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利用二阶k近邻构造微簇的过采样方法
1
作者 孟东霞 柳凌燕 魏晓光 《统计与决策》 北大核心 2026年第3期46-51,共6页
为了解决少数类样本在不平衡数据集中分类准确率较低的问题,文章提出一种利用少数类样本的二阶k近邻构造微簇,并在微簇内进行过采样的数据处理方法。二阶k近邻是样本近邻关系的扩展,能更准确地衡量样本在局部结构关系中的影响力。微簇... 为了解决少数类样本在不平衡数据集中分类准确率较低的问题,文章提出一种利用少数类样本的二阶k近邻构造微簇,并在微簇内进行过采样的数据处理方法。二阶k近邻是样本近邻关系的扩展,能更准确地衡量样本在局部结构关系中的影响力。微簇的划分反映了少数类样本的相似程度,微簇内生成的新样本降低了对少数类原始内在分布结构的影响。该方法先计算少数类样本在整个数据集中的k近邻,移除k近邻均属于多数类的噪声样本,在获得剩余样本的二阶k近邻后再计算样本的局部密度,依据局部密度和近邻关系构造少数类样本的微簇,并在微簇中生成新样本。通过对比实验比较了八种过采样方法在两组人工数据集上生成新样本的分布情况,并使用支持向量机对经过平衡处理的十组数据集进行了分类,结果表明,在所提方法构造的平衡数据集中,少数类样本的分类准确率较高,数据集的整体分类效果较好,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 二阶k近邻 不平衡数据 过采样
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基于SPSM-MPC的海上风电系统陆上换流站优化控制策略
2
作者 李慧 钱磊 +1 位作者 范新桥 魏玲 《电力系统保护与控制》 北大核心 2026年第2期48-57,共10页
海上风电并网系统中基于模块化多电平换流器的陆上换流站,在风电出力突变、设备投切及电网电压跌落等工况下易引发扰动。针对此问题,提出一种融合斜率无源滑模与模型预测控制(slop passivity-based sliding mode-model predictive contr... 海上风电并网系统中基于模块化多电平换流器的陆上换流站,在风电出力突变、设备投切及电网电压跌落等工况下易引发扰动。针对此问题,提出一种融合斜率无源滑模与模型预测控制(slop passivity-based sliding mode-model predictive control,SPSM-MPC)的优化策略。该策略以电流内环控制为核心,采用无源滑模(passivity-based sliding mode,PSM)控制搭建基础框架,通过引入斜率调节机制构建斜率无源滑模(slop passivity-based sliding mode,SPSM)控制策略。并将模型预测控制(model predictive control,MPC)有机嵌入调制算法体系。利用仿真模型对比传统PI、PSM与SPSM-MPC这3种策略在系统正常运行及3种典型扰动工况下的动态性能。结果表明:SPSM-MPC策略可将系统稳态运行输出电流THD降至4.45%,风电出力突变响应时间缩短至2 ms,电网电压跌落工况下有功稳定时间缩短至0.15 s。SPSM-MPC策略通过斜率机制与预测控制的协同作用,有效提升了系统在动态扰动下的鲁棒性,为海上风电并网系统的稳定运行提供了新的控制方案。 展开更多
关键词 风电并网 模块化多电平换流器 无源滑模控制 模型预测控制 最近电平逼近调制
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近邻耦合受限的量子比特映射补全与动态优化方法研究
3
作者 刘慧 杨晗笑 +3 位作者 李文泽 赵博 聂凯 张冰洁 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期143-149,156,I0024,I0025,共10页
