基于流形距离的生产状态聚类分析 被引量：1

1

作者 何飞 梁治国 +1 位作者 王晓晨 马粹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期3242-3244,共3页

现代生产中的大量生产数据蕴藏着丰富的生产过程和质量信息,通过聚类分析可以了解生产状态,进行生产故障诊断或有针对性的质量检测,而经常使用的相似性的度量欧式距离只能反映数据空间分布为球形或超球形的结构特性。难以刻画复杂数据... 现代生产中的大量生产数据蕴藏着丰富的生产过程和质量信息,通过聚类分析可以了解生产状态,进行生产故障诊断或有针对性的质量检测,而经常使用的相似性的度量欧式距离只能反映数据空间分布为球形或超球形的结构特性。难以刻画复杂数据分布特性,将流形距离引入到生产过程状态的聚类分析中,利用标准数据、田纳西—伊斯曼过程和热轧带钢实际生产过程数据对方法的有效性进行验证,进而可以更加有效地了解生产过程的状态。 展开更多

关键词 流形距离 聚类分析 生产状态分析 k-中心聚类

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基于数据挖掘的各城市综合竞争力等级分类的研究 被引量：1

2

作者 庄亮亮 黄辉林 《数据挖掘》 2019年第4期117-130,共14页

近几年随着中国经济实力的不断发展,各个城市越来越注重自身的综合城市竞争力。城市竞争力评价体系、等级分类体系的建立能使各个城市有针对性的把握自身未来发展方向。为了建立评价体系与进行等级分类,本文通过因子分析提取出三个主因... 近几年随着中国经济实力的不断发展,各个城市越来越注重自身的综合城市竞争力。城市竞争力评价体系、等级分类体系的建立能使各个城市有针对性的把握自身未来发展方向。为了建立评价体系与进行等级分类,本文通过因子分析提取出三个主因子(Fa1:综合经济和信息化程度、Fa2:城市环境与医疗服务水平因子、Fa3:经济增长效益),并建立了城市指标体系。在此基础上,学习并采用K-中心聚类、决策树、神经网络、KNN与加权KNN等方法,从三个主因子得分入手,对各城市进行等级分类,与2016年官方城市综合竞争力排名进行比对,判断各方法的分类准确率,比较得出城市等级分类的最优方法以及影响城市综合竞争力的主要因素。基于R语言软件分析,我们得到以下研究结论:在对城市等级进行分类的研究中,发现决策树、神经网络算法分类准确率最优,其次分别是加权KNN、KNN算法和K-中心聚类。并且得到影响城市综合竞争力的主要因素分别是财政预算内收入、社会消费品零售总额、电话普及率、互联网用户数、金融机构年末存款余额与人均公园绿地面积指标。 展开更多

关键词 城市综合竞争力 因子分析 k-中心聚类 决策树 BP神经网络 kNN

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西藏色季拉山野生观赏植物优先开发序研究 被引量：8

3

作者 邢震 张启翔 +1 位作者 刘灏 潘会堂 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2011年第6期684-693,共10页

在借鉴各种评价模型研究成果基础上,以色季拉山47科102属184种重点野生观赏植物为研究对象,构建了由观赏价值系数、特有性系数、生境系数、蕴藏系数、种内变异系数、濒危系数、抗性系数、可获得性系数等8项指标组成的评价体系,采用K类... 在借鉴各种评价模型研究成果基础上,以色季拉山47科102属184种重点野生观赏植物为研究对象,构建了由观赏价值系数、特有性系数、生境系数、蕴藏系数、种内变异系数、濒危系数、抗性系数、可获得性系数等8项指标组成的评价体系,采用K类中心聚类(快速聚类,K-means Cluster Analysis in SPSS)法确定了重点野生观赏植物的优先开发序。 展开更多

关键词 色季拉山 野生观赏植物 k类中心聚类 优先开发序

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基于遗传规划的铁矿烧结终点2级预测模型 被引量：4

4

作者 商秀芹 卢建刚 孙优贤 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1266-1269,1281,共5页

