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基于二分K均值聚类算法的电子档案存储技术
1
作者 许德斌 《辽东学院学报（自然科学版）》 CAS 2024年第2期120-128,共9页
为实现电子档案高质量安全存储,提出基于二分K均值聚类算法的电子档案存储技术。由档案所有者挑选适合自己档案的存储机构,在存储机构工作人员帮助下,使用基于二分K均值聚类算法的图像优化方法优化待存储的电子档案。将优化后的电子档... 为实现电子档案高质量安全存储,提出基于二分K均值聚类算法的电子档案存储技术。由档案所有者挑选适合自己档案的存储机构,在存储机构工作人员帮助下,使用基于二分K均值聚类算法的图像优化方法优化待存储的电子档案。将优化后的电子档案发送给星际文件系统,由档案存储机构予以保存并返回唯一Hash指纹,操作完成后通过公钥密码算法实施数字签名操作,并由档案所有者对数字签名结果实施合理验证,验证通过后生成最终的电子档案及数字签名,发送给以太网区块链完成存储。实验结果表明,所提技术可较好存储电子档案,能够有效提升电子档案文件存储的安全性和稳定性,极大程度节省电子档案存储空间。 展开更多
关键词 k均值聚类 电子档案 安全存储 区块链 星际文件系统 电子档案优化
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基于改进K均值聚类的光谱重建训练样本选择研究
2
作者 刘振 刘莉 +2 位作者 樊硕 赵安然 刘思鲁 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期29-35,共7页
光谱反射率重建过程中,训练样本的选择方法及样本容量与重建精度密切相关,寻找一种高效的训练样本选择方法是光谱重建的目标之一。K均值聚类计算复杂度小,计算效率高,但因聚类初始值选择的随机性,以及离群点的影响致使聚类结果不稳定,... 光谱反射率重建过程中,训练样本的选择方法及样本容量与重建精度密切相关,寻找一种高效的训练样本选择方法是光谱重建的目标之一。K均值聚类计算复杂度小,计算效率高,但因聚类初始值选择的随机性,以及离群点的影响致使聚类结果不稳定,进而影响光谱重建的精度。基于此,提出了一种改进K均值聚类的训练样本选择方法。首先,将训练样本集的几何中心作为聚类中心的初始值;其次,基于高斯函数构建样本空间分布概率密度函数,并以欧几里德(欧式)距离作为其他聚类中心的度量依据;最后,在训练样本集中,基于簇内平方差度量光谱反射率样本间的相似度,将每个聚类子集中与中心距离最近的样本作为训练样本。为验证该方法的有效性,通过主成分分析法进行光谱重建。实验结果表明,所提的方法相较于传统的方法,光谱重建精度有一定的提高,重建光谱的平均均方根误差小于4%, CIE DE2000色差小于3.756 7。提出的改进的K均值聚类的训练样本选择方法,能够一定程度上提高了光谱重建精度,基本满足复制再现图像的要求。 展开更多
关键词 光谱重建 训练样本 聚类算法 改进k均值聚类
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基于改进K均值聚类的光伏板缺陷检测方法
3
作者 赵强 刘胜杰 +2 位作者 韩东成 刘常瑜 杨世植 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期475-482,共8页
为了能够对光伏组件热斑部分准确地识别和提取,提出了一种基于HSV空间模型的改进K均值聚类图像处理方法。首先,将红外图像进行HSV空间转换和双边滤波处理,去除噪声并提高图像对比度;其次,使用高斯核函数估计实现图像灰度概率密度函数提... 为了能够对光伏组件热斑部分准确地识别和提取,提出了一种基于HSV空间模型的改进K均值聚类图像处理方法。首先,将红外图像进行HSV空间转换和双边滤波处理,去除噪声并提高图像对比度;其次,使用高斯核函数估计实现图像灰度概率密度函数提取,并以此获取初始聚类中心;最后,利用先验知识对图像进行K均值聚类,提取和量化热斑缺陷。研究结果表明,该方法能够快速地检测定位热斑位置并统计出光伏板损坏程度,具有较高的精度以及较好的灵敏性和稳定性。 展开更多
关键词 红外图像 缺陷检测 热斑 光伏板 HSV空间模型 改进k均值聚类
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改进K均值聚类下铣床轴承沟道磨损检测研究
