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基于IK-medoids算法的飞机油耗聚类方法
被引量：
6
1
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。
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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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职称材料
题名
基于IK-medoids算法的飞机油耗聚类方法
被引量：
6
1
作者
陈静杰
车洁
机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
中国民航环境与可持续发展研究中心(智库)
综合交通大数据应用技术国家工程实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第8期306-309,314,共5页
基金
国家科技支撑项目(2012BAC20B03)
民航局节能减排专项计划项目(DPDSR0010)资助
文摘
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。
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
Keywords
K-medoids
clustering
algorithm
Maximum
distance
method
Standard
euclidean
distance
nearest
neighbor
searching
strategy
Fuel
consumption
classification
QAR
data
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IK-medoids算法的飞机油耗聚类方法
陈静杰
车洁
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
6
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职称材料
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参考文献
引证文献
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