Incorporating Prior Knowledge into Kernel Based Regression

1

作者 SUN Zhe ZHANG Zeng-Ke WANG Huan-Gang 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期1515-1521,共7页

在一些，样品基于回归任务，观察样品是相当很少足够增进知识。作为结果，在样品和模型复杂性的数字之间的冲突出现，并且回归方法将面对窘境是否选择一个复杂模型。合并优先的知识是这窘境的一个潜在的解决方案。在这份报纸，一种优先... 在一些，样品基于回归任务，观察样品是相当很少足够增进知识。作为结果，在样品和模型复杂性的数字之间的冲突出现，并且回归方法将面对窘境是否选择一个复杂模型。合并优先的知识是这窘境的一个潜在的解决方案。在这份报纸，一种优先的知识被调查，把它合并到核的一个新奇方法基于回归计划被建议。建议优先的 knowledge based 核回归(PKBKR ) 方法包括二 subproblems：在函数空间代表优先的知识，并且联合这个代表和训练样品获得回归函数。为代表的步的一个贪婪算法和为加入步的加权的损失功能被建议。最后，实验被执行验证建议 PKBKR 方法，结果在那里证明建议方法能与适当模型复杂性完成相对高的回归性能，特别当样品的数字是小的或观察噪音大时。 展开更多

关键词 计算方法 回归方程 机械学习 自动化系统

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基于KNN算法的小麦隐蔽性虫害分类器设计 被引量：6

2

作者 王锋 王艳娜 +3 位作者 梁义涛 史卫亚 宋红霞 霍富强 《农机化研究》 北大核心 2014年第7期182-185,共4页

含有隐蔽性害虫卵和幼虫的小麦籽粒,其生物光子辐射信号与正常小麦有显著不同。为此,针对大量含虫和不含虫小麦籽粒的生物光子辐射自发发光信号,选择均值、标准差以及光子统计熵等作为特征参数,构造分类器对受试小麦样品进行分类。实验... 含有隐蔽性害虫卵和幼虫的小麦籽粒,其生物光子辐射信号与正常小麦有显著不同。为此,针对大量含虫和不含虫小麦籽粒的生物光子辐射自发发光信号,选择均值、标准差以及光子统计熵等作为特征参数,构造分类器对受试小麦样品进行分类。实验结果表明,与最近邻分类算法、KNN分类算法相比,加权KNN分类器具有良好的分类效果,正确率达到92.5%,研究成果为粮食作物隐蔽性虫害的预报和检测提供了一种新的思路。 展开更多

关键词 生物光子学 分类器 生物光子辐射 小麦籽粒 隐蔽性虫害 加权knn算法

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一种新的基于统计的自动文本分类方法 被引量：48

3

作者 刘斌 黄铁军 +1 位作者 程军 高文 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2002年第6期18-24,共7页

自动文本分类就是在给定的分类体系下 ,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上... 自动文本分类就是在给定的分类体系下 ,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上提取文档的统计特征 ,能够更好地反映文档的统计分布。基于核的距离加权KNN算法解决了样本的多峰分布、边界重叠问题和分类器的精确分类决策问题。实际应用中 ,互联网和文本库提供了大量经过粗分类的训练文本 ,但普遍存在样本质量较差的问题 ,本文通过样本重要性分析技术解决此问题。实验系统证明了新方法的有效性。 展开更多

关键词 统计 自动文本分类 多层次特征提取 距离加权knn算法 样本重要性分析 汉字识别

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基于RSSI的加权质心定位算法的实现 被引量：27

4

作者 张婵爱 马艳艳 +1 位作者 白凤娥 王莉莉 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第2期146-147,199,共3页

提出了一种基于RSSI的加权质心定位算法,即将RSSI方法和质心定位算法相结合,用信标节点对未知节点不同的RSSI值来确定加权因子,以提高质心算法的定位精度。加权质心定位算法计算简单,只需较少的通信开销和较低的实现复杂度,这在能量有... 提出了一种基于RSSI的加权质心定位算法,即将RSSI方法和质心定位算法相结合,用信标节点对未知节点不同的RSSI值来确定加权因子,以提高质心算法的定位精度。加权质心定位算法计算简单,只需较少的通信开销和较低的实现复杂度,这在能量有限的网络节点中是非常重要的。 展开更多

关键词 节点定位 RSSI测距 加权质心定位算法 MATLAB7.0

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无线传感器网络中基于RSSI的改进定位算法 被引量：90

5

作者 赵昭 陈小惠 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期391-394,共4页

无线传感器网络节点自身定位至关重要,在军事和民用领域中有着广泛的应用前景.目前的定位算法主要分为两种类型,即基于距离的定位算法和距离无关的定位算法.这两种类型的算法各有优势和不足.考虑了两种算法的优缺点,提出了一种廉价实用... 无线传感器网络节点自身定位至关重要,在军事和民用领域中有着广泛的应用前景.目前的定位算法主要分为两种类型,即基于距离的定位算法和距离无关的定位算法.这两种类型的算法各有优势和不足.考虑了两种算法的优缺点,提出了一种廉价实用的定位算法,该方法通过校正RSSI测距技术测量的节点间点到点的距离,并优选信标节点,最后用加权质心方法进行定位.仿真结果表明:本算法比传统的RSSI定位算法拥有更好的定位性能。 展开更多

