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基于K互近邻与核密度估计的DPC算法 被引量：1
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作者 周玉 夏浩 +1 位作者 刘虹瑜 白磊 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第6期1978-1990,共13页
快速搜索和发现密度峰值聚类(DPC)算法是一种基于密度的聚类算法。该算法不需要迭代和过多的设定参数,但由于计算局部密度时没有考虑数据的局部结构,导致无法识别簇密度小的聚类中心。针对此问题,提出基于K互近邻(KN)和核密度估计(KDE)... 快速搜索和发现密度峰值聚类(DPC)算法是一种基于密度的聚类算法。该算法不需要迭代和过多的设定参数,但由于计算局部密度时没有考虑数据的局部结构,导致无法识别簇密度小的聚类中心。针对此问题,提出基于K互近邻(KN)和核密度估计(KDE)的DPC(KKDPC)算法。通过K近邻和核密度估计方法得到数据点的K互近邻数量和局部核密度;将K互近邻数量与局部核密度进行加和获得新的局部密度;根据数据点的局部密度得到相对距离,并通过构建决策图选取聚类中心及分配非中心点。利用人工数据集和真实数据集进行实验,并与DPC、基于密度的噪声空间聚类应用(DBSCAN)、K-means、模糊C均值聚类算法(FCM)、基于K近邻的DPC(DPCKNN)、近邻优化DPC(DPC-NNO)、基于模糊加权共享邻居的DPC(DPC-FWSN)算法进行对比。通过计算调整互信息(AMI)、调整兰德指数(ARI)、归一化互信息(NMI)来验证KKDPC算法的性能。实验结果表明:KKDPC算法能更加准确地识别聚类中心,有效地提高聚类精度。 展开更多
关键词 聚类算法 密度峰值 k近邻 k互近邻 核密度估计
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KMDW和ISVDD方法在钻头磨损状态识别中的应用
2
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... 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。 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
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基于RSA模型和改进K-means算法的电商行业客户细分
3
作者 杨静 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期125-131,172,共8页
针对新兴的网络购物客户数量大、客户流动性强和消费数据多的特点,提出RSA模型结合改进的K-means聚类算法实现客户细分。采用熵值法计算RSA模型各指标的权重,综合各个属性计算客户价值。结合K近邻算法和密度峰值算法,提出一种基于K近邻... 针对新兴的网络购物客户数量大、客户流动性强和消费数据多的特点,提出RSA模型结合改进的K-means聚类算法实现客户细分。采用熵值法计算RSA模型各指标的权重,综合各个属性计算客户价值。结合K近邻算法和密度峰值算法,提出一种基于K近邻和密度峰值聚类的K-means初始聚类中心选取方法,优化传统K-means算法实现客户细分。通过选取的标准数据集和某零售公司在线交易的真实数据进行实验验证,证明了RSA模型和改进K-means算法具有更加优异的性能。 展开更多
关键词 RSA模型 客户细分 k-MEANS算法 密度峰值聚类 k近邻
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机载激光雷达数据与机器学习算法的森林蓄积量估测模型构建精度评价——基于KNN、XGBoost与RF模型反演算法
4
作者 潘自辉 肖正利 +5 位作者 黄光体 赵文纯 张流洋 刘晓阳 肖箫 林浩然 《湖北林业科技》 2025年第2期34-44,50,共12页
基于激光雷达系统获取数据,旨在探索建立一个适用于湖北省的混合树种蓄积量估测模型。研究区涵盖9个市州及15个县市区386个样地(小班),涉及3种森林类型(阔叶林、针叶林和针阔混交林),划分为5个植被区,分别为大别山桐柏山丘陵低山、鄂西... 基于激光雷达系统获取数据,旨在探索建立一个适用于湖北省的混合树种蓄积量估测模型。研究区涵盖9个市州及15个县市区386个样地(小班),涉及3种森林类型(阔叶林、针叶林和针阔混交林),划分为5个植被区,分别为大别山桐柏山丘陵低山、鄂西北山地丘陵、鄂东南低山丘陵、江汉平原湖泊和鄂西南山地;从点云数据中提取森林参数特征变量,结合实地调查数据,分别采用机器算法KNN、XGBoost和RF模型对森林蓄积量进行估测,采用决定系数评价模型估测精度,对估测结果进行比较分析。