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数据空间结构性及在knn算法中的应用

数学的实践与认识 2019年第1期49卷 195-202页

作者：张梓童张春雷张艳张栋高世臣中国地质大学(北京)数理学院北京100083 北京中地润德石油科技有限公司北京100083 中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院北京100083

数据空间结构性是多维数据客观存在的本征特征,是数据挖掘的重要内容.通过统计学的方法,分析多维数据空间属性变量和类型变量之间的结构特征,可以准确刻画数据在多维变量空间的相关性及其各向异性.数据空间结构特征可以用于机器学习算... 详细信息

数据空间结构性是多维数据客观存在的本征特征,是数据挖掘的重要内容.通过统计学的方法,分析多维数据空间属性变量和类型变量之间的结构特征,可以准确刻画数据在多维变量空间的相关性及其各向异性.数据空间结构特征可以用于机器学习算法的改进和提升,以提高模式识别的效果.融合了数据空间结构特征的knn算法在稳定性和识别精度上均优于传统算法.通过在苏里格气田苏东41-33区块复杂碳酸盐岩的岩性识别中的应用表明,与传统knn算法相比,数据空间结构的引入能提高识别准确率12.35%,并显示出算法的灵活性和适用性.多维数据空间结构的研究对机器学习算法的泛化能力和迁移性的提升等方面具有促进作用.

关键词：数据空间结构机器学习多维数据 knn算法

采用knn算法的移动平台交友软件的设计与实现

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采用kNN算法的移动平台交友软件的设计与实现

作者：刘昊宁吉林大学

学位级别：硕士

2007年注定是一个不平凡的一年,在这一年里,谷歌与苹果分别发布了他们的第一款智能手机,受限于当时的技术条件,两款智能手机的功能还不够完善,但是这两款手机的发布,标志着手机智能化时代的到来。手机的智能化为移动软件提供了基础平台... 详细信息

2007年注定是一个不平凡的一年,在这一年里,谷歌与苹果分别发布了他们的第一款智能手机,受限于当时的技术条件,两款智能手机的功能还不够完善,但是这两款手机的发布,标志着手机智能化时代的到来。手机的智能化为移动软件提供了基础平台,开发者可以通过为该平台编写软件来扩展手机的功能。之后的几年,智能手机的价格下降到人们可以接受的范围,越来越多的人开始使用智能手机,相当于每个人身边都有一台掌上电脑负责管理你的日常事务,越来越多的人开始享受其带来的便利,智能手机开始普及。再后来,随着手机硬件性能以及移动网络速度的提升,运行在上面的软件能完成的工作越来越多,移动软件的分工也越来越细化,其中出现了一类专门用于交友聊天的软件,人们可以通过这类软件结识新朋友,或者与远在千里之外的好友随时联系。2011年移动互联网爆发,在这股浪潮下涌现出很多优秀的交友聊天软件,由于这类软件几乎面向所有用户群体,因此存在一些安全隐患。作为一名学生,我们希望开发一款专门针对在校大学生的交友软件,学生通过该软件可以互相交流,同时我们也希望该软件可以引导学生做一些有意义的事。在几名学长的带领下,我们实现了这样一款交友软件,学生通过该软件可以发布活动,招募其他感兴趣的同学共同参与,充分调动学生的积极性,引导他们走出寝室,软件上线后取得了一定的成绩。由于当时软件的好友匹配功能不完善,出现了匹配成功率低,准确性低,用户体验不友好等问题,软件在运营一段时间后被迫中断。项目停止后,作者决定重新改写好友匹配功能,尝试寻找一种合适的匹配算法并对其改进以适应软件的实际情况,除了解决上面提到的问题,匹配还要满足一定的灵活性,相对于其他交友软件简单的从数据库匹配年龄、性别等字段,该软件的好友匹配应该根据用户的使用行为进行动态调整。经过一段时间的努力,作者采用knn算法重写了好友匹配功能并单独为其编写一套后台逻辑,在保留软件其他功能的前提下改进了好友匹配算法。

