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空间数据库反向最近邻聚类方法 被引量：40
1
作者 刘久彪 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期387-392,共6页
针对当前空间数据库聚类方法未考虑降维后的距离特征反向结果,导致空间数据分量失真,存在聚类精度低、耗时长的问题,提出一种空间数据库反向最近邻聚类方法.首先,通过选取训练样本集实现核矩阵的特征分解,获得其距离特征修正值去除初始... 针对当前空间数据库聚类方法未考虑降维后的距离特征反向结果,导致空间数据分量失真,存在聚类精度低、耗时长的问题,提出一种空间数据库反向最近邻聚类方法.首先,通过选取训练样本集实现核矩阵的特征分解,获得其距离特征修正值去除初始值的影响;然后,根据核主成分分析(KPCA)降维并结合降维后的距离特征反向结果,利用反向最近邻聚类方法与扩展的部分失真搜索法相结合,实现空间数据的聚类;最后利用选定的聚类中心对数据集进行计算,计算数据集第一维分量与聚类中心第一维分量之间的失真,得到反向最近邻,直至所有空间数据均找到所属类别,最终完成空间数据库反向最近邻聚类.实验结果表明,该方法提高了空间数据的聚类精度,减少了空间数据聚类所用时间. 展开更多
关键词 空间数据库 空间距离 数据修正 降维 反向最近邻 聚类方法
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排列熵算法参数的优化确定方法研究 被引量：39
2
作者 饶国强 冯辅周 +1 位作者 司爱威 谢金良 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期188-193,共6页
由于排列熵算法能够有效放大时间序列的微弱变化,且计算简单、实时性好,已在信号突变检测方面显示出良好的应用前景,但是排列熵算法中嵌入维数和延迟时间等参数的确定仍依赖于经验和尝试,该问题已成为排列熵算法走向工程应用的瓶颈问题... 由于排列熵算法能够有效放大时间序列的微弱变化,且计算简单、实时性好,已在信号突变检测方面显示出良好的应用前景,但是排列熵算法中嵌入维数和延迟时间等参数的确定仍依赖于经验和尝试,该问题已成为排列熵算法走向工程应用的瓶颈问题。根据排列熵算法的原理,提出了基于重构时间序列最佳相空间来确定模型参数的方法。根据相空间重构的两种观点,介绍了延迟时间与嵌入维数独立确定和联合确定两种方法的基本理论,然后利用仿真信号和滚动轴承全寿命数据对两种算法进行了检验和对比。结果表明,模型参数的独立确定方法比联合确定方法对信号的异常检测更好。 展开更多
关键词 排列熵 互信息 假近邻 关联积分法
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知识管理系统中的CBR技术及其应用 被引量：12
3
作者 王知行 林琳 +1 位作者 钟诗胜 李江 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 北大核心 2003年第7期551-555,共5页
介绍一个分布式知识管理系统,提出了知识管理系统的基本框架。重点讨论了基于实例的推理技术在知识管理系统中的应用,并通过在水轮发电机方案设计中的应用,证明了基于实例的推理技术在知识管理系统中的实用性。
关键词 知识管理 基于实例推理 最近邻法
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非参数小波算法的交通流预测方法 被引量：14
4
作者 王晓原 吴磊 +1 位作者 张开旺 张敬磊 《系统工程》 CSCD 北大核心 2005年第10期44-47,共4页
及时准确地进行交通流短时预测是智能交通系统,尤其是其先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键内容之一。随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般方法的预测精度大大降低。本文应用非... 及时准确地进行交通流短时预测是智能交通系统,尤其是其先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键内容之一。随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般方法的预测精度大大降低。本文应用非参数回归理论并结合小波分析算法,将交通流数据按不同频道分解,然后重构信号时舍去噪音频道,得到光滑的交通信号曲线,进而利用非参数方法中的最近邻规则对未来交通流进行预测。经过实测数据验证,算法能对交通参数做出很好的预测。 展开更多
关键词 交通流预测 非参数回归 小波分析 最近邻规则 多分辨分析
