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基于K最邻近算法的沥青路面使用性能预测 被引量:8
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作者 张丽娟 黄晟 +1 位作者 梅诚 许薛军 《公路工程》 北大核心 2020年第3期73-78,85,共7页
为准确预估沥青路面使用性能衰变规律,提出了基于K最邻近非参数回归的预测方法,探索大数据挖掘技术在路面结构使用性能预测的应用。利用自然分区、交通量等级、面层类型及厚度、基层类型及厚度、路龄作为特征向量,将PQI值及其评价等级... 为准确预估沥青路面使用性能衰变规律,提出了基于K最邻近非参数回归的预测方法,探索大数据挖掘技术在路面结构使用性能预测的应用。利用自然分区、交通量等级、面层类型及厚度、基层类型及厚度、路龄作为特征向量,将PQI值及其评价等级作为输出向量,构建了沥青路面结构使用性能KNN预测模型,并将模型应用于广东省普通国省道典型沥青路面结构使用性能预测中。结果表明,K=3时的PQI值预测精度优于K=5时的预测精度;K=3和K=5时的PQI值预测结果的平均绝对百分误差分别为0.737%和0.793%,均小于1%,说明K最近邻算法预测沥青路面使用性能的准确度较高。 展开更多
关键词 道路工程 沥青路面使用性能 k邻近算法 预测
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基于改进KNN算法的动态手势识别研究 被引量:8
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作者 陈嘉伟 韩晶 +1 位作者 郝瑞玲 胡迪 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第3期232-237,共6页
手势识别是人机交互的一种方式,用于手势识别的传统K最邻近算法由于训练组数据量大影响了其识别效率,为此提出了一种新的手势特征提取方法,设计了一款基于改进K最邻近算法的手势识别俄罗斯方块游戏.该方法根据手势信号的特征量,只需记... 手势识别是人机交互的一种方式,用于手势识别的传统K最邻近算法由于训练组数据量大影响了其识别效率,为此提出了一种新的手势特征提取方法,设计了一款基于改进K最邻近算法的手势识别俄罗斯方块游戏.该方法根据手势信号的特征量,只需记录特征量的符号作为训练组以及测试组来储存.实验表明,改进K最邻近算法在体感游戏中对手势识别的平均成功率较阈值判别法的手势识别成功率提高了10%左右. 展开更多
关键词 人机交互 手势识别 k邻近算法 特征提取 阈值判别法
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基于改进KNN算法的有限钻孔预测全域地质特征的方法
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作者 朱峻生 王胜 +6 位作者 柏君 徐正宣 陈明浩 李昭淇 刘鑫 张自豪 刘兴倚 《隧道建设(中英文)》 CSCD 北大核心 2023年第S02期348-358,共11页
为解决传统建模方法难以对原始钻孔数据进行深度挖掘和利用的问题,提出一种改进KNN(K-nearest neighbor)算法,它是在原有的KNN算法的基础上,通过实现k值根据不同地层自动选取以及对原始地质资料的进一步利用,形成的一套空间自适应插值... 为解决传统建模方法难以对原始钻孔数据进行深度挖掘和利用的问题,提出一种改进KNN(K-nearest neighbor)算法,它是在原有的KNN算法的基础上,通过实现k值根据不同地层自动选取以及对原始地质资料的进一步利用,形成的一套空间自适应插值拟合算法。将一铁路勘查工程数据作为数据源,导入该数据到改进KNN算法模型中并运行,成功获得了该地各地层的特征k值,并实现了地质建模。通过对比实际建模以及实际的钻孔柱状图与KNN改进前后预测的钻孔柱状图发现,改进KNN算法对于薄层的预测更加准确,总体准确率更高。并且通过机器学习指标的对比验证发现,相比于原始KNN算法以及其他常见分类算法,改进KNN算法能够获得更好的地层预测效果,做到了“求全”与“求精”,能够较好地指导地下三维空间的预测。 展开更多
关键词 机器学习 k邻近算法 全域地质特征预测 地质建模 钻孔数据
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基于改进KNN算法的AVS到H.264/AVC快速转码方法 被引量:1
