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动态粒度结合中心点算法在电力设备缺陷管控中的应用研究
1
作者 万少明 代金磊 《中国高新科技》 2024年第3期79-81,共3页
针对电力设备缺陷管控问题,文章研究提出了一种基于改进k-中心点聚类算法与动态粒度的电力设备缺陷管控模型。首先,利用改进的k-中心点聚类算法对设备缺陷数据进行聚类处理;然后,将动态粒度与改进算法进行结合,用于构建缺陷管控模型。... 针对电力设备缺陷管控问题,文章研究提出了一种基于改进k-中心点聚类算法与动态粒度的电力设备缺陷管控模型。首先,利用改进的k-中心点聚类算法对设备缺陷数据进行聚类处理;然后,将动态粒度与改进算法进行结合,用于构建缺陷管控模型。结果表明,缺陷管控模型的数据聚类正确率为93.07%,聚类效率能够达到90.07%,同时数据识别准确率、召回率和F1值分别为93.27%、93.52%和0.951,均优于对比方法。这说明研究构建的电力设备缺陷管控模型显著可以提高设备的可靠性和稳定性。 展开更多
关键词 动态粒度 k-中心点算法 电力设备 缺陷管控
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基于K-中心点聚类算法的论坛信息识别技术研究 被引量:3
2
作者 王燕 吴灏 毛天宇 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第1期210-212,共3页
提出了一种从非确定结构的论坛页面自动获取信息区域的方法。该方法在对K-中心点聚类算法的研究基础上克服了算法中固定簇数的缺陷,并在算法的簇中心距离计算中引入Smith-Waterman改进算法,提高了算法聚类的精确度。通过对大量论坛网页... 提出了一种从非确定结构的论坛页面自动获取信息区域的方法。该方法在对K-中心点聚类算法的研究基础上克服了算法中固定簇数的缺陷,并在算法的簇中心距离计算中引入Smith-Waterman改进算法,提高了算法聚类的精确度。通过对大量论坛网页进行信息识别的实验显示,该方法切实可行并且具有较高的准确性。 展开更多
关键词 标签结构树 k-中心点算法 SMITH-WATERMAN算法 最小相异度 信息识别
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基于聚类的VSM模糊标引模式下文本检索问题研究 被引量:1
3
作者 刘海峰 张学仁 王倩 《工程地质计算机应用》 2007年第1期7-12,共6页
本文针对向量空间模型文本检索存在的几个问题进行了研究和探讨。在文本聚类模式下提出了特征项选取的改进方法;对TF-IDF因子提出了位置参数加权模式;对特征项标引问题引进模糊方式;对数据稀疏等问题总结了解决的方法。
关键词 模糊理论向量空间模型 位置加权 k-中心点算法
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基于VSM的模糊标引文本检索若干问题研究
4
作者 刘海峰 王元元 张学仁 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2006年第S2期127-130,共4页
探讨向量空间模型下文本检索存在的问题。在文本聚类模式下提出特征项选取的改进方法:对TF-IDF因子提出位置参数加权模式;对特征项标引问题引进模糊方式:对数据稀疏等问题归纳解决的方法。
关键词 模糊理论 向量空间模型 位置加权 k-中心点算法
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基于免疫—中心点聚类算法的无功电压控制分区 被引量:35
5
作者 熊虎岗 程浩忠 孔涛 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期22-26,共5页
针对传统分区方法电气距离定义的缺点,提出一种新的电气距离即空间电气距离。依据系统中各节点之间无功电压变化关系,将系统各节点映射到一个多维空间中,节点之间的空间距离便是其电气距离,依据此距离将各节点进行归类,从而把无功电压... 针对传统分区方法电气距离定义的缺点,提出一种新的电气距离即空间电气距离。依据系统中各节点之间无功电压变化关系,将系统各节点映射到一个多维空间中,节点之间的空间距离便是其电气距离,依据此距离将各节点进行归类,从而把无功电压控制分区问题转化为数学上的空间聚类问题。针对无功电压控制分区的特点并借鉴聚类算法,提出免疫—中心点聚类的无功电压控制分区算法并将其运用于IEEE118节点系统,对分区结果进行分析并与其他算法结果比较,验证所提出的算法的准确性和可行性。 展开更多
关键词 无功电压控制分区 空间电气距离 免疫-中心点算法 电力系统
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正交小波变换k-中心点聚类算法在故障诊断中的应用 被引量:9
