基于MPE和改进K⁃means算法的分接开关机械故障诊断方法 被引量：12

1

作者 马宏忠 徐艳 魏海增 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期198-204,共7页

随着有载调压变压器在电网应用的增多以及有载分接开关(on⁃load tap⁃changer,OLTC)频繁地调节,分接开关的故障率在不断增加。为更有效进行OLTC机械故障诊断,提出一种基于MPE和改进K⁃means算法的OLTC机械故障诊断方法。首先,模拟OLTC的... 随着有载调压变压器在电网应用的增多以及有载分接开关(on⁃load tap⁃changer,OLTC)频繁地调节,分接开关的故障率在不断增加。为更有效进行OLTC机械故障诊断,提出一种基于MPE和改进K⁃means算法的OLTC机械故障诊断方法。首先,模拟OLTC的不同机械故障,采集振动信号;其次,为实现非线性振动信号下OLTC的故障诊断,采用多尺度排列熵(MPE)进行OLTC机械故障状态的特征提取;再次,采用粒子群(PSO)优化的K⁃means聚类算法诊断OLTC机械故障;最后,将该方法用于OLTC的机械故障诊断,并与传统K⁃means算法以及BP网络的诊断效果进行对比。结果表明,提出的基于MPE和改进K⁃means算法适用于OLTC机械故障诊断,诊断效果优于传统K⁃means算法以及BP网络,且其稳定性较高。 展开更多

关键词 OLTC k⁃means算法 粒子群优化的k⁃means算法 多尺度排列熵

下载PDF 职称材料

基于改进K-means算法的图像分割

2

作者 李恒博 刘静超 吴珂彤 《现代计算机》 2024年第2期49-51,91,共4页

图像分割在图像分析的整个流程中占据关键地位,是图像理解中的重要步骤,同时,它也被看作是图像处理领域最有挑战性的难题之一。因此该研究提出一个基于改进K-means算法的图像分割方法。对图片进行等切选取初始簇心,设定阈值合并多余的簇... 图像分割在图像分析的整个流程中占据关键地位,是图像理解中的重要步骤,同时,它也被看作是图像处理领域最有挑战性的难题之一。因此该研究提出一个基于改进K-means算法的图像分割方法。对图片进行等切选取初始簇心,设定阈值合并多余的簇,给定平均直径优化簇心数量及分类效果。通过实验,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 k-means算法 图像分割 等切 平均直径

下载PDF 职称材料

基于Hadoop平台的网络安全趋势大数据挖掘算法 被引量：4

3

作者 唐建海 《工业加热》 CAS 2022年第7期67-70,共4页

为了进一步提高网络安全趋势大数据的挖掘性能,提出一种基于Hadoop平台的网络安全趋势大数据深度挖掘方法。考虑网络安全趋势大数据信息缺失的情况,在Hadoop平台中筛选数据特征,剔除无用特征以降低数据维度。选择数据覆盖节点,重新确定... 为了进一步提高网络安全趋势大数据的挖掘性能,提出一种基于Hadoop平台的网络安全趋势大数据深度挖掘方法。考虑网络安全趋势大数据信息缺失的情况,在Hadoop平台中筛选数据特征,剔除无用特征以降低数据维度。选择数据覆盖节点,重新确定聚类质心,改进大数据挖掘算法。融合Hadoop平台与改进大数据挖掘算法,将网络安全趋势大数据按照体量顺序排列,实现深度挖掘。实验结果证明,该算法在挖掘过程中未偏离数据密集区域,并在查全率与查准率方面均具有优势。 展开更多

关键词 HADOOP平台 网络安全 k-均值算法 数据覆盖节点

下载PDF 职称材料

基于K-means的模糊马尔科夫模型的降水预测 被引量：4

4

作者 董亚 杜景林 胡玉杰 《现代电子技术》 2021年第19期85-89,共5页

针对中长期降水预测精度低的问题,基于马尔科夫原理,应用K-means算法对降水序列进行聚类,引入权重和模糊理论,建立K-means的模糊马尔科夫链模型,并对结果进行分析。采用南京地区1951—2014年的降水序列作为样本进行模型训练,对包括南京... 针对中长期降水预测精度低的问题,基于马尔科夫原理,应用K-means算法对降水序列进行聚类,引入权重和模糊理论,建立K-means的模糊马尔科夫链模型,并对结果进行分析。采用南京地区1951—2014年的降水序列作为样本进行模型训练,对包括南京市在内的9个地区的2015—2017年的降水进行预测,结果表明,7个年平均降水量低于1 000 mm的地区中有6个地区的平均误差低于10%,另外27个预测样本中有14个误差低于10%,精度较高,可以将模型应用于降水量低于1 000 mm地区的降水预测,为当地水资源的合理使用提供依据。 展开更多

