检索结果-南通市图书馆

基于聚类算法与多智能体的细碎化耕地空间优化研究

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农业资源与环境学报 2025年

作者：黄炳元黄秋昊杨力虹陈振杰南京大学地理与海洋科学学院自然资源部海岸带开发与保护重点实验室自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室江苏省地理信息技术重点实验室江苏省地理信息资源开发与协同创新中心

通过微观地块调整实现耕地资源的规模利用，可以解决区域耕地细碎化治理难题，保障粮食安全和实现农业可持续发展。本探究运用景观格局指数和综合加权叠加法对常州市新北区耕地细碎化和土地资源宜耕性进行评价，使用聚类算法划分耕地细... 详细信息

通过微观地块调整实现耕地资源的规模利用，可以解决区域耕地细碎化治理难题，保障粮食安全和实现农业可持续发展。本探究运用景观格局指数和综合加权叠加法对常州市新北区耕地细碎化和土地资源宜耕性进行评价，使用聚类算法划分耕地细碎化类型，并构建多智能体耕地空间优化模型。结果表明：使用K-medoids聚类算法将现状耕地划分为连片规整类、形状复杂类和分散破碎类，其中非连片规整类耕地占比为53.68%，耕地细碎化较为严重；研究区土地资源宜耕性总体水平较高，高适宜性和较高适宜性地块占比为58.86%，空间分布呈北高南低、西高东低的特征；多智能体模型能够有效实现细碎化耕地的空间优化，优化后耕地宜耕性提高，空间布局更加连续和聚集且形状更加规整；区内平衡情景可取得更好的优化效果，但会造成更大规模的耕地调整和宜耕性较高的乡镇承担更多的耕地恢复任务。本研究构建的耕地空间优化模型具有良好的优化效果，可为区域耕地细碎化治理提供科学决策依据。

关键词：耕地细碎化聚类算法多智能体耕地空间优化新北区

结合局部核心和共享概念的数据挖掘层次聚类算法研究

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齐齐哈尔大学学报(自然科学版) 2025年第2期41卷 46-52页

作者：赵宏岩邬昌兴仰恩大学工程技术学院福建泉州362000 华东交通大学信息与软件工程学院江西南昌330013

聚类算法存在计算难度大、计算时间长等问题。为此,研究基于自然邻居搜索算法和改进局部核心点搜索算法搜索局部核心点,并结合共享概念对簇进行分类,实现对数据集的层次化分析。结果表明,所提算法的运行时间最短,在4个数据集上的运行时... 详细信息

聚类算法存在计算难度大、计算时间长等问题。为此,研究基于自然邻居搜索算法和改进局部核心点搜索算法搜索局部核心点,并结合共享概念对簇进行分类,实现对数据集的层次化分析。结果表明,所提算法的运行时间最短,在4个数据集上的运行时间分别为0.0744,2.2903,5.1121,90.7067s。所提算法在5个数据集中的聚类准确度分别为99.57%,100%,100%,89.58%,98.75%,在NMI指标方面的表现仍然优于另外3种算法。

关键词：局部核心数据挖掘聚类算法共享自然邻域图

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基于聚类算法的即时物流订单合并问题研究

中国物流与采购 2025年第4期 35-39页

作者：刘刚黄小荣于海波鸿讯供应链科技有限公司北京101300 湖北理工学院经济与管理学院湖北黄石435000

介绍了众包模式下的即时物流行业发展现状,针对当前即时配送中存在的订单高峰期配送压力大、配送员离职率高的现象进行分析,发现了现行订单分配模式中的一些不合理之处。本文研究目的为探讨可以简化配送路线、对配送员更友好的订单分配... 详细信息

介绍了众包模式下的即时物流行业发展现状,针对当前即时配送中存在的订单高峰期配送压力大、配送员离职率高的现象进行分析,发现了现行订单分配模式中的一些不合理之处。本文研究目的为探讨可以简化配送路线、对配送员更友好的订单分配方式,使用基于密度的聚类算法,研究了即时物流订单合并问题。

关键词：即时物流众包物流订单合并聚类算法

引入多目标优化的聚类算法改进及其在大数据中的应用

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信息记录材料 2025年第3期26卷 126-128页

作者：梁家烁罗定职业技术学院广东云浮527200

本研究探讨多目标优化在聚类算法中的应用,聚焦于提升聚类结果的精度和适应性。在高维数据与复杂分布的情境下,传统聚类算法难以有效平衡类内紧凑性和类间分离性。针对此问题,本研究提出一种改进的多目标优化聚类方法,采用非支配排序与... 详细信息

本研究探讨多目标优化在聚类算法中的应用,聚焦于提升聚类结果的精度和适应性。在高维数据与复杂分布的情境下,传统聚类算法难以有效平衡类内紧凑性和类间分离性。针对此问题,本研究提出一种改进的多目标优化聚类方法,采用非支配排序与拥挤度控制机制,通过优化聚类中心选择与迭代收敛过程提升算法的稳定性与效率。结果表明:与传统的聚类算法相比,引入多目标优化的改进聚类算法训练时间最低,仅为16.36 s,且拥有更好的预测精度,在高维复杂数据和大规模数据处理上展现出显著优势,可提供高效的解决方案。

关键词：多目标优化聚类算法大数据

基于K-means聚类算法和BP神经网络的代理购电量预测模型研究

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湖南电力 2025年第1期45卷 68-72页

作者：于志诚穆士才梁晔李镓辰林华陈己宸金鑫国网北京朝阳供电公司北京100020 国网北京客服中心北京100010 国网北京市电力公司北京100032

通过对某地区代理购电用户的深入画像分析,研究不同因素对代理购电用户电量的影响;通过聚类算法实现用户群体的分类;通过神经网络算法将纵向时序电量和横向影响因素纳入预测公式,针对不同聚类簇构建符合其特征的预测模型;最后将模型整合... 详细信息

