室内定位系统中指纹库的优化方法 被引量：11

1

作者 马鑫迪 马建峰 高胜 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期81-87,共7页

指纹库的好坏直接影响到室内定位的定位精度,而现有的室内定位算法大都是建立在原始指纹库的基础之上的,缺乏对指纹库的优化处理.笔者利用k-means算法优化指纹库的构建过程,通过聚类的思想剔除已采集指纹库中的"噪点",从而为... 指纹库的好坏直接影响到室内定位的定位精度,而现有的室内定位算法大都是建立在原始指纹库的基础之上的,缺乏对指纹库的优化处理.笔者利用k-means算法优化指纹库的构建过程,通过聚类的思想剔除已采集指纹库中的"噪点",从而为室内定位算法提供较好的数据样本源.实验结果表明,与现有的室内定位系统相比,利用优化后的指纹库进行定位能够明显提高室内定位的精度. 展开更多

关键词 智能终端 k-means方法 指纹库优化 去噪

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基于边缘颜色聚类和神经网络的车牌类型识别 被引量：5

2

作者 王海姣 李文举 +1 位作者 王新年 贾晓丹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第26期196-199,共4页

汽车牌照自动识别系统是实现智能化道路车辆监控的基础,而车牌类型的识别率是车牌识别系统中重要的技术指标之一。提出了一种基于聚类和神经网络车牌类型识别算法。首先进行车牌的倾斜校正,其次提取车牌的有效区域,最后应用K-means边缘... 汽车牌照自动识别系统是实现智能化道路车辆监控的基础,而车牌类型的识别率是车牌识别系统中重要的技术指标之一。提出了一种基于聚类和神经网络车牌类型识别算法。首先进行车牌的倾斜校正,其次提取车牌的有效区域,最后应用K-means边缘颜色聚类和两级BP神经网络进行车牌类型的识别。对各种条件下采集的500幅车牌图像进行实验,识别率在99%以上。实验结果表明,该算法对光照变化和噪声具有很好的鲁棒性。 展开更多

关键词 车牌类型识别 k-means方法 颜色聚类 神经网络

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基于模拟退火算法的无网格节点生成技术 被引量：4

3

作者 刘岩 介玉新 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期959-962,共4页

为克服目前无网格法布点技术仅适用于特定问题的缺点,在分析节点生成技术数学本质的基础上,提出了一种基于模拟退火算法的无网格节点生成技术。该算法结合k-means方法和模拟退火算法(SA)求解约束条件下的多峰值函数全局最小值,在待求计... 为克服目前无网格法布点技术仅适用于特定问题的缺点,在分析节点生成技术数学本质的基础上,提出了一种基于模拟退火算法的无网格节点生成技术。该算法结合k-means方法和模拟退火算法(SA)求解约束条件下的多峰值函数全局最小值,在待求计算域内和边界自动生成无网格计算节点,且节点为计算域对应质心Voronoi结构的质心点。该算法可以普遍用于包括凹域和多连通域等任意形状域的布点计算,尤其适用于给定边界节点位置情况下域内无网格节点的生成问题。将所生成节点用线段连接起来,也可以直接得到有限元网格。 展开更多

关键词 数值方法 无网格法 无单元法 模拟退火算法(SA) 质心Voronoi结构 k-means方法

原文传递

聚类诊断分析法诊断正确率的影响因素 被引量：4

4

作者 康春花 任平 《中国考试》 2015年第2期25-32,共8页

非参数认知诊断方法只需Q矩阵,无须估计参数等优势,使其近年来备受关注,但其判准率如何,哪些因素会影响判准率,并未有相关研究。本文通过模拟研究,探讨属性个数、样本容量和属性层级结构对该方法判准率的影响,结果表明:1属性个数的增加... 非参数认知诊断方法只需Q矩阵,无须估计参数等优势,使其近年来备受关注,但其判准率如何,哪些因素会影响判准率,并未有相关研究。本文通过模拟研究,探讨属性个数、样本容量和属性层级结构对该方法判准率的影响,结果表明:1属性个数的增加会导致判准率的下降,但其稳健性较参数模型要好;2属性间逻辑关系的紧密度会对判准率产生影响,但其表现形式与参数模型不同;3样本容量对判准率影响很小,属性个数较少时100人已足够,随着属性个数的增加,500人的样本已是较佳样本。本研究为CDA走向小型测评及课堂评估提供了参考信息。 展开更多

