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Trade-off/Synergy Relationship and Time-lag Effect of Ecosystem Services in the Peak-cluster Depression Basins on the Sino-Vietnamese Border in China
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作者 WANG Donghua TIAN Yichao +4 位作者 ZHANG Yali ZHANG Qiang HUANG Liangliang TAO Jin LIN Junliang 《Chinese Geographical Science》 2025年第5期1092-1107,I0004,共17页
Scientific understanding of the trade-offs between services is crucial for the scientific management and protection of ecosystems and the formulation of resource management policies.This study integrated meteorologica... Scientific understanding of the trade-offs between services is crucial for the scientific management and protection of ecosystems and the formulation of resource management policies.This study integrated meteorological,land use,and soil data to assess the ecosystem services,namely,water yield(WY),soil erosion(SE),and carbon sinks(CS),in peak-cluster depression basins on the Sino-Vietnamese border in China during 2000-2020.It analyzed the trade-offs and synergistic relationships among the three ecosystem services and their time-lag effects and driving mechanisms with the help of pixel-by-pixel time-lag intercorrelation and geographical de-tector methods.Results show that:1)from 2000 to 2020,the key ecosystem service indicators in the peak-cluster depression basins on the Sino-Vietnamese border in China demonstrated a significant and synergistic trend of positive change.The WY increased at a rate of 11.99 mm/yr,CS increased at a rate of 2.44 g C/(m^(2)∙yr),and SE decreased at a rate of 0.06 t/(ha∙yr).2)Most areas showed a synergistic relationship across the three ecosystem services,and the areas with a trade-off relationship were mostly concentrated in Baise City and the southwest of Chongzuo City,Guangxi.3)The time-lag effect between SE and WY was mostly concentrated in 0 yr,that between SE and CS was mostly concentrated in 5 yr,and that between CS and WY was mostly concentrated in 1 yr.4)Population density was the controlling factor between SE and WY.Vegetation coverage factor is the main controlling factor between SE and CS.The lithologic factor is the main controlling factor between CS and WY.Studying the trade-off relationship of ecosystem services at spatial and tem-poral scales on the Sino-Vietnamese border in China karst areas can provide a basis for regional ecological construction and develop-ment strategies,and it is conducive to meeting regional interest needs,maximizing comprehensive benefits,balancing the ecological en-vironment,and achieving regional sustainable development. 展开更多
关键词 ecosystem services trade-offs and synergies time-lag partial correlation analysis geographical detectors peak-cluster depression basins Sino-Vietnamese border China
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The Heterogeneity and Its Influencing Factors of Soil Nutrients in Peak-Cluster Depression Areas of Karst Region 被引量:23
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作者 ZHANG Wei CHEN Hong-song +3 位作者 WANG Ke-lin SU Yi-rong ZHANG Ji-guang YI Ai-jun 《Agricultural Sciences in China》 CAS CSCD 2007年第3期322-329,共8页
By selecting a typical peak-cluster depression area of karst region in Southwest China, we evaluated the effect of land use types and topographic factors on soil nutrients. Grid and line sampling methods were used to ... By selecting a typical peak-cluster depression area of karst region in Southwest China, we evaluated the effect of land use types and topographic factors on soil nutrients. Grid and line sampling methods were used to sample soil in depression and slope lands respectively, and classical statistical tools were applied to analyze the spatial variability character of soil organic carbon (SOC), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP), total potassium (TK), available nitrogen (AN), available phosphorus (AP), available potassium (AK), pH, and C/N. It was found that land use type was the dominant factor that effected the spatial heterogeneity of