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一种无人机激光雷达系统的点云去噪方法 预览
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作者 王子建 吴晶华 《新技术新工艺》 2019年第4期35-38,共4页
针对以无人机为平台的LiDAR激光雷达系统,提出了一种将距离和数量双约束的KNN算法和高斯滤波方法相结合的点云去噪平滑算法,针对不同尺度的噪声,既可以解决数据点中包含大尺度噪声的问题,也避免了产生过光顺造成的模型失真问题。通过试... 针对以无人机为平台的LiDAR激光雷达系统,提出了一种将距离和数量双约束的KNN算法和高斯滤波方法相结合的点云去噪平滑算法,针对不同尺度的噪声,既可以解决数据点中包含大尺度噪声的问题,也避免了产生过光顺造成的模型失真问题。通过试验给出了适合室外场景的参数。试验结果表明,研究中的组合滤波方法具有较好的保持特征性和鲁棒性,可为无人机扫描的三维点云数据的滤波提供一定参考。 展开更多
关键词 LIDAR 点云去噪 组合滤波 无人机 KNN 三维建模
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基于云计算的NN_KNN联合算法在室内定位中的应用研究 预览
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作者 白海涛 王海军 《无线互联科技》 2019年第9期131-132,138共3页
根据云计算理念,文章提出了一种位置指纹室内定位的联合算法,能够有效减少传统指纹匹配计算量。通过仿真实验,该算法精简了定位过程中很多无效的冗余计算,有效地减少了定位过程中的计算量,提高了计算效率。同时也可提高位置指纹室内定... 根据云计算理念,文章提出了一种位置指纹室内定位的联合算法,能够有效减少传统指纹匹配计算量。通过仿真实验,该算法精简了定位过程中很多无效的冗余计算,有效地减少了定位过程中的计算量,提高了计算效率。同时也可提高位置指纹室内定位时的定位精度,且该算法也可用于其他位置定位算法,并提高计算效率。 展开更多
关键词 室内定位 位置指纹 云计算 NN KNN
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基于数据挖掘方法的HEDONIC房屋价格评估模型--以美国城市西雅图为例
3
作者 陈万成 戴浩然 金映含 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第5期19-26,共8页
【目的】依据HEDONIC理论,利用不同类型特征构建商品房价格评估模型,为房屋价格评估工作提供一个效率更高、成本更低、准确性更高的解决方案。【方法】利用空间分析方法,对预处理后的数据构造并选取重要特征,基于随机森林、神经网络以及... 【目的】依据HEDONIC理论,利用不同类型特征构建商品房价格评估模型,为房屋价格评估工作提供一个效率更高、成本更低、准确性更高的解决方案。【方法】利用空间分析方法,对预处理后的数据构造并选取重要特征,基于随机森林、神经网络以及KNN建立融合模型。【结果】分析西雅图2014年至2015年商品房价格评估结果可以得出:该模型明显优于线性HEDONIC模型,准确度提升11.20%,较为可靠。【局限】选取样本数据时,时间截面并不完全一致,导致模型存在潜在缺陷;由于市场环境不同等多种因素,将该模型运用于中国房屋价格的评估可能会存在偏差。【结论】本文提出的融合模型是一种较为可靠的房屋价格评估模型。 展开更多
关键词 房价评估 HEDONIC模型 随机森林 神经网络 KNN
基于KNN的刀具磨损状态检测 预览
4
作者 范云龙 陈劲杰 《农业装备与车辆工程》 2019年第9期74-75,84,共3页
