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基于MapReduce的并行加权k近邻与离群检测 预览
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作者 郭娟娟 赵旭俊 张继福 《太原科技大学学报》 2019年第4期249-257,共9页
利用MapReduce编程模型,提出一种并行的加权k近邻与离群检测方法WKNNOM-MR.该算法首先对输入数据随机均匀采样,在样本数据集中采用信息熵计算各个属性的权值;然后在集群中的数据节点上对输入数据进行加权,并将其映射到Z-order空间填充曲... 利用MapReduce编程模型,提出一种并行的加权k近邻与离群检测方法WKNNOM-MR.该算法首先对输入数据随机均匀采样,在样本数据集中采用信息熵计算各个属性的权值;然后在集群中的数据节点上对输入数据进行加权,并将其映射到Z-order空间填充曲线,给出了一种基于Z-order的加权k近邻查询方法;根据每个对象与其加权k近邻之间的距离计算离群因子,在兼顾最小距离与平均距离的基础上,给出离群点检测算法;最后在具有5个节点的Hadoop集群上实现该算法,并采用人工合成数据集、UCI标准数据集进行实验,结果验证了该算法的有效性、可扩展性和可伸缩性。 展开更多
关键词 并行计算 加权k近邻 离群检测 Z-order曲线
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基于k-means及改进k近邻的WiFi指纹定位算法 预览
2
作者 郭昕刚 胡朗 《长春工业大学学报:自然科学版》 CAS 2018年第1期73-79,共7页
在离线建库阶段,通过k-means聚类对采集到的指纹进行聚类分析,分成k类,使距离相近的指纹组合在一起,以减少在线匹配的工作量。在线定位阶段,首先找到与定位点RSSI信息相似的类,然后通过距离加权KNN算法,对定位点位置进行估算,确定目标... 在离线建库阶段,通过k-means聚类对采集到的指纹进行聚类分析,分成k类,使距离相近的指纹组合在一起,以减少在线匹配的工作量。在线定位阶段,首先找到与定位点RSSI信息相似的类,然后通过距离加权KNN算法,对定位点位置进行估算,确定目标位置。 展开更多
关键词 室内定位 位置指纹 K-MEANS聚类 加权k近邻
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一种改进的室内指纹定位算法 预览
3
作者 王维博 孙敬欢 +3 位作者 董蕊莹 曾文入 张斌 郑永康 《西华大学学报:自然科学版》 CAS 2018年第2期64-69,共6页
针对指纹定位算法在建立离线指纹库时需要部署较多参考节点(RP)的问题,提出一种分区拟合近似算法(PFAM)。为减少指纹定位算法在离线阶段的工作量,对整个目标环境进行分区,并在每个分区内重新部署虚拟RP;采用三阶多项式对数距离... 针对指纹定位算法在建立离线指纹库时需要部署较多参考节点(RP)的问题,提出一种分区拟合近似算法(PFAM)。为减少指纹定位算法在离线阶段的工作量,对整个目标环境进行分区,并在每个分区内重新部署虚拟RP;采用三阶多项式对数距离路径损耗模型拟合得到每个分区的环境系数,并建立每个分区的误差向量;利用拟合模型和误差向量逆推得到虚拟RP的信号强度,并采用C均值聚类算法对离线指纹库聚类来减少在线阶段的计算量;在在线阶段采用加权K近邻算法(WKNN)对目标进行定位。实验结果表明,在RP部署较少的条件下,PFAM算法依然能达到较高的定位精度,平均定位误差约为1.2 m。累积分布函数(CDF)分析结果表明,有86%的定位误差分布在2 m以内。 展开更多
关键词 定位精度 加权K近邻 粒子滤波 室内定位 C均值聚类
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基于改进模糊核聚类的室内定位方法研究 预览
4
作者 杜凯颖 张为公 王东 《测控技术》 CSCD 2018年第2期42-46,共5页
