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基于knn算法的藏文文本分类关键技术研究

西北民族大学学报（自然科学版） 2011年第3期32卷 24-29页

作者：贾会强西北民族大学中国民族语言文字信息技术重点实验室甘肃兰州730030

根据藏文特点和藏语语法结构,可研究藏文文本的向量空间模型、藏文文本特征选择、藏文文本权重计算、knn藏文文本分类算法和查全率、查准率和F值三种评价函数等藏文文本分类的关键技术.此外,通过实验比较了knn算法和Rocchio算法分类的结... 详细信息

根据藏文特点和藏语语法结构,可研究藏文文本的向量空间模型、藏文文本特征选择、藏文文本权重计算、knn藏文文本分类算法和查全率、查准率和F值三种评价函数等藏文文本分类的关键技术.此外,通过实验比较了knn算法和Rocchio算法分类的结果,knn算法不仅可以改变分类性能,而且分类效果明显.

关键词： knn算法藏文文本特征选择文本分类

电力变压器故障诊断的k值自适应加权knn算法研究

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湖北电力 2020年第2期44卷 6-12页

作者：张彼德梅婷王涛西华大学电气与电子信息学院四川成都610039

为对变压器故障进行更有效的诊断,针对变压器故障数据数值范围广且分布不均的特点,提出了k值自适应加权K近邻算法。首先,为避免离群样本对分类结果造成影响,利用局部异常因子对样本数据进行了离群点检测,并剔除了显著离群的样本;其次,... 详细信息

为对变压器故障进行更有效的诊断,针对变压器故障数据数值范围广且分布不均的特点,提出了k值自适应加权K近邻算法。首先,为避免离群样本对分类结果造成影响,利用局部异常因子对样本数据进行了离群点检测,并剔除了显著离群的样本;其次,为弥补传统knn算法k值固定的缺陷,提出根据待测样本近邻点单位面积密度来对k进行自适应取值;最后,在对待测样本进行分类时,综合考虑各近邻点到待测样本之间的欧式距离,以及待测样本与各类别样本的分布相似度来确定各近邻点权重,并应用到最终的变压器故障分类决策之中。实验结果表明:研究提出的k值自适应加权knn算法能对变压器故障进行有效诊断,诊断准确率达91.7%,相比改良三比值法以及BPNN、SVM和传统knn三种分类器分别提高了19.7%、12.1%、6.5%和7.4%。

关键词： knn算法变压器故障诊断

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用于色情网页过滤中的knn算法改进

计算机安全 2009年第9期 17-19,22页

作者：康进峰王国营梁春迎谭晓贞解放军信息工程大学电子技术学院河南郑州450004 海军司令部航空管制处北京100071

针对互联网日益泛滥的色情信息,分析了向量空间模型中knn算法,并对它的缺陷进行了改进,将其运用于色情网页过滤中,提出了一种色情网页过滤解决方案。该方法首先对特征项的选取和权重计算的方法进行了优化,然后使用改进后knn算法进行网... 详细信息

针对互联网日益泛滥的色情信息,分析了向量空间模型中knn算法,并对它的缺陷进行了改进,将其运用于色情网页过滤中,提出了一种色情网页过滤解决方案。该方法首先对特征项的选取和权重计算的方法进行了优化,然后使用改进后knn算法进行网页分类。实验表明,通过改进,有效地降低了向量空间的维数,提高了网页分类的精度和速度,能有效地识别并过滤色情网页。

关键词： knn算法向量空间模型特征选择权重计算色情网页过滤

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基于改进knn算法的股票风险预测

现代商业 2022年第18期 157-160页

作者：顾文浩浙江工商大学金融学院浙江杭州310018

本文针对投资风险预测问题,测算股票的在险价值并选取指标,采用knn分类算法对次日股票跌幅进行分类预测,并结合股票不同指标间相关性较强且数值差异过大的特性以及投资者交易实时更新数据的特征,采用向量正交化和更新样本外预测两种方... 详细信息

本文针对投资风险预测问题,测算股票的在险价值并选取指标,采用knn分类算法对次日股票跌幅进行分类预测,并结合股票不同指标间相关性较强且数值差异过大的特性以及投资者交易实时更新数据的特征,采用向量正交化和更新样本外预测两种方法共同对算法进行改进,在实证对比后发现尽管最终改进前后算法预测准确率均达到85%,但改进后的算法能在K值较小时快速提高预测风险是否发生的正确率,快速捕捉风险,且改进后的算法有效降低了低估风险的概率,在风险控制方面更有效。同时,通过对两种改进方法的分解,发现更新样本外预测这一手段对算法改进的帮助更大。

关键词： knn算法股票风险预测更新样本正交化算法改进

基于knn算法的巡检避雷器泄漏电流的指针读数状态识别

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电子产品世界 2024年第5期31卷 18-21页

作者：郭靖国网天津市电力公司城西供电分公司天津300110

为提高变电站智能巡检水平,提出一种基于k-最近邻(k-nearest neighbor,knn)算法的巡检避雷器泄漏电流指数状态识别方法,通过采集现场数据并构建训练样本集,建立knn分类模型来实现对泄漏电流指针读数状态的自动识别。通过对比实验结果和... 详细信息

为提高变电站智能巡检水平,提出一种基于k-最近邻(k-nearest neighbor,knn)算法的巡检避雷器泄漏电流指数状态识别方法,通过采集现场数据并构建训练样本集,建立knn分类模型来实现对泄漏电流指针读数状态的自动识别。通过对比实验结果和性能评估,识别准确率可以达到98.6%,验证了该方法在泄漏电流指针读数状态识别中的有效性和可靠性,为电力系统的设备监测与维护提供技术支持和参考依据。