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改进的最近邻法在基于事例推理中的应用 被引量：13
5
作者 魏传锋 庞彧 +2 位作者 李运泽 王浚 于涛 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期1045-1047,共3页
在基于事例的推理中,通常采用判断相似度来进行事例检索。目前广泛采用的最近邻法存在着盲目判断、计算量大的缺陷,提出了一种改进的算法,采用聚类的方法把事例库分为合理的聚类,并找到每个聚类的均值,然后在推理中,新事例直接与每个均... 在基于事例的推理中,通常采用判断相似度来进行事例检索。目前广泛采用的最近邻法存在着盲目判断、计算量大的缺陷,提出了一种改进的算法,采用聚类的方法把事例库分为合理的聚类,并找到每个聚类的均值,然后在推理中,新事例直接与每个均值进行比较,找到与它最相近的聚类,并在这个聚类中搜索最相近的事例。从而避免了盲目搜索,优化了算法。 展开更多
关键词 聚类算法 最近邻法 基于事例推理 推理机制
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基于近邻法的WIFI室内定位改进算法研究 被引量：20
6
作者 田家英 张志华 《测绘工程》 CSCD 2018年第12期31-36,共6页
位置指纹算法被广泛应用于室内定位,针对位置解算过程中数据匹配效率低,定位精度不高的问题,文中在分析位置指纹算法的基础上,提出一种基于指纹数据空间位置关系对指纹数据分级的方法,通过数据分级缩小数据匹配范围提高匹配效率,同时提... 位置指纹算法被广泛应用于室内定位,针对位置解算过程中数据匹配效率低,定位精度不高的问题,文中在分析位置指纹算法的基础上,提出一种基于指纹数据空间位置关系对指纹数据分级的方法,通过数据分级缩小数据匹配范围提高匹配效率,同时提高定位精度。离线建库阶段,对RSSI双重滤波处理,提高位置指纹数据库的可信度;对定位区域网格化,基于参考点空间位置关系对指纹数据分级。在线定位阶段,基于近邻法先与1级数据匹配并修正,通过匹配结果的空间关系确定2级数据再次匹配,最终获取位置信息。实验结果表明,提出的改进算法相对于传统的近邻法,平均定位误差减小0.5m,实现1.5m的平均定位精度。 展开更多
关键词 室内定位 位置指纹 接收信号强度 高斯滤波 近邻法 数据分级
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一种新的广义最近邻方法研究 被引量：13
7
作者 赵莹 高隽 +1 位作者 汪荣贵 胡静 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第F12期196-198,共3页
本文在仿生模式识别理论的指导下 ,推广了传统的最邻近方法 ,提出一种新的广义最近邻方法 .该方法利用同类样本间的连续性规律 ,增加了样本点个数 .再通过由多个超球体的并所形成的几何形体 ,覆盖可能的样本点 .将这一方法用于人脸识别... 本文在仿生模式识别理论的指导下 ,推广了传统的最邻近方法 ,提出一种新的广义最近邻方法 .该方法利用同类样本间的连续性规律 ,增加了样本点个数 .再通过由多个超球体的并所形成的几何形体 ,覆盖可能的样本点 .将这一方法用于人脸识别仿真实验 ,实验结果表明该方法是有效可行的 . 展开更多
关键词 仿生模式识别 最近邻法 人脸识别
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一种快速的基于稀疏表示分类器 被引量：19
8
作者 陈才扣 喻以明 史俊 《南京大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2012年第1期70-76,共7页
基于稀疏表示的分类器(sparse representation-based classifier,SRC)被证实是一种非常有效的分类器.但SRC往往要通过一个超完备基来求得测试样本的稀疏表示,当数据库的数据量较大时,算法的计算复杂度成为限制其优良性能的瓶颈,致使SRC... 基于稀疏表示的分类器(sparse representation-based classifier,SRC)被证实是一种非常有效的分类器.但SRC往往要通过一个超完备基来求得测试样本的稀疏表示,当数据库的数据量较大时,算法的计算复杂度成为限制其优良性能的瓶颈,致使SRC无法用于实时识别.针对该问题,提出一种简便有效的改进算法,其试图寻求一个较小的超完备基来计算测试样本的稀疏表示,从而大大的缩减算法的计算复杂度.具体来说,对于每个测试样本点,首先,求出该测试样本点可能归属的类别,而后利用可能归属类的样本而并非所有的训练样本来对测试样本进行稀疏表示计算.ORL人脸库和FERET人脸库上的实验结果表明改进算法不仅能较大程度的缩减算法的计算复杂度,而且排除了干扰类的影响,从而在某种程度上提高了算法的识别率. 展开更多