关键词 非参数认知诊断 k-means方法 属性个数 样本容量 属性层级结构

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K-means聚类方法在中考标准设定中的信度分析

5

作者 温红博 刘先伟 姜有祥 《中国考试》 CSSCI 北大核心 2024年第8期69-78,共10页

中考的标准设定是划分考生分数等级的统计技术,其质量高低关系到分数报告的可靠性和公平性。从我国东、中、西部地区各随机抽取3000名考生的中考数据,探讨K-means聚类方法在中考标准设定中的信度问题,从经典测量理论、概化理论和项目反... 中考的标准设定是划分考生分数等级的统计技术,其质量高低关系到分数报告的可靠性和公平性。从我国东、中、西部地区各随机抽取3000名考生的中考数据,探讨K-means聚类方法在中考标准设定中的信度问题,从经典测量理论、概化理论和项目反应理论三个角度开展分析。结果显示,K-means方法在分数等级为四或五级时分类信度符合测量学标准,而对低分段的考生分类信度高于高分段的考生。总体来看,K-means方法适用于较低分数等级的标准设定中,可为中考标准设定提供分界分数的参考。 展开更多

关键词 中考 标准设定 k-means方法 聚类分析

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广东省汛期分钟尺度极端降水的时空分布及持续性特征

6

作者 肖柳斯 张华龙 +3 位作者 吴乃庚 侯灵 冯璐 刘文君 《大气科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期1728-1742,共15页

为提高华南季风区高频尺度极端降水发展规律的认识,基于2013~2021年自动气象站逐5分钟降水观测资料,分析广东汛期5分钟极端强降水的时空分布和降水事件持续性特征,并与小时尺度极端降水进行对比。结果表明,5分钟极端降水阈值(E5min)呈... 为提高华南季风区高频尺度极端降水发展规律的认识,基于2013~2021年自动气象站逐5分钟降水观测资料,分析广东汛期5分钟极端强降水的时空分布和降水事件持续性特征,并与小时尺度极端降水进行对比。结果表明,5分钟极端降水阈值(E5min)呈显著的经向差异并在珠江三角洲地区形成高值中心,受地形山脉的固有影响小,而1 h极端降水阈值(E1h)自沿海向陆地减小,高值区主要位于偏南风的地形迎风坡。前汛期E5min自西南向东北减小,后汛期分布相对均匀。与小时极端降水的日变化特征不同,前汛期各地E5min均有双峰结构(主峰在下午,次峰在早晨),后汛期仅毗邻珠江口的3个区具双峰分布,其余地区为单峰型。基于固定站点极端降水事件持续时间呈现显著的地域差异,阳江以东的南部沿海、龙门暴雨中心附近平均持续时间最长,阳江以西沿海地区和珠江三角洲核心城市群地区次之,西北部和东北部最短。进一步归纳具有时空关联的极端降水事件发现,白天极端事件较夜间的频数更高、移速更快、范围更广,而夜间事件的持续时间更长。对比而言,内陆地区降水系统的移速较沿海地区快,尤以广东西北部最快,导致该区5分钟降水效率高,但小时阈值较低。珠江三角洲中南部沿海地区极端降水事件的持续时间最长(夜间可达2.3~3.77小时),可能与该地区受城市群、海陆效应等综合影响有关。 展开更多

关键词 极端降水事件 5分钟雨量 k-means方法 日变化 持续时间

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基于K-means聚类的相控阵任意形状波束子阵综合方法

7

作者 张清河 单琰 +2 位作者 吴欣悦 文方青 沈钊阳 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期44-49,共6页

