后耕地宜耕性提高,空间布局更加连续和聚集且形状更加规整;研究区内平衡情景可取得更好的优化效果,但会造成更大规模的耕地调整和宜耕性较高的乡镇承担更多的耕地恢复任务。本研究构建的耕地空间优化模型具有良好的优化效果,可为区域耕地细碎化治理提供科学决策依据。 展开更多
关键词 耕地细碎化 聚类算法 多智能体 耕地空间优化 新北区
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基于反向最近邻的密度估计聚类算法
6
作者 许梅梅 侯新民 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期165-173,共9页
基于相互最近邻的密度峰聚类算法(DenMune)通过相互最近邻计算数据点的局部密度,是一种有效的聚类手段。但该算法存在构建聚类骨架不合理的问题,在分配弱点时采用硬投票策略,易产生错误。因此提出一种新的基于反向最近邻的密度估计聚类... 基于相互最近邻的密度峰聚类算法(DenMune)通过相互最近邻计算数据点的局部密度,是一种有效的聚类手段。但该算法存在构建聚类骨架不合理的问题,在分配弱点时采用硬投票策略,易产生错误。因此提出一种新的基于反向最近邻的密度估计聚类算法(RNN-DEC)。该算法引入反向最近邻来计算数据点的局部密度,将数据点分成强点、弱点和噪声点。使用强点构建聚类算法的骨架,通过软投票的方式将弱点分配到与其相似度最高的簇中去。提出了一种基于反向最近邻的簇融合算法,将相似度高的子簇融合,得到最终的聚类结果。实验结果表明,在一些合成数据集和UCI真实数据集上,相比较于其他经典算法,该算法具有更好的聚类效果。 展开更多
关键词 反向最近邻 局部密度 密度聚类算法 子簇融合
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基于4种聚类算法对素点夜蛾幼虫龄期的划分
7
作者 钱鹏帆 张永科 +4 位作者 张晓媛 曾民芳 韩小龙 李永和 罗旭璐 《云南农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期24-31,共8页
【目的】探究4种经典聚类算法对素点夜蛾(Condica capensis)幼虫龄期的划分,并明确划分的最佳指标。【方法】以室内饲养的420头素点夜蛾为试验材料,测量其头壳宽、头壳长和触角间距,运用4种聚类算法(高斯混合模型、K-means聚类、DBSCAN... 【目的】探究4种经典聚类算法对素点夜蛾(Condica capensis)幼虫龄期的划分,并明确划分的最佳指标。【方法】以室内饲养的420头素点夜蛾为试验材料,测量其头壳宽、头壳长和触角间距,运用4种聚类算法(高斯混合模型、K-means聚类、DBSCAN聚类和OPTICS聚类)对其龄期进行划分,并采用传统的龄期划分指标和回归分析对划分结果进行验证。【结果】4种聚类算法都可以确定素点夜蛾幼虫有6个龄期,高斯混合模型与K-means的聚类结果优于DBSCAN聚类和OPTICS聚类的结果。1~6龄期幼虫的头壳宽分别为:0.260~0.300 mm、0.374~0.484 mm、0.594~0.836 mm、0.899~1.273 mm、1.406~1.645 mm和1.801~2.254 mm;头壳长分别为:0.228~0.296 mm、0.319~0.416 mm、0.515~0.631 mm、0.733~0.909 mm、0.944~1.250 mm和1.305~1.664 mm;触角间距分别为:0.110~0.163 mm、0.217~0.309 mm、0.382~0.543 mm、0.523~0.734 mm;0.828~1.093 mm和1.061~1.480 mm。【结论】高斯混合模型和K-means聚类是适用于素点夜蛾幼虫龄期划分的方法,头壳宽和头壳长可以作为素点夜蛾的分龄指标,触角间距可以作为辅助指标。 展开更多
关键词 素点夜蛾 幼虫龄期 聚类算法 头壳 触角间距
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基于聚类算法的钢轨内部伤损检测与分类
8
作者 吴福培 周旭 李昇平 《铁道学报》 北大核心 2025年第8期134-142,共9页