为改善多数量子算法受限于量子比特最近邻约束而无法直接在嘈杂中规模量子(NISQ)设备上执行,且动态重映射引入的交换(SWAP)门将降低算法保真度的问题,提出了一种高效的量子比特映射方法.首先,该方法基于图形同构性原理与映射补全策略完... 为改善多数量子算法受限于量子比特最近邻约束而无法直接在嘈杂中规模量子(NISQ)设备上执行,且动态重映射引入的交换(SWAP)门将降低算法保真度的问题,提出了一种高效的量子比特映射方法.首先,该方法基于图形同构性原理与映射补全策略完成初始映射分配,在满足量子比特连接性需求的同时,减少后续映射变换的SWAP门插入数量;其次,在映射变换过程中改进启发式成本函数,结合模拟退火算法的快速收敛特性与自适应能力,为量子电路动态选择最优前瞻深度与衰减因子,实现最优成本值动态计算.实验结果表明,相较于现有方法,该方法可显著减少SWAP门插入数量,有效提升NISQ设备上量子算法的执行效率与保真度. 展开更多
关键词 最近邻约束 比特映射 映射补全 模拟退火
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利用精准农业技术促进国内乡村旅游可持续发展的空间视角分析
4
作者 巫昊燕 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期148-161,共14页
随着中国乡村振兴战略的推进,精准农业技术不仅优化了农业生产过程,也为农业旅游带来了新的发展机遇。通过地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)等技术,采用最近邻指数、核密度估计和地理集中度指数等空间方法,分析精准农业技术在农业... 随着中国乡村振兴战略的推进,精准农业技术不仅优化了农业生产过程,也为农业旅游带来了新的发展机遇。通过地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)等技术,采用最近邻指数、核密度估计和地理集中度指数等空间方法,分析精准农业技术在农业旅游中的应用,并根据中国31个省份(未含中国香港地区、中国澳门地区和中国台湾地区)的1399个乡村旅游重点村空间分布状况评估游客偏好。研究发现,农业旅游目的地在经济发达的东部地区呈现出显著的空间集聚效应。精准农业技术的应用显著提升了旅游质量,特别是在产品、环境和技术这几个维度尤为明显。此外,游客对精准农业技术的可视化展示和互动体验的农业旅游活动更感兴趣。 展开更多
关键词 精准农业 农业旅游 游客偏好 空间分析 最近邻指数 核密度估计
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基于粒子索引排序算法的kd-tree缓存优化问题研究
5
作者 张挺 林震寰 +2 位作者 杨丁颖 王宗锴 陈轶凡 《工程科学与技术》 北大核心 2026年第1期313-323,共11页
在使用kd-tree进行大规模随机粒子近邻搜索时,可能出现计算域内索引值相近的粒子在空间上距离较远而导致kd-tree搜索路径在短时间内产生较大差异等问题,使得节点数据的访问效率降低,最终影响kd-tree近邻搜索的效率。为解决该问题,本文... 在使用kd-tree进行大规模随机粒子近邻搜索时,可能出现计算域内索引值相近的粒子在空间上距离较远而导致kd-tree搜索路径在短时间内产生较大差异等问题,使得节点数据的访问效率降低,最终影响kd-tree近邻搜索的效率。为解决该问题,本文引入了主成分分析中最大离散度降维的思想,采用平均绝对差作为离散度衡量指标,提出了基于平均绝对差粒子索引值排序的缓存优化策略MAD-index-sort,通过计算粒子集群平均绝对差最大的维度来实现数据降维,进而完成粒子的索引值重排序,并应用具有自动终止准则的ATC-kd-tree进行近邻搜索。为验证MADindex-sort缓存优化策略的可行性,设计了不同维度和离散度对照组进行近邻搜索效率对比实验。结果表明,MADindex-sort能根据粒子集群的离散度自动改变排序方向,具有更强的适应性,相较于未排序的情况性能最高可提升30.3%。 展开更多
关键词 KD-TREE 粒子近邻搜索 缓存优化 粒子索引值排序