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作者 沈皓 《电视技术》 北大核心 2015年第8期35-39,共5页
尽管音视频编码标准(Audio and Video Coding Standdard,AVS)的编码性能可以与H.264相媲美,但是H.264的应用范围更加广泛,因此视频由AVS标准转码成H.264标准具有很大的应用前景。目前,主流的转码方法是将AVS的分块模式与H.264的分块模... 尽管音视频编码标准(Audio and Video Coding Standdard,AVS)的编码性能可以与H.264相媲美,但是H.264的应用范围更加广泛,因此视频由AVS标准转码成H.264标准具有很大的应用前景。目前,主流的转码方法是将AVS的分块模式与H.264的分块模式映射的方式降低转码复杂度,但是技术之间的差异导致这两种标准之间的分块模式并不是一一映射的关系,因此会导致编码效率大幅度降低。提出一种基于改进KNN(K最邻近节点)算法的AVS到H.264/AVC快速转码方法。充分利用了AVS码流中的各种信息,通过改进的KNN算法建立了中间信息和H.264分块模式之间的映射模型。根据AVS中运动矢量信息的差异自适应确定H.264可能的分块模式,实验结果表明上述问题得到有效解决,该算法在保证H.264编码效率的前提下大幅降低了转码复杂度。 展开更多
关键词 音视频编码标准 快速转码 k邻近结点算法
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无中继光传输系统中KNN非线性补偿技术研究 被引量:1
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作者 田霖 林睿 +5 位作者 龙函 徐健 朱一峰 徐自闲 陆国生 陈保豪 《光通信研究》 北大核心 2020年第6期29-32,共4页
针对偏振复用—正交相移键控(PDM-QPSK)无中继光纤传输系统中的非线性损伤问题,文章重点研究了一种基于K最邻近(KNN)聚类算法的非线性补偿技术。通过计算测试数据到所有训练数据点的距离对测试数据进行分类实现了对光纤非线性补偿。研... 针对偏振复用—正交相移键控(PDM-QPSK)无中继光纤传输系统中的非线性损伤问题,文章重点研究了一种基于K最邻近(KNN)聚类算法的非线性补偿技术。通过计算测试数据到所有训练数据点的距离对测试数据进行分类实现了对光纤非线性补偿。研究结果表明,在112 Gbit/s PDM-QPSK 350 km色散管理无中继光纤传输系统中,基于KNN算法的非线性补偿技术能够有效地补偿传输光纤非线性引起的损伤。特别地,在系统误码率为10-3时,经KNN算法非线性补偿后输入端信号的光功率可提升约1 dBm。 展开更多
关键词 无中继光纤传输系统 偏振复用—正交相移键控 k邻近聚类算法 非线性补偿
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ML组合的CYGNSS海面风速反演质量控制模型
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作者 张云 赵星宇 +3 位作者 杨树瑚 孙聪 韩彦岭 尹继伟 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期20-29,共10页
卷积神经网络(CNN)可用于气旋全球导航卫星系统(CYGNSS)的海面风速反演。虽然在模型训练前设置了质量控制指标来检测和削弱CYGNSS的异常观测数据,但CYGNSS观测数据中仍存在异常值导致模型反演精度降低,甚至出现错误反演结果。因此,提出... 卷积神经网络(CNN)可用于气旋全球导航卫星系统(CYGNSS)的海面风速反演。虽然在模型训练前设置了质量控制指标来检测和削弱CYGNSS的异常观测数据,但CYGNSS观测数据中仍存在异常值导致模型反演精度降低,甚至出现错误反演结果。因此,提出一种基于机器学习(ML)组合的海面风速反演模型。在基于CNN回归模型的CYGNSS反演海面风速基础上,ML分类模型生成CNN回归结果的质量标志位,该标志位可以检测并删除CNN回归结果的异常值,进一步提高风速反演结果的数据质量,ML分类模型能够更好地考虑各种数据误差之间的相互作用,而不是单独使用每个条件的阈值,以达到更优的海面风速反演精度的效果。实验对比了Logistic回归(LR)、决策树(DT)、朴素贝叶斯模型、K最邻近(KNN)算法、神经网络(NN)模型、支持向量机(SVM)算法等6个分类模型,其中,基于KNN算法的分类模型对风速反演质量控制的效果最优。所提风速反演组合模型显著提高了反演结果的精度,在0~20 m/s区间内,异常样本过滤率为81.27%,在所有被过滤的数据中,过滤正确率为86.03%;风速反演误差的均方根误差从无ML分类模型的1.7 m/s降低到有ML分类模型的1.44 m/s,其中,训练样本为0~10 m/s的反演结果精度提升效果较为明显,证明了所提风速反演组合模型对风速质量控制的有效性。 展开更多