6
作者 李卫鹏 曹岩 李丽娟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期291-296,共6页
k-中心点聚类算法(k-medoids cluster algorithm,KCA)是改进的机器学习聚类算法,该方法通过初始聚类中心选取和聚类中心更新,对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律,从而区分出机器的运行状态。提出了一种正交小波变换k-中心... k-中心点聚类算法(k-medoids cluster algorithm,KCA)是改进的机器学习聚类算法,该方法通过初始聚类中心选取和聚类中心更新,对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律,从而区分出机器的运行状态。提出了一种正交小波变换k-中心点聚类算法(orthogonal wavelet transform k-medoids clustering algorithm,OWTKCA)诊断方法,利用正交小波变换(orthogonal wavelet transformation,OWT)方法提取各细节信号作为训练样本,用KCA方法进行分类。通过滚动轴承的试验数据分类结果显示,该方法相对于没有提取特征值的KCA能有效处理复杂机械振动信号,明显提高了故障数据聚类效果,缩短了聚类时间,提高了智能诊断效率。 展开更多
关键词 k-中心点算法(kCA) 机器学习 故障诊断 正交小波变换(OWT)
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含风电场的电力系统电压控制分区 被引量:1
7
作者 绳环宇 韩学军 邓艳秋 《电源学报》 CSCD 2013年第1期106-111,共6页
提出了含风电场的电力系统电压控制分区的一种新的方法。将风电点出力离散为多个场景,并求取其期望场景。根据风机出力的特点修正了系统的无功电压灵敏度矩阵,然后根据电压幅值对于无功功率的灵敏度定义了电力系统各个节点的电气距离,... 提出了含风电场的电力系统电压控制分区的一种新的方法。将风电点出力离散为多个场景,并求取其期望场景。根据风机出力的特点修正了系统的无功电压灵敏度矩阵,然后根据电压幅值对于无功功率的灵敏度定义了电力系统各个节点的电气距离,再将其映射到一个多维空间中,依据此空间电气距离并应用免疫-中心点聚类算法将各节点进行归类。把问题转化为数学上的空间聚类问题。在新英格兰10机39节点进行仿真,其结果显示该方法能够合理地解决风机出力的随机性与系统分区要求尽量稳定的矛盾。 展开更多
关键词 风电场 电气距离 免疫-中心点算法 电压控制分区
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基于划分的聚类算法研究综述 被引量:15
8
作者 贾瑷玮 《电子设计工程》 2014年第23期38-41,共4页
在数据挖掘的所有算法中,聚类分析尤为重要.基于划分的聚类算法就是用统计分析的方法研究分类问题.本文介绍了聚类的定义及聚类算法的种类,详细阐述了K均值聚类算法和K中心点聚类算法的基本原理并对它们的性能进行分析,对近年来各学者... 在数据挖掘的所有算法中,聚类分析尤为重要.基于划分的聚类算法就是用统计分析的方法研究分类问题.本文介绍了聚类的定义及聚类算法的种类,详细阐述了K均值聚类算法和K中心点聚类算法的基本原理并对它们的性能进行分析,对近年来各学者对基于划分的聚类算法的研究现状进行了梳理,对其具体应用实例做了简要介绍。 展开更多
关键词 数据挖掘 k均值算法 k中心点算法
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基于Raft算法改进的实用拜占庭容错共识算法 被引量:8
9
作者 王谨东 李强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第1期122-129,共8页
针对应用于联盟链的实用拜占庭容错(PBFT)共识算法可扩展性不足、通信开销大等问题,提出了一种基于Raft算法改进的实用拜占庭容错共识算法K-RPBFT。首先,将区块链分片,使用K-medoids聚类算法将所有节点划分为多个节点簇,每个节点簇构成... 针对应用于联盟链的实用拜占庭容错(PBFT)共识算法可扩展性不足、通信开销大等问题,提出了一种基于Raft算法改进的实用拜占庭容错共识算法K-RPBFT。首先,将区块链分片,使用K-medoids聚类算法将所有节点划分为多个节点簇,每个节点簇构成一个分片,从而将全局共识改进为分层次的多中心共识;然后,每个分片的聚类中心节点之间使用PBFT算法进行共识,而在分片内部使用基于监督节点改进的Raft算法进行共识。K-RPBFT算法的片内监督机制赋予了Raft算法一定的拜占庭容错能力,并提升了算法的安全性。实验分析表明,相较于PBFT算法,K-RPBFT算法在具备拜占庭容错能力的同时能够大幅降低共识的通信开销与共识时延,提升共识效率与吞吐量,并且具有良好的可扩展性与动态性,使联盟链能够应用于更广泛的场景中。 展开更多
