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自适应仿射传播聚类 被引量:144
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作者 王开军 张军英 +2 位作者 李丹 张新娜 郭涛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期1242-1246,共5页
适合处理大类数的仿射传播聚类有两个尚未解决的问题:一是很难确定偏向参数取何值能够使算法产生最优的聚类结果;另一个是当震荡发生后算法不能自动消除震荡并收敛.为了解决这两个问题,提出了自适应仿射传播聚类方法,具体技术包括:自适... 适合处理大类数的仿射传播聚类有两个尚未解决的问题:一是很难确定偏向参数取何值能够使算法产生最优的聚类结果;另一个是当震荡发生后算法不能自动消除震荡并收敛.为了解决这两个问题,提出了自适应仿射传播聚类方法,具体技术包括:自适应扫描偏向参数空间来搜索聚类个数空间以寻找最优聚类结果、自适应调整阻尼因子来消除震荡以及当调整阻尼因子方法失效时的自适虑逃离震荡技术.与原算法相比,自适应仿射传播聚类方法性能更优,能够自动消除震荡和寻找最优聚类结果.对模拟和真实数据集的实验结果表明,自适应仿射传播聚类方法十分有效,其聚类质量优于或不低于原算法. 展开更多
关键词 仿射传播聚类 自适虑聚类 大类数的聚类算法
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LDA模型的优化及其主题数量选择研究——以科技文献为例 被引量:37
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作者 王婷婷 韩满 王宇 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第1期29-40,共12页
【目的】为提升传统LDA模型的主题识别性能,并给主题最优数目选择提供技术方案,提出基于自适应聚类的K-wrLDA模型。【方法】利用LDA和Word2Vec模型得出包含主题词概率信息及词义相关性的T-WV矩阵,并将传统LDA模型的主题数目选择问题转... 【目的】为提升传统LDA模型的主题识别性能,并给主题最优数目选择提供技术方案,提出基于自适应聚类的K-wrLDA模型。【方法】利用LDA和Word2Vec模型得出包含主题词概率信息及词义相关性的T-WV矩阵,并将传统LDA模型的主题数目选择问题转化为聚类效果评价问题,以内部指标伪F统计量作为目标函数,计算主题聚类数目的最优解,并对新旧两种模型的主题识别效果进行比较。【结果】经自适应聚类得出最优主题数量为33,且新模型的困惑度得分始终低于传统模型,主题识别效果对比显示新模型具有更好的凝聚性。【局限】在实证语料选取上获取单一主题下的科技文献,数据量不大。【结论】新模型具有更理想的主题识别能力,并能够自主计算最优主题数目。该模型作为对传统LDA模型的改进,可以应用于各领域的大规模语料中。 展开更多
关键词 主题模型 词嵌入 自适应聚类 困惑度
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DBSCAN算法中参数的自适应确定 被引量:36
3
作者 李宗林 罗可 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期70-73,80,共5页
DBSCAN算法需要人为确定Eps和min Pts两个参数,导致聚类结果的准确度直接取决于用户对参数的选择,因此提出一种新的参数确定方法,采用非参数核密度估计理论分析数据样本的分布特征来自动确定Eps和min Pts参数,避免了聚类过程的人工干预... DBSCAN算法需要人为确定Eps和min Pts两个参数,导致聚类结果的准确度直接取决于用户对参数的选择,因此提出一种新的参数确定方法,采用非参数核密度估计理论分析数据样本的分布特征来自动确定Eps和min Pts参数,避免了聚类过程的人工干预,实现聚类过程的自动化。理论分析和实验结果表明,该方法能够选择合理的Eps和min Pts参数,并得到了较高准确度的聚类结果。 展开更多
关键词 一种经典的基于密度的聚类算法(DBSCAN) 核密度估计 自适应 聚类
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基于自适应聚类的虚假评论检测 被引量:33
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作者 宋海霞 严馨 +2 位作者 余正涛 石林宾 苏斐 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期433-438,共6页
