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噪声背景下基于激光雷达点云数据的分裂导线自动提取与三维重建
被引量：
16
1
作者
谢洪平
陈兵
+3 位作者
杜长青
孙铭泽
王磊磊
生红莹
《电网与清洁能源》
2020年第4期23-31,共9页
提出了基于改进DPC算法的具有强抗噪性的分裂导线自动提取与三维重建方法。以噪声背景下的输电线路点云数据为分析对象,首先根据特征分析法滤除输电线路点云中的地物点和杆塔点,并采用K-MEANS聚类方法提取每根电力线点云;然后提出改进DP...
提出了基于改进DPC算法的具有强抗噪性的分裂导线自动提取与三维重建方法。以噪声背景下的输电线路点云数据为分析对象,首先根据特征分析法滤除输电线路点云中的地物点和杆塔点,并采用K-MEANS聚类方法提取每根电力线点云;然后提出改进DPC算法实现分裂子导线点云的聚类和提取;最后采用最小二乘法实现各分裂子导线三维模型重建。并与K-MEANS算法的聚类结果进行了对比,证明了改进DPC算法的强抗噪性和鲁棒性。
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关键词
分裂导线
dpc
算法改进
抗噪性
点云提取
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职称材料
基于改进的密度峰值算法的K-means算法
被引量：
11
2
作者
杜洪波
白阿珍
朱立军
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第18期20-24,共5页
针对传统K-means算法存在的随机选取初始聚类中心和类簇数目需要人为选定,从而导致聚类结果不稳定,容易陷入局部最优解的问题,文章提出了一种基于改进的密度峰值算法（DPC）的K-means算法,该算法首先采用改进的DPC算法来选取初始聚类中...
针对传统K-means算法存在的随机选取初始聚类中心和类簇数目需要人为选定,从而导致聚类结果不稳定,容易陷入局部最优解的问题,文章提出了一种基于改进的密度峰值算法（DPC）的K-means算法,该算法首先采用改进的DPC算法来选取初始聚类中心,弥补了K-means算法初始聚类中心随机选取导致易陷入局部最优解的缺陷;其次运用K-means算法进行迭代,并且引入熵值法计算距离优化聚类。在UCI数据集上的实验表明,该算法得到较好的初始聚类中心和较稳定的聚类结果,并且收敛速度也较快,证明了该算法的可行性。
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关键词
K-MEANS算法
改进的
dpc
算法
聚类
熵值法
初始聚类中心
优化聚类
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职称材料
融合了K近邻与密度峰值算法的K-means算法
3
作者
王炜唯
周云才
《电脑知识与技术》
2021年第8期182-184,共3页
初始聚类中心的随机选择,根据主观经验确定类簇数等问题时常伴随着原始K-means算法。为了攻克以上问题,改进算法采用峰值法以及融合了K近邻算法的密度峰值算法逐一调整。通过在UCI数据集上测试及与原始K-means算法、最大最小距离距离算...
初始聚类中心的随机选择,根据主观经验确定类簇数等问题时常伴随着原始K-means算法。为了攻克以上问题,改进算法采用峰值法以及融合了K近邻算法的密度峰值算法逐一调整。通过在UCI数据集上测试及与原始K-means算法、最大最小距离距离算法在准确率、稳定性和处理数据速率方面的比较,其中最为突出的是,改进算法的准确率达到了96%以上。
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关键词
K-MEANS算法
PCA降维
峰值法
K
dpc
算法
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职称材料
题名
噪声背景下基于激光雷达点云数据的分裂导线自动提取与三维重建
被引量：
16
1
作者
谢洪平
陈兵
杜长青
孙铭泽
王磊磊
生红莹
机构
国网江苏省电力工程咨询有限公司
出处
《电网与清洁能源》
2020年第4期23-31,共9页
基金
国家电网公司科技攻关项目(SGTYHT 18-JS-206)。
文摘
提出了基于改进DPC算法的具有强抗噪性的分裂导线自动提取与三维重建方法。以噪声背景下的输电线路点云数据为分析对象,首先根据特征分析法滤除输电线路点云中的地物点和杆塔点,并采用K-MEANS聚类方法提取每根电力线点云;然后提出改进DPC算法实现分裂子导线点云的聚类和提取;最后采用最小二乘法实现各分裂子导线三维模型重建。并与K-MEANS算法的聚类结果进行了对比,证明了改进DPC算法的强抗噪性和鲁棒性。
关键词
分裂导线
dpc
算法改进
抗噪性
点云提取
Keywords
bundle
conductor
improved
dpc
algorithm
noise
immunity
point
cloud
extraction
分类号
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于改进的密度峰值算法的K-means算法
被引量：
11
2
作者
杜洪波
白阿珍
朱立军
机构
沈阳工业大学理学院
北方民族大学信息与计算科学学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第18期20-24,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61362033)
文摘
针对传统K-means算法存在的随机选取初始聚类中心和类簇数目需要人为选定,从而导致聚类结果不稳定,容易陷入局部最优解的问题,文章提出了一种基于改进的密度峰值算法（DPC）的K-means算法,该算法首先采用改进的DPC算法来选取初始聚类中心,弥补了K-means算法初始聚类中心随机选取导致易陷入局部最优解的缺陷;其次运用K-means算法进行迭代,并且引入熵值法计算距离优化聚类。在UCI数据集上的实验表明,该算法得到较好的初始聚类中心和较稳定的聚类结果,并且收敛速度也较快,证明了该算法的可行性。
关键词
K-MEANS算法
改进的
dpc
算法
聚类
熵值法
初始聚类中心
优化聚类
Keywords
K-means
algorithm
improved
dpc
algorithm
clustering
entropy
method
initial
clustering
center
optimal
clustering
分类号
TP393 [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
融合了K近邻与密度峰值算法的K-means算法
3
作者
王炜唯
周云才
机构
长江大学计算机科学与技术学院
出处
《电脑知识与技术》
2021年第8期182-184,共3页
基金
2019年中央引导地方科技发展中的油田数据智能分析研究资金项目(2019ZYYD016)。
文摘
初始聚类中心的随机选择,根据主观经验确定类簇数等问题时常伴随着原始K-means算法。为了攻克以上问题,改进算法采用峰值法以及融合了K近邻算法的密度峰值算法逐一调整。通过在UCI数据集上测试及与原始K-means算法、最大最小距离距离算法在准确率、稳定性和处理数据速率方面的比较,其中最为突出的是,改进算法的准确率达到了96%以上。
关键词
K-MEANS算法
PCA降维
峰值法
K
dpc
算法
Keywords
K-means
algorithm
shannon
entropy
improved
dpc
algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
噪声背景下基于激光雷达点云数据的分裂导线自动提取与三维重建
谢洪平
陈兵
杜长青
孙铭泽
王磊磊
生红莹
《电网与清洁能源》
2020
16
下载PDF
职称材料
2
基于改进的密度峰值算法的K-means算法
杜洪波
白阿珍
朱立军
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018
11
下载PDF
职称材料
3
融合了K近邻与密度峰值算法的K-means算法
王炜唯
周云才
《电脑知识与技术》
2021
0
下载PDF
职称材料
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