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基于改进KNN算法的新能源发电单元运行状态识别 被引量：2
1
作者 史林军 戴滔 +5 位作者 劳文洁 吴峰 林克曼 李杨 朱玲 黄锡芳 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期65-72,共8页
目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单... 目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单元状态。提出KNN算法的改进策略,克服了传统KNN算法准确度低、识别速度慢的缺点。利用电力系统分析综合程序获取用于状态识别的发电单元机端电气量数据,利用改进策略对数据进行预处理,并对比传统KNN算法、逐条使用改进策略的KNN算法对新能源发电单元状态识别的耗时与准确度。结果表明所提算法较传统算法的识别准确度和速度明显提升,能满足稳定控制过程中对新能源发电单元的状态感知需求。 展开更多
关键词 状态识别 改进knn算法 新能源发电单元 特征提取 特征加权
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基于物理加密及KNN算法的核军控核查技术研究
2
作者 何小锁 王圣凯 +2 位作者 窦小敏 路凯凯 何庆华 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期660-666,共7页
现阶段军控核查技术所面临的困难在于:核查人员需要在不探测敏感信息的前提下,对被检核武器的真实性给出准确结论。本工作结合物理掩模加密技术与K近邻算法,提出一种可自主加密识别核武器身份信息的核查系统。利用Geant4搭建基于中子裂... 现阶段军控核查技术所面临的困难在于:核查人员需要在不探测敏感信息的前提下,对被检核武器的真实性给出准确结论。本工作结合物理掩模加密技术与K近邻算法,提出一种可自主加密识别核武器身份信息的核查系统。利用Geant4搭建基于中子裂变反应的物理加密辐射指纹采集装置,并通过构造多种作弊情景下的样本建立数据库,同时本研究选择KNN算法建立机器学习模型应用于未知项目的身份认证,并从鲁棒性和安全性两方面量化了该核查系统的可行性。结果表明,当样本同位素丰度由武器级铀变为较低级浓缩铀(235U的丰度由96%变为70%及以下)或者样本几何形状发生细微改变时,该系统对这两种典型的作弊情景具有优良的鉴别能力。该核查方法利用智能算法实现了核武器的自主认证,提高效率的同时有效规避了人工篡改和窥探敏感信息的风险,此外,结合物理掩模加密技术,使得敏感信息从始至终没被测量,在一定程度上降低了通过软件后门等手段作弊的风险。基于物理加密及K近邻算法的核军控核查技术能够在保护被测项目敏感信息的基础上,以较高的准确率和效率鉴定其真实性。 展开更多
关键词 核军控核查 物理加密 knn算法 随机掩模
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基于kNN算法的智能电网5G海量接入数据异常检测
3
作者 林舒嫄 林晓敏 +2 位作者 欧亚 阚双星 莫裕全 《粘接》 CAS 2024年第2期155-158,共4页
为了更好适应智能电网高维数据异常识别,提出了一种加权kNN数据异常值检测识别方法,该方法使用Z阶曲线来识别kNN。利用Z阶曲线,提出了一种加权kNN异常数据检测方法。用信息熵衡量所有属性的重要性,用Z阶曲线对高维数据进行编码并映射为... 为了更好适应智能电网高维数据异常识别,提出了一种加权kNN数据异常值检测识别方法,该方法使用Z阶曲线来识别kNN。利用Z阶曲线,提出了一种加权kNN异常数据检测方法。用信息熵衡量所有属性的重要性,用Z阶曲线对高维数据进行编码并映射为Z值。实验结果表明,智能电网集群计算节点的数量越多,算法的运行速度就越短。发电数据异常检测准确率达到最高99.2%,较随机森林算法提高8.165%。且kNN算法的运行时间均优于随机森林算法运行时间,最小算法运行时间为4 s,进一步表明kNN算法可有效检测智能电网5G海量接入数据。 展开更多