借助评论者的行为特性,提出一种基于评论者行为特征的自适应聚类的虚假评论检测方法.首先,根据评论数据定义自身基本特征以及与其他评论之间的关联性特征,并对每维特征进行归一化处理;其次,根据每一条评论的特征构建聚类矩阵,利用F统计... 借助评论者的行为特性,提出一种基于评论者行为特征的自适应聚类的虚假评论检测方法.首先,根据评论数据定义自身基本特征以及与其他评论之间的关联性特征,并对每维特征进行归一化处理;其次,根据每一条评论的特征构建聚类矩阵,利用F统计量对K均值算法进行改进,实现评论数据的自适应聚类;最后,计算每个簇偏离整个评论数据集的程度,根据阈值确定异常簇,从而实现虚假评论检测.利用领域评论数据进行实验,结果表明基于自适应聚类的虚假评论检测方法取得了较好的效果. 展开更多
关键词 虚假评论 自适应聚类 异常簇 F统计量
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基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割 被引量:25
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作者 田青华 白瑞林 李杜 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第12期310-318,共9页
针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题,提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径滤波法进行预处理,得到去除干扰点后的散乱工件点云;通过基于法线夹角的边缘检测去除点云中的边缘点,并使... 针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题,提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径滤波法进行预处理,得到去除干扰点后的散乱工件点云;通过基于法线夹角的边缘检测去除点云中的边缘点,并使相互碰撞的工件在空间上产生分离;采用改进的搜索半径自适应欧氏聚类进行点云分割,得到多个工件点云子集,基于距离约束将去除的边缘点补齐到点云子集之中,从而完成点云分割。此外,线下模板点云注册为分割参数的选取提供依据,从而保证了分割结果的准确性,提高了分割速度。结果表明:基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法能够准确地分割出感兴趣的工件,分割时间约为696ms,满足了工业机器人抓取的实时性要求。 展开更多
关键词 机器视觉 欧氏聚类 点云分割 自适应聚类 随机箱体抓取 聚类分割
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基于自适应权重的面板数据聚类方法 被引量:21
6
作者 李因果 戴翼 何晓群 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2013年第2期388-395,共8页
基于二维信息的传统聚类方法并不适用于处理面板数据,在考察面板数据多重信息特征的基础上,基于面板数据的"绝对指标","增量指标"及"波动指标",重构了面板数据相似性测度的距离函数和Ward聚类算法,提出... 基于二维信息的传统聚类方法并不适用于处理面板数据,在考察面板数据多重信息特征的基础上,基于面板数据的"绝对指标","增量指标"及"波动指标",重构了面板数据相似性测度的距离函数和Ward聚类算法,提出了面板数据自适应权重聚类方法.所提供的算法既可退化为传统的绝对量距离聚类方法,亦可对面板数据的未来所属类别进行聚类预测.最后,实例显示此方法兼具有效性和灵活性. 展开更多
关键词 面板数据 增速指标 波动指标 自适应权重 聚类预测
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图像分割的自适应FKCN方法 被引量:15
7
作者 王磊 戚飞虎 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期4-6,共3页
模糊Kohonen聚类网络 (FKCN)是一种自组织模糊神经网络 ,由于它巧妙地将模糊c 均值 (FCM)的概念引入Kohonen网络的学习机制中 ,所以在处理图像中广泛存在的模糊性和不确定性时表现出强大的优势 .但将它用于图像分割时却存在着许多缺陷 ... 模糊Kohonen聚类网络 (FKCN)是一种自组织模糊神经网络 ,由于它巧妙地将模糊c 均值 (FCM)的概念引入Kohonen网络的学习机制中 ,所以在处理图像中广泛存在的模糊性和不确定性时表现出强大的优势 .但将它用于图像分割时却存在着许多缺陷 ,如网络节点无法自动确定、网络收敛速度慢、计算量大等 ,从而使FKCN的应用受到限制 .针对这些问题 ,本文提出了一种能根据目标图像的灰度分布特征自动确定网络结构的自适应FKCN算法 .通过采用新的模糊算子及在网络学习过程中变换迭代样本空间 ,大大加快了网络的收敛速度、改善了分割结果 . 展开更多
关键词 自适应模型 图像分割 模糊聚类 KOHONEN网络