准确检测钢轨内部伤损对确保列车的运行安全具有重要意义。为提高钢轨内部伤损智能检测的学习能力,提出一种基于聚类算法的钢轨内部伤损检测与分类方法。首先,通过分析B型图像噪声特征提出基于游程编码的噪声去除方法,有效去除噪声并保... 准确检测钢轨内部伤损对确保列车的运行安全具有重要意义。为提高钢轨内部伤损智能检测的学习能力,提出一种基于聚类算法的钢轨内部伤损检测与分类方法。首先,通过分析B型图像噪声特征提出基于游程编码的噪声去除方法,有效去除噪声并保留关键信息。其次,基于轨头、轨腰、轨底三个区域常见伤损特征的分布规律,提出一种基于多维特征融合的聚类算法(CMF),以实现对钢轨内部伤损的准确分类。最后,由开发的伤损检测仪采集的76张钢轨B型图像进行伤损检测和分类,评估所提方法的准确性。实验结果表明,样品集所含的1554个伤损中,本文所提出方法的平均检测分类正确率为97.55%,漏检率为1.93%,其中轨头区域、轨腰区域和轨底区域的伤损检测正确率分别为99.03%、96.21%和97.99%,而对应漏检率分别为0.72%、2.79%和2.01%,实验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 钢轨内部伤损 缺陷检测 聚类算法 噪声去除
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基于树梢聚类算法的防护林单木树高估测
9
作者 马速达 赵庆展 +2 位作者 刘一昊 盛煜皓 侯逸辰 《石河子大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期229-238,共10页
树高是防护林林分结构中的一个关键特征,其准确测量有助于直观反映防护林的生长状况。北疆防护林树种多样,具有树冠形态不规则、林冠相互遮挡和高密植的特点。传统树高估测方法主要依赖于人工抽样调查,精度和效率较低。本研究提出了一... 树高是防护林林分结构中的一个关键特征,其准确测量有助于直观反映防护林的生长状况。北疆防护林树种多样,具有树冠形态不规则、林冠相互遮挡和高密植的特点。传统树高估测方法主要依赖于人工抽样调查,精度和效率较低。本研究提出了一种基于机载激光雷达数据的树梢聚类算法。该算法首先利用滑动窗口法提取树顶和树梢点,并使用聚类准确探测单木位置。随后,以探测到的单木位置为中心,进行再聚类以获取单木点云,并从中提取最高点作为树高的估测值。该方法不仅可提高树高估测的精度,而且避免了繁琐的野外调查工作。研究结果表明,该算法能够有效适应所选研究区的林分结构与立地环境,在3个研究区域中均能实现超过60%的单木探测精度,对于探测到的单木,与野外实地调查数据对比,可以达到88%以上的树高估测精度。该研究可为机载激光雷达林分结构探测与树高估测领域的相关探索提供参考与借鉴。 展开更多
关键词 机载激光雷达 欧式聚类算法 树高估测 防护林
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基于区块链与模糊聚类算法的区域大数据分析技术研究
10
作者 何颖 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期52-56,共5页
金融数据具备非线性、高维度的特点,同时对安全性有较高的要求。文中结合区块链技术和模糊聚类算法,提出一种面向区域互联网金融的异常数据分析模型,该模型由异常数据分析算法和隐私保护算法组成。异常数据分析算法针对模糊均值聚类算... 金融数据具备非线性、高维度的特点,同时对安全性有较高的要求。文中结合区块链技术和模糊聚类算法,提出一种面向区域互联网金融的异常数据分析模型,该模型由异常数据分析算法和隐私保护算法组成。异常数据分析算法针对模糊均值聚类算法处理高维非线性数据能力弱的缺点,使用深度信念网络进行改进,进而提升模型的数据处理能力。隐私保护使用差分隐私保护算法,在不利用背景知识的前提下完成数据的保护,同时保证了数据的可用性。在实验测试中,将所提模糊聚类算法与常用的主流K-Means算法、DPC算法进行了对比,结果表明:所提算法的性能在所有对比算法中最优;与此同时,加入隐私保护算法后对聚类结果的影响保持在0.021以内,充分证明了该算法性能的优越性。 展开更多
关键词 模糊聚类算法 区块链技术 异常数据识别 深度信念网络 差分隐私保护算法 区域数据分析
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基于聚类算法的星载ADS-B波束自适应调整方法
11
作者 向怡然 李松亭 陈利虎 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第5期1680-1686,共7页