为了检测机械加工过程中的刀具磨损程度,保证加工质量,提出基于KNN算法的刀具磨损状态方法。利用KNN算法中的相似度分类的特征,对数字图像文本化后进行相似度计算,形成分类模型识别刀具磨损程度,最后通过实验证明该方法的识别准确性。... 为了检测机械加工过程中的刀具磨损程度,保证加工质量,提出基于KNN算法的刀具磨损状态方法。利用KNN算法中的相似度分类的特征,对数字图像文本化后进行相似度计算,形成分类模型识别刀具磨损程度,最后通过实验证明该方法的识别准确性。该方法监测过程简单,动态性和经济性好,适合在加工过程中推广。 展开更多
关键词 刀具磨损 检测 相似度分类 分类模型 KNN
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基于KNN运动模式识别的改进PDR室内定位 预览
5
作者 周鲜明 冉烽均 +1 位作者 黄永红 孔祥玲 《地理空间信息》 2019年第1期25-28,123共5页
为提高行人航迹推算(PDR)的定位精度,首先利用K最近邻法(KNN)对智能手机采集的6种行人运动模式数据进行识别,再与基于支持向量机(SVM)和高斯朴素贝叶斯(GNB)的运动模式识别方法进行对比,最后在实际环境下进行运动模式辅助的PDR实验。结... 为提高行人航迹推算(PDR)的定位精度,首先利用K最近邻法(KNN)对智能手机采集的6种行人运动模式数据进行识别,再与基于支持向量机(SVM)和高斯朴素贝叶斯(GNB)的运动模式识别方法进行对比,最后在实际环境下进行运动模式辅助的PDR实验。结果表明,KNN方法不仅比SVM和GNB方法易于实现,而且具有更高的识别正确率。在识别行人运动模式的前提下,PDR的室内定位效果比传统PDR方法定位效果更好。 展开更多
关键词 KNN 分类 运动模式 PDR 室内定位
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基于KNN的中医胃疼病患者分类研究 预览
6
作者 王景文 李伟 李永彬 《电脑与信息技术》 2019年第5期40-43,共4页
本文采用KNN算法实现对中医胃痛病的自动诊断。采集某医院中医科门诊胃疼病患者数据,用Excel文档存储,并对数据进行初始化处理,以便于编程实现;将整理后的数据分为训练数据和测试数据,采用归一化函数计算每条测试数据在训练数据中的症... 本文采用KNN算法实现对中医胃痛病的自动诊断。采集某医院中医科门诊胃疼病患者数据,用Excel文档存储,并对数据进行初始化处理,以便于编程实现;将整理后的数据分为训练数据和测试数据,采用归一化函数计算每条测试数据在训练数据中的症状符合度(SCR,Symptom coincidence rate),通过SCR和k值共同确定测试数据的证候分类。采用Python语言编程实现KNN算法,对测试数据进行了预测分类处理。结果表明,采用KNN算法对可以实现中医胃疼病患者症状数据进行自动分类,准确率高,该方法可以应用于中医疾病的自动诊断。 展开更多
关键词 KNN 疾病预测 中医胃痛病 中医证候
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GC-IMS技术结合化学计量学方法在食用肉种类判别中的应用
7
作者 祁兴普 陈通 +1 位作者 刘萍 刘靖 《食品科技》 CAS 北大核心 2019年第8期311-315,321共6页
建立了一种快速、无损分析食用肉中挥发性有机成分的顶空进样气相色谱-离子迁移谱联用方法,实现了食用肉种类的快速判别分析。以猪肉、牛肉、鸡肉和羊肉共77个样品为研究对象,量取约1g待测样品于标准顶空进样瓶中,直接进行GC-IMS检测,... 建立了一种快速、无损分析食用肉中挥发性有机成分的顶空进样气相色谱-离子迁移谱联用方法,实现了食用肉种类的快速判别分析。以猪肉、牛肉、鸡肉和羊肉共77个样品为研究对象,量取约1g待测样品于标准顶空进样瓶中,直接进行GC-IMS检测,依据谱图差异选取42个特征区域的峰高作为表征变量,进行主成分分析,并采用k近邻算法建立食用肉种类的判别模型。结果表明,GC-IMS三维图谱可以直观地观察不同肉类之间挥发性有机成分的差异,提取的前2个主成分能够表征94.80%的原始信息,校正集识别率为100%,预测集中仅有1个牛肉样品被误判为猪肉样品,预测集识别率达到95.65%。GC-IMS结合化学计量学方法可实现对不同种类肉的准确判别,方法快速、无损、准确,在肉制品的品质控制及评价方面具有很大的应用潜力。 展开更多
