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基于遗传算法与粒子群算法混合优化加权k最近邻算法的病脑检测系统

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基于遗传算法与粒子群算法混合优化加权K最近邻算法的病脑检测系统

作者：毋雪雁南京师范大学

学位级别：硕士

随着现代先进科技的不断发展,医学技术以及医疗方式的不断进步,将传统医学技术与现代科学技术相融合已经成为当今时代发展的重要任务之一。本文首先明确了实验的背景与研究意义,之后对于脑部核磁共振图像在国内外的研究和发展现状做出... 详细信息

随着现代先进科技的不断发展,医学技术以及医疗方式的不断进步,将传统医学技术与现代科学技术相融合已经成为当今时代发展的重要任务之一。本文首先明确了实验的背景与研究意义,之后对于脑部核磁共振图像在国内外的研究和发展现状做出了简要的分析与介绍。本文研究了一种智能病脑检测系统(Smart Pathological Brain Detection,SPBD),主要研究的是计算机辅助诊断(Computer Aided Diagnosis,CAD)系统中的医学图像处理技术,论文的主要目的是将医学图像做出较为准确的分类,将有病与健康的大脑图像很好的区分开来。本文利用图像特征提取及分类优化的思想对于脑部核磁共振图像做了分类研究,并取得以下研究成果:1.采用数据增强的方法对于健康脑图像进行旋转变换,以增强健康脑图像的数量并且解决了样本数据不平衡的问题,以便于之后实验能够更好地提取样本特征。将数据增强之后的脑部核磁共振图像用小波熵进行特征提取,将特征数量从65536个降低到了 7个值,作为之后分类实验里面使用的W-kNN分类器输入数据集当中最重要的组成部分。2.采用加权k最近邻算法(Weighted k-Nearest Neighbor,W-kNN)作为本文实验的分类算法,W-kNN以样本特征的重要性为依据来分配权重,自动学习出合适的权重来给不同特征赋予不同的重要性;权重的引入能够进一步提高kNN分类算法的分类性能,在分类的准确性和稳定性方面都比kNN分类算法更胜一筹。3.提出遗传算法与粒子群优化算法混合优化算法,取长补短地将两种算法相结合,将GA的交叉和变异思想引入标准PSO算法,以避免PSO算法得到的解过早收敛导致陷入局部最优解。算法得到的七个最优解作为样本特征的权重,与样本特征相乘得到加权kNN算法的输入数据。之后使用三折交叉验证的方法对数据进行训练,以保证数据集的分类效果。最后用分类准确率作为标准对实验的好坏进行判断。实验比较发现,本文的基于遗传算法与粒子群算法混合优化加权k最近邻算法(WE-W-kNN-GASO)分类效果最佳,对于实验数据集当中的数据进行了测试,分类准确率达到了 96.97%。在今后,我将会为SPBD的研究做出更大努力。

关键词：小波熵加权k最近邻算法遗传算法粒子群算法智能病脑检测

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基于测量报告信号聚类的指纹定位方法

计算机应用 2023年第12期43卷 3947-3954页

作者：张海永方贤进张恩皖李宝玉彭超穆健翔安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 科大国创云网科技有限公司合肥230088 中国移动通信集团安徽有限公司合肥230088 国防科技大学电子对抗学院合肥230037

针对基于加权k最近邻(WkNN)和机器学习算法的指纹库定位方法存在精度和定位效率较低的问题,提出一种基于测量报告(MR)信号聚类的指纹定位方法。首先,把MR信号分为室内、道路和室外这3种属性;其次,利用地理信息系统(GIS)信息将栅格分为... 详细信息

针对基于加权k最近邻(WkNN)和机器学习算法的指纹库定位方法存在精度和定位效率较低的问题,提出一种基于测量报告(MR)信号聚类的指纹定位方法。首先,把MR信号分为室内、道路和室外这3种属性;其次,利用地理信息系统(GIS)信息将栅格分为建筑物、道路和室外子区域,并将不同属性的MR数据落入对应的属性子区域;最后,借助k均值(k-Means)聚类算法对栅格内的MR信号进行聚类分析,以创建子区域下的虚拟子区域,并采用WkNN算法对MR测试样本进行匹配。此外,利用欧氏距离计算平均定位精度,并通过生产环境的一些MR数据测试了所提方法的定位性能。实验结果表明,所提方法的50 m定位误差占比为71.21%,相较于WkNN算法提升了2.64个百分点;平均定位定位误差为44.73 m,相较于WkNN算法降低了7.60 m。所提方法具备良好的定位精度和效率,可满足生产环境中MR数据的定位需求。

关键词：测量报告定位信号聚类加权k最近邻算法欧氏距离

ARIMA-BP神经网络高速列车隧道压力波预测模型研究

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中国测试 2021年第10期47卷 80-86页

作者：陈春俊杨露何智颖周林春西南交通大学机械工程学院四川成都610031 轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室四川成都610031

