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基于改进KNN算法的手写数字分类器设计
1
作者 彭永杰 张自杰 +1 位作者 龚怀敏 罗德雄 《工业控制计算机》 2026年第3期77-78,共2页
K近邻(KNN)算法是一种非参数统计方法,主要用于解决分类和回归问题。针对经典KNN算法分类精度有限、推理速度慢的问题,提出一种改进的KNN方法,用于手写数字分类。采用主成分分析(PCA)法对样本进行降维处理,在降低距离计算过程中时间、... K近邻(KNN)算法是一种非参数统计方法,主要用于解决分类和回归问题。针对经典KNN算法分类精度有限、推理速度慢的问题,提出一种改进的KNN方法,用于手写数字分类。采用主成分分析(PCA)法对样本进行降维处理,在降低距离计算过程中时间、空间复杂度的同时,滤除数据中的部分噪声,进而提高算法的效率和精确度。在MNIST手写数字数据集上对该方法进行验证,结果表明,相较经典KNN,改进后的算法推理速度大幅提升,识别精度亦有一定提高。 展开更多
关键词 knn 手写数字分类 主成分分析 识别准确率
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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
2
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UMAP-KNN的公交车工况构建方法
3
作者 周映宇 何玲 +1 位作者 陈家兑 刘丹 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第4期196-200,206,共6页
为了构建适用于新能源公交车续航里程测试的行驶工况,提出了一种基于UMAP-KNN算法的纯电动公交车行驶工况的构建方法。首先制定一条测试路线采集真实的公交车行驶数据,并对行驶数据划分运动学片段,将每个运动学片段提取特征参数后,采用... 为了构建适用于新能源公交车续航里程测试的行驶工况,提出了一种基于UMAP-KNN算法的纯电动公交车行驶工况的构建方法。首先制定一条测试路线采集真实的公交车行驶数据,并对行驶数据划分运动学片段,将每个运动学片段提取特征参数后,采用均匀流形逼近与投影算法对各运动学片段的特征参数进行数据降维。然后将降维结果使用K近邻算法进行分类成低速、中速以及高速三类,再基于灰色关联度分析计算每个类别中运动学片段与总样本的关联度,遴选出关联度最大的运动学片段构建公交车的行驶工况。最后,将建立的行驶工况与传统方法构建的行驶工况进行对比。结果表明,采用UMAP-KNN构建的行驶工况较真实数据误差更小。 展开更多
关键词 行驶工况 UMAP降维 knn分类 灰色关联度分析 纯电动公交车
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利用人工内分泌机制约简的KNN故障诊断模型及其应用
4
作者 张丰硕 赵理 郭鹏旭 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2026年第2期133-140,共8页
为了解决新能源汽车实时运行过程中由于数据流的无限性,以及概念漂移导致的静态KNN(k-nearest neighbors)故障诊断模型难以在线更新的问题,提出一种通过人工内分泌系统改进KNN的新能源汽车故障诊断模型(new energy vehicle fault diagno... 为了解决新能源汽车实时运行过程中由于数据流的无限性,以及概念漂移导致的静态KNN(k-nearest neighbors)故障诊断模型难以在线更新的问题,提出一种通过人工内分泌系统改进KNN的新能源汽车故障诊断模型(new energy vehicle fault diagnosis model, AES-KNN),该模型将新能源汽车在线数据流中的样本视为细胞,利用人工内分泌调节机制对数据流中的分类边界进行在线更新,基于荷尔蒙浓度的实时检测,进行边界点约简,通过阈值检测数据流中是否发生概念漂移,利用在线更新的KNN边界进行故障诊断。在新能源国家大数据平台汽车故障数据集上进行测试时,运行时间比传统增量KNN模型降低了56.0%,F1分数比WIN-KNN和RW-KNN分别提高了0.99%和0.75%。实验表明,该模型能在降低故障诊断时间的同时,有效处理概念漂移问题,得到精度高于传统模型的故障诊断结果。 展开更多
关键词 故障诊断 人工内分泌系统 knn算法 概念漂移