关键词 GC-IMS 主成分分析 KNN 分类
基于信息融合的医疗影像辅助决策研究 预览
8
作者 杜优 《智能计算机与应用》 2019年第2期91-95,共5页
乳腺癌是女性的高发癌症,威胁着全球女性的身体健康,因此乳腺癌良恶性研究与决策对于女性乳腺癌的诊断有着重要作用。本文研究提出了一种新的信息融合框架,用于对乳腺癌良恶性进行分类和预测,该框架首先对乳腺超声影像感兴趣区域提取纹... 乳腺癌是女性的高发癌症,威胁着全球女性的身体健康,因此乳腺癌良恶性研究与决策对于女性乳腺癌的诊断有着重要作用。本文研究提出了一种新的信息融合框架,用于对乳腺癌良恶性进行分类和预测,该框架首先对乳腺超声影像感兴趣区域提取纹理特征,之后对得到的纹理特征数据集使用4个基本分类器:朴素贝叶斯、决策树、SVM、KNN进行分类,对基本分类器的分类结果使用投票法进行决策,最后对分类器信息进行融合,并将4个基本分类器的分类结果与基于信息融合的分类器模型结果进行比较。通过实验确定,与单独的分类器相比,基于决策的分类器方法实现了较高的准确度和较低的分类错误率。 展开更多
关键词 信息融合 灰度共生矩阵 朴素贝叶斯 决策树 SVM KNN
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预焙阳极配方焙烧块质量预测模型研究 预览
9
作者 苏志同 吴佳龙 《计算机与数字工程》 2019年第8期2066-2069,共4页
论文在预焙阳极焙烧生产过程中的焙烧块质量预测分析领域,提出了预焙阳极焙烧块质量的预测模型和客观合理的焙烧块理化指标评分方法,并介绍了模型的设计原理。模型涉及的算法包括KMEANS算法、BP神经网络以及KNN算法。通过实验验证,该预... 论文在预焙阳极焙烧生产过程中的焙烧块质量预测分析领域,提出了预焙阳极焙烧块质量的预测模型和客观合理的焙烧块理化指标评分方法,并介绍了模型的设计原理。模型涉及的算法包括KMEANS算法、BP神经网络以及KNN算法。通过实验验证,该预测模型预测效果良好。 展开更多
关键词 预焙阳极 焙烧块 KMEANS BP神经网络 KNN
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一种基于流形学习和KNN算法的柴油机工况识别方法 预览
10
作者 江志农 赵南洋 +3 位作者 夏敏 赵飞松 高佳丽 张进杰 《噪声与振动控制》 CSCD 2019年第3期1-6,共6页
不同负荷状态下的柴油机振动、温度、转速等信号显著不同,而机组故障信号特征往往被淹没在随负荷变化而剧烈变化的信号中,因此变负荷状态下的柴油机故障监测诊断难度较大,一直困扰着柴油机的实际故障诊断工作。提出一种基于流形学习和KN... 不同负荷状态下的柴油机振动、温度、转速等信号显著不同,而机组故障信号特征往往被淹没在随负荷变化而剧烈变化的信号中,因此变负荷状态下的柴油机故障监测诊断难度较大,一直困扰着柴油机的实际故障诊断工作。提出一种基于流形学习和KNN算法的柴油机工况识别方法,为柴油机变负荷工况下故障监测预警打下基础。方法融合机组的多源信号特征构建特征向量,通过流形学习t-分布邻域嵌入算法(t-SNE)实现特征向量的维数约简和敏感特征提取,采用K最近邻分类算法(KNN)完成柴油机运行负荷状态的自动分类。正常及故障状态下多组柴油机监测数据的处理结果验证了方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 振动与波 柴油机 变负荷 流形学习 KNN 敏感特征
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基于数据挖掘的全球恐怖主义数据库数据分析 预览