传统相控阵由于设计复杂性和成本过高,已经不能满足日益增长的应用需求,子阵划分等技术较好地解决了这个问题。本文提出一种任意形状波束相控阵子阵综合方法,在激励匹配策略下,将子阵综合问题转化为一个子阵布局优化问题,而子阵的复激... 传统相控阵由于设计复杂性和成本过高,已经不能满足日益增长的应用需求,子阵划分等技术较好地解决了这个问题。本文提出一种任意形状波束相控阵子阵综合方法,在激励匹配策略下,将子阵综合问题转化为一个子阵布局优化问题,而子阵的复激励可解析地从参考阵列激励计算得到。利用一种无监督聚类K-means方法对子阵布局优化问题进行求解,该方法能同时对子阵的激励幅相进行优化,增加了子阵综合的自由度和灵活性。在任意形状波束子阵综合数值算例中,通过与传统智能优化方法在方向图逼近、激励匹配代价函数、阵列性能参数及计算效率等方面的比较,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 相控阵 任意形状波束 子阵综合 激励匹配 k-means方法

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结合小波插值与K-means方法提取彩色图像文字 被引量：3

8

作者 张凯歌 缪毅 +2 位作者 雷建坤 彭可亮 蒋慕蓉 《计算机技术与发展》 2013年第3期31-33,37,共4页

彩色图像文字的提取和识别是人工智能与模式识别领域中的研究热点。现有方法在处理彩色图像中背景与文字相近或者字体较小的图像文字时会受到复杂背景的影响。为了解决彩色图像中文字与复杂背景颜色相近和模糊不清与排列不规则的文字提... 彩色图像文字的提取和识别是人工智能与模式识别领域中的研究热点。现有方法在处理彩色图像中背景与文字相近或者字体较小的图像文字时会受到复杂背景的影响。为了解决彩色图像中文字与复杂背景颜色相近和模糊不清与排列不规则的文字提取与识别问题,文中采取人工选取文字区域进行小波插值放大的方法使图像清晰化,再利用K-means方法对文字色彩进行聚类得到单背景彩色文字图像,然后通过二值化处理和文字分割后再结合BP神经网络进行文字识别。实验表明,该方法不仅能处理大多数彩色图像文字的提取,而且在识别低对比度彩色图像文字方面比目前常用的方法要好。 展开更多

关键词 文字提取与识别 小波插值 k—means方法 BP神经网络

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字典学习的K-SVD算法分析 被引量：2

9

作者 牛秀秀 华敏杰 +1 位作者 狄燕飞 相鹏 《中国传媒大学学报（自然科学版）》 2017年第1期47-50,共4页

分析了字典学习的K-SVD算法,通过引入K-Means计算方法,将K-Means方法推广到用于字典学习的K-SVD计算方法中;分析和描述了K-SVD计算过程,指出了K-SVD方法与K-Means方法之间的关系,最后观察图像数据训练用于稀疏表示的字典。

关键词 k-means方法 字典学习 稀疏表示 k-SVD方法

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基于相带划分的孔隙度预测 被引量：2

10

作者 段友祥 柳璠 +1 位作者 孙歧峰 李洪强 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期934-941,共8页

孔隙度是油藏储层特性评价的重要指标,储层岩石组成成分不同,其孔隙结构也相应存在差异.研究沉积相对孔隙度影响这一重要因素,提出一种基于相带划分的孔隙度预测方法,首先利用阻抗数据、采用k-means聚类方法进行沉积相估计,获得储层的... 孔隙度是油藏储层特性评价的重要指标,储层岩石组成成分不同,其孔隙结构也相应存在差异.研究沉积相对孔隙度影响这一重要因素,提出一种基于相带划分的孔隙度预测方法,首先利用阻抗数据、采用k-means聚类方法进行沉积相估计,获得储层的相带空间展布特征,然后对不同相带使用岭回归的方法对孔隙度进行预测.与其他方法相比,该方法较好地解决了因岩石物理特性意义不明确而造成的预测中的多解性问题,提高了预测准确度.使用实际区块油藏数据对该方法进行了实验验证,实验结果表明,该方法可以有效融合地质信息,预测稳定性高,受人为因素影响小,预测的符合度明显高于支持向量回归等其他方法. 展开更多

