Incorporating Prior Knowledge into Kernel Based Regression

1

作者 SUN Zhe ZHANG Zeng-Ke WANG Huan-Gang 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期1515-1521,共7页

在一些，样品基于回归任务，观察样品是相当很少足够增进知识。作为结果，在样品和模型复杂性的数字之间的冲突出现，并且回归方法将面对窘境是否选择一个复杂模型。合并优先的知识是这窘境的一个潜在的解决方案。在这份报纸，一种优先... 在一些，样品基于回归任务，观察样品是相当很少足够增进知识。作为结果，在样品和模型复杂性的数字之间的冲突出现，并且回归方法将面对窘境是否选择一个复杂模型。合并优先的知识是这窘境的一个潜在的解决方案。在这份报纸，一种优先的知识被调查，把它合并到核的一个新奇方法基于回归计划被建议。建议优先的 knowledge based 核回归(PKBKR ) 方法包括二 subproblems：在函数空间代表优先的知识，并且联合这个代表和训练样品获得回归函数。为代表的步的一个贪婪算法和为加入步的加权的损失功能被建议。最后，实验被执行验证建议 PKBKR 方法，结果在那里证明建议方法能与适当模型复杂性完成相对高的回归性能，特别当样品的数字是小的或观察噪音大时。 展开更多

关键词 计算方法 回归方程 机械学习 自动化系统

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基于KNN算法的小麦隐蔽性虫害分类器设计 被引量：6

2

作者 王锋 王艳娜 +3 位作者 梁义涛 史卫亚 宋红霞 霍富强 《农机化研究》 北大核心 2014年第7期182-185,共4页

含有隐蔽性害虫卵和幼虫的小麦籽粒,其生物光子辐射信号与正常小麦有显著不同。为此,针对大量含虫和不含虫小麦籽粒的生物光子辐射自发发光信号,选择均值、标准差以及光子统计熵等作为特征参数,构造分类器对受试小麦样品进行分类。实验... 含有隐蔽性害虫卵和幼虫的小麦籽粒,其生物光子辐射信号与正常小麦有显著不同。为此,针对大量含虫和不含虫小麦籽粒的生物光子辐射自发发光信号,选择均值、标准差以及光子统计熵等作为特征参数,构造分类器对受试小麦样品进行分类。实验结果表明,与最近邻分类算法、KNN分类算法相比,加权KNN分类器具有良好的分类效果,正确率达到92.5%,研究成果为粮食作物隐蔽性虫害的预报和检测提供了一种新的思路。 展开更多

关键词 生物光子学 分类器 生物光子辐射 小麦籽粒 隐蔽性虫害 加权knn算法

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基于改进KNN算法的手写数字识别研究 被引量：12

3

作者 胡君萍 傅科学 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2019年第1期22-26,共5页

针对传统KNN算法手写数字识别速度和精度都不高的问题,提出了一种改进的KNN手写数字识别方案。改进的KNN算法利用PCA方法对手写数字进行降维,降低传统KNN算法在距离计算过程中的时间和空间复杂度;并采用距离权重统计改善手写数字识别错... 针对传统KNN算法手写数字识别速度和精度都不高的问题,提出了一种改进的KNN手写数字识别方案。改进的KNN算法利用PCA方法对手写数字进行降维,降低传统KNN算法在距离计算过程中的时间和空间复杂度;并采用距离权重统计改善手写数字识别错误问题。在手写数据集MNIST上验证改进的KNN算法,结果显示识别速度有显著提升,识别准确度有一定提高。 展开更多