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基于变量筛选和OS-KELM的出口SO_(2)浓度预测
6
作者 金秀章 陈佳政 张瑾 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期149-158,共10页
针对火力发电厂频繁调峰导致锅炉燃烧不稳定、出口SO_(2)浓度波动范围大难以准确、及时测量的问题,提出了一种基于变量筛选和在线核极限学习机的出口SO_(2)浓度预测模型。首先通过机理分析选择与出口SO_(2)浓度有关的影响变量;再利用基... 针对火力发电厂频繁调峰导致锅炉燃烧不稳定、出口SO_(2)浓度波动范围大难以准确、及时测量的问题,提出了一种基于变量筛选和在线核极限学习机的出口SO_(2)浓度预测模型。首先通过机理分析选择与出口SO_(2)浓度有关的影响变量;再利用基于FCBF改进的mRMR算法去除冗余变量,并对筛选后的变量使用K近邻互信息算法进行时延补偿;然后对补偿后的变量利用变分模态分解(VMD)进行分解,选择相关性最大的变量子集作为最终模型输入;最后利用天牛群算法(Beetle swarm optimization,BSO)优化在线核极限学习机(Online sequential-kernel based extreme learning machine,OS-KELM)参数建立出口SO_(2)浓度预测模型。利用电厂真实运行数据进行实验,结果表明,基于OS-KELM的预测模型其预测效果优于ELM、KELM、OS-ELM模型,具有较高的模型预测精度。 展开更多
关键词 变量筛选 VMD分解 时延补偿 K近邻互信息 天牛群算法 在线核极限学习机
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基于特征多样捕捉的KNN-DLinear-GRU变压器油中气体预测模型
7
作者 熊海军 李娅菡 +2 位作者 孟奕吉 王钧平 兰塞迪 《电工电能新技术》 北大核心 2026年第1期84-95,共12页
针对电力变压器油中溶解气体浓度序列非线性和非平稳特性对预测精度的影响,本文提出了一种基于特征多样捕捉的多模型融合的预测方法。首先,通过粒子群优化(PSO)算法对变分模态分解(VMD)的关键参数进行自动优化,最大程度地去除序列中的... 针对电力变压器油中溶解气体浓度序列非线性和非平稳特性对预测精度的影响,本文提出了一种基于特征多样捕捉的多模型融合的预测方法。首先,通过粒子群优化(PSO)算法对变分模态分解(VMD)的关键参数进行自动优化,最大程度地去除序列中的噪声成分,并确保分解后信号的准确性。其次,KNN用于初步特征提取,DLinear模块负责趋势性信息的捕捉,而GRU则建模气体浓度的时间依赖关系,从而提高整体预测精度。实验结果表明,在预测变压器油中溶解气体H2时与GRU单独预测相比,该方法的决定系数提高了22.71%,均方根误差降低了4.972,显著优于单一模型。通过对其他气体成分(如C_(2)H_(2)、总烃)浓度进行预测,结果表明本模型在多种气体成分的预测中均表现出良好的泛化性能,证明了该方法在实际工程中能够有效提高系统的预测准确率。 展开更多
关键词 电力变压器 变分模态分解 油中溶解气体预测 最近邻算法 门控循环单元
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基于PNCC声纹特征提取技术和POA-KNN算法的齿轮箱声纹识别故障诊断
8
作者 廖力达 赵阁阳 +1 位作者 魏诚 刘川江 《机电工程》 北大核心 2026年第1期24-33,共10页