关键词 气旋全球导航卫星系统 风速反演 质量控制 机器学习组合模型 卷积神经网络 k邻近算法
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文本挖掘中的特征表示及聚类方法 被引量:6
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作者 胥桂仙 许建潮 +1 位作者 连远锋 李昱翠 《吉林工学院学报(自然科学版)》 2002年第3期12-15,共4页
文本挖掘中特征表示函数的选择影响到特征词表达文本的能力 ,文中设计的评判函数可以比较准确地表达特征词的重要程度。采用K邻近算法对文本集进行聚类 。
关键词 特征表示 文本挖掘 分词技术 文本聚类 k邻近算法 特征提取 自然语言处理
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面向移动云的高效可搜索加密方案 被引量:1
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作者 林涛 蔡睿琪 +1 位作者 邱绪尧 廖文喆 《现代电子技术》 北大核心 2018年第22期170-173,共4页
云与移动设备的融合使得用户能够更加方便快捷地访问、检索文件,但是由于移动设备自身资源的局限性,如何缩短检索时间并得到更加准确的目标文件,以避免无谓的资源消耗已经成为研究热点。因此,提出一种高效的基于移动云的可搜索加密方案... 云与移动设备的融合使得用户能够更加方便快捷地访问、检索文件,但是由于移动设备自身资源的局限性,如何缩短检索时间并得到更加准确的目标文件,以避免无谓的资源消耗已经成为研究热点。因此,提出一种高效的基于移动云的可搜索加密方案,该方案结合K邻近算法,设计了初始陷门匹配表,实现了多关键字的布尔查询,提高了查询精度,缩短了检索时间。 展开更多
关键词 移动云 可搜索加密方案 k邻近算法 检索时间 目标文件 资源消耗
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基于散射光谱的材质分类识别研究
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作者 刘昊 谭勇 +6 位作者 刘春宇 石晶 苗馨卉 蔡红星 辛敏思 高雪 杨艺帆 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2017年第1期23-26,共4页
有效的甄别、掌握空间碎片的状态,是合理利用太空资源和在轨航天器规避风险的前提,为了安全、持续地开发和利用空间资源,基于散射光谱,使用夹角余弦和欧式距离嵌入K临近法(KNN-AC-ED),并与经典的朴素贝叶斯分类器作为对比,对实验室测得... 有效的甄别、掌握空间碎片的状态,是合理利用太空资源和在轨航天器规避风险的前提,为了安全、持续地开发和利用空间资源,基于散射光谱,使用夹角余弦和欧式距离嵌入K临近法(KNN-AC-ED),并与经典的朴素贝叶斯分类器作为对比,对实验室测得的空间碎片中常用的四种材质进行分类识别。分类识别的结果显示,KNN-AC-ED法比经典的朴素贝叶斯分类器总体分类精度高4%。研究表明:朴素贝叶斯分类器需要提取每个光谱曲线的三个特征,而特征提取费时费力;KNN-AC-ED法利用光谱线型和强度两种信息,不仅全面的反应了光谱的信息,且计算相对更快捷。通过对空间碎片常用材质的分类,为进一步研究空间碎片的尺寸、材质等信息提供一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 空间碎片 散射光谱 夹角余弦 欧氏距离 k邻近算法
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基于多尺度信息熵的雷达辐射源信号识别 被引量:21
10
作者 黄颖坤 金炜东 +1 位作者 葛鹏 李冰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1084-1091,共8页
