基于改进AP选择和K最近邻法算法的室内定位技术 被引量：14

1

作者 李新春 侯跃 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3276-3280,3287,共6页

针对复杂的室内环境和在传统K最近邻法(KNN)算法中认为信号差相等时物理距离就相等两个问题,提出了一种新的接入点(AP)选择方法和基于缩放权重的KNN室内定位算法。首先,改进AP的选择方法,使用箱形图过滤接收信号强度(RSS)的异常值,初步... 针对复杂的室内环境和在传统K最近邻法(KNN)算法中认为信号差相等时物理距离就相等两个问题,提出了一种新的接入点(AP)选择方法和基于缩放权重的KNN室内定位算法。首先,改进AP的选择方法,使用箱形图过滤接收信号强度(RSS)的异常值,初步建立指纹库,剔除指纹库中丢失率高的AP,使用标准偏差分析RSS的变化,选择干扰较小的前n个AP;其次,在传统的KNN算法中引入缩放权重,构建一个基于RSS的缩放权重模型;最后,计算出获得最小有效信号距离的前K个参考点坐标,得到未知位置坐标。定位仿真实验中,仅对AP选择方法进行改进的算法平均定位误差比传统的KNN算法降低了21.9%,引入缩放权重算法的平均定位误差为1.82 m,比传统KNN降低了53.6%。 展开更多

关键词 k最近邻法算法 室内定位 箱形图 标准偏差 缩放权重 定位精度

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基于筛选和K最近邻法的三维点云修补方法

2

作者 郭海晨 周献中 杨萍萍 《机械设计与制造工程》 2017年第11期29-32,共4页

现阶段三维点云的数据采集方法因其对物体表面的敏感性,其测量结果中不可避免地存在大量的空洞、毛刺区域。三维点云的修补对于点云数据的进一步分析与应用具有十分重要的意义。针对三维点云数据的修补问题,对训练数据进行分类筛选,避... 现阶段三维点云的数据采集方法因其对物体表面的敏感性,其测量结果中不可避免地存在大量的空洞、毛刺区域。三维点云的修补对于点云数据的进一步分析与应用具有十分重要的意义。针对三维点云数据的修补问题,对训练数据进行分类筛选,避免了误差点对于点云模型修复的影响;结合点云数据的拓扑结构特征,将改进的K最近邻法应用于点云模型修复,得到了贴近实际的点云模型。 展开更多

关键词 点云修补 k最近邻法 训练数据筛选

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基于特征加权与最近邻法的P2P协议识别算法 被引量：1

3

作者 谭骏 陈兴蜀 杜敏 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期116-123,共8页

针对新的P2P协议以及加密P2P协议无法使用传统方法进行识别的问题,提出一种新的基于流量统计特征的识别方法。首先定义了网络协议特征矢量的概念,并在此基础上使用类内、类间距离与遗传算法定量地对特征子集进行选择,同时由于不同属性... 针对新的P2P协议以及加密P2P协议无法使用传统方法进行识别的问题,提出一种新的基于流量统计特征的识别方法。首先定义了网络协议特征矢量的概念,并在此基础上使用类内、类间距离与遗传算法定量地对特征子集进行选择,同时由于不同属性所起的作用不同,提出了网络协议特征加权的概念,并使用粒子群优化算法计算特征权值。为了提高识别率,针对TCP协议与UDP协议分别建立了相应的特征空间。实验结果表明该方法能够有效地从多种属性特征中选择出最能够体现P2P协议之间以及P2P协议与非P2P协议之间区别的特征子集,且通过粒子群优化算法计算出的特征权值使识别率得到提高。实验证明通过该算法,对常见的P2P协议平均识别率达到了96%。 展开更多