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一种基于移动预测的自适应Ad hoc网络分簇算法 被引量:8
8
作者 蒋毅 史浩山 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第3期27-29,34,共4页
在移动Adhoc网络中采用分簇机制可以达到在拓扑结构频繁变化的网络环境中快速部署节点通信的目的。本文在深入研究移动预测技术的基础上,分析已有分簇算法存在的诸多不足,提出了一种基于移动预测的自适应分簇算法,包括分簇算法和分簇保... 在移动Adhoc网络中采用分簇机制可以达到在拓扑结构频繁变化的网络环境中快速部署节点通信的目的。本文在深入研究移动预测技术的基础上,分析已有分簇算法存在的诸多不足,提出了一种基于移动预测的自适应分簇算法,包括分簇算法和分簇保持策略两方面的内容,并通过模拟证明该算法保持了分簇结构的稳定性,提高了网络负载平衡能力,减少了节点之间的通信路由开销,有效防止了通信的中断,弥补了已有分簇算法的不足。 展开更多
关键词 移动预测 自适应 AD hoe网络 分簇算法
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基于自适应迭代更新的函数型数据聚类方法研究 被引量:18
9
作者 王德青 刘晓葳 朱建平 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2015年第4期91-96,共6页
函数型数据的稀疏性和无穷维特性使得传统聚类分析失效。针对此问题,本文在界定函数型数据概念与内涵的基础上提出了一种自适应迭代更新聚类分析。首先,基于数据参数信息实现无穷维函数空间向有限维多元空间的过渡;在此基础上,依据变量... 函数型数据的稀疏性和无穷维特性使得传统聚类分析失效。针对此问题,本文在界定函数型数据概念与内涵的基础上提出了一种自适应迭代更新聚类分析。首先,基于数据参数信息实现无穷维函数空间向有限维多元空间的过渡;在此基础上,依据变量信息含量的差异构建自适应赋权聚类统计量,并依此为函数型数据的相似性测度进行初始类别划分;进一步,在给定阈值限制下,对所有函数的初始类别归属进行自适应迭代更新,将收敛的优化结果作为最终的类别划分。随机模拟和实证检验表明,与现有的同类函数型聚类分析相比,文中方法的分类正确率显著提高,体现了新方法的相对优良性和实际问题应用中的有效性。 展开更多
关键词 函数型数据分析 自适应权重 迭代更新 聚类分析
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自适应谱聚类算法研究 被引量:16
10
作者 卜德云 张道强 《山东大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2009年第5期22-26,共5页
谱聚类能识别出在原空间中线性不可分的聚类,且其效果优于传统聚类算法.谱聚类要想获得好的效果必须选择一个合适的尺度参数,本文在传统谱聚类算法的基础上引入类似核选取的技巧,提出了一个能自动选取该尺度参数的自适应谱聚类算法.将... 谱聚类能识别出在原空间中线性不可分的聚类,且其效果优于传统聚类算法.谱聚类要想获得好的效果必须选择一个合适的尺度参数,本文在传统谱聚类算法的基础上引入类似核选取的技巧,提出了一个能自动选取该尺度参数的自适应谱聚类算法.将该算法和现有的谱聚类参数选择算法作了比较,在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,自适应谱聚类算法在很多情况下优于其它参数选择算法. 展开更多
关键词 自适应 谱聚类 参数选取
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基于自适应Kmeans和LSTM的短期光伏发电预测 被引量:10
11
作者 陈瑶 陈晓宁 《电测与仪表》 北大核心 2023年第7期94-99,共6页
精准的光伏发电功率预测是电网日常调度管理与安全稳定运行的关键。文中提出了一种基于自适应Kmeans和长短期记忆(LSTM)的短期光伏发电功率预测模型。根据短期光伏发电特性,选取了预测模型的初始训练集。采用自适应Kmeans对初始训练集... 精准的光伏发电功率预测是电网日常调度管理与安全稳定运行的关键。文中提出了一种基于自适应Kmeans和长短期记忆(LSTM)的短期光伏发电功率预测模型。根据短期光伏发电特性,选取了预测模型的初始训练集。采用自适应Kmeans对初始训练集以及预测日的光伏发电功率进行聚类。在各类别的初始训练集数据上分别训练LSTM,结合训练完成的LSTM进行发电功率的预测。考虑三种典型天气类型,采用所提方法进行仿真分析。结果表明,与其他三种方法相比,文中提出的方法的精度有了明显提升,误差更小。 展开更多
关键词 光伏发电功率 预测 自适应Kmeans LSTM 聚类
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基于离群点挖掘的工业控制系统异常检测 被引量:13
12