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基于KNN算法的问答气象服务技术研究与应用
5
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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基于KNN-Transformer算法的密度测井曲线重构方法
6
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KNN薄膜压电MEMS声学传感器仿真方法研究
7
作者 田辰 胡胜 +3 位作者 何强 聂京凯 陈斌杰 尹航 《传感器与微系统》 北大核心 2026年第2期37-41,共5页
为解决传统含铅传感器的环保问题,设计基于铌酸钾钠(KNN)无铅压电薄膜的MEMS声学传感器,采用COMSOL Multiphysics有限元分析法分析并优化其发射性能。研究构建复合压电板与含实际衬底支撑的两种传感器有限元模型,借复合压电板等效模型... 为解决传统含铅传感器的环保问题,设计基于铌酸钾钠(KNN)无铅压电薄膜的MEMS声学传感器,采用COMSOL Multiphysics有限元分析法分析并优化其发射性能。研究构建复合压电板与含实际衬底支撑的两种传感器有限元模型,借复合压电板等效模型优化器件半径、压电层/中性层厚度、上电极板半径等关键几何参数。分析发现,谐振频率与器件半径负相关,与压电层、振动层厚度正相关;当上电极板半径与器件半径比为1..2、KNN层与Si层厚度比为2..1时,器件位移响应最佳。仿真结果显示,优化后传感器发射性能显著提升,适用于超声波发射场景,为无铅压电MEMS声学传感器的制备与性能调控提供可靠数值依据。 展开更多
关键词 压电MEMS声学传感器 铌酸钾钠 有限元法分析
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面向指纹特征聚类数据优化的GA-KNN定位精度分析
8
作者 梁占洋 《广东通信技术》 2026年第3期41-44,共4页
为了进一步提高指纹室内定位精度,经多尺度核主成分获取定位区域指纹特征后,构建遗传算法(genetic algorithm,GA)改进K-近邻算法模型(K nearest neighbor,KNN)。有效解决常规室内定位瓶颈,并对噪声干扰误差起到有效抑制,使整体定位性能... 为了进一步提高指纹室内定位精度,经多尺度核主成分获取定位区域指纹特征后,构建遗传算法(genetic algorithm,GA)改进K-近邻算法模型(K nearest neighbor,KNN)。有效解决常规室内定位瓶颈,并对噪声干扰误差起到有效抑制,使整体定位性能获得大幅提升。开展实验测试,研究结果表明:试验区间距扩大时,定位平均偏差先降低后升高,试验区间距为1.2 m时误差最小。相比较其它方法,改进LCS/GAKNN混合法性能更优异,该研究有助于提高网络信息定位。 展开更多
关键词 网络信息 室内定位 knn定位算法 区域划分
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长账龄衰减模型的构建与实证研究——基于KNN算法
9
作者 李援曦 《中国货币市场》 2026年第2期19-24,共6页
针对不良贷款估值业务中长账龄衰减模型在准确性方面存在的不足,本研究提出了一种基于K-近邻(KNN)算法的改进方案。该方案通过计算资产池特征数据的质心,在历史静态池中筛选出与目标资产池特征相似度较高的数据子集,再采用幂函数拟合方... 针对不良贷款估值业务中长账龄衰减模型在准确性方面存在的不足,本研究提出了一种基于K-近邻(KNN)算法的改进方案。该方案通过计算资产池特征数据的质心,在历史静态池中筛选出与目标资产池特征相似度较高的数据子集,再采用幂函数拟合方法构建长账龄衰减模型,并与改进前的长账龄衰减模型进行对比,以验证新方法的有效性。研究结果表明,运用KNN方法筛选静态池数据,显著提升了构建长账龄衰减模型所选用数据的代表性,进而提升了长账龄衰减模型的准确性。 展开更多
关键词 不良贷款估值 长账龄衰减 knn算法 幂函数拟合
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基于KNN-SVM的混合气体检测方法研究 被引量：5
10
作者 孙超 胡润泽 +2 位作者 吴中旭 刘年松 丁建军 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS 北大核心 2025年第1期117-124,共8页