关键词 区块链 共识算法 实用拜占庭容错 Raft算法 k中心点算法
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失稳模态识别方法及其在动态安全域中的运用 被引量:9
10
作者 闵亮 余贻鑫 +1 位作者 Stephen T Lee Pei Zhang 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第11期28-32,共5页
提出了一种快速识别初始运行点附近失稳模态的方法,该方法基于大量计算观察到的初始运行点附近不同运行点注入下模型的可达性格纳姆矩阵元素近乎不变的性质,将基于K-中心点算法的同调识别和初加速度法相结合,快速识别初始运行点附近的... 提出了一种快速识别初始运行点附近失稳模态的方法,该方法基于大量计算观察到的初始运行点附近不同运行点注入下模型的可达性格纳姆矩阵元素近乎不变的性质,将基于K-中心点算法的同调识别和初加速度法相结合,快速识别初始运行点附近的失稳模态,为实用动态安全域(PDSR)直接法提供了临界点搜索建议,改善了PDSR法。该方法的有效性在New England 10机39节点系统得到了验证。 展开更多
关键词 实用动态安全域 可达性格纳姆矩阵 k-中心点算法 同调识别 失稳模态
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一种高效的物联网移动Agent路由规划算法 被引量:3
11
作者 晏勇 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第11期73-79,共7页
针对现有物联网数据聚合方法存在网络生命周期短和数据传输时延较高等问题,提出了一种高效的基于马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)的移动Agent物联网数据聚合路由规划算法.该算法使用k-中心点算法对物联网设备进行分簇,... 针对现有物联网数据聚合方法存在网络生命周期短和数据传输时延较高等问题,提出了一种高效的基于马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)的移动Agent物联网数据聚合路由规划算法.该算法使用k-中心点算法对物联网设备进行分簇,基于角度的移动Agent分配过程将簇头分成若干组,利用MDP参数(设备和信宿间的欧式距离、设备的剩余能量及其数据优先级)为每组簇头中的每个移动Agent提供路由规划,以实现高效的数据聚合.实验结果表明:与其他方法相比,本文方法在物联网的网络生存周期、能耗、数据传输时延和可靠性方面均有明显的改善. 展开更多
关键词 马尔可夫决策过程 k-中心点算法 数据 路由规划
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一种有效的多关系聚类算法 被引量:1
12
作者 邓左祥 李春贵 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第4期133-137,共5页
研究多关系数据挖掘的聚类问题,提出一种有效的多关系聚类算法EMC.EMC算法的目标是提高聚类的准确率,并且降低运行时间.EMC算法首先利用元组ID传播的思想,计算两个对象之间的相似度,接着利用K中心点聚类算法,将对象划分成簇.实验表明,EM... 研究多关系数据挖掘的聚类问题,提出一种有效的多关系聚类算法EMC.EMC算法的目标是提高聚类的准确率,并且降低运行时间.EMC算法首先利用元组ID传播的思想,计算两个对象之间的相似度,接着利用K中心点聚类算法,将对象划分成簇.实验表明,EMC算法显著降低运行时间,并且提高聚类的准确率. 展开更多
关键词 多关系数据挖掘 元组ID传播 相似度 k中心点算法
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基于邻域的K中心点聚类算法 被引量:32
13
作者 谢娟英 郭文娟 谢维信 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期16-22,共7页
提出一种基于邻域的K中心点聚类算法,该算法利用数据集样本的自然分布信息定义数据对象的邻域半径和相应邻域,选择位于样本分布密集区且相距较远的K个数据对象作为初始聚类中心,以期改进快速K中心点算法在选取初始中心点时有可能使多个... 提出一种基于邻域的K中心点聚类算法,该算法利用数据集样本的自然分布信息定义数据对象的邻域半径和相应邻域,选择位于样本分布密集区且相距较远的K个数据对象作为初始聚类中心,以期改进快速K中心点算法在选取初始中心点时有可能使多个初始中心位于同一类簇的潜在缺陷.通过UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的带有噪音点的人工模拟数据集实验测试,表明提出的基于邻域的K中心点算法不仅具有很好的聚类效果,而且运行时间短,对噪音数据有很强的抗干扰性能,优于传统K中心点算法和Park等人的快速K中心点算法. 展开更多
