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基于k-近邻算法的定位方法设计和仿真

计算机仿真 2009年第4期26卷 194-196,351页

作者：李文杰李文明江苏工业学院江苏常州213164

在室内和闹市区环境,针对建筑物的遮挡和多径传播的影响,产生了通过采集接收信号强度,建立信号样本数据库,进行定位的技术。技术在实时定位阶段通过发掘定位信号和样本信号的关系,将它们作比较估计终端的位置。采用k-近邻算法作为定位... 详细信息

在室内和闹市区环境,针对建筑物的遮挡和多径传播的影响,产生了通过采集接收信号强度,建立信号样本数据库,进行定位的技术。技术在实时定位阶段通过发掘定位信号和样本信号的关系,将它们作比较估计终端的位置。采用k-近邻算法作为定位信号和样本信号的比较,程序实现了基于k-近邻算法的无线定位算法,完成了在定位技术中的应用。并以一组无线信号进行了定位仿真,分析了定位结果。比较了标准k-近邻方法和加权k-近邻方法的差别,讨论了近邻数目对定位结果的影响。结果证明k-近邻算法的定位方法是有效的。

关键词：近邻算法无线定位接收信号强度

基于近邻算法的可比公司选择在医药行业企业价值评估中的应用研究

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基于近邻算法的可比公司选择在医药行业企业价值评估中的应用研究

作者：沈奇重庆理工大学

学位级别：硕士

随着党的十九大报告提出的“健康中国”的战略得以实施,医药行业越来越受到人们的重视,在此背景下大量的医药公司上市以及交易并购日渐活跃。纵观近年的并购市场所采用的方法,随着市场法的应用条件逐渐完备,其应用频率相较过去也愈发频... 详细信息

随着党的十九大报告提出的“健康中国”的战略得以实施,医药行业越来越受到人们的重视,在此背景下大量的医药公司上市以及交易并购日渐活跃。纵观近年的并购市场所采用的方法,随着市场法的应用条件逐渐完备,其应用频率相较过去也愈发频繁。具体到医药行业,其高技术与高风险的特点决定了在对其运用估值的方法时受到了限制,此时所选取的估值方法就非常重要,估值的结果对于并购确定的交易价格具有很高的参考价值。在企业价值评估的传统方法中,市场法具备很多优势,其中最明显的一点就是操作效率高、估值结果足够客观。但目前在实务中采用的方法仍以其他方法为主,本文以此为切入点试图拓展市场法的估值思路。本文首先分析了国内外对于市场法在企业价值评估中的应用以及医药行业的研究现状,以市场法作为理论基础,在传统的市场法模型中引入近邻算法,选择医药类上市公司迪安诊断作为案例分析对象,在医药行业的细分子行业医疗器械行业选取了65家公司作为备选可比公司,借助CRITIC权重法确定各项指标的权重,建立了经量化的可比公司选择模型,合理衡量公司间相似性,旨在改善市场法的关键要素即可比对象的选择方法,保证了估值结果的客观性,筛选出可比公司后,将可比公司的市净率均值作为目标公司的价值乘数,进而测算出评估基准日的企业价值,最后将这种估值结果与公司当日实际的市值以及传统的估值方法进行比较,估值结果偏差不大,进而说明了该方法具有合理性。综上所述,本文引入近邻算法融入到市场法在医药企业价值评估中的运用,并通过具体的企业价值评估实务案例分析证明,该法较好地弥补了市场法选择可比公司主观性强的缺陷,为医药行业评估方法的选择探索了新的路径。

关键词：市场法近邻算法可比公司选择模型医药行业

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改进最近邻算法及其在雷达目标识别中的应用

航空学报 1986年第4期 399-404页

作者：邬小青成瑜南京航空学院

最近邻(Nearest Neighbor,简记NN)算法是一种广泛采用的非参量模式识别方法,其渐近分类错误概率不超过Bayes错误概率的两倍。但NN算法需要存贮的训练样本较多。剪辑最近邻算法通过对训练样本进行预处理,改善了NN分类器的渐近性能,也略... 详细信息

最近邻(Nearest Neighbor,简记NN)算法是一种广泛采用的非参量模式识别方法,其渐近分类错误概率不超过Bayes错误概率的两倍。但NN算法需要存贮的训练样本较多。剪辑最近邻算法通过对训练样本进行预处理,改善了NN分类器的渐近性能,也略减少了设计NN分类器所需要存贮的训练样本,但需要存贮的样本仍然较多。

关键词：近邻算法训练样本 NN 分类器样本集雷达目标识别雷达识别

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基于K近邻算法的外采成品油溯源方法

石油库与加油站 2020年第6期29卷 32-36,I0004页

作者：郑斌中国石化销售股份有限公司北京100728

针对外采成品油来源复杂、人工溯源难度大的问题,提出了一种基于K近邻算法的外采石油成品油溯源方法。该方法以实验室信息管理系统(LIMS)数据库中的历史样本作为比对数据集,基于K近邻算法建立外采成品油生产商匹配模型,通过计算找出与... 详细信息