关键词： knn算法智能巡检巡检避雷器机器学习

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基于knn算法的电力系统设备隐患在线识别方法研究

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电气传动 2021年第22期51卷 69-73页

作者：段翔兮张华高艺文孙永超胡蓉国网四川省电力公司电力科学研究院四川成都610041

传统电力系统设备隐患在线识别方法识别准确率低,为了解决上述问题,基于knn算法研究了一种新的电力系统设备隐患在线识别方法。通过使用Vicon完成设备状态捕捉,采用knn算法提取电力系统设备隐患信息,以此来完成对于设备运行状态的分析,... 详细信息

传统电力系统设备隐患在线识别方法识别准确率低,为了解决上述问题,基于knn算法研究了一种新的电力系统设备隐患在线识别方法。通过使用Vicon完成设备状态捕捉,采用knn算法提取电力系统设备隐患信息,以此来完成对于设备运行状态的分析,使用8个定位点对设备进行标记,使得摄像头可以捕捉到设备运行的动作,以此来判断出是否存在故障数据。研究静电力的凹凸特性,工作人员通过感触觉反馈方法去模拟采取静电力的反馈的波形,这样就可以高度地还原设备模型状况的真实性,利用工作人员的触觉采集指纹进行knn算法和人工智能分析,确定设备是否存在故障。实验结果表明,基于knn算法的电力系统设备隐患在线识别方法识别准确率高于传统方法,识别能力更强。

关键词： knn算法电力系统设备隐患在线识别

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基于knn算法的室内定位系统的设计与实现

物联网技术 2022年第12期12卷 35-37,42页

作者：吴雅琴轩兴栋张玉婷秦龙斌王雨豪吴桐吴彤中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083

室内环境复杂多变,卫星信号在传播过程中受人员和建筑物遮挡的影响,衰减较大,给室内环境人和物品的精确定位带来了困难。室内定位技术可以在室内环境代替卫星信号行使定位功能。随着通信技术和物联网的发展,人们已经研究出多种基于WiFi... 详细信息

室内环境复杂多变,卫星信号在传播过程中受人员和建筑物遮挡的影响,衰减较大,给室内环境人和物品的精确定位带来了困难。室内定位技术可以在室内环境代替卫星信号行使定位功能。随着通信技术和物联网的发展,人们已经研究出多种基于WiFi和智能终端的室内定位技术,其中基于智能手机和WiFi的室内定位技术可以利用现有设施和设备,节省定位系统建造时间和成本。本文提出了一种基于WiFi指纹的室内定位系统,通过采集WiFi信号的接收信号强度指标(RSSI)来建立指纹数据库,采用K-近邻位置指纹算法(knn)进行室内定位。此外,还描述了基于knn算法的室内定位系统的开发过程,包括数据库的构建方式、knn算法的测试与实现以及安卓客户端系统的演示。系统测试表明,该系统可有效实现室内无障碍环境下的定位,具有实时性强、定位精度高等特点,能满足各类室内环境的定位需求。

关键词：室内定位技术 RSSI WiFi K-近邻算法定位算法 knn算法

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基于CUDA的数据挖掘knn算法的改进

工业控制计算机 2013年第5期26卷 104-105页

作者：刘振黄理灿闫志文浙江理工大学信息电子学院浙江杭州310018

当今的时代是信息化的时代,随着计算机和网络的迅速发展,在日常生活中会产生越来越多的数据。人们享受信息化网络系统带来的便利的同时,也遗憾有非常多的信息被淹没在数据之中。如何整理管理这些宝贵的数据,怎么才能更好更有效地使用这... 详细信息

当今的时代是信息化的时代,随着计算机和网络的迅速发展,在日常生活中会产生越来越多的数据。人们享受信息化网络系统带来的便利的同时,也遗憾有非常多的信息被淹没在数据之中。如何整理管理这些宝贵的数据,怎么才能更好更有效地使用这些数据,成为一个迫切而重要的问题。

关键词：数据挖掘 knn算法 CUDA GPU

基于knn算法的城市轨道车辆时序数据异常检测

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智能城市 2021年第22期7卷 20-21页

作者：吴星辰中车长春轨道客车股份有限公司国家轨道客车工程技术研究中心吉林长春130000

城市轨道车辆作为城市交通的重要组成部分,关系着经济社会的发展和人们的生命财产安全,研究保障车辆安全运行的方法具有重要的意义。由于城市轨道车辆关键系统和部件种类繁杂、车辆运营时间长,导致传统基于阈值和机理的异常检测、分析... 详细信息

城市轨道车辆作为城市交通的重要组成部分,关系着经济社会的发展和人们的生命财产安全,研究保障车辆安全运行的方法具有重要的意义。由于城市轨道车辆关键系统和部件种类繁杂、车辆运营时间长,导致传统基于阈值和机理的异常检测、分析方法已无法适用于海量、实时的城市轨道车辆时序数据分析要求。文章根据城市轨道车辆时序数据具备周期性往复波动、各数据间强关联性的特点,提出了基于knn算法的城市轨道车辆时序数据异常检测方法。为了验证方法的有效性,使用转向架系统轴箱轴承的温度数据对该方法进行了测试验证,试验结果表明该方法能过够有效识别监测到的轴承异常温度数据。

关键词：城市轨道车辆异常检测 knn算法