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基于多尺度信息熵的雷达辐射源信号识别 预览
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作者 黄颖坤 金炜东 +1 位作者 葛鹏 李冰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1084-1091,共8页
随着雷达信号的日益复杂,从实数序列中提取特征变得越来越困难,但当它们表示成符号序列时,通常能更容易地挖掘出有效的特征参数。因此,该文提出一种基于多尺度信息熵(MSIE)的雷达信号识别方法。首先通过符号聚合近似(SAX)算法在不同字... 随着雷达信号的日益复杂,从实数序列中提取特征变得越来越困难,但当它们表示成符号序列时,通常能更容易地挖掘出有效的特征参数。因此,该文提出一种基于多尺度信息熵(MSIE)的雷达信号识别方法。首先通过符号聚合近似(SAX)算法在不同字符集尺度下将雷达信号转换为符号化序列;然后联合各符号序列的信息熵值,组成MSIE特征向量;最后,使用k邻近算法(k-NN)作为分类器实现雷达信号的分类识别。通过仿真6种典型的雷达信号进行验证,结果表明该方法在信噪比(SNR)为5dB时,不同雷达信号的识别正确率大于90%,并且优于传统的基于复杂度特征(盒维数和稀疏性)的识别方法。 展开更多
关键词 雷达信号识别 符号聚合近似算法 多尺度信息熵 k邻近算法
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软件定义广域网中控制器部署与交换机动态迁移策略 预览
2
作者 郭烜成 林晖 +1 位作者 叶秀彩 许传丰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期453-457,共5页
在软件定义广域网(SD-WAN)部署中,由于广域网(WAN)覆盖范围极大这一特性,单控制器部署策略无论在容量、负载还是安全方面都无法满足其需求,多控制器的部署成为必然趋势。而多控制器部署后整体网络的静态配置很难适应动态的网络流变化,... 在软件定义广域网(SD-WAN)部署中,由于广域网(WAN)覆盖范围极大这一特性,单控制器部署策略无论在容量、负载还是安全方面都无法满足其需求,多控制器的部署成为必然趋势。而多控制器部署后整体网络的静态配置很难适应动态的网络流变化,从而造成控制器的负载不均衡,整体网络性能降低。针对上述问题,提出一种多控制器部署算法SC-cSNN,以有效减小控制器和交换机之间的传播时延;并提出一种基于时延、控制器容量以及控制器安全等特征的交换机动态迁移算法,以有效解决控制器超负载问题。仿真实验结果表明,SC-cSNN控制器部署算法的平均最大时延优于现有的基于k-means和基于谱聚类的控制器部署算法,交换机动态迁移算法从多特征的角度有效地解决了SD-WAN控制器负载不均衡的问题。 展开更多
关键词 软件定义广域网 谱聚类 控制器部署 k邻近算法 交换机动态迁移
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基于蓝牙和PDR结合的室内定位方法研究 预览
3
作者 赵菲 《无线互联科技》 2018年第16期17-19,共3页
随着中国城市化进程的发展,室内定位受到广泛关注。为解决单一室内定位误差大、WiFi组合定位成本高等问题,文章提出了低功耗蓝牙(iBeacon)和行人航位推算(PDR)相结合的室内组合定位方案。该方案先利用iBeacon定位原理及改进的K近邻... 随着中国城市化进程的发展,室内定位受到广泛关注。为解决单一室内定位误差大、WiFi组合定位成本高等问题,文章提出了低功耗蓝牙(iBeacon)和行人航位推算(PDR)相结合的室内组合定位方案。该方案先利用iBeacon定位原理及改进的K近邻算法对待定位终端进行实时定位,同时利用PDR定位估算的坐标减小iBeacon指纹定位算法搜索指纹库的时间,减小定位系统的时间复杂度和空间复杂度,并利用融合算法启动测量更新和状态更新的迭代计算,更新算法中的参数,实现组合定位。 展开更多
关键词 室内组合定位 K邻近算法 融合算法 无迹卡尔曼滤波
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机器学习综述 预览
4
作者 石弘一 《通讯世界》 2018年第10期253-254,共2页
互联网逐渐成为了人们交流与了解这个世界的方式之一, 计算机技术也在这种环境下迅速成长, 机器学习作为其中的润滑油,不光给予了人们更多了解周围以至世界的机会,同时大幅提高了人们在网络世界中获取有效信息的效率.