风力机齿轮箱是风力发电系统的核心组件之一,承担着将风能转化为电能的重要任务。由于运行环境的恶劣以及长期使用造成的磨损,齿轮箱常常会发生各种故障,从而导致齿轮箱运行过程中产生不同的噪声,严重影响风力机的正常运行和发电效率,因... 风力机齿轮箱是风力发电系统的核心组件之一,承担着将风能转化为电能的重要任务。由于运行环境的恶劣以及长期使用造成的磨损,齿轮箱常常会发生各种故障,从而导致齿轮箱运行过程中产生不同的噪声,严重影响风力机的正常运行和发电效率,因此,提出了一种基于功率正则化倒谱系数(PNCC)声纹特征提取技术,以及行星优化算法与K近邻算法(POA-KNN)模型的风力机齿轮箱声纹识别故障诊断方法。首先,采用LMS噪声采集仪采集了6种不同状态下的风力机齿轮箱噪声数据;然后,使用了PNCC声纹特征提取的方法,提取了齿轮箱噪声信号的声纹图谱;在KNN的基础上加入行星优化算法(POA)优化了K值,提出了性能较高的POA-KNN分类模型;最后,根据6类不同状态下的齿轮数据集,采用对比试验和消融实验验证了模型性能。研究结果表明:POA-KNN模型对齿轮箱的PNCC声纹图分类准确率达到99.4%,比KNN基线模型提升了1.9%。POA-KNN分类模型能很好地对数据集中不同状态下的齿轮箱进行分类,更高效地针对风力机齿轮箱中存在的故障进行诊断。 展开更多
关键词 齿轮箱 功率正则化倒谱系数 声纹识别 声纹特征图谱 行星优化算法与K近邻算法 分类模型
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基于负荷预测的公共建筑围护结构节能率特征研究
9
作者 刘馨 陈家琦 +3 位作者 吴修慧 王萌 冯国会 马腾 《建筑技术》 2026年第2期209-214,共6页
负荷预测能预先确定建筑能耗指标,为高效实施建筑节能优化策略提供清晰的指导方向。利用BP神经网络、决策树回归、KNN回归、XGBoost等预测模型对严寒地区一栋典型的绿色办公建筑进行负荷预测。以围护结构为研究对象,重新定义为建筑本体... 负荷预测能预先确定建筑能耗指标,为高效实施建筑节能优化策略提供清晰的指导方向。利用BP神经网络、决策树回归、KNN回归、XGBoost等预测模型对严寒地区一栋典型的绿色办公建筑进行负荷预测。以围护结构为研究对象,重新定义为建筑本体(围护结构)节能率,并与建筑本体节能率进行对比。KNN回归模型的负荷预测精度最高。建筑本体(围护结构)节能率为35.74%;外墙、外窗、屋顶贡献的节能率分别为25.89%、10.03%、9.09%。提出公共建筑围护结构节能率指标分析方法,量化外墙、外窗、屋顶节能贡献度占比,为办公建筑节能改造提供创新评估路径。 展开更多
关键词 负荷预测 KNN回归 建筑本体(围护结构)节能率 围护结构节能率指标
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机载激光点云数据滤波下尾矿坝位移变形监测
10
作者 赵国强 《有色金属(矿山部分)》 2026年第1期49-55,共7页
尾矿坝作为矿业生产的核心设施,其稳定性对矿山安全及周边环境具有重要影响。受表面植被覆盖和复杂地形影响,机载激光点云数据在采集过程中常面临密度不均及多尺度噪声干扰的问题,导致传统方法在形变估计时出现偏差。因此,提出基于机载... 尾矿坝作为矿业生产的核心设施,其稳定性对矿山安全及周边环境具有重要影响。受表面植被覆盖和复杂地形影响,机载激光点云数据在采集过程中常面临密度不均及多尺度噪声干扰的问题,导致传统方法在形变估计时出现偏差。因此,提出基于机载激光点云数据滤波的尾矿坝位移变形监测方法,通过K邻近搜索算法建立空间索引以划分多尺度噪声,并引入空间距离权重与几何相似性权重的双重约束机制,结合双边滤波算法有效抑制噪声干扰。同时,采用对象分割技术将监测区域划分为3D网格单元,实现尾矿坝水平变形与垂直沉降的高精度监测。结果表明,该方法在水平变形和垂直沉降监测中的平均绝对误差显著减小,位移速率波动率低,最大误差仅0.4%,为尾矿坝全生命周期安全提供了毫米级感知能力。相较于传统DS-InSAR技术和时序分解模型,本研究方法在复杂植被覆盖和地形起伏区域表现出更高的监测精度和稳定性,尤其适用于尾矿坝长期安全预警及动态管理场景。 展开更多
关键词 尾矿坝位移变形 双边滤波算法 K邻近搜索算法 法向量夹角 三维单元分割
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基于K-Nearest Neighbor和神经网络的糖尿病分类研究 被引量：6
11