当今混合气体检测的研究中,针对多组分气体数据进行分类预测的数学算法百花齐放,如何快速且准确的检测出气体的成分和浓度逐渐成为当今研究的热门。然而在一些研究中,气体数据特征难以捕捉和判断,泛化能力不足,对气体数据进行分类预测... 当今混合气体检测的研究中,针对多组分气体数据进行分类预测的数学算法百花齐放,如何快速且准确的检测出气体的成分和浓度逐渐成为当今研究的热门。然而在一些研究中,气体数据特征难以捕捉和判断,泛化能力不足,对气体数据进行分类预测的精度和效率表现较差。为此,针对一些数据偏差和泛化误差无界的问题,提出了一种K最近邻-支持向量机(KNN-SVM)算法,对一些难以作出分类的模糊气体数据进行二次分类,采用KNN和SVM两种算法共同抉择,更加全面的捕捉数据特征,根据实验确定各自算法的权重比从而提高判别气体类别的准确率,两种算法的集成也能提高算法的效率,对于不同种类的气体也能有良好的适应性的稳定性。该实验气体组分由12 mg·L^(-1)的C_(2)H_(2)、NO_(2)、SF_(6),10 mg·L^(-1)的NO_(2)、SF_(6)和5 mg·L^(-1)的C_(2)H_(2)(背景气体皆为N_(2))以及两瓶纯N_(2)的气瓶组成;通过互相混合和与N_(2)配比制备出实验设定的气体浓度。实验过程通过单一气体的检测可分别对三种气体获得60组训练集,并通过这60组数据可进行线性拟合得到每种气体的拟合线,得到气体浓度与气体吸收峰值的关系,通过实验检测得到的三种气体拟合线,其中C_(2)H_(2)拟合线的调整后R^(2)为0.991,NO_(2)拟合线的调整后R^(2)为0.981,SF_(6)拟合线的调整后R^(2)为0.987,可得气体检测的准确性。再通过互相混合进行检测可分别获得40组训练集,采用KNN-SVM算法对混合气体进行分类和预测,后通过拟合线即可反演出混合气体中每种气体的浓度。将该算法与传统SVM算法进行各种分类指标对比均可显示出该算法的有效性和优越性。实验结果表明,KNN-SVM算法在气体分类预测方面表现出卓越的性能,准确率高达99.167%,AUC(area under curve)值达99.375%。这一算法不仅提高了气体检测的准确性,还增强了泛化能力可适应多样化的气体组分,为实时气体检测系统提供了有力支持。 展开更多
关键词 光声光谱 气体检测 knn-SVM 分类预测
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基于SVM-KNN算法的高铁行车调度员认知负荷脑电评估方法 被引量：1
11
作者 张光远 王敬儒 +3 位作者 梁心怡 秦诗雨 李莎 朱泊霖 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第7期166-172,共7页
为准确评估高铁行车调度员认知负荷,根据脑电特征解析其动态变化,从而提升工作效率,保障列车运行安全。通过采集模拟调度任务下的脑电信号,采用最大相关最小冗余算法(mRMR)对Welch法提取后的脑电特征进行进一步降维,并基于SVM-KNN融合... 为准确评估高铁行车调度员认知负荷,根据脑电特征解析其动态变化,从而提升工作效率,保障列车运行安全。通过采集模拟调度任务下的脑电信号,采用最大相关最小冗余算法(mRMR)对Welch法提取后的脑电特征进行进一步降维,并基于SVM-KNN融合分类算法建立高铁行车调度员认知负荷分级识别模型。研究结果表明:该模型以较少的特征维度实现较高的识别准确率,总体准确率达87.03%。对比得出,使用mRMR方法进行降维处理能够有效提高分类模型的识别准确率,同时SVM-KNN融合分类算法的识别准确率要高于单分类算法。研究结果可为实现高铁行车调度员认知负荷监测预警提供理论基础。 展开更多
关键词 高速铁路行车调度员 认知负荷 脑电信号 最大相关最小冗余 支持向量机 K近邻
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基于并行架构网络与改进动态FD-KNN的风力发电机轴承故障预警
12
作者 许伯强 王彪 +1 位作者 孙丽玲 尹彦博 《太阳能学报》 北大核心 2025年第10期753-765,共13页