4
作者 睢雪亮 夏景攀 《自动化仪表》 CAS 2024年第10期80-85,共6页
针对铣床轴承沟道磨损检测精度较低的问题,提出改进K均值聚类下铣床轴承沟道磨损检测方法。通过UT372手持式光电速度仪与MPU-605压电加速度仪,采集铣床轴承沟道磨损数据。根据最远最近原则,初步选取数据集的聚类中心。使用欧氏距离计算... 针对铣床轴承沟道磨损检测精度较低的问题,提出改进K均值聚类下铣床轴承沟道磨损检测方法。通过UT372手持式光电速度仪与MPU-605压电加速度仪,采集铣床轴承沟道磨损数据。根据最远最近原则,初步选取数据集的聚类中心。使用欧氏距离计算出数据集各点间的距离与所有数据的平均距离,并结合交叉验证确定聚类中心的两个阈值。引入Canopy算法改进K均值聚类,确定全局最佳的聚类中心,从而实现铣床轴承沟道磨损的智能检测。试验结果表明,改进K均值聚类算法在铣床轴承沟道磨损检测中,迭代次数固定为15次、Jaccard系数极其接近1。该方法能够显著提升聚类的计算速度和稳定性,可识别不同铣床轴承沟道磨损故障类型,且检测精度高。 展开更多
关键词 铣床轴承 沟道磨损 k均值聚类 Canopy算法 聚类中心 欧氏距离 最远最近原则 交叉验证确定
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基于K均值聚类算法的谐振接地系统故障区段定位方法
5
作者 黄劼 汪逸帆 +2 位作者 林叶青 胡荔丹 王丹豪 《电气技术》 2024年第3期24-31,37,共9页
现有的谐振接地配电网单相接地故障定位方法存在通信依赖过度、特征分析复杂和阈值设置困难等问题,现场运行的适用性较低。本文基于深度融合智能开关在配电网中的应用,研究三相电流变化量的波形特征,提出基于K均值聚类算法的就地选段方... 现有的谐振接地配电网单相接地故障定位方法存在通信依赖过度、特征分析复杂和阈值设置困难等问题,现场运行的适用性较低。本文基于深度融合智能开关在配电网中的应用,研究三相电流变化量的波形特征,提出基于K均值聚类算法的就地选段方法。该方法提取各区段数据特征量,发挥K均值聚类算法无监督学习的优点,使各检测节点只需处理本地故障信号,从而减轻通信压力。利用仿真和现场数据验证该方法的可行性,结果表明,该方法在多种故障工况下都表现出较高的可靠性,并且能够较好地适应现场环境。 展开更多
关键词 谐振接地系统 单相接地故障 就地选段 k均值聚类 非监督学习
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基于K均值聚类的智能变电站设备安全预警方法
6
作者 汪敏 张勇 《电气技术与经济》 2024年第9期274-276,280,共4页
智能变电站设备安全预警是确保电力系统运行稳定和设备可靠性的关键环节。本研究基于K均值聚类算法,提出了一种智能变电站设备安全预警方法。首先,通过数据采集和预处理获取设备数据集,并将其应用于K均值聚类分析。其次,通过建立预警模... 智能变电站设备安全预警是确保电力系统运行稳定和设备可靠性的关键环节。本研究基于K均值聚类算法,提出了一种智能变电站设备安全预警方法。首先,通过数据采集和预处理获取设备数据集,并将其应用于K均值聚类分析。其次,通过建立预警模型,识别异常点和安全风险。最后,通过识别结果实现安全预警。实验结果表明,基于K均值聚类的智能变电站设备安全预警方法能够提高变电站设备的安全性和稳定性,并为未来智能电力系统的发展奠定基础。 展开更多
关键词 k均值聚类 智能变电站设备 安全预警 数据预处理
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数据驱动下基于量子人工蜂群的K均值聚类算法优化 被引量：2
7
作者 周湘贞 李帅 隋栋 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期199-206,共8页