作者 陈庄 黄勇 邹航 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第5期178-181,203,共5页
目前,工业控制系统广泛应用于我国电力、水利、污水处理、石油天然气、化工、交通运输、制药以及大型制造行业,针对工业控制系统的攻击越来越频繁,而目前市场上工业控制系统的安全产品十分稀少。虽然主流的组态软件具有控制变量报警功... 目前,工业控制系统广泛应用于我国电力、水利、污水处理、石油天然气、化工、交通运输、制药以及大型制造行业,针对工业控制系统的攻击越来越频繁,而目前市场上工业控制系统的安全产品十分稀少。虽然主流的组态软件具有控制变量报警功能模块,但其只能处理单一变量超过阈值时的报警,不能识别出由多个变量共同引起的异常。为此,针对工业控制系统的变量数据、通信协议、高实时性等特点,提出了基于自适应聚类的离群点挖掘方法——ACBOD方法,该方法包括数据采集、聚类、簇的标识以及簇的离群点检测4个阶段,对工业控制系统OPC Server上的变量数据进行数据分析。实验证明,该方法可以很好地发现工业控制系统中的异常数据,并能够发现未知的异常,能够极大地提高工业控制系统的安全防护能力。 展开更多
关键词 工业控制系统 聚类 离群点挖掘 自适应聚类 异常检测
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基于卷积神经网络的车道线实例分割算法 被引量:12
13
作者 周苏 吴迪 金杰 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第8期373-380,共8页
车辆行驶环境感知是自动驾驶领域的重点和难点问题,其中车道线检测是车辆行驶环境感知的基础。针对不同实例车道线难以区分、现有区分算法时间复杂度高、不同行驶场景需人为调整超参数等问题,提出了一种三分支车道线实例分割算法,并对... 车辆行驶环境感知是自动驾驶领域的重点和难点问题,其中车道线检测是车辆行驶环境感知的基础。针对不同实例车道线难以区分、现有区分算法时间复杂度高、不同行驶场景需人为调整超参数等问题,提出了一种三分支车道线实例分割算法,并对分割结果进行自适应聚类以拟合不同实例车道线。针对车载摄像头获取的图像数据不均衡特点,用基于三分视野法的Tversky Loss函数对卷积神经网络进行训练。针对车道线大曲率半径的特点,以高次项权重作为最小二乘法正则项拟合车道线。在TuSimple数据集上的测试结果表明,本算法对实例车道线的识别准确率为96.23%,相比LaneNet,本算法的时间消耗减少了23.67%,且对不同车辆行驶场景都有较好的检测效果。 展开更多
关键词 机器视觉 卷积神经网络 车道线检测 实例分割 自适应聚类
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一种改进的无监督聚类的关键帧提取算法 被引量:12
14
作者 李全栋 陈树越 张微 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期741-744,共4页
针对关键帧提取方法中一般聚类算法的阈值只能预先指定的缺陷,提出一种基于无监督聚类的自适应阈值改进算法。对视频帧进行区域分割并提取纹理特征,然后根据视频内容的复杂度自适应获取阈值,通过无监督聚类得到视频关键帧。大量不同视... 针对关键帧提取方法中一般聚类算法的阈值只能预先指定的缺陷,提出一种基于无监督聚类的自适应阈值改进算法。对视频帧进行区域分割并提取纹理特征,然后根据视频内容的复杂度自适应获取阈值,通过无监督聚类得到视频关键帧。大量不同视频类型的关键帧提取实验表明:该算法简单,无需预定义任何阈值便能有效地提取合适数目的关键帧。 展开更多
关键词 关键帧 纹理特征 自适应阈值 无监督聚类
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基于自适应拓扑的电池动态分组均衡方法 被引量:10
15
作者 刘征宇 魏自红 +1 位作者 许亚娟 杨昆 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期714-721,共8页
传统电池分组均衡方法用于减小电池组不一致性时,其分组方式存在低效耗能问题,因此提出了一种基于自适应电路拓扑的电池分组均衡方法。结合开关组与Buck-Boost电路特点,设计了用于电池分组均衡的自适应电路拓扑,在分析模糊C均值(FCM)聚... 传统电池分组均衡方法用于减小电池组不一致性时,其分组方式存在低效耗能问题,因此提出了一种基于自适应电路拓扑的电池分组均衡方法。结合开关组与Buck-Boost电路特点,设计了用于电池分组均衡的自适应电路拓扑,在分析模糊C均值(FCM)聚类算法需给定初始聚类中心及隶属度矩阵等不足的基础上,从软件角度提出了用于实现电池分组的基于密度的模糊C均值(DBFCM)聚类算法。每个均衡周期内,采用DBFCM聚类算法实现电池单体聚类分组,依托自适应电路拓扑对聚类完成的电池各组进行组间均衡操作。实验结果表明,该方案可有效提高电池组的整体能量利用率,缩短均衡时间,减小单体电池间的不一致性。 展开更多