SOC, TN, TP, TK, AN, and AP. The content of SOC, TN, and AN decreased with the increase of land use intensity. Due to high fertilizer input, TP and AP in tillage fields were higher than those in the other land use types. TK had no obvious change trend among various land use types. Topographic factors had a significant effect on SOC, TN, TP, AN, AP, AK, and pH. Habitat factor was the dominant factor that effected AK. Altitude factor was the dominant factor for pH. However, all of these factors had no significant effect on C/N. Tillage practice had important effect on soil nutrients loss and soil degradation in the fragile karst ecosystem, and the input of organic manure should be increased in this region. 展开更多
关键词 KARST peak-cluster depression soil nutrient land use type topography factors soil organic carbon
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The features of soil erosion and soil leakage in karst peak-cluster areas of Southwest China 被引量:8
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作者 LUO Wei-qun JIANG Zhong-cheng +2 位作者 YANG Qi-yong LI Yan-qing LIANG Jian-hong 《Journal of Groundwater Science and Engineering》 2018年第1期18-30,共13页
Through utilizing water flow monitoring, rock scratching, soil wood piles and radionuclide ^(137)Cs tracing in the Longhe karst ecological experimental site(hereinafter referred to"Longhe site"), Pingguo Cou... Through utilizing water flow monitoring, rock scratching, soil wood piles and radionuclide ^(137)Cs tracing in the Longhe karst ecological experimental site(hereinafter referred to"Longhe site"), Pingguo County, Guangxi Province, the features and values of soil erosion and soil leakage in different geomorphologic locations and land uses in the karst peak-cluster depressions are showed clearly. There are four kinds of geomorphologic locations in the karst peak-cluster depression, namely peaks, strip, slopes and depression. The soil leakage modulus in the peaks and strips respectively occupy 92.43% and 96.24% of the total mean soil erosion modulus at experimental sites. On the slope, soil leakage accounted for about 75%. At the bottom of depression, surface water was the main factor of soil erosion, and at last most soil leaked into underground rivers from sinkholes. The total soil erosion modulus and the contribution rates of relative surface soil erosion in regard of peaks, slopes and depressions gradually increased. There are also five major types of land use in the karst peak-cluster depressions, farmland, Kudingcha tea plantations, young Lignum Sappan fields, shrub-grassland and pastures. The soil erosion modulus of slope farmland has the highest value with an increasing trend year by year. But soil erosion modulus of other four land use types decreased by year, which shows the "grain for green" will result in better soil protection. By handling with rocky desertification and ecological rehabilitation in Longhe site, the mean soil erosion modulus of the karst peak-cluster depression has decreased about 80% from 2003 to 2015. 展开更多
关键词 SOIL erosion SOIL leakage KARST peak-cluster depression Land use 137Cs TRACING Longhe KARST ecological experimental site
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Evaluation and Quantitative Attribution Analysis of Water Yield Services in the Peak-cluster Depression Basins in Southwest of Guangxi,China 被引量:1
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作者 WANG Donghua TIAN Yichao +5 位作者 ZHANG Yali HUANG Liangliang TAO Jin YANG Yongwei LIN Junliang ZHANG Qiang 《Chinese Geographical Science》 SCIE CSCD 2023年第1期116-130,共15页