为更精准地进行车内压力波动控制,需要预测高速列车通过隧道时车外隧道压力波的实时变化值。在对列车历史运行重复隧道压力波数据的分析基础上,采用工况匹配(WCM)与加权k最近邻(WkNN)算法从数据库中选取若干与本次工况相接近的运行状态... 详细信息

为更精准地进行车内压力波动控制,需要预测高速列车通过隧道时车外隧道压力波的实时变化值。在对列车历史运行重复隧道压力波数据的分析基础上,采用工况匹配(WCM)与加权k最近邻(WkNN)算法从数据库中选取若干与本次工况相接近的运行状态数据,并根据相似程度确定数据权重,构建预测用的历史数据。分别采用差分自回归滑动平均(ARIMA)与BP神经网络(BPNN)模型对隧道压力波进行预测,并将两种预测结果并联考虑,形成ARIMA-BPNN隧道压力波组合预测模型。利用武广客运专线某隧道压力波实测数据进行仿真。仿真结果表明:与WCM-WkNN-ARIMA及WCM-WkNN-BPNN单一预测模型以及WCM-ARIMA-BPNN组合预测模型相比,所建立组合模型能有效对隧道压力波进行预测,且能够取得更高精度的预测结果。

关键词：高速列车隧道压力波预测模型差分自回归滑动平均-BP神经网络组合模型工况匹配算法加权k最近邻算法

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一种Tor网站多网页多标签指纹识别方法

信息网络安全 2024年第7期24卷 1088-1097页

作者：蔡满春席荣康朱懿赵忠斌中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

Tor匿名通信系统经常被不法分子用来从事暗网犯罪活动,Tor网页指纹识别技术为暗网监管提供技术手段。针对单标签Tor网页指纹识别技术在网络监管中实用性差的问题,文章提出一种多网页多标签Tor指纹识别方法。首先,对标准粒子群算法、k最... 详细信息

Tor匿名通信系统经常被不法分子用来从事暗网犯罪活动,Tor网页指纹识别技术为暗网监管提供技术手段。针对单标签Tor网页指纹识别技术在网络监管中实用性差的问题,文章提出一种多网页多标签Tor指纹识别方法。首先,对标准粒子群算法、k最近邻算法进行参数优化并整合,提出自适应粒子群优化k最近邻模型APSO-kNN,进行连续多标签网页分割。然后,利用自注意力机制和一维卷积神经网络模型对网页分割片段进行内容识别。最后,利用APSO-kNN记忆打分机制选择识别失败的网页的次优分割点进行网页重分割。实验结果表明,APSO-kNN采用粒子搜索机制代替穷举遍历机制寻找分割点能取得96.30%的分割准确率,分割效率较传统kNN算法有显著提高。深度学习模型SA-1DCNN抗网页分割误差性能远优于机器学习模型,识别准确率可达96.1%。

关键词：洋葱路由网页指纹粒子群优化算法加权k最近邻算法

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复杂室内环境下的混合定位技术研究

复杂室内环境下的混合定位技术研究

作者：缪辉辉南京邮电大学

学位级别：硕士

随着定位技术的不断发展,室内定位服务的需求也不断提高。传统的室外定位技术已经较为成熟,但这些定位技术在室内环境下的定位精度并不能满足越来越高的定位精度要求。本论文提出了两种改进的混合定位算法来提高室内定位精度,满足室内... 详细信息

随着定位技术的不断发展,室内定位服务的需求也不断提高。传统的室外定位技术已经较为成熟,但这些定位技术在室内环境下的定位精度并不能满足越来越高的定位精度要求。本论文提出了两种改进的混合定位算法来提高室内定位精度,满足室内定位服务需求。本论文首先介绍了定位技术的研究背景和基础知识、常见的室内定位技术和室内定位方法;接着对WLAN定位技术进行研究,包括室内信号传播模型和位置指纹定位定位算法,在Mk模型和WkNN定位算法的基础上创新性提出了改进的Mk模型和WkNN算法相结合的混合定位算法;然后对TD-LTE系统定位技术进行研究,介绍了OTDOA定位算法的Chan算法和MPDA算法,在此基础上提出MPDA算法和改进的WkNN算法相结合的混合定位算法;最后对提出的两种改进的混合定位算法进行仿真与分析。本文提出两种的TD-LTE系统下MPDA算法和改进的WkNN算法相结合的混合定位算法和WLAN环境下改进的Mk模型和WkNN算法相结合的混合定位算法提高了室内定位的定位精度,减小了定位误差,对复杂室内环境下的精确定位具有一定的指导意义。

关键词：室内定位无线局域网改进的Mk模型加权k最近邻算法分时长期演进修正概率数据关联