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K-凸复合函数的性质
1
作者 万莉娟 崔继贤 李晓丹 《高师理科学刊》 2025年第7期8-11,共4页
借助K-凸函数的K-回收映射和K-雅可比映射得到了K-凸复合函数的几个性质。
关键词 K-凸函数 K-回收映射 K-雅可比映射 K-凸复合函数
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向量集值优化问题的若干最优性条件
2
作者 万莉娟 李晓丹 崔继贤 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》 2025年第4期90-94,共5页
借助K-凸函数的K-回收映射、K-雅可比映射和K-回收锥建立向量集值优化问题的几个最优性条件。
关键词 K-凸函数 K-回收锥 K-回收映射 K-雅可比映射 向量集值优化 最优性条件
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基于改进K-means聚类高压电缆的局部放电定位和识别 被引量：3
3
作者 李小龙 郭来功 +2 位作者 来文豪 王保德 韩剑秋 《电工技术》 2025年第6期124-130,共7页
针对高压电缆局部放电到时产生误差导致定位不准、干扰信号导致图谱识别困难等问题,提出了一种改进K-means聚类算法。在局部放电定位时,消去非线性方程组的二阶项,将其转换成线性方程组,考虑到时误差的情况下,至少使用4个高频电流传感... 针对高压电缆局部放电到时产生误差导致定位不准、干扰信号导致图谱识别困难等问题,提出了一种改进K-means聚类算法。在局部放电定位时,消去非线性方程组的二阶项,将其转换成线性方程组,考虑到时误差的情况下,至少使用4个高频电流传感器测量并计算PD的初值,改进K-means聚类对初值进行聚类优化,获得最优的PD源坐标,从而对PD进行精确定位。在局部放电信号的识别过程中,建立检测信号处理甄别系统对信号进行采集、处理,产生PRPD图谱和T-F图谱,由改进K-means聚类对T-F图谱进行聚类,将PRPD图谱分类成2簇信号的PRPD图谱,根据PRPD源图谱库特征对比,准确地对信号进行识别。实验结果表明,该方法可有效分离局部放电信号和干扰信号,实现局部放电信号类型的准确识别。 展开更多
关键词 局部放电 K-MEANS聚类 定位 PRPD图谱
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盐胁迫下(落羽杉×墨西哥落羽杉)×墨西哥落羽杉回交子代根尖分生区Na^(+)、K^(+)流特征及QTL定位 被引量：1
4
作者 朱庆林 王紫阳 +4 位作者 於朝广 尤慧 崔罗敏 杨颖 喻方圆 《植物资源与环境学报》 北大核心 2025年第4期1-8,22,共9页
为明确盐胁迫下落羽杉属(Taxodium Rich.)植物Na^(+)和K^(+)流特征及其外排速率QTL定位,以落羽杉[T.distichum(Linn.) Rich.]和墨西哥落羽杉(T.mucronatum Ten.)为亲本,以(落羽杉×墨西哥落羽杉)×墨西哥落羽杉回交子代(BC1代)... 为明确盐胁迫下落羽杉属(Taxodium Rich.)植物Na^(+)和K^(+)流特征及其外排速率QTL定位,以落羽杉[T.distichum(Linn.) Rich.]和墨西哥落羽杉(T.mucronatum Ten.)为亲本,以(落羽杉×墨西哥落羽杉)×墨西哥落羽杉回交子代(BC1代)为实验材料,采用非损伤微测技术(NMT)测定盐胁迫(150 mmol·L^(-1)NaCl)下BC1代根尖分生区Na^(+)、K^(+)流速,并采用隶属函数法和Ward's聚类分析对BC1代的耐盐性进行综合评价,同时开展Na^(+)和K^(+)外排速率的QTL定位分析。结果显示:盐胁迫下,落羽杉和墨西哥落羽杉的Na^(+)和K^(+)均为外排,且墨西哥落羽杉具有更强的排Na^(+)、保K^(+)潜力;97个BC1代中有89个通过调节Na^(+)和K^(+)外排维持离子稳态,且Na^(+)和K^(+)外排速率变异较大(变异系数分别为68.68%和61.07%)。