关键词 分组均衡 自适应拓扑 聚类算法 动态分组
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面向心血管疾病的自适应模块化神经网络预测模型 被引量:10
16
作者 王振飞 陈金磊 +1 位作者 郑志蕴 刘冰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第1期232-235,共4页
随着计算机科学技术的发展,将计算机技术应用在医疗方面进行疾病预测已经成为当前研究的热点.针对单一全互连前馈神经网络难以应对心血管疾病预测时的多维数据,并且参数和结构设计需要人工实验确定,泛化收敛的能力差等问题,本文提出一... 随着计算机科学技术的发展,将计算机技术应用在医疗方面进行疾病预测已经成为当前研究的热点.针对单一全互连前馈神经网络难以应对心血管疾病预测时的多维数据,并且参数和结构设计需要人工实验确定,泛化收敛的能力差等问题,本文提出一种自适应模块化神经网络结构模型(AMNN).首先,对训练数据集采用概率密度峰值聚类算法确定训练数据集的聚类中心,以此确定每个模块的训练样本集,然后每个模块采用训练BP神经网络算法,该算法可以利用分配来的训练样本数据自适应构建模块结构.实验结果表明,该模型相对标准的随机森林算法和传统单一全互连前馈神经预测心血管疾病准确率高,收敛速率快. 展开更多
关键词 模块化神经网络 自适应 心血管疾病(CVD) 聚类算法
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基于激光散斑的半稠密深度图获取算法 被引量:10
17
作者 古家威 谢小鹏 +1 位作者 曹一波 刘好新 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期199-207,共9页
获取基于激光散斑的深度图像时存在匹配精度低、计算量大,以及在面对不同测量环境时鲁棒性差等问题,为此,提出了一种基于激光散斑的半稠密深度图获取算法。为解决鲁棒性差的问题,采用局部自适应二值化对散斑图像进行预处理,保证了窗口... 获取基于激光散斑的深度图像时存在匹配精度低、计算量大,以及在面对不同测量环境时鲁棒性差等问题,为此,提出了一种基于激光散斑的半稠密深度图获取算法。为解决鲁棒性差的问题,采用局部自适应二值化对散斑图像进行预处理,保证了窗口描述子的光照不变性;在测量精度方面,通过聚类算法提取出每个散斑的中心像素坐标,提高了每个散斑的位置准确度;在匹配成功率方面,将窗口描述子进行卷积得到简化的描述子,在减少计算量的同时增大了匹配成功率。最后根据匹配准则得到散斑配对点,再根据三角测距原理得到了每个散斑的深度值。实验结果表明:所提算法的鲁棒性较强,精度较高,提高了匹配成功率。 展开更多
关键词 测量 激光散斑 半稠密深度图 自适应二值化 聚类 卷积
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一种聚类区域自适应调整的WSN能耗均衡分簇算法 被引量:10
18
作者 黄加异 程良伦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第11期4276-4279,共4页
详细分析LEACH协议,针对LEACH协议随机产生簇头导致网络中出现局部区域簇头分布不均、簇的规模不一、整个网络能耗不均衡、网络寿命缩短等问题,提出了一种聚类区域自适应调整的WSN能耗均衡分簇算法。在算法的选举簇头阶段,将节点剩余能... 详细分析LEACH协议,针对LEACH协议随机产生簇头导致网络中出现局部区域簇头分布不均、簇的规模不一、整个网络能耗不均衡、网络寿命缩短等问题,提出了一种聚类区域自适应调整的WSN能耗均衡分簇算法。在算法的选举簇头阶段,将节点剩余能量、备选簇头与邻居簇头的间距相结合作为判据参数;在成簇阶段,将节点预加入的簇头到基站的距离考虑在内,比较多个数据流向,采用节能最优路径策略。仿真结果表明,该协议能够有效均衡网络各节点能耗,显著延长了网络生存时间。 展开更多
关键词 聚类区域 自适应调整 无线传感器网络 能耗均衡 分簇算法
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A New Database Intrusion Detection Approach Based on Hybrid Meta-Heuristics 被引量:9
19
作者 Youseef Alotaibi 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2021年第2期1879-1895,共17页