结果表明:(1)RF模型的估测值与实际值较为接近,精度高于KNN和XGBoost模型;(2)不同地貌区域的森林类型估测精度存在差异,表现为针叶林估测精度高于阔叶林;估测精度与林分郁闭度、林龄、起源等因子存在相关性,林分郁闭度较高时,估测精度较高;中龄、近熟林及过熟林估测精度较高,人工林的精度高于天然林;(3)蓄积量估测值精度与实测值的区间相关,实测值趋于一定低值与高值区间时,估测精度降低。通过激光雷达数据的反演结果与地面调查数据验证,反映了模型的准确度,促进林业调查与激光雷达融合运用,需进一步比较多种模型,并探索森林分布、林木结构特征、林分因子等之间影响估测精度的相关因素。 展开更多
关键词 激光雷达 森林蓄积量 模型反演 k-近邻算法 极端梯度提升 随机森林
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基于融合K-近邻算法的电压互感器在线监测方法 被引量：5
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作者 李振华 崔九喜 +3 位作者 杨信强 吴海荣 杨诗豪 薛田良 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3938-3947,I0100,共11页
由于受工作时长和环境因素的影响,电容式电压互感器(capacitor voltage transformer,CVT)在运行过程中误差稳定性不高,易出现电能计量失准现象。为此,该文提出了一种基于融合K-近邻算法(fusion K-nearest neighbor algorithm,FKNN)的电... 由于受工作时长和环境因素的影响,电容式电压互感器(capacitor voltage transformer,CVT)在运行过程中误差稳定性不高,易出现电能计量失准现象。为此,该文提出了一种基于融合K-近邻算法(fusion K-nearest neighbor algorithm,FKNN)的电压互感器在线评估方法。该方法利用互感器的历史运行数据构建虚拟标准器,通过改进K-近邻算法对互感器实时状态进行监测,实现对异常情况的报警。同时,提出了一种加权移动时间窗的方法,自适应更新异常阈值,有效削弱电网不平衡波动的影响。实验结果表明,该文方法能够准确监测互感器的0.2级误差漂移。 展开更多
关键词 电压互感器 虚拟标准器 k-近邻算法 自适应更新
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结合精英初始化和K近邻的蛇优化算法
6
作者 王丽娟 刘姝含 +1 位作者 王剑 田亚旗 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第9期2712-2721,共10页
蛇优化算法(SO)是一种受自然界中蛇生存行为启发产生的元启发式优化算法。原始蛇优化算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,因此提出了一种结合精英初始化和K近邻的改进蛇优化算法(elite initia-lization and K-nearest neighbors ... 蛇优化算法(SO)是一种受自然界中蛇生存行为启发产生的元启发式优化算法。原始蛇优化算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,因此提出了一种结合精英初始化和K近邻的改进蛇优化算法(elite initia-lization and K-nearest neighbors improved snake optimizer,EKISO)。首先,为了提高初始种群质量,在种群初始化阶段提出精英初始化的方法,根据种群精英个体产生优质初始种群个体;其次,通过振荡因子优化螺旋觅食策略扩大全局勘探阶段的搜索范围、提高算法的局部逃逸能力;最后,在局部开发阶段提出K近邻思想的位置更新方法,增强种群个体之间的信息交互能力,从而加快收敛速度、提高收敛精度。利用14个经典测试函数和4个CEC2017测试函数将该方法与其他7种优化算法进行对比,证明EKISO收敛速度更快、精度更高且不易陷入局部最优。为了进一步验证EKISO的实用性与可行性,将EKISO应用于压力容器设计问题中,通过实验对比分析可知,EKISO在处理实际优化问题上具有一定的优越性。 展开更多
关键词 蛇优化算法 精英初始化 k近邻 振荡因子 工程优化
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应用于加速安全约束机组组合问题的K最邻近算法 被引量：3
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作者 陈子瑞 刘明波 +2 位作者 曾贵华 谢敏 林舜江 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第11期48-57,78,共11页
