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基于改进K-最近邻算法的变电站设备分类识别方法研究
1
作者 罗金满 梁浩波 +2 位作者 王莉娜 刘卓贤 肖啸 《电测与仪表》 北大核心 2024年第10期50-56,共7页
针对变电站设备三维点云数据采集缺陷造成的场景重建精度低、效率差等问题,在对识别过程进行分析的基础上,提出了一种结合K-最近邻分类算法和改进粒子群算的变电站设备分类识别方法。使用改进的粒子群优化算法来优化K-最近邻分类器的输... 针对变电站设备三维点云数据采集缺陷造成的场景重建精度低、效率差等问题,在对识别过程进行分析的基础上,提出了一种结合K-最近邻分类算法和改进粒子群算的变电站设备分类识别方法。使用改进的粒子群优化算法来优化K-最近邻分类器的输入权重,提高了设备的分类识别精度。通过仿真进行对比分析,验证该方法的优越性。结果表明,采用该方法的分类识别效果显著,训练准确率达到100%,测试准确率达到99%,与传统识别方法相比,识别准确率从97%提高到99%,平均识别时间从85.81 s降低到0.19 s。该方法解决了变电站设备三维点云数据采集缺陷造成的场景重建精度低、效率差、识别率低等问题,有效提高了变电站设备的分类识别效果,具有良好的实用价值和可操作性。 展开更多
关键词 三维点云数据 变电站设备 分类识别 k-最近邻 粒子群算法
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基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法 被引量：27
2
作者 刘应东 牛惠民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期198-200,共3页
提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法。通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对... 提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法。通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对象进行类别标识。采用标准数据集进行测试,结果表明该算法在小样本情况下能够提高KNN的分类精度,减小最近邻阈值k对分类效果的影响。 展开更多
关键词 knn算法 k-最近邻图 小样本 图划分 分类算法
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Kernel-kNN:基于信息能度量的核k-最近邻算法 被引量：15
3
作者 刘松华 张军英 +1 位作者 许进 贾宏恩 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期1681-1688,共8页
提出一种核k最近邻算法.首先给出用于最近邻学习的信息能度量方法,该方法克服了高维数据不便于用传统距离度量表示的困难,提高了数据间类别相似性和距离的一致性.在此基础上,将传统的kNN扩展为非线性形式,并采用半正定规划学习全局最优... 提出一种核k最近邻算法.首先给出用于最近邻学习的信息能度量方法,该方法克服了高维数据不便于用传统距离度量表示的困难,提高了数据间类别相似性和距离的一致性.在此基础上,将传统的kNN扩展为非线性形式,并采用半正定规划学习全局最优的度量矩阵.算法主要特点是:能较好地适用于高维数据,并有效提升kNN的分类性能.多个数据集的实验和分析表明,本文的Kernel-kNN算法与传统的kNN算法比较,在低维数据上,分类准确率相当;在高维数据上,分类性能有明显提高. 展开更多
关键词 距离度量 非线性变换 k-最近邻(k-NN) 核方法
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改进最近邻算法求解多车场车辆路径问题
4
作者 李焱 潘大志 《计算机与数字工程》 2024年第9期2634-2639,共6页
论文提出了一种改进最近邻算法用于求解多车场车辆路径问题(multi-depot vehicle routing problem,MDVRP)。为了求解问题解空间得到有效控制,融合最近邻算法与K-means算法的优势对客户进行较为合理的车场分配,将多车场车辆路径问题分解... 论文提出了一种改进最近邻算法用于求解多车场车辆路径问题(multi-depot vehicle routing problem,MDVRP)。为了求解问题解空间得到有效控制,融合最近邻算法与K-means算法的优势对客户进行较为合理的车场分配,将多车场车辆路径问题分解成多个单车场车辆路径子问题。在子问题的求解阶段,提出一种编解码规则,基于车辆装载量利用率得到提高,减少车场车辆路径长度,设计了全局优化策略,基于车辆内部客户访问顺序及车辆间客户改变导致路径长度变化,设计了局部优化策略,提出了随车辆服务客户数变化而变化的搜索策略,提高了算法的运行效率。在不同规模的问题和仿真实验上验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 车辆路径问题 多车场 最近邻算法 k-均值算法
