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利用k近邻区间距离的异步抗差航迹关联算法 被引量：4
1
作者 衣晓 曾睿 曹昕莹 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1475-1482,共8页
针对异步和系统误差并存情况下的航迹关联问题,提出利用航迹序列k近邻区间距离的异步抗差航迹关联算法。定义区间序列与区间点的k近邻区间距离度量,提出系统误差区间化方法,通过不等长航迹区间序列间的灰色关联度,利用经典分配法进行航... 针对异步和系统误差并存情况下的航迹关联问题,提出利用航迹序列k近邻区间距离的异步抗差航迹关联算法。定义区间序列与区间点的k近邻区间距离度量,提出系统误差区间化方法,通过不等长航迹区间序列间的灰色关联度,利用经典分配法进行航迹关联判定。与传统算法相比,对系统误差先验信息的要求低。仿真结果表明,算法能以较高正确率实现稳定关联,具有良好的抗差性。算法亦可处理异步不等速率航迹关联问题,无需时域配准,具有明显的优势。 展开更多
关键词 航迹关联 抗差关联 k近邻区间距离 灰色关联度 区间化
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基于k近邻平均距离的异步航迹关联算法 被引量：2
2
作者 衣晓 曾睿 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期3515-3521,共7页
针对异步不等速率下局部节点航迹关联复杂问题,提出了基于k近邻平均距离的异步航迹直接关联算法。首先,给出不等长航迹序列间的k近邻平均距离计算规则,进而计算得到不等长航迹序列间的灰色关联度,再利用经典分配法进行航迹关联判定。算... 针对异步不等速率下局部节点航迹关联复杂问题,提出了基于k近邻平均距离的异步航迹直接关联算法。首先,给出不等长航迹序列间的k近邻平均距离计算规则,进而计算得到不等长航迹序列间的灰色关联度,再利用经典分配法进行航迹关联判定。算法无需时间同步,避免估值误差传播积累。仿真数据表明,算法正确关联率高、耗时较短、局部节点采样周期和开机时机不一致等异步因素对算法影响不明显,并且算法不受噪声分布形式和目标数目变化的影响。 展开更多
关键词 航迹关联 异步航迹 k近邻平均距离 灰色关联度 多维分配
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基于逆k近邻计数和权值剪枝的离群数据挖掘算法 被引量：10
3
作者 朱云丽 张继福 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第8期1627-1632,共6页
利用逆k近邻计数与k近邻距离均值相结合的方式,给出了一种无监督离群数据挖掘算法.该算法以k近邻对象集合、k近邻对象距离作为前提条件,首先计算数据集中对象的逆k近邻计数,求得每个对象的antihub分数;其次,根据k近邻距离得到每个对象KN... 利用逆k近邻计数与k近邻距离均值相结合的方式,给出了一种无监督离群数据挖掘算法.该算法以k近邻对象集合、k近邻对象距离作为前提条件,首先计算数据集中对象的逆k近邻计数,求得每个对象的antihub分数;其次,根据k近邻距离得到每个对象KNN的antihub分数和权值,将权值大于等于1的对象保存在离群对象候选集List中;然后根据antihub分数以及k近邻距离均值,重新定义了离群分数公式,选取离群分数最大的若干个对象作为离群对象;最后,采用人工数据集和UCI标准数据集,实验验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 离群挖掘 逆k近邻 k近邻距离 权值剪枝 antihub分数
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改进KNN-SVM的性别识别 被引量：7
4
作者 张建明 杨忠 李巍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期177-179,224,共4页