关键词 无线传感器网络 节点定位 RSSI测距 加权质心算法

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一种特征加权的聚类算法框架 被引量：6

6

作者 高滢 刘大有 徐益 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第10期152-154,共3页

为了考虑数据各维特征对聚类的不同贡献,并把有监督特征评价方法应用到无监督分类问题中,提出一种特征加权的聚类算法框架。该框架首先通过某种聚类算法对数据聚类,然后,根据聚类结果,采用有监督特征评价方法学习各维特征的权值,再根据... 为了考虑数据各维特征对聚类的不同贡献,并把有监督特征评价方法应用到无监督分类问题中,提出一种特征加权的聚类算法框架。该框架首先通过某种聚类算法对数据聚类,然后,根据聚类结果,采用有监督特征评价方法学习各维特征的权值,再根据特征权值重新聚类,之后再次学习特征权值,该过程反复迭代,直至算法收敛或达到指定的迭代次数。欧几里德空间内基于距离、基于密度的聚类算法均适用于本框架。基于本框架,采用模糊C均值聚类算法(FCM)、密度聚类算法(DBSCAN),并通过信息增益特征评价、ReliefF特征评价方法,对多个UCI数据集进行了实验,验证了该框架的有效性。 展开更多

关键词 聚类算法框架 特征加权 基于距离的聚类 基于密度的聚类

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基于RSSI定位算法的无线传感器网络研究 被引量：6

7

作者 贾宗璞 徐园园 董家昕 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第4期551-555,共5页

为减少定位硬件成本和提高定位效率,提出一种与最小二乘法、加权平均法相结合的测距方法。通过信标节点间的相互协作,将测量得到的数据使用最小二乘曲线拟合和加权求平均值的方法处理,求得路径衰减指数和损耗模型,以达到精准的节点定位... 为减少定位硬件成本和提高定位效率,提出一种与最小二乘法、加权平均法相结合的测距方法。通过信标节点间的相互协作,将测量得到的数据使用最小二乘曲线拟合和加权求平均值的方法处理,求得路径衰减指数和损耗模型,以达到精准的节点定位效果。实验结果表明,这种方法获得改进后的损耗模型不仅受环境因素影响减小,而且测距精度与传统RSSI测距模型相比更加精确。 展开更多

关键词 无线传感器网络 节点定位 RSSI测距 最小二乘法 加权平均法

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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

8

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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nRF51822与传感器融合的定位算法 被引量：3

9

作者 王超 姚瑞玲 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第7期1946-1953,共8页

为提高基于RSSI定位算法的精度和实时性,提出一种基于nRF51822与LSM303DLHC传感器融合的KNN定位算法。将LSM303DLHC传感器融合至nRF51822芯片中,勘测定位终端相对于参考坐标系的航向角,离线阶段将参考坐标与蓝牙AP接收到的信号聚类值绑... 为提高基于RSSI定位算法的精度和实时性,提出一种基于nRF51822与LSM303DLHC传感器融合的KNN定位算法。将LSM303DLHC传感器融合至nRF51822芯片中,勘测定位终端相对于参考坐标系的航向角,离线阶段将参考坐标与蓝牙AP接收到的信号聚类值绑定形成指纹库,定位阶段将勘测到的nRF51822芯片RSSI衰减信息与MAC地址信息映射为实时定位向量,采用欧式距离加权KNN算法匹配指纹库得到最终的定位点。实验结果表明,该算法有效补偿了RSSI信号跳变产生的误差,极大提升了定位算法的实时性与精度。 展开更多

关键词 RSSI定位算法 nRF51822芯片 指纹库 LSM303DLHC传感器 欧氏距离加权knn

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基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究 被引量：8

10

作者 邓扬鑫 赵夙 朱晓荣 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2021年第2期20-28,共9页

随着LTE移动网络的发展,基站和用户数量爆炸性增加使得当前网络环境越发复杂,导致LTE网络中的弱覆盖问题越来越多。针对复杂场景的弱覆盖问题,进行了基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究。首先,通过数据挖掘技术对现网数... 随着LTE移动网络的发展,基站和用户数量爆炸性增加使得当前网络环境越发复杂,导致LTE网络中的弱覆盖问题越来越多。针对复杂场景的弱覆盖问题,进行了基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究。首先,通过数据挖掘技术对现网数据集进行相关性分析与数据清洗,用于将杂乱的数据转换成有用数据集;然后针对数据集采用加权KNN算法建立信号预测模型;最后,以信号预测模型为基础,采用粒子群算法建立网络覆盖优化模型得到满足要求的最少基站数目与最优基站部署。通过现网数据的实验结果表明,该模型可将采样区域的弱覆盖栅格全部优化并且减少基站数目。 展开更多

