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k均值聚类自适应零速检测人员定位技术

传感技术学报 2017年第2期30卷 296-301页

作者：孙伟丁伟闫慧芳辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000

零速区间检测准确度直接制约着零速修正算法对于改善人员定位系统提供位置精度的能力。针对现有零速检测方案存在阈值设定以及训练模型准确性等问题,提出一种基于加速度幅值滑动方差开展行走步态零速区间检测方法,采用k均值聚类方法自... 详细信息

零速区间检测准确度直接制约着零速修正算法对于改善人员定位系统提供位置精度的能力。针对现有零速检测方案存在阈值设定以及训练模型准确性等问题,提出一种基于加速度幅值滑动方差开展行走步态零速区间检测方法,采用k均值聚类方法自适应纠正初始检测结果中的误检状态,构造kalman滤波器并在零速区间以惯性系统解算的速度信息为观测量进行量测更新来限制导航误差积累。开展人员多种运动状态下的行走测试,实验结果表明k均值聚类自适应算法能对零速区间进行有效地检测,获取的位置解算误差小于2%。

关键词：人员定位 k均值聚类 kalman滤波零速修正

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跨层精度自动调节的k均值聚类近似计算方法

西安电子科技大学学报 2020年第3期47卷 50-57页

作者：李钊袁文浩任崇广黄程程董霄霄山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000

随着人工智能在嵌入式平台上的应用,k均值聚类算法作为人工智能方法的基础,促使其在嵌入式平台上实现,而能耗是制约算法在嵌入式平台上实现的关键。为了降低k均值聚类在嵌入式平台上的能耗,提出一种针对k均值聚类的跨层精度自动调节的... 详细信息

随着人工智能在嵌入式平台上的应用,k均值聚类算法作为人工智能方法的基础,促使其在嵌入式平台上实现,而能耗是制约算法在嵌入式平台上实现的关键。为了降低k均值聚类在嵌入式平台上的能耗,提出一种针对k均值聚类的跨层精度自动调节的近似计算方法。首先,分别从数据点到质心的距离和数据点变化趋势两个方面对迭代过程进行约束,提出精度自动调节的方法;然后,从结构级设计外部存储器的数据重组与访问方法,实现存储器的近似访问;设计精度自动调节的近似加法器与乘法器,最终实现k均值聚类算法的近似计算。实验结果表明,这种近似计算方法在基本不影响聚类质量的前提下,与精确计算相比较可降低55%~58%的能耗,节省能耗的比例最高。

关键词：近似计算精度自动调节 k均值聚类能耗

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基于k均值聚类的SPPM分步分类检测算法

通信学报 2022年第1期43卷 161-171页

作者：王惠琴侯文斌彭清斌曹明华黄瑞刘玲兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050

针对空间脉冲位置调制系统中采用最大似然检测算法时存在计算复杂度高的问题,依据空间脉冲位置调制信号矩阵的特点,提出了一种基于k均值聚类的分步分类检测算法。首先,采用基于信号向量检测算法完成训练样本中光源索引号的检测,利用k均... 详细信息

针对空间脉冲位置调制系统中采用最大似然检测算法时存在计算复杂度高的问题,依据空间脉冲位置调制信号矩阵的特点,提出了一种基于k均值聚类的分步分类检测算法。首先,采用基于信号向量检测算法完成训练样本中光源索引号的检测,利用k均值聚类算法对训练样本进行离线训练得到其质心与调制符号间的映射关系。然后,以该映射关系为准则完成在线调制符号的实时检测,以穷搜索方式检测出光源索引号。最后,采用蒙特卡罗方法研究了聚类数目、初始化次数等关键参数对系统误比特率性能的影响。仿真结果表明,所提算法能够取得近似最大似然算法的误比特率性能,同时大幅度降低了信号检测的计算复杂度。与线性译码算法相比,所提算法还可适用于探测器数目小于光源数目的通信场景。

关键词：无线光通信空间脉冲位置调制 k均值聚类分步分类检测

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融合k均值聚类与LSTM网络的半监督词义消歧

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西安电子科技大学学报 2021年第6期48卷 161-171页

作者：张春祥周雪松高雪瑶刘欢哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

一词多义是自然语言所固有的特性。词义消歧是根据上下文来确定歧义词汇的含义,是自然语言处理领域中的一项关键技术。目前,词义消歧被广泛地应用于机器翻译、信息检索和文本分类之中。为了提高词义消歧的准确率,提出了一种结合k均值聚... 详细信息