为了解决铁矿烧结过程中烧结终点(BTP)的建模问题,提出改进的混合分类遗传规划(CGP)算法.算法将K-中心聚类算法与遗传规划(GP)相结合,通过K-中心聚类算法对烧结过程工况进行分类.对每一类,采用遗传规划建立风箱温度自回归预测模型.模型... 为了解决铁矿烧结过程中烧结终点(BTP)的建模问题,提出改进的混合分类遗传规划(CGP)算法.算法将K-中心聚类算法与遗传规划(GP)相结合,通过K-中心聚类算法对烧结过程工况进行分类.对每一类,采用遗传规划建立风箱温度自回归预测模型.模型为2级温度预测模型,即基于温度拐点的中期模型和临近烧结终点处的短期模型.烧结终点通过预测温度的3次曲线拟合得到.实验仿真表明了所提出的2级温度预测模型的有效性. 展开更多

关键词 烧结终点(BTP) 遗传规划(GP) k-中心聚类算法 2级温度预测模型

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基于K类中心聚类法的川牛膝种子质量评价研究 被引量：1

5

作者 王倩 吴沂芸 +4 位作者 裴瑾 杨梅 王黎 刘维 陈翠平 《中药与临床》 2017年第1期7-10,共4页

目的:评价不同产地及生长年限的川牛膝(Cyathula officinalis Kuan)种子质量。方法:在测定种子千粒重、净度、含水量、发芽率、发芽势、生活力及活力的基础上,采用K类中心聚类法,以发芽率、千粒重及生活力为重要指标,对17批川牛膝种子... 目的:评价不同产地及生长年限的川牛膝(Cyathula officinalis Kuan)种子质量。方法:在测定种子千粒重、净度、含水量、发芽率、发芽势、生活力及活力的基础上,采用K类中心聚类法,以发芽率、千粒重及生活力为重要指标,对17批川牛膝种子质量进行了初步分级。结果:可将川牛膝种子质量初步划分为4个等级,有12批种子合格。结论:来自四川金口河区与四川天全两产区的种子质量较优,生长年限对川牛膝种子质量无明确影响。 展开更多

关键词 川牛膝种子 质量评价 k类中心聚类法

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基于k-中心聚类与布谷鸟搜索的伙伴选择

6

作者 车明菊 卢志刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第12期3413-3418,共6页

针对供应链合作伙伴选择问题,提出一种基于布谷鸟搜索和k-中心聚类算法相结合的寻优算法。构造基于多目标优化的合作伙伴选择模型,形成离散化的数据,用k-中心聚类算法对数据进行分组,利用布谷鸟全局搜索能力强的特性寻求问题的最优解;... 针对供应链合作伙伴选择问题,提出一种基于布谷鸟搜索和k-中心聚类算法相结合的寻优算法。构造基于多目标优化的合作伙伴选择模型,形成离散化的数据,用k-中心聚类算法对数据进行分组,利用布谷鸟全局搜索能力强的特性寻求问题的最优解;利用布谷鸟搜索算法对每簇进行寻优得到每簇的局部最优解,作为下一阶段的初始解,利用布谷鸟算法对初始解进行寻优,求得供应链合作伙伴选择的最优解。对比该算法与离散化的粒子群算法、布谷鸟搜索算法,对比结果表明,该算法的搜索效果更好。 展开更多

关键词 合作伙伴选择 布谷鸟搜索 k-中心聚类算法 粒子群算法 多目标优化模型

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基于改进k-中心聚类的P2P模式合作伙伴选择

7

作者 李珊珊 刘国庆 +2 位作者 赵鹏 李晓燕 常维先 《自动化技术与应用》 2021年第10期43-46,63,共5页

由于当前已有方法未能考虑改进k-中心聚类算法各个簇的寻优问题,导致求解耗时增加。为此,本文提出一种基于改进k-中心聚类的P2P模式合作伙伴选择方法。仿真实验结果表明,本文方法可以有效提升收敛率,降低平均迭代次数以及最优解耗时,选... 由于当前已有方法未能考虑改进k-中心聚类算法各个簇的寻优问题,导致求解耗时增加。为此,本文提出一种基于改进k-中心聚类的P2P模式合作伙伴选择方法。仿真实验结果表明,本文方法可以有效提升收敛率,降低平均迭代次数以及最优解耗时,选取最理想的合作伙伴。 展开更多

