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新疆师范大学学报（自然科学版） 2023年第3期42卷 66-73,96页

作者：徐惠胡珊姚旭敏储昭顺安徽财经大学统计与应用数学学院安徽蚌埠233030

古代玻璃制品极易受埋藏环境的影响而风化,导致玻璃文物成分比例发生变化,从而影响对其类别的正确判断。文章针对古代玻璃制品的成分分析与鉴别问题,使用卡方检验、k-means均值聚类、分层聚类、灰色关联等方法,构建卡方模型、BP神经网... 详细信息

古代玻璃制品极易受埋藏环境的影响而风化,导致玻璃文物成分比例发生变化,从而影响对其类别的正确判断。文章针对古代玻璃制品的成分分析与鉴别问题,使用卡方检验、k-means均值聚类、分层聚类、灰色关联等方法,构建卡方模型、BP神经网络模型、k-means均值聚类模型、灰色关联分析等,运用Matlab、SPSS、Python等软件编程,研究了玻璃类型高钾与铅钡的分类依据,并对不同类别玻璃按照化学成分进行亚分类,分析了其化学成分的统计规律与关联关系。最后利用单因素方差分析法,检验了模型的合理性。

关键词：卡方检验 k-means均值聚类 BP神经网络模型灰色关联分析

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居民出行活动特征与收入水平的关系——以上海市为例

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地理科学进展 2017年第9期36卷 1158-1166页

作者：郭思慧文聪聪何云裴韬中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 中国科学院遥感与数字地球研究所北京100094

居民出行活动与居民的收入水平关系是公共交通、城市地理研究的重要问题。传统获取居民出行活动信息主要基于问卷调查的方式,不仅成本高、样本量有限,且研究局限于定性讨论,研究结果易因受访者的主观意识而产生偏颇。随着信息技术的革新... 详细信息

居民出行活动与居民的收入水平关系是公共交通、城市地理研究的重要问题。传统获取居民出行活动信息主要基于问卷调查的方式,不仅成本高、样本量有限,且研究局限于定性讨论,研究结果易因受访者的主观意识而产生偏颇。随着信息技术的革新,传感器记录的大规模人类活动信息为研究居民出行活动特征与居民收入水平关系提供了可能性。本文利用上海市居民时空轨迹数据,从居民出行活动的角度出发,首先构建居民出行活动指标,并利用主成分分析法提取居民出行活动特征的主要成分;然后对主成分进行k-means聚类,并针对不同出行活动特征的类别,分析居民出行活动特征与居民收入水平的关系,结果表明:(1)居民出行地点多样性与居民出行范围大小是反映居民出行活动特征的主要成分;(2)移动范围越小、移动地点多样性越低的居民类别,其平均工资水平越高;(3)不同移动性特征的类别平均收入水平差异与各类别居民工作地的产业发展有关。研究结论可为城市规划及相关经济政策制定提供参考。

关键词：出行活动移动性指标收入水平主成分分析 k-means均值聚类上海市

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基于WIFI的隧道人员定位算法的分析与研究

基于WIFI的隧道人员定位算法的分析与研究

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作者：王晓薇武汉邮电科学研究院

学位级别：硕士

随着科学技术的发展,人们对于获取自身位置的需求越来越多,基于位置的服务获得了越来越多的关注。目前广泛使用的GPS定位技术,可以快速精确的提供定位服务,广泛的应用于手机导航等方面,但是由于GPS信号穿透墙壁时衰减严重,因此GPS技术... 详细信息

随着科学技术的发展,人们对于获取自身位置的需求越来越多,基于位置的服务获得了越来越多的关注。目前广泛使用的GPS定位技术,可以快速精确的提供定位服务,广泛的应用于手机导航等方面,但是由于GPS信号穿透墙壁时衰减严重,因此GPS技术不能用于室内定位。近几年来WIFI技术发展迅速,WIFI覆盖率大幅上升,基于WIFI技术实现隧道人员定位,无论从组网能力、经济效益、还是定位精度上来说都是非常适合的。基于WIFI实现室内定位,一般使用RSSI(接收信号强度指示)作为信号的特征值。RSSI定位算法有两大类,一种是基于测距的算法,另一种是无需测距的算法。基于测距的定位算法是根据无线信号的自由空间中的传输损耗模型,对比目标位置RSSI值来确定位置,对环境有非常大的依赖性。无需测距的RSSI定位算法即位置指纹算法,分为离线指纹采集和在线位置估计两个阶段。离线指纹采集阶段需要采集每一个位置的RSSI值建立指纹数据库。在线位置估计阶段,取得目标位置的RSSI值,与数据库匹配,估算出目标位置。本论文选取了隧道人员定位作为研究方向,在现有的WIFI定位的基础上,分析了现有定位算法的优缺点,并作出相应的改进,主要内容可归纳如下。(1)分析了基于测距的定位算法,采用了基于传输损耗模型获得待测点与参考点的距离,采用加权质心的极大似然估计方法估算位置,提高了测距算法的定位精度。(2)为了提高传统位置指纹定位算法的定位精度,在离线指纹采集阶段,对于指纹数据进行降噪处理。使用聚类分析的方法训练指纹数据库,降低算法的时间复杂度。在在线位置估计阶段,则采用改进的最邻近算法去来估算位置。这种方法可以有效的提高传统的位置指纹算法的定位精度。(3)测试改进后的定位算法的可行性,比较改进前后的算法的定位精度。分析影响定位精度的因素。

关键词： WIFI定位位置指纹算法最大似然估计加权质心算法 k-means均值聚类

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基于机器学习的图像分割研究

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自动化与仪器仪表 2018年第6期 29-31页

作者：安强强张峰李赵兴张雅琼榆林学院

针对当前传统图像分割算法中对分割不清晰等问题,结合当前主流的及其学习算法,提出一种基于半监督均值聚类的图像分割算法。对此,文章首先对k-means均值聚类的原理进行了深入分析,认为kmeans均值聚类属于一种无监督学习算法,具有快速聚... 详细信息

针对当前传统图像分割算法中对分割不清晰等问题,结合当前主流的及其学习算法,提出一种基于半监督均值聚类的图像分割算法。对此,文章首先对k-means均值聚类的原理进行了深入分析,认为kmeans均值聚类属于一种无监督学习算法,具有快速聚类等特点,但是也存在簇类选择依靠经验,而没有科学的依据。其次针对传统图像分割算法中主要应用在低层图像处理中,而在高层图像处理应用较少的问题,结合半监督聚类算法的特点,通过对少数簇类利用标签进行信息标记,然后那个带有数据标签信息的Seeds集合进行中心分类,然后计算这些带有标签信息的集合与待标记类的距离,进而完成对不同特征的分类。最后,为验证上述方案的可行性,借助MATLAB编程软件对上述的算法进行编程,并以某视觉图像作为分割对象,和传统的聚类算法比较。结果表明本文设计算法可有效对图像进行分割,验证了其可行性和正确性,为图像分割理论的应用提供了实践参考与借鉴。

关键词：机器学习半监督类学习 k-means均值聚类 MATLAB仿真

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