随着雷达信号的日益复杂,从实数序列中提取特征变得越来越困难,但当它们表示成符号序列时,通常能更容易地挖掘出有效的特征参数。因此,该文提出一种基于多尺度信息熵(MSIE)的雷达信号识别方法。首先通过符号聚合近似(SAX)算法在不同字... 随着雷达信号的日益复杂,从实数序列中提取特征变得越来越困难,但当它们表示成符号序列时,通常能更容易地挖掘出有效的特征参数。因此,该文提出一种基于多尺度信息熵(MSIE)的雷达信号识别方法。首先通过符号聚合近似(SAX)算法在不同字符集尺度下将雷达信号转换为符号化序列;然后联合各符号序列的信息熵值,组成MSIE特征向量;最后,使用k邻近算法(k-NN)作为分类器实现雷达信号的分类识别。通过仿真6种典型的雷达信号进行验证,结果表明该方法在信噪比(SNR)为5 dB时,不同雷达信号的识别正确率大于90%,并且优于传统的基于复杂度特征(盒维数和稀疏性)的识别方法。 展开更多
关键词 雷达信号识别 符号聚合近似算法 多尺度信息熵 k邻近算法
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蓝牙连接模式对室内定位性能的影响 被引量:4
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作者 李芳 徐光明 +5 位作者 刘成 相恒永 施浒立 江娟 宁永科 钱小龙 《电子技术应用》 2021年第7期125-129,共5页
基于低功耗蓝牙(BLE)接收信号强度标识(RSSI)测量的位置指纹定位是最常见和有效的室内定位方法之一。然而,BLE通信协议并非专门为定位而设计,不同通信连接方式下的蓝牙设备测距性能差异较大,显著影响着定位精度。针对这一问题,对不同连... 基于低功耗蓝牙(BLE)接收信号强度标识(RSSI)测量的位置指纹定位是最常见和有效的室内定位方法之一。然而,BLE通信协议并非专门为定位而设计,不同通信连接方式下的蓝牙设备测距性能差异较大,显著影响着定位精度。针对这一问题,对不同连接模式下的BLE设备RSSI测距性能进行了测试和分析;进一步地,利用自行搭建的室内定位环境开展实验,验证了其对用户实际定位精度的影响。测试结果表明,当BLE模块设置为“不可连接模式”时,设备RSSI测距稳定性提高了约60%、用户在线定位精度由1.40 m提高到了0.58 m,能够获得明显更优的性能,是室内BLE定位系统的优选通信连接方式。 展开更多
关键词 室内定位 低功耗蓝牙 接收信号强度指示 位置指纹匹配 加权k邻近算法
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基于LTE-R信号强度特征的列车位置指纹定位技术研究 被引量:1
12
作者 罗淼 党建武 《兰州交通大学学报》 CAS 2021年第5期39-44,50,共7页
高速铁路隧道环境中采用LTE-R(long term evolution-railway)无线通信位置指纹定位解算时,针对加权K值邻近位置指纹解算精度低的问题,利用混沌粒子群算法优化权值的良好性能,提出基于混沌粒子群优化的加权K值邻近算法对列车位置指纹定... 高速铁路隧道环境中采用LTE-R(long term evolution-railway)无线通信位置指纹定位解算时,针对加权K值邻近位置指纹解算精度低的问题,利用混沌粒子群算法优化权值的良好性能,提出基于混沌粒子群优化的加权K值邻近算法对列车位置指纹定位在线阶段进行指纹匹配解算,分别讨论了指纹间距取25 m、50 m、100 m时混沌粒子群优化加权K值邻近算法的收敛性和精确性.仿真结果表明:经混沌粒子群优化的加权K值邻近算法收敛速度更快,定位解算结果精度更高;在提高列车位置指纹定位精度方面,比单纯的加权K值邻近算法以及经粒子群优化的加权K值邻近算法更具优越性,当指纹间距取25 m时,列车定位误差小于25 m的概率高达96%,使隧道环境中列车位置指纹定位精度得到有效改善. 展开更多
关键词 LTE-R 位置指纹定位 混沌粒子群 加权k邻近算法
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基于电容的手势识别系统 被引量:1
13
作者 赵品辉 吴迪 黄敏 《电子器件》 CAS 北大核心 2020年第1期119-123,共5页
传统手势识别装置一般依赖于复杂计算设备,在简单场合配置手势识别装置成本过高。针对这一问题,提出了基于电容数字转换器的手势识别系统。具体实施过程中,电容数字转换器采集静态手势特征,滑动窗口滤波加工特征数值,再结合K邻近分类算... 传统手势识别装置一般依赖于复杂计算设备,在简单场合配置手势识别装置成本过高。针对这一问题,提出了基于电容数字转换器的手势识别系统。具体实施过程中,电容数字转换器采集静态手势特征,滑动窗口滤波加工特征数值,再结合K邻近分类算法判别静态手势。该系统具有对硬件要求低、功耗小、对环境光强不敏感等优点。经过50次试验,系统对于常用的数字零到五手势识别正确率为98%,判别时间小于0.6 s。 展开更多