A new secured database management system architecture using intrusion detection systems(IDS)is proposed in this paper for organizations with no previous role mapping for users.A simple representation of Structured Que... A new secured database management system architecture using intrusion detection systems(IDS)is proposed in this paper for organizations with no previous role mapping for users.A simple representation of Structured Query Language queries is proposed to easily permit the use of the worked clustering algorithm.A new clustering algorithm that uses a tube search with adaptive memory is applied to database log files to create users’profiles.Then,queries issued for each user are checked against the related user profile using a classifier to determine whether or not each query is malicious.The IDS will stop query execution or report the threat to the responsible person if the query is malicious.A simple classifier based on the Euclidean distance is used and the issued query is transformed to the proposed simple representation using a classifier,where the Euclidean distance between the centers and the profile’s issued query is calculated.A synthetic data set is used for our experimental evaluations.Normal user access behavior in relation to the database is modelled using the data set.The false negative(FN)and false positive(FP)rates are used to compare our proposed algorithm with other methods.The experimental results indicate that our proposed method results in very small FN and FP rates. 展开更多
关键词 adaptive search memory clustering database management system(DBMS) intrusion detection system(IDS) quiplets structured query language(SQL) tube search
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基于聚类算法的MWD泥浆脉冲信号识别研究 被引量:9
20
作者 涂兵 李德胜 林恩怀 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1172-1176,共5页
无线随钻测量MWD(Measurement While Drilling)利用泥浆脉冲进行信号的传输可以实时观测井底的相关数据,地面解码系统对接收到的泥浆脉冲信号进行正确的检测与识别是随钻测量的核心技术之一。然而,信道中存在的各种噪声会对信号的传输... 无线随钻测量MWD(Measurement While Drilling)利用泥浆脉冲进行信号的传输可以实时观测井底的相关数据,地面解码系统对接收到的泥浆脉冲信号进行正确的检测与识别是随钻测量的核心技术之一。然而,信道中存在的各种噪声会对信号的传输与识别造成干扰与误码。首先对曼彻斯特编码泥浆脉冲信号的噪声进行了分析,在此基础上将归一化最小均方(NLMS)自适应滤波算法去除泥浆脉冲信号的噪声,与传统滤波方法相比,NLMS自适应滤波算法能更有效的去除各种噪声并能有效的消除泵冲基值对波形的影响。然后针对得到的去噪泥浆脉冲信号的特点,建立泥浆脉冲识别模型,将聚类识别算法应用到了泥浆脉冲信号的识别。最后现场试验结果表明,该解码过程简单实用,具有可靠性高、误码率低等特点,符合工程应用的要求。 展开更多
关键词 随钻测量 泥浆脉冲信号 自适应滤波 聚类算法
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