相关性分析结果显示Na^(+)外排速率与K^(+)外排速率在0.01水平呈显著负相关。基于隶属函数值的Ward's聚类分析结果显示:89个BC1代被分为4组,包括高耐盐潜力型(7个BC1代)、较高耐盐潜力型(17个BC1代)、较低耐盐潜力型(40个BC1代)和低耐盐潜力型(25个BC1代)。此外,Na^(+)外排速率定位到3个主效QTL,可解释7.65%~14.35%的表型变异;K^(+)外排速率定位到13个主效QTL,能解释1.20%~3.68%的表型变异;且3个与Na^(+)、K^(+)外排相关的QTL存在重叠。综合分析结果表明:(落羽杉×墨西哥落羽杉)×墨西哥落羽杉BC1代根尖分生区Na^(+)排除能力越强,K^(+)保持能力则越强,筛选出的7个高耐盐潜力BC1代及3个与Na^(+)、K^(+)外排相关的重叠QTL可用于落羽杉属耐盐品种筛选。 展开更多
关键词 落羽杉属 K^(+)/Na^(+)体内平衡 耐盐性 QTL定位 非损伤微测技术(NMT)
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扩散映射联合K最近邻法算法助力空间偏移可见近红外光谱快速鉴别阿胶种类
5
作者 薛小瑞 张凯萍 《光散射学报》 北大核心 2025年第1期123-128,共6页
阿胶是一种传统名贵的中药材,主要原料有驴皮、牛皮等,不同的原材料决定了阿胶的药性功效。为实现阿胶原料的无损检测,本文采用空间偏移可见近红外光谱技术结合扩散映射联合K最近邻法算法开展阿胶原材料的鉴别分类研究。本研究实现了一... 阿胶是一种传统名贵的中药材,主要原料有驴皮、牛皮等,不同的原材料决定了阿胶的药性功效。为实现阿胶原料的无损检测,本文采用空间偏移可见近红外光谱技术结合扩散映射联合K最近邻法算法开展阿胶原材料的鉴别分类研究。本研究实现了一种基于空间跃迁理论的空间偏移可见近红外光谱技术,开展了驴皮、牛皮阿胶及其不同浓度混合物的空间偏移光谱实验,通过扩散映射算法实现了高维光谱数据的降维和光谱特征提取,然后基于K最近邻法算法完成了对驴皮和牛皮阿胶的鉴别,通过分类算法的综合评价指标-混淆矩阵和准确率评价了模型的识别效果。结果表明本研究提出的扩散映射联合K最近邻法算法对助力空间偏移可见近红外光谱技术识别阿胶种类具有很高的可行性和可靠性。本文提出并验证了一种快速鉴别阿胶种类的新方法,为相关技术人员提供了一种新的方法学参考。 展开更多
关键词 扩散映射 K最近邻法 空间偏移可见近红外光谱 阿胶
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西藏土壤可蚀性K值驱动因素与空间分布预测
6
作者 陈松焱 王永霞 +3 位作者 刘钟元 李超 陈嵚崟 喻武 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期120-133,共14页
土壤可蚀性K值是开展土壤侵蚀预测和进行水土保持措施效应评价的关键指标。通过西藏第二次土壤普查数据和实地采样数据,结合环境协变量,采用大数据估算区域土壤可蚀性K值。结果表明:(1)对K值空间变异性预测可采用普通克里格(Ordinary Kr... 土壤可蚀性K值是开展土壤侵蚀预测和进行水土保持措施效应评价的关键指标。通过西藏第二次土壤普查数据和实地采样数据,结合环境协变量,采用大数据估算区域土壤可蚀性K值。结果表明:(1)对K值空间变异性预测可采用普通克里格(Ordinary Kriging,OK)、随机森林(Random Forest,RF)、多边形连接(Polygon Connection,PC)3种模型,其中RF模型相比PC和OK模型的预测结果更加准确,其决定系数(R2)为0.781,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)分别为0.004、0.003和0.001。(2)重要性结果表明,地形、植被、气候对K值预测影响的重要性分别为35.04%、31.31%和29.88%;人类活动对K值预测的重要性仅为3.77%;(3)研究区预测K值为0.01605~0.04870 t·hm2·h/(hm2·MJ·mm);高和中高侵蚀区、中和中低侵蚀区、相对低和低侵蚀区的面积分别占西藏面积的24.73%、44.61%和30.66%。预测结果呈现西南、东北部高,中部、东南部低的趋势;(4)RF预测的空间不确定性表明,中部、西部及北部地区的不确定性较高,东部、南部地区的不确定性较低,不确定性指数总体分布在0.271~0.816。 展开更多