关键词 阻抗数据 沉积相 孔隙度预测 k-means方法 岭回归

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移动终端的建筑典型人流数据生成和在能耗模拟中的应用分析 被引量：2

11

作者 奚培锋 张少迪 +2 位作者 赵建立 胡桐月 陈智博 《现代建筑电气》 2019年第1期1-7,共7页

介绍了典型人流数据生成方法,通过移动终端定位获取逐时人流数据,结合既有知识构建人流信息数据库,采用k-means聚类的方法对建筑人流数据进行分析,提取了典型人流数据。结合某办公建筑的模拟案例,分析了典型人流数据的应用前景。

关键词 典型人流数据 移动终端 能耗模拟 k-means方法

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基于应变能动态聚类的梯度点阵结构优化设计

12

作者 梁有鹏 徐亮 钱征华 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期58-66,共9页

为了优化具有空间渐变几何特点的梯度点阵结构,促使有限材料在宏观结构中实现合理分布,提出结合动态聚类的两尺度并发拓扑优化方法。在整个优化过程中,微结构分区方式可以通过K-means聚类方法基于当前的宏观单元应变能进行聚类更新,获... 为了优化具有空间渐变几何特点的梯度点阵结构,促使有限材料在宏观结构中实现合理分布,提出结合动态聚类的两尺度并发拓扑优化方法。在整个优化过程中,微结构分区方式可以通过K-means聚类方法基于当前的宏观单元应变能进行聚类更新,获得比静态分区更为合理的微结构分布方式;并引入微结构转角变量,根据结构主应力方向来布置微结构转角,获得更为合理的宏观结构传力路径。数值算例表明,相较于传统指定材料区域的静态分区方法,该方法可以更为有效地进行材料分布,充分利用材料的各向异性,提升结构性能。 展开更多

关键词 梯度点阵结构 拓扑优化 动态聚类 k-means方法 映射方法

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基于深度学习的交通流预测

13

作者 付宗强 马先进 +2 位作者 刘文杰 张盛春 赵采芹 《微处理机》 2023年第2期52-55,共4页

为进一步完善建设智能交通、促进路网充分利用、缓解交通拥堵并减少CO_(2)排放进而加速实现“碳达峰”,设计并建立一套考虑数据预处理的路网交通流预测模型。模型使用3σ原则对交通流数据进行异常点检测,采用K-means方法对检测到的异常... 为进一步完善建设智能交通、促进路网充分利用、缓解交通拥堵并减少CO_(2)排放进而加速实现“碳达峰”,设计并建立一套考虑数据预处理的路网交通流预测模型。模型使用3σ原则对交通流数据进行异常点检测,采用K-means方法对检测到的异常点进行填补,并建立长短时记忆网络对交通流进行预测。以真实案例为样本,采用长短时记忆网络对贵州省某区域路网的交通情况交通流进行预测仿真,实验表明该模型对于具有周期性的交通流预测精度能够达到87.78%。 展开更多

关键词 k-means方法 长短期记忆 交通流预测 车流量

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面向复杂地形的坡位K-means聚类划分研究 被引量：1

14

作者 高海峰 葛莹 +2 位作者 张杰 肖胜昌 陈科 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期474-481,共8页