关键词 改进k-中心聚类 P2P模式 合作伙伴选择 布谷鸟搜索算法

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基于k中心点聚类的稳态电能质量预警阈值研究 被引量：14

8

作者 刘建华 刘艳梅 +2 位作者 冯纯纯 李锦程 张屹修 《电测与仪表》 北大核心 2018年第23期41-45,共5页

对稳态电能质量预警阈值的研究是适应电能质量预警系统的开发。针对目前稳态电能质量预警阈值确定方法复杂单一的问题,提出了一种基于k中心点聚类的稳态电能质量阈值确定方法。该方法是在对电能质量数据进行聚类分析的基础上,使用基于... 对稳态电能质量预警阈值的研究是适应电能质量预警系统的开发。针对目前稳态电能质量预警阈值确定方法复杂单一的问题,提出了一种基于k中心点聚类的稳态电能质量阈值确定方法。该方法是在对电能质量数据进行聚类分析的基础上,使用基于距离的平方和误差作为聚类质量的度量,根据阈值确定的实际情况取k=2,自然地将所有数据分为正常类和异常类两类,在此基础上进行阈值的选取。实验结果证明,在确定电能质量阈值的问题上,该方法具有良好的效果和效率。 展开更多

关键词 电能质量 预警阈值 k中心点聚类

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基于k中心点聚类的图像二值化方法 被引量：10

9

作者 唐涛 覃晓 +1 位作者 易宗剑 韩冬越 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第2期234-241,共8页

在机器视觉和模式识别的研究中,将图像变换为二值图像是能够更高效识别图像中的特定区域或者目标的关键。提出了一种基于k中心点聚类算法的图像二值化方法(image binarization k-medoids-based clustering,IBk MC)。该方法使用基于距离... 在机器视觉和模式识别的研究中,将图像变换为二值图像是能够更高效识别图像中的特定区域或者目标的关键。提出了一种基于k中心点聚类算法的图像二值化方法(image binarization k-medoids-based clustering,IBk MC)。该方法使用基于距离的平方和误差作为聚类质量度量,根据图像二值化的领域知识将k的值取为2,自然地将图像分为前景类和背景类两类。实验结果证明,针对复杂环境下的自然图像,该方法在效果和效率上优于OSTU(最大类间方差)阈值化方法。 展开更多

关键词 图像二值化 k中心点聚类 阈值

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跨语言查询扩展优化 被引量：9

10

作者 魏露 李书琴 +1 位作者 李伟男 李新乐 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第8期2785-2788,2803,共5页

为提高跨语言查询扩展检索精度,在原有跨语言查询扩展基础上,引入降低噪声和孤立点的k-medoid聚类算法,提出避免语义信息丢失或过拟合的择优模型。构建若干个不同维度值的d维模型,结合奇异值分解和非负矩阵分解法计算文本之间的相似度,... 为提高跨语言查询扩展检索精度,在原有跨语言查询扩展基础上,引入降低噪声和孤立点的k-medoid聚类算法,提出避免语义信息丢失或过拟合的择优模型。构建若干个不同维度值的d维模型,结合奇异值分解和非负矩阵分解法计算文本之间的相似度,选取相似度最大的模型建立双语空间,经过跨语言扩展与权值调整,实现查询扩展优化。实验对比结果表明,该方案有效提高了检索精度,为跨语言查询提供了可参考的模型与算法。 展开更多

关键词 潜在语义 跨语言 查询扩展 k-中心点聚类 非负矩阵分解 择优模型

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多判据融合的配电网谐振接地系统单相接地故障选线方法 被引量：9