关键词 土壤可蚀性K值 驱动因素 映射模型 空间分布特征
原文传递
基于自组织映射优化k均值聚类合成少数类算法及应用
7
作者 罗博炜 谭家驹 冯纪强 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期679-689,共11页
针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特... 针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特征,将高维数据有效地映射至低维空间。在此基础上,结合k-Means算法进行数据聚类,以识别少数类样本的潜在群集,从而更准确地确定过采样的焦点区域。最后运用SMOTE技术对这些焦点区域进行过采样,增加少数类样本数量的同时保持数据的原始特征分布,从而减少过拟合的风险。在Bank marketing、Credit_Fraud等多个经典的真实金融数据集上的实验证明,该方法能够通过增加聚类稳定性来提升传统过采样算法的质量,在提升模型性能的同时降低算法复杂度。 展开更多
关键词 自组织映射神经网络 聚类算法 k均值聚类合成少数类过采样方法 信贷违约预警
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基于改进YOLOv3的病虫害识别算法研究 被引量：1
8
作者 沈希臻 陈儒敏 《智能计算机与应用》 2025年第2期85-90,共6页
农作物叶片病虫害识别,是农作物病虫害防治过程中很重要的一个环节。为克服传统工作人员检测病虫害的效率低等一系列问题,本文研究了一种基于改进YOLOv3算法的农作物叶片病虫害识别方法。由于传统的YOLOv3网络存在过拟合、鲁棒性差的情... 农作物叶片病虫害识别,是农作物病虫害防治过程中很重要的一个环节。为克服传统工作人员检测病虫害的效率低等一系列问题,本文研究了一种基于改进YOLOv3算法的农作物叶片病虫害识别方法。由于传统的YOLOv3网络存在过拟合、鲁棒性差的情况,本文采用改进的密集连接YOLOv3网络来进行叶片病虫害的识别。改进的YOLOv3网络采用相同尺度特征图密集连接的网络结构,加强了浅层特征的利用;同时采用k-means聚类算法重新计算边界框尺寸。实验结果表明,改进的YOLOv3算法比原始的YOLOv3算法对小目标区域有更好的检测效果,使农作物叶片病虫害检测的平均精确度mAP值大大提高,检测速度可以满足实时性要求,改进的YOLOv3算法的漏检和误检率相比YOLOv3网络明显降低。 展开更多
关键词 YOLOv3 病虫害识别 K-MEANS聚类 密集连接 浅层特征 MAP
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基于大数据挖掘的用电异常特征自动化分析方法
9
作者 董俐君 岳恒 《自动化技术与应用》 2025年第10期125-128,共4页
电异常数据中存在缺失值、异常值、噪声和数据不平衡等问题,这些问题使得现有自动化分析方法的准确性和鲁棒性受到影响,对此,研究基于大数据挖掘的用电异常特征自动化分析方法。首先,利用改进K-means聚类算法,实施典型负荷特征曲线的聚... 电异常数据中存在缺失值、异常值、噪声和数据不平衡等问题,这些问题使得现有自动化分析方法的准确性和鲁棒性受到影响,对此,研究基于大数据挖掘的用电异常特征自动化分析方法。首先,利用改进K-means聚类算法,实施典型负荷特征曲线的聚类分析。通过获取大规模的负荷特征曲线数据,可以减少数据缺失、异常值和噪声等问题,提高数据质量。然后,基于欧氏距离实施用户负荷曲线与典型负荷特征曲线的相似性度量,实现用电异常用户筛选。最后,基于模糊神经网络模型设计用电异常特征自动化分析模型,实施用电异常特征自动化分析。实验结果表明,设计方法的最大误判率为1.32%,最小误判率为0.36%,平均误判率为0.52%,整体误判率较低,与期望输出的拟合情况较好,与现实较为贴近,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 自组织映射网络 改进K-means聚类算法 相似性度量 用电异常特征分析
