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利用向量回归和k-means聚类算法优化智慧农业大棚的灌溉系统

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种子科技 2024年第13期42卷 97-100页

作者：刘宇倩于鑫解程林邢佳慧徐瑶姜亿龙青岛恒星科技学院农学院山东青岛266100 青岛恒星科技学院机械与汽车工程学院山东青岛266100

探讨了智慧农业大棚在中国农业发展中的重要性,尤其是在提升农业灌溉效率方面的作用。智慧农业大棚通过集成的先进传感器技术,实现了对农作物生长环境的实时监控与智能控制,关注温度、湿度、光照等关键参数。该技术的应用不仅提升了灌... 详细信息

探讨了智慧农业大棚在中国农业发展中的重要性,尤其是在提升农业灌溉效率方面的作用。智慧农业大棚通过集成的先进传感器技术,实现了对农作物生长环境的实时监控与智能控制,关注温度、湿度、光照等关键参数。该技术的应用不仅提升了灌溉效率,减少了人力资源消耗量,但也提出了水资源浪费的问题。针对此问题,提出了一个结合支持向量回归(SVR)和k-means聚类算法的智能灌溉模型,旨在实现精准灌溉和优化水资源利用,推动农业生产朝着更高效、环保和可持续的方向发展。介绍了智慧农业温室大棚设计,包括温室大棚本体、喷淋机构、过滤机构和连接机构,通过雨水收集机制来节约用水,进一步体现智慧农业在资源利用和环保方面的优势。

关键词：大数据精准灌溉支持向量回归(SVR) k-means聚类算法

基于Navie Bayes算法与k-means聚类算法的财务数据库异常检测

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微型电脑应用 2024年第3期40卷 60-63页

作者：周军侠陕西电子信息职业技术学院经济管理系陕西西安710500

为了有效消除用户异常行为对企业财务数据库所带来的安全隐患,以往的数据库异常检测技术(如Navie Bayes算法)通常采用查询反馈,并建立用户行为特征(用户行为轮廓)的方法查找安全隐患,而该方法构建训练集耗时较多,效果不显著。因此,提出... 详细信息

为了有效消除用户异常行为对企业财务数据库所带来的安全隐患,以往的数据库异常检测技术(如Navie Bayes算法)通常采用查询反馈,并建立用户行为特征(用户行为轮廓)的方法查找安全隐患,而该方法构建训练集耗时较多,效果不显著。因此,提出一种基于Navie Bayes算法与k-means聚类算法相结合的财务数据库异常检测技术。通过调取财务数据库运行日志中的用户查询内容及相应结果,采用k-means聚类算法进行用户分组,采用Navie Bayes算法构建异常检测模型。应用测试结果表明,与传统的用户行为轮廓算法相比,所提算法的训练效率更高,准确率大幅提高,综合F_(1)值有所提升,提高了财务数据的安全性。

关键词：财务数据库异常检测 Navie Bayes算法安全隐患 k-means聚类算法

基于k-means聚类算法的异常流量识别能力分析

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信息技术与信息化 2024年第6期 127-130页

作者：叶帅辰卜哲中国信息通信研究院安全研究所北京100191

通过特征聚类进行异常网络流量识别是实现网络风险防御的基础,其中基于无监督学习的k-means聚类算法由于其具有高效、易实现等特点而在业界得到了广泛应用。目前针对k-means算法的研究大多聚焦于提升其对流量整体特征的聚类准确性,而较... 详细信息

通过特征聚类进行异常网络流量识别是实现网络风险防御的基础,其中基于无监督学习的k-means聚类算法由于其具有高效、易实现等特点而在业界得到了广泛应用。目前针对k-means算法的研究大多聚焦于提升其对流量整体特征的聚类准确性,而较少涉及单一特征对于异常网络流量的快速鉴别能力研究。针对这一问题,依托k-means算法逐一分析kDD Cup99数据集中各项特征对于拒绝服务攻击、非法访问、扫描渗透等威胁的识别能力,有效实现不完整网络安全监测数据场景下的风险快速判断,为网络安全监测设备能力优化提供参考。

关键词：网络安全流量特征风险识别 k-means聚类算法

基于k-means聚类算法的凤堰灌区人水和谐特征研究

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佳木斯大学学报（自然科学版） 2024年第6期42卷 87-90,133页