关键词 稀疏表示 K-近邻 邻近类 分类方法 人脸识别
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基于克隆选择分类算法的电力变压器故障诊断 被引量：8
9
作者 熊浩 孙才新 李小虎 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期65-68,73,共5页
变压器油中溶解气体分析是进行电力变压器故障诊断的一种有效方法,将克隆选择分类算法引入电力变压器油中溶解气体分析,利用免疫克隆选择原理学习并提取表征故障样本特征的记忆抗体集,然后用最邻近分类法对故障样本进行分类。人工免疫... 变压器油中溶解气体分析是进行电力变压器故障诊断的一种有效方法,将克隆选择分类算法引入电力变压器油中溶解气体分析,利用免疫克隆选择原理学习并提取表征故障样本特征的记忆抗体集,然后用最邻近分类法对故障样本进行分类。人工免疫系统具有良好的自学习和自记忆能力, 使得克隆选择分类算法具有很强的非线性分类和泛化能力。经大量实例分析,并将其结果与IEC三比值法和BP神经网络等方法的结果相比较表明,该算法能有效对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,并具有较高的诊断精度。 展开更多
关键词 溶解气体分析 克隆选择 最邻近分类法 电力变压器 故障诊断 高电压绝缘技术
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基于框架和案例推理的应急预案表示和优选方法的研究设计 被引量：14
10
作者 谷岩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第6期163-165,169,共4页
采用基于框架表示法的结构化技术表达静态预案,并基于关系模型设计预案库结构和索引。同时将基于案例推理方法和最近邻法相结合,通过计算突发事件与预案的相似度实现最优相似预案的搜索。
关键词 应急预案 框架表示 基于案例推理 最近邻法
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精细化网格的降水预报解析方法对比 被引量：14
11
作者 张宏芳 巨晓璇 +1 位作者 卢珊 潘留杰 《气象科技进展》 2019年第3期7-14,共8页
以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)精细化网格降水预报资料、自动气象站观测资料、中国气象科学数据信息网提供的三源融合降水产品为基础,研究最邻近点法、反距离权重法、最小二乘法和双线性插值法在格点降水向站点以及格点降水插值到更细... 以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)精细化网格降水预报资料、自动气象站观测资料、中国气象科学数据信息网提供的三源融合降水产品为基础,研究最邻近点法、反距离权重法、最小二乘法和双线性插值法在格点降水向站点以及格点降水插值到更细网格中的优缺点和适用性。在模式预报相对准确精细的基础上,得出以下结论:1)最邻近点法在格点向站点解析方面预报技巧评分表现最好,其次为反距离权重法;2)将降水场变换到更高分辨率的格点降水,4种解析结果和原始场均存在一定的差异,其中最小二乘法的空间形态失真最为严重;3)反距离权重法在较粗网格向更细网格变换中的平均TS评分表现最好,而最邻近点法的ETS评分最高。 展开更多
关键词 网格预报 最邻近点 反距离权重 双线性 最小二乘法
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考虑客户满意度的同时收发车辆路径问题 被引量：12
12
作者 范静 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2011年第1期60-64,共5页
当客户要求车辆一次性完成发送以及收集货物的任务时,只需考虑车辆的路径安排即可。但若客户进一步提出在时间窗内完成的话,就必须考虑客户的等待时间——客户的满意度的衡量标准,等待时间越短满意度越高。因此问题的目标为最小化车辆... 当客户要求车辆一次性完成发送以及收集货物的任务时,只需考虑车辆的路径安排即可。但若客户进一步提出在时间窗内完成的话,就必须考虑客户的等待时间——客户的满意度的衡量标准,等待时间越短满意度越高。因此问题的目标为最小化车辆路径总长度、最小化所有客户等待时间之和。本文通过加权转变为单目标函数,由最邻近法及最廉价插入法得到初始解后经过禁忌搜索算法可得到改进算法,解并通过实例对不同权参数的情况进行了比较。 展开更多
关键词 运筹学 最邻近法 最廉价插入法 禁忌搜索法 车辆路径问题 客户满意度