通过对某地区代理购电用户的深入画像分析,研究不同因素对代理购电用户电量的影响;通过聚类算法实现用户群体的分类;通过神经网络算法将纵向时序电量和横向影响因素纳入预测公式,针对不同聚类簇构建符合其特征的预测模型;最后将模型整合,实现对整体电量的高准确率预测。

关键词：代理购电电量预测聚类算法神经网络画像分析

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基于聚类算法的传统街区建筑分类及风貌改造策略研究——以董市镇老正街为例

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华中建筑 2025年第4期43卷 120-123页

作者：黄艳雁吾提克尔·吐尔逊涂瑞鑫张旭陈小康湖北工业大学土木建筑与环境学院

该研究聚焦于快速城镇化背景下传统街区建筑风貌的保护与改造问题。鉴于传统街区建筑风貌改造的复杂性和限制性,以董市镇老正街街区为例,选取10个建筑风貌特征,从类型学的观点出发,统计老正街街区556栋建筑的风貌特征数据,并运用K-mean... 详细信息

该研究聚焦于快速城镇化背景下传统街区建筑风貌的保护与改造问题。鉴于传统街区建筑风貌改造的复杂性和限制性,以董市镇老正街街区为例,选取10个建筑风貌特征,从类型学的观点出发,统计老正街街区556栋建筑的风貌特征数据,并运用K-means聚类算法对建筑进行聚类分析,最终识别出4类建筑聚类。针对各聚类的特点和存在的问题提出了针对性的风貌改造策略,旨在为传统街区建筑风貌改造提供科学化分类与新的研究视角和实践路径。

关键词：聚类算法传统街区风貌改造策略特征指标

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基于图书共借关系的读者聚类算法

中国新技术新产品 2025年第3期 39-42页

作者：廖兴思上海师范大学天华学院上海201815

发现具有相似借阅倾向的读者群体,并针对不同群体进行个性化读者服务,能够有效提升高校图书馆的读者服务质量,促进高校师生学习和科研进步。首先,本文设计了基于图书共借关系的读者聚类算法框架,讨论了算法中的读者距离定义、簇间距离... 详细信息

发现具有相似借阅倾向的读者群体,并针对不同群体进行个性化读者服务,能够有效提升高校图书馆的读者服务质量,促进高校师生学习和科研进步。首先,本文设计了基于图书共借关系的读者聚类算法框架,讨论了算法中的读者距离定义、簇间距离选取和停机条件3个关键设计。其次,本文介绍了算法实现,包括如何基于图书馆的数据库系统高效计算读者距离,如何利用scipy程序库实现读者凝聚层次聚类算法。最后,在某高校图书馆图书外借数据集上进行验证。结果表明,该算法能够有效发现高校中具有相似借阅倾向的读者群,优于传统的根据读者类型和所属院系的读者群体划分方法。

关键词：数据挖掘聚类算法凝聚层次聚类高校图书馆读者服务个性化服务读者聚类

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基于聚类算法的路径频散曲线拾取方法

中国海洋大学学报（自然科学版） 2025年第1期55卷 149-157页

作者：何建张建中黄忠来中国海洋大学海洋地球科学学院山东青岛266100 中国海洋大学海底科学与探测技术教育部重点实验室山东青岛266100

多道地震资料面波分析方法是目前确定近地表横波速度的有效工具,但由于反演的一维横波速度模型仅反映了检波器排列中点垂直方向上的横波速度变化,因此其横向分辨率较差。与面波分析方法相比,面波层析反演方法具有更大的潜力来提高近地... 详细信息

多道地震资料面波分析方法是目前确定近地表横波速度的有效工具,但由于反演的一维横波速度模型仅反映了检波器排列中点垂直方向上的横波速度变化,因此其横向分辨率较差。与面波分析方法相比,面波层析反演方法具有更大的潜力来提高近地表特征的横向分辨率。但是面波层析反演方法需要从大量检波器对之间(路径)的平均频散能量谱中拾取频散曲线,人工拾取将耗费大量的时间成本。针对这个问题,本文进行了聚类算法自动从路径平均频散能量谱中拾取相速度频散曲线的研究。理论模型正演数据以及实际资料面波数据的实验结果都验证了本文方法的正确性。

关键词：聚类算法频散曲线面波层析反演横波速度

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聚类算法在锅炉运行参数基准值分析中的应用

中国电机工程学报 2007年第23期27卷 71-74页

作者：钱瑾王培红李琳东南大学能源与环境学院江苏省南京市210096 山东省电力咨询院山东省济南市250013

大型火力发电厂的实时控制过程中,许多数据之间呈现复杂的非线性关系,而数据挖掘技术能从数据中发现知识或规则,及时分析、调整参数。该文利用数据挖掘方法确定监控参数的基准值,为火电机组耗差分析提供重要依据。介绍了数据挖掘方法的... 详细信息

大型火力发电厂的实时控制过程中,许多数据之间呈现复杂的非线性关系,而数据挖掘技术能从数据中发现知识或规则,及时分析、调整参数。该文利用数据挖掘方法确定监控参数的基准值,为火电机组耗差分析提供重要依据。介绍了数据挖掘方法的相关理论,研究并应用聚类算法确定热力设备监控参数的基准值模型。采用k-means法分析实时运行数据,分别挖掘再热器压损和锅炉排烟温度的基准值,所得锅炉运行主要监控参数的基准值模型经样本图证实效果良好。为基准值模型的确定提供了一个新的思路和有效方法。

关键词：基准值聚类算法排烟温度 k-means