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基于GIS技术与K-medoids聚类的多源测绘数据集成
10
作者 孙琨 唐江森 《河北省科学院学报》 2025年第3期9-14,共6页
在多源测绘数据集成过程中,数据波动性易导致数据集成质量下降。为此,本文提出一种基于GIS技术与K-medoids聚类的多源测绘数据集成方法。首先,利用K-medoids聚类算法对多源测绘数据进行格式与坐标系转换,构造数据空间属性要素的模糊矩阵... 在多源测绘数据集成过程中,数据波动性易导致数据集成质量下降。为此,本文提出一种基于GIS技术与K-medoids聚类的多源测绘数据集成方法。首先,利用K-medoids聚类算法对多源测绘数据进行格式与坐标系转换,构造数据空间属性要素的模糊矩阵,结合源域特征与聚类样本数,判定数据的源域;其次,借助GIS系统的挖掘架构,构建测绘数据的尺度空间数据库,结合集成路径的复杂度,选择丢包率最小的路径作为数据集成路径;最后,引入XML解析方法对高度融合的数据进行解析处理,平滑数据的波动性,并计算数据特征向量之间的紧密度,从而构造数据集成函数,以此实现多源测绘数据的高效整合。实验结果表明,无论数据规模大小,该方法均能有效提升集成后数据的NMI值,集成质量较好。 展开更多
关键词 GIS技术 K-medoids聚类 多源测绘数据 数据挖掘 数据质量
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基于映射距离比离群因子的离群点检测算法 被引量：2
11
作者 张忠平 姚春辰 +3 位作者 孙光旭 刘硕 张睿博 魏永辉 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1719-1732,共14页
针对基于邻近性的离群点检测方法需要花费大量时间过滤正常点,并且在检测全局离群点时难以检测出局部离群点的问题,提出一种基于映射距离比离群因子离群点检测(MDROF)算法。首先,为了减少正常点在检测过程中的时间消耗,给出了差异相似... 针对基于邻近性的离群点检测方法需要花费大量时间过滤正常点,并且在检测全局离群点时难以检测出局部离群点的问题,提出一种基于映射距离比离群因子离群点检测(MDROF)算法。首先,为了减少正常点在检测过程中的时间消耗,给出了差异相似度的概念,通过定义差异相似度剪枝因子过滤掉数据集中的大部分正常点。其次,定义映射k距离,通过映射距离与可达距离的比值刻画数据对象的局部离群程度,通过可达密度刻画数据对象的全局离群程度。最后,结合数据对象相互近邻点的平均排位定义映射距离比离群因子来检测离群点。在人工数据集以及真实数据集上分别对该算法与其他经典的离群点检测算法在精确率、AUC值和离群点发现曲线上进行实验对比分析。实验结果证明MDROF算法在离群点检测的准确性和稳定性上明显优于对比算法。 展开更多
关键词 数据挖掘 离群点检测 差异相似度剪枝 映射k距离 映射距离比
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K-凸函数的性质 被引量：2
12
作者 万莉娟 佟浩 +1 位作者 吴葛 赵欣 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 2024年第4期91-94,共4页
借助集值映射的K-回收映射和K-雅可比映射得到了K-凸函数的两个性质。
关键词 K-凸函数 K-回收锥 K-回收映射 K-雅可比映射