针对支持向量机(SVM)在超平面附近进行性别识别的不准确性,引入进行加权的K近邻(KNN)算法。提出了结合加权KNN和SVM的改进KNN-SVM算法,该算法用少量已知性别样本自动确定加权KNN与SVM的最优分类阈值,并计算待识别样本和支持向量机所确... 针对支持向量机(SVM)在超平面附近进行性别识别的不准确性,引入进行加权的K近邻(KNN)算法。提出了结合加权KNN和SVM的改进KNN-SVM算法,该算法用少量已知性别样本自动确定加权KNN与SVM的最优分类阈值,并计算待识别样本和支持向量机所确定的超平面的距离,通过距离与阈值的比较进行性别识别。基于FERET人脸库进行性别实验,实验结果表明,该算法比SVM算法和不进行加权处理的KNN-SVM算法的识别率更高。 展开更多
关键词 人脸性别识别 支持向量机 k近邻距离分类器 最优阈值
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基于稀疏残差距离的多工况过程故障检测方法研究 被引量：21
5
作者 郭小萍 刘诗洋 李元 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期617-625,共9页
针对多工况过程,本文提出一种新的基于稀疏残差距离(Sparse residual distance, SRD)统计指标的故障检测方法.首先对正常的多工况标准化后数据直接进行稀疏分解,提取多个工况数据间相关关系,得到字典和对应的稀疏编码,以便构建全局检测... 针对多工况过程,本文提出一种新的基于稀疏残差距离(Sparse residual distance, SRD)统计指标的故障检测方法.首先对正常的多工况标准化后数据直接进行稀疏分解,提取多个工况数据间相关关系,得到字典和对应的稀疏编码,以便构建全局检测模型,避免分工况且突出数据特征.然后计算正常多工况数据的近似值,构建稀疏残差空间,提出计算稀疏残差k近邻距离构建故障检测统计量,利用k近邻捕捉过程具有的非线性、多工况特征.最后通过数值案例和TE (Tennessee Eastman)生产过程进行仿真实验,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 稀疏残差距离 稀疏分解 k近邻距离 多工况过程 故障检测
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基于拓扑及三角剖分的无约束场景特征匹配 被引量：2
6
作者 曾丹 李连芳 +1 位作者 沈洁 张之江 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期799-807,共9页
针对处理重复内容、非单一平面场景时传统方法常见的误匹配、漏匹配问题,提出基于特征点拓扑结构及三角剖分的无约束场景特征匹配方法.利用相似内容比非相似内容具有明显更近特征描述欧氏距离的特点,提出K近邻距离比算法,保留具有明显... 针对处理重复内容、非单一平面场景时传统方法常见的误匹配、漏匹配问题,提出基于特征点拓扑结构及三角剖分的无约束场景特征匹配方法.利用相似内容比非相似内容具有明显更近特征描述欧氏距离的特点,提出K近邻距离比算法,保留具有明显更小灰度及梯度差异的多对多特征点对作为初匹配,以减少漏匹配;通过特征点三角剖分的映射去除K近邻距离比初匹配中一对一误匹配;根据两图特点集的拓扑相似性度设计基于拓扑的分级三角剖分算法,并对K近邻距离比初匹配中多对多匹配进行一对一确认,得到无约束场景特征匹配结果.实验结果表明,该方法可同时显著抑制误匹配和漏匹配. 展开更多
关键词 特征匹配 三角剖分 拓扑结构 k近邻距离比
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基于混合分类器的表情识别方法 被引量：2
7
作者 张志平 汪庆淼 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第23期139-141,145,共4页
根据隐马尔可夫模型(HMM)适用于处理连续动态序列信号、支持向量机(SVM)与K近邻分类器(KNN)擅长模式分类的特点,设计一种(HMM+KNN)+SVM的混合分类器。利用HMM与KNN对测试样本进行判决。当判决结果相同时,直接输出判决结果,否则引入SVM... 根据隐马尔可夫模型(HMM)适用于处理连续动态序列信号、支持向量机(SVM)与K近邻分类器(KNN)擅长模式分类的特点,设计一种(HMM+KNN)+SVM的混合分类器。利用HMM与KNN对测试样本进行判决。当判决结果相同时,直接输出判决结果,否则引入SVM对测试样本进行再判决。实验结果表明,该方法所确定的分类器优于单一的分类器判决,能有效实现表情识别。 展开更多