星载广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance broadcast,ADS-B)技术有效地解决了地面基站无法覆盖全球空域的问题,但仍面临星地传播距离远、损耗大、波束覆盖目标多、信号冲突严重等挑战。针对部分子波束内信号冲突严重... 星载广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance broadcast,ADS-B)技术有效地解决了地面基站无法覆盖全球空域的问题,但仍面临星地传播距离远、损耗大、波束覆盖目标多、信号冲突严重等挑战。针对部分子波束内信号冲突严重、飞机漏检概率高的现象,设计25阵元19子波束均匀分布的数字相控阵天线,提出基于聚类算法的子波束优化方法。首先对样本进行基于代表点聚类,再依据结果对波束指向和覆盖范围(或者覆盖半径)非线性优化,以期降低信号冲突提高飞机检测概率。仿真结果表明,飞机检测概率提高9%~13%,比现有研究算法计算时长缩短87%~95%,波束自适应算法品质因数提高85%~94%。 展开更多
关键词 星载广播式自动相关监视 数字相控阵多波束合成 波束自适应 聚类算法
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基于VMD和FCM聚类算法的海上风机支撑结构损伤识别方法
12
作者 任义建 刁延松 +1 位作者 吕建达 侯敬儒 《振动与冲击》 北大核心 2025年第8期184-191,286,共9页
利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzz... 利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法进行海上风机支撑结构损伤识别。为剔除响应中的谐波成分,首先利用VMD对加速度响应进行分解,选取结构模态响应(仅含有结构自振频率)作为分析信号。然后计算模态响应的时域、能量和能量比值及样本熵特征构造特征矩阵,利用主成分分析对特征矩阵进行降维,得到损伤特征矩阵。将损伤特征矩阵输入FCM聚类算法,通过聚类分析得到结构的损伤状态。位移激励下海上风机支撑结构损伤识别模型试验数据验证了该方法的有效性。该方法属于无监督学习算法,无需标注标签且不受谐波成分的影响。 展开更多
关键词 海上风机支撑结构 损伤识别 变分模态分解(VMD) 模糊C均值(FCM)聚类算法 无监督学习算法
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基于K均值聚类算法的品牌皮具色彩基因提取与应用
13
作者 吴训信 秦臻 《皮革科学与工程》 北大核心 2025年第6期113-120,共8页
色彩是皮具品牌构建的要素之一,对知名品牌的色彩基因进行提取,学习其色彩体系的构建方法,可以作为皮具创新设计的参考。基于K均值聚类算法,叠加计算机无监督学习,对品牌皮具的主要产品、秀场产品的颜色进行自主的识别和色簇归类,提取... 色彩是皮具品牌构建的要素之一,对知名品牌的色彩基因进行提取,学习其色彩体系的构建方法,可以作为皮具创新设计的参考。基于K均值聚类算法,叠加计算机无监督学习,对品牌皮具的主要产品、秀场产品的颜色进行自主的识别和色簇归类,提取出品牌皮具的色彩基因,分析品牌的用色规律,构建直观的色彩网络模型。并根据创新设计的需求,将提取出的色彩自动赋色到皮具产品中,可以为皮具产品色彩设计提供参考。 展开更多
关键词 K均值 聚类算法 色彩 色彩基因 智能设计 皮具 革制品设计
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基于同态加密和K-means聚类算法的用户充电模式聚类和需求响应潜力评估
14
作者 杨景旭 郑楷洪 +1 位作者 周尚礼 曾璐琨 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第4期101-109,117,共10页
为解决利用单充电站数据进行用户充电模式提取不准确、不全面的问题,提出在保证用户隐私安全的前提下充分利用区域内多个充电站充电数据来提取用户的充电模式,基于同态加密和K-means聚类算法提出用户充电模式聚类模型和需求响应潜力评... 为解决利用单充电站数据进行用户充电模式提取不准确、不全面的问题,提出在保证用户隐私安全的前提下充分利用区域内多个充电站充电数据来提取用户的充电模式,基于同态加密和K-means聚类算法提出用户充电模式聚类模型和需求响应潜力评估方法。综合考虑不同充电模式在起始充电时间、充电时长和充电功率方面的差异,提出充电模式综合误差作为新的充电模式聚类标准,基于此提出基于手肘法的最优聚类数确定方法。提出基于同态加密算法的用户充电模式提取方案,阐述了方案的参与主体、密钥和随机数管理、数据链式加密操作、算法步骤。提出综合考虑用户日充电频率、充电模式的需求响应时段重合度、充电功率以及充电概率的用户需求响应潜力评估和排序方法,基于此提出充电站充电负荷需求响应潜力计算方法。通过算例验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 同态加密 充电模式 需求响应 充电站 聚类 K-MEANS聚类算法