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基于改进k-最近邻回归算法的软测量建模 被引量：15
5
作者 叶涛 朱学峰 +1 位作者 李向阳 史步海 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期996-999,共4页
机器学习回归方法被广泛应用于复杂工业过程的软测量建模k-最近邻(kNN)算法是一种流行的学习算法,可用于函数回归问题.然而,传统kNN算法存在运行效率低、距离计算忽略特征权值的缺点.本文引入了二次型距离定义和样本集剪辑算法,改进了传... 机器学习回归方法被广泛应用于复杂工业过程的软测量建模k-最近邻(kNN)算法是一种流行的学习算法,可用于函数回归问题.然而,传统kNN算法存在运行效率低、距离计算忽略特征权值的缺点.本文引入了二次型距离定义和样本集剪辑算法,改进了传统kNN回归算法,并将改进的算法用于工业过程软测量建模.仿真实验得到了一些有益的结论. 展开更多
关键词 k-最近邻算法 二次型距离 软测量 纸浆KAPPA值
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基于K-最近邻算法的未知病毒检测 被引量：15
6
作者 张波云 殷建平 +1 位作者 张鼎兴 嵩敬波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第6期7-10,共4页
因为准确检测计算机病毒是不可判定的,故该文提出了一种基于实例学习的k-最近邻算法来实现对计算机病毒的近似检测。该法可以克服病毒特征代码扫描法不能识别未知病毒的缺点。在该检测方法的基础上,文章设计了一个病毒检测网络模型,此... 因为准确检测计算机病毒是不可判定的,故该文提出了一种基于实例学习的k-最近邻算法来实现对计算机病毒的近似检测。该法可以克服病毒特征代码扫描法不能识别未知病毒的缺点。在该检测方法的基础上,文章设计了一个病毒检测网络模型,此模型适用于实时在线系统中的病毒检测,既可以实现对已知病毒的查杀,又可以对可疑程序行为进行分析评判,最终实现对未知病毒的识别。 展开更多
关键词 计算机病毒 k-最近邻算法 病毒检测
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基于概率回归模型和K-最近邻的电子商务个性化推荐方案 被引量：11
7
作者 王伟 徐平平 +1 位作者 王华君 黎远松 《湘潭大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2016年第1期97-100,119,共5页
针对电子商务中个性化推荐问题,提出一种基于概率回归模型和K-最近邻的电子商务个性化推荐方案.实验结果表明,该方案能够准确为客户推荐所需的商品.
关键词 电子商务 个性化推荐 概率回归模型 k-最近邻
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基于局部切空间排列和K-最近邻分类器的转子故障诊断方法 被引量：16
8
作者 孙斌 刘立远 牛翀 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期74-78,共5页
为了解决大型机械设备故障数据难以准确快速提取的问题,提出了一种基于局部切空间排列(LTSA)和K-最近邻分类器的转子故障诊断模型。首先基于转子的振动信号构造一个高维多征兆矩阵,利用LTSA提取高维矩阵的低维特征向量,映射在可视空间里... 为了解决大型机械设备故障数据难以准确快速提取的问题,提出了一种基于局部切空间排列(LTSA)和K-最近邻分类器的转子故障诊断模型。首先基于转子的振动信号构造一个高维多征兆矩阵,利用LTSA提取高维矩阵的低维特征向量,映射在可视空间里;然后将提取的低维特征向量输入K-最近邻分类器进行故障模式识别。试验和数据降维仿真过程表明,该模型的准确度和快速性均优于LTSA和神经网络以及LTSA和支持向量机组成的故障诊断模型。 展开更多
关键词 局部切空间排列 k-最近邻分类器 模式识别 故障诊断
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K-最近邻分类技术的改进算法 被引量：25
9
作者 王晓晔 王正欧 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期487-491,共5页