Karst environmental issues have become one of the hot spots in contemporary international geological research. The same problem of water shortage is one of the hot spots of global concern. The peak-cluster depression ... Karst environmental issues have become one of the hot spots in contemporary international geological research. The same problem of water shortage is one of the hot spots of global concern. The peak-cluster depression basins in southwest of Guangxi is an important water connotation and ecological barrier areas in the Pearl River Basin of China. Thus, studying the spatial and temporal variations and the influencing factors of its water yield services is critical to achieve the sustainable development of water resources and ecological environmental protection in this region. As such, this paper uses the Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs(InVEST) model to assess the spatial and temporal variabilities of water yield services and its trends in the peak-cluster depression basins in southwest of Guangxi from 2000 to 2020. This work also integrates precipitation(Pre), reference evapotranspiration(ET), temperature(Tem), digital elevation model(DEM), slope, normalized difference vegetation index(NDVI), land use/land cover(LULC) and soil type to reveal the main factors that influence water yield services with the help of Geodetector. Results show that: 1) in time scale,the total annual water yield in the study area show a fluctuating and increasing trend from 2000 to 2020, with a growth rate of 7.3753 × 10^(8)m^(3)/yr, and its multi-year average water yield was 538.07 mm;2) in spatial pattern, with high yield areas mainly distributed in the south of the study area(mainly including Shangsi County, Pingxiang City, Ningming County, Longzhou County and Jingxi County), and low yield areas mainly distributed in Baise City and Nanning City;3) the dominant factor of water yield within karst and non-karst landforms is not necessarily controlled by precipitation, and the explanation degree of DEM factors in karst areas is significantly higher than that in non-karst areas;4) amongst the climatic factors, Pre, ET and Tem are dominant in the spatial pattern of region water yield capacity. among which Pre has the highest explanatory power for the spatial heterogeneity of annual water production, with q values above0.8, and each driver showed a significant interaction on the spatial distribution of water yield, with Pre exhibiting the strongest interaction with LULC. 展开更多
关键词 water yield Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs(InVEST) Geodetector peak-cluster depression basins in southwest of Guangxi China
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Human disturbance exacerbated erosion and deposition in the karst peak-cluster depressions during the Ming and Qing dynasties
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作者 Shuai YUAN Yuemin YUE +3 位作者 Xinbao ZHANG Lu WANG Lu ZHAI Kelin WANG 《Science China Earth Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第11期3550-3561,共12页
Under the background of large-scale ecological restoration, China's southwestern karst region has become a hotspot of global vegetation cover “greening” in the past 20 years. However, because of geological const... Under the background of large-scale ecological restoration, China's southwestern karst region has become a hotspot of global vegetation cover “greening” in the past 20 years. However, because of geological constraints, it is difficult to restore the forest landscapes in some areas. It is urgent to understand the impacts of human disturbances during the historical period on the difficult-to-forestation rocky-desertification areas of the karst region in order to guide future afforestation. In this study, we quantified the changes of specific sediment yield in typical karst depressions over the past 500 years by using ^(137)Cs,^(210)Pb, and ^(14)C dating methods in karst depressions, and identified the main human disturbances related to historical erosion and sedimentation by combining with historical data. The results showed that the erosion and sedimentation of the three depressions in 1921–1963 were significantly higher than that in 1963–2021, and the sedimentation rate(0.64–1.33 cm a^(-1)) and the specific sediment yield(2.51–13.11 t ha^(-1)a^(-1)) during Ming and Qing dynasties(1504–1812) were higher than the sedimentation rate(0.26–0.95 cm a^(-1)) and specific sediment yield(0.95–6.99 t ha^(-1)a^(-1)) in the recent century(1921–2021). Reconstruction data and literature from the