关键词 knn算法 智能电网 5G 数据异常 检测
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基于分布式KNN算法的输变电线路故障预测效率分析
4
作者 李波 《电力设备管理》 2024年第5期152-154,共3页
为提高输变电线路故障预测效率,本文提出K近邻(KNN)算法,考虑到常规KNN算法在输变电线路故障预测中的应用效果有限,引入模糊理论,采用分布式模糊KNN算法,构建输变电故障预测模型,确定数据采集、数据训练的具体方式,以及数据处理的基本流... 为提高输变电线路故障预测效率,本文提出K近邻(KNN)算法,考虑到常规KNN算法在输变电线路故障预测中的应用效果有限,引入模糊理论,采用分布式模糊KNN算法,构建输变电故障预测模型,确定数据采集、数据训练的具体方式,以及数据处理的基本流程,通过模型预测输变电线路故障,进行预测实验,评价分布式模糊KNN算法的应用效果。实践表明,无论在预测准确性还是预测效率等方面,分布式模糊KNN算法均取得良好的应用效果,可行性高,可以将其推广至输变电线路故障预测中。 展开更多
关键词 输变电线路 故障预测 knn算法 模糊理论 实验分析
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基于SVM与局部加权的KNN算法的研究与实现
5
作者 胡文杰 《计算机应用文摘》 2024年第22期170-172,共3页
文章主要研究基于SVM与局部加权的KNN算法。在研究过程中,首先分析了KNN算法的基本概念和实现原理。在此基础上,引入SVM模型与局部加权方法对KNN算法进行改进,并将改进后的算法应用于乳腺癌识别的实例研究中。最后,在搭建的理论框架上... 文章主要研究基于SVM与局部加权的KNN算法。在研究过程中,首先分析了KNN算法的基本概念和实现原理。在此基础上,引入SVM模型与局部加权方法对KNN算法进行改进,并将改进后的算法应用于乳腺癌识别的实例研究中。最后,在搭建的理论框架上进行了仿真实验。实验结果表明,与传统KNN算法相比,基于SVM与局部加权的KNN算法通过引入权重机制和SVM模型,在分类性能方面表现出更高的精准度,有效弥补了传统KNN算法在分类性能上的不足,显著提升了目标分类的精度。 展开更多
关键词 局部加权 knn算法 SVM模型 目标分类
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基于KNN算法在糖尿病预测中的应用
6
作者 梅俊 陈建敏 《电脑与信息技术》 2024年第1期7-9,共3页
人工智能技术在海量医疗数据中,通过技术手段实现疾病预测,为辅助治疗提供重要依据。文章分析了机器分类算法KNN算法的流程,以及在糖尿病数据中的具体实例。通过划分糖尿病数据集,计算KNN算法中的K值,确定选取最佳k值,达到最优准确率。... 人工智能技术在海量医疗数据中,通过技术手段实现疾病预测,为辅助治疗提供重要依据。文章分析了机器分类算法KNN算法的流程,以及在糖尿病数据中的具体实例。通过划分糖尿病数据集,计算KNN算法中的K值,确定选取最佳k值,达到最优准确率。通过实验验证KNN算法在糖尿病数据集上,该模型进行糖尿病预测有效。 展开更多
关键词 knn算法 糖尿病预测 人工智能 数据集 k值
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基于KNN算法的区块链网络漏洞入侵检测研究
7
作者 蔡旭辉 《电脑编程技巧与维护》 2024年第6期168-170,共3页
研究利用KNN算法来识别网络流量中的异常行为,以提高区块链网络的安全性;通过收集和分析网络数据,建立了一个有效的入侵检测系统,该系统能够快速准确地识别潜在的漏洞和攻击。强调了KNN算法在处理大规模网络数据方面的优势,并探讨了其... 研究利用KNN算法来识别网络流量中的异常行为,以提高区块链网络的安全性;通过收集和分析网络数据,建立了一个有效的入侵检测系统,该系统能够快速准确地识别潜在的漏洞和攻击。强调了KNN算法在处理大规模网络数据方面的优势,并探讨了其在区块链环境中的适用性。研究为加强区块链网络安全提供了有益的实证和理论支持。 展开更多
