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自适应k值的粒子群聚类算法

计算机工程与应用 2017年第16期53卷 116-120页

作者：白树仁陈龙湖南大学湖南省超级计算长沙中心长沙410006 湖南大学信息科学与工程学院长沙410006

传统k-means算法除了对初始聚类中心的选择非常敏感,易收敛到局部最优解外,还存在着k值难以确定的问题,不合适的k值往往会得到较差的聚类结果。而k值问题也是聚类分析中的一个重要的研究方向,在粒子群聚类算法的基础上,结合k-means算法... 详细信息

传统k-means算法除了对初始聚类中心的选择非常敏感,易收敛到局部最优解外,还存在着k值难以确定的问题,不合适的k值往往会得到较差的聚类结果。而k值问题也是聚类分析中的一个重要的研究方向,在粒子群聚类算法的基础上,结合k-means算法,提出了自适应k值的粒子群聚类算法。当算法收敛时,可通过比较不同k值时全局最优适应度值之间的关系来决定k值的增大与减小。实验表明改进的算法可以有效指导k值的选取,并且具有较好的聚类效果。

关键词：粒子群聚类算法 k-means算法自适应k值收敛

一种基于信息熵的自适应k值kNN二分类方法

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2021年第11期44卷 1483-1486,1505页

作者：谢妙林泳昌朱晓姝玉林师范学院计算机科学与工程学院广西玉林537000

针对传统k最近邻(k-nearest neighbor,kNN)算法中需要设定k值的问题,文章提出一种基于信息熵的自适应k值kNN二分类算法(adaptive k-value kNN bisecting classification algorithm based on information entropy,EAkNN)。该算法通过引入样本比例定义信息熵,加强小样本的重要性;通过计算小于预设熵阈值的最小信息熵,得到对应的k值和模型分数;在此基础上,结合提出的精度提升模型计算得到模型精度,不断迭代模型精度,直到模型精度最大化。实验结果表明,该算法提升模型精度明显,分类准确率高。

关键词：信息熵样本分类 k最近邻自适应k值

基于交通拥堵信息的高速公路拥堵路段ACk-Means聚类

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科学技术与工程 2024年第21期24卷 9194-9200页

作者：陈昕阮永娇肇毓辽宁工业大学汽车与交通工程学院锦州121001 辽宁省高速公路运营管理有限责任公司沈阳110003

为了充分利用实际高速公路路段交通拥堵信息,更合理地聚类交通拥堵的内在规律和特征变化,提出自适应确定聚类中心C和类别k值(adaptive center and k-means value,ACk-Means)的聚类算法,进行高速公路拥堵路段聚类。ACk-Means算法借助簇... 详细信息

为了充分利用实际高速公路路段交通拥堵信息,更合理地聚类交通拥堵的内在规律和特征变化,提出自适应确定聚类中心C和类别k值(adaptive center and k-means value,ACk-Means)的聚类算法,进行高速公路拥堵路段聚类。ACk-Means算法借助簇类密度、簇类间距以及簇类强度,同时又考虑到数据样本的偶然性,对离群点进行合理分配,ACk-Means算法可实现自适应确定聚类中心C和类别k值。基于实际交通拥堵信息构建数据集,Python编程实现高速公路拥堵路段ACk-Means聚类,巧妙解决了高速公路拥堵路段聚类数目k和聚类中心C设定问题。聚类结果表明,ACk-Means算法实现高速公路拥堵路段无监督聚类,聚类结果完全基于实际的高速公路交通拥堵信息,具有更高的实用性。

关键词：交通拥堵聚类 ACk-Means算法自适应聚类中心自适应k值交通拥堵信息

高光谱影像逆近邻密度峰值聚类的波段选择算法

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测绘学报 2024年第1期53卷 8-19页

作者：孙根云李忍忍张爱竹安娜付航潘兆杰中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院山东青岛266580 海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室山东青岛266071 中国自然资源航空物探遥感中心北京100083

密度峰值聚类波段选择算法利用局部密度描述波段的密度信息,然而现有的局部密度容易忽略波段分布的全局信息,不能有效描述波段的分布特征,导致波段子集分类精度有限。为解决上述问题,本文提出一种基于逆近邻的密度峰值聚类波段选择算法... 详细信息

密度峰值聚类波段选择算法利用局部密度描述波段的密度信息,然而现有的局部密度容易忽略波段分布的全局信息,不能有效描述波段的分布特征,导致波段子集分类精度有限。为解决上述问题,本文提出一种基于逆近邻的密度峰值聚类波段选择算法。首先,利用波段与其k近邻构建k近邻有向图,获取波段的逆近邻,以及波段之间的共享近邻和共享逆近邻;然后,利用共享近邻和共享逆近邻并集的个数作为波段之间的相似度,利用波段与其逆近邻的平均欧氏距离和相似度构造增强型局部密度;最后,将增强型局部密度、距离因子、信息熵三者的乘积作为权重值,根据权重值挑选波段子集。为提高试验效率和实用性,本文算法还提出一种自动获得k值的自适应k值方法。在3个高光谱标准数据集上的试验结果表明,本文算法得到的波段子集比其他先进算法挑选的波段有更好的分类性能,尤其是在波段数较少的情况下,而且计算效率较高。