11
作者 李永群 应万明 +1 位作者 袁飞 韩玉春 《经济数学》 2019年第2期91-94,共4页
运用数据挖掘的方法,对全球恐怖主义数据库(以下简称GTD)进行了量化分析.建立了基于KNN邻近算法的恐怖袭击事件量化分级模型和基于K-means聚类算法的恐怖袭击事件分类模型.此外,对近三年来恐怖袭击事件发生的主要原因、时空特性、蔓延... 运用数据挖掘的方法,对全球恐怖主义数据库(以下简称GTD)进行了量化分析.建立了基于KNN邻近算法的恐怖袭击事件量化分级模型和基于K-means聚类算法的恐怖袭击事件分类模型.此外,对近三年来恐怖袭击事件发生的主要原因、时空特性、蔓延特性以及级别分布规律进行了分析.最后,基于建立的模型和分析结论,对未来全球和某些重点地区的反恐态势进行了预测分析,给出了具有针对性的建议. 展开更多
关键词 应用统计数学 恐怖袭击 数据挖掘 KNN K-MEANS
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基于SVD++在线图书推荐系统的研究 预览
12
作者 刘欣雨 《电子测试》 2019年第3期50-52,46共4页
推荐系统使用户从巨大的网络数据库中快速获得所需信息。针对在线图书推荐系统,本文提出将图书流行度及时间效应对用户的影响与SVD++算法结合来增强推荐的时效性。本算法首先利用KNN和Jaccard距离将原始数据筛选,然后通过用户历史评分... 推荐系统使用户从巨大的网络数据库中快速获得所需信息。针对在线图书推荐系统,本文提出将图书流行度及时间效应对用户的影响与SVD++算法结合来增强推荐的时效性。本算法首先利用KNN和Jaccard距离将原始数据筛选,然后通过用户历史评分数据和其时间间隔预测物品流行度,并将遗忘曲线与时间效应函数相结合来预测用户偏好变化趋势,最后通过SVD++模型实时向用户进行推荐。离线时对数据进行初步筛选可提高系统效率,但SVD++模型仍存在在线推荐耗时长、耗内存大等问题,在下一步研究工作中将对该算法进行改进。 展开更多
关键词 KNN Jaccard距离 SVD++ 时效性
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基于数据挖掘BLE指纹室内定位设计与实现 预览
13
作者 康明涛 张峰 +1 位作者 梁源 赵黎 《自动化与仪表》 2019年第4期95-99,共5页
在复杂的室内环境中,为了满足高精度室内定位的需求,该文提出了一种基于BLE指纹技术的高精度室内蓝牙定位方法。该方法利用iBeacon不需要直流供电直接部署、体积小、功耗低等特性,以低功耗蓝牙智能手机终端作为指纹采集系统和定位媒介系... 在复杂的室内环境中,为了满足高精度室内定位的需求,该文提出了一种基于BLE指纹技术的高精度室内蓝牙定位方法。该方法利用iBeacon不需要直流供电直接部署、体积小、功耗低等特性,以低功耗蓝牙智能手机终端作为指纹采集系统和定位媒介系统,通过获取iBeacon信号强度参数,建立蓝牙信号强度值离线指纹库。在线定位阶段,可通过手机终端获取附近iBeacon信号强度信息,与指纹库中的指纹信息进行对比。再通过使用位置指纹定位算法进行处理,最终确定被定位目标的位置信息。从系统测试结果来看,该系统的定位精度可以达到亚米级,可以满足室内环境下基于位置的服务基本需求。 展开更多
关键词 数据挖掘 BLE 指纹库 ANDROID KNN
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一种聚类与kNN结合的协同过滤算法 被引量:1
14
作者 喻新潮 曾圣超 +1 位作者 温柳英 罗朝广 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第4期755-759,共5页