关键词 knn算法 区块链网络 网络漏洞 入侵检测
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基于KNN算法的巡检避雷器泄漏电流的指针读数状态识别
8
作者 郭靖 《电子产品世界》 2024年第5期18-21,共4页
为提高变电站智能巡检水平,提出一种基于k-最近邻(k-nearest neighbor,KNN)算法的巡检避雷器泄漏电流指数状态识别方法,通过采集现场数据并构建训练样本集,建立KNN分类模型来实现对泄漏电流指针读数状态的自动识别。通过对比实验结果和... 为提高变电站智能巡检水平,提出一种基于k-最近邻(k-nearest neighbor,KNN)算法的巡检避雷器泄漏电流指数状态识别方法,通过采集现场数据并构建训练样本集,建立KNN分类模型来实现对泄漏电流指针读数状态的自动识别。通过对比实验结果和性能评估,识别准确率可以达到98.6%,验证了该方法在泄漏电流指针读数状态识别中的有效性和可靠性,为电力系统的设备监测与维护提供技术支持和参考依据。 展开更多
关键词 knn算法 智能巡检 巡检避雷器 机器学习
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LDA和KNN算法在随钻测井火成岩分类的应用
9
作者 方全全 曹军 +2 位作者 张国强 许吉俊 任宏 《石油工业技术监督》 2024年第4期17-20,共4页
渤中34-9油田在开发过程中广泛钻遇古近系火成岩,由于火成岩岩性多样、成分复杂导致常规测井解释图版识别岩性精度较差,而在随钻过程中准确识别火成岩岩性是工程上规避憋、卡、漏等风险的重要前提。通过将机器学习算法线性判别分析(LDA)... 渤中34-9油田在开发过程中广泛钻遇古近系火成岩,由于火成岩岩性多样、成分复杂导致常规测井解释图版识别岩性精度较差,而在随钻过程中准确识别火成岩岩性是工程上规避憋、卡、漏等风险的重要前提。通过将机器学习算法线性判别分析(LDA)与KNN算法运用于油田开发过程中的随钻测井数据处理与分析,实现了随钻过程中准确、高效识别火成岩岩性的目的。进一步将线性判别分析的降维结果代替原始测井曲线作为K最近邻分类器的输入,实现两种算法的有机融合,并对油田5口开发井建立的测井数据集进行机器学习,火成岩岩性分类准确率高于90%,证明了该方法的适用性。通过引入机器学习方法为常规录、测井数据的处理与解释提供了新方法,多方法的结合也为油田勘探作业过程中的分类提供借鉴。 展开更多
关键词 随钻测井 线性判别分析 knn算法 火成岩分类 渤中油田
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基于PCA+KNN和kernal-PCA+KNN算法的废旧纺织物鉴别
10
作者 李宁宁 刘正东 +2 位作者 王海滨 韩熹 李文霞 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1039-1045,共7页
该研究采集了15类废旧纺织物的4 998张近红外谱图,以7∶3的比例分为训练集和验证集,并分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(kernal-PCA)两种不同降维方法对数据进行降维,并选用余弦相似度(cosine)核作为kernal-PCA的最佳核函数,最后... 该研究采集了15类废旧纺织物的4 998张近红外谱图,以7∶3的比例分为训练集和验证集,并分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(kernal-PCA)两种不同降维方法对数据进行降维,并选用余弦相似度(cosine)核作为kernal-PCA的最佳核函数,最后分别将PCA和kernal-PCA降维处理后的数据进行k-近邻算法(KNN)训练。结果表明,kernal-PCA+KNN的模型准确率(95.17%)优于PCA+KNN模型的准确率(92.34%)。研究表明,kernal-PCA+KNN算法可以实现15类废旧纺织物识别准确率的提升,为废旧纺织物在线近红外自动分拣提供有力的技术支撑。 展开更多