土壤植被研究建立在精准坡位划分的基础上。但现有的坡位大多采用手工划分的方式,存在着自动化程度低、划分精度不高且耗时较长等问题。本文提出一种顾及复杂地形的坡位自动划分算法,尝试采用机器学习K-means方法解决高海拔山区坡位划... 土壤植被研究建立在精准坡位划分的基础上。但现有的坡位大多采用手工划分的方式,存在着自动化程度低、划分精度不高且耗时较长等问题。本文提出一种顾及复杂地形的坡位自动划分算法,尝试采用机器学习K-means方法解决高海拔山区坡位划分的问题,并在山峰区域提取、聚类数确定、以及初始聚类中心选取等关键技术进行了算法的优化。为了验证算法的有效性,以云南省姚安县为研究区,运用提出的算法对研究区坡位进行自动划分,再采用Calinski-Harabasz聚类评价指标、调整兰德系数ARI和误差平方和SSE等一系列方法对坡位K-means聚类划分实验进行分析和评价。研究结果表明,利用该算法所生成的复杂地形坡位与研究区实测等高线相匹配。其次,再从姚安县规划风电场任选4个场址,比较13×13、25×25、37×37三种适宜窗口下坡位自动划分结果,结果表明选取25×25适宜窗口进行坡位划分可靠性最强。再者,计算的规划风电场内山脊、坡肩及背坡比例高达57.13%,也从一个侧面证实了利用该算法划分的坡位结果良好。 展开更多

关键词 坡位 聚类划分 k-means方法 复杂地形 云南省姚安县

原文传递

水系沉积物化探元素组合的空间分布及其控制因素分析——k-means聚类分析法的应用 被引量：1

15

作者 熊前进 柴小婷 +1 位作者 万翔 陈曦 《科学技术创新》 2021年第11期46-48,共3页

科学有效的化探数据处理方法一直是深受重视的研究课题。本文利用k-means聚类法将研究区内的3620个化探样品采用不同的k值(即预设类别数)进行分类,经多方案试验,发现k=4(所有样品分为4类)是较优方案,即各类样品的空间分布与区域地质特征... 科学有效的化探数据处理方法一直是深受重视的研究课题。本文利用k-means聚类法将研究区内的3620个化探样品采用不同的k值(即预设类别数)进行分类,经多方案试验,发现k=4(所有样品分为4类)是较优方案,即各类样品的空间分布与区域地质特征(地层岩石建造和区域构造)较明显表现出分布的一致性。结果表明,利用K-means对水系沉积物地球化学元素进行聚类分析,可以揭示地球化学过程的特征和规律,具有实际意义。 展开更多

关键词 k-means方法 水系沉积物地球化学测量 东天山 表生地球化学

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基于K-means方法的热力运维辅助系统设计

16

作者 张锐 高翔 +3 位作者 聂鑫 徐毅 刘娜 牛淑洁 《中国设备工程》 2023年第2期126-129,共4页

热力系统的智能化故障预测、诊断与维护对提高热力系统运维水平,提高热力系统能源效率,保障热力系统安全性与可靠性具有重要意义。本文对基于SCADA设备信息使用无监督学习K-means方法,建立热力运维预警模型并最终给出相应的分类的问题... 热力系统的智能化故障预测、诊断与维护对提高热力系统运维水平,提高热力系统能源效率,保障热力系统安全性与可靠性具有重要意义。本文对基于SCADA设备信息使用无监督学习K-means方法,建立热力运维预警模型并最终给出相应的分类的问题进行了研究。最终,实现了基于此理论所构建的预警模型,并在此基础上建立了基于大数据分析的智慧热力运维辅助系统,显著提高了热力企业运营效率。 展开更多

关键词 k-means方法 辅助运维 智慧供热

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基于有效数据段选取的多谐波源责任划分方法 被引量：21

17

作者 孟思雨 肖先勇 +2 位作者 张逸 黄勇 陈飞宇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期2006-2011,共6页