关键词 机器学习 朴素贝叶斯算法 K邻近算法 监督学习 非监督学习
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面向移动云的高效可搜索加密方案 预览
5
作者 林涛 蔡睿琪 +1 位作者 邱绪尧 廖文喆 《现代电子技术》 北大核心 2018年第22期170-173,共4页
云与移动设备的融合使得用户能够更加方便快捷地访问、检索文件,但是由于移动设备自身资源的局限性,如何缩短检索时间并得到更加准确的目标文件,以避免无谓的资源消耗已经成为研究热点。因此,提出一种高效的基于移动云的可搜索加密方案... 云与移动设备的融合使得用户能够更加方便快捷地访问、检索文件,但是由于移动设备自身资源的局限性,如何缩短检索时间并得到更加准确的目标文件,以避免无谓的资源消耗已经成为研究热点。因此,提出一种高效的基于移动云的可搜索加密方案,该方案结合K邻近算法,设计了初始陷门匹配表,实现了多关键字的布尔查询,提高了查询精度,缩短了检索时间。 展开更多
关键词 移动云 可搜索加密方案 K邻近算法 检索时间 目标文件 资源消耗
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基于K邻近算法的城市道路短时交通预测 预览
6
作者 傅恺延 丘建栋 +2 位作者 庄立坚 陈昶佳 潘嘉杰 《数据挖掘》 2018年第4期174-185,共12页
为了提高城市道路交通状态预测的准确度,适应交通状态剧烈变化,提出了基于K邻近算法的实时交通预测框架。该框架以路段平均速度的时间序列构建特征向量,提出并应用差分序列考虑交通状态的幅度变化,滚动预测不同道路类型的短时交通状态... 为了提高城市道路交通状态预测的准确度,适应交通状态剧烈变化,提出了基于K邻近算法的实时交通预测框架。该框架以路段平均速度的时间序列构建特征向量,提出并应用差分序列考虑交通状态的幅度变化,滚动预测不同道路类型的短时交通状态。实验结果表明,增加差分序列的K邻近算法能准确地实现不同道路类型的短期交通状态预测;对比支持向量与随机森林算法,验证K邻近算法更适应交通状态变化剧烈的次干道交通预测。 展开更多
关键词 智能交通系统 交通预测 城市交通 K邻近算法 差分序列
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基于Relief算法的心血管疾病辅助诊断研究 被引量:3
7
作者 周谭琪 梁永波 +2 位作者 刘桂勇 谭少珍 陈真诚 《生物医学工程学杂志》 CSCD 北大核心 2017年第4期535-542,551共9页
本文研究了Relief特征选择方法在光电容积脉搏波(PPG)中的应用,分析寻找区分心血管疾病的指标,提出了一种辅助心血管疾病诊断的方法。通过收集40位志愿者的生理病理信息,并实时采集血压与指尖PPG波形数据,形成样本数据集。基于PPG波形... 本文研究了Relief特征选择方法在光电容积脉搏波(PPG)中的应用,分析寻找区分心血管疾病的指标,提出了一种辅助心血管疾病诊断的方法。通过收集40位志愿者的生理病理信息,并实时采集血压与指尖PPG波形数据,形成样本数据集。基于PPG波形,定义并提取了52个特征参数,通过特征选择Relief算法筛选出10个核心特征参数,形成最优特征子集,并分析它们对心血管疾病的影响。最后使用分类算法建模,对心血管疾病做出了辅助诊断,k邻近算法(k NN)模型对心血管疾病的预测正确率达到66.67%,支持向量机(SVM)模型对心血管疾病的预测正确率达到83.33%。结果表明:(1)年龄对心血管疾病辅助诊断最为重要;(2)最优特征子集元素特征为心血管健康状况评价与预测提供了重要依据。本研究表明,经Relief算法选择得到的最优特征子集为心血管疾病辅助诊断提供了更高的准确性。 展开更多
关键词 光电容积脉搏波 RELIEF算法 特征选择 k邻近算法 支持向量机
基于散射光谱的材质分类识别研究 预览
8
作者 刘昊 谭勇 +6 位作者 刘春宇 石晶 苗馨卉 蔡红星 辛敏思 高雪 杨艺帆 《长春理工大学学报:自然科学版》 2017年第1期23-26,共4页
有效的甄别、掌握空间碎片的状态,是合理利用太空资源和在轨航天器规避风险的前提,为了安全、持续地开发和利用空间资源,基于散射光谱,使用夹角余弦和欧式距离嵌入K临近法(KNN-AC-ED),并与经典的朴素贝叶斯分类器作为对比,对实验室测... 有效的甄别、掌握空间碎片的状态,是合理利用太空资源和在轨航天器规避风险的前提,为了安全、持续地开发和利用空间资源,基于散射光谱,使用夹角余弦和欧式距离嵌入K临近法(KNN-AC-ED),并与经典的朴素贝叶斯分类器作为对比,对实验室测得的空间碎片中常用的四种材质进行分类识别。分类识别的结果显示,KNN-AC-ED法比经典的朴素贝叶斯分类器总体分类精度高4%。研究表明:朴素贝叶斯分类器需要提取每个光谱曲线的三个特征,而特征提取费时费力;KNN-AC-ED法利用光谱线型和强度两种信息,不仅全面的反应了光谱的信息,且计算相对更快捷。通过对空间碎片常用材质的分类,为进一步研究空间碎片的尺寸、材质等信息提供一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 空间碎片 散射光谱 夹角余弦 欧氏距离 K邻近算法