作者 陈真诚 杜莹 +3 位作者 邹春林 梁永波 吴植强 朱健铭 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2018年第10期1220-1224,共5页
为实现糖尿病的早期筛查,提高对糖尿病分类的准确度,在研究有关糖尿病危险因素的基础上,增加糖化血红蛋白作为糖尿病早期筛查的特征之一。研究中选取与人类最为相似的食蟹猴作为研究对象,利用年龄、血压、腹围、BMI、糖化血红蛋白以及... 为实现糖尿病的早期筛查,提高对糖尿病分类的准确度,在研究有关糖尿病危险因素的基础上,增加糖化血红蛋白作为糖尿病早期筛查的特征之一。研究中选取与人类最为相似的食蟹猴作为研究对象,利用年龄、血压、腹围、BMI、糖化血红蛋白以及空腹血糖作为特征输入,将正常、糖尿病前期和糖尿病作为类别输出,利用K-Nearest Neighbor(KNN)和神经网络两种方法对其分类。发现在增加糖化血红蛋白作为分类特征之一时,KNN(K=3)和神经网络的分类准确率分别为81.8%和92.6%,明显高于没有这一特征时的准确率(68.1%和89.7%),KNN和神经网络都可以对食蟹猴数据进行分类和识别,起到早期筛查作用。 展开更多
关键词 糖尿病 糖化血红蛋白 空腹血糖 KNN 神经网络 食蟹猴
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圆形网格抽样和逆近邻优化的密度峰值聚类算法
12
作者 赵嘉 何超凡 +2 位作者 肖人彬 曹浩 樊棠怀 《工程科学学报》 北大核心 2026年第1期161-176,共16页
密度峰值聚类(DPC)算法是一种简单高效的聚类算法,因其可直观和快速发现数据集中的类簇而得到广泛关注.但DPC算法需计算所有样本间的欧氏距离,算法的时间复杂度较高;局部密度定义未考虑类簇间密度差异影响,易误选类簇中心;使用链式分配... 密度峰值聚类(DPC)算法是一种简单高效的聚类算法,因其可直观和快速发现数据集中的类簇而得到广泛关注.但DPC算法需计算所有样本间的欧氏距离,算法的时间复杂度较高;局部密度定义未考虑类簇间密度差异影响,易误选类簇中心;使用链式分配策略,易产生错误连带效应.因此,本文提出一种圆形网格抽样和逆近邻优化的密度峰值聚类算法.该算法采用圆形网格抽样得到代表以减少需要计算的样本数,降低算法计算的时间开销,并引入近似K近邻策略加强代表和初始样本的联系,减少抽样导致的聚类精度丢失;利用逆近邻优化局部密度定义策略,根据样本所处环境调节其局部密度的大小,准确找到密度峰值;通过共享逆近邻计算相似性,由相似性矩阵分配代表,避免样本分配策略产生的错误连带效应.设置了复杂形态合成数据集、真实数据集和较大规模数据集进行分组实验.实验结果表明,本文算法在复杂形态、真实及较大规模数据集上聚类优势显著,精度与效率较DPC算法及其他基于DPC的改进算法均有较大提升. 展开更多
关键词 密度峰值聚类 圆形网格抽样 近似K近邻 逆近邻 共享逆近邻
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一种基于特征加权的K Nearest Neighbor算法 被引量：6
13
作者 桑应宾 刘琼荪 《海南大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第4期352-355,共4页
传统的KNN算法一般采用欧式距离公式度量两样本间的距离.由于在实际样本数据集合中每一个属性对样本的贡献作用是不尽相同的,通常采用加权欧式距离公式.笔者提出一种计算权重的方法,即基于特征加权KNN算法.经实验证明,该算法与经典的赋... 传统的KNN算法一般采用欧式距离公式度量两样本间的距离.由于在实际样本数据集合中每一个属性对样本的贡献作用是不尽相同的,通常采用加权欧式距离公式.笔者提出一种计算权重的方法,即基于特征加权KNN算法.经实验证明,该算法与经典的赋权算法相比具有较好的分类效果. 展开更多
关键词 特征权重 K近邻 交叉验证
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基于KNN算法的问答气象服务技术研究与应用