关键词 LTE 数据挖掘 加权knn 粒子群算法 基站部署

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基于改进AAKR的风电机组齿轮箱状态监测 被引量：6

11

作者 田雯雯 吕丽霞 +1 位作者 冯雪凯 王梓齐 《电子测量技术》 北大核心 2022年第15期158-165,共8页

针对自联想核回归(AAKR)算法在计算相似度时未考虑状态向量中各元素对欧氏距离贡献程度不一、模型参数常依据主观经验进行标定而导致模型精度较低的问题,提出基于旗鱼优化(SFO)的改进AAKR算法建立齿轮箱正常行为模型的非参数建模方法。... 针对自联想核回归(AAKR)算法在计算相似度时未考虑状态向量中各元素对欧氏距离贡献程度不一、模型参数常依据主观经验进行标定而导致模型精度较低的问题,提出基于旗鱼优化(SFO)的改进AAKR算法建立齿轮箱正常行为模型的非参数建模方法。首先,以全参数等间隔划分方法构建记忆矩阵;其次,在AAKR模型中引入距离权重系数并通过SFO算法对AAKR模型中的宽度系数和距离权重系数进行优化;最后基于滑动窗口和残差数据构造健康指数实现风电机组齿轮箱的状态监测。以某台2 MW风电机组实测数据为例进行验证,结果表明,相比于传统AAKR、加权AAKR和稳健状态估计模型,所提算法平均精度分别提高了1.55%、0.6%、0.76%,在故障预警时通过所构造的健康指数能够更灵敏、准确的反映齿轮箱的早期故障及其发展趋势。 展开更多

关键词 旗鱼优化算法 自联想核回归算法 加权欧氏距离 齿轮箱状态监测

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基于优化模糊加权核极限学习机的下肢运动识别方法 被引量：3

12

作者 赵翔 涂娟 黄紫娟 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期621-626,共6页

为了提高基于表面肌电信号下肢运动识别的准确性,提出了一种优化模糊加权核极限学习机(Kernel-based Fuzzy Weighted Extreme Learning Machine,KFWELM)的下肢运动识别方法。首先提取表面肌电信号的时域、频域、非线性特征,使用局部Fis... 为了提高基于表面肌电信号下肢运动识别的准确性,提出了一种优化模糊加权核极限学习机(Kernel-based Fuzzy Weighted Extreme Learning Machine,KFWELM)的下肢运动识别方法。首先提取表面肌电信号的时域、频域、非线性特征,使用局部Fisher判别分析(Local Fisher Discriminant Analysis,LFDA)和局部保持投影(Locality Preserving Projections,LPP)进行特征降维处理,以减少原特征的信息丢失;其次,采用改进高斯量子粒子群算法(Gaussian Quantum Particle Swarm Optimization,GQPSO)优化KFWELM的正则化系数和核参数;最后进行决策级自适应融合得到分类结果。利用UCI数据库中的数据集进行算法验证,健康人群和患病人群下肢运动分类的平均准确率分别为96.6%和92.8%。实验表明,所提出的方法提高了下肢运动分类的准确率和有效性。 展开更多

关键词 表面肌电信号 下肢运动识别 高斯量子粒子群算法 模糊加权核极限学习机

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基于K近邻算法的噪声种类识别和强度估计 被引量：6

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作者 吴小莉 郑艺峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期264-270,共7页

对于目前噪声种类识别和强度估计方法都是针对单噪声,无法估计混合噪声中源噪声的强度的问题,提出了一种有距离阈值的K近邻(KNN)算法,实现对单噪声和混合噪声的种类识别,并结合混合噪声识别结果和噪声基重构估计混合噪声中源噪声的强度... 对于目前噪声种类识别和强度估计方法都是针对单噪声,无法估计混合噪声中源噪声的强度的问题,提出了一种有距离阈值的K近邻(KNN)算法,实现对单噪声和混合噪声的种类识别,并结合混合噪声识别结果和噪声基重构估计混合噪声中源噪声的强度。首先,选用频域数据分布作为特征向量;然后,采用噪声种类识别算法进行种类识别,并且在噪声基重构过程中以重构噪声与真实噪声的频域余弦距离作为强度估计算法的最优化评价标准;最后,实现对源噪声强度的估计。在两个测试数据库上的实验结果表明,所提算法的噪声种类识别的平均精度高达98.135%,混合噪声强度估计的误差率为20.96%。实验结果验证了噪声种类识别算法的准确性和泛化性,以及混合噪声强度估计算法的可行性,并且该方法为混合噪声强度估计提供了新思路。采用该方法获取的混合噪声种类和强度信息有助于去噪方法和去噪参数的确定,进而提高去噪效率。 展开更多

关键词 K近邻算法 距离阈值 噪声基重构 种类识别 强度估计 混合噪声

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