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基于最大差距的置信度评估算法 预览
9
作者 董立岩 朱琪 +2 位作者 隋鹏 孙鹏 李永丽 《吉林大学学报:理学版》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1217-1222,共6页
通过分析传统基于概率度量的K邻近置信度评估方法,提出一种基于最大差距的置信度评估方法,并在UCI数据集上对两种方法进行对比实验.实验结果表明,基于最大差距的置信度评估方法在宏平均召回率、宏平均精度及所用时间上均优于K邻近置信... 通过分析传统基于概率度量的K邻近置信度评估方法,提出一种基于最大差距的置信度评估方法,并在UCI数据集上对两种方法进行对比实验.实验结果表明,基于最大差距的置信度评估方法在宏平均召回率、宏平均精度及所用时间上均优于K邻近置信度评估方法,从而可进一步优化半监督分类学习中数据样本的置信度评估. 展开更多
关键词 置信度评估 分类 半监督学习 K邻近算法
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文本挖掘中的特征表示及聚类方法 预览 被引量:5
10
作者 胥桂仙 李昱翠 《吉林工学院学报:自然科学版》 2002年第3期 12-15,共4页
文本挖掘中特征表示函数的选择影响到特征词表达文本的能力。文中设计的评判函数可以比较准确地表达特征词的重要程度。采用K邻近算法对文本进行聚类,产生了较好的聚类效果。
关键词 特征表示 文本挖掘 分词技术 文本聚类 K邻近算法 特征提取 自然语言处理
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基于WiFi的自适应匹配预处理WKNN算法 预览 被引量:9
11
作者 王磊 周慧 +1 位作者 蒋国平 郑宝玉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第9期1067-1074,共8页
针对基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的WiFi室内定位技术中,传统加权K邻近(Weighted K-nearest Neighbor,WKNN)算法不能自适应获取WLAN中有效接入点(Acess Point,AP)且参考点匹配准确度不高的问题,本文提出了自... 针对基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的WiFi室内定位技术中,传统加权K邻近(Weighted K-nearest Neighbor,WKNN)算法不能自适应获取WLAN中有效接入点(Acess Point,AP)且参考点匹配准确度不高的问题,本文提出了自适应匹配预处理WKNN算法。该算法中每个实时定位点自适应地根据网络状况对AP的RSS均值由大到小排序,然后选择RSS均值较大的前M个AP,与参考点中对应的M个AP一起参与匹配预处理计算,从而优化了传统的指纹定位算法。同时将室内定位和室内地图相结合,使参考点和定位结果直观地展示在地图上,并通过使用地图数据大幅度简化了离线训练过程。此外,本文设计并实现了基于Android平台的室内定位系统,通过该系统验证了本文所提算法在单点定位和移动定位中的有效性。实验结果表明,该算法可获得30以上的定位误差改善,有效提高了定位精度和定位稳定性。 展开更多
关键词 WIFI 室内定位 室内地图 加权K邻近算法 自适应匹配预处理
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基于D-S证据理论的变压器故障诊断 被引量:2
12
作者 王日彬 佘彩绮 +1 位作者 刘新东 周锦龙 《现代电力》 北大核心 2012年第2期 6-10,共5页
针对电力变压器故障征兆与原因之间错综复杂的关系,以及单一变压器故障诊断算法精度有限的问题,本文提出一种在D-S证据理论的基础上,结合灰关联熵法和加权K邻近算法的变压器故障诊断新方法。该算法以油中溶解气体分析方法(Dissolved Ga... 针对电力变压器故障征兆与原因之间错综复杂的关系,以及单一变压器故障诊断算法精度有限的问题,本文提出一种在D-S证据理论的基础上,结合灰关联熵法和加权K邻近算法的变压器故障诊断新方法。该算法以油中溶解气体分析方法(Dissolved Gases Analysis,简称DGA)为基础,通过灰关联熵法和加权K邻近算法构建证据理论的基本可信度赋值函数,然后利用证据组合规则产生更为可靠的证据信息;最后根据基本可信数最大值确定变压器故障类型。变压器故障诊断实例结果表明该算法能够准确判断出变压器的故障类型,证明了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 D-S证据理论 DGA 灰关联熵法 加权K邻近算法