关键词 邻域 k中心点算法 样本密度 样本空间分布
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一种基于粒子群的聚类算法 被引量:14
14
作者 姚丽娟 罗可 孟颖 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第13期150-153,175,共5页
针对K-中心点算法对初始化敏感和容易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒子群算法和密度初始化改进的K-中心点聚类算法。该算法初始化时选择距离较远的k个候选范围作为k个聚类中心的选择范围,即粒子的初始值都在该k个范围内。通过粒子... 针对K-中心点算法对初始化敏感和容易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒子群算法和密度初始化改进的K-中心点聚类算法。该算法初始化时选择距离较远的k个候选范围作为k个聚类中心的选择范围,即粒子的初始值都在该k个范围内。通过粒子群算法优化聚类中心,以解决K-中心点算法因为聚类中心迭代计算较为复杂而导致的时间复杂度较高的问题。实验结果表明,该算法具有较高的正确率,较小的时间复杂度,综合性能更加稳定。 展开更多
关键词 粒子群算法 k-中心点算法 密度初始化
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基于K中心点的文档聚类算法 被引量:4
15
作者 吴景岚 朱文兴 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期88-91,共4页
K中心点算法是一个常用的聚类算法,它的主要缺陷是容易陷入局部极值,计算代价太高.本文先构造一个运用余弦相似度的K中心点文档聚类算法,然后提出一个改进算法,该算法不增加计算的复杂性,显著改进文档的聚类结果.最后,将该改进算法作为... K中心点算法是一个常用的聚类算法,它的主要缺陷是容易陷入局部极值,计算代价太高.本文先构造一个运用余弦相似度的K中心点文档聚类算法,然后提出一个改进算法,该算法不增加计算的复杂性,显著改进文档的聚类结果.最后,将该改进算法作为局部搜索过程嵌入到迭代局部搜索结构中,构造一个基于K中心点的迭代局部搜索文档聚类算法,进一步改进了文档聚类结果.试验结果表明该算法显著改进了文档聚类结果. 展开更多
关键词 k中心点算法 文档 迭代局部搜索
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基于多源海事数据的大型船舶精细化分段乘潮研究 被引量:2
16
作者 张新宇 郭文强 +1 位作者 王婧贇 杨炳栋 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2022年第9期1688-1700,共13页
针对大型船舶长航道乘潮进港窗口期时长不充足问题,本文提出了基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据、港口潮汐数据、官方电子海图数据和航道地理位置数据等多源海事数据的大型船舶长航道精细化分段乘潮模型... 针对大型船舶长航道乘潮进港窗口期时长不充足问题,本文提出了基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据、港口潮汐数据、官方电子海图数据和航道地理位置数据等多源海事数据的大型船舶长航道精细化分段乘潮模型。首先,基于AIS数据采用K中心点算法对大型船舶乘潮航行行为特征进行挖掘,识别出大型船舶乘潮航迹关键点,计算大型船舶乘潮航行行为变化关键船位点。接着,结合长航道地理环境特征和大型船舶航行行为特征对长航道进行精细化分段,在此基础上基于港口潮汐数据构建大型船舶精细化分段乘潮窗口期计算模型。其次,设计乘潮历时自适应排列算法求解大型船舶乘潮最长窗口期;然后,以黄骅港综合港区航道为例验证了本文所提出的精细化分段乘潮模型。最后,基于电子海图数据利用地理信息系统平台实现大型船舶精细化分段乘潮三维动态推演,进一步验证大型船舶精细化分段乘潮航行的安全性。结果表明,该模型能够有效增加大型船舶乘潮进港窗口期时长,提高大型船舶乘潮进港效率,可为港航管理部门制定大型船舶进港计划提供理论指导。 展开更多
关键词 多源海事数据 k中心点算法 精细化 分段乘潮 窗口期 历时排列 地理信息系统 三维动态推演
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一种基于K中心点算法的测试用例集约简方法 被引量:3
