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K-Means聚类算法研究综述 被引量:277
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作者 杨俊闯 赵超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第23期7-14,63,共9页
K-均值(K-Means)算法是聚类分析中一种基于划分的算法,同时也是无监督学习算法。其具有思想简单、效果好和容易实现的优点,广泛应用于机器学习等领域。但是K-Means算法也有一定的局限性,比如:算法中聚类数目K值难以确定,初始聚类中心如... K-均值(K-Means)算法是聚类分析中一种基于划分的算法,同时也是无监督学习算法。其具有思想简单、效果好和容易实现的优点,广泛应用于机器学习等领域。但是K-Means算法也有一定的局限性,比如:算法中聚类数目K值难以确定,初始聚类中心如何选取,离群点的检测与去除,距离和相似性度量等。从多个方面对K-Means算法的改进措施进行概括,并和传统K-Means算法进行比较,分析了改进算法的优缺点,指出了其中存在的问题。对K-Means算法的发展方向和趋势进行了展望。 展开更多
关键词 K-MEANS 聚类算法 聚类中心 离群点
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基于预检验的快速随机抽样一致性算法 被引量:106
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作者 陈付幸 王润生 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期1431-1437,共7页
随机抽样一致性算法RANSAC(randomsampleconsensus)是在计算机视觉领域内应用最广泛的Robust估计算法之一,但是RANSAC算法计算效率较低.提出一种基于模型参数预检验的快速RANSAC算法(previewmodelparametersevaluationRANSAC,简称PERANS... 随机抽样一致性算法RANSAC(randomsampleconsensus)是在计算机视觉领域内应用最广泛的Robust估计算法之一,但是RANSAC算法计算效率较低.提出一种基于模型参数预检验的快速RANSAC算法(previewmodelparametersevaluationRANSAC,简称PERANSAC).算法在RANSAC算法模型参数检验前,加入预检验过程,在保证计算结果置信概率不变的前提下,过滤掉大量偏差较大的模型参数,提高了RANSAC算法的整体效率.模拟数据和真实图像数据实验结果表明,此算法和RANSAC算法计算精度保持一致,计算速度高于RANSAC算法. 展开更多
关键词 RANSAC PERANSAC 鲁棒性 基础矩阵 LmedS估计 outliers inliers
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抗差卡尔曼滤波模型及其在GPS监测网中的应用 被引量:62
3
作者 余学祥 吕伟才 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期27-31,共5页
根据量测向量中的粗差对状态向量滤波值的影响规律 ,导出了抗差卡尔曼滤波模型 ,该模型对观测空间和设计空间均具有良好的抗差性。通过对含有粗差的模拟 GPS监测网的计算 ,与标准卡尔曼滤波模型相比较 ,利用该抗差滤波模型 ,可获得可靠... 根据量测向量中的粗差对状态向量滤波值的影响规律 ,导出了抗差卡尔曼滤波模型 ,该模型对观测空间和设计空间均具有良好的抗差性。通过对含有粗差的模拟 GPS监测网的计算 ,与标准卡尔曼滤波模型相比较 ,利用该抗差滤波模型 ,可获得可靠的变形分析结果。 展开更多
关键词 抗差卡尔曼滤波 GPS监测网 等价增益矩阵 粗差 变形监测数据
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动态测量数据野值的辨识与剔除 被引量:64
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作者 祝转民 秋宏兴 +1 位作者 李济生 黄永宣 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期147-149,190,共4页
分析了动态测量数据中产生野值的原因及其特征,讨论了野值对滤波以及数据处理精度的影响。以"新息"为基础,通过对卡尔曼滤波方法中增益矩阵的改进,提出了野值辨识和剔除方法。仿真计算和实际工程应用表明,该方法可使野值的剔... 分析了动态测量数据中产生野值的原因及其特征,讨论了野值对滤波以及数据处理精度的影响。以"新息"为基础,通过对卡尔曼滤波方法中增益矩阵的改进,提出了野值辨识和剔除方法。仿真计算和实际工程应用表明,该方法可使野值的剔除与状态估计同时进行,提高了计算速度和数据处理的精度,同时可有效解决滤波发散问题,是实用可靠的工程方法。 展开更多