关键词 降水预测 马尔科夫链 k-means算法 降水序列 聚类 预测模型 模型训练

下载PDF 职称材料

基于局部熵的点云精简算法 被引量：1

5

作者 董嘉敏 田华 《现代电子技术》 北大核心 2020年第1期20-23,27,共5页

针对目前流行的三维物体激光扫描仪获取的点云数据量大,冗余度高等问题,提出一种基于信息熵的点云精简算法。首先,定义数据点的曲率、点到邻域点重心的距离、点到邻域点的平均距离的倒数,三者乘积为权值积;然后,使用K-means聚类算法划... 针对目前流行的三维物体激光扫描仪获取的点云数据量大,冗余度高等问题,提出一种基于信息熵的点云精简算法。首先,定义数据点的曲率、点到邻域点重心的距离、点到邻域点的平均距离的倒数,三者乘积为权值积;然后,使用K-means聚类算法划分点云数据,根据类内估计曲率差值区分特征区域与非特征区域;最后,针对特征区域,利用提出的精简方法精简点云。实验结果表明,该方法计算相对简单,能够有效避免孔洞现象,同时,更好地保留了点云数据的原始物理特征。 展开更多

关键词 点云精简 信息熵 k-means算法 特征区域区分 点云数据 曲率估计

下载PDF 职称材料

基于2K-means算法的读者兴趣分类图书自动推荐系统设计 被引量：3

6

作者 林艳凤 苑吉洋 《现代电子技术》 北大核心 2020年第20期141-144,148,共5页

为了能够满足读者的个人兴趣特点和应用需求,提出基于读者兴趣分类的图书自动推荐系统设计思路。介绍了读者兴趣需求的图书自动推荐系统设计理论技术基础,包括数学挖掘、2K-means算法及UML语言。详细分析了基于读者兴趣分类的图书自动... 为了能够满足读者的个人兴趣特点和应用需求,提出基于读者兴趣分类的图书自动推荐系统设计思路。介绍了读者兴趣需求的图书自动推荐系统设计理论技术基础,包括数学挖掘、2K-means算法及UML语言。详细分析了基于读者兴趣分类的图书自动推荐系统需求和性能需求,将读者的兴趣与图书类别完成聚类分析,并提取最终聚类所获结果匹配图书类别,建立读者兴趣分类图书自动化推荐模型。引入聚类算法、关联规则算法实现读者感兴趣图书规律的统计分析,从而整合读者的图书信息源并充分发现具有较大价值的信息,最终将与相似性需求相符的图书,采用电子邮件或网页方式,自动推荐给读者。该系统设计能够为读者提供可能感兴趣的图书摘要、馆藏类相关信息,且运行性能良好,具有良好的推广应用前景。 展开更多

关键词 读者兴趣分类 图书自动推荐 系统设计 2k-means算法 数据挖掘 聚类分析

下载PDF 职称材料

基于划分的数据挖掘K-means聚类算法分析 被引量：19

7

作者 曾俊 《现代电子技术》 北大核心 2020年第3期14-17,共4页

为提升数据挖掘中聚类分析的效果,在分析数据挖掘、聚类分析、传统K⁃means算法的基础上,提出一种改进的K⁃means算法。首先将整体数据集分为k类,然后设定一个密度参数为ϑ,该密度参数反映数据库中数据所处区域的密度大小,ϑ值与密度大小成... 为提升数据挖掘中聚类分析的效果,在分析数据挖掘、聚类分析、传统K⁃means算法的基础上,提出一种改进的K⁃means算法。首先将整体数据集分为k类,然后设定一个密度参数为ϑ,该密度参数反映数据库中数据所处区域的密度大小,ϑ值与密度大小成正比,通过密度参数优化k个样本数据的聚类中心点选取;依据欧几里得距离公式对未选取的其他数据到各个聚类中心之间的距离进行计算,同时以此距离为判别标准,对各个数据进行种类划分,从而得到初始的聚类分布;初始聚类分布得到之后,对每一个分布簇进行再一次的中心点计算,并判断与之前所取中心点是否相同,直到其聚类收敛达到最优效果。最后通过葡萄酒数据集对改进算法进行验证分析,改进算法比传统K⁃means算法的聚类效果更优,能够更好地在数据挖掘当中进行聚类。 展开更多

