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KMDW和ISVDD方法在钻头磨损状态识别中的应用: 1; 作者郝旺身娄本池 +4 位作者董辛旻王林恒朱春辉陈世金王亚坤《重庆理工大学学报(自然科学)》北大核心 2025年第7期179-186,共8页; 为识别钻头的磨损状态,解决多分类过程中支持向量数据描述(SVDD)对混叠样本识别精度差的问题,提出一种基于结合K均值密度权重(KMDW)聚类和改进SVDD(ISVDD)的方法。采用小波包分解多尺度排列熵值(WPD-MPE)方法提取特征向量;结合KMDW和SVD... 展开更多; 关键词 SVDD K均值密度权重聚类蝴蝶优化算法 K近邻算法钻头磨损状态识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向卷绕机装配车间的无线信号聚类分层定位方法: 2; 作者丁司懿童辉辉 +1 位作者毛新华张洁《纺织学报》北大核心 2025年第6期212-222,共11页; 为解决卷绕机装配车间这种复杂环境中难以高效准确定位的问题,提出了基于无线网络(WiFi)的分层定位方法。通过分析装配车间无线网络环境的特点及其特定的定位需求,并结合卷绕机装配车间内的无线网络定位的特点,开发了一种结合XGBoost分... 展开更多; 关键词卷绕机装配车间无线网络分层定位方法 XGBoost分类模型 K-meanS聚类算法加权K最近邻算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进型加权KNN算法的不平衡数据集分类被引量：26: 3; 作者王超学潘正茂 +2 位作者马春森董丽丽张涛《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第20期160-163,168,共5页; K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类。为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN。定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行聚... 展开更多; 关键词不平衡数据集分类 K最邻近算法权重分配模型遗传算法 K-meanS算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法被引量：13: 4; 作者莫树培唐琎 +2 位作者汪郁赖普坚金礼模《工矿自动化》北大核心 2019年第4期43-48,76,共7页; 针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题,提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分k-means聚类算法对采集的RSSI数据进行分类,建立离线指纹数据库;无线移动终端和动态修正器实时采... 展开更多; 关键词井下人员定位指纹定位二分k-means聚类算法软硬件动态修正加权K近邻算法动态修正; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于最近邻加权灰度均值算法的高压线目标检测被引量：2: 5; 作者唐法帅高琦杜宗展《计算机应用与软件》北大核心 2021年第10期201-208,296,共9页; 视觉导航算法的设计是高压线路巡检机器人领域的一项关键技术,为了解决当前目标检测算法准确率低、抗干扰能力弱、小目标检测效果差等问题,提出一种最近邻加权灰度均值算法,用于提取目标的感兴趣区域(ROI)。采用相线直径匹配的方式对RO... 展开更多; 关键词最近邻加权灰度均值算法高压线路巡检机器人目标检测 ROI提取目标分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

参数独立的加权局部均值伪近邻分类算法被引量：2: 6; 作者蔡瑞光张德生肖燕婷《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第6期1694-1700,共7页; 针对局部均值伪近邻(LMPNN)算法对k值敏感且忽略了每个属性对分类结果的不同影响等问题,提出了一种参数独立的加权局部均值伪近邻分类(PIW-LMPNN)算法。首先,利用差分进化算法的最新变体——基于成功历史记录的自适应参数差分进化(SHADE... 展开更多; 关键词局部均值伪近邻算法特征权重优化模型基于成功历史记录的自适应参数差分进化参数自适应; 在线阅读下载PDF 职称材料

最强基站MAC地址匹配的RSSI加权室内定位方法被引量：2: 7; 作者孙玉曦甄杰 +1 位作者郭英李晨辉《导航定位学报》 CSCD 2020年第5期19-24,56,共7页; 针对传统k近邻算法定位时不能有效剔除距离较远参考点的问题,提出最强基站介质访问控制(MAC)地址匹配的接收信号强度指示(RSSI)加权改进室内定位方法:离线阶段,通过模糊c均值算法划分待测点的定位区域,生成基于区域划分的聚类指纹库;在... 展开更多; 关键词模糊C均值算法动态加权k近邻算法介质访问控制地址序列匹配; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名KMDW和ISVDD方法在钻头磨损状态识别中的应用: 1; 作者郝旺身娄本池董辛旻王林恒朱春辉陈世金王亚坤; 机构郑州大学机械与动力工程学院五冶集团上海有限公司; 出处《重庆理工大学学报(自然科学)》北大核心 2025年第7期179-186,共8页; 基金河南省科技攻关资助项目(202102210075)。; 文摘为识别钻头的磨损状态,解决多分类过程中支持向量数据描述(SVDD)对混叠样本识别精度差的问题,提出一种基于结合K均值密度权重(KMDW)聚类和改进SVDD(ISVDD)的方法。采用小波包分解多尺度排列熵值(WPD-MPE)方法提取特征向量;结合KMDW和SVDD模型进行故障分类,对混叠样本采用K近邻隶属度值进行识别,并采用改进的蝴蝶优化算法(IBOA)优化SVDD模型参数。在标准数据集上验证所提方法的优越性,结果表明:加入K近邻隶属度值可使F值和准确率分别提升6.36%和6.59%;KMDW相比K均值聚类方法的ARI值和NMI值分别提升10.01%和10.75%,能够达到更好的聚类效果;经蝴蝶优化算法改进后模型识别精度进一步提高。将所提方法应用于钻头磨损状态的识别,识别准确率达到92.83%,证明其具有较好的识别精度和通用性。