随着电网规模的扩大和对安全性要求的提高,安全约束机组组合问题求解难度也在不断增加。针对安全约束机组组合问题中输电线路传输功率约束和0-1启停整数变量的特点,提出了两个基于改进K最邻近算法的预测方法,分别用于识别起作用的传输... 随着电网规模的扩大和对安全性要求的提高,安全约束机组组合问题求解难度也在不断增加。针对安全约束机组组合问题中输电线路传输功率约束和0-1启停整数变量的特点,提出了两个基于改进K最邻近算法的预测方法,分别用于识别起作用的传输功率约束和确定部分整数变量的取值。同时考虑到负荷参数对整数变量取值的影响,提出限制整数变量取值预测方法的作用区间以提高预测准确率。在求解问题之前,两个预测方法能快速预测出起作用的传输功率约束和部分整数变量的取值,利用这些信息可以构建一个简化的安全约束机组组合模型,再应用优化求解器直接求解该模型,缩短安全约束机组组合问题的求解时间。最后,用标准测试系统和某实际省级电网数据验证了所提方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 安全约束机组组合 传输功率约束 混合整数线性规划 k最邻近算法
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基于K-近邻算法改进粒子群-反向传播算法的织物质量预测技术 被引量：3
8
作者 孙长敏 戴宁 +5 位作者 沈春娅 徐开心 陈炜 胡旭东 袁嫣红 陈祖红 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期72-77,共6页
为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特... 为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特征将疵点划分为6类;其次选取14种影响织物质量的因子作为模型输入量;然后详细介绍依据KNN与PSO原理进行织物质量预测流程;最后以浙江兰溪某纺织厂近3个月16186条织物生产数据为例,建立织物质量预测模型。结果显示:该技术对织物质量预测的准确率达到98.054%,且训练时长仅需4.8 s,在保证织物质量预测准确性的同时,极大缩短了检测时间,提高了织造车间生产效率。 展开更多
关键词 织布车间 织物质量 k-近邻算法 粒子群-反向传播神经网络算法 织物质量预测
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基于IKNN和LOF的变压器回复电压数据清洗方法研究 被引量：3
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作者 陈啸轩 邹阳 +3 位作者 翁祖辰 林锦茄 林昕亮 张云霄 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期92-100,共9页
基于回复电压极化谱提取特征参量是目前广泛应用的变压器油纸绝缘状态评估方法,但极化谱易受工况干扰、人工失误等因素影响而出现特征数据异常的情况,严重降低评估准确性。针对上述问题,该文提出了一种基于局部离群因子(LOF)和改进K最近... 基于回复电压极化谱提取特征参量是目前广泛应用的变压器油纸绝缘状态评估方法,但极化谱易受工况干扰、人工失误等因素影响而出现特征数据异常的情况,严重降低评估准确性。针对上述问题,该文提出了一种基于局部离群因子(LOF)和改进K最近邻(IKNN)的回复电压数据清洗方法。首先,选取回复电压极化谱的回复电压极大值Urmax、初始斜率Sr与主时间常数tcdom作为老化特征参量,并基于LOF算法对非标准极化谱中的异常特征量数据进行识别与筛除。其次,利用模糊C均值(FCM)聚类算法减小噪声点对KNN算法的干扰,并通过加权欧氏距离标度突出各特征量间的关联性,进而构建出基于IKNN的数据填补模型架构以实现特征缺失数据的填补。最后,代入多组实测数据验证所提数据清洗方法的实效性。结果表明,数据清洗后的状态评估准确率相较于原有数据上升了50%左右,有效提高了变压器回复电压数据质量,为准确感知变压器运行状况奠定坚实的基础。 展开更多
关键词 油纸绝缘 特征数据清洗 局部离群因子算法 回复电压极化谱 改进k最近邻算法
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基于KNN-TCN模型的蒸发皿蒸发量预测研究 被引量：3
10
作者 谢育珽 郑翔天 +6 位作者 史俊才 刘萍 申文明 程文飞 李新华 杨静 邢云飞 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第6期113-118,125,共7页