该文提出了一种改进的K-最近邻分类算法。该算法首先将训练事例集中的每一类样本进行聚类,既减小了训练事例集的数据量,又去除了孤立点,大大提高了算法的快速性和预测精度,从而使该算法适用于海量数据集的情况。同时,在算法中根据每个... 该文提出了一种改进的K-最近邻分类算法。该算法首先将训练事例集中的每一类样本进行聚类,既减小了训练事例集的数据量,又去除了孤立点,大大提高了算法的快速性和预测精度,从而使该算法适用于海量数据集的情况。同时,在算法中根据每个属性对分类贡献的大小,采用神经网络计算其权重,将这些属性权重用在最近邻计算中,从而提高了算法的分类精度。在几个标准数据库和实际数据库上的实验结果表明,该算法适合于对复杂而数据量比较大的数据库进行分类。 展开更多
关键词 k-最近邻 聚类 权值调整 分类
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基于K-最近邻规则的磁共振颅脑图像分割算法的应用研究 被引量：20
10
作者 顾顺德 聂生东 +1 位作者 陈瑛 章鲁 《上海医科大学学报》 CSCD 2000年第2期108-111,F003,共5页
目的　介绍一种简单实用的磁共振颅脑图像分割算法K 最近邻 (简称K NN)规则 ,并利用该算法对磁共振颅脑图像进行分割研究。方法　该方法是一个多步处理过程。首先利用边界跟踪法对磁共振颅脑图像进行预处理 ,剔除颅骨和肌肉等非脑组织 ... 目的　介绍一种简单实用的磁共振颅脑图像分割算法K 最近邻 (简称K NN)规则 ,并利用该算法对磁共振颅脑图像进行分割研究。方法　该方法是一个多步处理过程。首先利用边界跟踪法对磁共振颅脑图像进行预处理 ,剔除颅骨和肌肉等非脑组织 ,只保留大脑结构 ;然后利用K NN规则对大脑结构进行分割 ,从大脑结构中分别提取出白质 (WM)、灰质 (GM)和脑脊液 (CSF)。结果　分割算法在预处理步中能精确地分割出大脑结构 ,在K NN分割步中能很好地从大脑结构中分割出WM、GM和CSF。结论　该算法在磁共振颅脑图像的分割中简单实用 ,具有很强的鲁棒性和稳定性。 展开更多
关键词 k-最近邻规则 颅脑 NMR 成像
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一种自适应k-最近邻算法的研究 被引量：16
11
作者 余小鹏 周德翼 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第2期70-72,共3页
针对传统k-最近邻算法(k-NearestNeighbor,kNN)存在搜索慢的缺陷,提出了一种改进型的自适应k-最近邻算法。该方法在以测试样本点为中心的超球内进行搜索,对超球半径的生长进行采样,建立半径生长的BP神经网络模型,逼近半径变化函数,并用... 针对传统k-最近邻算法(k-NearestNeighbor,kNN)存在搜索慢的缺陷,提出了一种改进型的自适应k-最近邻算法。该方法在以测试样本点为中心的超球内进行搜索,对超球半径的生长进行采样,建立半径生长的BP神经网络模型,逼近半径变化函数,并用该函数指导超球体的生长。该方法有效地缩小了搜索范围,减少了超球体半径生长的试探次数,对处理稀疏数据集有明显的优越性。 展开更多
关键词 模式分类 k-最近邻算法 超球 BP网络算法
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联合局部二值模式与K-最近邻算法的高光谱图像分类方法 被引量：14
12
作者 赵晋陵 胡磊 +3 位作者 严豪 储国民 方艳 黄林生 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期400-412,共13页
如何利用较少训练样本达到高分类精度已成为高光谱遥感领域的重要研究方向和极具挑战性任务。针对高光谱图像包含的丰富光谱与空间信息,提出了一种联合局部二值模式LBP(Local Binary Patterns)与K-最近邻KNN(K-Nearest Neighbors)算法... 如何利用较少训练样本达到高分类精度已成为高光谱遥感领域的重要研究方向和极具挑战性任务。针对高光谱图像包含的丰富光谱与空间信息,提出了一种联合局部二值模式LBP(Local Binary Patterns)与K-最近邻KNN(K-Nearest Neighbors)算法的高光谱图像分类方法。首先,通过主成分分析PCA(Principle Component Analysis)对高光谱数据进行降维;然后,使用LBP提取降维后的高光谱图像空间纹理信息,将光谱与空间特征变量堆叠成空—谱特征向量;最后,输入最近邻分类器得到分类结果。选取Pavia University、Indian Pines和Salinas三种公开高光谱数据集的训练集和测试集作为建模和验证数据源,选取KNN、基于径向基核函数的支持向量机(RBF-SVM)、核联合正交匹配追踪(Kernel Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit,KSOMP)三种经典分类算法作为比较。在Pavia University与Indian Pines数据集中随机选取10%作为训练样本,总体精度和Kappa系数分别达到99.15%、98.87%和97.88%、97.58%;在Salinas数据集中随机选取2%作为训练样本,总体精度与Kappa系数为98.46%和98.29%。实验结果表明,在训练样本仅为数据集10%甚至2%的条件下,本文提出的方法仍可达到98%以上的分类精度,可满足训练样本难以获取的应用场景对高分类精度要求。 展开更多