; 关键词 SVDD K均值密度权重聚类蝴蝶优化算法 K近邻算法钻头磨损状态识别; Keywords SVDD K-means density weight clustering butterfly optimization algorithm K-nearest neighbors drill wear state identification; 分类号 TE921.1 [石油与天然气工程—石油机械设备]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向卷绕机装配车间的无线信号聚类分层定位方法: 2; 作者丁司懿童辉辉毛新华张洁; 机构东华大学人工智能研究院东华大学纺织工业人工智能技术教育部工程研究中心上海工业大数据与智能系统工程技术研究中心北京中丽制机工程技术有限公司东华大学信息科学与技术学院; 出处《纺织学报》北大核心 2025年第6期212-222,共11页; 基金国家自然科学基金项目(52105509) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2232023D-25,2232024G-14) +1 种基金上海市科技计划项目(20DZ2251400)。; 文摘为解决卷绕机装配车间这种复杂环境中难以高效准确定位的问题,提出了基于无线网络(WiFi)的分层定位方法。通过分析装配车间无线网络环境的特点及其特定的定位需求,并结合卷绕机装配车间内的无线网络定位的特点,开发了一种结合XGBoost分类模型算法、K-means聚类算法和加权K最近邻(WKNN)算法的无线网络分层定位方法。同时,依据装配车间的特点与需求对定位区域进行有效划分并初步构建指纹库,根据装配车间内WiFi信号的特点,使用K-means聚类算法分割并更新指纹库;然后利用XGBoost分类模型算法确定子区域实现粗定位,再用WKNN算法精确定位。实验结果表明:该方法在定位精度上比传统WKNN算法提高了143.82%,平均定位时间减少了约20%;这些改进有效提升了卷绕机装配车间中无线网络定位的准确性和效率。; 关键词卷绕机装配车间无线网络分层定位方法 XGBoost分类模型 K-meanS聚类算法加权K最近邻算法; Keywords winding machine assembly workshop wireless network hierarchical positioning method XGBoost classification model K-means clustering algorithm weighted K-nearest neighbors algorithm; 分类号 TN99 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进型加权KNN算法的不平衡数据集分类被引量：26: 3; 作者王超学潘正茂马春森董丽丽张涛; 机构西安建筑科技大学信息与控制工程学院中国农业科学院植物保护研究所; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第20期160-163,168,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(31170393) 陕西省自然科学基金资助项目(2012JM8023) 陕西省教育厅自然科学专项基金资助项目(12JK0726); 文摘 K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类。为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN。定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行聚类,按照权重分配模型计算各训练样本的权重,通过改进的KNN算法对测试样本进行分类。基于UCI数据集的大量实验结果表明,GAK-KNN算法的识别率和整体性能都优于传统KNN算法及其他改进算法。; 关键词不平衡数据集分类 K最邻近算法权重分配模型遗传算法 K-meanS算法; Keywords imbalanced dataset classification K-nearest Neighbor（KNN） algorithm weight assignment model Genetic algorithm（GA） K-means algorithm; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法被引量：13: 4; 作者莫树培唐琎汪郁赖普坚金礼模; 机构贵州工业职业技术学院图书与信息中心中南大学信息科学与工程学院; 出处《工矿自动化》北大核心 2019年第4期43-48,76,共7页; 基金贵州省科技厅项目(黔科合LH字[2016]7069) 贵州工业职业技术学院校级科研课题(2018009); 文摘针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题,提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分k-means聚类算法对采集的RSSI数据进行分类,建立离线指纹数据库;无线移动终端和动态修正器实时采集RSSI值,分别存储到在线定位数据库和动态修正数据库;根据待测点和动态修正器的离线数据和实时数据,采用软硬件动态修正加权K近邻算法计算权重值,结合离线指纹数据库中待测点的物理位置信息估算其实时位置。实验分析结果表明,所提定位算法的最小标准误差为0.46m,最大标准误差为3.26m,平均误差为1.62m。对比分析结果表明,与未进行聚类分析的算法相比,本文算法的精度更高,实时性更好;与未动态修正权重值的算法相比,本文算法的运算时间略有增加,但定位精度提高了37.21%。; 关键词井下人员定位指纹定位二分k-means聚类算法软硬件动态修正加权K近邻算法动态修正; Keywords Underground personnel positioning fingerprint positioning bisecting k-means clustering algorithm software and hardware dynamic correction weighted K-nearest neighbor algorithm dynamic correction; 分类号 TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于最近邻加权灰度均值算法的高压线目标检测被引量：2: 5; 作者唐法帅高琦杜宗展; 机构山东大学机械工程学院高效洁净机械制造教育部重点实验室山东大学电气工程学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2021年第10期201-208,296,共9页; 基金深圳市科技计划项目(JCYJ20170818103220315)。