14
作者 陈冲 张锋 +1 位作者 李建 陶慧青 《自动化技术与应用》 2026年第2期170-173,共4页
由浙江省气象部门推出的“智慧气象”App,依托权威气象数据源与精细化数值预报产品,构建了专业化的气象服务体系,自发布以来持续获得良好的用户口碑与行业认可。随着社会对气象服务的需求向精准化、个性化方向不断深化与细分,叠加气象... 由浙江省气象部门推出的“智慧气象”App,依托权威气象数据源与精细化数值预报产品,构建了专业化的气象服务体系,自发布以来持续获得良好的用户口碑与行业认可。随着社会对气象服务的需求向精准化、个性化方向不断深化与细分,叠加气象科学技术的快速发展,为有效回应用户在不同场景下多样化的气象信息获取诉求,本研究设计并实现了一种基于K近邻算法(K-nearest neighbors, KNN)的气象问答技术。该技术在保留原有App功能架构的基础上,创新性地整合了以KNN为核心的气象问句分类与相似匹配机制,实现了对用户自然语言问询的精准理解与自动化应答。该技术通过构建历史训练语料的特征向量空间,依据问句语义近邻实现高效分类与答案推送,显著提升了气象服务的交互性与智能化水平。实证研究及实际应用反馈表明,引入KNN问答模型后,系统在响应准确率、服务响应效率及用户综合满意度等方面均实现一定提升,为气象服务智慧化升级提供了有效技术支撑,具备良好的推广价值与应用前景。 展开更多
关键词 APP 气象服务 KNN 问答 分类 智能
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双深度多层穿梭车仓储系统倒货策略与作业调度方法
15
作者 周丰旭 刘飞 范国良 《机电工程》 北大核心 2026年第2期370-381,共12页
双深度多层穿梭车仓储系统普遍存在倒货作业,导致出入库作业时间增加,系统作业效率降低。随着货位占用率的上升,倒货作业调度的难度和复杂度持续增加。针对这一问题,提出了一种双深度多层穿梭车仓储系统倒货策略与作业调度方法。首先,... 双深度多层穿梭车仓储系统普遍存在倒货作业,导致出入库作业时间增加,系统作业效率降低。随着货位占用率的上升,倒货作业调度的难度和复杂度持续增加。针对这一问题,提出了一种双深度多层穿梭车仓储系统倒货策略与作业调度方法。首先,分析了倒货作业过程,提出了随机点倒货策略、最近点倒货策略和固定点倒货策略三种倒货作业策略,建立了倒货作业时间模型和任务调度出库作业时间模型;然后,以出库作业时间最小为目标,建立了出库作业调度优化模型;接着,设计了双种群遗传算法对模型进行了求解,引入了变邻域搜索及双种群重组和协作优化策略,增加了算法寻优能力,提升了算法搜索性能;最后,采用案例分析了倒货策略和作业调度方法的有效性,开展了算法对比分析以验证算法的优越性。研究结果表明:调度任务规模从35提高到100时,算法优化效率从13.28%提升到24.26%,双种群遗传算法的优化效率更高,能够有效缩短出库作业时间。集成倒货策略的调度优化方法能够准确评估倒货作业时间,进而提升双深度多层穿梭车仓储系统作业效率。 展开更多
关键词 双深度多层穿梭车仓储系统 倒货作业 变邻域搜索 遗传算法 随机点倒货策略 最近点倒货策略 固定点倒货策略
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基于二阶空间兼容性度量的点云配准方法
16
作者 申镇 靳华中 《湖北工业大学学报》 2026年第1期69-75,83,共8页
针对基于特征的点云配准算法存在计算量大、耗时长和错误匹配点对难以剔除的问题,提出了一种基于二阶空间兼容性度量的点云配准方法。该方法分为粗配准和精配准两个阶段。在粗配准阶段,采用Harris-3D算法获取每幅点云的关键点,计算其快... 针对基于特征的点云配准算法存在计算量大、耗时长和错误匹配点对难以剔除的问题,提出了一种基于二阶空间兼容性度量的点云配准方法。该方法分为粗配准和精配准两个阶段。在粗配准阶段,采用Harris-3D算法获取每幅点云的关键点,计算其快速点特征直方图(FPFH)描述符,完成关键点之间的匹配;接着,通过计算匹配点对的二阶空间兼容性矩阵来剔除错误匹配对,结合奇异值分解法求得初步变换矩阵。在精细配阶段,采用k维树(kd-tree)加速的ICP算法计算最终变换矩阵,完成点云配准。实验结果表明,相较于常用的基于特征的点云配准算法,所提方法耗时更短、精度更高,并且能够有效抑制误匹配对配准精度的影响。 展开更多