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自适应初始光子收集半径的卡方渐进光子映射
13
作者 贺怀清 元林 +1 位作者 刘浩翰 惠康华 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2433-2441,共9页
卡方渐进光子映射(chi-squared progressive photon mapping, CPPM)使用K近邻法(K nearest neighbor, KNN)为命中点确定初始半径,导致图像中光照均匀区域的噪点及明暗交界区域和焦散区域的模糊。针对此问题,提出一种计算光子映射初始半... 卡方渐进光子映射(chi-squared progressive photon mapping, CPPM)使用K近邻法(K nearest neighbor, KNN)为命中点确定初始半径,导致图像中光照均匀区域的噪点及明暗交界区域和焦散区域的模糊。针对此问题,提出一种计算光子映射初始半径的算法,自适应地为各命中点确定初始半径:为CPPM算法增加预处理环节,根据对光子分布的均匀程度的检验及对高频区域的筛选为命中点设置初始半径,以保证光照均匀区域的命中点保持在大半径上,光照变化区域的命中点半径快速下降。实验结果表明,改进算法减少了光子映射算法的方差和偏差,提高了渲染效果。 展开更多
关键词 渐进光子映射 K近邻法 卡方检验 自适应 初始半径 焦散 光子分布
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密集分布虾卵典型特征信息检测方法
14
作者 杨国伟 杨翌轩 +3 位作者 宋维鹏 孙丽慧 李飞 郭建林 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第17期257-264,共8页
针对红螯螯虾人工繁育过程中对虾卵位置、尺寸、颜色等典型特征信息的检测需求,该研究提出一种基于深度学习的虾卵典型特征信息检测方法,充分利用深度学习来提高检测精度和泛化性。首先利用密度图回归模型和局部峰值滤波方法实现图像中... 针对红螯螯虾人工繁育过程中对虾卵位置、尺寸、颜色等典型特征信息的检测需求,该研究提出一种基于深度学习的虾卵典型特征信息检测方法,充分利用深度学习来提高检测精度和泛化性。首先利用密度图回归模型和局部峰值滤波方法实现图像中虾卵个体的准确定位,输出定位图。然后结合K维树与边界框搜索算法,获得图像稀疏区域包围单粒虾卵的子图,并利用椭圆轮廓检测方法得到单粒虾卵尺寸数值。最后利用K-means颜色聚类对密集分布虾卵图像和单粒虾卵子图进行颜色检测,得到图像中所有虾卵和单粒虾卵的主色。图像中虾卵定位最高精度可达94%,虾卵长度和面积预测误差控制为0~2个像素和4~11个像素左右,图像和虾卵主色分类明确。该研究方法可以为红螯螯虾人工孵化流程中的虾卵密集度、成熟度、质量等指标提供基础评估数据,具备很好的实际应用价值。 展开更多
关键词 水产养殖 检测 虾卵 特征信息检测 密度图回归 轮廓检测 K-MEANS聚类
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基于双特征的短波红外星图识别算法 被引量：1
15
作者 廖屹 张磊 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期56-61,共6页
在短波红外波段进行昼夜测星有望实现近地空间全天时自动导航,其中,星图识别算法是实现全天时导航的关键技术之一。传统的三角形算法在导航星数增多的情况下,由于其匹配特征维度低,在识别时容易出现冗余匹配、误匹配的情况。针对这一问... 在短波红外波段进行昼夜测星有望实现近地空间全天时自动导航,其中,星图识别算法是实现全天时导航的关键技术之一。传统的三角形算法在导航星数增多的情况下,由于其匹配特征维度低,在识别时容易出现冗余匹配、误匹配的情况。针对这一问题,提出了一种基于双特征的短波红外星图识别算法,该算法选取三角形的面积与外切圆半径双高维特征作为匹配特征,通过构建面积特征的K矢量索引,应用K矢量查找法降低匹配识别的计算复杂度。此外,还提出一种优化的观测三角形的选择策略,减少了匹配过程中的计算量,提高算法的识别速度。实验表明,星点位置噪声低于2像素时,算法的平均识别率优于95%;伪星数未超过50%时,平均识别率可达87.6%;并通过实际观星试验验证了所提算法的可行性,与改进的三角形算法相比,该算法在识别速度、识别率以及抗噪声能力等方面都有明显优势。 展开更多