该文将量子人工蜂群(Quantum artificial bee colony,QABC)算法用于K均值(K-means)聚类的类别中心点选择,优化K均值聚类算法,可有效解决因随机设置K均值中心点而导致聚类准确度不高的问题。该文设置K均值聚类类别数,并随机设置若干类别... 该文将量子人工蜂群(Quantum artificial bee colony,QABC)算法用于K均值(K-means)聚类的类别中心点选择,优化K均值聚类算法,可有效解决因随机设置K均值中心点而导致聚类准确度不高的问题。该文设置K均值聚类类别数,并随机设置若干类别中心,采用人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法优化类别中心点,根据待聚类样本点构建蜜蜂种群,并对蜂群个体位置采用量子比特表示。以样本点和中心点的距离的倒数作为ABC算法适应度,并将适应度值较高个体定义为蜜源。通过引领蜂在运动范围内的粗粒度遍历和跟随蜂的细粒度探索,不断搜寻适应度较高个体,并且更新蜜源,直至ABC算法稳定后确定较优蜜源位置为聚类中心。采用ABC优化得到的聚类中心进行K均值聚类。试验结果表明,通过合理设置ABC搜索边界,并引入蜂群位置的量子表示,可有效增强ABC对聚类中心的搜索精度。相比于常用聚类算法,QABC+K均值算法的聚类性能更优。 展开更多
关键词 k均值聚类 数据驱动 人工蜂群 量子比特 量子人工蜂群
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基于信息检索与K均值聚类的化工产品精准推荐算法研究 被引量：3
8
作者 高云梅 张淑慧 《粘接》 CAS 2023年第3期132-135,共4页
传统K均值聚类对客户聚类精度不高,直接影响化工产品精准推荐的质量。基于此,采用信息检索系统来确定K均值聚类的初始聚类中心点,消除特殊消费者与数据中的噪声数据,提出了联合信息检索与K均值聚类的化工产品精准推荐算法。将该算法和To... 传统K均值聚类对客户聚类精度不高,直接影响化工产品精准推荐的质量。基于此,采用信息检索系统来确定K均值聚类的初始聚类中心点,消除特殊消费者与数据中的噪声数据,提出了联合信息检索与K均值聚类的化工产品精准推荐算法。将该算法和Top-N算法分别应用于化工产品精准营销中,结果表明,提出的算法比Top-N算法平均绝对误差低,准确率、召回率以及综合平均值高,能够为化工企业实施精准营销提供数据参考。 展开更多
关键词 信息检索 k均值聚类 化工产品 精准营销 相似度
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基于车载数据k均值聚类的特种车辆行驶工况识别 被引量：1
9
作者 赵津 王立勇 张金乐 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2023年第2期39-46,共8页
运行工况的合理划分是车辆可靠性和耐久性研究的基础。为了综合考虑特种车辆动力性能和操纵性能,针对换挡、运行、爬坡和转向4种工况进行研究,并提出各工况特征值计算方法。为提高车辆行驶工况识别的准确性,通过小波阈值滤波算法和自顶... 运行工况的合理划分是车辆可靠性和耐久性研究的基础。为了综合考虑特种车辆动力性能和操纵性能,针对换挡、运行、爬坡和转向4种工况进行研究,并提出各工况特征值计算方法。为提高车辆行驶工况识别的准确性,通过小波阈值滤波算法和自顶向下分段线性表示算法对原始数据进行去噪和短行程划分,再利用k均值聚类算法对车辆行驶工况进行识别。通过某型特种车辆试验数据验证,该方法能够对行驶工况有效识别,工况聚类精度可达92.75%。 展开更多
关键词 特征计算 分段线性表示算法 k均值聚类 行驶工况识别
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粒K均值聚类算法 被引量：5
10
作者 周成龙 陈玉明 朱益冬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第13期317-324,共8页
K均值聚类属于无监督学习,具有简单易用、可解释性强和聚类效果佳的优点。然而,其算法收敛速度慢,参数难以确定,易陷入局部解。为了克服K均值聚类的固有缺陷,结合粒计算理论,提出了一种新型的聚类模型:粒K均值聚类算法。样本在单特征上... K均值聚类属于无监督学习,具有简单易用、可解释性强和聚类效果佳的优点。然而,其算法收敛速度慢,参数难以确定,易陷入局部解。为了克服K均值聚类的固有缺陷,结合粒计算理论,提出了一种新型的聚类模型:粒K均值聚类算法。样本在单特征上粒化成粒子,多特征上的粒子形成粒向量;进一步定义多种粒距离公式,用来度量粒子之间的距离。根据粒距离度量,提出一种粒K均值聚类方法,并设计粒K均值聚类算法。样本粒化是在全部样本空间中进行相似度比较,反映了样本的全局特性,使得聚类收敛迭代次数较少,更容易得到全局最优解。采用多个UCI公开数据集进行实验,从收敛速度、K值影响与聚类效果多方面进行比较,其结果表明所提出的K均值聚类方法具有收敛速度快及聚类效果佳的优点。 展开更多