关键词 高光谱遥感 局部二值模式 k-最近邻 空谱特征 主成分分析
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基于k-最近邻的红外点目标检测方法（英文） 被引量：2
13
作者 陈晓斯 程正东 +3 位作者 樊祥 朱斌 方义强 丁磊 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第S02期312-316,共5页
对于辐射源边缘呈非线性变化的复杂图像,用背景预测的方法对红外弱小目标进行检测时,传统的固定权值(CW)方法效果比较差。在固定权值算法的基础上,引入了k-最近邻(k-NN)分类判别决策,提出了一种基于k-最近邻方法的红外点目标检测算法。... 对于辐射源边缘呈非线性变化的复杂图像,用背景预测的方法对红外弱小目标进行检测时,传统的固定权值(CW)方法效果比较差。在固定权值算法的基础上,引入了k-最近邻(k-NN)分类判别决策,提出了一种基于k-最近邻方法的红外点目标检测算法。先确定了预测窗口的大小,再通过计算方差和偏倚优化了最近邻参数k。实验结果表明,该算法在抑制背景、增强目标方面都有较好的优越性。它使预测的背景图像较好地避开离散信息,进而逼近背景的真实情况,为进一步滤除背景打下良好的基础。 展开更多
关键词 点目标检测 k-最近邻 方差 偏倚 背景预测
原文传递
一种基于密度网格索引的k-最近邻查询算法 被引量：8
14
作者 章登义 李想 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期376-383,共8页
基于位置的服务的迅速发展对服务响应的效率提升和成本控制提出了更高的要求,本文提出了一种基于密度网格索引的k-最近邻查询算法,该算法首先利用矩形的几何特点获取一系列候选搜索半径,随后根据移动对象的密度分布情况选择适当的候选... 基于位置的服务的迅速发展对服务响应的效率提升和成本控制提出了更高的要求,本文提出了一种基于密度网格索引的k-最近邻查询算法,该算法首先利用矩形的几何特点获取一系列候选搜索半径,随后根据移动对象的密度分布情况选择适当的候选搜索半径进行距离过滤,尽量减少不必要的内存索引单元和磁盘索引单元的访问.实验表明,实现了本文算法的密度网格索引在k-最近邻查询的查询效率上与ST^2B-tree不相上下,而查询的I/O代价与其他索引结构相比有明显的优势. 展开更多
关键词 k-最近邻查询 移动对象 密度网格 候选搜索半径
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一种基于角相似性的k-最近邻搜索算法 被引量：9
15
作者 余小高 余小鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第9期3296-3299,共4页
k-最近邻搜索(KNNS)在高维空间中应用非常广泛,但目前很多KNNS算法是基于欧氏距离对数据进行索引和搜索,不适合采用角相似性的应用。提出一种基于角相似性的k-最近邻搜索算法(BA-KNNS)。该算法先提出基于角相似性的数据索引结构(BA-Inde... k-最近邻搜索(KNNS)在高维空间中应用非常广泛,但目前很多KNNS算法是基于欧氏距离对数据进行索引和搜索,不适合采用角相似性的应用。提出一种基于角相似性的k-最近邻搜索算法(BA-KNNS)。该算法先提出基于角相似性的数据索引结构(BA-Index),参照一条中心线和一条参照线,将数据以系列壳—超圆锥体方式进行组织并分别线性存储;然后确定查询对象的空间位置,有效确定一个以从原点到查询对象的直线为中心线的超圆锥体并在其中进行搜索。实验结果表明,BA-KNNS算法较其他k-最近邻搜索算法有更好的性能。 展开更多
关键词 k-最近邻搜索 数据分割 角相似性 壳-超圆锥体
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基于核距离加权的k-最近邻红外小目标检测 被引量：2
16
作者 陈晓斯 程正东 +2 位作者 樊祥 朱斌 丁磊 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1060-1064,共5页