随着电子商务的发展,推荐系统被广泛用于挖掘用户行为数据中的商业价值.基于kNN的协同过滤是经典的推荐算法,但存在两个主要问题:时间复杂度高以及使用单个距离度量导致预测精度低.本文提出了一种聚类与kNN相结合的协同过滤算法(C-kNN)... 随着电子商务的发展,推荐系统被广泛用于挖掘用户行为数据中的商业价值.基于kNN的协同过滤是经典的推荐算法,但存在两个主要问题:时间复杂度高以及使用单个距离度量导致预测精度低.本文提出了一种聚类与kNN相结合的协同过滤算法(C-kNN).在预处理阶段,使用M-distance将商品划分成多个簇.在评级预测阶段,只有簇内的项目作为距离计算和预测的候选邻居.在四个真实数据集上的实验结果表明,C-kNN比经典kNN在MAE和RMSE上均有可观提升. 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 聚类 M-distance KNN
基于局部相对概率密度kNN的多模态过程故障检测 预览
15
作者 郭金玉 刘玉超 李元 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期159-166,共8页
针对多模态过程数据方差差异明显的空间分布特点,提出一种基于局部相对概率密度k近邻(LRPD-kNN)的多模态过程故障检测方法。首先对训练数据进行标准化,计算训练数据的局部相对概率密度估计值,消除多模态数据的方差差异。然后,对预处理... 针对多模态过程数据方差差异明显的空间分布特点,提出一种基于局部相对概率密度k近邻(LRPD-kNN)的多模态过程故障检测方法。首先对训练数据进行标准化,计算训练数据的局部相对概率密度估计值,消除多模态数据的方差差异。然后,对预处理后的数据建立kNN模型,计算统计量和控制限。对于测试数据,计算与训练数据局部相对概率密度的欧式距离平方和,通过比较统计量与控制限进行多模态故障检测。将该方法应用到数值例子和半导体生产过程,仿真结果表明,提出的算法效果要优于PCA、kNN和局部离群因子(LOF)方法,说明算法在方差差异较大的多模态过程故障检测方面具有很高的准确性。 展开更多
关键词 多模态过程 故障检测 局部相对概率密度 KNN
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钓鱼网站分类检测算法的比较性研究 预览
16
作者 王文腾 王传涛 +1 位作者 袭薇 佟晖 《北京建筑大学学报》 2019年第1期76-81,共6页
钓鱼网站一直是网络安全中需要解决的难题之一,它的隐蔽性很高,但造成的损失往往很大.针对钓鱼网站的研究,有很多学者通过机器学习算法对钓鱼网站和正常网站进行分类.根据在钓鱼网站检测中常用的分类算法(KNN;SVM;贝叶斯)为基础,通过对... 钓鱼网站一直是网络安全中需要解决的难题之一,它的隐蔽性很高,但造成的损失往往很大.针对钓鱼网站的研究,有很多学者通过机器学习算法对钓鱼网站和正常网站进行分类.根据在钓鱼网站检测中常用的分类算法(KNN;SVM;贝叶斯)为基础,通过对网站的URL特征和页面内容特征进行实验比较研究.实验结果表明,在URL特征和页面内容特征上,线性SVM分类器的准确率和召回率都高于KNN算法和多项式的朴素贝叶斯算法. 展开更多
关键词 钓鱼网站 机器学习 KNN SVM 贝叶斯 分类
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基于指纹的可见光室内定位系统融合算法 预览
17
作者 郭琛 邵建华 +2 位作者 柯炜 张春艳 安爽 《南京师范大学学报:工程技术版》 CAS 2019年第1期58-64,共7页
可见光室内定位系统由于墙壁反射和外界噪声存在而产生误差.对现有的基于指纹识别的可见光室内定位算法进行仿真比较,提出了将确定型算法与概率分布算法融合的室内定位改进算法.首先用KNN算法选取几个与接收机位置相近的网格点,对接收... 可见光室内定位系统由于墙壁反射和外界噪声存在而产生误差.对现有的基于指纹识别的可见光室内定位算法进行仿真比较,提出了将确定型算法与概率分布算法融合的室内定位改进算法.首先用KNN算法选取几个与接收机位置相近的网格点,对接收信号进行高斯滤波,而后用贝叶斯算法计算其后验概率,后验概率最大的点即为估计位置.这一改进算法不仅降低了贝叶斯算法的复杂度,也大大提高了KNN算法的定位精度,平均误差为0.17m. 展开更多
