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面向WSN网络拓扑突发流量不稳定状态识别的半监督学习模型构建被引量：1: 1; 作者顾全张薇《传感技术学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期2171-2176,共6页; 无线传感网络的拓扑结构具有高度自组织性和多跳传输不确定性,在遭受噪声、攻击行为等干扰时,容易导致网络拓扑结构发生不稳定状态,降低无线传感网络的可靠性和安全性。为此,在构建半监督学习模型的基础上实现WSN网络拓扑突发流量不稳... 展开更多; 关键词无线传感网络突发流量不稳定状态识别半监督学习模型直方图 k-Means均值聚类算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别被引量：31: 2; 作者黄艳国许伦辉邝先验《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第2期102-107,共6页; 根据城市道路交通流特性,针对同一交通状态下交通流参数分散在一个二维区域的现象,将交通流划分为4个状态,讨论了不同状态之间的转变情况;针对城市道路交通状态存在模糊性的特点,以流量、速度、占有率作为样本数据的特征属性,提出了基... 展开更多; 关键词交通工程城市道路交通流交通拥挤交通状态判别模糊C均值聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Γ分布变点检验的交通流演化辨识方法被引量：1: 3; 作者杨新月王晓原 +1 位作者赵胜川丁振《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期86-91,共6页; 受数学模型发展的限制,以往关于交通流状态辨识方法的研究主要侧重于预辨识(交通流预测)及实时辨识(事件检测或交通流质变检测),忽略了对交通流演化规律的研究。为有效改善道路交通安全环境,根据交通流的分布特点,结合交通流在自由流状... 展开更多; 关键词交通流状态辨识变点检验 Γ分布演化规律; 在线阅读下载PDF 职称材料

交通流突变辨识组合算法: 4; 作者张敬磊王晓原《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第19期220-223,共4页; 针对智能交通系统的开发,结合交通流特性,应用小波多分辨分析理论的Mallat分解算法与RBF神经网络建立交通流状态辨识组合算法。利用多种小波系数与交通流参数之间的相应变化规律进行RBF网络输入参数设计,进而通过RBF网络进行交通流状态... 展开更多; 关键词交通流交通流突变状态辨识 MALLAT算法 RBF网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向WSN网络拓扑突发流量不稳定状态识别的半监督学习模型构建被引量：1: 1; 作者顾全张薇; 机构江苏联合职业技术学院盐城机电分院华东交通大学软件学院; 出处《传感技术学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期2171-2176,共6页; 基金江苏省教育科学“十三五”规划2020年度课题项目(B-b/2020/03/49) 江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2200642)。; 文摘无线传感网络的拓扑结构具有高度自组织性和多跳传输不确定性,在遭受噪声、攻击行为等干扰时,容易导致网络拓扑结构发生不稳定状态,降低无线传感网络的可靠性和安全性。为此,在构建半监督学习模型的基础上实现WSN网络拓扑突发流量不稳定状态的识别。根据AE模型建立半监督学习模型对数据进行处理,提取数据关键特征,利用k-Means均值聚类算法进行聚类,获取数据关键点的低维特征向量,采用直方图标记数据特征类别,利用欧氏距离对处理后的距离进行计算,完成无线传感网络拓扑突发流量不稳定状态的识别。仿真结果表明:所提方法识别出的异常流量以及异常IP数据量分别在90和50个以上,识别误报率低于10%,具有良好的识别效果。; 关键词无线传感网络突发流量不稳定状态识别半监督学习模型直方图 k-Means均值聚类算法; Keywords wireless sensor network identification of unstable states of sudden traffic flow semi supervised learning model histogram k-Means clustering algorithm; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别被引量：31: 2; 作者黄艳国许伦辉邝先验; 机构江西理工大学电气工程与自动化学院华南理工大学土木与交通学院; 出处《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第2期102-107,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61263024 61463020 +2 种基金 51268017) 江西省自然科学基金项目(20142BAB207014); 文摘根据城市道路交通流特性,针对同一交通状态下交通流参数分散在一个二维区域的现象,将交通流划分为4个状态,讨论了不同状态之间的转变情况;针对城市道路交通状态存在模糊性的特点,以流量、速度、占有率作为样本数据的特征属性,提出了基于模糊C均值聚类(FCM)的交通状态实时判别方法,该方法首先采用模糊聚类技术对历史数据进行分类,得到不同交通状态的聚类中心,然后对新观测到的交通数据所属类别进行实时判别以确定交通状态。以赣州市文明大道为实例进行分析,其结果与实测交通运行状况结果一致,验证了方法的有效性。; 关键词交通工程城市道路交通流交通拥挤交通状态判别模糊C均值聚类; Keywords traffic engineering urban road traffic flow traffic congestion traffic state identification fuzzy C-means clustering; 分类号 U491.12 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Γ分布变点检验的交通流演化辨识方法被引量：1: 3; 作者杨新月王晓原赵胜川丁振; 机构山东丝绸纺织职业学院工商管理系山东理工大学交通与车辆工程学院大连理工大学交通运输学院北京市公安局公安交通管理局; 出处《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期86-91,共6页; 基金国家自然科学基金资助(61074140) 山东省自然科学基金资助(ZR2010FM007 +2 种基金 ZR2011EEM034) 山东省高等学校优秀青年教师国内访问学者项目; 文摘受数学模型发展的限制,以往关于交通流状态辨识方法的研究主要侧重于预辨识(交通流预测)及实时辨识(事件检测或交通流质变检测),忽略了对交通流演化规律的研究。为有效改善道路交通安全环境,根据交通流的分布特点,结合交通流在自由流状态、拥挤流状态及间歇流状态的分布均可由Γ分布表达的理论,采用英国南安普敦大学交通研究团队提供的交通流数据,运用最小二乘法及分布变点检验算法对观测数据进行变点搜索及检验。实例验证表明:所建立的基于Γ分布检验变点的交通流演化辨识方法,无需提前确定交通流所服从的具体分布,就能检测出交通流变点是否存在。; 关键词交通流状态辨识变点检验 Γ分布演化规律; Keywords traffic flow state identification change-point testing gamma distribution evolvement; 分类号 X951 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名交通流突变辨识组合算法: 4; 作者张敬磊王晓原; 机构山东理工大学交通与车辆工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第19期220-223,共4页; 基金山东省自然科学基金(No.Y2006G32) 山东理工大学科研基金重点资助项目(No.2004KJZ02)~~; 文摘针对智能交通系统的开发,结合交通流特性,应用小波多分辨分析理论的Mallat分解算法与RBF神经网络建立交通流状态辨识组合算法。利用多种小波系数与交通流参数之间的相应变化规律进行RBF网络输入参数设计,进而通过RBF网络进行交通流状态突变的辨识。交通流状态的突变多与交通事件直接相关,故采用事件和非事件条件下的模拟数据对算法进行了离线测试。与传统算法的性能比较结果表明:组合算法在交通流状态突变辨识方面具有良好的性能。; 关键词交通流交通流突变状态辨识 MALLAT算法 RBF网络; Keywords traffic flow traffic flow breakdown state identification Mallat algorithm Radial Basis Funtion（RBF）network; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 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	面向WSN网络拓扑突发流量不稳定状态识别的半监督学习模型构建	顾全张薇	《传感技术学报》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别	黄艳国许伦辉邝先验	《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2015	31	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Γ分布变点检验的交通流演化辨识方法	杨新月王晓原赵胜川丁振	《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	交通流突变辨识组合算法	张敬磊王晓原	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2010	0	在线阅读下载PDF 职称材料