关键词 靶场外测 动态测量数据 野值 新息序列 KALMAN滤波 数据处理
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基于整体最小二乘的稳健点云数据平面拟合 被引量:68
5
作者 官云兰 刘绍堂 +2 位作者 周世健 张立亭 鲁铁定 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2011年第5期80-83,共4页
针对点云数据平面拟合方法没有完整考虑测量数据中的误差及系数阵中误差的情况,提出稳健整体最小二乘点云数据平面拟合方法。该法以整体最小二乘法为基础,在考虑全部观测量存在误差的情况下,通过一定的准则删除数据中的粗差或异常值,从... 针对点云数据平面拟合方法没有完整考虑测量数据中的误差及系数阵中误差的情况,提出稳健整体最小二乘点云数据平面拟合方法。该法以整体最小二乘法为基础,在考虑全部观测量存在误差的情况下,通过一定的准则删除数据中的粗差或异常值,从而获得稳健的平面参数估值。实验中,分别利用最小二乘法、特征值法和稳健整体最小二乘拟合法对仿真点云数据和真实点云数据进行平面拟合,结果显示该法能克服异常值的影响,得到可靠的平面参数估值,具有稳健性。 展开更多
关键词 点云数据 整体最小二乘 平面拟合 异常值 稳健性
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风电机组风速-功率异常运行数据特征及清洗方法 被引量:64
6
作者 沈小军 付雪姣 +1 位作者 周冲成 王伟 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第14期3353-3361,共9页
风功率曲线是考核风电机组发电性能的重要指标,对风电场的运行管理和电力系统的运行调度都具有重要意义。实际运行过程的设备故障及人为控制因素会导致风速-功率曲线中存在大量的异常数据,给风功率曲线的后续应用带来严重影响。本文在... 风功率曲线是考核风电机组发电性能的重要指标,对风电场的运行管理和电力系统的运行调度都具有重要意义。实际运行过程的设备故障及人为控制因素会导致风速-功率曲线中存在大量的异常数据,给风功率曲线的后续应用带来严重影响。本文在分析风电机组风速-功率异常运行数据特征的基础上,根据空间分布位置和形态将异常数据分为曲线底部、中部、上部堆积型异常数据和曲线周围分散型异常数据等四类,提出了基于变点分组法与四分位法组合的异常数据识别清洗方法及流程,与四分位-变点分组法以及局部离群因子算法的对比算例验证结果表明,提出的变点分组-四分位法可有效识别四种类型的异常数据,流程合理,清洗效果好,效率高,并具有较强的通用性。 展开更多
关键词 风电机组 风功率曲线 异常数据 数据清洗
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基于随机抽样一致性算法的稳健点云平面拟合方法 被引量:59
7
作者 李孟迪 蒋胜平 王红平 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期102-106,共5页
针对点云数据平面拟合过程中存在粗差及异常值等问题,文章提出一种基于随机抽样一致性算法(RANSAC)的稳健平面拟合方法。该方法以RANSAC算法为基础并结合特征值法,通过设置一定的准则,剔除点云数据中存在的粗差及异常值,达到获得理想平... 针对点云数据平面拟合过程中存在粗差及异常值等问题,文章提出一种基于随机抽样一致性算法(RANSAC)的稳健平面拟合方法。该方法以RANSAC算法为基础并结合特征值法,通过设置一定的准则,剔除点云数据中存在的粗差及异常值,达到获得理想平面拟合参数的目的。运用此算法对仿真数据及实测数据进行平面拟合,并与传统算法进行比较,结果表明该方法可以很好地适应于点云数据中存在粗差及异常值的情况,获得较好的平面参数估计值,是一种稳健的平面拟合算法。 展开更多
关键词 点云数据 随机抽样一致性 平面拟合 异常值 稳健
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科技成果转化评价指标体系设计及应用研究 被引量:58
8
作者 柴国荣 许崇美 闵宗陶 《软科学》 CSSCI 北大核心 2010年第2期1-5,共5页
构建了科技成果转化评价指标体系,运用Delphi法和相关分析法对评价指标体系进行了实证分析和检验,并引入减小"异常点"影响的无量纲化方法,采用兼顾"功能性"和"协调性"的综合性评价方法,对西部地区十一省... 构建了科技成果转化评价指标体系,运用Delphi法和相关分析法对评价指标体系进行了实证分析和检验,并引入减小"异常点"影响的无量纲化方法,采用兼顾"功能性"和"协调性"的综合性评价方法,对西部地区十一省市的科技成果转化进行了应用研究。根据评价结果,对西部地区科技成果转化进行了分析。 展开更多
关键词 科技成果转化 评价指标体系 异常点 西部地区 评价结果