关键词 计算机视觉 点云配准 关键点提取 空间兼容性 迭代最近点
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基于KNN-Transformer算法的密度测井曲线重构方法
17
作者 苏俊磊 董旭 +4 位作者 曾渝 史文祺 石雪莹 刘沛东 刘坤 《测井技术》 2026年第1期87-96,共10页
密度测井是计算储层物性参数、识别岩性及评价油气储量的关键技术。受井眼环境、仪器贴壁状况等因素影响,密度曲线常出现局部缺失、数据失真或噪声干扰等问题。为此,提出一种融合K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法与Transformer算法... 密度测井是计算储层物性参数、识别岩性及评价油气储量的关键技术。受井眼环境、仪器贴壁状况等因素影响,密度曲线常出现局部缺失、数据失真或噪声干扰等问题。为此,提出一种融合K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法与Transformer算法的密度测井曲线重构方法KNN-Transformer。该方法首先利用KNN在多元测井特征空间中检索与目标段时间序列沉积特征相似的样本,通过计算目标段与历史样本在声波时差、自然伽马、电阻率等多维特征上的欧氏距离,筛选出最相似的K个邻域样本,构建增强的地质先验输入集,增强输入数据的地质代表性,进而采用Transformer算法的多头自注意力机制,建立深度序列间任意位置的长程依赖关系,有效融合局部相似性约束与全局序列模式,实现局部特征与全局结构的协同表达。实验结果表明,KNN-Transformer算法密度测井曲线重构的结果平均绝对误差为0.0170,决定系数R^(2)达0.9533,其与支持向量回归、线性回归及长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络等典型算法相比,平均绝对误差降低30%~60%,对密度测井曲线总体趋势与局部细节均具有更高的重构精度,并在岩性界面及复杂层段表现出更好的稳定性与正确性。该方法有效修复了密度曲线的局部缺失,校正了数据失真并抑制了噪声干扰,显著提升了重构曲线的数值精度与地质合理性,为复杂储层条件下的测井数据高质量重建提供了可靠的技术途径。 展开更多
关键词 密度测井 K近邻 TRANSFORMER 曲线重构 深度学习 注意力机制 序列建模
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基于邻域粗糙集和K近邻分类的核素识别方法研究
18
作者 陈宸 吴桓 +1 位作者 王国帆 姚正勇 《核技术》 北大核心 2026年第2期78-87,共10页
针对γ能谱数据的高维特性和噪声干扰导致传统核素识别方法普遍存在识别精度不足与计算效率较低的问题,提出一种融合邻域粗糙集与K近邻分类的核素识别方法,以满足便携式核素识别设备在资源受限环境下的实际应用需求。该方法首先采用主... 针对γ能谱数据的高维特性和噪声干扰导致传统核素识别方法普遍存在识别精度不足与计算效率较低的问题,提出一种融合邻域粗糙集与K近邻分类的核素识别方法,以满足便携式核素识别设备在资源受限环境下的实际应用需求。该方法首先采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对原始1024维γ能谱数据进行降维,提取出累积贡献率≥99%的主成分,以消除冗余信息并抑制噪声干扰;随后引入邻域粗糙集的属性约简算法,通过定义样本邻域关系并计算属性依赖度,结合启发式前向贪心搜索策略对特征属性进行约简,最大限度保留关键判别信息并提升特征子集的分类鉴别能力;最后将约简后的低维特征输入K近邻分类器,依据距离加权投票机制计算各类核素的置信度,实现高效率、准确的核素识别。基于一套LaBr_(3)(Ce)探测系统与1024道多道分析器对识别算法进行实验测试,采集包括12种单一核素及2种混合核素在内的224组γ能谱样本,在STM32F407ZGT6单片机硬件平台上进行测试,在邻域半径δ=0.2时对包含特征峰重叠的混合核素在内的测试集的平均识别精度达到98.5%,单次核素识别运行时间控制在140 ms内,显著提升了核素识别的准确性与计算效率,为后续便携式核素识别仪的算法部署提供了可靠保障。 展开更多