针对多谐波源谐波责任划分时存在的可获得测试样本有限的不足,提出一种基于选择有效数据段的多谐波源谐波责任划分方法,在有效数据段内,只有一个谐波源负荷变化而其他谐波源负荷基本保持稳定。采用改进的k-means聚类方法,对要计算谐波... 针对多谐波源谐波责任划分时存在的可获得测试样本有限的不足,提出一种基于选择有效数据段的多谐波源谐波责任划分方法,在有效数据段内,只有一个谐波源负荷变化而其他谐波源负荷基本保持稳定。采用改进的k-means聚类方法,对要计算谐波贡献的谐波源以外的各谐波源谐波电流进行阶梯式的聚类处理,最终划分成多个有效数据集合。然后利用偏最小二乘法估计各数据集合对应的谐波源谐波责任,并加权求和所有集合的谐波责任作为关注时间段总的谐波责任。该方法克服了传统数据选择法难以获得有效时间段的缺点。为验证方法的有效性,在IEEE 14节点标准配电网络上进行仿真分析,结果表明,所提方法能有效解决数据段选择问题,并且优于传统数据选择方法。 展开更多

关键词 多谐波源 谐波责任划分 数据选择 改进k-means方法 聚类

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改进k-means的多域光纤通信非线性失真补偿方法

18

作者 赵淑君 刘伟 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第5期182-186,共5页

为了解决光纤通信信号在传输过程中受到非线性影响而产生的失真问题,提高光纤通信系统的稳定性,提出了改进k-means的多域光纤通信非线性失真补偿方法。构建多域光纤通信传输模型,在传输端利用波长转换器将输入信号传输到光纤,结合干扰... 为了解决光纤通信信号在传输过程中受到非线性影响而产生的失真问题,提高光纤通信系统的稳定性,提出了改进k-means的多域光纤通信非线性失真补偿方法。构建多域光纤通信传输模型,在传输端利用波长转换器将输入信号传输到光纤,结合干扰原理线性化脉冲恢复光信号。以信噪比描述光纤通信的色散特性,明确信号交互出现非线性失真变化。通过Dijkstra方法改进k-means方法,解调失真星座,避免聚类陷入局部最优,使全部簇信号尽可能接近原始调制中心,实现失真补偿。实验结果表明:利用所提方法对光纤通信非线性失真进行补偿后,聚类效果较佳,信息误码率可降至10^(-7),有效减少了网络传输消耗,提高光纤通信信号质量。 展开更多

关键词 改进k-means方法 多域光纤通信 非线性失真补偿 Dijkstra方法 马可科夫方程

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复杂网络社团的谱分检测方法 被引量：2

19

作者 付立东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期31-33,共3页

为有效地检测复杂网络中的社团结构,优化模块密度函数,展示模块密度函数怎样被优化框定到谱分聚类问题,提出一种谱分算法,进一步对该算法进行时间复杂度分析。在一个经典的真实世界网络中检验该算法,并与基于模块密度的直接核方法及基... 为有效地检测复杂网络中的社团结构,优化模块密度函数,展示模块密度函数怎样被优化框定到谱分聚类问题,提出一种谱分算法,进一步对该算法进行时间复杂度分析。在一个经典的真实世界网络中检验该算法,并与基于模块密度的直接核方法及基于模块函数的谱分方法做比较。特别地,当网络中社团结构变得模糊时,实验结果显示,该谱分算法在发现复杂网络社团上是有效的。 展开更多

关键词 社团结构 模块密度 核k-means方法 谱分方法

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基于相对距离的改进粗K-means方法 被引量：2

20

作者 王明春 唐万生 +1 位作者 江琪 刘鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期1102-1105,共4页

对现有的两种基于绝对距离的粗K-means方法进行了讨论,指出了各自的不足之处。在此基础之上,讨论了用相对距离替代绝对距离的合理性,从而给出了基于相对距离的粗K-means方法。通过对随机数据、Iris数据和文本数据进行聚类效果比较,验证... 对现有的两种基于绝对距离的粗K-means方法进行了讨论,指出了各自的不足之处。在此基础之上,讨论了用相对距离替代绝对距离的合理性,从而给出了基于相对距离的粗K-means方法。通过对随机数据、Iris数据和文本数据进行聚类效果比较,验证了基于相对距离的粗K-means方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 粗糙集 粗k-means方法 聚类

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