关键词 数据挖掘 聚类分析 k⁃means聚类算法 聚类中心选取 k⁃means算法改进 初始中心点

下载PDF 职称材料

大数据时代K-means聚类算法应用于在线学习行为研究 被引量：15

8

作者 蔺小清 《电子设计工程》 2021年第18期181-184,193,共5页

在分析了在线学习行为需求及K-means聚类算法原理的基础上,完成了一种基于K-means聚类算法的在线学习行为分析方法的设计,能够从大量用户学习行为数据中挖掘出有价值的信息,通过聚类分析采集到的用户在线学习行为路径数据实现其在线学... 在分析了在线学习行为需求及K-means聚类算法原理的基础上,完成了一种基于K-means聚类算法的在线学习行为分析方法的设计,能够从大量用户学习行为数据中挖掘出有价值的信息,通过聚类分析采集到的用户在线学习行为路径数据实现其在线学习行为的获取,并从大数据中挖掘用户学习行为习惯,为提高混合式教学质量及效率提供参考。 展开更多

关键词 在线学习 k-means聚类算法 数据挖掘 学习行为

下载PDF 职称材料

基于用户特征和评分的精准推荐策略研究 被引量：9

9

作者 傅金京 李玲娟 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2021年第1期107-114,共8页

个性化推荐系统是帮助用户发现内容,克服信息过载的重要工具。为了提高推荐算法的准确率和效率,综合协同过滤推荐算法和K⁃means聚类算法,设计了一种基于用户特征和评分的精准推荐策略。该策略一方面针对新用户冷启动问题,引入K⁃means聚... 个性化推荐系统是帮助用户发现内容,克服信息过载的重要工具。为了提高推荐算法的准确率和效率,综合协同过滤推荐算法和K⁃means聚类算法,设计了一种基于用户特征和评分的精准推荐策略。该策略一方面针对新用户冷启动问题,引入K⁃means聚类算法对全体用户特征进行聚类,将新用户所属类中其他用户喜好的物品中的Top N个推荐给新用户;另一方面根据物品数和用户数的大小关系,或者不同推荐算法所得F1值的大小关系,来决定选择将哪种推荐算法产生的结果推荐给老用户。在Movielens和FilmTrust数据集上的实验结果表明,这种基于用户特征和评分的精准推荐策略能够有效地针对新用户和老用户做出准确的最佳推荐。 展开更多

关键词 协同过滤推荐 用户冷启动 k⁃means聚类算法

下载PDF 职称材料

基于Tukey规则与初始中心点优化的K⁃means聚类改进算法 被引量：2

10

作者 柳菁 邱紫滢 +1 位作者 郭茂祖 余冬华 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第3期643-651,共9页

针对K⁃means聚类算法存在的初始中心点选择及异常点、离群点极易影响聚类结果等待改进问题,提出了一个基于Tukey规则与优化初始中心点选择的K⁃means改进算法。该算法利用Tukey规则构造核心与非核心子集,将聚类过程划分成2个阶段。同时,... 针对K⁃means聚类算法存在的初始中心点选择及异常点、离群点极易影响聚类结果等待改进问题,提出了一个基于Tukey规则与优化初始中心点选择的K⁃means改进算法。该算法利用Tukey规则构造核心与非核心子集,将聚类过程划分成2个阶段。同时,在核心子集上执行中心点逐个递增优化选择策略,选出初始中心点。在来自UCI的20个数据集上聚类结果表明,本文提出的算法优于K⁃means++聚类算法,有效地提升了聚类性能。 展开更多

关键词 数据挖掘 k⁃means聚类算法 Tukey规则 中心点优化

下载PDF 职称材料

基于改进的Faster R⁃CNN的肺结节检测方法研究

11

作者 王宁 唐思源 白金牛 《内蒙古科技大学学报》 CAS 2023年第3期283-287,共5页

研究使用相同的CT图像数据集,对几种常见的肺结节检测方法进行对比试验,最终选取了检测精度高的Faster R⁃CNN进行了实验.然而,即使是本领域内检测精度最高的Faster R⁃CNN方法在肺结节检测领域的效果也难以令人满意.原始的Faster R⁃CNN... 研究使用相同的CT图像数据集,对几种常见的肺结节检测方法进行对比试验,最终选取了检测精度高的Faster R⁃CNN进行了实验.然而,即使是本领域内检测精度最高的Faster R⁃CNN方法在肺结节检测领域的效果也难以令人满意.原始的Faster R⁃CNN中的锚框尺寸大,在肺结节检测领域无法达到好的应用效果,为了提高结节检测的精度,在Faster R⁃CNN的基础上进行了改进,改进的内容主要包括:(1)更多层的特征提取使得检测精度提高,因此,在网络特征提取时采用ResNet替换掉原始网络中的VGG16网络,采用ResNet⁃101进行后续实验的改进.(2)引入了一种K⁃Means聚类算法分析anchor的尺寸,选择合适的k值后,重新设置锚框的大小.通过对锚框的尺寸的改进,数据与锚框大小的匹配度提高了,模型的整体性能有了提升.实验证明:所提出的方法具有较高的精度和效率. 展开更多