关键词 网络协议 特征加权 遗传算法 粒子群优化 k最近邻法

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航空发动机后向RCS统计特性分析方法

4

作者 傅莉 崔哲 邓洪伟 《航空发动机》 北大核心 2024年第1期72-78,共7页

为解决采用传统固定带宽核密度估计方法分析雷达散射截面(RCS)统计特性时精度低的问题,设计了K最近邻法计算Epanechnikov核密度估计的动态窗宽。以每个相邻样本的欧氏距离判断样本局部密度,通过样本点与最近邻的距离来调整核函数的窗宽... 为解决采用传统固定带宽核密度估计方法分析雷达散射截面(RCS)统计特性时精度低的问题,设计了K最近邻法计算Epanechnikov核密度估计的动态窗宽。以每个相邻样本的欧氏距离判断样本局部密度,通过样本点与最近邻的距离来调整核函数的窗宽以完成核密度估计,并将其用于发动机后向RCS的统计特性分析。采用改进的Epanechnikov核密度估计与传统核密度估计,对服从固定分布的4种RCS随机样本点的累积概率密度函数进行拟合,以验证算法的精度。结果表明:改进的Epanechnikov核密度估计的均方根误差比传统核密度估计的分别减小31.2%、38.8%、38.1%、31.9%。结合第2代RCS统计特性分析模型,以Kolmogorov-Smirnov拟合精度检验为拟合指标,应用改进的Epanechnikov核密度估计计算发动机后向RCS的统计特性并对其规律进行分析可知,对数正态分布更符合C波段和X波段的HH和VV极化的统计特性分布;卡方分布更符合C波段以及Ku波段的HV和VH极化;威布尔分布更符合X波段的HV、VH极化以及Ku波段的HH、VV极化。 展开更多

关键词 雷达散射截面 k最近邻法 核密度估计 统计特性 航空发动机

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一种基于近邻规则的缺失数据填补方法 被引量：15

5

作者 王凤梅 胡丽霞 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第21期53-55,62,共4页

数据缺失是数据挖掘与分析过程中的常见问题,若直接删除含缺失的事例可能导致不可靠的决策。为此,针对缺失数据的填补问题,提出一种基于近邻规则的缺失数据填补方法。根据关联规则的后件数据项进行分类,计算分类后的规则项与缺失项集间... 数据缺失是数据挖掘与分析过程中的常见问题,若直接删除含缺失的事例可能导致不可靠的决策。为此,针对缺失数据的填补问题,提出一种基于近邻规则的缺失数据填补方法。根据关联规则的后件数据项进行分类,计算分类后的规则项与缺失项集间的相似度,用最相似的规则项值填补缺失值。实验结果表明,该方法具有较高的填补正确率。 展开更多

关键词 关联规则 缺失数据 填补 近邻规则 相似度 k最近邻法

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KNN法在含纤连蛋白域蛋白质亚细胞定位中的应用 被引量：2

6

作者 李立奇 张瑗 +1 位作者 周跃 王开发 《山东医药》 CAS 北大核心 2011年第2期20-21,共2页

目的探讨K最近邻(KNN)法在含纤连蛋白(FN)域蛋白质亚细胞定位中的应用价值。方法选取含FN域蛋白质80个(40个细胞外蛋白质和40个细胞内蛋白质),采用KNN法进行蛋白质亚细胞定位,并采用jack-knife检验法和5维交叉验证法检验样本的定位的准... 目的探讨K最近邻(KNN)法在含纤连蛋白(FN)域蛋白质亚细胞定位中的应用价值。方法选取含FN域蛋白质80个(40个细胞外蛋白质和40个细胞内蛋白质),采用KNN法进行蛋白质亚细胞定位,并采用jack-knife检验法和5维交叉验证法检验样本的定位的准确率。结果 KNN法定位细胞内蛋白36个,细胞外蛋白35个。jackknife法检验KNN法蛋白质定位准确率为88.75%,5维交叉法验证其定位准确率为82.5%。结论利用KNN法可较准确的预测含FN域蛋白质的亚细胞位置。 展开更多

关键词 k最近邻法 纤连蛋白 亚细胞定位 氨基酸组成

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防接入点丢失的KNN室内定位算法 被引量：2

7

作者 李新春 刘洁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期90-96,共7页

为了增强室内定位系统的鲁棒性提出了一种WLAN环境下防接入点丢失的室内定位算法。在K最近邻法的基础上根据信号空间畸变对接入点丢失情况进行实时检测并不断更新各接入点的丢失可能性,当检测到存在接入点丢失时对信号空间距离进行修正... 为了增强室内定位系统的鲁棒性提出了一种WLAN环境下防接入点丢失的室内定位算法。在K最近邻法的基础上根据信号空间畸变对接入点丢失情况进行实时检测并不断更新各接入点的丢失可能性,当检测到存在接入点丢失时对信号空间距离进行修正。实验结果表明,该算法可以在部分接入点丢失的条件下仍提供可靠的位置估计并在获取一定数量观测值后确定一个丢失接入点集合,为定位系统排除异常提供依据。 展开更多