关键词： knn算法好友匹配 i OS移动开发交友

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基于knn算法的船用仿真操作系统评估模型

船舶工程 2021年第S2期43卷 77-81页

作者：彭修全王晓成刘盾胡靖周伯逊中国船舶工业系统工程研究院北京100194

为提高船用仿真操作系统的操作评估效率,科学公正地评估设备操作人员的操作熟练程度,对船用仿真操作系统的通用操作评估模型进行研究。对仿真操作评估系统进行通用化设计,依据要素评价法、实地考察法设计仿真操作系统的评估规则,基于KN... 详细信息

为提高船用仿真操作系统的操作评估效率,科学公正地评估设备操作人员的操作熟练程度,对船用仿真操作系统的通用操作评估模型进行研究。对仿真操作评估系统进行通用化设计,依据要素评价法、实地考察法设计仿真操作系统的评估规则,基于knn算法建立通用的评估模型,实现对仿真操作系统人员的操作水平的评价。从实例可以看出,此评估模型的操作评估较为公正客观,可用于船用操作类仿真训练评估系统的操作评估。

关键词： knn算法仿真操作评估模型

基于knn算法的飞机货舱复合火灾探测系统设计

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消防科学与技术 2022年第11期41卷 1520-1524页

作者：邓力吴丹丹朱博刘全义中国民用航空飞行学院民航安全工程学院四川广汉618307

针对飞机货舱烟雾探测器探测参数单一、误报漏报率高、无可视化交互等问题,设计了一款使用树莓派开发的复合火灾探测系统。以树莓派为嵌入式控制中心,连接CO传感器、TVOC传感器、PM10传感器进行数据采集;采用knn算法进行多传感器数据融... 详细信息

针对飞机货舱烟雾探测器探测参数单一、误报漏报率高、无可视化交互等问题,设计了一款使用树莓派开发的复合火灾探测系统。以树莓派为嵌入式控制中心,连接CO传感器、TVOC传感器、PM10传感器进行数据采集;采用knn算法进行多传感器数据融合,输出结果为有火与无火,准确率达到98%,并将处理后的数据存入SQLite数据库;树莓派搭建Web服务器并接入机载服务器局域网,设备通过访问HTML网页,实现可视化界面的交互。经试验测试:在高为2 m的货舱该系统可在46 s内发出告警指示,功能指标满足货舱火警探测的设计要求,并且漏报率为0,误报率低于1%,可为机载火警探测系统设计提供良好方案。

关键词：树莓派多传感器 knn算法可视化界面

基于knn算法的数控机床加工过程异常检测方法研究

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机床与液压 2024年第21期52卷 168-172页

作者：刘福民凌思庆于音冯子豪董琦高诚中国航空制造技术研究院智能制造装备中心北京100024

针对数控机床加工过程异常检测问题,提出一种基于knn算法的数控机床加工过程异常检测方法。该方法利用机床加工过程信号,通过时、频域分析提取信号特征,利用knn算法进行决策判断,可检测并识别出数控机床加工过程中存在的异常情况。利用... 详细信息

针对数控机床加工过程异常检测问题,提出一种基于knn算法的数控机床加工过程异常检测方法。该方法利用机床加工过程信号,通过时、频域分析提取信号特征,利用knn算法进行决策判断,可检测并识别出数控机床加工过程中存在的异常情况。利用某生产线上的实验案例,在数控机床上完成了多组正常零件和常见异常零件的加工实验,采集了加工过程各轴的高频电流数据,对信号进行处理,完成了加工过程信号的特征提取并从中选取了对异常检测有效的特征,经过交叉实验,确定了knn算法合适的K值。最后,通过训练,得到了异常检测模型,并利用验证集对模型进行了验证,证明了该异常检测模型具有较高的准确率。

关键词：数控机床加工过程异常检测 knn算法特征提取

基于密度特征与knn算法的最优特征维数选择

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现代电子技术 2018年第16期41卷 80-83页

作者：孙国栋梅术正汤汉兵周振湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068

为了保证基于同步触发双相机的仪表复杂字符识别中误识率为0,采用K最近邻算法对仪表字符特征进行训练分类,结合字符自身特点,提出最优特征提取与高宽维度选择方法,并设计实验获取1~4 096维密度特征的误识率与运行时间。实验结果表明,图... 详细信息

