针对传统电磁频谱地图构建方法感知节点分布不均匀、监测数据存在异常值等问题,将基于密度的噪声应用空间聚类(Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)算法与反距离加权(Inverse Distance Weighting,IDW...针对传统电磁频谱地图构建方法感知节点分布不均匀、监测数据存在异常值等问题,将基于密度的噪声应用空间聚类(Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)算法与反距离加权(Inverse Distance Weighting,IDW)算法相结合,提出一种城市环境电磁频谱地图构建方法。该算法首先通过DBSCAN减轻极端值的影响,并分离核心点、边界点和噪声点,将每个核心点的局部密度作为权重,计算簇的加权中心点。其次,运用IDW对聚类簇的加权中心点进行插值估计,以显著减少需要进行插值的数据点数量,从而构建精度更高的电磁频谱地图。仿真结果表明:与IDW算法和反障碍距离加权算法相比,所提算法重构得到的电磁频谱地图的平均绝对误差和归一化均方误差分别降低了10%和23%以上。展开更多
为提升时间序列的聚类精度,提出一种融合优化可调Q因子小波变换的改进密度峰值聚类(improved density peaks clustering based on optimal tunable Q-factor wavelet transform,OTQWT-IDPC)算法,该算法利用可调Q因子小波变换的能量优化...为提升时间序列的聚类精度,提出一种融合优化可调Q因子小波变换的改进密度峰值聚类(improved density peaks clustering based on optimal tunable Q-factor wavelet transform,OTQWT-IDPC)算法,该算法利用可调Q因子小波变换的能量优化选择策略及改进粒子群优化算法确定的最佳Q因子分解时序信号,通过最优特征子带的能量、均值、标准差和模糊熵构建特征子空间,并采用主成分分析降低特征维度,以减少特征冗余。同时,考虑到距离较远而周围密集程度较大的K近邻样本对局部密度的贡献率,引入权重系数及K近邻重新定义DPC的局部密度,并利用共享最近邻描述样本间的相似性。在BONN癫痫脑电信号和CWRU滚动轴承数据集上进行对比实验,结果表明,该算法的聚类精度分别为95%、94%,且Jacarrd、FMI和F_(1)值指标均优于其他对比算法,证明了OTQWT-IDPC算法的有效性。展开更多
Tri-training利用无标签数据进行分类可有效提高分类器的泛化能力,但其易将无标签数据误标,从而形成训练噪声。提出一种基于密度峰值聚类的Tri-training(Tri-training with density peaks clustering,DPC-TT)算法。密度峰值聚类通过类...Tri-training利用无标签数据进行分类可有效提高分类器的泛化能力,但其易将无标签数据误标,从而形成训练噪声。提出一种基于密度峰值聚类的Tri-training(Tri-training with density peaks clustering,DPC-TT)算法。密度峰值聚类通过类簇中心和局部密度可选出数据空间结构表现较好的样本。DPC-TT算法采用密度峰值聚类算法获取训练数据的类簇中心和样本的局部密度,对类簇中心的截断距离范围内的样本认定为空间结构表现较好,标记为核心数据,使用核心数据更新分类器,可降低迭代过程中的训练噪声,进而提高分类器的性能。实验结果表明:相比于标准Tritraining算法及其改进算法,DPC-TT算法具有更好的分类性能。展开更多
针对混合矩阵估计算法中传统的噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法需要人为设定邻域半径以及核心点数这一问题,提出双约束粒子群优化(double constrained particle...针对混合矩阵估计算法中传统的噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法需要人为设定邻域半径以及核心点数这一问题,提出双约束粒子群优化(double constrained particle swarm optimization,DCPSO)算法,对DBSCAN算法的邻域半径参数进行寻优,将得到的最优参数作为DBSCAN算法的参数输入,然后计算聚类中心,完成混合矩阵估计。针对基于距离排序的源信号数目估计算法存在依靠经验参数的选取且不具备噪声点剔除能力的问题,提出了最大距离排序算法。实验结果表明,所提算法较相应的对比算法皆有提升,源信号数目估计准确率较原算法提高近40%,混合矩阵估计的误差较对比算法提升3 dB以上,且所提算法在收敛速度上优于原算法。展开更多
文摘针对传统电磁频谱地图构建方法感知节点分布不均匀、监测数据存在异常值等问题,将基于密度的噪声应用空间聚类(Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)算法与反距离加权(Inverse Distance Weighting,IDW)算法相结合,提出一种城市环境电磁频谱地图构建方法。该算法首先通过DBSCAN减轻极端值的影响,并分离核心点、边界点和噪声点,将每个核心点的局部密度作为权重,计算簇的加权中心点。其次,运用IDW对聚类簇的加权中心点进行插值估计,以显著减少需要进行插值的数据点数量,从而构建精度更高的电磁频谱地图。仿真结果表明:与IDW算法和反障碍距离加权算法相比,所提算法重构得到的电磁频谱地图的平均绝对误差和归一化均方误差分别降低了10%和23%以上。
文摘为提升时间序列的聚类精度,提出一种融合优化可调Q因子小波变换的改进密度峰值聚类(improved density peaks clustering based on optimal tunable Q-factor wavelet transform,OTQWT-IDPC)算法,该算法利用可调Q因子小波变换的能量优化选择策略及改进粒子群优化算法确定的最佳Q因子分解时序信号,通过最优特征子带的能量、均值、标准差和模糊熵构建特征子空间,并采用主成分分析降低特征维度,以减少特征冗余。同时,考虑到距离较远而周围密集程度较大的K近邻样本对局部密度的贡献率,引入权重系数及K近邻重新定义DPC的局部密度,并利用共享最近邻描述样本间的相似性。在BONN癫痫脑电信号和CWRU滚动轴承数据集上进行对比实验,结果表明,该算法的聚类精度分别为95%、94%,且Jacarrd、FMI和F_(1)值指标均优于其他对比算法,证明了OTQWT-IDPC算法的有效性。
文摘Tri-training利用无标签数据进行分类可有效提高分类器的泛化能力,但其易将无标签数据误标,从而形成训练噪声。提出一种基于密度峰值聚类的Tri-training(Tri-training with density peaks clustering,DPC-TT)算法。密度峰值聚类通过类簇中心和局部密度可选出数据空间结构表现较好的样本。DPC-TT算法采用密度峰值聚类算法获取训练数据的类簇中心和样本的局部密度,对类簇中心的截断距离范围内的样本认定为空间结构表现较好,标记为核心数据,使用核心数据更新分类器,可降低迭代过程中的训练噪声,进而提高分类器的性能。实验结果表明:相比于标准Tritraining算法及其改进算法,DPC-TT算法具有更好的分类性能。