关键词 废旧纺织物 主成分分析(PCA) 核主成分分析(kernel-PCA) k-近邻算法(knn) 分类识别
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基于KNN算法的教学质量评价模型建立
11
作者 张晓东 张晓晓 《宁德师范学院学报（自然科学版）》 2024年第3期324-329,共6页
针对当前教学质量评价存在主观性较强的不足,基于K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法,提出教学质量评价模型.确立教学质量评价体系;以教学督导的评价数据为样本数据,通过交叉验证求解最近邻算法参数K的最佳值,从而建立教学质量评价模... 针对当前教学质量评价存在主观性较强的不足,基于K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法,提出教学质量评价模型.确立教学质量评价体系;以教学督导的评价数据为样本数据,通过交叉验证求解最近邻算法参数K的最佳值,从而建立教学质量评价模型.模型以专家数据为样本,评价精度高,评价结果具有较高的可靠性,能根据相关指标快速产生评价等级,提高了教学质量评价效率,使教学质量评价更加客观全面. 展开更多
关键词 教学质量评价 K-最近邻(knn)算法 交叉验证
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基于KNN算法的铣刀状态监测技术研究 被引量：2
12
作者 隋文涛 王文超 +1 位作者 袁林 李志永 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第6期89-91,96,共4页
针对铣削刀具状态监控困难的问题,这里运用声发射传感器、振动传感器及电流传感器构建了一个铣刀状态监测系统。在刀具磨损状态监测实验中,通过三种传感器获取加工过程信号,进行时域分析,最终确定提取出主轴振动信号的有效值、工作台声... 针对铣削刀具状态监控困难的问题,这里运用声发射传感器、振动传感器及电流传感器构建了一个铣刀状态监测系统。在刀具磨损状态监测实验中,通过三种传感器获取加工过程信号,进行时域分析,最终确定提取出主轴振动信号的有效值、工作台声发射信号方差、工作台声发射信号峰值、主轴电机电流标准差、主轴电机电流标准差峰值5个特征值,利用KNN算法进行刀具磨损状态识别。经过参数优化及对比,最终结果证明选择切比雪夫距离及k=6时状态识别效果最好,准确率为96.83%。 展开更多
关键词 铣刀 特征提取 knn算法
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多核CPU环境下的并行KNN算法设计
13
作者 潘峰 苏浩辀 +1 位作者 段艳 闵云霄 《计算机时代》 2023年第7期34-37,共4页
针对KNN算法计算比较耗时的问题,提出将计算任务分解为多个子任务,每个子任务分配给一个线程完成,通过多个线程的并行执行完成工作。将训练集读入一个二维数组,二维数组的每一行只分配给一个线程使用;每个新数据被同时广播给多个线程,... 针对KNN算法计算比较耗时的问题,提出将计算任务分解为多个子任务,每个子任务分配给一个线程完成,通过多个线程的并行执行完成工作。将训练集读入一个二维数组,二维数组的每一行只分配给一个线程使用;每个新数据被同时广播给多个线程,每个线程计算该新数据在自己训练集中的最近邻,并将最近邻反馈给主程序;主程序收集每个线程返回的最近邻,以最近邻中的最佳近邻的类别作为新数据的类别。实验证明该并行设计方案充分利用计算资源,加快了计算速度。 展开更多
关键词 并行knn算法 多线程 二维数组 最佳近邻
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基于改进KNN算法的网络数据流异常识别方法 被引量：1
14
作者 林立鑫 喻燕华 涂剑峰 《信息与电脑》 2023年第8期108-110,共3页