关键词 短波红外 星敏感器 星图识别 三角形算法 K矢量查找
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基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的农业碳排放预测 被引量：17
16
作者 苏子龙 严文亮 +3 位作者 李慧敏 高林燕 寿文琪 吴军 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期6818-6827,共10页
农业碳排放预测能够为农业领域实现碳达峰与碳中和目标的规划提供理论依据和数据支持.为了优化现有的农业碳排放预测方法,以上海农场为例开展农业碳排放预测研究.采用排放因子法核算了上海农场2011~2021年碳排放总量,基于碳排放核算结... 农业碳排放预测能够为农业领域实现碳达峰与碳中和目标的规划提供理论依据和数据支持.为了优化现有的农业碳排放预测方法,以上海农场为例开展农业碳排放预测研究.采用排放因子法核算了上海农场2011~2021年碳排放总量,基于碳排放核算结果构建了以种植业GDP、养殖业GDP和渔业GDP为指标的BP神经网络预测模型,并采用改进麻雀搜索算法对模型进行优化,最终利用优化后的BP神经网络模型对上海农场未来碳排放进行预测.结果表明,改进麻雀搜索算法优化BP神经网络(TGSSA-BPNN)对于上海农场碳排放的预测结果准确率为96.14%,均方根误差为1.21万t·a^(-1),可决系数R2值为0.995 2,模型预测结果的准确度高,拟合效果良好;与优化前模型相比,TGSSA-BPNN模型多次运行结果的准确率稳定在95%左右,均方根误差稳定在20 000 t·a^(-1)以下,R2值稳定在0.99以上,改进麻雀搜索算法提高了神经网络预测结果的准确性与稳定性,优化效果明显.对于上海农场未来碳排放的预测结果表明,养殖业对于碳排放总量的影响起到了主导地位,控制养殖业规模可有效控制碳排放总量. 展开更多
关键词 农业碳排放 预测模型 BP神经网络 麻雀搜索算法 k折交叉验证 Tent混沌映射 高斯变异
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基于Citespace的粉葛研究进展可视化分析 被引量：3
17
作者 康家和 段志程 +4 位作者 唐雪珂 吴文婷 刘远朋 施平丽 王爱勤 《辽宁农业科学》 2024年第1期28-34,共7页
基于文献计量学方法,通过Citespace软件绘制知识图谱,以“粉葛”和“甘葛藤”为主题词,将采集到的1993~2022年377篇文献作为研究对象,对文献的发文量、作者、发文机构、期刊分布、等进行信息挖掘,并通过关键词聚类图谱、时间图谱、突现... 基于文献计量学方法,通过Citespace软件绘制知识图谱,以“粉葛”和“甘葛藤”为主题词,将采集到的1993~2022年377篇文献作为研究对象,对文献的发文量、作者、发文机构、期刊分布、等进行信息挖掘,并通过关键词聚类图谱、时间图谱、突现词分析等方法进行可视化分析。结果表明,粉葛相关文献年发文量总体呈现上升趋势,2020以来呈现快速增长态势。从事粉葛研究的主要机构包括江西中医药大学、广西农业科学院、广西大学等,合作单位和合作团队呈现明显的“地缘”和“学缘”特征。目前,粉葛相关文献40%发表在核心期刊上,其中,中医药类和食品加工类期刊收录的粉葛相关文献较多。研究内容从理论走向实践,研究热点从粉葛品质鉴定、粉葛栽培技术转向粉葛生药学、产业经济调研等;目前,淀粉、产量、多糖等成为突现关键词;关键词时区图结果显示葛根素、总黄酮、HPLC等关键词贯穿整个粉葛研究阶段,成为该领域的研究基石,反应了粉葛研究存在的一定问题。 展开更多