蒸发量的精确预测对合理开发利用水资源、旱涝变化趋势研究和农作物灌溉用水量的估算具有十分重要的意义。选取我国北方地区14个地面国际交换站观测的7项气象数据,以时间卷积网络(TCN)模型为基础模型,运用K-近邻(KNN)算法对蒸发皿蒸发... 蒸发量的精确预测对合理开发利用水资源、旱涝变化趋势研究和农作物灌溉用水量的估算具有十分重要的意义。选取我国北方地区14个地面国际交换站观测的7项气象数据,以时间卷积网络(TCN)模型为基础模型,运用K-近邻(KNN)算法对蒸发皿蒸发量的空间因素进行筛选,构建KNN-TCN蒸发皿蒸发量预测模型,并利用平均绝对误差、均方根误差和判定系数3项指标对目标站点的蒸发量预测精度进行评价。结果表明:1)KNN-TCN模型预测结果明显优于LSTM模型;2)相比基础TCN模型,KNN-TCN模型预测结果的判定系数提升了2.52%,平均绝对误差、均方根误差分别降低了23.97%、13.06%。 展开更多
关键词 蒸发皿蒸发量 时间卷积网络 k-近邻算法 空间因素
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基于改进KNN近邻实体的知识图谱嵌入模型 被引量：1
11
作者 刘婕 孙更新 宾晟 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期30-37,共8页
为了更好地表示邻居节点数量较少的罕见实体,提出基于近邻实体的知识图谱嵌入模型NNKGE,使用K近邻算法获得目标实体的近邻实体作为扩展信息,并在此基础上提出RNNKGE模型,使用改进的K近邻算法获得目标实体在关系上的近邻实体,通过图记忆... 为了更好地表示邻居节点数量较少的罕见实体,提出基于近邻实体的知识图谱嵌入模型NNKGE,使用K近邻算法获得目标实体的近邻实体作为扩展信息,并在此基础上提出RNNKGE模型,使用改进的K近邻算法获得目标实体在关系上的近邻实体,通过图记忆网络对其编码生成增强的实体表示。通过对公共数据集上实验结果的分析,以上两个模型在仅使用近邻节点的情况下均实现了对基准模型(CoNE)的性能超越,缓解了数据稀疏问题并改善了知识表示性能。 展开更多
关键词 知识图谱 知识图谱嵌入 邻居节点 k近邻算法 图记忆网络
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基于K近邻算法的空中目标威胁度判断方法
12
作者 张健 李强 +2 位作者 张烨炜 米洋锐 贺泽仁 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期214-219,共6页
针对传统的空中目标威胁度评估方法具有计算量大,实时性差,难以适用于数据缺失的情况,提出采用K近邻算法(KNN)对任意来袭目标实现威胁度评估的方法。该方法提取了空中目标的状态信息特征作为输入数据,使用离差最大化方法构建数据集,目... 针对传统的空中目标威胁度评估方法具有计算量大,实时性差,难以适用于数据缺失的情况,提出采用K近邻算法(KNN)对任意来袭目标实现威胁度评估的方法。该方法提取了空中目标的状态信息特征作为输入数据,使用离差最大化方法构建数据集,目标威胁度等级作为输出数据,利用K近邻算法构建了目标威胁度评估模型。仿真实验结果表明,该方法能够实现高准确度、实时化的目标威胁度评估,和TOPSIS方法与离差最大化方法进行对比,证明该方法对空中目标异常特征值具有更高的决策效率,更加适用于现代战场的高复杂性,进一步体现了该方法的优越性和可行性。 展开更多
关键词 k近邻算法 威胁度判断 对空目标 无人系统
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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
13
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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K最近邻算法在预制菜产业发展中的应用
14
作者 檀巧斌 《农产品加工》 2024年第10期113-116,共4页
预制菜是以一种或多种农产品为主要原料,通过标准化流程操作,经过预先加工或预先烹调而成,并最终进行预先包装的成品或半成品菜肴。近年来,该行业快速发展,K最近邻(K-nearest Neighbor,KNN)分类算法被视为基础的分类与回归方法之一,具... 预制菜是以一种或多种农产品为主要原料,通过标准化流程操作,经过预先加工或预先烹调而成,并最终进行预先包装的成品或半成品菜肴。近年来,该行业快速发展,K最近邻(K-nearest Neighbor,KNN)分类算法被视为基础的分类与回归方法之一,具有较为成熟的理论基础,是机器学习领域中被广泛应用的算法之一。综述了预制菜的发展史、分类、现状,最近邻算法基本原理及K最近邻算法模型在预制菜产业发展中的应用研究,以期对预制菜应用领域科研攻关的方向、产业的发展研究提供参考。 展开更多
