为了对铁路系统涉恐事件进行风险管理,遏制铁路系统恐怖袭击事件的发生,提出基于DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法的铁路系统恐怖袭击风险评估方法。首先对1970—2017年发生的铁路系统恐怖袭...为了对铁路系统涉恐事件进行风险管理,遏制铁路系统恐怖袭击事件的发生,提出基于DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法的铁路系统恐怖袭击风险评估方法。首先对1970—2017年发生的铁路系统恐怖袭击案件进行统计分析,然后采用DBSCAN算法对恐怖袭击发生次数、死亡人数和受伤人数3项风险评价指标进行聚类分析,最终客观计算出几类袭击方式、袭击目标和86个国家的风险。结果表明,该方法的分析过程避免了人工赋值和专家打分策略,评估结果更具客观性和真实性,适用于反恐情报工作的风险评估领域。展开更多
为解决实时分析处理的海洋Argo浮标剖面观测数据特有的数据密度较高、快速响应且需要识别任意形状簇等问题,提出了一种可通过单次扫描数据集进行有效处理的低复杂度聚类算法DBIRCH(Density-Based Balanced Iterative Reducing and Clust...为解决实时分析处理的海洋Argo浮标剖面观测数据特有的数据密度较高、快速响应且需要识别任意形状簇等问题,提出了一种可通过单次扫描数据集进行有效处理的低复杂度聚类算法DBIRCH(Density-Based Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies)。该算法通过使用新引入的参数密度阈值修正因子,动态的更新限制CF(Clustering Feature)树生长的约束系数子空间阈值,同时结合密度关联思想在不同邻域内多次建立CF树且合并,最终以核心CF树子节点为聚类结果输出,避免了BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies)算法对参数的过度依赖,同时因能处理任意形状簇从而提升了数据处理的整体鲁棒性,提高了处理Argo剖面监测数据的时效性和算法的整体吞吐速度。为测试算法的综合性能,使用真实Argo浮标剖面实时监测数据集,并根据不同的参数对算法做出多组对比实验,同时使用不同评价指标对算法从运行时间和聚类准确率上进行综合评估,从全局角度分析该算法在DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)、BIRCH及DBIRCH 3种不同算法中综合聚类性能最优。实验结果表明,在3种算法中,BIRCH算法运算速度最快,但准确率最低;DBSCAN算法聚类性能高于BIRCH算法,但运算速度最慢;改进的DBIRCH算法运算效率略低于BIRCH算法,但聚类准确率最高。展开更多
多源时空轨迹数据隐含丰富的城市出行信息,通过对其进行挖掘、处理和分析,可以找到个体与群体之间的交互关系。针对轨迹数据挖掘研究范围单一,缺少多空间尺度研究的问题,提出一种融合多空间尺度特征的出行轨迹数据挖掘分析方法。以广东...多源时空轨迹数据隐含丰富的城市出行信息,通过对其进行挖掘、处理和分析,可以找到个体与群体之间的交互关系。针对轨迹数据挖掘研究范围单一,缺少多空间尺度研究的问题,提出一种融合多空间尺度特征的出行轨迹数据挖掘分析方法。以广东为例,结合社交媒体腾讯用户密度(Tencent user density,TUD)数据集,通过具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)聚类算法与局部密度峰值计算法提取时空相似性轨迹区域,进而簇类分成一系列热点区域,获得不同时间粒度、不同空间尺度下的出行轨迹规律特征。这能够实现在不同空间尺度融合下展示同一地区的热点区域,进一步探讨出行轨迹的规律变化。可见所提出的方法为利用时空大数据进行城市空间结构研究提供科学参考。展开更多
针对毫米波雷达数据均匀性差,数据量小,噪点多等问题,提出一种基于DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)的雷达自适应聚类算法。改进算法能够根据K近邻距离和目标反射截面自适应调整聚类半径。首先给...针对毫米波雷达数据均匀性差,数据量小,噪点多等问题,提出一种基于DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)的雷达自适应聚类算法。改进算法能够根据K近邻距离和目标反射截面自适应调整聚类半径。首先给出一种聚类半径根据K近邻距离动态调整的机制:目标第K个近邻的距离与阈值相比较,以确定阈值半径取值。再提取雷达提供的目标反射截面,基于该值计算目标假象半径作为聚类半径的补充量。实现根据目标反射截面与数据稀疏程度自适应聚类的效果。将改进算法与不同参数的DBSCAN聚类算法在真实雷达点云数据进行实验对比。相较于选取合适参数的DBSCAN算法,改进算法能够更好适应毫米波雷达点云特征,对行人目标识别准确率提高4.18%,对车辆目标识别准确率提高5.63%。展开更多
针对传统雷达信号识别方法对重点目标识别的针对性、时效性不强的问题,提出一种基于聚类和时序相关的重点雷达信号实时识别方法。首先,依据具有噪声的基于密度的聚类(density-based spatial clustering of application with noise,DBSC...针对传统雷达信号识别方法对重点目标识别的针对性、时效性不强的问题,提出一种基于聚类和时序相关的重点雷达信号实时识别方法。首先,依据具有噪声的基于密度的聚类(density-based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)算法对侦获信号的脉冲描述字进行分选;而后,利用分选所得脉冲的时序特征与重点目标信号脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)生成仿真信号;最后,计算仿真信号的互相关函数,基于相关度判断PRI参数是否匹配。仿真实验表明:所提方法明显提升了对重点目标信号的识别时效,能够应对存在噪声干扰和信号交叠的复杂信号环境,对局部脉冲参数丢失不敏感。展开更多