关键词 k均值聚类 粒计算 粒距离 无监督学习 粒聚类
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基于关联规则与k均值聚类探讨黄褐斑外用方剂的药理规律
11
作者 秦天歌 周扬 +3 位作者 韩露 张霞 陈维玲 李建红 《中国中西医结合皮肤性病学杂志》 CAS 2023年第5期417-424,共8页
目的通过整理古籍中黄褐斑外用方剂,进而对现代临床中基于古籍的黄褐斑外用方药进行数据挖掘,获取其用药规律,探求其网络药理学依据,为临床治疗提供思路。方法检索中华医典数据库,获取古籍黄褐斑外用方药。搜索中国知网(CNKI)、万方数... 目的通过整理古籍中黄褐斑外用方剂,进而对现代临床中基于古籍的黄褐斑外用方药进行数据挖掘,获取其用药规律,探求其网络药理学依据,为临床治疗提供思路。方法检索中华医典数据库,获取古籍黄褐斑外用方药。搜索中国知网(CNKI)、万方数据库、维普中文期刊数据库(VIP)等,检索现代临床中黄褐斑的外用方药,筛选基于古方的外用方剂,建立黄褐斑外用方药数据库。使用中医传承计算平台(V3.0)分析药物关联规则,获取核心药物进行聚类分析。使用网络药理学探索核心药物潜在作用机制。结果整理得到古方37个,涉及中药78味;现代临床复方309个,涉及中药232味。现代临床中最常用的药物为白芷、茯苓、当归、白及、白附子等;最常用的药对为白芷-茯苓;高置信度药物关联规则有白及-白蔹->白芷、茯苓-白附子-僵蚕->白芷、茯苓-白及-僵蚕->白芷等;核心药物包括白芷、茯苓、僵蚕、白及、当归等12味中药。获取核心药物有效靶点347个,疾病靶点476个,药物与疾病交集靶点18个,京都基因和基因组数据库(KEGG)富集通路19条,并构建疾病-交集靶点-通路-核心药物-有效成分网络。结论核心药物对外用治疗黄褐斑在分子层面的作用机制存在依据,可为临床遣方用药提供依据,有助于提高中医外治黄褐斑的临床疗效。 展开更多
关键词 黄褐斑 外治法 中华医典 k均值聚类 网络药理学
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基于差分隐私保护的二分k均值聚类算法研究 被引量：1
12
作者 马文博 巫朝霞 《智能计算机与应用》 2023年第2期155-160,164,共7页
针对差分隐私保护k均值聚类算法(DP k-means)随机选取初始点,导致算法往往收敛于局部最优,进而影响聚类效果的问题,本文结合差分隐私的相关理论以及层次聚类的思想提出了一种基于差分隐私保护的二分k均值聚类算法(DP Bi-k-means)。首先... 针对差分隐私保护k均值聚类算法(DP k-means)随机选取初始点,导致算法往往收敛于局部最优,进而影响聚类效果的问题,本文结合差分隐私的相关理论以及层次聚类的思想提出了一种基于差分隐私保护的二分k均值聚类算法(DP Bi-k-means)。首先,以得到全局最优为目标,将随机选取初始点的过程进行改进,由上至下对目标数据集进行二分;其次,在迭代过程实现基于拉普拉斯机制的差分隐私保护。经安全性分析以及实验结果证明:该算法与传统差分隐私保护k均值算法(DP k-means)相比,可以避免聚类结果受初始点的影响陷入局部最优解,从而优化聚类效果,并为聚类分析提供了有效的隐私保护能力。 展开更多
关键词 差分隐私 二分k均值聚类算法 拉普拉斯机制
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RKDG方法改进的K均值聚类坏单元指示子
13
作者 赵郑豪 王之欢 朱洪强 《扬州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第2期6-11,18,共7页
为解决K均值聚类坏单元指示子中双实数型可调参数给数值应用带来的不便,通过采用简单、高效的数据归一化和极差的方法,直接筛选出含有坏单元的模板,再使用K均值聚类筛选出坏单元,从而将双参数改为单参数.数值计算结果表明,改进的坏单元... 为解决K均值聚类坏单元指示子中双实数型可调参数给数值应用带来的不便,通过采用简单、高效的数据归一化和极差的方法,直接筛选出含有坏单元的模板,再使用K均值聚类筛选出坏单元,从而将双参数改为单参数.数值计算结果表明,改进的坏单元指示子不仅继承了原方法的优点,而且极大地降低了确定参数的复杂度,有利于该算法的实际应用. 展开更多