城市复杂背景边缘给空中红外小目标检测带来的非线性、非平稳热辐射信号影响严重。在采用k-最近邻分类判别决策的基础上,提出了一种基于核距离加权的k-最近邻红外小目标检测算法。该方法将每个预测窗口内的原始数据核映射到高维空间中... 城市复杂背景边缘给空中红外小目标检测带来的非线性、非平稳热辐射信号影响严重。在采用k-最近邻分类判别决策的基础上,提出了一种基于核距离加权的k-最近邻红外小目标检测算法。该方法将每个预测窗口内的原始数据核映射到高维空间中进行分类,再对各近邻进行距离加权,遍历图像后得到预测结果。实验结果证明了该方法在抑制背景、增强目标方面都有较好的效果。 展开更多
关键词 城市防空 红外小目标检测 k-最近邻 核方法 距离加权
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基于Hilbert曲线的近似k-最近邻查询算法 被引量：6
17
作者 徐红波 郝忠孝 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第12期47-49,共3页
在低维空间中R树的查询效率较高,而在高维空间中其性能急剧恶化,降维成为解决问题的关键。利用Hilbert曲线的降维特性,该文提出基于Hilbert曲线近似k-最近邻查询算法AKNN,分析近似k-最近邻的误差。实验结果表明算法在执行时间上优于线... 在低维空间中R树的查询效率较高,而在高维空间中其性能急剧恶化,降维成为解决问题的关键。利用Hilbert曲线的降维特性,该文提出基于Hilbert曲线近似k-最近邻查询算法AKNN,分析近似k-最近邻的误差。实验结果表明算法在执行时间上优于线性扫描和基于R树最短优先查询算法,近似解的质量较好。 展开更多
关键词 k-最近邻 降维 HILBERT曲线 近似算法
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基于阈值分割的K-最近邻规则的磁共振脑图像分割算法的研究 被引量：3
18
作者 付宜利 高文朋 王树国 《医学影像学杂志》 2005年第8期644-647,共4页
目的:提取脑组织中的白质(WhiteMatter)、灰质(GreyMatter)和脑脊髓液(CSF)。方法:针对去除颅骨和肌肉等非脑部组织的磁共振脑图像,根据解剖学知识采用最大类别方差法(Otsu法)自动寻找阈值,以此为依据进行分类标记,再通过K-最近邻(K-Nea... 目的:提取脑组织中的白质(WhiteMatter)、灰质(GreyMatter)和脑脊髓液(CSF)。方法:针对去除颅骨和肌肉等非脑部组织的磁共振脑图像,根据解剖学知识采用最大类别方差法(Otsu法)自动寻找阈值,以此为依据进行分类标记,再通过K-最近邻(K-NearestNeighbor,简称KNN)规则对大脑组织结构进行划分。结果:在脑部T1加权像中分割算法分别提取脑组织中的白质、灰质和脑脊髓液。结论:结果表明该算法具有较好的自动性和稳定性。 展开更多
关键词 脑 阈值 k-最近邻规则 分割 磁共振成像
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基于Fuzzy ART的K-最近邻分类改进算法 被引量：4
19
作者 徐晓颖 王晓晔 杜太行 《河北工业大学学报》 CAS 2004年第6期1-5,共5页
提出了一种K-最近邻改进算法,该算法用模糊自适应共振理论(Fuzzy ART)对K-最近邻的训练样本集进行浓缩,以改善K-最近邻的计算速度.该算法首先用Fuzzy ART将训练样本集中的每一类样本进行聚类,减小了训练样本集的数据量,提高了算法的计... 提出了一种K-最近邻改进算法,该算法用模糊自适应共振理论(Fuzzy ART)对K-最近邻的训练样本集进行浓缩,以改善K-最近邻的计算速度.该算法首先用Fuzzy ART将训练样本集中的每一类样本进行聚类,减小了训练样本集的数据量,提高了算法的计算速度,保持了预测精度,从而使该算法适用于海量数据集的情况.实验表明,该算法适用于对复杂而数据量较大的数据库进行分类. 展开更多
关键词 模糊自适应共振理论 k-最近邻分类 聚类 分类
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基于K-最近邻的导弹靶试数据分析方法 被引量：7
20
作者 郑鹍鹏 李海峰 华建林 《航空兵器》 2011年第3期7-10,共4页
导弹气动模型是控制系统设计、系统仿真、性能评估的前提和基础。如何从飞行试验数据中获取对导弹气动特性的准确描述是导弹气动力建模方面的一个重要问题。本文将K-最近邻算法引入靶试数据气动力辨识分析,并针对数据特点采取了相应的... 导弹气动模型是控制系统设计、系统仿真、性能评估的前提和基础。如何从飞行试验数据中获取对导弹气动特性的准确描述是导弹气动力建模方面的一个重要问题。本文将K-最近邻算法引入靶试数据气动力辨识分析,并针对数据特点采取了相应的改进措施,建立了基于气动力辨识数据的气动力模型,为飞行试验数据的应用拓宽了思路。验证结果表明,K-最近邻模型预测结果接近气动力真值,从而证明了方法的可行性。 展开更多
关键词 气动辨识 实例学习 k-最近邻
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