关键词 室内定位 指纹 KNN 贝叶斯
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基于电商评论的文本情感分类 预览
18
作者 金蕾 宋文广 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第4Z期290-292,共3页
中文文本的情感分类是文本分类的重要领域,文章通过文本数据的采集、数据处理、文本数据向量化、分类器分类这四个步骤展示了文本分类的过程。采用TF-IDF和Word2Vec两种特征提取方式在同一种分类器下的分类效果,得出更适合实验数据集的... 中文文本的情感分类是文本分类的重要领域,文章通过文本数据的采集、数据处理、文本数据向量化、分类器分类这四个步骤展示了文本分类的过程。采用TF-IDF和Word2Vec两种特征提取方式在同一种分类器下的分类效果,得出更适合实验数据集的特征提取方法。随后探讨了随机森林、SVM、KNN、AdaBoost四种文本分类算法在数据集上的表现效果,对四种分类效果进行了分析和比较。 展开更多
关键词 情感分类 特征提取 随机森林 SVM KNN ADABOOST
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微博女性用户生育意愿影响因素分析 预览
19
作者 高扬扬 张昂丽 李佳慧 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第6期236-238,共3页
[目的]分析在“全面二孩”政策下微博女性用户的生育意愿及影响因素,可以为政府政策提供理论依据。[方法]利用Python网络爬虫爬取微博数据,数据预处理后用KNN算法进行情感预测,最后利用TextRank算法自动抽取关键词,归纳原因。[结论]影... [目的]分析在“全面二孩”政策下微博女性用户的生育意愿及影响因素,可以为政府政策提供理论依据。[方法]利用Python网络爬虫爬取微博数据,数据预处理后用KNN算法进行情感预测,最后利用TextRank算法自动抽取关键词,归纳原因。[结论]影响因素主要为经济压力、女性就业、教育压力以及生育观念。 展开更多
关键词 全面二孩 微博女性 网络爬虫 KNN 情感预测 TextRank
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基于TF-IDF方法的文本人物群体人格分析方法 预览
20
作者 蔡天鸿 邓金 +2 位作者 史国阳 朱晋 怀丽波 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第5期35-38,共4页
人物群体人格分析的社会需求日益迫切。提出一种基于TF-IDF方法的文本人物群体人格分析方法。通过模拟情景对志愿者做调查获取数据,再分别使用VSM技术、PCA技术、Wavelet技术提取志愿者的文本特征,得到三个特征空间。在三个空间里使用KN... 人物群体人格分析的社会需求日益迫切。提出一种基于TF-IDF方法的文本人物群体人格分析方法。通过模拟情景对志愿者做调查获取数据,再分别使用VSM技术、PCA技术、Wavelet技术提取志愿者的文本特征,得到三个特征空间。在三个空间里使用KNN分类方法获得九型人格分类的候选项,综合候选项获得志愿者们的人格判别分布。实验表明,该方法不但判别速度相较人类专家分类有了很大地提升,而且具有相当的可信度参考价值。这对未来人物群体人格分析会产生较大的影响。 展开更多
关键词 TF-IDF 模拟情景 文本特征 KNN 可信度
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