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基于K聚类算法的露天矿微波网络参数优化
15
作者 张鹏姣 《中国矿业》 北大核心 2025年第S1期289-293,共5页
由于露天矿的电流聚集效应,使得不同区域的微波网络参数产生显著差异,造成微波信号在传输过程中的传输路径和角度出现偏差,导致通信信号频谱波动剧烈。因此,提出基于K聚类算法的露天矿微波网络参数优化方法。分析露天矿微波网络架构发... 由于露天矿的电流聚集效应,使得不同区域的微波网络参数产生显著差异,造成微波信号在传输过程中的传输路径和角度出现偏差,导致通信信号频谱波动剧烈。因此,提出基于K聚类算法的露天矿微波网络参数优化方法。分析露天矿微波网络架构发现优化信号波长、各终端站间的距离、天线高度等参数,构建数字微波通信主架构,计算调整终端站微波收发装置天线垂直距离,确保微波信号在传输过程中保持最佳的传输路径和角度。将露天矿不同区域微波网络各终端站间的距离、天线高度及信号波长作为待优化的参数集,利用K聚类算法对海量参数数据集进行聚类处理,通过欧氏距离确定不同参数间的距离,由此得到不同区域的最优参数结果。实验结果显示,不同的K值对聚类效果略有影响,当K值设定为4时,轮廓系数达到最高值,参数聚类结果最优;微波网络参数优化后,通信信号频谱平稳均匀,信号质量得到全面提升。 展开更多
关键词 K聚类算法 露天矿 微波网络 参数优化 信号频率 微波通信
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基于均值漂移聚类算法的岩体结构面产状优势分组
16
作者 彭是焱 周鑫 +1 位作者 申壮 徐千博 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第4期1392-1399,共8页
岩体结构面产状的优势分组对于揭示不同类型结构面的分布规律和特征具有重要意义。传统的结构面极点密度图分组方法通常较为依赖地质经验,缺乏一定客观性,为此,引入均值漂移聚类算法开展岩体结构面产状优势分组研究。首先,人工生成不同... 岩体结构面产状的优势分组对于揭示不同类型结构面的分布规律和特征具有重要意义。传统的结构面极点密度图分组方法通常较为依赖地质经验,缺乏一定客观性,为此,引入均值漂移聚类算法开展岩体结构面产状优势分组研究。首先,人工生成不同离散程度岩体结构面产状数据。随后,将生成的产状数据转换为三维空间中的坐标,并以单位法向量的夹角正弦值γ作为相似性度量标准。接下来采用均值漂移算法对度量的数据集进行聚类分析,通过与传统的极点密度图法和K均值聚类算法进行比较,有效性检验指标和聚类错误识别率与K均值聚类算法接近一致。最后以重庆三功矿岩质边坡为工程实例,通过野外采集到的结构面数据验证了新方法的合理性及有效性。结果表明:该方法聚类效果优于传统的极点图分组方法和K均值聚类算法,聚类结果客观合理,对近水平产状也有良好的聚类效果。 展开更多
关键词 岩体 结构面产状 优势分组 均值漂移聚类算法
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基于高斯分布的自适应密度峰值聚类算法
17
作者 李启文 王治和 +1 位作者 杜辉 鲁德鹏 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期137-148,共12页
密度峰值聚类(DPC)算法可以发现任意形状的簇,对噪声具有鲁棒性,因此被广泛应用于各个领域。但DPC算法需要人工选取聚类中心,对于密度不均匀型数据集表现较差。为此,提出一种基于高斯分布的自适应密度峰值聚类算法。首先,计算局部密度... 密度峰值聚类(DPC)算法可以发现任意形状的簇,对噪声具有鲁棒性,因此被广泛应用于各个领域。但DPC算法需要人工选取聚类中心,对于密度不均匀型数据集表现较差。为此,提出一种基于高斯分布的自适应密度峰值聚类算法。首先,计算局部密度和相对距离的乘积θ_(i),通过Z-score标准化方法,将θ_(i)映射到符合高斯分布的二维空间中,利用高斯分布的标准偏差来自适应选取聚类中心,得到聚类中心集合;其次,将其余数据点分配到离其最近的聚类中心所在的簇中,得到初步划分结果;最后,设计缝合因子模型,计算簇间缝合系数,当缝合系数大于阈值时合并初步划分结果中最相似簇并更新相似度矩阵,直至完成合并得到最终结果。在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明,与DBSCAN算法、DPC算法和ICKDC算法对比,所提算法的聚类准确度更高,聚类性能更佳。 展开更多