针对当前风力发电机轴承故障预警准确率和可靠性不足的问题,提出一种基于并行架构网络与改进动态k近邻故障检测(FD-KNN)的风力发电机轴承故障预警方法。首先,对风力发电机的数据采集与监控(SCADA)数据进行相关性分析,筛选出与风力发电... 针对当前风力发电机轴承故障预警准确率和可靠性不足的问题,提出一种基于并行架构网络与改进动态k近邻故障检测(FD-KNN)的风力发电机轴承故障预警方法。首先,对风力发电机的数据采集与监控(SCADA)数据进行相关性分析,筛选出与风力发电机轴承关键变量高度相关的变量,并采用集合模态经验分解(EEMD)分解关键变量,深入挖掘关键变量内不同时间尺度的特征以及关键变量与高相关协变量的潜在相互作用。然后,构建一个结合自注意力机制的长短期记忆网络(SelfAttention-LSTM)和改进Transformer模型的新型并行架构网络,用以精确可靠地预测关键变量的未来状态。基于预测结果,计算残差,并结合风力发电机轴承的实时状态对FD-KNN算法进行动态优化,包括调整近邻规模、设置动态告警阈值和预警条件,以实现更为精准可靠的故障预警。最后,通过实际SCADA数据验证,结果表明该方法可提前识别风力发电机轴承故障,且在准确性和可靠性方面均表现出色。 展开更多
关键词 风电机组 数据采集与监视控制 轴承 深度学习 故障预警 改进动态FD-knn算法 可靠性
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KNN-Transformer:基于K近邻分类的Transformer算法在滚动轴承故障诊断中的应用
13
作者 王军锋 张彪 +5 位作者 张昊 田开庆 田新民 王泰旭 罗凌燕 赵悦 《机电工程技术》 2025年第18期160-166,共7页
针对滚动轴承故障诊断中样本呈现全局冗余、局部稀疏的小样本问题,提出KNN-Transformer算法,融合Transformer自注意力机制与K近邻(KNN)算法。该算法通过Transformer编码器提取振动信号的层次化特征,利用KNN分类器替代传统Softmax层,解... 针对滚动轴承故障诊断中样本呈现全局冗余、局部稀疏的小样本问题,提出KNN-Transformer算法,融合Transformer自注意力机制与K近邻(KNN)算法。该算法通过Transformer编码器提取振动信号的层次化特征,利用KNN分类器替代传统Softmax层,解决小样本数据集场景下Softmax线性分类器易过拟合的问题。实验基于滚动轴承四自由度动力学仿真数据及西储大学(CWRU)轴承故障数据集展开。在仿真数据中,模型训练集与测试集准确率分别达100%和97%,AUC值为0.98,表明其对复杂振动信号的特征解析能力;在西储大学数据集中,测试集准确率达100%,AUC值为1,获得了较好的故障识别效果。通过对比实验显示,KNN-Transformer在精准率、召回率等指标上均优于单一KNN或Transformer模型,验证了其在机械故障诊断中的有效性与鲁棒性,为智能诊断提供了新方法。 展开更多
关键词 滚动轴承故障诊断 knn-Transformer 自注意力机制 K近邻算法 小样本数据
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基于GGO-KD-KNN算法的下肢步态识别研究 被引量：1
14
作者 李传江 丁新豪 +2 位作者 涂嘉俊 李昂 尹仕熠 《上海师范大学学报(自然科学版中英文)》 2025年第2期141-145,共5页
为了提高下肢步态识别的准确性和效率,针对K最近邻(KNN)算法参数调节困难的问题,提出了一种基于灰雁优化-K维树-K最近邻(GGO-KD-KNN)算法的下肢步态识别方法.首先,利用表面肌电信号(sEMG)采集下肢肌肉活动信息,并将信号划分为5个步态阶... 为了提高下肢步态识别的准确性和效率,针对K最近邻(KNN)算法参数调节困难的问题,提出了一种基于灰雁优化-K维树-K最近邻(GGO-KD-KNN)算法的下肢步态识别方法.首先,利用表面肌电信号(sEMG)采集下肢肌肉活动信息,并将信号划分为5个步态阶段.然后,进行sEMG去噪,并提取时域和频域特征.接着,用GGO算法基于灰雁群体行为进行启发式优化,优化KNN算法的K值和距离度量,并通过适应度迭代寻找最优解.实验结果表明,通过GGO算法优化的步态识别精度达到了98.23%,标准差为0.264,相较于其他常用算法,基于GGO-KD-KNN算法的步态识别方法展现出更高的分类准确率和稳定性,为下肢智能辅助装置的研究和开发提供了有力的理论支持. 展开更多
关键词 下肢步态识别 表面肌电信号(sEMG) 灰雁优化-K维树-K最近邻(GGO-KD-knn)算法 分类优化
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基于KNN算法建立晒后皮肤状态评估模型 被引量：1
15
作者 李以洪 许梦然 +4 位作者 盘瑶 吴金昊 刘琦 常思思 赵华 《日用化学工业(中英文)》 北大核心 2025年第3期349-357,共9页
