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一种基于数据垂直划分的分布式密度聚类算法
被引量：
8
1
作者
倪巍伟
陈耿
孙志挥
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第9期1612-1617,共6页
聚类分析是数据挖掘领域的一项重要研究课题,对大数据集的聚类更以其数据量大、噪声数据多等而成为一个难点.针对数据垂直划分的情况,提出连通点集及局部噪声点集等概念.在分析局部噪声点集与全局噪声点集以及局部连通点集与全局连通点...
聚类分析是数据挖掘领域的一项重要研究课题,对大数据集的聚类更以其数据量大、噪声数据多等而成为一个难点.针对数据垂直划分的情况,提出连通点集及局部噪声点集等概念.在分析局部噪声点集与全局噪声点集以及局部连通点集与全局连通点集关系的基础上,对全局噪声点进行有效过滤,进一步设计闭三角链表结构存储各个结点的聚类中间结果,提出了基于密度的分布式聚类算法DDB-SCAN.理论分析和实验结果表明,算法可以有效解决垂直划分的大数据集聚类问题,算法是有效可行的.
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关键词
分布式数据挖掘
数据垂直划分
连通点集
局部噪声点集
闭三角链表
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职称材料
基于局部模型匹配的几何活动轮廓跟踪
被引量：
4
2
作者
刘万军
刘大千
+1 位作者
费博雯
曲海成
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2015年第5期652-663,共12页
目的在复杂背景下,传统轮廓跟踪方法只考虑了目标的整体特征或显著性特征,没有充分利用目标的局部特征信息,尤其是目标发生遮挡时,容易发生跟踪漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种基于局部模型匹配的几何活动轮廓(LM-GAC)跟踪算...
目的在复杂背景下,传统轮廓跟踪方法只考虑了目标的整体特征或显著性特征,没有充分利用目标的局部特征信息,尤其是目标发生遮挡时,容易发生跟踪漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种基于局部模型匹配的几何活动轮廓(LM-GAC)跟踪算法。方法首先,利用超像素技术将图像中的颜色特征相似的像素点归为一类,形成由一些像素点组成的超像素,从而把目标分割成若干个超像素块,再结合EMD(earth mover's distance)相似性度量构建局部特征模型。然后,进行局部模型匹配,引入噪声模型来估算局部模型参数θ,这样可以增强特征模型的自适应性,提高局部模型匹配的准确性。最后,结合粒子滤波的水平集分割方法提取目标轮廓,实现目标轮廓精确跟踪。结果本文算法与多种目标轮廓跟踪算法进行对比,在部分遮挡、目标形变、光照变化、复杂背景等条件的基准图像序列均具有较高的跟踪成功率,平均成功率为79.6%。结论实验结果表明,根据不同的图像序列,可以自适应地实时改变噪声模型参数和粒子的权重,使得本文算法具有较高的准确性和鲁棒性。特别是在复杂的背景下,算法能较准确地进行目标轮廓跟踪。
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关键词
局部模型
超像素
EMD相似性度量
噪声模型
水平集
原文传递
基于ICEEMDAN-IPSO-ELM的硅油溶解气体浓度组合预测方法
被引量：
1
3
作者
李长云
杨静雨
+3 位作者
连鸿松
郑东升
赖永华
刘慧鑫
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期3887-3897,共11页
高压电缆充油终端作为电力系统中传输电能的重要设备,对充油电缆终端内填充的硅油溶解气体浓度进行可靠预测,可为硅油的故障诊断提供一定的支撑。因此,提出一种基于局部异常因子与ICEEMDAN-IPSO-ELM的硅油中溶解气体浓度预测模型。首先...
高压电缆充油终端作为电力系统中传输电能的重要设备,对充油电缆终端内填充的硅油溶解气体浓度进行可靠预测,可为硅油的故障诊断提供一定的支撑。因此,提出一种基于局部异常因子与ICEEMDAN-IPSO-ELM的硅油中溶解气体浓度预测模型。首先,搭建模拟电缆终端内部硅油老化实验平台,通过色谱分析获得硅油中溶解气体浓度序列,进而对硅油中溶解气体浓度时间序列进行数据清洗,采用局部离群因子检测方法判断异常值并进行合理的修正,进而采用改进自适应白噪声完全集合经验模态分解将修正后的硅油中溶解气体浓度序列进行分解,得到不同时间尺度的本征模态函数分量,可以有效降低高、低频分量间的相互影响;其次,针对具有不同特征的频率分量搭建极限学习机网络预测模型,针对极限学习机模型参数较难选取的问题,采用改进粒子群优化方法对模型的权值和阈值参数寻优求解,在一定程度上优化了粒子群方法的寻优能力,并提高了组合预测方法的可靠性;最后,将不同频率分量的计算结果加和,便可得到硅油中溶解气体浓度的预测含量。具体实例表明,与其他预测模型相比,该方法能够可靠预测出硅油中溶解气体含量的未来走势,为硅油故障诊断技术提供了有力的保障。
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关键词
高压电缆充油终端
局部离群因子
极限学习机
硅油中溶解气体
改进粒子群优化算法
改进自适应白噪声完全集合经验模态分解
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职称材料
题名
一种基于数据垂直划分的分布式密度聚类算法
被引量：
8
1
作者
倪巍伟
陈耿
孙志挥
机构
东南大学计算机科学与工程学院
南京审计学院审计信息工程实验室
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第9期1612-1617,共6页
基金
江苏省自然科学基金项目(BK2006095)
教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20040286009)
文摘
聚类分析是数据挖掘领域的一项重要研究课题,对大数据集的聚类更以其数据量大、噪声数据多等而成为一个难点.针对数据垂直划分的情况,提出连通点集及局部噪声点集等概念.在分析局部噪声点集与全局噪声点集以及局部连通点集与全局连通点集关系的基础上,对全局噪声点进行有效过滤,进一步设计闭三角链表结构存储各个结点的聚类中间结果,提出了基于密度的分布式聚类算法DDB-SCAN.理论分析和实验结果表明,算法可以有效解决垂直划分的大数据集聚类问题,算法是有效可行的.