关键词 手势识别 k邻近算法 滑动窗口滤波 电容数字转换器 特征采集 低功耗
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机器学习综述 被引量:10
14
作者 石弘一 《通讯世界》 2018年第10期253-254,共2页
互联网逐渐成为了人们交流与了解这个世界的方式之一,计算机技术也在这种环境下迅速成长,机器学习作为其中的润滑油,不光给予了人们更多了解周围以至世界的机会,同时大幅提高了人们在网络世界中获取有效信息的效率。
关键词 机器学习 朴素贝叶斯算法 k邻近算法 监督学习 非监督学习
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基于蓝牙和PDR结合的室内定位方法研究 被引量:2
15
作者 赵菲 《无线互联科技》 2018年第16期17-19,共3页
随着中国城市化进程的发展,室内定位受到广泛关注。为解决单一室内定位误差大、WiFi组合定位成本高等问题,文章提出了低功耗蓝牙(iBeacon)和行人航位推算(PDR)相结合的室内组合定位方案。该方案先利用iBeacon定位原理及改进的K近邻算法... 随着中国城市化进程的发展,室内定位受到广泛关注。为解决单一室内定位误差大、WiFi组合定位成本高等问题,文章提出了低功耗蓝牙(iBeacon)和行人航位推算(PDR)相结合的室内组合定位方案。该方案先利用iBeacon定位原理及改进的K近邻算法对待定位终端进行实时定位,同时利用PDR定位估算的坐标减小iBeacon指纹定位算法搜索指纹库的时间,减小定位系统的时间复杂度和空间复杂度,并利用融合算法启动测量更新和状态更新的迭代计算,更新算法中的参数,实现组合定位。 展开更多
关键词 室内组合定位 k邻近算法 融合算法 无迹卡尔曼滤波
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点云反射强度道路标识线角点提取方法 被引量:2
16
作者 王腾 兰青 +3 位作者 杨默含 何陈 李得军 查剑锋 《激光杂志》 北大核心 2020年第4期76-80,共5页
三维激光扫描技术在道路变形中得到越来越多的应用;道路标识线是道路重要的标识物之一,可以通过其变形移动情况研究道路变形。针对道路标识线角点,提出一种基于反射强度提取的方法。首先根据点云反射强度的不同,提取出道路标识线点云数... 三维激光扫描技术在道路变形中得到越来越多的应用;道路标识线是道路重要的标识物之一,可以通过其变形移动情况研究道路变形。针对道路标识线角点,提出一种基于反射强度提取的方法。首先根据点云反射强度的不同,提取出道路标识线点云数据,而后使用K邻近分类(KNN)算法提取道路标识线角点。结果表明,该方法能够快速、准确、有效地提取道路标识线的角点坐标,其精度均在6 mm以内。研究发现,在不同距离、不同点云密度的条件下该方法具有普适性。 展开更多
关键词 点云边界 反射强度 边界特征提取 k邻近算法
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基于Gammatone滤波器的混合特征语音情感识别 被引量:7
17
作者 余琳 姜囡 《光电技术应用》 2020年第3期50-54,58,共6页
研究基于混合特征的语音情感识别问题。为了避免梅尔频率倒谱系数(MFCC)滤波器组的高频信号存在泄漏的局限性,提出一种基于Gammatone滤波器的倒谱系数(GFCC)特征与韵律特征、音质特征混合的情感识别方法。Gammatone滤波器谱峰比MFCC的... 研究基于混合特征的语音情感识别问题。为了避免梅尔频率倒谱系数(MFCC)滤波器组的高频信号存在泄漏的局限性,提出一种基于Gammatone滤波器的倒谱系数(GFCC)特征与韵律特征、音质特征混合的情感识别方法。Gammatone滤波器谱峰比MFCC的三角滤波器平缓,能够解决三角滤波器能量泄露的问题,因此GFCC在复杂环境中更能表现出良好的抗噪能力。该方法将GFCC与共振峰、基音频率、短时能量、浊音帧差分基音特征进行融合,针对EMO-DB语音情感数据库的200条和自制语料库的1120条语句,采用K最近邻分类器(KNN)模型作为识别机识别语音情感信息。通过传统混合特征和改进混合特征的对比分析,实验结果表明,在噪声环境中新的混合特征参数具有更高的识别率。 展开更多
关键词 GFCC 情感识别 融合特征 k邻近分类算法
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