11

作者 黄妍妍 李天友 +1 位作者 黄建业 蔡金锭 《供用电》 2016年第11期56-62,共7页

利用配电网谐振接地系统单相接地故障的零序电流经广义S变换得到时频矩阵,提取奇异值和、能量矩以及相角综合相似性系数这3种互补且能更准确表征故障特征的特征量,利用K中心点聚类方式进行多判据融合选线。仿真结果表明,该故障选线方法... 利用配电网谐振接地系统单相接地故障的零序电流经广义S变换得到时频矩阵,提取奇异值和、能量矩以及相角综合相似性系数这3种互补且能更准确表征故障特征的特征量,利用K中心点聚类方式进行多判据融合选线。仿真结果表明,该故障选线方法能够适用于不同工况,选线准确率和可靠性较高。 展开更多

关键词 广义S变换 故障选线 奇异值分解 能量矩 k中心点聚类

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基于K中心方法的氨基酸序列聚类分析 被引量：1

12

作者 王敞 陈增强 +1 位作者 孙青林 袁著祉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第8期42-43,共2页

针对氨基酸序列的聚类问题，提出了基于K中心方法的解决方案。该方案把K中心方法、动态规划方法和生物学研究中的一些新理论有机地融合在了一起。通过实验，该方案具有很强的适用性和很好的聚类效果，是数据挖掘方法在生物信息学研究中... 针对氨基酸序列的聚类问题，提出了基于K中心方法的解决方案。该方案把K中心方法、动态规划方法和生物学研究中的一些新理论有机地融合在了一起。通过实验，该方案具有很强的适用性和很好的聚类效果，是数据挖掘方法在生物信息学研究中一次有益的探索。 展开更多

关键词 氨基酸序列聚类分析 数据挖掘 k中心聚类方法 动态规划 生物信息学

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基于MapReduce的大规模网络社区发现算法

13

作者 王瀚橙 戴海鹏 +2 位作者 陈志鹏 陈树森 陈贵海 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期11-18,共8页

社区发现是社会网络挖掘领域的基本问题。随着海量数据的迅速产生,传统社区发现算法愈发难以处理大规模社会网络。因此,针对大规模网络设计高效的社区发现算法意义重大。文中提出了一种基于MapReduce和k中心聚类的新型分布式算法。首先... 社区发现是社会网络挖掘领域的基本问题。随着海量数据的迅速产生,传统社区发现算法愈发难以处理大规模社会网络。因此,针对大规模网络设计高效的社区发现算法意义重大。文中提出了一种基于MapReduce和k中心聚类的新型分布式算法。首先,该算法提出“朋友圈系数”技术,该技术可更加准确地度量结点间的距离。其次,该算法提出“两阶段k中心聚类”技术,该技术在选取中心点过程中融入结点中心度启发式信息,可显著优化输出结果的模块度。最后,该算法提出“以模块度为优化目标的社区融合”技术,该技术能够在无先验知识的前提下自动确定网络中的社区数目。实验结果表明,所提算法的社区发现结果模块度明显优于最先进的社区发现算法。例如,相比LPA算法,其将模块度平均提升9.19倍。 展开更多

关键词 社区发现 k中心聚类 分布式计算 数据挖掘 大数据

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出租车OD序列聚类的城市功能区识别算法研究

14

作者 高蕴灵 李英冰 +2 位作者 何阳 栾梦杰 李欣然 《地理空间信息》 2024年第2期8-12,共5页

提出一种由添加窗口约束的规整路径距离改进的K中心聚类算法(LDTW-K-medoids),通过构造时间序列、动态时间规整、时间序列聚类、聚类结果解读的流程来识别城市功能区。将算法应用在纽约市城市功能区识别中,对50万条出租车OD数据进行处理... 提出一种由添加窗口约束的规整路径距离改进的K中心聚类算法(LDTW-K-medoids),通过构造时间序列、动态时间规整、时间序列聚类、聚类结果解读的流程来识别城市功能区。将算法应用在纽约市城市功能区识别中,对50万条出租车OD数据进行处理,将265个交通小区划分为五大功能区,并结合出租车全局流动模式、建筑物面积指数和富集指数来定量识别功能性质。与谷歌地图和卫星影像对比的结果表明,算法能够有效识别城市功能区,总体精度为83.8%。 展开更多