针对室内定位中,W iF i位置指纹法存在的定位实时性和精度的问题,提出一种基于改进模糊核聚类(KFCM )和加权K 近邻(WKNN)结合的室内定位方法,旨在降低定位时间和改善定位精度.首先利用快速搜索和发现峰值聚类(CFSFDP)确定聚类数... 针对室内定位中,W iF i位置指纹法存在的定位实时性和精度的问题,提出一种基于改进模糊核聚类(KFCM )和加权K 近邻(WKNN)结合的室内定位方法,旨在降低定位时间和改善定位精度.首先利用快速搜索和发现峰值聚类(CFSFDP)确定聚类数目和初始聚类中心,克服K FCM 算法对初始聚类中心选取的依赖性而导致聚类结果不稳定的缺点,在此基础上,采用WKNN进行定位匹配,提高定位精度.实验表明,所提出方法相较于无聚类的室内定位方法,能在保证一定精度的前提下,减少定位计算量和时间.此外,将所提出方法与基于K 均值、KFCM 和CFSFDP的方法进行实验对比,结果显示,该方法具有更好的聚类效果和定位精度. 展开更多
关键词 室内定位 模糊核聚类 加权K近邻 快速搜索和发现峰值聚类
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基于加权密度的自适应谱聚类算法 预览
5
作者 万月 陈秀宏 何佳佳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第10期1897-1901,共5页
谱聚类算法中如何定义一个合适的尺度参数仍待学习。针对谱聚类算法中由高斯核函数建立的相似度矩阵对尺度参数敏感的问题,提出了一个新的基于加权密度的自适应谱聚类算法——WDSC。该算法将数据点的加权K近邻距离作为尺度参数,尺度参... 谱聚类算法中如何定义一个合适的尺度参数仍待学习。针对谱聚类算法中由高斯核函数建立的相似度矩阵对尺度参数敏感的问题,提出了一个新的基于加权密度的自适应谱聚类算法——WDSC。该算法将数据点的加权K近邻距离作为尺度参数,尺度参数的倒数作为数据点所在邻域的密度,引入新的密度差调整相似度矩阵;考虑了每个数据点的邻域分布,故对噪声有一定的鲁棒性,且对参数也不再敏感。在不同数据集上的实验以及对比实验均验证了该算法的有效性与鲁棒性。 展开更多
关键词 谱聚类 尺度参数 加权K近邻 密度差
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基于加权K近邻算法的抽象画图像情感分布预测 预览 被引量:1
6
作者 李博 郭琛 任慧 《中国传媒大学学报:自然科学版》 2018年第1期36-40,共5页
现有的大部分图像情感分类计算主要致力于预测图像情感的类别,没有考虑观察者对于图像情感不同的主观感受,因此仅对图像进行情感分类并不能满足现实需要。本文提出采用加权K近邻算法对数据集中每幅抽象画图像进行离散情感的分布预测,首... 现有的大部分图像情感分类计算主要致力于预测图像情感的类别,没有考虑观察者对于图像情感不同的主观感受,因此仅对图像进行情感分类并不能满足现实需要。本文提出采用加权K近邻算法对数据集中每幅抽象画图像进行离散情感的分布预测,首先提取图像的情感特征,不同的K值,按照距离加权为每幅图像预测对应的情感分布情况,然后与数据集已知的情感分布进行比较。以Abstract图像库作为数据集进行实验,并验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 图像情感 加权K近邻 分布预测
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基于D-S证据理论的室内组合定位算法 预览 被引量:2
7
作者 王续乔 王瑾琨 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期1198-1201,1211共5页