关键词 手写数字识别 knn算法 PCA 距离权重统计 人工智能

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基于类别平均距离的加权KNN分类算法 被引量：12

4

作者 严晓明 《计算机系统应用》 2014年第2期128-132,共5页

本文提出了一种改进的KNN分类算法,利用样本集合中同类别样本点间距离都十分接近的特点辅助KNN算法分类.将待分类样本点的K个最近邻样本点分别求出样本点所属类别的类别平均距离和样本点与待分类样本点距离的差值比,如果大于一个阈值,... 本文提出了一种改进的KNN分类算法,利用样本集合中同类别样本点间距离都十分接近的特点辅助KNN算法分类.将待分类样本点的K个最近邻样本点分别求出样本点所属类别的类别平均距离和样本点与待分类样本点距离的差值比,如果大于一个阈值,就将该样本点从K个最近邻的样本点中删除,再用此差值比对不同类别的样本点个数进行加权后执行多数投票,来决定待分类样本点所属的类别.改进后的KNN算法提高了分类的精度,并且时间复杂度与传统KNN算法相当. 展开更多

关键词 类别平均距离 knn 加权算法

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基于天气数据对空气质量预测的改进KNN算法 被引量：3

5

作者 郑茂波 孟佳俊 鲁越 《科技创新与应用》 2020年第34期37-38,41,共3页

基于天气数据进行空气质量预测,首先收集成都市A区2018年4月1日到2018年6月3日64天24个天气属性,然后对天气属性进行筛选、数据处理;接着,建立KNN分类模型,利用k折交叉验证和多数表决原则对64个样本进行分类;最后在传统KNN分类模型的基... 基于天气数据进行空气质量预测,首先收集成都市A区2018年4月1日到2018年6月3日64天24个天气属性,然后对天气属性进行筛选、数据处理;接着,建立KNN分类模型,利用k折交叉验证和多数表决原则对64个样本进行分类;最后在传统KNN分类模型的基础上,使用反距离加权建模,结果表明模型有较好的泛化能力和预测效果。 展开更多

关键词 天气数据 空气质量 k折交叉验证 反距离加权 knn算法

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基于案例推理和规则推理的警情智能化决策模型研究

6

作者 杜镐 《计算机时代》 2025年第8期30-33,40,共5页

求助类警情传统上主要采用人工处理的方式,存在效率低、主观性强等问题。为提升警情处置效率,本研究构建了智能化辅助决策模型。利用某地级市2017—2023年607万条警情数据,通过BERT-MRC模型提取自杀类警情属性,建立案例库与规则库。采用... 求助类警情传统上主要采用人工处理的方式,存在效率低、主观性强等问题。为提升警情处置效率,本研究构建了智能化辅助决策模型。利用某地级市2017—2023年607万条警情数据,通过BERT-MRC模型提取自杀类警情属性,建立案例库与规则库。采用TF-IDF加权改进KNN算法进行案例检索。实验表明,改进算法较传统KNN显著提升案例匹配相似度,可为经验不足的民警提供决策支持。 展开更多

关键词 智能化决策 案例推理 规则推理 BERT-MRC TF-IDF加权knn算法

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一种交叉验证和距离加权方法改进的KNN算法研究 被引量：7

7

作者 黄光华 殷锋 冯九林 《西南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2020年第2期172-177,共6页

传统的KNN算法在大样本的情况下对试验样本有较强的一致性结果.但该算法每一次都是在样本全局的基础上进行归类计算,这在很大程度上消耗了空间,增大了算法空间复杂度;且算法在样本分类不平衡时,预测偏差相对偏高.针对这些问题,提出了基... 传统的KNN算法在大样本的情况下对试验样本有较强的一致性结果.但该算法每一次都是在样本全局的基础上进行归类计算,这在很大程度上消耗了空间,增大了算法空间复杂度;且算法在样本分类不平衡时,预测偏差相对偏高.针对这些问题,提出了基于交叉验证和距离加权的改进KNN算法(Weighted cross-validation KNN,简称WCKNN),经过实验验证,本算法有效减小了算法的空间复杂度;同时,也获得了更好的分类性能. 展开更多