关键词：高光谱影像波段选择密度峰值聚类逆近邻局部密度自适应k值

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一种基于区域优选的自适应蓝牙指纹定位算法

测绘科学 2020年第8期45卷 51-56页

作者：靳赛州陈国良张超王轩王俊鹏王睿中国矿业大学自然资源部国土环境与灾害监测重点实验室江苏徐州221116 中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116

针对蓝牙定位精度差、耗时长等问题,该文提出一种基于区域优选的自适应蓝牙指纹定位算法。离线阶段,采用粗细粒度划分建立关于RSSI采样点位置映射的指纹库;在线阶段,根据信标距离和RSSI的关系,提出加权欧氏距离和区域优选算法,有效地克... 详细信息

针对蓝牙定位精度差、耗时长等问题,该文提出一种基于区域优选的自适应蓝牙指纹定位算法。离线阶段,采用粗细粒度划分建立关于RSSI采样点位置映射的指纹库;在线阶段,根据信标距离和RSSI的关系,提出加权欧氏距离和区域优选算法,有效地克服了定位稳定性差和耗时长的问题,定位效率提高了40%,在在线定位过程中,采用自适应k值定位算法,有效地剔除了离定位点较远的点,提高了定位的精度与稳定性。在5 m×9 m的区域内进行定位精度测试,结果表明:蓝牙定位平均定位误差为0.92 m,定位误差均在2 m以内,90%的点定位精度优于1.5 m。

关键词：位置指纹匹配技术蓝牙定位加权欧氏距离区域优选自适应k值

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基于VMD与包络峰值提取的R波检测算法

计算机工程与设计 2020年第10期41卷 2797-2802页

作者：庞宇汪立宇陈亚军重庆邮电大学光电工程学院重庆400065

针对心电信号QRS特征波形检测中的R波检测问题,在原始信号未经预处理的前提下,提出一种基于变分模态分解与包络峰值提取的R波检测方法。通过判定中心频率的变化自适应获取预设尺度k值,信号经变分模态分解后,提取出有效的二维本征模态分... 详细信息

针对心电信号QRS特征波形检测中的R波检测问题,在原始信号未经预处理的前提下,提出一种基于变分模态分解与包络峰值提取的R波检测方法。通过判定中心频率的变化自适应获取预设尺度k值,信号经变分模态分解后,提取出有效的二维本征模态分量进行归一化、平方处理,结合平滑滤波与包络峰值提取得到R波波峰在该分量上的索引位置,设定窗口采样寻找真正的最大幅值校正索引位置以提高准确性,在原始信号上标定。使用MIT-BIH数据库仿真并将结果与其它算法进行比较,表明该算法具有更高的灵敏度、阳性准确率与准确率。

关键词：变分模态分解自适应k值平滑滤波包络峰值提取 R波定位

基于空间索引的不确定时间序列相似性查找方法研究

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基于空间索引的不确定时间序列相似性查找方法研究

作者：郑迪威南京航空航天大学

学位级别：硕士

时间序列是由时序数据构成的特殊数列,被广泛用于预测分析、模式匹配、信息查找等应用中,是学术研究以及工业生产重要的研究对象。由于对数据的操作不可避免地会引入噪声,企业越来越关注噪声所带来的不确定性对结果的影响。本文基于连... 详细信息