作者：沈伟丽刘学应陈晓东安徽建筑大学土木工程学院安徽合肥230601 浙江水利水电学院建筑工程学院浙江杭州310000 浙江水利水电学院水利与环境工程学院浙江杭州310000

为了深入研究凤堰灌区人居景观特征,首先提出了“田地-古村落-水资源”三大要因,运用皮尔逊相关系数计算出水资源决定了灌溉田地的面积与位置,同时一起对村民人口的分布与发展产生影响,即“水资源、田地、古村落”三者之间存在高度的耦... 详细信息

为了深入研究凤堰灌区人居景观特征,首先提出了“田地-古村落-水资源”三大要因,运用皮尔逊相关系数计算出水资源决定了灌溉田地的面积与位置,同时一起对村民人口的分布与发展产生影响,即“水资源、田地、古村落”三者之间存在高度的耦合性和关联性,采用k-means聚类算法对凤堰灌区人水和谐特征与现存状况进行了研究分析,得出了Ⅰ类人均拥水量为8.52m^(3)/人;Ⅱ类人均拥水量为2.47m^(3)/人;Ⅲ类人均拥水量为0.87m^(3)/人,并为三类聚落发展提出不同的建议,充分发挥灌区的原生态优势,为日后营造一个绿水青山、人水和谐的景象,为同类灌区发展研究提供借鉴。

关键词：凤堰古梯田灌区皮尔逊相关系数 k-means聚类算法

基于改进量子粒子群的k-means聚类算法及其应用

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控制与决策 2022年第4期37卷 839-850页

作者：李玥穆维松褚晓泉傅泽田中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 中国农业大学食品与安全北京实验室北京100083 中国农业大学工学院北京100083

针对传统k-means聚类算法受初始类中心影响导致聚类准确度较低的问题,利用量子粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,提出一种基于改进量子粒子群的k-means聚类算法.为防止量子粒子群优化算法陷入局部极值,采用具有高斯扰动... 详细信息

针对传统k-means聚类算法受初始类中心影响导致聚类准确度较低的问题,利用量子粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,提出一种基于改进量子粒子群的k-means聚类算法.为防止量子粒子群优化算法陷入局部极值,采用具有高斯扰动的局部吸引子以提高种群跳出局部最优的能力;为提高算法的收敛速度,采用加权更新种群平均最优位置以充分发挥精英粒子的优势;通过对收缩-扩张因子和随机变量参数进行交叉实验,选出最佳参数组合策略.在标准测试函数上的仿真结果表明:改进的量子粒子群优化算法在寻优精度、收敛速度以及稳定性上都有显著提高;通过对比7种聚类算法在UCI数据集上的聚类结果可知,所提出的聚类算法具有更好的聚类性能,可以有效降低k-means对初始聚类中心的依赖.最后,将该方法应用于我国鲜食葡萄市场客户分类中,以验证该方法的有效性和实用性.通过实证分析可知,基于改进量子粒子群的k-means聚类算法结构简单、精度高,具有一定的推广性.

关键词： k-means聚类算法量子粒子群优化算法聚类中心聚类分析客户分类鲜食葡萄

基于狮群优化的改进k-means聚类算法研究

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控制工程 2022年第11期29卷 1996-2002页

作者：胡啸王玲燕张浩宇常宇超王银太原科技大学先进控制与装备智能化山西省重点实验室山西西太原030024

针对k-means聚类算法对初始聚类中心选择依赖性强的问题,利用狮群优化算法的快速收敛性及易于获取全局最优解的优势,提出了一种基于狮群优化的改进k-means聚类算法。通过狮群优化算法对狮王不断迭代更新,优化狮王位置,将算法停止执行时... 详细信息

针对k-means聚类算法对初始聚类中心选择依赖性强的问题,利用狮群优化算法的快速收敛性及易于获取全局最优解的优势,提出了一种基于狮群优化的改进k-means聚类算法。通过狮群优化算法对狮王不断迭代更新,优化狮王位置,将算法停止执行时的狮王最优解作为聚类中心,替代传统算法经过随机初始化得到具有不确定因素的聚类中心。选择UCI数据集进行验证,实验结果表明,改进算法的聚类效果较好,有效降低了k-means对初始聚类中心的依赖。将改进的k-means聚类算法应用于点云精简过程,获得了较好的点云精简效果。

关键词：聚类分析 k-means聚类算法狮群优化算法聚类中心点云精简

基于k-means聚类算法的碳排放审计预警研究

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中国注册会计师 2022年第12期 14-20,I0002页