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基于小波分析的大坝观测数据异常值检测 被引量:26
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作者 徐洪钟 吴中如 +1 位作者 李雪红 施斌 《水电能源科学》 2002年第4期20-21,81,共3页
阐述了小波分析中小波变换、多分辨分析等基本原理;利用多分辨分析(小波多层分解)方法,对大坝观测数据的异常值进行了检测;通过工程实例验证了该方法的有效性。所采用的小波分析方法适合检测单个和多个异常值。
关键词 大坝观测数据 异常值 检测 小波分析
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动态Kalman滤波模型误差的影响 被引量:43
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作者 杨元喜 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2006年第1期17-18,共2页
动态Kalman滤波模型误差的影响与静态平差模型误差影响不同。它包括观测异常误差影响和动力学模型异常的影响。本文分别讨论了观测异常误差和动力学模型异常误差对当前历元滤波结果的影响及对后续历元滤波结果的影响;构建了异常误差影... 动态Kalman滤波模型误差的影响与静态平差模型误差影响不同。它包括观测异常误差影响和动力学模型异常的影响。本文分别讨论了观测异常误差和动力学模型异常误差对当前历元滤波结果的影响及对后续历元滤波结果的影响;构建了异常误差影响表达式,并对各类异常误差的检测方法进行了分析。 展开更多
关键词 异常误差 观测误差 动力模型误差 KALMAN滤波
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一种鲁棒主成分分析(PCA)算法 被引量:25
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作者 王松 夏绍玮 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 1998年第1期9-13,75,共6页
主要研究了改善主成分分析(PCA)算法鲁棒性的一种实现途径,以提高PCA的精度。讨论了PCA鲁棒性问题的两种提法。修正PCA算法能够在运行过程中自动地识别样本集之中的“劣点”,从而通过迭代计算加以适当处理来排除对运算... 主要研究了改善主成分分析(PCA)算法鲁棒性的一种实现途径,以提高PCA的精度。讨论了PCA鲁棒性问题的两种提法。修正PCA算法能够在运行过程中自动地识别样本集之中的“劣点”,从而通过迭代计算加以适当处理来排除对运算精度的影响。对比仿真实验结果表明,鲁棒PCA算法较之传统的基于特征值分解的PCA算法在鲁棒性上有了较大的改善。 展开更多
关键词 主成分分析 鲁棒主成分分析 算法 统计分析法
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岩土参数随机场空间最优估计精度分析与特异值研究 被引量:12
12
作者 张征 程祖锋 +1 位作者 王恩祥 刘淑春 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期586-590,共5页
阐述了克立格方差的特点, 并结合实际对岩土参数随机场空间最优估计的局部估计精度进行了分析, 探讨了影响岩土参数空间最优估计精度的特异值的处理方法。研究结果表明, 对存在特异值的岩土参数随机场进行估计时,应用指示克立格法... 阐述了克立格方差的特点, 并结合实际对岩土参数随机场空间最优估计的局部估计精度进行了分析, 探讨了影响岩土参数空间最优估计精度的特异值的处理方法。研究结果表明, 对存在特异值的岩土参数随机场进行估计时,应用指示克立格法能够获得符合实际的空间最优估计效果。 展开更多
关键词 岩土参数 随机场 局部估计精度 特异值
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稳健因子分析方法的构建及比较研究 被引量:31
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作者 王斌会 李雄英 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2015年第5期84-90,共7页
由于传统因子分析方法对离群值较敏感,导致计算结果与实际不相符。针对这一现象,本文运用FAST-MCD方法对传统因子分析方法进行改进,构建出因子分析的稳健算法,以克服离群值的影响,并对此方法进行了模拟和实证分析。模拟和实证分析结果... 由于传统因子分析方法对离群值较敏感,导致计算结果与实际不相符。针对这一现象,本文运用FAST-MCD方法对传统因子分析方法进行改进,构建出因子分析的稳健算法,以克服离群值的影响,并对此方法进行了模拟和实证分析。模拟和实证分析结果均表明:因子旋转前后,当数据中不存在离群值时,传统因子分析与稳健因子分析得到的结果基本保持一致;当数据中存在离群值时,运用传统因子分析得到的结果出现较大变化,而运用稳健因子分析方法得到的结果基本不变,这说明相对于传统因子分析方法,稳健因子分析方法能有效抵抗离群值的影响,具有良好的抗干扰性和高抗差性。 展开更多