关键词 城市功能区 OD序列 动态时间规整 规整路径距离 k中心聚类 建筑物数据

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基于差分隐私保护的DPk-medoids聚类算法 被引量：6

15

作者 高瑜 田丰 吴振强 《计算机技术与发展》 2017年第10期117-120,125,共5页

聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域,由于聚类分析能够发现数据的内在结构并对数据进行更深入的分析或预处理,因此被用于图像处理、模式识别等诸多领域中。若用户数据被一些持有大数据集的组织(如医疗机构)利用挖掘工具获取个人隐... 聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域,由于聚类分析能够发现数据的内在结构并对数据进行更深入的分析或预处理,因此被用于图像处理、模式识别等诸多领域中。若用户数据被一些持有大数据集的组织(如医疗机构)利用挖掘工具获取个人隐私,将可能导致用户敏感信息面临泄露的威胁。为此,结合差分隐私的特性,提出了一种基于差分隐私保护的DPk-medoids聚类算法。该算法在每次发布真实中心点之前使用拉普拉斯机制对中心点加噪,再发布加噪之后的中心点,在一定程度上保证了个人隐私的安全性,以及聚类的有效性。真实数据集上的仿真实验结果表明,提出的聚类算法可以适应规模、维数不同的数据集,当隐私预算达到一定值时,DPk-medoids聚类算法与原始聚类算法的有效性比率范围可达0.9~1之间。 展开更多

关键词 数据挖掘 隐私保护 差分隐私 k-中心性聚类

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基于K-中心点聚类的模糊航迹关联算法 被引量：6

16

作者 白浩 赵凯 +1 位作者 王越 薄拾 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A01期310-312,共3页

为提高目标航迹相交和近距平行状态时航迹关联的正确率,提出了一种基于K-中心点聚类的模糊航迹关联算法。该算法基于K-中心点聚类算法,将系统航迹作为聚类中心,采用局部航迹与系统航迹关联的策略,为描述航迹间的相似性,采用模糊分析方法... 为提高目标航迹相交和近距平行状态时航迹关联的正确率,提出了一种基于K-中心点聚类的模糊航迹关联算法。该算法基于K-中心点聚类算法,将系统航迹作为聚类中心,采用局部航迹与系统航迹关联的策略,为描述航迹间的相似性,采用模糊分析方法,综合考虑各个因素的影响,构造模糊关联矩阵,并利用历史信息和先验知识进行航迹关联。仿真表明该算法在航迹相交状态下,相交时刻关联正确率比K-medoids聚类算法提高5%左右,近距平行状态下关联正确率的收敛速度优于K-medoids聚类算法。 展开更多

关键词 航迹关联 系统航迹 k-中心点聚类 模糊分析

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基于参数优化VMD和改进K聚类判据融合的配电网故障选线方法 被引量：2

17

作者 王建元 张宇辉 刘铖 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2023年第7期135-145,共11页

针对现有暂态量选线方法易受到故障相角、过渡电阻、噪声、谐波及判据阈值的影响,提出基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进K聚类判据融合的选线方法。首先对分解过程的3个关键性参数进行动态优化,利用... 针对现有暂态量选线方法易受到故障相角、过渡电阻、噪声、谐波及判据阈值的影响,提出基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进K聚类判据融合的选线方法。首先对分解过程的3个关键性参数进行动态优化,利用信号频谱及分量特性确定VMD分解层数,并以算术优化算法求取最佳惩罚因子,剔除了工频、噪声及谐波干扰,再根据分解层数与各模态频谱确定模态中心频率以提高分解效率。其次,以优化后的VMD获取余弦相似度、高频幅值和直流能量作为互补的故障选线判据值。最后以改进K聚类算法实现多判据融合,弥补了单一判据的局限性。理论分析、仿真与实测结果表明,所提方法适用于分布式电源接入的电网,不受故障位置、故障相角及过渡电阻的影响,具有优异的抗谐波与噪声干扰性能。 展开更多