关键词 室内定位 鲁棒性 接入点丢失 k最近邻法

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基于K-means^(++)的WiFi指纹定位算法 被引量：4

8

作者 苏明明 鲁照权 +3 位作者 陈龙 谢地 尤海龙 丁浩峰 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第5期140-142,145,共4页

针对接收信号强度(RSS)的波动性、易受干扰等特征,在匹配算法时易被较远处参考点所干扰,导致定位结果偏差较大,提出了一种基于聚类结果的指纹定位算法。与传统的按参考点处信号强度进行聚类不同,采取了利用K-means^(++)算法按参考点位... 针对接收信号强度(RSS)的波动性、易受干扰等特征,在匹配算法时易被较远处参考点所干扰,导致定位结果偏差较大,提出了一种基于聚类结果的指纹定位算法。与传统的按参考点处信号强度进行聚类不同,采取了利用K-means^(++)算法按参考点位置聚类的方法。在聚类的结果上,选择RSS均值最大的M个AP,使用有监督的学习算法KNN对测试点进行分类,再用确定性的匹配算法加权K最近邻居法来计算位置坐标。实验结果表明:所提方法在定位性能上比按信号强度聚类的方法有较大提高。 展开更多

关键词 k-means++ 位置聚类 最大均值AP选择 有监督学习kNN 加权k最近邻法

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基于Stacking元学习策略的电力系统暂态稳定评估 被引量：22

9

作者 叶圣永 王晓茹 +1 位作者 刘志刚 钱清泉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期12-16,23,共6页

为提高电力系统暂态稳定评估单个模型的准确率,研究了基于元学习策略的暂态稳定评估问题,提出了支持向量机、决策树、朴素贝叶斯和K最近邻法作为基学习算法,线性回归为元学习算法的Stacking评估模型。该模型将上述基学习算法的概率输出... 为提高电力系统暂态稳定评估单个模型的准确率,研究了基于元学习策略的暂态稳定评估问题,提出了支持向量机、决策树、朴素贝叶斯和K最近邻法作为基学习算法,线性回归为元学习算法的Stacking评估模型。该模型将上述基学习算法的概率输出作为新训练数据的输入特征,同时保留原始的类标识。线性回归算法在新训练集上学习得到最终暂态稳定评估结果。新英格兰39节点测试系统和IEEE50机测试系统上仿真实现了该模型,仿真结果证明所提模型比单个模型的评估性能更好,为电力系统暂态稳定评估提供了新的思路。 展开更多

关键词 暂态稳定评估 朴素贝叶斯 支持向量机 决策树 k最近邻法 Stacking算法

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基于噪声概率的多核集成算法 被引量：1

10

作者 冯杰 武德安 吴磊 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2017年第9期63-66,共4页

为解决多核集成(Multiple Kernel Boosting,MKBoost)算法对噪声敏感的问题,考虑理想分类器区别对待正常样本与噪声样本的特点,提出了一种适用于被噪声污染数据集的多核集成算法.采用KNN(K最近邻)方法与logistic回归的融合,构造了样本噪... 为解决多核集成(Multiple Kernel Boosting,MKBoost)算法对噪声敏感的问题,考虑理想分类器区别对待正常样本与噪声样本的特点,提出了一种适用于被噪声污染数据集的多核集成算法.采用KNN(K最近邻)方法与logistic回归的融合,构造了样本噪声概率函数,计算出每个样本是噪声的概率,根据噪声概率构造了新的损失函数,利用加法模型得到每轮迭代的基分类器系数.UCI数据集上的实验结果表明,该算法可以有效降低多核集成算法对噪声的敏感程度,提高了鲁棒性. 展开更多