; 文摘视觉导航算法的设计是高压线路巡检机器人领域的一项关键技术,为了解决当前目标检测算法准确率低、抗干扰能力弱、小目标检测效果差等问题,提出一种最近邻加权灰度均值算法,用于提取目标的感兴趣区域(ROI)。采用相线直径匹配的方式对ROI边框进行精细调整,依据特征提取与机器学习理论实现ROI分类。实验结果表明,该算法具有很高的ROI提取精度,分类器对于正样本的召回率最高可达99.83%,可有效地指导高压巡检机器人进行线路巡检工作。; 关键词最近邻加权灰度均值算法高压线路巡检机器人目标检测 ROI提取目标分类; Keywords algorithm of nearest weighted gray mean Power line inspection robot Object detection ROI extraction Object classification; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名参数独立的加权局部均值伪近邻分类算法被引量：2: 6; 作者蔡瑞光张德生肖燕婷; 机构西安理工大学理学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第6期1694-1700,共7页; 基金国家自然科学基金青年科学基金资助项目(11801438)。; 文摘针对局部均值伪近邻(LMPNN)算法对k值敏感且忽略了每个属性对分类结果的不同影响等问题,提出了一种参数独立的加权局部均值伪近邻分类(PIW-LMPNN)算法。首先,利用差分进化算法的最新变体——基于成功历史记录的自适应参数差分进化(SHADE)算法对训练集样本进行优化,从而得到最佳k值和一组与类别相关的最佳权重;其次,计算样本间的距离时赋予每类的每个属性不同的权重,并对测试集样本进行分类。在15个实际数据集上进行了仿真实验,并把所提算法与其他8种分类算法进行了比较,实验结果表明,所提算法的分类准确率和F1值分别最大提高了约28个百分点和23.1个百分点;同时Wilcoxon符号秩检验、Friedman秩方差检验以及Hollander-Wolfe两处理的比较结果表明,所提出的改进算法在分类精度以及k值选择方面相较其他8种分类算法具有明显优势。; 关键词局部均值伪近邻算法特征权重优化模型基于成功历史记录的自适应参数差分进化参数自适应; Keywords Local mean-based Pseudo nearest Neighbor(LMPNN)algorithm feature weighting optimization model Success-History based parameter Adaptation for Differential Evolution(SHADE) parameter adaption; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名最强基站MAC地址匹配的RSSI加权室内定位方法被引量：2: 7; 作者孙玉曦甄杰郭英李晨辉; 机构中国测绘科学研究院山东科技大学测绘科学与工程学院辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院; 出处《导航定位学报》 CSCD 2020年第5期19-24,56,共7页; 基金国家重点研发计划项目(2016YFC0803102) 国家重点研发计划项目(2016YFB0502201)。; 文摘针对传统k近邻算法定位时不能有效剔除距离较远参考点的问题,提出最强基站介质访问控制(MAC)地址匹配的接收信号强度指示(RSSI)加权改进室内定位方法:离线阶段,通过模糊c均值算法划分待测点的定位区域,生成基于区域划分的聚类指纹库;在线阶段,首先确定待测点所在的目标区域,其次在目标区域内利用动态加权k近邻算法剔除距离偏远的参考点,然后通过MAC地址序列匹配的方法,只信任最强的基站,进一步筛选出k个中最优的参考点,最后计算最优参考点对应坐标的加权平均值作为待测点的最终估计位置。实验结果表明,与动态加权k近邻算法相比,该算法在房间以及走廊环境下的平均定位误差都有改善,并且1~2 m和2~3 m定位精度的可信度有较好的提升。; 关键词模糊C均值算法动态加权k近邻算法介质访问控制地址序列匹配; Keywords fuzzy c-means algorithm dynamic weighted k-nearest neighbor algorithm media access control address sequence matc h ing; 分类号 P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 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	KMDW和ISVDD方法在钻头磨损状态识别中的应用	郝旺身娄本池董辛旻王林恒朱春辉陈世金王亚坤	《重庆理工大学学报(自然科学)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	面向卷绕机装配车间的无线信号聚类分层定位方法	丁司懿童辉辉毛新华张洁	《纺织学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进型加权KNN算法的不平衡数据集分类	王超学潘正茂马春森董丽丽张涛	《计算机工程》 CAS CSCD	2012	26	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法	莫树培唐琎汪郁赖普坚金礼模	《工矿自动化》北大核心	2019	13	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于最近邻加权灰度均值算法的高压线目标检测	唐法帅高琦杜宗展	《计算机应用与软件》北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	参数独立的加权局部均值伪近邻分类算法	蔡瑞光张德生肖燕婷	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	最强基站MAC地址匹配的RSSI加权室内定位方法	孙玉曦甄杰郭英李晨辉	《导航定位学报》 CSCD	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料