关键词 预制菜 最近邻算法 k最近邻算法模型
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基于快速特征逼近谱图注意力网络的滚动轴承半监督智能故障诊断研究
15
作者 宁少慧 杜越 周利东 《机床与液压》 北大核心 2025年第6期33-39,共7页
基于图注意力网络的诊断模型在故障诊断全监督任务中有较好的表现,但在半监督任务中表现欠佳。针对此问题,构建一种基于快速特征逼近谱图注意力网络的半监督滚动轴承智能故障诊断模型。通过K近邻图方法将振动信号转为可用于诊断的图数据... 基于图注意力网络的诊断模型在故障诊断全监督任务中有较好的表现,但在半监督任务中表现欠佳。针对此问题,构建一种基于快速特征逼近谱图注意力网络的半监督滚动轴承智能故障诊断模型。通过K近邻图方法将振动信号转为可用于诊断的图数据,丰富了数据特征;将图数据输入到构建的诊断模型中,学习故障信息特征,并分析不同的标签比例训练集的诊断结果。同时,分析了Sum、Mean、Max 3种池化方式和超参数对诊断模型的影响;最后,分别在两组实验轴承数据集上进行验证。结果表明:所提模型可以有效地捕获图的全局模式,降低计算复杂度,在全监督诊断任务中其诊断准确率可以保持在99%以上;在标签比例为10%的半监督任务中,其诊断准确率仍能保持在93.5%,所提诊断模型在半监督任务中有良好表现。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 快速特征逼近谱图注意力网络 k近邻图算法
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基于快速学习图卷积网络的滚动轴承故障诊断研究
16
作者 宁少慧 董振才 +1 位作者 戎有志 周利东 《机床与液压》 北大核心 2025年第12期53-59,共7页
图神经网络跨层的递归邻域扩展为训练大型密集图带来时间方面的挑战,导致轴承故障诊断的训练效率不高。针对此问题,提出一种基于快速学习图卷积网络方法并将其应用于滚动轴承故障诊断中。利用快速傅里叶变换(FFT)将采集的轴承故障时域... 图神经网络跨层的递归邻域扩展为训练大型密集图带来时间方面的挑战,导致轴承故障诊断的训练效率不高。针对此问题,提出一种基于快速学习图卷积网络方法并将其应用于滚动轴承故障诊断中。利用快速傅里叶变换(FFT)将采集的轴承故障时域信号转化为频域数据,再利用K近邻(KNN)算法将频域信号转换为图数据,以图数据显示频域特征,极大丰富了输入信息;引入快速学习图卷积网络(Fast-GCN)模型,通过重要性采样对故障特征进行学习;最后,利用Log-Softmax函数输出最终分类结果,从而实现滚动轴承单一故障的分类。实验结果表明:所提模型在保证故障分类准确率的前提下,诊断速度显著提升,甚至比图卷积神经网络(GCN)的诊断速度增加了约1倍,且所提方法具有良好的半监督诊断性能与泛化能力。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 k近邻(kNN)算法 快速傅里叶变换(FFT) 快速学习图卷积网络(Fast-GCN)
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混合多策略北方苍鹰优化算法及特征选择
17
作者 鲍美英 申晋祥 +1 位作者 张景安 周建慧 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期121-130,共10页
针对北方苍鹰优化(NGO)算法在处理复杂优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度低和易陷入局部最优等问题,提出融合多种策略的北方苍鹰优化(LANGO)算法。LANGO算法采用Tent混沌映射和反向学习策略初始化种群,增加种群多样性,提高全局搜索能... 针对北方苍鹰优化(NGO)算法在处理复杂优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度低和易陷入局部最优等问题,提出融合多种策略的北方苍鹰优化(LANGO)算法。LANGO算法采用Tent混沌映射和反向学习策略初始化种群,增加种群多样性,提高全局搜索能力;引入非线性权重因子,改善全局勘探能力,提高算法的收敛速度和收敛精度;引入Lévy飞行,改进NGO算法采用随机猎物引导种群易陷入局部最优的缺陷,对陷入局部最优的解进行扰动,使其跳出局部最优。选取8个经典基准函数进行测试,仿真结果表明,LANGO在求解精度、收敛速度等方面都优于比较算法。LANGO与K近邻分类器相结合,用于解决特征选择问题,进行数据分类,可以对特征有效降维并提高数据分类的准确率。 展开更多
关键词 北方苍鹰优化算法 Lévy飞行 特征选择 k近邻分类器 权重因子 收敛性