关键词 粉葛 CITESPACE 可视化分析 知识图谱 研究热点
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聚类分析在测绘地理信息领域的应用 被引量：1
18
作者 王赟 《经纬天地》 2024年第5期45-48,共4页
介绍了聚类分析的基本原理、经典算法以及聚类结果评价体系,探讨了聚类分析在测绘地理信息领域的具体应用及其未来发展趋势与挑战。聚类分析作为测绘地理信息领域中不可或缺的数据分析工具,需要我们继续挖掘其应用潜力。同时,如何进一... 介绍了聚类分析的基本原理、经典算法以及聚类结果评价体系,探讨了聚类分析在测绘地理信息领域的具体应用及其未来发展趋势与挑战。聚类分析作为测绘地理信息领域中不可或缺的数据分析工具,需要我们继续挖掘其应用潜力。同时,如何进一步提高聚类分析的效率、精度和可靠性,仍然需要积极研究与探索,并将成果用于推动测绘地理信息产业的发展与创新。 展开更多
关键词 聚类算法 K-MEANS 测绘地理信息
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基于多策略融合斑马优化算法的特征选择方法 被引量：2
19
作者 王震 王新春 +2 位作者 杨培宏 费鹏宇 郑学奎 《现代电子技术》 北大核心 2024年第18期149-155,共7页
针对传统斑马优化算法在求解复杂优化问题时精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,提出一种多策略融合的改进斑马优化算法(IZOA)。首先,为解决斑马个体初始位置分布不均匀的问题,引入混沌映射来增加探索过程的种群多样性;其次,受... 针对传统斑马优化算法在求解复杂优化问题时精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,提出一种多策略融合的改进斑马优化算法(IZOA)。首先,为解决斑马个体初始位置分布不均匀的问题,引入混沌映射来增加探索过程的种群多样性;其次,受自适应权重和黄金正弦算法思想启发,提出一种基于自适应递减权重和黄金正弦更新机制的位置更新策略,用于改进斑马算法的局部寻优与全局探索能力;然后,进行标准测试函数实验,验证了IZOA能够有效提升寻优精度和收敛速度;最后,将K近邻分类器作为待优化目标,选取UCI库的12个标准数据集进行特征选择实验,并利用改进后的算法在特征选择模型中进行最优特征子集搜寻。实验结果表明,相比传统算法,所提算法的平均分类准确率提升4.47%,平均适应度值降低2.5%,验证了该算法在特征选择领域的优越性。 展开更多
关键词 斑马优化算法 多策略融合 特征选择 混沌映射 自适应权重 黄金正弦算法 K近邻分类器
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融合SOM神经网络与K-means聚类算法的用户信用画像研究 被引量：4
20
作者 罗博炜 罗万红 谭家驹 《铁路计算机应用》 2024年第7期14-19,共6页
为提高现阶段基于K-Means聚类算法的用户信用画像模型的准确性和实时性,提出一种融合自组织映射(SOM,Self-Organizing Map)神经网络与K-Means聚类算法的改进方法。通过SOM对用户数据进行降维和特征提取,直接获得最优聚类数目后再用K-Me... 为提高现阶段基于K-Means聚类算法的用户信用画像模型的准确性和实时性,提出一种融合自组织映射(SOM,Self-Organizing Map)神经网络与K-Means聚类算法的改进方法。通过SOM对用户数据进行降维和特征提取,直接获得最优聚类数目后再用K-Means算法进行聚类分析。通过真实在线借贷平台数据对所提方法进行验证,结果表明,该方法可提升用户信用画像分析的质量,更好地满足金融数据分析中对实时管理和风险控制的要求,为金融机构提供精准的决策支持。 展开更多
关键词 用户信用画像 SOM神经网络 K-MEANS聚类算法 时间复杂度 风险控制
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