传统识别方法未对异常数据流进行分类,导致识别正确率不高,提出基于改进K最邻近(K-Nearest Neighbor,KNN)算法的网络数据流异常识别方法。通过预处理异常数据流,提取异常数据流的特征,并以此作为基础,利用KNN算法统计异常数据流的类别,... 传统识别方法未对异常数据流进行分类,导致识别正确率不高,提出基于改进K最邻近(K-Nearest Neighbor,KNN)算法的网络数据流异常识别方法。通过预处理异常数据流,提取异常数据流的特征,并以此作为基础,利用KNN算法统计异常数据流的类别,并分类所出现的异常数据。之后,通过计算不同网络环境下识别异常数据的时长,完成网络异常数据流的识别。在仿真实验中,与以往的网络数据流异常识别方法相比,提出的基于改进KNN算法的网络数据流异常识别方法具有更好的识别效果,识别正确率更高。 展开更多
关键词 改进knn算法 网络数据流 数据异常 数据识别方法
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基于KNN算法的低压配电网台区拓扑自动识别方法 被引量：2
15
作者 贺新 李苗苗 《自动化应用》 2023年第5期132-134,共3页
针对低压配电网台区拓扑识别存在的识别精度低和识别时间长的问题,文章基于KNN算法设计一种自动识别方法,采用了灰色关联度算法,识别低压配电网台区拓扑的异常用户,引入KNN算法实现低压配电网台区拓扑自动识别。实验结果表明,该方法的... 针对低压配电网台区拓扑识别存在的识别精度低和识别时间长的问题,文章基于KNN算法设计一种自动识别方法,采用了灰色关联度算法,识别低压配电网台区拓扑的异常用户,引入KNN算法实现低压配电网台区拓扑自动识别。实验结果表明,该方法的台区拓扑识别精度达到了0.99,识别时间仅为0.7 s,识别效果较好。 展开更多
关键词 knn算法 灰色关联度 低压配电网 台区拓扑
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基于KNN算法的网络入侵检测技术开发 被引量：1
16
作者 吴晟懿 《信息与电脑》 2023年第5期67-69,共3页
传统算法在网络入侵检测方面存在部分问题,为了进一步提升检测水平,在网络信息攻击手段日益增多的背景下,提出了一种基于最邻近结点(K-NearestNeighbor,KNN)算法的网络入侵检测技术方法。该方法将粒子优化解决局部极值问题,以实现改善... 传统算法在网络入侵检测方面存在部分问题,为了进一步提升检测水平,在网络信息攻击手段日益增多的背景下,提出了一种基于最邻近结点(K-NearestNeighbor,KNN)算法的网络入侵检测技术方法。该方法将粒子优化解决局部极值问题,以实现改善网络入侵检测技术的目的。测试结果表明,基于KNN算法的网络入侵检测技术能够较好地识别攻击类型,其误检率显著优于Rabin-Karp、Boyer-Moore、Colussi这3种传统算法,验证了算法的有效性,能够较好地应用于网络入侵行为的预测,表现出良好的预测精度。 展开更多
关键词 knn算法 网络入侵检测 粒子群落 迭代
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基于KNN算法的计算机网络入侵数据识别方法 被引量：1
17
作者 张创基 林伟烜 陈运胜 《长江信息通信》 2023年第8期120-122,共3页
针对传统算法在识别网络入侵数据时,易出现识别正确率、分类正确率偏低的问题,提出基于KNN算法的计算机网络入侵数据识别方法。针对被入侵的计算机网络,以预处理后的网络数据为基础,对其中的异常数据实施分类处理;然后,利用KNN算法分析... 针对传统算法在识别网络入侵数据时,易出现识别正确率、分类正确率偏低的问题,提出基于KNN算法的计算机网络入侵数据识别方法。针对被入侵的计算机网络,以预处理后的网络数据为基础,对其中的异常数据实施分类处理;然后,利用KNN算法分析数据中的离群点,并找到异常数据间的关联信息和分布规律;最后,构建入侵行为识别模型,在网络遭受同类别的网络入侵行为时,可以实现对入侵数据的实时检测。实验结果表明:与传统的识别方法相比,基于KNN算法的识别方法提高了对网络入侵数据的识别准确率。 展开更多
关键词 knn算法 计算机网络 入侵数据 入侵识别