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基于K-means和近邻回归算法的Kinect植株深度图像修复 被引量：19
18
作者 沈跃 徐慧 +1 位作者 刘慧 李宁 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第19期188-194,共7页
针对Kinect传感器应用于农业植株检测产生的图像噪声问题,特别是由光线以及传感器自身局限导致的匹配图像目标植株数据的缺失,提出一种基于K-means和近邻回归算法的植株深度检测图像修复方法。首先对Kinect传感器获取的彩色RGB图像进行... 针对Kinect传感器应用于农业植株检测产生的图像噪声问题,特别是由光线以及传感器自身局限导致的匹配图像目标植株数据的缺失,提出一种基于K-means和近邻回归算法的植株深度检测图像修复方法。首先对Kinect传感器获取的彩色RGB图像进行阈值分割预处理提取植株目标区域,再利用K-means聚类算法去除背景噪声,使得植株目标区域轮廓更加清晰;然后基于配准的彩色图像和深度图像,对获取的深度图像中可疑像素点的深度数据采取近邻回归算法进行修复,再将修复后的深度图像与目标分割后的彩色图像进行植株区域的匹配,并进行二次近邻回归算法修正错误的深度数据,最后获取目标植株深度信息的检测图像。试验结果证明,采用RGB阈值分割和K-means聚类算法植株目标区域分割误差均值为12.33%,比单一RGB阈值分割和K-means聚类分割误差降低了12.12和41.48个百分点;同时结合聚类后的彩色图像对深度数据进行两次近邻回归算法修复深度数据,能够提高深度数据边缘的清晰度,单帧深度数据空洞点进行修复数据的准确度提高。该研究结果可为农业植株检测、植株三维重构、精准对靶喷雾等提供参考。 展开更多
关键词 图像处理 图像分割 算法 植株检测 深度数据 图像修复 k-MEANS聚类 近邻回归
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基于主动学习和TCM-KNN方法的有指导入侵检测技术 被引量：31
19
作者 李洋 方滨兴 +1 位作者 郭莉 田志宏 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1464-1473,共10页
有指导网络入侵检测技术是网络安全领域研究的热点和难点内容,但目前仍然存在着对建立检测模型的数据要求过高、训练数据的标记需要依赖领域专家以及因此而导致的工作量及难度过大和实用性不强等问题,而当前的研究工作很少涉及到这些问... 有指导网络入侵检测技术是网络安全领域研究的热点和难点内容,但目前仍然存在着对建立检测模型的数据要求过高、训练数据的标记需要依赖领域专家以及因此而导致的工作量及难度过大和实用性不强等问题,而当前的研究工作很少涉及到这些问题的解决办法.基于TCM-KNN数据挖掘算法,提出了一种有指导入侵检测的新方法,并且采用主动学习的方法,选择使用少量高质量的训练样本进行建模从而高效地完成入侵检测任务.实验结果表明:其相对于传统的有指导入侵检测方法,在保证较高检测率的前提下,有效地降低了误报率;在采用选择后的训练集以及进行特征选择等优化处理后,其性能没有明显的削减,因而更适用于现实的网络应用环境. 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测 TCM-kNN算法 主动学习 数据挖掘
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基于结构学习的KNN分类算法 被引量：23
20
作者 孙岩 吕世聘 +1 位作者 王秀坤 唐一源 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第12期184-186,237,共4页
KNN(K-Nearest Neighbor)算法和贝叶斯网络分类算法(Bayesian Network,BN)都是目前应用非常广泛的分类算法。本文首先分析了KNN和BN的分类特点,然后在保留了两个算法在分类问题中优点的基础上,提出了基于贝叶斯网络结构学习的KNN算法(BN... KNN(K-Nearest Neighbor)算法和贝叶斯网络分类算法(Bayesian Network,BN)都是目前应用非常广泛的分类算法。本文首先分析了KNN和BN的分类特点,然后在保留了两个算法在分类问题中优点的基础上,提出了基于贝叶斯网络结构学习的KNN算法(BN-KNN)。实验结果表明,BN-KNN算法能够有效地提高分类的正确率。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 k-近邻算法 距离加权
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