针对外采成品油来源复杂、人工溯源难度大的问题,提出了一种基于K近邻算法的外采石油成品油溯源方法。该方法以实验室信息管理系统(LIMS)数据库中的历史样本作为比对数据集,基于K近邻算法建立外采成品油生产商匹配模型,通过计算找出与待溯源样本相似度最高的5个样本。根据该样本与5个最近邻样本的生产商是否匹配一致,判定该样本所述生产商是否正确,从而实现油源的识别和溯源。实践证明,该方法可行有效,模型的适用性较好,能够为追溯油品来源提供可靠依据,提高了外采油品溯源的成功率和工作效率。

关键词：石油成品油外采溯源方法 K 近邻算法

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基于近邻算法的GAN生成图像质量评价

曲阜师范大学学报（自然科学版） 2022年第1期48卷 66-74页

作者：石珂齐苏敏赵镥瑶王妍曲阜师范大学网络空间安全学院山东省曲阜市273165

GAN生成图像质量评价是指对GAN生成的图像进行评价,判断生成图像的失真度是否影响观察者的信息获取和主观感受.目前,GAN生成图像质量评价算法较少且算法运行效率不高.该文提出一种基于近邻算法的生成图像质量评价(Near-Neighbor based G... 详细信息

GAN生成图像质量评价是指对GAN生成的图像进行评价,判断生成图像的失真度是否影响观察者的信息获取和主观感受.目前,GAN生成图像质量评价算法较少且算法运行效率不高.该文提出一种基于近邻算法的生成图像质量评价(Near-Neighbor based Generated Image Quality Assessment,NN-GIQA)算法,实现对GAN生成图像的自动、客观、高效评价.首先,基于ANN算法获取生成图像的近邻构成相似图像候选池,缩小生成图像对比范围;然后,基于KNN算法在相似图像候选池中获取与生成图像最相似的K个真实图像得到生成图像质量分数;最后,评价多个经典GAN模型在多个经典数据集上获取的生成图像的质量.实验结果表明本文方法有效提高了GAN生成图像质量评价的效率和准确性,运行时间仅为其他方法的1/9~1/28,其评价结果和人类主观评价结果的一致性达到80%以上,符合人类视觉感知.

关键词： GAN生成图像质量评价生成对抗网络近邻算法

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重复剪辑近邻算法预测股票波动趋势

管理观察 2005年第9期 54-55页

作者：王浩刘荣利黄登仕

引言聚类分析以某种度量(如欧氏距离、相似系数或关联度等)作为判别标准,其主要目标就是要识别存在于数据中的聚类或结构.近邻算法作为一种密度估计方法,是模式识别非参数法中最重要的方法之一.计算及存储量巨大是该方法最主要的缺点,... 详细信息

引言聚类分析以某种度量(如欧氏距离、相似系数或关联度等)作为判别标准,其主要目标就是要识别存在于数据中的聚类或结构.近邻算法作为一种密度估计方法,是模式识别非参数法中最重要的方法之一.计算及存储量巨大是该方法最主要的缺点,严重影响了其实际应用.同时该算法对原始数据的容错能力不强,尤其当原始数据中包含过多噪声或异常样本也即各不同类别样本互相交错混杂没有明显的统计分布规律时,聚类结果很难令人满意.证券市场是一个公认的呈现高度复杂性的非线性系统,预测难度很大.传统的聚类分析方法遇到强有力的挑战,如对高维空间的稀疏数据以及不规则分布具有任意形状数据的分析.

关键词：剪辑近邻算法预测股票原始数据聚类分析方法统计分布规律非线性系统证券市场样本相似系数稀疏数据实际应用模式识别判别标准欧氏距离能力不强规则分布估计方法高维空间

多簇无线传感网的优化生存时间近邻功率控制算法

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电信科学 2012年第3期28卷 50-56页

作者：任条娟陈友荣王章权浙江树人大学信息科技学院杭州310015

针对非均匀分布的无线传感网的生存时间问题,提出多簇无线传感网的优化生存时间近邻功率控制(NPCAOL_MC)算法。该算法采用K-means算法确定网络的簇个数和对应每个簇的节点,利用近邻算法评估每个簇的节点密度,确定簇的最优通信距离。结合... 详细信息

针对非均匀分布的无线传感网的生存时间问题,提出多簇无线传感网的优化生存时间近邻功率控制(NPCAOL_MC)算法。该算法采用K-means算法确定网络的簇个数和对应每个簇的节点,利用近邻算法评估每个簇的节点密度,确定簇的最优通信距离。结合Friss自由空间模型计算当前簇的最优发送功率。Sink节点广播通知其他节点,如果是同一簇内的节点相互通信,则采用簇最优功率发送数据,否则采用默认最大发送功率发送数据。仿真结果表明,利用NPCAOL_MC算法可以分析整个网络节点的位置信息,采用簇最优发送功率发送数据,从而提高生存时间,并使能耗经济有效。在密度分布不均的无线传感网中,NPCAOL_MC比采用固定发送功率的Ratio_w算法更优。