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基于改进拟牛顿-K近邻的TDOA定位算法 被引量：11
13
作者 徐耀松 谭亮 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1578-1583,共6页
为了提高TDOA声源定位方法室内定位的速度和准确度,提出一种改进拟牛顿-K近邻(IQN-IKN)方法。基于定位方程相邻三次迭代结果构造近似矩阵,并采用近似矩阵逼近雅可比矩阵,提高拟牛顿方法定位中非线性定位方程的求解速度;提出基于密集距... 为了提高TDOA声源定位方法室内定位的速度和准确度,提出一种改进拟牛顿-K近邻(IQN-IKN)方法。基于定位方程相邻三次迭代结果构造近似矩阵,并采用近似矩阵逼近雅可比矩阵,提高拟牛顿方法定位中非线性定位方程的求解速度;提出基于密集距离法的K近邻方法,进行定位估计结果的寻优,提高定位的准确性。实验结果表明,相对于传统算法,改进算法具有更快的定位估计速度及更高的定位准确性。 展开更多
关键词 TDOA 改进拟牛顿 近似矩阵 K近邻 密集距离法
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基于鲁棒模糊聚类的混沌时间序列预测 被引量：7
14
作者 刘福才 张彦柳 陈超 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期2784-2790,共7页
采用一种基于鲁棒模糊聚类算法的模糊辨识方法,通过引入局部划分关联度因子,增强了系统辨识的抗干扰能力,提高了系统辨识的鲁棒性.首先用最近邻模糊聚类法划分初始输入空间,得到模糊规则数及初始聚类中心;然后用鲁棒模糊聚类算法求解并... 采用一种基于鲁棒模糊聚类算法的模糊辨识方法,通过引入局部划分关联度因子,增强了系统辨识的抗干扰能力,提高了系统辨识的鲁棒性.首先用最近邻模糊聚类法划分初始输入空间,得到模糊规则数及初始聚类中心;然后用鲁棒模糊聚类算法求解并优化模糊隶属度和聚类中心,建立高精度的T-S模糊模型;最后利用最小二乘法辨识模型的初始结论参数,进一步利用带遗忘因子的递推最小二乘法优化结论参数.采用该方法对Mackey-Glass混沌时间序列进行建模和预测,仿真结果表明利用本方法可以进行准确建模和预测,验证了本方法的鲁棒性、有效性和实用性. 展开更多
关键词 最近邻模糊聚类 鲁棒模糊聚类 混沌时间序列 最小二乘法
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基于聚类和分类的自学习系统模型 被引量：6
15
作者 马光志 龙硕柱 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第10期83-84,共2页
论文在分析聚类与分类方法的基础上,尝试将这两种独立的开采方法集成起来,使两种开采方法能够相得益彰。由此建立的知识发现系统能自动利用已有知识进行分类,同时可较为准确地估计聚类分析所必需的参数,并通过聚类分析来发现和修正错误... 论文在分析聚类与分类方法的基础上,尝试将这两种独立的开采方法集成起来,使两种开采方法能够相得益彰。由此建立的知识发现系统能自动利用已有知识进行分类,同时可较为准确地估计聚类分析所必需的参数,并通过聚类分析来发现和修正错误知识。论文给出了集成方法和实验结果,最后对该集成算法的性能进行了分析。 展开更多
关键词 聚类 分类 自学习系统模型 专家系统 最近邻法 K-MEANS算法
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基于LDA+kernel-KNNFLC的语音情感识别方法 被引量：8
16
作者 张昕然 查诚 +2 位作者 徐新洲 宋鹏 赵力 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期5-11,共7页
结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避... 结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避免维度冗余的情况下,更好地保证了情感信息识别的稳定性.最后,通过对特征空间再学习,结合LDA的kernel-KNNFLC方法优化了情感特征向量的类间区分度,适合于语音情感识别.对包含120维全局统计特征的语音情感数据库进行仿真实验,对降维方案、情感分类器和维度参数进行了多组对比分析.结果表明,LDA+kernel-KNNFLC方法在同等条件下性能提升效果最显著. 展开更多
关键词 语音情感识别 K近邻 核学习 特征重心线 线性判别分析
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面向对象高分辨遥感影像分类研究 被引量：7
