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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
1
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K-medoids方法的大学生体质健康分类研究 被引量：1
2
作者 胡世平 李博 贾年 《现代计算机》 2020年第30期12-15,共4页
个性化的运动处方将更具针对性,可以更加高效、科学地提高大学生身体素质。个性化运动处方需要对个体体质进行合理的分类,如何在海量的学生体质健康数据中进行快速、合理的分类,是制定合理的个性化运动处方的重要前提。提出一种基于K-me... 个性化的运动处方将更具针对性,可以更加高效、科学地提高大学生身体素质。个性化运动处方需要对个体体质进行合理的分类,如何在海量的学生体质健康数据中进行快速、合理的分类,是制定合理的个性化运动处方的重要前提。提出一种基于K-medoids算法的大学生体质健康的分类方法,并对该方法进行验证。实验结果表明,该方法能够快速、合理地对大学生体质进行分类,对评估大学生体质健康和为每位大学生开具针对性强的个性化运动处方均具有重要意义。 展开更多
关键词 运动处方 体质健康 k-medoids算法 分类方法
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基于IK-medoids算法的飞机油耗聚类方法 被引量：6
3
作者 陈静杰 车洁 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期306-309,314,共5页
为了分析给定外界条件下的飞机燃油消耗,提出了一种基于距离最大法的邻域搜索K-medoids聚类算法(IK-medoids)。基于距离最大的样本不可能被分到同一类簇的思想,该算法首先采用距离最大法选取初始中心,并根据剩余样本与初始中心之间的标... 为了分析给定外界条件下的飞机燃油消耗,提出了一种基于距离最大法的邻域搜索K-medoids聚类算法(IK-medoids)。基于距离最大的样本不可能被分到同一类簇的思想,该算法首先采用距离最大法选取初始中心,并根据剩余样本与初始中心之间的标准欧氏距离计算初始中心邻域;然后利用提出的一种近邻搜索策略进行初始中心的迭代更新,直到中心点不再发生变化。在同一机型和航段、不同大小的数据集上进行对比实验,根据起飞重量、巡航高度、实飞距离以及飞行环境等特征对飞机油耗进行精准分类。实验结果表明:相对于传统的改进K-medoids算法,IKmedoids算法在有效缩短分类时间的同时保证了聚类准确率,为进一步分析飞行过程中的燃油消耗提供了新视角。 展开更多
关键词 k-medoids聚类算法 距离最大法 标准欧氏距离 近邻搜索 油耗分类 Quick Access Recorder(QAR)数据
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基于最大最小距离的高光谱遥感图像波段选择 被引量：6
4
作者 王立国 赵亮 石瑶 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期131-137,共7页
为减少高光谱遥感图像光谱空间冗余,降低后续处理的计算复杂度,提出一种基于最大最小距离的高光谱图像波段选择算法。首先计算波段标准差,选定标准差最大的波段作为初始中心;然后使用最大最小距离算法得到相对距离较远的聚类中心,对波... 为减少高光谱遥感图像光谱空间冗余,降低后续处理的计算复杂度,提出一种基于最大最小距离的高光谱图像波段选择算法。首先计算波段标准差,选定标准差最大的波段作为初始中心;然后使用最大最小距离算法得到相对距离较远的聚类中心,对波段进行聚类;最后使用K中心点算法更新聚类中心。实验仿真结果表明:通过基于最大最小距离算法选择的波段,能够选出同时满足信息量大、相关性小的要求的波段子集,并将获得的波段组合用于高光谱图像分类时,可以得到较好的分类精度。 展开更多
关键词 高光谱遥感 波段选择 波段聚类 无监督 最大最小距离算法 k-medoids聚类 最大似然法 分类
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基于应变能的网壳结构构件重要性分类方法 被引量：5
5
作者 栗云松 聂琪 +2 位作者 罗永峰 刘晓 郭小农 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期22-31,共10页
传统的构件重要性分类方法通常仅针对线弹性结构,不适用于非线性效应较强的网壳结构,同时其分类依据存在一定局限性。为解决上述问题,文中针对网壳结构提出了一种基于应变能的构件重要性分类方法。基于应变能理论,引入了临界点总应变能... 传统的构件重要性分类方法通常仅针对线弹性结构,不适用于非线性效应较强的网壳结构,同时其分类依据存在一定局限性。为解决上述问题,文中针对网壳结构提出了一种基于应变能的构件重要性分类方法。基于应变能理论,引入了临界点总应变能的概念;以临界点总应变能为评价指标分析局部构件损伤对结构整体承载性能的影响,由此确定构件的重要程度。将结构临界点总应变能折减系数作为构件重要性系数,参照现行规范的构件重要性划分原则,根据K-medoids分类方法提出了一种变界限的网壳结构构件重要性分类方法。对凯威特型球面网壳算例的分析结果表明,构件重要性分类界限不宜采用单一的固定值;不同损伤状况下,重要构件的数量及分布位置不同,应根据实际情况计算确定;文中方法相较于构件设计应力比方法能够提供更多信息,便于准确识别结构系统中的重要构件;基于拆除构件法的构件重要性判定方法不适用于常规的结构检测鉴定。 展开更多
关键词 既有网壳结构 构件重要性 应变能 k-medoids分类方法
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基于生态特征与问题聚类识别的平原农业区乡村生态修复策略——以辽宁省黑山县为例 被引量：4