基于KNN的配电网高阻接地故障识别 预览
13
作者 刘炳南 郭谋发 陈永往 《电气技术》 2019年第1期18-23,共6页
配电网受实际因素的影响,运行时接触高阻抗表面会发生高阻接地故障。发生故障时,故障点电阻较大,电压、电流突变量不明显,常规保护难以准确动作。高阻接地故障常伴随着电弧熄灭与重燃,若该故障长期存在,则将导致电气设备永久性损坏,甚... 配电网受实际因素的影响,运行时接触高阻抗表面会发生高阻接地故障。发生故障时,故障点电阻较大,电压、电流突变量不明显,常规保护难以准确动作。高阻接地故障常伴随着电弧熄灭与重燃,若该故障长期存在,则将导致电气设备永久性损坏,甚至发生人身触电安全事故。本文通过对母线三相电压和零序电压进行HHT带通滤波构造时频矩阵,对各频带求取标准差作为特征向量,最后利用K最邻近算法进行故障辨识。 展开更多
关键词 配电网 高阻接地故障 HHT带通滤波 标准差 K邻近算法
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基于PCA及k-邻近算法的复杂环境数字手写体识别
14
作者 顾潘龙 史丽红 《电子技术(上海)》 2018年第10期38-42,共5页
为解决手写体识别在复杂环境情况识别率低等问题,对复杂环境下的手写体识别进行了研究。系统采用canny算子、中值滤波、膨胀腐蚀等方法提取目标区域,在得到目标区域后对其进行透视变换并求取数字轮廓,过滤后线性放缩获得识别样本数据。... 为解决手写体识别在复杂环境情况识别率低等问题,对复杂环境下的手写体识别进行了研究。系统采用canny算子、中值滤波、膨胀腐蚀等方法提取目标区域,在得到目标区域后对其进行透视变换并求取数字轮廓,过滤后线性放缩获得识别样本数据。再对样本进行PCA降维,使用K-临近算法对数字进行匹配识别。同时为提高识别准确率,将国内外不同地域手写数据库输入系统与现有数据库进行匹配,以此完成对系统的训练。 展开更多
关键词 PCA K-邻近算法 OPENCV 手写体
基于手机加速度计的地震场景分层识别方法 预览
15
作者 李小光 卜方玲 徐新 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期252-257,共6页
利用智能手机内置加速度计进行地震场景识别是地震预警研究领域的新热点,现有的利用手机识别地震的方法中,地震模拟场景与真实情形出入较大,且识别方法较为单一。利用地震体验屋模拟出地震场景数据,提出一种两层分类的地震场景识别... 利用智能手机内置加速度计进行地震场景识别是地震预警研究领域的新热点,现有的利用手机识别地震的方法中,地震模拟场景与真实情形出入较大,且识别方法较为单一。利用地震体验屋模拟出地震场景数据,提出一种两层分类的地震场景识别方法以区分地震场景和不同日常生活场景。该方法中,首先为提出的最大相关系数和(SumofMaximumCorrelation,SMC)特征设置单门限,利用数据周期性排除跑步、步行等人类运动场景,再利用K最邻近算法对非周期性运动场景数据进行第二层分类,以正确提取地震场景。实验结果表明,该分层识别方法快速且地震场景和非地震场景识别率均在96%以上。 展开更多
关键词 加速度计 地震预警 分层识别 单门限 K邻近算法
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基于数据挖掘技术的污泥厌氧消化模拟研究 预览 被引量:1
16
作者 李佟 李军 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1888-1894,共7页
为了更好地模拟实际工程中污泥厌氧消化系统的产气效果,以北京某大型污泥厌氧消化工程为例,以大量的工程数据为基础,分别采用多元线性回归模型、神经网络模型、分类回归模型和邻近算法模型等数据挖掘技术,对系统的产沼气效率进行了模拟... 为了更好地模拟实际工程中污泥厌氧消化系统的产气效果,以北京某大型污泥厌氧消化工程为例,以大量的工程数据为基础,分别采用多元线性回归模型、神经网络模型、分类回归模型和邻近算法模型等数据挖掘技术,对系统的产沼气效率进行了模拟预测,其中邻近算法模型具有最好的拟合效果.对邻近算法模型进行进一步研究分析,通过交叉验证法近一步优化了模型k值的选取,从测试结果可以看出随着k值增加,训练集的拟合度先下降后趋于平稳,测试集的拟合度则相反.最终确定当k值取5时,模型预测值与实际值的相关度达0.862,优于系统默认参数下的拟合效果.试验证明:数据挖掘技术可以很好地应用于污泥厌氧消化工程的模拟计算,对于数学模拟在污水处理领域的应用具有一定指导意义. 展开更多
关键词 数学模型 数据挖掘 k邻近算法 污泥厌氧消化