17
作者 黎新亮 赵书河 +1 位作者 芮一康 谢士杰 《遥感信息》 CSCD 2007年第6期58-61,93,I0006,共6页
高空间分辨率遥感影像采用传统基于像元分类方法精度较低,本文通过分析高分辨遥感影像特征,采用面向对象的最近邻监督分类方法对QuickBird影像进行分类研究,首先对影像进行对象分割,然后将分割对象信息、形状特征与及上下文联系等特征... 高空间分辨率遥感影像采用传统基于像元分类方法精度较低,本文通过分析高分辨遥感影像特征,采用面向对象的最近邻监督分类方法对QuickBird影像进行分类研究,首先对影像进行对象分割,然后将分割对象信息、形状特征与及上下文联系等特征构成特征空间进行最近邻监督分类,并与传统的基于像元最近邻分类方法分类进行比较分析,结果表明,本方法能够较好的识别高分辨率地物类型,总精度为92.19%,Kappa系数为0.8835,较好地改善分类效果,适合高分辨遥感影像分类。 展开更多
关键词 面向对象 分类 影像分割 最近邻法 QUICKBIRD影像
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黑长臂猿栖息地旱冬瓜和潺槁木姜子种群分布格局和动态 被引量：7
18
作者 田长城 周守标 蒋学龙 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期167-170,共4页
旱冬瓜(Alnus nepalensis)和潺槁木姜子(Litsea glutinosa)是云南省无量山黑长臂猿(Nomascusconcolor)栖息地中的两种常见乔木.利用最近邻体法和Heygi单木竞争指数模型,对两个种群的分布格局和竞争情况进行分析.结果表明,旱冬瓜在不同... 旱冬瓜(Alnus nepalensis)和潺槁木姜子(Litsea glutinosa)是云南省无量山黑长臂猿(Nomascusconcolor)栖息地中的两种常见乔木.利用最近邻体法和Heygi单木竞争指数模型,对两个种群的分布格局和竞争情况进行分析.结果表明,旱冬瓜在不同生长阶段均呈现随机分布,而伴生的潺槁木姜子种群则呈现随机分布-聚集分布-均匀分布的变化趋势.种间竞争和物种自身生物学特性对两个种群的分布格局具有显著影响.旱冬瓜种群的龄级结构为衰退型,潺槁木姜子种群则为成长型. 展开更多
关键词 黑长臂猿 旱冬瓜 潺槁木姜子 最近邻体法 Heygi单木竞争指数模型
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求解TSP问题的自适应邻域遗传算法 被引量：7
19
作者 汪金刚 罗辞勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第27期20-24,共5页
提出结合自适应邻域法与遗传算法来求解TSP问题。在自适应邻域法中,从某个城市出发,下一城市不一定是其最近城市,而是在比其最近城市稍远的邻域范围进行动态随机选取。在求解TSP时,采用自适应邻域法对种群初始化,然后采用选择、交叉、... 提出结合自适应邻域法与遗传算法来求解TSP问题。在自适应邻域法中,从某个城市出发,下一城市不一定是其最近城市,而是在比其最近城市稍远的邻域范围进行动态随机选取。在求解TSP时,采用自适应邻域法对种群初始化,然后采用选择、交叉、变异进行迭代,在选择中仅保留父代90%的样本,剩下的采用自适应邻域法产生新样本进行补充。仿真实验结果表明所提算法与其他算法相比具有竞争能力。 展开更多
关键词 遗传算法 旅行商问题 最近邻法 自适应邻域法
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基于案例推理的铁路地质选线系统探讨 被引量：7
20
作者 张启坤 李远富 +2 位作者 李孝攀 周先虎 万瑛莹 《铁道标准设计》 北大核心 2018年第7期14-18,共5页
为了解决铁路选线系统在复杂地质环境条件下约束构建困难、设计强度大、选线周期长等问题,运用兴起于人工智能领域的案例推理技术,构建地质选线CBR系统框架,对地质选线CBR系统中的案例表示、检索、重用、修正、学习以及存储等核心流程... 为了解决铁路选线系统在复杂地质环境条件下约束构建困难、设计强度大、选线周期长等问题,运用兴起于人工智能领域的案例推理技术,构建地质选线CBR系统框架,对地质选线CBR系统中的案例表示、检索、重用、修正、学习以及存储等核心流程进行探讨。重点研究如何运用本体模型表示铁路地质选线案例,选取最近相邻法来进行案例检索,为地质选线CBR系统的构建提供一定的理论支撑。 展开更多
关键词 铁路选线 地质选线 案例推理 本体模型 最近相邻法
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