在非定位系统部署信标的大体量场区环境下,针对基于位置的服务(LBS)的室内定位需求问题,提出了一种基于D-S证据推理理论的无线局域网/惯性测量组件(WiFi/IMU)组合定位算法。该算法首先建立各接入点(AP)单点的信号强度传输模型,并... 在非定位系统部署信标的大体量场区环境下,针对基于位置的服务(LBS)的室内定位需求问题,提出了一种基于D-S证据推理理论的无线局域网/惯性测量组件(WiFi/IMU)组合定位算法。该算法首先建立各接入点(AP)单点的信号强度传输模型,并利用卡尔曼滤波对接收到的信号强度指示(RSSI)值进行去噪修正处理;然后通过D-S证据理论对实时采集的WiFi信号强度、偏航角、各轴加速度的多源信息进行融合处理,选取可信度高的指纹区块;最后通过加权K近邻(WKNN)算法得到终端估算位置。单元场区仿真实验结果显示,最大误差2.36 m,综合平均误差1.27m,验证了该算法的可行性与有效性;且误差累计概率分布在小于等于典型距离时为88.20%,优于惩罚参数C支持向量回归机(C-SVR)的70.82%和行人航迹推算(PDR)算法的67.85%。进一步地,算法在全场区实际实验中也表现出了良好的环境适用性。 展开更多
关键词 无线局域网 室内定位 接收信号强度指示 位置指纹 D-S证据理论 加权K近邻
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一种基于WiFi指纹特征匹配的加权K近邻室内定位算法 预览 被引量:3
8
作者 王恩良 王玫 +1 位作者 孟志斌 徐湘寓 《桂林电子科技大学学报》 2017年第4期276-281,共6页
针对WiFi信号强度测量存在波动,位置指纹定位系统精度低的问题,提出了一种改进的加权K近邻室内定位算法。从指纹采样间隔、WiFi接入点的数量等方面分析接收信号强度特性,优化指纹数据库,实现室内定位,并分析了接入点数量、采样间隔、K... 针对WiFi信号强度测量存在波动,位置指纹定位系统精度低的问题,提出了一种改进的加权K近邻室内定位算法。从指纹采样间隔、WiFi接入点的数量等方面分析接收信号强度特性,优化指纹数据库,实现室内定位,并分析了接入点数量、采样间隔、K取值对定位精度的影响。实验结果表明,利用该算法可以实现1.98m的定位精度。 展开更多
关键词 WIFI 室内定位 指纹库 加权K近邻
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基于边界过滤和邻域均值滤波的室内定位算法 预览 被引量:1
9
作者 郭昕刚 李航 宫鸿 《长春工业大学学报:自然科学版》 CAS 2017年第5期426-432,共7页
在构建位置指纹库时,采用过滤法剔除数据采集阶段位于边界的位置指纹点,使用邻域均值算法滤除指纹库中指纹的噪声点.将指纹库k-means聚类为合适的k 个指纹类以表示相似的位置指纹点,再用加权k 近邻法实现精确定位.实验证明,相对于传统未... 在构建位置指纹库时,采用过滤法剔除数据采集阶段位于边界的位置指纹点,使用邻域均值算法滤除指纹库中指纹的噪声点.将指纹库k-means聚类为合适的k 个指纹类以表示相似的位置指纹点,再用加权k 近邻法实现精确定位.实验证明,相对于传统未对RSSI信号做处理的定位算法,该算法平均定位精度提高了28.9%. 展开更多
关键词 位置指纹定位 邻域均值滤波 K-MEANS聚类 加权k近邻
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一种利用RFID和块聚类的室内定位方法 预览 被引量:3
10
作者 张文杰 董育宁 王新珩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第10期112-117,共6页
基于指纹的RFID室内定位技术,由于其定位精度高、普适性强等优点受到国内外学者的广泛关注。但因为其计算量较大,在实际应用仍然非常有限。提出基于实际应用场景的Kmeans和Weighted K-Nearest Neighbor(WKNN)联合的定位方法,将指纹地... 基于指纹的RFID室内定位技术,由于其定位精度高、普适性强等优点受到国内外学者的广泛关注。但因为其计算量较大,在实际应用仍然非常有限。提出基于实际应用场景的Kmeans和Weighted K-Nearest Neighbor(WKNN)联合的定位方法,将指纹地图通过聚类算法分成块,先初步确认待测点所属指纹块,在块的基础上定位,这样可以减小误差累计。仿真结果表明,该方法在保证适当定位精度的同时,也减少了计算量和在线定位时间。 展开更多
关键词 无线射频定位技术(RFID) 指纹 室内定位 kmeans 加权K近邻