关键词 坏单元指示子 k均值聚类 Runge-kutta间断Galerkin方法
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决策粒K均值聚类算法 被引量：1
14
作者 余豪东 陈玉明 +1 位作者 吴克寿 韩锋钢 《闽南师范大学学报（自然科学版）》 2023年第3期1-13,共13页
针对传统K均值聚类效果不稳定,陷入局部最优解和簇边缘样本聚类不准确的问题,提出一种基于决策粒的K均值聚类算法.该算法利用卡方检验、卡方权值参数进行特征选择,再与样本密度和间隔差异结合,选取出优秀初始质心;然后,根据粒向量距离... 针对传统K均值聚类效果不稳定,陷入局部最优解和簇边缘样本聚类不准确的问题,提出一种基于决策粒的K均值聚类算法.该算法利用卡方检验、卡方权值参数进行特征选择,再与样本密度和间隔差异结合,选取出优秀初始质心;然后,根据粒向量距离度量方法得到基础粒K均值聚类结果,构造决策粒模型,对决策粒向量进行聚类决策划分.最后,结合多个UCI数据集实验,将该算法与多种经典聚类算法在聚类结果、性能评估、迭代次数等方面进行比较.结果表明,提出的决策粒K均值聚类算法具有选择优秀初始质心和提高聚类性能的优点. 展开更多
关键词 k均值聚类 决策粒 粒计算 初始质心 粒向量距离
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基于K均值聚类算法的输电线路风偏计算及分析 被引量：1
15
作者 张晓东 李博 +1 位作者 张天歌 王晓明 《电气技术》 2023年第12期20-26,34,共8页
针对蒙东地区风偏故障导致线路走廊事故频发的现状,本文基于K均值聚类算法对宁城地区历年风力数据进行季节性分类聚合,根据聚类结果对宁天Ⅱ线220kV输电线路的输电走廊按季节逐个进行风偏计算,划分输电线路巡视风险等级,利用数据驱动的... 针对蒙东地区风偏故障导致线路走廊事故频发的现状,本文基于K均值聚类算法对宁城地区历年风力数据进行季节性分类聚合,根据聚类结果对宁天Ⅱ线220kV输电线路的输电走廊按季节逐个进行风偏计算,划分输电线路巡视风险等级,利用数据驱动的方法刻画整条线路杆塔的四季水平风偏距离特点,获得其季节性风偏特征。所提方法可为线路巡视工作提供数据支持,提高作业人员线路巡视的工作效率。 展开更多
关键词 k均值聚类 输电线路 风偏故障 风偏模型
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基于K均值聚类算法的电气控制教学资源整合方法 被引量：1
16
作者 任亚婧 谷峥 刘温欣然 《信息与电脑》 2023年第13期251-253,共3页
为提升资源整合效率,提出基于K均值聚类算法的电气控制教学资源整合方法。通过模糊综合评价方式划分教学资源等级,建立电气控制教学资源库,基于K均值聚类算法整合资源库中的教学资源。实验结果表明,该方法可节省5~10 s的时间,能够加快... 为提升资源整合效率,提出基于K均值聚类算法的电气控制教学资源整合方法。通过模糊综合评价方式划分教学资源等级,建立电气控制教学资源库,基于K均值聚类算法整合资源库中的教学资源。实验结果表明,该方法可节省5~10 s的时间,能够加快资源整合的聚类速度。 展开更多
关键词 电气控制教学 k均值聚类算法 教学资源整合 模糊综合评价
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基于Hough变换和优化K均值聚类的反舰导弹编队识别目标选择方法
17
作者 黄隽 吴鹏飞 +1 位作者 李晓宝 刘玥 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期472-483,共12页
现有反舰导弹编队识别技术存在侧重于队形识别而非目标选择、对编队末端态势变化考虑不足、实时性偏弱、未考虑队列线检测区间对聚类效果的影响和聚类数优化与聚类迭代过程相互独立等问题。基于Hough变换和优化K均值聚类算法,提出反舰... 现有反舰导弹编队识别技术存在侧重于队形识别而非目标选择、对编队末端态势变化考虑不足、实时性偏弱、未考虑队列线检测区间对聚类效果的影响和聚类数优化与聚类迭代过程相互独立等问题。基于Hough变换和优化K均值聚类算法,提出反舰导弹编队识别目标选择流程,构建V形、平行和环形编队目标生成与目标选择模型,旋转、缩放、冲淡式干扰和队型变化等编队目标变化模型。仿真结果表明,聚类数优化代价函数在关键聚类数段区分度明显、聚类数优化准确,移动检测区间检测解决正常检测区间两侧边缘样本点对应机制缺失问题,采用多样本更新聚类与单样本更新聚类结合的聚类迭代、聚类数优化迭代与聚类迭代融合迭代效率高,工程适用性强,对于反舰作战模拟具有重要意义。 展开更多