为了保证基于同步触发双相机的仪表复杂字符识别中误识率为0,采用K最近邻算法对仪表字符特征进行训练分类,结合字符自身特点,提出最优特征提取与高宽维度选择方法,并设计实验获取1~4 096维密度特征的误识率与运行时间。实验结果表明,图像的密度特征总维度在230~260,高宽维度比接近1.4时,误识率为0的概率最大。该规律对采用knn算法进行分类识别时最优密度特征维数选择具有一定指导意义。

关键词：复杂仪表特征维数误识率 knn算法密度特征最优特征

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基于高斯核的knn算法及其应用

基于高斯核的KNN算法及其应用

作者：周艳茹兰州大学

学位级别：硕士

近邻分类算法,是机器学习中的十大算法之一.传统的knn算法常用的距离函数为欧式距离,其缺点是默认不同的特征对分类的作用是相同的.针对该问题,本文提出了一种基于高斯核的knn分类算法.本文提出的算法使用的距离函数是基于高斯核的距离... 详细信息

近邻分类算法,是机器学习中的十大算法之一.传统的knn算法常用的距离函数为欧式距离,其缺点是默认不同的特征对分类的作用是相同的.针对该问题,本文提出了一种基于高斯核的knn分类算法.本文提出的算法使用的距离函数是基于高斯核的距离函数.该距离函数给样本的所有特征赋予权重,其权重函数是基于高斯核计算.这样得到的距离既考虑了样本与分类之间的关系,又考虑了训练样本的分布对分类的影响.同时,在预测测试样本的类别时,本文提出的算法在投票法的基础上赋予了一个基于亲和函数的相似函数,该相似函数给远离测试样本的近邻样本赋予较小的权重,从而消弱其对分类结果的影响.而对于该算法的带宽参数值和参数值,本文是从UCI数据库选取8个数据集进行分类,比较分类精度确定最佳值和值.为了验证本文提出的算法分类性能较好,本文总共进行了两个实验.第一个实验是基于最佳值和值,我们首先对从8个数据集中选取的6个数据集都使用不同的距离函数,并比较它们的分类精度.其次,对8个数据集都使用三种决策规则进行分类,比较它们的准确率.最后,为了证明本文提出的算法优于其他分类算法,本文从8个数据集中选取5个数据集进行试验,从和值两个评价标准体系比较.实验结果证明本文提出的算法分类效果最好.第二个实验是把本文提出的分类算法应用到离婚数据集,在确定算法中两个参数的值后,分别与传统的knn算法以及其他分类算法比较,结果表明本文提出的算法在离婚数据集上表现最优.所以,本文提出的基于高斯核的knn算法在分类方面表现较好.

关键词： knn算法高斯核距离函数亲和相似函数基于高斯核的knn算法

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基于聚类与区域划分的改进knn算法

基于聚类与区域划分的改进KNN算法

作者：许佩迪吉林师范大学

学位级别：硕士

现今社会网络信息化发展越来越快,如何在海量的信息中准确又快速对数据进行分类,并有效的提取出所需要的信息成为了人们亟需解决的一大问题。数据挖掘技术由此诞生,它采用了多学科方法交叉的新方式来解决这一难题。分类是数据挖掘中一... 详细信息

现今社会网络信息化发展越来越快,如何在海量的信息中准确又快速对数据进行分类,并有效的提取出所需要的信息成为了人们亟需解决的一大问题。数据挖掘技术由此诞生,它采用了多学科方法交叉的新方式来解决这一难题。分类是数据挖掘中一种十分重要的方法,它主要是通过使用一些效果优良的分类算法,构建出分类模型来更高效的对待分类样本进行类别预测。其中,knn算法是一种经典的、实现简单且分类准确率较高的分类算法。由于knn分类算法在分类时要在数据集的全部数据中进行运算,会严重影响分类效率和准确率,因此本文将通过对数据进行预处理的方式来改进knn算法。本文采用聚类、区域划分等方法针对算法的训练阶段中数据预处理部分提出三种改进方法:（1）使用PK-means++算法对训练样本进行聚类处理,计算出合适的中心作为球心,计算球心与各样本点之间的最远距离为半径,划分成若干个球形区域,并构建初始分类器确定新的训练集。（2）使用等半径球形区域划分方法与禁忌搜索算法,将训练样本分成若干个半径相等的球形区域,并构建初始分类器确定新的训练集。（3）将以上两种方法结合,先使用PK-means++算法计算出合适的球心,再使用禁忌搜索算法计算出合适的半径,最终形成若干个等半径的球形区域,并构建初始分类器确定新的训练集。通过以上三种方法对数据进行预处理后,在新训练集上使用knn算法对待测试样本进行分类。在选取的6个UCI数据集上进行实验,并将本文改进后的算法与经典knn算法、SVM算法在分类效率与分类准确率两方面进行对比分析,根据实验结果得出:基于PK-means++的球形区域划分knn改进算法可以能够提高分类准确率,但是对分类效率影响不显著;基于TS的等半径球形区域划分knn改进算法能够保证准确率基本不变,分类效率有效提高;基于聚类与区域划分的knn改进算法能够同时提高分类准确率与分类效率。因此,本文提出的改进算法都比较有效,能够适当的提升分类准确率和分类效率。