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基于等距映射与加权KNN的旋转机械故障诊断 预览 被引量:19
11
作者 陈法法 汤宝平 苏祖强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期215-220,共6页
针对旋转机械高维复杂故障特征数据难以快速准确辨识的问题,提出一种基于等距映射非线性流形学习与加权KNN(K—nearest neighbor)分类器相结合的旋转机械故障诊断方法。在由时域统计指标和内禀模态分量能量构造的原始特征空间中,首... 针对旋转机械高维复杂故障特征数据难以快速准确辨识的问题,提出一种基于等距映射非线性流形学习与加权KNN(K—nearest neighbor)分类器相结合的旋转机械故障诊断方法。在由时域统计指标和内禀模态分量能量构造的原始特征空间中,首先利用等距映射非线性流形学习算法提取旋转机械故障状态变化的本质特征,随后将提取的低维本质特征输入给加权KNN进行旋转机械的故障模式辨识。通过对齿轮箱的实验数据分析表明,该方法不仅对高维复杂的非线性故障特征具有良好的降维性能,而且故障识别率较之传统方法也明显提高,能够有效识别出高维特征空间的非线性故障特征。 展开更多
关键词 流形学习 等距映射 加权K近邻 旋转机械 故障诊断
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一种基于线性邻域传播的加权K近邻算法 预览 被引量:1
12
作者 王小攀 马丽 刘福江 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第7期288-292,共5页
为提高高光谱遥感影像在训练样本不足时的分类精度,提出一种基于线性邻域传播的改进加权K近邻算法。采用线性邻域传播(LNP)算法获取无标签数据属于各类别的概率,将其作为类别信息,以增加训练样本数量,提高K近邻算法的分类效果,... 为提高高光谱遥感影像在训练样本不足时的分类精度,提出一种基于线性邻域传播的改进加权K近邻算法。采用线性邻域传播(LNP)算法获取无标签数据属于各类别的概率,将其作为类别信息,以增加训练样本数量,提高K近邻算法的分类效果,并降低错误分类带来的风险。实验结果表明,对于高光谱遥感影像,该算法具有较好的分类效果,优于传统的KNN算法、距离加权KNN算法以及LNP等半监督分类算法。 展开更多
关键词 半监督学习 高光谱遥感 分类 线性邻域传播 加权K近邻 流形学习
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加权K近邻和加权投票相结合的虹膜识别算法 被引量:1
13
作者 孙彩堂 张利彪 +1 位作者 周春光 刘小华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第9期1846-1849,共4页
利用彩色虹膜数据库研究了在正常环境下采集到的有噪声的虹膜图像在不同色度空间中各颜色通道的性能,提出了一种决策层融合方法,利用加权K近邻方法和加权投票相结合进行虹膜识别.对于每个单独的颜色通道,根据比对距离找到前K个近邻,利... 利用彩色虹膜数据库研究了在正常环境下采集到的有噪声的虹膜图像在不同色度空间中各颜色通道的性能,提出了一种决策层融合方法,利用加权K近邻方法和加权投票相结合进行虹膜识别.对于每个单独的颜色通道,根据比对距离找到前K个近邻,利用排序与相似度相结合的方法为这K个近邻赋权值(RSWKNN),作为各通道的决策输出.在综合各通道的决策时,利用各通道的性能,对各通道的决策输出进行加权投票,本文采用了四种基于通道性能的各通道加权方法.实验分析了各种算法的性能,结果表明:本方法能够有效提高虹膜识别的准确率和稳定性. 展开更多
关键词 生物特征识别 虹膜识别 加权K近邻 加权投票
基于人脸运动信息和改进保局投影的疲劳识别 预览 被引量:2
14
作者 张伟 夏利民 罗大庸 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第11期 265-267,共3页