关键词
分布式数据挖掘
数据垂直划分
连通点集
局部噪声点集
闭三角链表
Keywords
distributed data mining
vertically partitioned data
connected set
local noise set
closed triangle list
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
基于局部模型匹配的几何活动轮廓跟踪
被引量：
4
2
作者
刘万军
刘大千
费博雯
曲海成
机构
辽宁工程技术大学软件学院
哈尔滨工业大学电子与信息工程学院
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2015年第5期652-663,共12页
基金
国家自然科学基金项目(61172144)
辽宁省科技攻关计划项目(2012216026)
文摘
目的在复杂背景下,传统轮廓跟踪方法只考虑了目标的整体特征或显著性特征,没有充分利用目标的局部特征信息,尤其是目标发生遮挡时,容易发生跟踪漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种基于局部模型匹配的几何活动轮廓(LM-GAC)跟踪算法。方法首先,利用超像素技术将图像中的颜色特征相似的像素点归为一类,形成由一些像素点组成的超像素,从而把目标分割成若干个超像素块,再结合EMD(earth mover's distance)相似性度量构建局部特征模型。然后,进行局部模型匹配,引入噪声模型来估算局部模型参数θ,这样可以增强特征模型的自适应性,提高局部模型匹配的准确性。最后,结合粒子滤波的水平集分割方法提取目标轮廓,实现目标轮廓精确跟踪。结果本文算法与多种目标轮廓跟踪算法进行对比,在部分遮挡、目标形变、光照变化、复杂背景等条件的基准图像序列均具有较高的跟踪成功率,平均成功率为79.6%。结论实验结果表明,根据不同的图像序列,可以自适应地实时改变噪声模型参数和粒子的权重,使得本文算法具有较高的准确性和鲁棒性。特别是在复杂的背景下,算法能较准确地进行目标轮廓跟踪。
关键词
局部模型
超像素
EMD相似性度量
噪声模型
水平集
Keywords
local model
super-pixel
EMD similarity measure
noise model
level set
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
基于ICEEMDAN-IPSO-ELM的硅油溶解气体浓度组合预测方法
被引量：
1
3
作者
李长云
杨静雨
连鸿松
郑东升
赖永华
刘慧鑫
机构
山东科技大学电气与自动化工程学院
国网福建省电力有限公司电力科学研究院
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期3887-3897,共11页
基金
山东省重点研发计划(2019GGX102049)。
文摘
高压电缆充油终端作为电力系统中传输电能的重要设备,对充油电缆终端内填充的硅油溶解气体浓度进行可靠预测,可为硅油的故障诊断提供一定的支撑。因此,提出一种基于局部异常因子与ICEEMDAN-IPSO-ELM的硅油中溶解气体浓度预测模型。首先,搭建模拟电缆终端内部硅油老化实验平台,通过色谱分析获得硅油中溶解气体浓度序列,进而对硅油中溶解气体浓度时间序列进行数据清洗,采用局部离群因子检测方法判断异常值并进行合理的修正,进而采用改进自适应白噪声完全集合经验模态分解将修正后的硅油中溶解气体浓度序列进行分解,得到不同时间尺度的本征模态函数分量,可以有效降低高、低频分量间的相互影响;其次,针对具有不同特征的频率分量搭建极限学习机网络预测模型,针对极限学习机模型参数较难选取的问题,采用改进粒子群优化方法对模型的权值和阈值参数寻优求解,在一定程度上优化了粒子群方法的寻优能力,并提高了组合预测方法的可靠性;最后,将不同频率分量的计算结果加和,便可得到硅油中溶解气体浓度的预测含量。具体实例表明,与其他预测模型相比,该方法能够可靠预测出硅油中溶解气体含量的未来走势,为硅油故障诊断技术提供了有力的保障。
关键词
高压电缆充油终端
局部离群因子
极限学习机
硅油中溶解气体
改进粒子群优化算法
改进自适应白噪声完全集合经验模态分解
Keywords
oil-filled terminals for high-voltage cables
local outlier factor
extreme learning machine
dissolved gas in silicone oil
improved particle swarm optimization algorithm
improved adaptive noise complete set empirical mode decomposition
分类号
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于数据垂直划分的分布式密度聚类算法
倪巍伟
陈耿
孙志挥
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007
8
下载PDF
职称材料
2
基于局部模型匹配的几何活动轮廓跟踪
刘万军
刘大千
费博雯
曲海成
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2015
4
原文传递
3
基于ICEEMDAN-IPSO-ELM的硅油溶解气体浓度组合预测方法
李长云
杨静雨
连鸿松
郑东升
赖永华
刘慧鑫
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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