关键词 反舰导弹 HOUGH变换 优化k均值聚类 编队识别 目标选择
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粒子群K均值聚类的人力资源信息自动采集
18
作者 雷霁雯 《信息技术》 2023年第9期108-113,共6页
利用目前方法对人力资源信息进行自动采集时,没有对人力资源信息类别进行确立,存在人力资源信息匹配度低、不同时间和不同数量下信息采样率差的问题,提出基于粒子群K均值聚类算法的人力资源信息自动采集方法。对K均值聚类算法和粒子群... 利用目前方法对人力资源信息进行自动采集时,没有对人力资源信息类别进行确立,存在人力资源信息匹配度低、不同时间和不同数量下信息采样率差的问题,提出基于粒子群K均值聚类算法的人力资源信息自动采集方法。对K均值聚类算法和粒子群算法进行描述,将两种算法相结合,从中寻取个体最优值,并对粒子的速度及其位置进行调节和限制,基于粒子群K均值算法对人力资源信息进行自动采集。实验结果表明,通过对该方法进行人力资源信息匹配度测试、不同时间和不同数量的信息采样率测试,验证该方法的有效性较强、精准度较高。 展开更多
关键词 粒子群 k均值聚类算法 人力资源信息自动采集 采样率 匹配度
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基于优化K均值聚类的高校网络异常流量分析方法研究
19
作者 商鸿发 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第5期143-146,共4页
伴随着网络规模的日益发展,校园网络通信故障与流量异常的情况频频发生。为及时发现网络故障、确保网络的正常运行与可用性,研究提出一种基于优化K均值聚类的高校异常流量分析方法,首先利用循环神经网络对高校校园异常流量展开数据预处... 伴随着网络规模的日益发展,校园网络通信故障与流量异常的情况频频发生。为及时发现网络故障、确保网络的正常运行与可用性,研究提出一种基于优化K均值聚类的高校异常流量分析方法,首先利用循环神经网络对高校校园异常流量展开数据预处理,接着与K均值算法相互融合,实现算法的改进。结果显示,当聚类K值等于60时,研究方法的检测率开始趋于稳定,数值为98.21%;而K为70时,研究方法与传统K均值聚类方法的误报率分别为0.661%,0.812%;部分流量预测结果中,研究方法的最大误差在5810min附近,对应预测误差约为1.472×108。以上结果均表示研究所提出的优化K均值聚类算法对高校网络异常流量的检测率较高,且误报率较低,能够被广泛应用于网络异常检测中。 展开更多
关键词 高校网络 异常流量分析 优化k均值聚类 神经网络
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改进的二分K均值聚类算法 被引量：25
20
作者 刘广聪 黄婷婷 陈海南 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第2期261-263,277,共4页
K均值算法是一种常用的基于原型的聚类算法。但该算法要求用户随机选择初始质心,使得K均值算法受初始化影响较大。二分K均值算法虽然改善了这个问题,但仍然要求用户指定聚类个数,影响了聚类效果。用层次聚类对二分法进行改进,解决了二分... K均值算法是一种常用的基于原型的聚类算法。但该算法要求用户随机选择初始质心,使得K均值算法受初始化影响较大。二分K均值算法虽然改善了这个问题,但仍然要求用户指定聚类个数,影响了聚类效果。用层次聚类对二分法进行改进,解决了二分K均值算法受用户指定的聚类个数的影响的问题。并结合Chameleon算法,合并划分过细簇,优化聚类结果。仿真实验证明改进的聚类算法的抱团性和分离性优于二分K均值聚类算法。 展开更多
关键词 k均值聚类 二分k均值聚类 CHAMELEON算法 层次聚类
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