关键词 多核学习 提升方法 k最近邻法 LOGISTIC回归 支持向量机 鲁棒性

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基于WiFi位置指纹室内定位算法的研究与实践 被引量：6

11

作者 张会清 苏园竟 陈一伟 《自动化技术与应用》 2018年第3期55-58,64,共5页

随着WiFi设备以及智能移动终端的逐渐普遍,基于WiFi的室内定位技术的各种研究也越来越深入。基于WiFi位置指纹的定位方法 ,主要包含离线建库和在线定位两个阶段。针对在线定位阶段中的定位结果精度较低的问题,提出一种改进的K最近邻算... 随着WiFi设备以及智能移动终端的逐渐普遍,基于WiFi的室内定位技术的各种研究也越来越深入。基于WiFi位置指纹的定位方法 ,主要包含离线建库和在线定位两个阶段。针对在线定位阶段中的定位结果精度较低的问题,提出一种改进的K最近邻算法来计算待定位点的位置坐标;在Android智能手机上搭建定位平台,与未改进的K最近邻算法进行定位的对比实验,验证了算法的可行性。 展开更多

关键词 室内定位 WiFi位置指纹 k最近邻法IAndroid平台

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极化SAR影像分类方法对比分析 被引量：1

12

作者 石惊涛 赵争 +1 位作者 徐志达 杨书成 《北京测绘》 2019年第4期443-447,共5页

极化SAR影像所包含的丰富的地物极化特征信息使得SAR影像的解译更为容易,同时也使得对地物的探测更加精准。在本文中,首先基于极化SAR影像的极化特征,采用区域融合算法对影像进行分割;在此基础上使用基于Wishart分布的最大似然分类方法(... 极化SAR影像所包含的丰富的地物极化特征信息使得SAR影像的解译更为容易,同时也使得对地物的探测更加精准。在本文中,首先基于极化SAR影像的极化特征,采用区域融合算法对影像进行分割;在此基础上使用基于Wishart分布的最大似然分类方法(Wishart-LRT)、基于几何扰动滤波(GPF)的极化SAR影像分类方法和最近邻(KNN)分类方法对影像中的耕地、草地、林地、水体进行分类和提取,并对分类结果进行分析评价,最终发现对于该区域的RADARSAT-2影像而言,基于Wishart分布的最大似然分类方法对于地物分类可达到较高的精度。 展开更多

关键词 极化合成孔径雷达 WISHART分布 几何扰动滤波 k最近邻法

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基于跟踪—关联模块的多目标跟踪方法研究 被引量：1

13

作者 周亮 李静 杨飞 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期151-161,共11页

多目标跟踪面临的最大挑战是身份转换问题,其由目标物体间的相互遮挡造成.针对该问题,提出一种基于跟踪模型和关联模型的多目标跟踪方法.首先在跟踪模块针对每一个跟踪个体采用粒子滤波器还原其各自轨迹片段,并计算可信因子评估遮挡程度... 多目标跟踪面临的最大挑战是身份转换问题,其由目标物体间的相互遮挡造成.针对该问题,提出一种基于跟踪模型和关联模型的多目标跟踪方法.首先在跟踪模块针对每一个跟踪个体采用粒子滤波器还原其各自轨迹片段,并计算可信因子评估遮挡程度;然后在关联模块,将人体分割为头部、躯干和腿三部分,将人的面貌分为前侧和背侧两种,利用HSV颜色直方图方法提取各部分特征描述符,利用K最近邻方法探测个体之间的匹配程度,进行再次识别以实现轨迹片段的融合.实验结果表明,同传统的方法相比,提出的算法可有效避免由于遮挡引起的身份转换问题,且目标检测准确率有较大提高,检测准确率达到90.5%. 展开更多

关键词 多目标跟踪 关联模型 颜色直方图 k最近邻法 轨迹片段 身份转换

原文传递

不同缺失数据处理方法对D-vine Copula分类器的影响

14

作者 杨光 王蕾 付志慧 《沈阳师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第1期35-38,共4页