关键词 因子分析 稳健统计量 稳健因子分析 离群值
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一种改进的K-means聚类算法 被引量:23
14
作者 连凤娜 吴锦林 唐琦 《电脑与信息技术》 2008年第1期38-40,共3页
K-means算法是最常用的聚类算法之一,有很多的优点,但也存在着不足。它不仅对样本的输入顺序敏感,可能产生局部最优解,而且受孤立点的影响很大。文章正是针对这些不足,提出了一种改进的K-means算法,主要从数据预处理、初始聚类中心的选... K-means算法是最常用的聚类算法之一,有很多的优点,但也存在着不足。它不仅对样本的输入顺序敏感,可能产生局部最优解,而且受孤立点的影响很大。文章正是针对这些不足,提出了一种改进的K-means算法,主要从数据预处理、初始聚类中心的选择方面进行了改进,并做了改进前后算法的对比实验。结果表明,改进后的算法不但更具稳定性,准确度也高,受孤立点的影响也大大降低。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 聚类 孤立点
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Early Cenozoic Mega Thrusting in the Qiangtang Block of the Northern Tibetan Plateau 被引量:25
15
作者 WU Zhenhan YE Peisheng +3 位作者 Patrick J.BAROSH HU Daogong LU Lu ZHANG Yaoling 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2012年第4期799-809,共11页
Recent mapping and seismic survey reveal that intensive compression during the Early Cenozoic in the Qiangtang block of the central Tibetan Plateau formed an extensive complex of thrust sheets that moved relatively so... Recent mapping and seismic survey reveal that intensive compression during the Early Cenozoic in the Qiangtang block of the central Tibetan Plateau formed an extensive complex of thrust sheets that moved relatively southward along several generally north-dipping great thrust systems. Those at the borders of the ~450 km wide block show it overrides the Lhasa block to the south and is overridden by the Hohxil-Bayanhar block to the north. The systems are mostly thin-skinned imbricate thrusts with associated folding. The thrust sheets are chiefly floored by Jurassic limestone that apparently slid over Triassic sandstone and shale, which is locally included, and ramped upward and over Paleocene-Eocene red-beds. Some central thrusts scooped deeper and carried up Paleozoic metamorphic rock, Permian carbonate and granite to form a central uplift that divides the Qiangtang block into two parts. These systems and their associated structures are unconformably overlain by little deformed Late Eocene-Oligocene