关键词 交叉验证 距离加权 knn算法 大样本 归类问题

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EM-KNN算法在复烤烟叶分类上的运用 被引量：3

8

作者 张慧 侯开虎 周洲 《软件》 2018年第6期96-100,共5页

KNN算法是机器学习中一种监督式学习分类算法,KNN算法结构简单、分类效果显著,被广泛运用于多领域的分类问题中。由于传统的KNN算法在分类时没有考虑到样本的分类特征指标对分类结果的影响程度,因此本文提出一种以熵值法加权的KNN算法(E... KNN算法是机器学习中一种监督式学习分类算法,KNN算法结构简单、分类效果显著,被广泛运用于多领域的分类问题中。由于传统的KNN算法在分类时没有考虑到样本的分类特征指标对分类结果的影响程度,因此本文提出一种以熵值法加权的KNN算法(EM-KNN算法),利用熵值法对样本的特征指标赋权,再在计算待测样本与训练样本距离时引入特征指标的权重,以某复烤厂复烤烟叶化学指标分类数据为测试样本,检验改进的KNN算法的有效性,又比较了不同度量距离公式、不同的K值下改进算法与传统算法的差异,通过在Jupyter Notebook交互式平台上对算法的实现和测试,结果验证了改进KNN算法提高了分类准确率。 展开更多

关键词 knn算法 距离度量 熵值法 加权

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一种新的基于统计的自动文本分类方法 被引量：48

9

作者 刘斌 黄铁军 +1 位作者 程军 高文 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2002年第6期18-24,共7页

自动文本分类就是在给定的分类体系下 ,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上... 自动文本分类就是在给定的分类体系下 ,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上提取文档的统计特征 ,能够更好地反映文档的统计分布。基于核的距离加权KNN算法解决了样本的多峰分布、边界重叠问题和分类器的精确分类决策问题。实际应用中 ,互联网和文本库提供了大量经过粗分类的训练文本 ,但普遍存在样本质量较差的问题 ,本文通过样本重要性分析技术解决此问题。实验系统证明了新方法的有效性。 展开更多

关键词 统计 自动文本分类 多层次特征提取 距离加权knn算法 样本重要性分析 汉字识别

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基于RSSI的加权质心定位算法的实现 被引量：27

10

作者 张婵爱 马艳艳 +1 位作者 白凤娥 王莉莉 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第2期146-147,199,共3页

提出了一种基于RSSI的加权质心定位算法,即将RSSI方法和质心定位算法相结合,用信标节点对未知节点不同的RSSI值来确定加权因子,以提高质心算法的定位精度。加权质心定位算法计算简单,只需较少的通信开销和较低的实现复杂度,这在能量有... 提出了一种基于RSSI的加权质心定位算法,即将RSSI方法和质心定位算法相结合,用信标节点对未知节点不同的RSSI值来确定加权因子,以提高质心算法的定位精度。加权质心定位算法计算简单,只需较少的通信开销和较低的实现复杂度,这在能量有限的网络节点中是非常重要的。 展开更多

关键词 节点定位 RSSI测距 加权质心定位算法 MATLAB7.0

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无线传感器网络中基于RSSI的改进定位算法 被引量：90

11

作者 赵昭 陈小惠 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期391-394,共4页

无线传感器网络节点自身定位至关重要,在军事和民用领域中有着广泛的应用前景.目前的定位算法主要分为两种类型,即基于距离的定位算法和距离无关的定位算法.这两种类型的算法各有优势和不足.考虑了两种算法的优缺点,提出了一种廉价实用... 无线传感器网络节点自身定位至关重要,在军事和民用领域中有着广泛的应用前景.目前的定位算法主要分为两种类型,即基于距离的定位算法和距离无关的定位算法.这两种类型的算法各有优势和不足.考虑了两种算法的优缺点,提出了一种廉价实用的定位算法,该方法通过校正RSSI测距技术测量的节点间点到点的距离,并优选信标节点,最后用加权质心方法进行定位.仿真结果表明:本算法比传统的RSSI定位算法拥有更好的定位性能。 展开更多

关键词 无线传感器网络 节点定位 RSSI测距 加权质心算法

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一种特征加权的聚类算法框架 被引量：6

12

作者 高滢 刘大有 徐益 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第10期152-154,共3页