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基于数据驱动算法和LS-SVM的输电线路覆冰预测 被引量:7
17
作者 黄宵宁 许家浩 +2 位作者 杨成顺 王娇 谢家佳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第15期81-86,共6页
输电线路的严重覆冰给电网的安全生产带来了极大的危害。针对线路覆冰与气象条件的数学描述模型不能很好地反应冰厚与微气象条件的关系和基于全局数据的智能覆冰预测算法复杂、准确度低,无法实现在线预测的难题,文中采用数据驱动的思想... 输电线路的严重覆冰给电网的安全生产带来了极大的危害。针对线路覆冰与气象条件的数学描述模型不能很好地反应冰厚与微气象条件的关系和基于全局数据的智能覆冰预测算法复杂、准确度低,无法实现在线预测的难题,文中采用数据驱动的思想,以矢量的方式看待覆冰样本数据,提出一种基于数据驱动算法和最小二乘支持向量机(LS-SVM)覆冰预测模型。该方法在k均值邻近算法的基础上对覆冰历史数据进行优化选择,充分利用LS-SVM需求样本数量少、训练速度快、泛化能力强等特点对输电线路覆冰模型进行快速建模。算例表明了所提算法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 输电线路 短期覆冰预测 最小二乘支持向量机 k均值邻近算法
改进型加权KNN算法的不平衡数据集分类 预览 被引量:15
18
作者 王超学 潘正茂 +2 位作者 马春森 董丽丽 张涛 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第20期160-163,168共5页
K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类。为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN。定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行... K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类。为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN。定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行聚类,按照权重分配模型计算各训练样本的权重,通过改进的KNN算法对测试样本进行分类。基于UCI数据集的大量实验结果表明,GAK-KNN算法的识别率和整体性能都优于传统KNN算法及其他改进算法。 展开更多
关键词 不平衡数据集 分类 K邻近算法 权重分配模型 遗传算法 K-MEANS算法
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基于可变核的自适应光辐射强度估算 预览
19
作者 王海波 张文辉 +1 位作者 杨辉华 周欢 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期 2240-2242,2245,共4页
针对传统的K最近邻(K-NN)光辐射强度估算只能通过发射大量的光子、增加光子密度来提高估算精度这一缺陷,提出用具有平滑性的可变核(VK)函数估算光辐射强度,通过计算光子到估算点的距离与该光子预先分配的半径之比,实现与传统估算算... 针对传统的K最近邻(K-NN)光辐射强度估算只能通过发射大量的光子、增加光子密度来提高估算精度这一缺陷,提出用具有平滑性的可变核(VK)函数估算光辐射强度,通过计算光子到估算点的距离与该光子预先分配的半径之比,实现与传统估算算法不同的自适应光辐射强度估算。实验结果表明,VK算法不需发射大量光子就能改善图像质量且渲染速度快。 展开更多
关键词 光辐射强度估算 K邻近算法 可变核 自适应
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K-最邻近算法在文本自动分类中的应用 预览
20
作者 刘卓 《苏州市职业大学学报》 2010年第2期 58-60,共3页
对文本的自动分类进行了研究,介绍文本分类的基本过程和文本特征选取的方法,重点介绍了一种常用的基于内容的分类算法——K-最邻近算法.利用K-最邻近算法(KNN)并结合改进的词特征权值计算方法和文本相似度的计算方法完成了文本的... 对文本的自动分类进行了研究,介绍文本分类的基本过程和文本特征选取的方法,重点介绍了一种常用的基于内容的分类算法——K-最邻近算法.利用K-最邻近算法(KNN)并结合改进的词特征权值计算方法和文本相似度的计算方法完成了文本的自动分类.通过KNN方法分类之后的结果的查准率、查全率得以明显提高. 展开更多
关键词 数据挖掘 文本自动分类 K-最邻近算法
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