数据缺失是较为常见的影响数据质量的因素,会降低分析结果的可靠性。采用不同方法填补缺失数据,再用D-vine copula分类器对填补后的数据做分类,通过预测准确率来分析不同缺失数据处理方法对D-vine copula分类器的影响。首先,介绍了5种... 数据缺失是较为常见的影响数据质量的因素,会降低分析结果的可靠性。采用不同方法填补缺失数据,再用D-vine copula分类器对填补后的数据做分类,通过预测准确率来分析不同缺失数据处理方法对D-vine copula分类器的影响。首先,介绍了5种常用的缺失数据处理方法和D-vine copula分类器的相关知识;其次,结合实际数据,模拟不同的缺失比例,用这5种方法对数据进行填补;最后,用D-vine copula分类器对填补后的数据做分类,对分类准确率进行比较分析。研究发现,填补后的数据在D-vine copula分类器上表现得较为稳定,当数据缺失比例在5%~10%时,用随机插补法处理缺失数据效果较好,当数据缺失比例较大时,可以优先考虑用K最近邻插补法处理缺失数据。 展开更多

关键词 缺失数据 D-vine Copula 分类器 k最近邻插补法

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基于矿质元素的苦荞产地判别研究 被引量：15

15

作者 张强 李艳琴 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期4653-4659,共7页

【目的】分析不同省份苦荞矿质元素的特点,筛选判别苦荞产地的有效指标,同时探索苦荞产地溯源和判别的方法。【方法】对苦荞主产区山西、甘肃、青海、四川和云南省的39个苦荞品种中的7种矿质元素Cu、Zn、Fe、Mn、Ca、P和Se的含量进行统... 【目的】分析不同省份苦荞矿质元素的特点,筛选判别苦荞产地的有效指标,同时探索苦荞产地溯源和判别的方法。【方法】对苦荞主产区山西、甘肃、青海、四川和云南省的39个苦荞品种中的7种矿质元素Cu、Zn、Fe、Mn、Ca、P和Se的含量进行统计分析,在对7种矿质元素进行逐步筛选的基础上,应用非参数判别的K最近邻法进行判别分析。【结果】不同省份苦荞品种的矿质元素含量存在不同程度的差异,云南苦荞Cu、P含量最高;山西苦荞Se含量最高;青海苦荞Zn、Fe、Ca含量最高;四川苦荞Cu、Zn、Fe、Ca、P含量均最低,Mn和Se含量也较低;甘肃苦荞Mn含量最低。Se、Mn、Zn、Ca和P对苦荞分类有极显著影响,Fe和Cu对苦荞判别影响不显著;判别结果回判正确率和交互验证正确率均为97.4%。【结论】矿质元素含量和现代统计技术相结合的判别方法,用于苦荞产地溯源和判别是有效、可行的。 展开更多

关键词 苦荞 矿质元素 判别分析 k最近邻法 数据挖掘

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复杂室内环境下的WiFi定位技术研究 被引量：16

16

作者 陆音 缪辉辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第11期152-154,共3页

在复杂的室内WLAN环境下,利用改进的MK模型和加权K最近邻法对定位性能进行了改进。首先介绍了室内传播模型及改进的MK模型;然后介绍了位置指纹定位方法及两种定位算法的基本原理,根据实测数据,分析了以上方法的定位效果以及误差来源;最... 在复杂的室内WLAN环境下,利用改进的MK模型和加权K最近邻法对定位性能进行了改进。首先介绍了室内传播模型及改进的MK模型;然后介绍了位置指纹定位方法及两种定位算法的基本原理,根据实测数据,分析了以上方法的定位效果以及误差来源;最后提出了MK模型和加权K最近邻法相结合的混合定位法,并对算法进行了仿真和分析。仿真结果表明,所提算法提高了算法精确度,减小了定位误差。 展开更多