关键词：分类算法 knn算法聚类算法区域划分

改进的knn算法在过滤垃圾邮件中的应用研究

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改进的KNN算法在过滤垃圾邮件中的应用研究

作者：林文香湖南大学

学位级别：硕士

随着互联网的广泛普及，电子邮件已经成为人们日常生活中最便捷、最经济的通信手段。但是电子邮件给用户带来便捷的同时，也带来了不可避免的副产品——垃圾邮件。由于实现比较简单以及受到利益的驱使，一些企业和个人采用了这种最经济... 详细信息

随着互联网的广泛普及，电子邮件已经成为人们日常生活中最便捷、最经济的通信手段。但是电子邮件给用户带来便捷的同时，也带来了不可避免的副产品——垃圾邮件。由于实现比较简单以及受到利益的驱使，一些企业和个人采用了这种最经济的方式进行商业广告，一些黑客也采用发送电子邮件进行违法行为：盗窃用户的机密资料，攻击用户的电脑等。电子邮件用户几乎每天都要收到几十、几百封垃圾邮件，每天都需要花费一定的精力与时间来判断是否为垃圾邮件，并进行清除。垃圾邮件不仅影响到了电子邮件用户，对网络运营提供商和网络管理员也带来了无尽的烦恼。这些所谓的垃圾邮件会占用用户的带宽、时间和存储资源，如果泛滥严重甚至会对网络通信造成堵塞，使得正常邮件不能正常发送和接收，垃圾邮件严重阻碍了互联网的健康发展。因此对垃圾邮件过滤技术的研究具有很大的实用价值，也是亟待解决的问题。本文全面分析当前垃圾邮件的主要特点以及垃圾邮件过滤技术的发展状况;深入讨论了各种反垃圾邮件技术的相关理论和各自的优缺点。针对当前效果较好的knn算法进行了深入的研究，针对knn算法的不足：传统的knn算法只考虑到相似度之和，或者简单的利用相似度个数的多少来进行判断;将knn算法应用于垃圾邮件的过滤中，而没有考虑到垃圾邮件本身的偏依赖特性，即用户情愿多收到一封垃圾邮件，也不愿意让垃圾邮件过滤系统将自己的正常邮件误判为垃圾邮件过滤掉;传统的knn分类算法进行分类时，每次都需要将待测样本和训练样本集中的每个样本进行比较，计算相似度，计算量十分的大，不适合实时性要求比较高的垃圾邮件过滤系统。本文针对上述knn算法的不足之处进行改进，提出并设计一种考虑了偏依赖特性的基于平均相似度和相似度个数的knn算法。该算法首先通过计算平均相似度而不是相似度之和来表示类权重值，同时考虑到相似样本的个数对分类性能的影响;其次引入了两个表示垃圾邮件本身的偏依赖特性的参数;最后，为了解决knn算法的计算量大的缺点，本文利用类中心向量法的思想，通过将将原始样本转化为一个个小类，并计算每个小类的中心向量，以代表原始训练样本建立分类模型，这就相当于将大样本转化为小样本，减少了比较次数，大大降低了knn分类算法的计算量。实验表明，与传统的knn算法进行对比，本文提出的APC-knn算法应用于垃圾邮件的过滤，具有高正确率，低误报率等优点;并且能够更好的实现垃圾邮件的过滤，起到了保护电子邮件用户以及节省宽带等效果。

关键词：垃圾邮件 knn算法偏依赖特性类中心向量