关键词：无线传感网优化生存时间近邻算法分簇

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基于进化极限学习机的特征加权近邻分类算法

基于进化极限学习机的特征加权近邻分类算法

作者：张娜娜大连海事大学

学位级别：硕士

传统的粗糙集理论是一种处理不完备、不完整数据的智能计算方法。传统的模糊集理论也是一种重要的处理不精确,不确定信息的数学工具。模糊粗糙集是模糊集理论和粗糙集理论的有机结合体。模糊粗糙集可以灵活的处理模糊或者不精确的连续... 详细信息

传统的粗糙集理论是一种处理不完备、不完整数据的智能计算方法。传统的模糊集理论也是一种重要的处理不精确,不确定信息的数学工具。模糊粗糙集是模糊集理论和粗糙集理论的有机结合体。模糊粗糙集可以灵活的处理模糊或者不精确的连续实值数据。传统的神经网络学习算法可以用来数据分类,但是需要人为设置大量的网络训练参数,并且很容易在没达到全局最优解之前,产生局部最优解。为了解决这些问题,学者提出了一种新的单隐层前馈神经网络学习算法,即极限学习机算法。其主要思想是,它可以随机初始化输入权重和偏置,与传统的学习算法相比,极限学习机训练速度更快,具有更好的泛化性能,更易解决局部最小值和过拟合等问题。在分类任务中,特征的重要程度起着关键性的作用。但是在实际的应用中,不相关的特征存在,分类器的性能不可避免会产生下降。为了解决上述这些问题,本文提出了一个应用比较广泛的特征加权框架,并将该框架成功地运用于三种不同的近邻分类算法中来实现数据的分类。这三种不同的算法分别为：基于进化极限学习机的加权近邻分类算法、基于进化极限学习机的特征加权近邻等价分类算法和基于进化极限学习机的加权模糊粗糙近邻分类算法。该论文提出的三种分类算法的相同点是使用基于进化极限学习机的特征加权框架,三者的不同点是将特征加权分别应用于三种不同的近邻算法中。基于进化极限学习机的加权近邻分类算法是将特征加权应用到K近邻分类算法中,实验证明了新的分类算法比较成功地提高了分类器的性能。基于进化极限学习机的加权近邻等价分类算法是将特征加权应用K近邻等价分类算法中,实验进一步表明了新提出的算法有较高的分类准确性和稳定性。基于进化极限学习机的加权模糊粗糙近邻分类算法是将特征加权应用到模糊粗糙近邻分类算法中。该算法的提出是为了解决多分类问题中由于类的重叠引起训练样本的模糊不确定性和由于属性不足引起类边界的粗糙不确定性。实验进一步表明了该算法有着较高的分类优越性。

关键词：模糊粗糙集近邻算法特征加权极限学习机数据分类

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数据分布引导的模糊粗糙近邻分类算法

数据分布引导的模糊粗糙近邻分类算法

作者：费轶楠大连海事大学

学位级别：硕士

粗糙集理论是一种能够处理不完备、不完整数据的数学工具,但是由于被粗糙集理论的定义所限制,它只能用来处理离散的数据集。模糊集理论也是一种重要的计算方法,它不仅能够处理不准确、精确度不够的信息,而且还将模糊性和不明确性引入到... 详细信息

粗糙集理论是一种能够处理不完备、不完整数据的数学工具,但是由于被粗糙集理论的定义所限制,它只能用来处理离散的数据集。模糊集理论也是一种重要的计算方法,它不仅能够处理不准确、精确度不够的信息,而且还将模糊性和不明确性引入到了精确的数据关系中。模糊集理论强调数据间的模糊性,与之相比,粗糙集理论强调的是数据间的不可分辨性。将模糊集理论和粗糙集理论结合起来,便得到了模糊粗糙集。模糊粗糙集结合了模糊集和粗糙集的优点,不仅可以处理离散的数据,还可以处理连续的数据,或者离散和连续兼有的数据。k近邻算法是一个经典的分类算法,该算法具有直观、无师学习和无需先验统计知识等特点,是目前常用的一种分类算法。将模糊粗糙集的概念引入到k近邻算法中,得到了模糊粗糙近邻算法(fuzzy-rough nearest neighbor(FRNN)),这个算法可以更加灵活的处理待分类的样本和各类别之间的关系。而在实际的测试过程中,训练样本总会含有一些噪声点干扰模糊粗糙近邻算法的分类准确度,因此如何取近邻减小噪声点的干扰、提高算法的分类准确度是一个需要解决的问题。根据样本模糊相似度关系,本文提出了两种改进的模糊粗糙近邻算法,通过计算待分类样本与训练样本的模糊相似度,根据数据分布的密度,将训练样本中密度集中区域的样本取出来作为代表性样本并取近邻,再对待分类样本进行分类,并在UCI标准数据集上,用五个常用的对比算法与改进的两个算法做对比,实验结果验证了改进的模糊粗糙近邻算法可以有效减少噪声点的干扰,得到更好的分类结果。

关键词：模糊粗糙集近邻算法数据分类