volcanic rock or capped by Miocene lake beds. A thrust system in the northern part of the block, as well as one in the northern part of the adjacent Lhasa block, dip to the south and appear to be due to secondary adjustments within the thrust sheets. The relative southward displacement across this Early Cenozoic mega thrust system is in excess of 150 km in the Qiangtang block, and the average southward slip-rate of the southern Qiangtang thrusts ranged from 5.6 mm to 7.4 mm/a during the Late Eocene-Oligocene. This Early Cenozoic thrusting ended before the Early Miocene and was followed by Late Cenozoic crustal extension and strike-slip faulting within the Qiangtang block. The revelation and understanding of these thrust systems are very important for the evaluation of the petroleum resources of the region. 展开更多
关键词 mega thrust outliers and thrust sheets structural windows Early Cenozoic Qiangtang block Northern Tibetan Plateau
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基于RANSAC和TLS的点云平面拟合 被引量:27
16
作者 李希 韩燮 熊风光 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第1期123-126,143,共5页
针对点云平面拟合过程中出现的异常值及误差的问题,提出一种将随机采样一致(random sample consensus,RANSAC)算法与整体最小二乘法(total least squares,TLS)相结合的点云平面拟合方法。利用随机采样一致算法剔除异常值,利用整体最小... 针对点云平面拟合过程中出现的异常值及误差的问题,提出一种将随机采样一致(random sample consensus,RANSAC)算法与整体最小二乘法(total least squares,TLS)相结合的点云平面拟合方法。利用随机采样一致算法剔除异常值,利用整体最小二乘法对剩余有效点进行平面拟合,计算模型参数。实验结果表明,该方法与传统的特征值法、最小二乘法相比,能提高参数的估算精度,更适合对含有不同异常值及误差的点云数据进行拟合,是一种稳健的平面拟合方法。 展开更多
关键词 点云数据 平面拟合 随机采样一致性 整体最小二乘法 异常值
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散乱点云离群点的分类识别算法 被引量:27
17
作者 聂建辉 胡英 马孜 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期1526-1532,共7页
散乱点云离群点识别和滤除是重建高质量曲面的前提,也是散乱点云预处理的重要步骤.提出一种散乱点云区域增长策略和一个基于曲面变化度的局部离群指标SVLOF,并将其应用到离群点识别中.通过分析离群点产生的原因,根据离群点到点云主体的... 散乱点云离群点识别和滤除是重建高质量曲面的前提,也是散乱点云预处理的重要步骤.提出一种散乱点云区域增长策略和一个基于曲面变化度的局部离群指标SVLOF,并将其应用到离群点识别中.通过分析离群点产生的原因,根据离群点到点云主体的距离将离群点分为远离群点和近离群点2类;对远离群点采用基于三维区域增长的方法进行识别,而对于近离群点采用SVLOF系数进行识别.基于仿真数据和实测数据的实验均表明,采用文中算法能够快速、有效地检测出孤立离群点和小型聚类离群点. 展开更多
关键词 散乱点云 离群点 区域增长 局部离群系数
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LOF与改进SMOTE算法组合的强烈岩爆预测 被引量:27
18
作者 谭文侃 叶义成 +2 位作者 胡南燕 吴孟龙 黄兆云 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1186-1194,共9页