17
作者 陈阳梅 丁晓明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第B06期422-424,共3页
测试用例集约简的目的是用尽可能少的测试用例充分测试给定的测试目标。引入聚类分析中K中心点(K-medoids)算法的思想将每一个测试用例作为一个结点并寻找其相似性,将得到的聚类分析结果再根据测试需求从各簇中选择测试用例,从而得到约... 测试用例集约简的目的是用尽可能少的测试用例充分测试给定的测试目标。引入聚类分析中K中心点(K-medoids)算法的思想将每一个测试用例作为一个结点并寻找其相似性,将得到的聚类分析结果再根据测试需求从各簇中选择测试用例,从而得到约简的测试用例集。仿真实验的结果证明了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 测试用例集约简 分析 k中心点算法 错误检测率
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基于云计算的ACO-K中心点资源优化算法 被引量:2
18
作者 孟颖 罗可 +1 位作者 刘建华 姚丽娟 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第5期103-107,219,共6页
云计算是计算网络模型研究的热点领域,能实现几种资源共享和资源动态配置。然而,云计算中存储资源如何快速路由,减少动态负荷,兼顾全局负载平衡是有待解决的问题。ACO是一种仿生优化算法,具有健壮性强、智能搜索、全局优化、易与其他算... 云计算是计算网络模型研究的热点领域,能实现几种资源共享和资源动态配置。然而,云计算中存储资源如何快速路由,减少动态负荷,兼顾全局负载平衡是有待解决的问题。ACO是一种仿生优化算法,具有健壮性强、智能搜索、全局优化、易与其他算法结合等优点。K中心点算法是K均值的改进算法,鲁棒性强,不易受极端数据的影响。结合这两种算法的优点,提出一种基于云计算环境下的ACO-K中心点资源分配优化算法,得到最优的计算资源,提高云计算的效率。通过仿真验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 云计算 资源分配 k中心点算法 蚁群算法(ACO) 动态负荷
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数据挖掘概念及国内外现状 被引量:1
19
作者 肖天灿 陈志刚 《计算机光盘软件与应用》 2012年第20期13-14,17,共3页
随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。其主要任务是关联分析、分类、预测时序模式和偏差分析等。是知识发现(... 随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。其主要任务是关联分析、分类、预测时序模式和偏差分析等。是知识发现(knowledge discovery in database)的关键步骤。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的,然后发展到可对数据库进行查询和访问,进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段,它不仅能对过去的数据进行查询和遍历,并且能够找出过去数据之间的潜在联系,从而促进信息的传递。 展开更多
关键词 DATAMINING 数据仓库 OLAP k均值算法 k中心点算法
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基于k中心点算法的TOPO服务器算法的研究 被引量:1
20
作者 王美 李晓峰 +1 位作者 孟令军 张立军 《计算机技术与发展》 2014年第4期122-125,130,共5页
在一个城域网中,数字电视机顶盒在对节目进行下载的时候,拥有这个节目资源的机顶盒的数量也许有很多个,怎么才能找到最近的一个机顶盒进行节目的下载是网络负载均衡中比较重要的问题,也是文中的研究目的。文中需要建立一个网络拓扑结构... 在一个城域网中,数字电视机顶盒在对节目进行下载的时候,拥有这个节目资源的机顶盒的数量也许有很多个,怎么才能找到最近的一个机顶盒进行节目的下载是网络负载均衡中比较重要的问题,也是文中的研究目的。文中需要建立一个网络拓扑结构,给对应的机顶盒分配相应的IP地址,将这些已知的信息存放到数据库中,使用VS2010软件进行编程,在具体实现过程中运用到了数据挖掘中的k中心点算法,最终找到距离最近的机顶盒的地址下载目标资源。 展开更多
关键词 网络负载均衡 数据库 VS2010 k中心点算法
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