针对出租车随意停靠造成城市交通拥堵甚至交通事故的问题,利用成都实际区域的出租车GPS(Global Position System)数据和爬取的POI(Point of Interest)数据,使用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)聚...针对出租车随意停靠造成城市交通拥堵甚至交通事故的问题,利用成都实际区域的出租车GPS(Global Position System)数据和爬取的POI(Point of Interest)数据,使用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)聚类算法对上下客点进行聚类,得到出租车的载客热点,根据POI的类型划定载客热点区域的类型,对出租车不同时间的出行需求进行分析,进而划分出出租车的固定停车区域。研究结果表明,出租车固定停车区域的设定与出行者的出行需求有关,即将固定停车区域设置在出行者出行需求多的区域,可以满足出行者的不同出行需求。结合出租车载客热点和爬取POI数据划定固定停车区域的方法具有较高的实用性,可为城市交通安全方面提供理论和现实意义。展开更多
文摘为了对铁路系统涉恐事件进行风险管理,遏制铁路系统恐怖袭击事件的发生,提出基于DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法的铁路系统恐怖袭击风险评估方法。首先对1970—2017年发生的铁路系统恐怖袭击案件进行统计分析,然后采用DBSCAN算法对恐怖袭击发生次数、死亡人数和受伤人数3项风险评价指标进行聚类分析,最终客观计算出几类袭击方式、袭击目标和86个国家的风险。结果表明,该方法的分析过程避免了人工赋值和专家打分策略,评估结果更具客观性和真实性,适用于反恐情报工作的风险评估领域。
文摘为解决实时分析处理的海洋Argo浮标剖面观测数据特有的数据密度较高、快速响应且需要识别任意形状簇等问题,提出了一种可通过单次扫描数据集进行有效处理的低复杂度聚类算法DBIRCH(Density-Based Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies)。该算法通过使用新引入的参数密度阈值修正因子,动态的更新限制CF(Clustering Feature)树生长的约束系数子空间阈值,同时结合密度关联思想在不同邻域内多次建立CF树且合并,最终以核心CF树子节点为聚类结果输出,避免了BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies)算法对参数的过度依赖,同时因能处理任意形状簇从而提升了数据处理的整体鲁棒性,提高了处理Argo剖面监测数据的时效性和算法的整体吞吐速度。为测试算法的综合性能,使用真实Argo浮标剖面实时监测数据集,并根据不同的参数对算法做出多组对比实验,同时使用不同评价指标对算法从运行时间和聚类准确率上进行综合评估,从全局角度分析该算法在DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)、BIRCH及DBIRCH 3种不同算法中综合聚类性能最优。实验结果表明,在3种算法中,BIRCH算法运算速度最快,但准确率最低;DBSCAN算法聚类性能高于BIRCH算法,但运算速度最慢;改进的DBIRCH算法运算效率略低于BIRCH算法,但聚类准确率最高。
文摘多源时空轨迹数据隐含丰富的城市出行信息,通过对其进行挖掘、处理和分析,可以找到个体与群体之间的交互关系。针对轨迹数据挖掘研究范围单一,缺少多空间尺度研究的问题,提出一种融合多空间尺度特征的出行轨迹数据挖掘分析方法。以广东为例,结合社交媒体腾讯用户密度(Tencent user density,TUD)数据集,通过具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)聚类算法与局部密度峰值计算法提取时空相似性轨迹区域,进而簇类分成一系列热点区域,获得不同时间粒度、不同空间尺度下的出行轨迹规律特征。这能够实现在不同空间尺度融合下展示同一地区的热点区域,进一步探讨出行轨迹的规律变化。可见所提出的方法为利用时空大数据进行城市空间结构研究提供科学参考。
文摘针对毫米波雷达数据均匀性差,数据量小,噪点多等问题,提出一种基于DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)的雷达自适应聚类算法。改进算法能够根据K近邻距离和目标反射截面自适应调整聚类半径。首先给出一种聚类半径根据K近邻距离动态调整的机制:目标第K个近邻的距离与阈值相比较,以确定阈值半径取值。再提取雷达提供的目标反射截面,基于该值计算目标假象半径作为聚类半径的补充量。实现根据目标反射截面与数据稀疏程度自适应聚类的效果。将改进算法与不同参数的DBSCAN聚类算法在真实雷达点云数据进行实验对比。相较于选取合适参数的DBSCAN算法,改进算法能够更好适应毫米波雷达点云特征,对行人目标识别准确率提高4.18%,对车辆目标识别准确率提高5.63%。
文摘针对传统雷达信号识别方法对重点目标识别的针对性、时效性不强的问题,提出一种基于聚类和时序相关的重点雷达信号实时识别方法。首先,依据具有噪声的基于密度的聚类(density-based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)算法对侦获信号的脉冲描述字进行分选;而后,利用分选所得脉冲的时序特征与重点目标信号脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)生成仿真信号;最后,计算仿真信号的互相关函数,基于相关度判断PRI参数是否匹配。仿真实验表明:所提方法明显提升了对重点目标信号的识别时效,能够应对存在噪声干扰和信号交叠的复杂信号环境,对局部脉冲参数丢失不敏感。
文摘针对出租车随意停靠造成城市交通拥堵甚至交通事故的问题,利用成都实际区域的出租车GPS(Global Position System)数据和爬取的POI(Point of Interest)数据,使用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)聚类算法对上下客点进行聚类,得到出租车的载客热点,根据POI的类型划定载客热点区域的类型,对出租车不同时间的出行需求进行分析,进而划分出出租车的固定停车区域。研究结果表明,出租车固定停车区域的设定与出行者的出行需求有关,即将固定停车区域设置在出行者出行需求多的区域,可以满足出行者的不同出行需求。结合出租车载客热点和爬取POI数据划定固定停车区域的方法具有较高的实用性,可为城市交通安全方面提供理论和现实意义。