为了考虑数据各维特征对聚类的不同贡献,并把有监督特征评价方法应用到无监督分类问题中,提出一种特征加权的聚类算法框架。该框架首先通过某种聚类算法对数据聚类,然后,根据聚类结果,采用有监督特征评价方法学习各维特征的权值,再根据... 为了考虑数据各维特征对聚类的不同贡献,并把有监督特征评价方法应用到无监督分类问题中,提出一种特征加权的聚类算法框架。该框架首先通过某种聚类算法对数据聚类,然后,根据聚类结果,采用有监督特征评价方法学习各维特征的权值,再根据特征权值重新聚类,之后再次学习特征权值,该过程反复迭代,直至算法收敛或达到指定的迭代次数。欧几里德空间内基于距离、基于密度的聚类算法均适用于本框架。基于本框架,采用模糊C均值聚类算法(FCM)、密度聚类算法(DBSCAN),并通过信息增益特征评价、ReliefF特征评价方法,对多个UCI数据集进行了实验,验证了该框架的有效性。 展开更多

关键词 聚类算法框架 特征加权 基于距离的聚类 基于密度的聚类

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基于RSSI定位算法的无线传感器网络研究 被引量：6

13

作者 贾宗璞 徐园园 董家昕 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第4期551-555,共5页

为减少定位硬件成本和提高定位效率,提出一种与最小二乘法、加权平均法相结合的测距方法。通过信标节点间的相互协作,将测量得到的数据使用最小二乘曲线拟合和加权求平均值的方法处理,求得路径衰减指数和损耗模型,以达到精准的节点定位... 为减少定位硬件成本和提高定位效率,提出一种与最小二乘法、加权平均法相结合的测距方法。通过信标节点间的相互协作,将测量得到的数据使用最小二乘曲线拟合和加权求平均值的方法处理,求得路径衰减指数和损耗模型,以达到精准的节点定位效果。实验结果表明,这种方法获得改进后的损耗模型不仅受环境因素影响减小,而且测距精度与传统RSSI测距模型相比更加精确。 展开更多

关键词 无线传感器网络 节点定位 RSSI测距 最小二乘法 加权平均法

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面向非平衡混合数据的改进计数最近邻分类算法 被引量：2

14

作者 廖志芳 陈宇宙 +1 位作者 樊晓平 瞿志华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第12期139-141,共3页

非平衡混合数据是指数据集中类别不同的样本在数量上存在着较大的差别;同时样本数据集中的数据是非单一的数据类型,即它包含多种类型,如数值型和文本型数据。在对混合型数据的分类算法中,计数最近邻分类算法(CwkNN)可以有效地对混合型... 非平衡混合数据是指数据集中类别不同的样本在数量上存在着较大的差别;同时样本数据集中的数据是非单一的数据类型,即它包含多种类型,如数值型和文本型数据。在对混合型数据的分类算法中,计数最近邻分类算法(CwkNN)可以有效地对混合型数据进行分类,但该算法对数据的非平衡性处理效果不是太理想。在CwkNN的基础之上结合数据的非平衡性特点提出了基于全局密度和K-密度的分类算法来提高少数类样本的权重,从而提高数据的分类精确度。实验结果表明,全局密度分类算法和CwkNN算法的分类精度相当,K-局部密度分类算法在一定程度上提高了分类的精度。 展开更多