为解决岩爆数据集中存在离群值、强烈岩爆数目少,导致强烈岩爆预测准确率较低等问题,提出LOF(local outlier factor)与改进SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法组合的方法。首先搜集国内外305组岩爆案例构建原始岩爆... 为解决岩爆数据集中存在离群值、强烈岩爆数目少,导致强烈岩爆预测准确率较低等问题,提出LOF(local outlier factor)与改进SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法组合的方法。首先搜集国内外305组岩爆案例构建原始岩爆数据集,使用平均化处理法对数据集进行无量纲化处理;其次用LOF算法剔除各岩爆等级中的离群值,改进SMOTE算法在强烈岩爆样本与中等岩爆样本边界处增加强烈岩爆样本数目,增加少数类样本数目,在数据预处理阶段改善数据集结构;最后用6种常用机器学习模型分别对原始岩爆数据集和预处理后的岩爆数据集进行预测,验证预处理过程的有效性。结果表明:经过预处理后的岩爆数据集,整体的岩爆预测准确率平均提高18.35%,强烈岩爆预测准确率平均提高44.55%。因此基于LOF与改进SMOTE算法组合对岩爆数据集进行预处理,改善岩爆数据分布结构,能有效提高强烈岩爆预测准确率。 展开更多
关键词 岩石力学 强烈岩爆预测 LOF算法 离群值 改进SMOTE算法 过采样 机器学习
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基于空间自相关的耕地等别指数检验方法研究 被引量:25
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作者 杨永侠 王旭 +3 位作者 孟丹 孙婷 张中帆 施彦如 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期328-335,共8页
耕地质量等别成果在我国耕地保护中发挥了重要作用,因此对耕地质量等别成果质量检验方法的研究具有重要的现实意义。建立了以耕地面积修正反距离权重矩阵的改进模型,并分别提取了改进模型和反距离模型的疑似异常值单元,得到了县域内所... 耕地质量等别成果在我国耕地保护中发挥了重要作用,因此对耕地质量等别成果质量检验方法的研究具有重要的现实意义。建立了以耕地面积修正反距离权重矩阵的改进模型,并分别提取了改进模型和反距离模型的疑似异常值单元,得到了县域内所有耕地单元的自然等指数的标准差,选取大于增量空间自相关最大莫兰指数所对应的阈值距离为缓冲区半径,按照研究确定的县域耕地自然等指数疑似异常值判定与选取的标准,对疑似异常值单元与其缓冲区范围内耕地单元的自然等指数进行比较和判断,排除非确定异常值,得到确定异常值,并对最终结果进行了检验。以内蒙古自治区宁城县为例,分析得到自然等指数的标准差为78,缓冲区距离为600 m,结果表明,判定与选取异常值的标准能准确提取确定异常值单元,排除大部分非确定异常值,且检验表明,提取确定异常值的精度较高;在相同阈值距离下,改进模型比反距离权重模型在提取确定异常值单元方面存在一定优势,说明面积和距离都是影响耕地质量相关性的重要指标。该方法可以为县域耕地质量等别成果数据检验提供参考,也为空间自相关分析在相关领域中的应用提供一种新思路。 展开更多
关键词 耕地质量 自然等指数 异常值 空间自相关 面积修正
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基于概念格的天体光谱离群数据识别方法 被引量:24
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作者 张继福 蒋义勇 +2 位作者 胡立华 蔡江辉 张素兰 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期1060-1066,共7页
在宇宙中,寻求特殊的、未知的天体是人类探索宇宙奥妙所追求的目标之一,天体光谱离群数据识别方法是实现该目标的有效手段之一.将概念格中每个概念节点内涵描述为天体光谱数据特征子空间,提出了一种天体光谱离群数据识别方法.首先将概... 在宇宙中,寻求特殊的、未知的天体是人类探索宇宙奥妙所追求的目标之一,天体光谱离群数据识别方法是实现该目标的有效手段之一.将概念格中每个概念节点内涵描述为天体光谱数据特征子空间,提出了一种天体光谱离群数据识别方法.首先将概念节点的内涵缩减看作天体光谱特征子空间,并依据稀疏度系数阈值确定稀疏子空间;其次对于稀疏子空间,依据稠密度系数判定祖先概念节点内涵是否为稠密子空间,进而判断出概念节点外延中包含的数据对象是否为天体光谱离群数据;最后以离散化天体光谱数据作为形式背景,实验验证了利用该方法识别出的天体光谱离群数据是准确的、完备的和有效的。 展开更多
关键词 天体光谱 概念格 离群数据 稠密度系数 稀疏子空间
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