一词多义是自然语言所固有的特性。词义消歧是根据上下文来确定歧义词汇的含义,是自然语言处理领域中的一项关键技术。目前,词义消歧被广泛地应用于机器翻译、信息检索和文本分类之中。为了提高词义消歧的准确率,提出了一种结合k均值聚类与长短期记忆网络的半监督词义消歧方法。以歧义词汇为中心,选取左右两个邻接词汇单元,形成大小为4的词窗。从词窗中选取词形和语义类作为聚类特征,利用k均值聚类方法对无标注语料进行聚类。将聚类得到的语料加入SemEval-2007:Task#5的训练语料中,以扩充训练语料的规模。从词窗中选取词形、词性、语义类、英文译文和消歧距离作为消歧特征,使用长短期记忆网络来确定歧义词汇的语义类别。利用扩充后的训练语料来优化长短期记忆网络的参数。使用SemEval-2007:Task#5的测试语料对词义消歧分类器进行测试。通过实验分析了隐藏层数和训练语料规模对词义消歧的影响。实验结果表明:相对于贝叶斯分类器和深度信念网络而言,所提出的方法能够提高词义消歧的准确率。

关键词：词义消歧 k均值聚类长短期记忆网络聚类特征消歧特征

采用k均值聚类和环形结构的狭叶锦鸡儿木质部提取算法

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农业工程学报 2020年第1期36卷 193-199页

作者：王海超宗哲英张文霞殷晓飞王晓蓉张海军刘艳秋石鑫王春光内蒙古农业大学能源与交通工程学院

针对木质部交互统计误差大、效率低、重现性差、劳动强度高和传统图像处理算法精度不理想等问题,该文以狭叶锦鸡儿木质部切片图像为研究对象,根据木质部特点提出基于k均值聚类算法和环形结构提取算法相结合,实现木质部准确提取的方法。... 详细信息

针对木质部交互统计误差大、效率低、重现性差、劳动强度高和传统图像处理算法精度不理想等问题,该文以狭叶锦鸡儿木质部切片图像为研究对象,根据木质部特点提出基于k均值聚类算法和环形结构提取算法相结合,实现木质部准确提取的方法。首先通过动态巴特沃斯同态滤波法对30幅供试图像进行光照不均校正,然后采用k均值聚类法对光照补偿后图像初分割,最后采用环形结构提取算法实现木质部提取计数。试验结果表明:采用k均值聚类算法对光照补偿后的木质部图像初分割分割误差R(section error, R)、过分割误差OR(over-segmentation error, OR)和欠分割误差UR(under-segmentation error, UR)均值分别为5.15%、1.48%和6.46%,优于未光照补偿和3R-G-B算法;该文提出的环形结构提取算法对初分割后木质部图像检测的平均相对误差为2.26%,比分水岭法低11.69个百分点,比凹点匹配法低4.93个百分点。从速度上看,该算法平均耗时3.17 s,比分水岭法快1.40 s,比凹点匹配法快4.88 s。该算法检测的均方根误差RMSE(root mean squared error, RMSE)为0.52%,约相当于分水岭法的1/3,约相当于凹点匹配法的1/2,该算法优于其他2种分割算法;在图像结构复杂、光照不均匀、内部分布不均等缺陷条件下,该文算法也能很好地实现木质部的分割和提取。该方法不仅能对狭叶锦鸡儿木质部自动分割和提取,也可为其他植物木质部分割提取提供参考。

关键词：提取算法木质部 k均值聚类环形结构提取狭叶锦鸡儿

基于改进的k均值聚类算法的睡眠自动分期研究

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生物医学工程学杂志 2016年第5期33卷 847-854页

作者：肖姝源王蓓张见张群峰邹俊忠华东理工大学信息科学与工程学院自动化系上海200237 上海诺城电气有限公司上海200245

睡眠分期是医学、神经信息领域的研究热点。人工标记睡眠数据是一项费时且费力的工作。自动睡眠分期方法能够减少人工分期的工作负荷,但在复杂多变的临床数据的应用上仍存在局限性。本文提出了一种改进的k均值聚类算法,主要目的是从实... 详细信息