关键词 无线局域网 室内定位 Mk模型 k最近邻法 混合定位

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基于高阶奇异值分解的驾驶疲劳识别 被引量：1

17

作者 黄炜 张伟 夏利民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第15期143-145,共3页

提出一种基于人脸运动特征和高阶奇异值分解的驾驶疲劳识别方法。利用光流技术计算人脸皮层的运动速度,以此作为疲劳特征。为消除身份、光照和姿态等因素对疲劳识别的影响,利用高阶奇异值分解将疲劳特征与身份信息、光照信息、姿态信息... 提出一种基于人脸运动特征和高阶奇异值分解的驾驶疲劳识别方法。利用光流技术计算人脸皮层的运动速度,以此作为疲劳特征。为消除身份、光照和姿态等因素对疲劳识别的影响,利用高阶奇异值分解将疲劳特征与身份信息、光照信息、姿态信息分离。在疲劳子空间采用余弦距离最近邻方法进行疲劳识别。对不同光照条件下、不同人、不同姿态的疲劳状态进行识别实验,实验结果表明,该方法具有较好的识别效果。 展开更多

关键词 疲劳识别 疲劳特征 光流 高阶奇异值分解 张量 k最近邻法

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基于场强地图的室内定位技术研究 被引量：2

18

作者 王韦刚 周蓉 +1 位作者 张云伟 李韬 《邮电设计技术》 2020年第4期27-34,共8页

室内定位技术的发展,要求能提供快速建立、适应性强、成本低的定位系统。基于场强地图的室内定位技术,能大幅减少离线测试工作量。针对当前离线阶段存在预测场强不准的问题,提出了追踪共轭梯度法,能快速建立场强地图。在线阶段提出了加... 室内定位技术的发展,要求能提供快速建立、适应性强、成本低的定位系统。基于场强地图的室内定位技术,能大幅减少离线测试工作量。针对当前离线阶段存在预测场强不准的问题,提出了追踪共轭梯度法,能快速建立场强地图。在线阶段提出了加权差分坐标K最近邻法,结果表明该方法与传统方法相比,能使离线阶段的反演模型数据优化,使得在线阶段的定位匹配误差进一步减小,获得更高的定位精度。 展开更多

关键词 室内定位 反演模式 场强地图 追踪共轭梯度法 加权差分坐标k最近邻法

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基于电子鼻技术的猪肉脯品质判别分析 被引量：4

19

作者 陈通 祁兴普 +2 位作者 陈斌 程谦伟 刘萍 《肉类研究》 2021年第2期31-32,33,34,共4页

为实现猪肉脯品质的快速判别,采用电子鼻技术对12个品牌3个批次共108个猪肉脯样品进行分析检测,同时依据GB/T 31406—2015《肉脯》对样品的蛋白质、水分、氯化物、脂肪及总糖含量进行品质评判,选取电子鼻响应曲线中120~150 s稳定数据段... 为实现猪肉脯品质的快速判别,采用电子鼻技术对12个品牌3个批次共108个猪肉脯样品进行分析检测,同时依据GB/T 31406—2015《肉脯》对样品的蛋白质、水分、氯化物、脂肪及总糖含量进行品质评判,选取电子鼻响应曲线中120~150 s稳定数据段的平均值作为表征变量,结合主成分分析和k最近邻法(k=3)建立猪肉脯品质等级的判别模型。结果表明,所建模型的理论判别准确率可达89.81%,基于电子鼻技术的猪肉脯品质判别具有一定的可行性。 展开更多

关键词 猪肉脯 风味指纹 电子鼻 k最近邻法 品质判别

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基于WiFi指纹定位技术的智能考勤系统的设计与实现 被引量：6

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作者 孙建梅 樊晓勇 郭文书 《电子设计工程》 2019年第4期74-78,83,共6页

文中针对智能教室中考勤问题,提出了一种基于WiFi指纹定位技术的考勤系统,在定位中提出了一种基于缩放权重的KNN算法(Scale Weight KNN,SW-KNN),通过实验得出SW-KNN算法比经典的K最近邻法算法定位精度提高,通过该算法的指纹定位能够实... 文中针对智能教室中考勤问题,提出了一种基于WiFi指纹定位技术的考勤系统,在定位中提出了一种基于缩放权重的KNN算法(Scale Weight KNN,SW-KNN),通过实验得出SW-KNN算法比经典的K最近邻法算法定位精度提高,通过该算法的指纹定位能够实现对学生的非觉察式考勤,提高教师的工作效率,节约人力物力,提高了教学活动的智能化。 展开更多

关键词 指纹定位 k最近邻法算法 智能教室 考勤

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