关键词 计数最近邻分类算法 非平衡数据 全局密度 K-密度

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nRF51822与传感器融合的定位算法 被引量：3

15

作者 王超 姚瑞玲 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第7期1946-1953,共8页

为提高基于RSSI定位算法的精度和实时性,提出一种基于nRF51822与LSM303DLHC传感器融合的KNN定位算法。将LSM303DLHC传感器融合至nRF51822芯片中,勘测定位终端相对于参考坐标系的航向角,离线阶段将参考坐标与蓝牙AP接收到的信号聚类值绑... 为提高基于RSSI定位算法的精度和实时性,提出一种基于nRF51822与LSM303DLHC传感器融合的KNN定位算法。将LSM303DLHC传感器融合至nRF51822芯片中,勘测定位终端相对于参考坐标系的航向角,离线阶段将参考坐标与蓝牙AP接收到的信号聚类值绑定形成指纹库,定位阶段将勘测到的nRF51822芯片RSSI衰减信息与MAC地址信息映射为实时定位向量,采用欧式距离加权KNN算法匹配指纹库得到最终的定位点。实验结果表明,该算法有效补偿了RSSI信号跳变产生的误差,极大提升了定位算法的实时性与精度。 展开更多

关键词 RSSI定位算法 nRF51822芯片 指纹库 LSM303DLHC传感器 欧氏距离加权knn

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基于数据分析的能效资源绩效指标构建与评价 被引量：1

16

作者 崔树银 刘顺成 《电力学报》 2015年第2期176-182,共7页

为了对能效资源进行绩效评估,把其引入能效电厂构建三级评价指标体系和七类能效资源样本,并对所有指标进行定量化处理形成指标矩阵。通过R语言编程,依靠数据分析思想,利用有限混合高斯模型和EM算法对矩阵进行聚类,然后在类内、类间进行... 为了对能效资源进行绩效评估,把其引入能效电厂构建三级评价指标体系和七类能效资源样本,并对所有指标进行定量化处理形成指标矩阵。通过R语言编程,依靠数据分析思想,利用有限混合高斯模型和EM算法对矩阵进行聚类,然后在类内、类间进行主成分分析,把矩阵维度规约至三维,最后引入加权欧式距离对七类能效资源进行评估。以某一能效电厂试点城市为例,搜集指标数据,遵循"聚类—类内主成分—类间主成分—距离"思路,得到能效电厂下各类能效资源的绩效评估结果,验证了能效资源开发的合理性,为能效资源的绩效评估提供了一种新方法。 展开更多

关键词 能效资源 有限高斯混合模型 EM算法 主成分分析 加权欧式距离

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基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究 被引量：8

17

作者 邓扬鑫 赵夙 朱晓荣 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2021年第2期20-28,共9页

随着LTE移动网络的发展,基站和用户数量爆炸性增加使得当前网络环境越发复杂,导致LTE网络中的弱覆盖问题越来越多。针对复杂场景的弱覆盖问题,进行了基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究。首先,通过数据挖掘技术对现网数... 随着LTE移动网络的发展,基站和用户数量爆炸性增加使得当前网络环境越发复杂,导致LTE网络中的弱覆盖问题越来越多。针对复杂场景的弱覆盖问题,进行了基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究。首先,通过数据挖掘技术对现网数据集进行相关性分析与数据清洗,用于将杂乱的数据转换成有用数据集;然后针对数据集采用加权KNN算法建立信号预测模型;最后,以信号预测模型为基础,采用粒子群算法建立网络覆盖优化模型得到满足要求的最少基站数目与最优基站部署。通过现网数据的实验结果表明,该模型可将采样区域的弱覆盖栅格全部优化并且减少基站数目。 展开更多

关键词 LTE 数据挖掘 加权knn 粒子群算法 基站部署

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应用Snake模型提取彩色图象目标轮廓线的研究 被引量：5

18

作者 李书达 张新荣 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2003年第11期1266-1271,F007,共7页