关键词 表情识别 隐马尔可夫模型 支持向量机 k近邻距离分类器
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基于聚类算法的出租载客点时空分布特征研究 被引量：8
8
作者 韩勇 樊顺 +1 位作者 周林 王舒康 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第S1期155-162,共8页
出租车作为城市重要的公共交通工具,其运行产生的轨迹数据有助于我们探究城市人口活动规律。本文首先根据研究区域内数据分布特征,对传统DBSCAN聚类算法进行了参数优化,并对出租车载客点数据进行了聚类分析;然后使用核密度分析方法对出... 出租车作为城市重要的公共交通工具,其运行产生的轨迹数据有助于我们探究城市人口活动规律。本文首先根据研究区域内数据分布特征,对传统DBSCAN聚类算法进行了参数优化,并对出租车载客点数据进行了聚类分析;然后使用核密度分析方法对出租车载客热点区域进行了热度评估;最终对热点区域进行分日期、分时段差值及可视化,分析了研究区域内出租车载客点的聚集分布状态,以及不同日期、不同时段出租车载客区域的时空分布变化。研究结果反映出了城市内居民出行的规律及变化特征,本研究不仅为出租车司机寻找顾客提供参考,而且还对分析城市功能区、优化城市公共交通系统运行起到辅助作用。 展开更多
关键词 出租车轨迹数据 DBSCAN k近邻距离 核密度 载客热点区域
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基于时空相关性的多传感器数据异常检测 被引量：8
9
作者 柳月强 张建锋 +1 位作者 祝麒翔 杨会君 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第10期85-90,共6页
针对环境检测系统中多传感器数据同时具有时间和空间的相关性但在进行异常检测中往往只从单一角度解决的问题,将最近邻检测与聚类检测的思想相结合,提出一种基于时空相关性的异常检测算法(ODSTC)。采用动态阈值的K近邻距离差算法(KNND)... 针对环境检测系统中多传感器数据同时具有时间和空间的相关性但在进行异常检测中往往只从单一角度解决的问题,将最近邻检测与聚类检测的思想相结合,提出一种基于时空相关性的异常检测算法(ODSTC)。采用动态阈值的K近邻距离差算法(KNND)实现数据集在时间序列上的异常检测;采用参数优化后的DBSCAN聚类算法(PO_DBSCAN)实现多密度的空间聚类异常检测。采用校试验示范站信息服务体系项目数据集进行实验,并与DBSCAN和PO_DBSCAN等算法进行对比实验。结果表明,该算法的检测率可达98.5%,且时间性能也有所提升。 展开更多
关键词 数据分析 异常检测 k近邻距离差 DBSCAN聚类 时空相关性
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自适应步长的Alpha?shape表面重建算法 被引量：11
10
作者 李世林 李红军 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期491-499,共9页
三维物体表面重建在现代临床医学、场景建模和林业测量等方面有着重要应用价值。为了更好地理解三维物体表面形状,本文先介绍了三维空间离散点集的Alpha形状的相关概念。在分析表面重建的Alpha-shape算法的基础上,本文提出一种自适应步... 三维物体表面重建在现代临床医学、场景建模和林业测量等方面有着重要应用价值。为了更好地理解三维物体表面形状,本文先介绍了三维空间离散点集的Alpha形状的相关概念。在分析表面重建的Alpha-shape算法的基础上,本文提出一种自适应步长的Alpha-shape算法。通过kd-tree和k近邻平均距离来动态更新α值,使得算法在处理点集密度较大的区域时也能以较少的遍历次数进行表面重建,从而改善了重建效果并提高了算法运行效率。大量随机数据和现实三维采样数据的实验结果表明,本文提出的改进算法与原始算法相比,能大幅度地提高运行效率。 展开更多
关键词 表面重建 Alpha形状 k近邻平均距离 Alpha-shape算法
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