6
作者 盛硕 王云才 《中国园林》 CSCD 北大核心 2022年第12期20-25,共6页
平原农业乡村地区长期的农业生产对生态系统造成了持续广泛的影响,林地、湿地等生态斑块萎缩,自然过程受到干扰。乡村生态修复是提升农业生产系统可持续性的途径,由于农业生产对自然过程的依赖性强,在地性的生态特征和生态问题分析是提... 平原农业乡村地区长期的农业生产对生态系统造成了持续广泛的影响,林地、湿地等生态斑块萎缩,自然过程受到干扰。乡村生态修复是提升农业生产系统可持续性的途径,由于农业生产对自然过程的依赖性强,在地性的生态特征和生态问题分析是提出适应性强的生态修复策略的前提。在识别区域自然过程分析和在地性生态问题识别的前提下,梳理遵循自然过程的平原生态农业区乡村生态修复逻辑,提出面向生态问题的平原农业区生态修复实践框架,并以典型的平原农业城市——辽宁省黑山县为例进行实践研究。基于对黑山县生态特征的认知,通过多尺度分割将研究区域划分为3969个具有相似特征的研究样本,采用K-Medoids方法聚类为8类。进一步将黑山县分为6个生态修复单元,提出在地性修复策略,修复区域主导自然过程和林水生态微循环,增强平原农业乡村地区生态韧性。 展开更多
关键词 风景园林 乡村生态修复 平原农业区 生态问题 自然过程 k-medoids聚类
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基于K-medoids聚类算法的异常低压台区线损识别方法研究 被引量：2
7
作者 吕家慧 《信息与电脑》 2023年第24期61-63,共3页
在电力系统中,设备老化、技术缺陷等原因容易导致低压台区线损异常,影响运行。为此,文章基于K-medoids聚类算法,探讨一种用于识别异常低压台区线损的方法,阐述技术原理,通过聚类分析异常低压线损数据,发现特征,实现准确识别和定位。结... 在电力系统中,设备老化、技术缺陷等原因容易导致低压台区线损异常,影响运行。为此,文章基于K-medoids聚类算法,探讨一种用于识别异常低压台区线损的方法,阐述技术原理,通过聚类分析异常低压线损数据,发现特征,实现准确识别和定位。结果表明,该方法可较好地识别异常低压台区线损,并具有高精度。基于K-medoids聚类算法的异常低压台区线损识别方法提供了一种高效、准确的识别工具,为电力系统管理者及时解决异常低压问题提供了技术调节方式。 展开更多
关键词 k-medoids聚类算法 异常低压台区 线损识别方法
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城市辖区机场巴士站点需求度评价及选址方法 被引量：1
8
作者 田诗佳 包丹文 程昊 《交通运输研究》 2023年第2期22-32,共11页
为实现机场巴士站点在城区的布局与区域民航出行需求相匹配的目标,进而提升机场巴士客流分担率,提出符合航空旅客需求分布特点的机场巴士站点规划方法。首先,构建机场巴士站点需求度的多维评价指标体系,通过各辖区往返机场的出租汽车需... 为实现机场巴士站点在城区的布局与区域民航出行需求相匹配的目标,进而提升机场巴士客流分担率,提出符合航空旅客需求分布特点的机场巴士站点规划方法。首先,构建机场巴士站点需求度的多维评价指标体系,通过各辖区往返机场的出租汽车需求、区域规划、区域人口分布和经济情况四方面直接或间接反映城市辖区航空出行需求,并采用熵权法改进灰色关联理论量化城市各辖区机场巴士站点需求度;然后提出机场巴士站点选址方法,为弥补传统选址模型选址结果可能出现的不均匀性,利用k-medoids聚类算法对各辖区内部进行划分,在此基础上构建旅客往返机场需求点覆盖最大化的选址模型,并采用改进禁忌搜索算法求解。最后,以南京市为例,计算部分城市辖区的机场巴士需求度,进一步以鼓楼区为例进行机场巴士站点选址优化,并与其当前机场巴士站点布局进行对比。结果表明,采用上述选址方法重新规划的机场巴士站点的交通需求发生点覆盖率有显著提升,平均每个机场巴士站点需求点覆盖数比优化前提高了约84%;在可接受的步行接驳范围内,旅客到站点的平均接驳距离缩短了约155m,平均接驳时间减少了约2.3min。选址结果可使机场巴士站点能最大化覆盖往返机场出租汽车需求点及现有机场巴士站点客流,从而促进公共交通出行,缓解机场陆侧交通拥堵。 展开更多
关键词 机场巴士站点 选址方法 熵权法 灰色关联度 k-medoids聚类 禁忌搜索算法
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改进的方差优化初始中心的K-medoids算法 被引量：1
9
作者 张晓滨 母玉雪 《计算机技术与发展》 2020年第7期42-45,134,共5页
针对传统K-medoids算法对于初值敏感、容易陷入局部最优解、稳定性差等缺点和方差优化初始中心的K-medoids聚类算法的时间复杂度较高、邻域半径不够精确等问题,提出一种改良的基于方差优化初始中心的K-medoids聚类算法。该算法引入了全... 针对传统K-medoids算法对于初值敏感、容易陷入局部最优解、稳定性差等缺点和方差优化初始中心的K-medoids聚类算法的时间复杂度较高、邻域半径不够精确等问题,提出一种改良的基于方差优化初始中心的K-medoids聚类算法。该算法引入了全局方差的概念,并将其作为样本的密度参数,选择部分方差值较小的样本作为候选初始聚类中心样本集,并利用最大距离乘积法从候选初始聚类中心样本集中选取方差值较小且距离较远的K个样本当作初始聚类中心,该算法充分兼顾了初始聚类中心的分散性和代表性。在更新簇类中心时,根据样本密度原则逐步扩大搜索范围,代替了传统的随机选取。通过在UCI数据集上的实验结果表明,该算法不仅有效优化了初始聚类中心点的选取,同时也有效改进了聚类速度和聚类效果。 展开更多
关键词 k-medoids算法 初始聚类中心 方差优化 最大距离乘积法 样本密度
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