睡眠分期是医学、神经信息领域的研究热点。人工标记睡眠数据是一项费时且费力的工作。自动睡眠分期方法能够减少人工分期的工作负荷,但在复杂多变的临床数据的应用上仍存在局限性。本文提出了一种改进的k均值聚类算法,主要目的是从实际睡眠数据的特点出发,研究睡眠自动分期方法。针对原始k均值聚类算法对初始聚类中心和离群点敏感的问题,本文结合密度的思想,选择周围数据密集的点作为初始中心,并根据"3σ法则"更新中心。改进算法在健康被试和接受持续正压通气(CPAP)治疗的睡眠障碍者的睡眠数据上进行了测试,平均分类精确度达到76%,同时结合实际睡眠数据的形态多样性验证讨论了该方法在临床数据上的可行性和有效性。

关键词： k均值聚类睡眠分期脑电信号

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k均值聚类的混合异构图像隐写分析

应用科学学报 2014年第5期32卷 543-550页

作者：谢凯张涛奚玲李文祥平西建解放军信息工程大学信息系统工程学院郑州450001

提出了一种基于k均值聚类的混合异构图像隐写分析算法.在训练阶段,根据图像纹理复杂度对图像库进行聚类,并针对每一类图像训练相应的分类器.在测试阶段,根据测试图像的纹理复杂度对其进行类别判断,然后送至相应类别的分类器中进行隐写检... 详细信息

提出了一种基于k均值聚类的混合异构图像隐写分析算法.在训练阶段,根据图像纹理复杂度对图像库进行聚类,并针对每一类图像训练相应的分类器.在测试阶段,根据测试图像的纹理复杂度对其进行类别判断,然后送至相应类别的分类器中进行隐写检测,从而减弱了失配状态对现有隐写分析算法造成的影响.实验结果表明,该算法较好地提高了现有隐写分析算法的检测精度.

关键词：信息隐藏图像隐写分析 k均值聚类图像纹理复杂度

基于k均值聚类与随机森林算法的居民低碳出行意向数据挖掘

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华南理工大学学报（自然科学版） 2019年第7期47卷 105-111页

作者：吴文静景鹏贾洪飞张铭航吉林大学交通学院吉林长春130000 江苏大学汽车与交通工程学院江苏镇江212013

对居民低碳意识的形成机理进行研究,可以为交通管理者引导城市居民选择低碳出行方式提供重要依据.运用数据挖掘技术对低碳出行问卷数据进行分析;将计划行为理论框架下的15维问题视为表征居民低碳出行意愿的内在原因变量,应用k均值聚类... 详细信息

对居民低碳意识的形成机理进行研究,可以为交通管理者引导城市居民选择低碳出行方式提供重要依据.运用数据挖掘技术对低碳出行问卷数据进行分析;将计划行为理论框架下的15维问题视为表征居民低碳出行意愿的内在原因变量,应用k均值聚类算法对居民低碳出行意愿强度进行归类,并将所得结果作为被解释变量应用于随机森林模型中,探讨居民的社会属性特征、出行特征等对其低碳出行意愿的作用机理.结果表明:基于Silhouette指标检验及t-SNE降维,居民低碳出行意愿可划分为3类:强烈、中立、不强烈;基于重要性指标显示影响最为显著的4项因素分别是居民的职业、居住地、家庭构成、通勤时间.研究结果从多个角度为城市交通低碳化发展及管理提供政策建议.

关键词：低碳出行意愿数据挖掘 k均值聚类随机森林 Silhouette指标检验

基于多重分形降趋算法与改进的k均值聚类滚动轴承故障诊断

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北京理工大学学报 2019年第5期39卷 473-479页

作者：张鑫赵建民倪祥龙李海平宋卫星陆军工程大学(石家庄校区)装备指挥与管理系河北石家庄050003 中国洛阳电子装备试验中心河南洛阳471003

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳的特点,提出采用多重分形降趋算法计算多重分形谱参数作为特征参数,对比分析了多重分形降趋波动分析法及多重分形降趋移动平均法提取轴承故障特征的优劣性.并提出改进的k均值聚类分析对多重分形降趋... 详细信息

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳的特点,提出采用多重分形降趋算法计算多重分形谱参数作为特征参数,对比分析了多重分形降趋波动分析法及多重分形降趋移动平均法提取轴承故障特征的优劣性.并提出改进的k均值聚类分析对多重分形降趋算法提取的特征参数进行分类,从而实现轴承故障诊断的目的.运用滚动轴承公开数据对方法进行验证,提取时域特征与多重分形谱参数进行对比分析,并对两种多重分形降趋算法的效果进行对比分析,验证了多重分形降趋波动分析法与改进k均值聚类相结合对轴承故障诊断的有效性,为轴承故障诊断方法提供了一种新的尝试.

关键词：轴承多重分形 k均值聚类故障诊断