关键词 密度峰值聚类算法 高斯分布 Z-score标准化 缝合因子 簇间相似度
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基于K均值聚类算法和LSTM神经网络的管道腐蚀阶段预测方法 被引量：6
18
作者 王新颖 刘岚 +2 位作者 陈海群 胡磊磊 谢逢豪 《腐蚀与防护》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期84-89,共6页
针对声发射检测获得的管道腐蚀信号,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的管道腐蚀阶段预测方法。首先,利用K-means聚类算法将腐蚀信号分类,再构建LSTM神经网络模型,并采取了无监督学习的方式,以声发射波... 针对声发射检测获得的管道腐蚀信号,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的管道腐蚀阶段预测方法。首先,利用K-means聚类算法将腐蚀信号分类,再构建LSTM神经网络模型,并采取了无监督学习的方式,以声发射波形为出发点,对模型进行参数优化,最后进行管道腐蚀阶段预测,并根据评价指标对模型进行评价。研究表明:对LSTM神经网络模型适当增加隐藏层,可以使得模型更加稳定,鲁棒性更好;与现有故障诊断模型相比,LSTM神经网络模型的精度更高。 展开更多
关键词 声发射无损检测 腐蚀阶段预测 K-MEANS聚类算法 长短期记忆(LSTM)神经网络 鲁棒性
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基于空间插值的不规则海洋地质样品测试分析数据聚类算法研究 被引量：2
19
作者 邵长高 严镔 陈秋 《热带海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期166-172,共7页
海洋地质调查中获取大量海洋沉积物柱状样样品测试分析数据,样品测试分析目的不同导致柱状样数据采样深度不同,由此造成地质取样数据在三维空间上呈现不规则散点状分布。传统聚类算法无法在三维空间上对此类不规则散点数据进行聚类分析... 海洋地质调查中获取大量海洋沉积物柱状样样品测试分析数据,样品测试分析目的不同导致柱状样数据采样深度不同,由此造成地质取样数据在三维空间上呈现不规则散点状分布。传统聚类算法无法在三维空间上对此类不规则散点数据进行聚类分析。对此,文章设计了一种基于空间插值的不规则地质样品测试分析数据聚类算法,有效地将三维样品测试分析散点数据降为二维数据后进行聚类分析,本算法较好地解决了地质体中试验测试数据的不均衡性问题,为海洋地质大数据分析提供了基础技术方法。 展开更多
关键词 地质取样 实验测试 聚类算法 空间插值 三维
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基于人工智能聚类算法的招投标风险智能审计方法研究 被引量：4
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作者 陈伟 查子怡 《中国注册会计师》 北大核心 2024年第12期45-50,共6页
招投标是业主选择交易对象的一种市场交易行为,也是政府采购的一种重要方式。招投标工作具有一定的复杂性,暗箱操作、串标、围标等违规行为时有发生,使得招投标审计具有一定的失败风险,人工智能技术的研究与应用为招投标审计带来了机遇... 招投标是业主选择交易对象的一种市场交易行为,也是政府采购的一种重要方式。招投标工作具有一定的复杂性,暗箱操作、串标、围标等违规行为时有发生,使得招投标审计具有一定的失败风险,人工智能技术的研究与应用为招投标审计带来了机遇。为了帮助审计人员识别招标投标过程中隐藏的审计线索,本文在分析了人工智能、机器学习、聚类算法的基础上,研究了如何把机器学习中的无监督算法K-means++聚类算法运用于招投标风险审计中,提出了基于K-means++聚类算法的招投标风险智能审计方法,并通过应用案例验证了所提出的基于K-means++聚类算法的招投标风险智能审计方法的有效性。本文的研究为今后审计人员开展招投标风险审计提供了智能审计模型与思路。 展开更多
关键词 人工智能 机器学习 聚类算法 招投标风险审计
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