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基于改进KNN算法的火电厂汽轮机轴承故障诊断方法研究 被引量：1
18
作者 周建全 《今日制造与升级》 2023年第11期171-174,共4页
传统火电厂汽轮机轴承故障诊断方法直接对故障特征指标进行选取,却未对故障特征进行分类,造成传统方法识别精度低。文章通过粒子滤波降噪处理火电厂汽轮机轴承故障信号数据,基于降噪后的数据提取火电厂汽轮机轴承故障特征,引入KNN算法,... 传统火电厂汽轮机轴承故障诊断方法直接对故障特征指标进行选取,却未对故障特征进行分类,造成传统方法识别精度低。文章通过粒子滤波降噪处理火电厂汽轮机轴承故障信号数据,基于降噪后的数据提取火电厂汽轮机轴承故障特征,引入KNN算法,通过SVM改进该算法,构建故障诊断方法。该方法以提取的特征数据为输入,输出故障诊断结果,实现火电厂汽轮机轴承故障诊断。实验结果表明,该方法的故障诊断准确率达到了99.6%,并且在样本数量较少时,准确率最高达到了100.0%,其具有较好的诊断准确性。 展开更多
关键词 knn算法 火电厂 汽轮机轴承 故障诊断
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基于BlazePose模型和KNN算法的消防体能训练识别系统设计
19
作者 李怀义 李如晗 孙红霞 《人工智能》 2023年第3期89-97,共9页
体能训练是提高消防员战斗力的重要途径之一,特别是对长时间处于灭火救援工作一线的消防员而言,体能训练的质量直接影响消防单位的整体战斗力。由于体能训练标准严格,受训消防员数量远超教员数量,针对消防员力量的体能训练不够充分。本... 体能训练是提高消防员战斗力的重要途径之一,特别是对长时间处于灭火救援工作一线的消防员而言,体能训练的质量直接影响消防单位的整体战斗力。由于体能训练标准严格,受训消防员数量远超教员数量,针对消防员力量的体能训练不够充分。本文基于机器学习算法设计了消防体能训练识别系统,可以实现多种体能动作实时姿势的自动分类及计数功能。本文将体能训练问题转化为计算机视觉领域的人体姿态识别研究,利用BlazePose模型与KNN算法结合构建体能识别模型,通过提取关键点特征向量进行动作二分类,以实现动作计数功能;通过PCA降维实现体能多分类,模型准确率最高可达到98.19%,分类结果稳定可靠。 展开更多
关键词 BlazePose模型 knn算法 人体姿态识别
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基于AHP-GRA分析与KNN算法的低压配电网拓扑校验
20
作者 王爱军 王亚飞 +3 位作者 李哲明 彭明生 吴廷勇 宋钰 《科技创新与应用》 2023年第18期31-36,共6页
针对低压配电网接线错综复杂、线路的拓扑关系以及特征呈现出多样化,且在对配电网进行人工拓扑结构校验时所需的成本较高、实时性不强,因此该文研究一种基于AHP-GRA分析与KNN算法的低压配电网拓扑校验方法。首先对一天内的时间段划分为... 针对低压配电网接线错综复杂、线路的拓扑关系以及特征呈现出多样化,且在对配电网进行人工拓扑结构校验时所需的成本较高、实时性不强,因此该文研究一种基于AHP-GRA分析与KNN算法的低压配电网拓扑校验方法。首先对一天内的时间段划分为凌晨、上午、下午、夜晚4个阶段,由于4个阶段的电压波动范围不同,因此通过AHP算法进行权值确定以反映其波动程度。然后,通过GRA分析法分别确定各个时间段的电压关联度,并通过权值与对应阶段的关联度相结合,从而确定用户之间的关联程度,由此找出异常用户,然后对异常用户进行再次校验以确定其所属台区,对于异常用户通过GIS系统的数据和《配电网规划设计技术导则》剪辑生成用户样本集,运用KNN算法对样本集进行分析,从而确定异常用户的所属台区。经过验证,该方法能够自动识别异常用户及其所属台区,可以有效降低出错率,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 低压拓扑校验 GRA分析 AHP算法 knn算法 配电网
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