提出了一种基于人脸运动信息和改进保局投影的疲劳识别方法。利用光流技术计算人脸皮层的运动速度,并以此作为疲劳特征;为了有效地进行疲劳特征降维,提出了改进的保局投影方法,该方法很好地保留了数据的局部流形结构和全局结构;采用加权... 提出了一种基于人脸运动信息和改进保局投影的疲劳识别方法。利用光流技术计算人脸皮层的运动速度,并以此作为疲劳特征;为了有效地进行疲劳特征降维,提出了改进的保局投影方法,该方法很好地保留了数据的局部流形结构和全局结构;采用加权k近邻的方法进行疲劳识别。实验结果表明该方法具有很好的识别效果。 展开更多
关键词 疲劳识别 保局投影 加权k近邻
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改进的K近邻方法在岩性识别中的应用 预览 被引量:10
15
作者 王淑盛 徐正光 +2 位作者 刘黄伟 王志良 史立峰 《地球物理学进展》 CSCD 2004年第2期 478-480,共3页
岩性识别是石油勘探中的一项重要内容,数据信息的精度往往会严重的影响到识别的准确率.本文根据数据的特点,改进了传统的K近邻方法,提出了加权K近邻的方法,进一步增强了利用测井数据识别岩性的能力,并在实际应用中证明了本方法的... 岩性识别是石油勘探中的一项重要内容,数据信息的精度往往会严重的影响到识别的准确率.本文根据数据的特点,改进了传统的K近邻方法,提出了加权K近邻的方法,进一步增强了利用测井数据识别岩性的能力,并在实际应用中证明了本方法的正确性和实用性. 展开更多
关键词 加权K近邻 岩性识别 石油勘探
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基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法 预览 被引量:1
16
作者 莫树培 唐琎 +2 位作者 汪郁 赖普坚 金礼模 《工矿自动化》 北大核心 2019年第4期43-48,76共7页
针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题,提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分k-means聚类算法对采集的RSSI数据进行分类,建立离线指纹数据库;无线移动终端和动态修正器实时采... 针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题,提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分k-means聚类算法对采集的RSSI数据进行分类,建立离线指纹数据库;无线移动终端和动态修正器实时采集RSSI值,分别存储到在线定位数据库和动态修正数据库;根据待测点和动态修正器的离线数据和实时数据,采用软硬件动态修正加权K近邻算法计算权重值,结合离线指纹数据库中待测点的物理位置信息估算其实时位置。实验分析结果表明,所提定位算法的最小标准误差为0.46m,最大标准误差为3.26m,平均误差为1.62m。对比分析结果表明,与未进行聚类分析的算法相比,本文算法的精度更高,实时性更好;与未动态修正权重值的算法相比,本文算法的运算时间略有增加,但定位精度提高了37.21%。 展开更多
关键词 井下人员定位 指纹定位 二分k-means聚类算法 软硬件动态修正加权K近邻算法 动态修正
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波形分类技术在缝洞型储层流体识别中的应用
17
作者 逯宇佳 曹俊兴 +2 位作者 刘哲哿 田仁飞 肖学 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期182-189,共8页