为了更好地利用Snake模型来提取彩色图象中的物体轮廓,因而对Snake原型提出两点主要改进,即针对snake模型的手工初值设置问题,通过引入彩色聚类预处理过程来减少对人的依赖,首先,采用色彩聚类算法对原始图象进行分割,然后用改进的边缘... 为了更好地利用Snake模型来提取彩色图象中的物体轮廓,因而对Snake原型提出两点主要改进,即针对snake模型的手工初值设置问题,通过引入彩色聚类预处理过程来减少对人的依赖,首先,采用色彩聚类算法对原始图象进行分割,然后用改进的边缘追踪算法提取有意义区域的边缘,并用这一结果作为Snake模型的初值;然后针对Snake原型应用于彩色图象时出现的失真问题,通过对出错原因的分析,重新设计了Snake的外部能量函数,同时用像素在加权HSI颜色空间中的欧氏距离代替传统方法中常用的像素灰度的差分来近似图象梯度;最后,进行了对比实验,实验结果证明,改进后的算法,特别是在处理彩色图象时,大大优于原始方法. 展开更多

关键词 SNAKE模型 色彩聚类边缘追踪 欧氏距离 加权HSI颜色空间 彩色图象 轮廓线

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基于改进AAKR的风电机组齿轮箱状态监测 被引量：6

19

作者 田雯雯 吕丽霞 +1 位作者 冯雪凯 王梓齐 《电子测量技术》 北大核心 2022年第15期158-165,共8页

针对自联想核回归(AAKR)算法在计算相似度时未考虑状态向量中各元素对欧氏距离贡献程度不一、模型参数常依据主观经验进行标定而导致模型精度较低的问题,提出基于旗鱼优化(SFO)的改进AAKR算法建立齿轮箱正常行为模型的非参数建模方法。... 针对自联想核回归(AAKR)算法在计算相似度时未考虑状态向量中各元素对欧氏距离贡献程度不一、模型参数常依据主观经验进行标定而导致模型精度较低的问题,提出基于旗鱼优化(SFO)的改进AAKR算法建立齿轮箱正常行为模型的非参数建模方法。首先,以全参数等间隔划分方法构建记忆矩阵;其次,在AAKR模型中引入距离权重系数并通过SFO算法对AAKR模型中的宽度系数和距离权重系数进行优化;最后基于滑动窗口和残差数据构造健康指数实现风电机组齿轮箱的状态监测。以某台2 MW风电机组实测数据为例进行验证,结果表明,相比于传统AAKR、加权AAKR和稳健状态估计模型,所提算法平均精度分别提高了1.55%、0.6%、0.76%,在故障预警时通过所构造的健康指数能够更灵敏、准确的反映齿轮箱的早期故障及其发展趋势。 展开更多

关键词 旗鱼优化算法 自联想核回归算法 加权欧氏距离 齿轮箱状态监测

原文传递

基于K近邻算法的噪声种类识别和强度估计 被引量：6

20

作者 吴小莉 郑艺峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期264-270,共7页

对于目前噪声种类识别和强度估计方法都是针对单噪声,无法估计混合噪声中源噪声的强度的问题,提出了一种有距离阈值的K近邻(KNN)算法,实现对单噪声和混合噪声的种类识别,并结合混合噪声识别结果和噪声基重构估计混合噪声中源噪声的强度... 对于目前噪声种类识别和强度估计方法都是针对单噪声,无法估计混合噪声中源噪声的强度的问题,提出了一种有距离阈值的K近邻(KNN)算法,实现对单噪声和混合噪声的种类识别,并结合混合噪声识别结果和噪声基重构估计混合噪声中源噪声的强度。首先,选用频域数据分布作为特征向量;然后,采用噪声种类识别算法进行种类识别,并且在噪声基重构过程中以重构噪声与真实噪声的频域余弦距离作为强度估计算法的最优化评价标准;最后,实现对源噪声强度的估计。在两个测试数据库上的实验结果表明,所提算法的噪声种类识别的平均精度高达98.135%,混合噪声强度估计的误差率为20.96%。实验结果验证了噪声种类识别算法的准确性和泛化性,以及混合噪声强度估计算法的可行性,并且该方法为混合噪声强度估计提供了新思路。采用该方法获取的混合噪声种类和强度信息有助于去噪方法和去噪参数的确定,进而提高去噪效率。 展开更多

关键词 K近邻算法 距离阈值 噪声基重构 种类识别 强度估计 混合噪声

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