探索不同剂量紫外线照射后皮肤指标变化趋势,建立晒后皮肤状态评估模型。首先,筛选出变化有规律且具灵敏性的指标,优化黑化模型进一步扩大样本库,利用临床专家对晒后皮肤状态的分级作为学习标准,基于K邻近分类算法(KNN)对指标数据进行... 探索不同剂量紫外线照射后皮肤指标变化趋势,建立晒后皮肤状态评估模型。首先,筛选出变化有规律且具灵敏性的指标,优化黑化模型进一步扩大样本库,利用临床专家对晒后皮肤状态的分级作为学习标准,基于K邻近分类算法(KNN)对指标数据进行训练识别,建立晒后皮肤状态分级评估模型,经10折交叉验证后超参数K=3时,模型的mmce均值为0.015,预测精度acc均值为0.985,预测的准确度高达98.5%。结果表明,该模型能够将晒后皮肤状态的主观评级客观量化,高效率、高精度识别晒后皮肤状态。研究结果可为晒后皮肤状态评估和晒后修护功效评价体系提供技术支持。 展开更多
关键词 日晒 皮肤状态 黑化模型 knn算法
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基于改进KNN算法的医院信息系统异常检测系统设计 被引量：1
16
作者 王弢 金蕾 赵雪峰 《微型电脑应用》 2025年第3期15-19,共5页
设计并提出改进K近邻(KNN)算法用于提高医院信息系统异常检测效率。使用KNN对每个故障进行局部诊断,以获得先验概率。结合朱塞尔姆距离,改进KNN算法,利用医院信息系统对系统不稳定、终端故障状态等异常实验数据进行分析,通过探究改进前... 设计并提出改进K近邻(KNN)算法用于提高医院信息系统异常检测效率。使用KNN对每个故障进行局部诊断,以获得先验概率。结合朱塞尔姆距离,改进KNN算法,利用医院信息系统对系统不稳定、终端故障状态等异常实验数据进行分析,通过探究改进前后算法性能及系统准确率,进一步证明所提出的改进KNN算法的有效性。研究结果表明,改进的KNN算法具有较好的系统异常检测效果,针对医院系统工作不稳定的异常检测准确率为99.38%,且改进后KNN算法的收敛速度比未改进的KNN算法快24倍。研究成果可以为医院信息系统关键技术和异常检测系统设计的理论体系和应用体系提供参考。 展开更多
关键词 knn算法 医院信息 系统异常检测 检测准确率
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激光引信地面目标识别KNN算法
17
作者 何海军 田博 +4 位作者 胡鹏飞 李林豪 王伟 李铁 李岗 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第4期134-140,共7页
瞄准新一代激光对地近炸引信对地面目标精确识别的急切需求,基于激光引信弹目交会回波进行KNN算法的地面目标识别探索研究。首先通过雷达方程建立激光近炸引信的弹目交会回波方程;其次对回波数据进行归一化处理并将数据集划分为训练数... 瞄准新一代激光对地近炸引信对地面目标精确识别的急切需求,基于激光引信弹目交会回波进行KNN算法的地面目标识别探索研究。首先通过雷达方程建立激光近炸引信的弹目交会回波方程;其次对回波数据进行归一化处理并将数据集划分为训练数据集和测试数据集;然后提取回波数据的强散射点个数和等效目标尺寸特征;最后将得到的特征子集进行KNN算法的目标识别训练和测试。实验结果表明,基于KNN算法的识别方法准确率高,平均识别精度为86.3%。该算法能够较好地实现坦克、雷达车及装甲车三种不同地面目标的精确识别。 展开更多
关键词 激光引信 回波 特征提取 knn算法 地面目标识别
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无铅KNN/PAN柔性复合薄膜压电纳米发电机
18
作者 任源楠 李银辉 +2 位作者 高飞 李旗国 李朋伟 《电子元件与材料》 北大核心 2025年第9期1011-1017,共7页
铌酸钾钠(KNN)拥有较高的居里温度和压电系数,但较差的柔韧性限制了其在柔性可穿戴器件中的应用。采用固相反应技术在950℃下成功合成了纯相的KNN,并对其形貌和晶相进行了表征。制备了KNN/PAN柔性复合薄膜压电纳米发电机(PNG),并系统研... 铌酸钾钠(KNN)拥有较高的居里温度和压电系数,但较差的柔韧性限制了其在柔性可穿戴器件中的应用。采用固相反应技术在950℃下成功合成了纯相的KNN,并对其形貌和晶相进行了表征。制备了KNN/PAN柔性复合薄膜压电纳米发电机(PNG),并系统研究了KNN的掺杂浓度对其压电性能的影响。研究表明,KNN粒径都集中在(300±100) nm,且在常温下呈现斜方晶相。KNN/PAN柔性复合薄膜PNG的压电性能与KNN的浓度呈正比。当KNN的掺杂浓度为质量分数50%时,KNN/PAN柔性复合薄膜PNG内阻约为5 MΩ,开路电压和短路电流分别为7.6 V和1.33μA,最大输出功率约为3.21μW。经过1000 s循环运行,KNN/PAN柔性复合薄膜PNG输出信号稳定。研究结果表明,增加KNN的掺杂浓度可以提升KNN/PAN柔性复合材料的压电性能,且KNN/PAN柔性复合薄膜PNG有望作为自供电压力传感器在可穿戴电子设备中得到广泛应用。 展开更多