作者：吴花平黄尹薇刘自豪重庆理工大学会计学院

随着我国碳达峰碳中和目标的提出,碳排放审计深受关注。2022年“3·15”国际消费者权益日,国内首批碳排放数据造假案例浮出水面。我国高度重视碳排放数据造假问题,把打击数据造假、加强数据监管作为一项重要政治任务。为积极响应国家绿... 详细信息

随着我国碳达峰碳中和目标的提出,碳排放审计深受关注。2022年“3·15”国际消费者权益日,国内首批碳排放数据造假案例浮出水面。我国高度重视碳排放数据造假问题,把打击数据造假、加强数据监管作为一项重要政治任务。为积极响应国家绿色低碳相关政策,改善碳排放工作中的相关问题,本文进行了如下研究:基于机器学习中无监督学习方法——k-means聚类算法为企业构建碳排放审计预警模型,通过识别偏离的异常点,判定企业是否存在碳排放风险;并以我国重点钢铁企业为例进行了仿真;最后针对企业数据管理以及审计人员专业能力提出了两方面的保障措施,确保预警模型能够行之有效。

关键词：碳排放审计机器学习 k-means聚类算法预警机制

基于k-means聚类算法的灌区人居景观特征研究分析——以世界灌溉工程遗产东风堰为例

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西部人居环境学刊 2023年第2期38卷 77-84页

作者：杨玉冰倪可心郭巍陈崇贤李云鹏北京林业大学园林学院重庆道合园林景观规划设计有限公司墨尔本大学设计学院华南农业大学林学与风景园林学院中国水利水电科学研究院

名列首批世界灌溉工程遗产的东风堰,在过去360余年里,为夹江的农业发展、生态保护、人居环境改善产生了巨大效益。基于灌区人居景观体系理论、罗西类型学、皮尔逊相关性分析及k-means聚类算法对东风堰灌区人居景观体系格局特征与发展现... 详细信息

名列首批世界灌溉工程遗产的东风堰,在过去360余年里,为夹江的农业发展、生态保护、人居环境改善产生了巨大效益。基于灌区人居景观体系理论、罗西类型学、皮尔逊相关性分析及k-means聚类算法对东风堰灌区人居景观体系格局特征与发展现状进行研究。首先依据人居景观体系理论甄别出潜在三大研究要素“水系—农田—村落”,对相关数据筛选、清理和整合后,运用类型学理论和皮尔逊相关系数证明了三大要素的承载关系具有高度相关性和耦合性。进而,较为创新地运用计算机无监督学习k-means聚类算法解析现代灌区人居景观体系:以灌区内的行政村(1)为基本单元,选择村域内水系数、灌溉农田面积和承载人口数为三组数据指标,对灌区“水系—农田—村落”景观体系的关系迭代计算归类,得到三类村落的聚类阈值。进一步量化村落聚类关系,运用景观生态学及图底关系理论分析各类村落异质性特征及验证其水资源安全及农业生产模式的合理性,并给出各类村落的人均拥水量评估标准建议,总结出灌区城乡建设应遵循“以水定产,以产定人”的规划原则,同时提出了不同水资源条件下的产业模式策略。为东风堰世界灌溉工程遗产传承提出保护建议、灌区村落未来发展提供相关参考值,并为其他同类型灌区的人居环境建设提供典例。

关键词： k-means聚类算法灌区景观东风堰人居景观体系世界灌溉工程遗产

自动采摘目标图像快速识别算法研究——基于k-means聚类算法

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农机化研究 2023年第5期45卷 32-36页

作者：唐林重庆工程职业技术学院重庆402260

介绍了k-means聚类算法的工作原理,研究了基于图像处理和k-means聚类算法的目标物体快速识别,设计了一套自动采摘目标图像快速识别算法,可以准确实现对苹果的快速精确识别,未来还可以扩展对其他水果的识别。实验结果表明:当采摘机器人... 详细信息

介绍了k-means聚类算法的工作原理,研究了基于图像处理和k-means聚类算法的目标物体快速识别,设计了一套自动采摘目标图像快速识别算法,可以准确实现对苹果的快速精确识别,未来还可以扩展对其他水果的识别。实验结果表明:当采摘机器人的机械臂移动速度较高,能够准确对目标物体进行快速识别,证明了目标图像快速识别算法性能优良,具有较高的有效性和可行性。

关键词： k-means聚类算法图像处理快速识别自动采摘苹果