关键词 Γ谱仪 邻域粗糙集 K近邻分类 核素识别
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轻型化MMC子模块配置方法及其控制策略
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作者 余祖泳 张振 +1 位作者 王毅 曹赛 《电源学报》 北大核心 2026年第1期61-71,共11页
针对远海风电柔直送出工程,模块化多电平换流器MMC(modular multilevel converter)的质量和体积大、海上换流站的建造成本高的问题亟待解决,因此MMC的轻型化研究是目前的研究热点之一。首先提出1种优化配置型MMC(optimized configuratio... 针对远海风电柔直送出工程,模块化多电平换流器MMC(modular multilevel converter)的质量和体积大、海上换流站的建造成本高的问题亟待解决,因此MMC的轻型化研究是目前的研究热点之一。首先提出1种优化配置型MMC(optimized configuration MMC),给出其配置方法,并在最近电平逼近调制的基础上设计均压策略。新型换流器通过引入2种电容容值相同,额定电压相差K倍的子模块,提高了交流侧输出电压的电平数。通过MATLAB/Simulink仿真结果和物理实验验证发现,换流器能够顺利完成电压变换工作,系统的稳态运行特性与常规MMC相近,且动态特性良好。在2种换流器交流电压电平数相同的前提下,相较于常规MMC,所提OC-MMC能够间接减少子模块装配数量,降低换流站的质量、体积和投资成本,从而实现轻型化目标。 展开更多
关键词 模块化多电平换流器 轻型化 优化配置 最近电平逼近调制
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基于加权自然近邻和测地距离的密度峰值聚类算法
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作者 万芳 魏立力 刘国军 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期91-101,共11页
密度峰值聚类算法(DPC)是一种高效简单的聚类方法,只需要一个参数便可以识别所有的聚类中心且无须迭代处理。然而,该算法在应对复杂数据结构时仍存在如下局限性:首先,聚类结果易受截断距离的影响;其次,基于欧氏距离的度量方式往往忽略... 密度峰值聚类算法(DPC)是一种高效简单的聚类方法,只需要一个参数便可以识别所有的聚类中心且无须迭代处理。然而,该算法在应对复杂数据结构时仍存在如下局限性:首先,聚类结果易受截断距离的影响;其次,基于欧氏距离的度量方式往往忽略流形数据集的几何结构,进而影响聚类结果的准确性。为解决上述问题,提出了一种基于加权自然近邻和测地距离的密度峰值聚类算法(DPC-WNNN-GD)。该算法综合分析样本的局部和全局信息,结合加权自然近邻重新定义局部密度,平衡样本间的密度差异并消除截断距离对聚类结果的影响;而且,将欧氏距离替换为测地距离以此来更好地适应流形数据集的数据结构。在合成和真实数据集上将DPC-WNNN-GD与DPC算法以及相关改进算法进行对比,实验结果表明DPC-WNNN-GD展现出更优异的聚类性能。 展开更多
关键词 聚类分析 密度峰值聚类 测地距离 加权自然近邻
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