关键词 聚丙烯腈(PAN) 铌酸钾钠(knn) 柔性复合薄膜 压电性能 压电纳米发电机
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基于GA-KNN的炼化设备腐蚀状态预测研究
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作者 陶金福 陈良超 +1 位作者 陆新元 杨剑锋 《北京化工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期96-104,共9页
腐蚀问题极易引发炼化装置的安全隐患,甚至是严重的安全事故,因此开展针对炼化设备的快速、精准的腐蚀状态预测技术研究具有重要意义。针对多数研究基于理想实验数据以及虚拟生成数据进行腐蚀预测而忽略实际情况的问题,通过收集621组酸... 腐蚀问题极易引发炼化装置的安全隐患,甚至是严重的安全事故,因此开展针对炼化设备的快速、精准的腐蚀状态预测技术研究具有重要意义。针对多数研究基于理想实验数据以及虚拟生成数据进行腐蚀预测而忽略实际情况的问题,通过收集621组酸性水汽提装置设备腐蚀检测数据,采用一种结合合成少数类过采样与基于最近邻规则欠采样(synthetic minority over-sampling technique with edited nearest neighbors, SMOTEENN)的算法解决原始数据不平衡问题,基于遗传算法优化后的K-最近邻(genetic algorithm-based K-nearest neighbors, GA-KNN)算法建立设备腐蚀状态(包含腐蚀类型及腐蚀程度)预测模型。结果表明,在数据集平衡方面,SMOTEENN算法能够有效平衡数据集并提高模型对设备腐蚀状态的识别能力;在设备腐蚀状态预测方面,经遗传算法优化后的KNN(K-nearest neighbors)模型具有较好的预测效果,对设备腐蚀类型及腐蚀程度的预测准确率分别达到0.993 3和0.981 2。结果证明了所提模型可实现设备腐蚀综合诊断,为酸性水汽提装置腐蚀监测及检修维护提供理论指导。 展开更多
关键词 非平衡数据处理 腐蚀状态预测 K-最近邻(knn) 酸性水汽提装置
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基于内容特征kNN回归的零样本口音转换模型
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作者 罗宜鑫 陈宁 +1 位作者 薛宇航 肖阳阳 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期497-504,共8页
口音转换(Accent Conversion,AC)旨在将源口音语音转换为目标口音语音,并保持源说话人音色和语音内容不变。现有的AC模型缺乏对训练数据分布以外的语音口音转换的泛化性。本文提出基于内容特征k-邻近(kNN)回归的零样本AC模型。一方面,采... 口音转换(Accent Conversion,AC)旨在将源口音语音转换为目标口音语音,并保持源说话人音色和语音内容不变。现有的AC模型缺乏对训练数据分布以外的语音口音转换的泛化性。本文提出基于内容特征k-邻近(kNN)回归的零样本AC模型。一方面,采用WavLM第23层提取源和目标口音语音的内容特征,并利用kNN回归将源口音语音内容特征置换为目标口音语音及其最邻近的内容特征以实现口音转换;另一方面,为了保持转换后语音中源说话人音色,构建多说话人声码器对含有目标口音的语音内容特征和源说话人音色特征进行融合,以合成目标口音语音。该模型无需源口音语音参与训练,即可实现多种源口音到目标口音的转换。实验结果表明,该模型取得了比并行或非并行AC模型更好的客观与主观评价结果。 展开更多
关键词 口音转换 knn回归 零样本学习 语音转换 声码器
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