关键词 Faster R⁃CNN k⁃means聚类算法 肺结节 ResNet101

下载PDF 职称材料

一种融合IFOA和K⁃Means聚类的低照度图像分割方法 被引量：4

12

作者 李苏晨 王硕禾 +1 位作者 唐卓 刘旭 《现代电子技术》 2021年第1期45-48,共4页

为改进电气化铁路接触网补偿器监测装置在光照不足时对图像目标区域分割精度较低,无法准确识别入侵异物的问题,采用全局自适应色调映射的方法增强低照度图像,联合改进的果蝇算法与K⁃Means聚类算法(IFOA⁃K⁃Means聚类算法)实现目标区域的... 为改进电气化铁路接触网补偿器监测装置在光照不足时对图像目标区域分割精度较低,无法准确识别入侵异物的问题,采用全局自适应色调映射的方法增强低照度图像,联合改进的果蝇算法与K⁃Means聚类算法(IFOA⁃K⁃Means聚类算法)实现目标区域的准确分割。实验结果表明,该方法对退化图像的分割精度更高,能够充分保持图像的边缘信息,运算开销较小,能有效提高图像后续处理的效率。 展开更多

关键词 电气化铁路 图像照度增强 图像分割 色调映射 果蝇算法 k⁃means聚类算法 入侵物识别

下载PDF 职称材料

基于K-means的FITS图像自检验和自分类方法

13

作者 曹晶 周浩 +1 位作者 戴智斌 袁国武 《电子设计工程》 2023年第23期180-183,195,共5页

针对如何快速实现地面观测获得的时序天文FITS(Flexible Image Transport System)图像的自动化分类和检验问题,提出了一种FITS图像自检验和自分类方法,该方法结合了K-means聚类算法及其思想,同时加入了一种基于皮尔逊相关系数的相似度... 针对如何快速实现地面观测获得的时序天文FITS(Flexible Image Transport System)图像的自动化分类和检验问题,提出了一种FITS图像自检验和自分类方法,该方法结合了K-means聚类算法及其思想,同时加入了一种基于皮尔逊相关系数的相似度算法。通过比较该方法与基于有监督的VGG13分类网络和基于无监督的K-means聚类算法应用于真实的天文数据分类得到的错误数量,得出该方法的分类准确率达94%以上。该方法一方面检验出了历史数据中存在的错误情况,摆脱了对关键词IMAGETYP和观测日志的依赖,进一步规范和完善了历史存储的天文FITS数据;另一方面增强了分类的可靠性,提高了数据获取效率,降低了人工成本。 展开更多

关键词 天文图像分类 k-means聚类算法 皮尔逊相关系数 VGG13网络

下载PDF 职称材料

基于电力数据挖掘的涉污企业用电量预测方法研究 被引量：2

14

作者 成贵学 乔臻 +1 位作者 滕予非 唐伟 《现代电子技术》 2022年第15期151-156,共6页

为对工业涉污企业进行准确管控,提出一种基于用电特性聚类与ConvLSTM神经网络算法结合的涉污企业用电量预测方法。对于企业用电数据中的数据异常与缺失的问题,采用局部离群因子算法(LOF)筛选异常值后输入至灰色模型中进行校正;通过K⁃me... 为对工业涉污企业进行准确管控,提出一种基于用电特性聚类与ConvLSTM神经网络算法结合的涉污企业用电量预测方法。对于企业用电数据中的数据异常与缺失的问题,采用局部离群因子算法(LOF)筛选异常值后输入至灰色模型中进行校正;通过K⁃means算法对修正后的企业历史用电数据进行特征提取并分析其用电特征,考虑影响用电量的因素不仅包括日期特性、节日特性,还提取了重污染天气下政府对涉污企业的管控特性;构建ConvLSTM模型,充分挖掘企业数据时序性特征,有效提高涉污企业短期用电量预测精度。选择四川省成都市涉污企业的用电数据验证模型算法的有效性。验证结果表明,所提方法对于不同企业、不同类型日期均更有效,能更精确地预测企业未来用电的趋势。 展开更多

关键词 企业用电量预测 ConvLSTM LOF 灰色模型 k⁃means聚类算法 时序性特征 用电特性聚类

下载PDF 职称材料