时间序列是由时序数据构成的特殊数列,被广泛用于预测分析、模式匹配、信息查找等应用中,是学术研究以及工业生产重要的研究对象。由于对数据的操作不可避免地会引入噪声,企业越来越关注噪声所带来的不确定性对结果的影响。本文基于连续型时间序列模型对索引构建进行研究,改进传统索引结构,构建适用于不确定性时间序列的索引结构。首先,本文针对传统时间序列的预处理方法,比较了MA、ARMA、UMA等预处理技术对数据的影响,并概括了不确定型时间序列的基于概率分布的连续性模型和基于集合的离散型模型的表示方法。同时,基于传统空间索引的研究,讨论了预处理技术DFT对时序类型数据的作用。接着,讨论了可用于计算不确定性时间序列的相似性度量,以及不同度量的计算复杂度。之后讨论了传统空间索引结构的特性,总结不同索引关于序列型数据的使用特点,针对离线环境及实时环境下的序列型数据构建了更加具有针对性的索引结构。然后,本文改进了传统R-tree索引结构,基于不确定性时间序列的连续型模型,进一步推导了基于误差函数的筛选公式,使用基于均值的欧氏距离量化了相似性差异,并为由均值和方差构成的连续型序列模型构建了VR-tree。为了提升查找的效率,本文利用度量的可量化性以及阈值的单调性,提出了快速筛选/过滤的DP剪枝策略。不同于传统的索引结构,本文通过预先计算出方差在每个树节点的极值,再利用方差极值计算出距离阈值的最小最大值,最后在阈值的最值上比较相似性的两种可能情况从而快速过滤非候选集以及获取候选集,保证了查找的效率以及精度。为了应对每个时戳对应不同的方差的情况,本文先将异方差序列规约到同极值方差后再构建索引结构再进行查找,同时为了避免规约过程造成过大的偏差,本文提出了基于方差权重的预处理算法。最后针对在线环境下的流式数据,本文考虑到实时数据需要快速响应、低延时、高吞吐量的特性,有针对性地优化更新和查找算法。本文利用了kD-tree的更新优势和R-tree的查找优势,提出kDR-tree作为动态构建的索引。kDR-tree通过调节对应节点内可容纳的最大点数k来减少对叶节点的分裂次数从而提升数据更新的效率。同时,k值由于减少了动态构建过程中树的深度并提高空间内点分布的密集程度,使得kDR-tree在查找时对于节点的搜索更加高效。

关键词：不确定时间序列 DP剪枝阈值单调性自适应k值

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基于热效优化的篦冷机控制系统研究

基于热效优化的篦冷机控制系统研究

作者：李寒冰长春工业大学

学位级别：硕士

水泥生产行业在“碳达峰、碳中和”发展目标下需要持续提高低碳水泥生产技术,改善能耗控制效果。篦冷机作为现代水泥生产的关键设备,其优化运行控制问题受到广泛关注,尤其是热效与运行状态相匹配的控制问题急需解决。本课题在新型干法... 详细信息

水泥生产行业在“碳达峰、碳中和”发展目标下需要持续提高低碳水泥生产技术,改善能耗控制效果。篦冷机作为现代水泥生产的关键设备,其优化运行控制问题受到广泛关注,尤其是热效与运行状态相匹配的控制问题急需解决。本课题在新型干法水泥熟料生产系统中对篦冷机能量转换机理、运行状态与热效匹配、篦下压力设定与篦速控制方法研究等方面开展了如下工作:1.依据水泥工业生产的工艺流程,对篦冷机的发展和工作原理进行介绍。将最优热效率作为篦冷机控制系统优化的目标,建立篦冷机控制系统优化方案,并将其划分为以热效率为约束的篦压设定系统和篦冷机篦压自动控制系统两部分。2.建立篦下压力设定系统。从熟料温度,运行状态等生产冷却环节各变量之间的耦合关系出发,确定影响热效率主要因素及运行状态与热效率的关系,需要对篦冷机的运行状态进行划分;针对k-means聚类算法和粒子群算法两种算法的优缺点进行分析,提出了一种基于粒子群算法改进k-means聚类算法,应用该算法对数据处理,划分运行状态;通过递归寻优,以最优热效为约束来确定不同运行状态下的篦压设定值,形成推理机制,从而为篦压控制提供支持。3.设计篦压控制系统。在控制上主要采用了多模块控制的方式,将自适应粒子群引入主控制模块,对PID的参数整定进行优化,同时加入辅助控制器对控制效果进行进一步辅助修正,达到控制效果。4.设计基于篦冷机热效优化的控制系统软件。达到对篦冷机的数据采集、监控以及人机交互的目的。

关键词：篦冷机自适应k值最优热效篦压设定多模块控制

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基于局部密度和纯度的自适应k近邻算法

广西科学院学报 2017年第1期33卷 19-24页

作者：张兵蒙祖强沈亮亮李虹利广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004

【目的】针对k最近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)算法中k值的选取通常是人为设定,而且通常是固定的缺点,研究如何更好地选取k值。【方法】引入k的可信度的概念,提出一种基于局部密度和纯度的自适应选取k值的方法,并将其引入到传统的kNN分... 详细信息

【目的】针对k最近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)算法中k值的选取通常是人为设定,而且通常是固定的缺点,研究如何更好地选取k值。【方法】引入k的可信度的概念,提出一种基于局部密度和纯度的自适应选取k值的方法,并将其引入到传统的kNN分类算法中。【结果】该算法合理的考虑了样本的局部密度、纯度与选取k值的关系,不仅解决了k值的选取问题,并且避免了固定k值对分类的影响。【结论】该算法是有效的,可以得到较高的准确率,但算法的时效性有待提高。

关键词： k的可信度自适应k值 kNN分类