关键词 故障选线 变分模态分解 算术优化算法 k中心点聚类 抗噪性

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GNSS多径信道模拟的聚类稀疏拟合方案 被引量：1

18

作者 周顺 欧钢 唐小妹 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期87-94,共8页

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)信道模拟计算量大、硬件资源开销大,不利于实时性能评估和实际工程应用的挑战,提出一种GNSS多径信道模拟的聚类稀疏拟合方案。利用基于K中心聚类信道冲击响应(channel im... 针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)信道模拟计算量大、硬件资源开销大,不利于实时性能评估和实际工程应用的挑战,提出一种GNSS多径信道模拟的聚类稀疏拟合方案。利用基于K中心聚类信道冲击响应(channel impulse response,CIR)参数萃取的稀疏拟合方法,得到等效精简CIR参数,再以稀疏抽头延迟线结构来实现信道模拟。所提方法在保持多径误差条件下,通过较少抽头数量的抽头延迟线结构滤波器拟合原始GNSS多径信道模型,可以大为简化GNSS信道模型仿真复杂度,而无须庞大的硬件资源。仿真结果表明,通过对参考信道模型生成的信道CIR参数进行稀疏拟合,所提出的方案和方法具有良好的效果。 展开更多

关键词 卫星导航 多径 信道模拟 k中心聚类 抽头延迟线

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考虑风光荷时序波动特性的配电网投资策略多目标优化 被引量：1

19

作者 樊晓伟 王瑞妙 +3 位作者 朱小军 姚龙 周兴华 张晓 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期268-276,共9页

风电、光伏等分布式电源出力和用电负荷具有明显的时序特性,常用的恒定功率模型无法准确体现这一特点。文章构建了风力、光伏发电出力概率模型,应用蒙特卡洛方法对其发电出力和常规用电负荷进行模拟仿真,生成大量场景;采用改进K中心点... 风电、光伏等分布式电源出力和用电负荷具有明显的时序特性,常用的恒定功率模型无法准确体现这一特点。文章构建了风力、光伏发电出力概率模型,应用蒙特卡洛方法对其发电出力和常规用电负荷进行模拟仿真,生成大量场景;采用改进K中心点聚类算法对仿真场景进行缩减,构建典型风光荷联合时序场景集;从各典型场景发生概率出发,以光伏、风力电站投资回报率最大和配电网各节点电压偏差最小为目标,采用改进多目标遗传算法求解光伏、风力电站最优安装位置和容量。最后,以IEEE 33配电系统进行算例分析,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 风光荷 时序特性 蒙特卡洛 改进k中心聚类 场景概率 投资策略 多目标遗传算法

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折半聚类算法在基于社会力的人群疏散仿真中的应用 被引量：4

20

作者 李焱 刘弘 郑向伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1491-1495,1511,共6页

运用社会力模型(SFM)模拟人群疏散之前,需要先对人群进行聚类分组;然而,k中心聚类(k-medoids)和统计信息网格聚类(STING)这两大传统聚类算法,在聚类效率和准确率上都不能满足要求。针对这个问题,提出了折半聚类算法(BCA)。该算法结合了... 运用社会力模型(SFM)模拟人群疏散之前,需要先对人群进行聚类分组;然而,k中心聚类(k-medoids)和统计信息网格聚类(STING)这两大传统聚类算法,在聚类效率和准确率上都不能满足要求。针对这个问题,提出了折半聚类算法(BCA)。该算法结合了围绕中心点聚类和基于网格聚类两类方式,并利用二分法查找思想划分网格,不需要反复聚类。先将数据用二分法划分成网格,再根据网格内数据密度选出核心网格,接着以核心网格为中心将邻居网格聚类,最后按就近原则归并剩余网格。实验结果表明,在聚类时间上,BCA平均仅是STING算法的48.3%,不到k-medoids算法的14%;而在聚类准确率上,k-medoids算法平均仅是BCA的50%,STING算法平均也只是BCA的88%。因此,BCA无论在效率还是准确率上都明显优于STING和k-medoids算法。 展开更多

关键词 聚类算法 统计信息网格 k中心聚类 人群疏散仿真 社会力模型

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