塔里木盆地塔河地区奥陶系碳酸盐岩缝洞型储层的缝洞空间分布散乱,缝洞的规模、形态和内部结构等特征差异明显,导致缝洞型储层的流体难以识别。缝洞型储层内部地震波形的微弱差异在一定程度上能够表征其内部流体特征。传统上沿层段提取... 塔里木盆地塔河地区奥陶系碳酸盐岩缝洞型储层的缝洞空间分布散乱,缝洞的规模、形态和内部结构等特征差异明显,导致缝洞型储层的流体难以识别。缝洞型储层内部地震波形的微弱差异在一定程度上能够表征其内部流体特征。传统上沿层段提取地震波形的波形分类技术无法准确地定位缝洞型储层。应用波形分类与三维缝洞体雕刻相结合的新技术识别缝洞流体,可为降低勘探风险、提高钻井成功率提供一种新的思路。首先利用瞬时振幅属性建立缝洞体三维空间模型,确定缝洞储层的空间位置,从而获得缝洞储层内部的地震波形;使用特征加权K近邻法,结合油气井资料,对缝洞型储层进行波形分类,建立储层内流体类型与地震波形之间的网络关系,并将其应用于未知区域的储层流体识别;最终得到缝洞型储层的流体类型。理论模型和实际地震资料测试结果表明该方法具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 三维缝洞体雕刻 波形分类 特征加权K近邻 流体识别 监督学习
基于WIFI的位置指纹参考节点密度与定位精度关系研究 预览
18
作者 左泽谦 潘军 +3 位作者 蒋立军 邢立新 孙也涵 仲伟敬 《世界地质》 CAS 2019年第2期532-538,共7页
为探究基于WIFI的位置指纹室内定位中定位精度与离线数据库参考节点密度关系,本文采用待测节点与参考节点位置关系原理理论推导、正方形、三角形和六边形三种不同参考节点的排布方式的计算机拟合并以正方形排布方式为例进行实际验证的方... 为探究基于WIFI的位置指纹室内定位中定位精度与离线数据库参考节点密度关系,本文采用待测节点与参考节点位置关系原理理论推导、正方形、三角形和六边形三种不同参考节点的排布方式的计算机拟合并以正方形排布方式为例进行实际验证的方法,对参考节点密度与定位精度关系开展研究。回归分析结果表明,参考节点密度与定位精度在不同排布方式下均呈现显著正相关线性关系。 展开更多
关键词 室内定位 RSSI 加权K近邻算法(WKNN) 参考节点密度
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基于TMR磁传感器的位置感知与跟踪
19
作者 翟亮森 陈奎 +2 位作者 蒋梦 赵梦姝 黄琨 《国外电子测量技术》 2019年第3期61-64,共4页
基于TMR(tunnel magnetic resistance)磁传感器良好的线性度,提出一种通过多TMR传感器测距感知磁体的平面位置和移动轨迹的方法。首先,利用LabVIEW和Arduino获取单一TMR传感器的测距性能曲线,再通过平面内部多个TMR传感器检测获取磁场... 基于TMR(tunnel magnetic resistance)磁传感器良好的线性度,提出一种通过多TMR传感器测距感知磁体的平面位置和移动轨迹的方法。首先,利用LabVIEW和Arduino获取单一TMR传感器的测距性能曲线,再通过平面内部多个TMR传感器检测获取磁场强度的指纹特征矩阵,最后利用加权K近邻算法(WKNN)估计磁体实时位置并绘制移动轨迹。在构建的检测装置上实测,结果表明:采用该方法的位置测量系统在10cm×10cm范围内平均定位误差约为1mm,均方根误差RMSE=0.3。 展开更多
关键词 TMR磁传感器 加权K近邻算法 指纹矩阵 位置感知
基于OTT与MR数据的自适应WKNN室外定位方法
20
作者 徐珊珊 余健 王计斌 《江苏通信》 2019年第1期7-11,共5页
随着无线通信技术的快速发展和日趋成熟,基于位置的无线定位服务对于无线通信网络优化分析越来越重要。当GPS不能达到全覆盖时,类似于指纹库的定位技术逐渐产生。本文提出了一种自适应WKNN指纹库定位算法,该算法引入了随机森林算法,计... 随着无线通信技术的快速发展和日趋成熟,基于位置的无线定位服务对于无线通信网络优化分析越来越重要。当GPS不能达到全覆盖时,类似于指纹库的定位技术逐渐产生。本文提出了一种自适应WKNN指纹库定位算法,该算法引入了随机森林算法,计算出每个特征的重要性,并通过丢弃不可靠的参考点进行自适应选择,以提升每个用户定位结果的准确性。整个方法是使用Apache Spark框架实现的,并在运营商的真实数据流上进行测试。结果表明,与TA+AOA和传统的WKNN指纹库定位方法相比,该方法有了显著的改进。 展开更多
关键词 室外定位 指纹库 MR数据 自适应加权k近邻算法 随机森林
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