Ming and Qing dynasties show an empirical link between changes in population, arable land, food, forest area,and deforestation events during the same period. It was found that the population and arable land in Guangxi increased more than three-fold and the forest area decreased significantly in the 17th century after the migration of the Yao ethnic group and the introduction of maize to the region, which may be the main reason for intensifying the erosion of depressions. This study is of great significance to understanding the evolution history of rocky desertification in this region and to answer the potential of afforestation. 展开更多
关键词 Karst region ^(14)C dating peak-cluster depressions Ethnic minirity migration Specific sediment yield
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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
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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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数据驱动的装备特征分析与异常检测
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作者 孟辰宇 王峥 +4 位作者 宋晋 洪羽 于文程 王丽 郑江滨 《航天控制》 2026年第1期22-27,共6页
随着航天领域应用规模的不断扩大,复杂装备的健康管理正由定期维护转向基于数据驱动的预测性维护。本文提出一种数据驱动的异常检测框架TS-ADF,通过多维运行数据的正常模式建立、重构分析与特征融合,实现对潜在异常的有效识别。具体包括... 随着航天领域应用规模的不断扩大,复杂装备的健康管理正由定期维护转向基于数据驱动的预测性维护。本文提出一种数据驱动的异常检测框架TS-ADF,通过多维运行数据的正常模式建立、重构分析与特征融合,实现对潜在异常的有效识别。具体包括:利用密度峰值聚类进行初步筛选,结合长短期记忆自编码器(LSTM-AE)捕捉时间序列的深层特征,并通过时频分析与参数变化分析验证异常点。实验结果表明,该方法能够有效识别异常,为装备的智能健康管理与预测性维护提供支持。 展开更多
关键词 数据驱动 异常检测 高斯密度峰值聚类 LSTM自编码器 时频融合特征
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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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一种面向定点稀疏轨迹的密度聚类停留点识别方法
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作者 郭军豪 吴明治 +1 位作者 王培晓 张恒才 《测绘学报》 北大核心 2026年第2期249-260,共12页
停留点识别作为轨迹数据挖掘的重要前期准备工作,对兴趣点挖掘、移动模式分类等研究具有重要支撑作用。然而,传统识别方法通常用于GPS等稠密轨迹,在面对交通卡口、手机信令等定点稀疏轨迹时难以应对数据密度不均、分布复杂导致的特征挖... 停留点识别作为轨迹数据挖掘的重要前期准备工作,对兴趣点挖掘、移动模式分类等研究具有重要支撑作用。然而,传统识别方法通常用于GPS等稠密轨迹,在面对交通卡口、手机信令等定点稀疏轨迹时难以应对数据密度不均、分布复杂导致的特征挖掘不足、阈值估计偏差等挑战。为此,本文提出一种基于自适应扩展密度峰值聚类(AE-DPC)的双阈值停留点识别方法用于定点稀疏轨迹停留点识别。首先,基于数据整体特征划分全局阈值初步筛选停留点;然后,利用AE-DPC聚类结果设定局部阈值进一步判别,其中AE-DPC通过考虑邻域和改进密度峰值构建初始簇,并经过簇扩展与合并提升聚类性能;最后,结合全局与局部阈值实现精准识别停留点。本文基于开源合成数据集与真实定点稀疏轨迹数据集分别对AE-DPC和双阈值法进行试验。结果表明,AE-DPC聚类结果的ARI、AMI指标均显著优于DBSCAN、HDBSCAN、SNN-DPC等对比算法;基于AE-DPC设定局部阈值的双阈值方法在真实停留点识别中展现出明显优势,与基于HDBSCAN的局部阈值法和动态阈值法相比,该方法在查准率指标上分别提升了14.10%和9.88%。 展开更多
关键词 停留点识别 定点稀疏轨迹 聚类算法 密度峰值
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基于低密度分数的密度峰值聚类算法 被引量:4
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作者 陈梅 尤远毓秀 +1 位作者 魏礼磊 唐晟洲 《控制与决策》 北大核心 2025年第5期1599-1609,共11页
密度峰值聚类算法(DPC)可识别出任意形状的簇,但是对于存在多密度峰值的簇,DPC可能会识别出多个簇中心点,导致簇划分错误.鉴于此,提出一种基于低密度分数的密度峰值聚类算法(LS-DPC).该算法首先使用低密度分数放大数据点的密度差异,缩... 密度峰值聚类算法(DPC)可识别出任意形状的簇,但是对于存在多密度峰值的簇,DPC可能会识别出多个簇中心点,导致簇划分错误.鉴于此,提出一种基于低密度分数的密度峰值聚类算法(LS-DPC).该算法首先使用低密度分数放大数据点的密度差异,缩小整体密度差异大的相邻区域的密度差异,使得单个簇内所有区域的密度分布均重构为单峰密度分布;然后,根据低密度分数自动获得子簇中心点;接着,得到子簇后,根据密度相交条件对子簇进行融合,完成聚类;最后,将所提出LS-DPC算法与k-Means、SC、DPC、DN、Extreme以及ICKDP算法进行对比,实验结果表明所提出算法在复杂数据集和UCI数据集上的表现优于对比算法. 展开更多
关键词 聚类 密度峰值 多密度峰值簇 低密度分数 子簇融合
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基于ABWO的并行DCNN优化算法 被引量:1
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作者 毛伊敏 刘映兴 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期353-359,共7页
针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异... 针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异性较大的特征;设计一种ResNet-CBAMDW模型,提升模型性能;提出一种基于自适应黑寡妇优化算法的并行训练策略PT-ABWO优化初始参数,加快参数更新速度;提出一种基于大数据基准测试的动态负载均衡策略DLB-BDB,合理分配任务负载,提升集群并行效率。实验结果表明,该算法能够有效提升DCNN在大数据环境下的训练效率。 展开更多
关键词 大数据 并行深度卷积神经网络算法 密度峰值聚类 自适应黑寡妇优化算法 并行训练 基准测试 负载均衡
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喀斯特峰丛洼地生态服务整体提升与乡村振兴的融合模式
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作者 张伟 胡培雷 +5 位作者 谢炳庚 陈海生 黄芬 肖峻 肖丹 王克林 《生态学报》 北大核心 2025年第21期10467-10480,共14页
针对喀斯特峰丛洼地石多土少制约生态系统碳汇稳定性和可持续性的关键挑战,及生态-生产功能权衡制约区域生态服务整体提升的科学瓶颈,依托“十四五”国家重点研发计划项目课题,以生态-岩溶过程碳汇协同提升为抓手,研发生态多功能整体提... 针对喀斯特峰丛洼地石多土少制约生态系统碳汇稳定性和可持续性的关键挑战,及生态-生产功能权衡制约区域生态服务整体提升的科学瓶颈,依托“十四五”国家重点研发计划项目课题,以生态-岩溶过程碳汇协同提升为抓手,研发生态多功能整体提升的景观优化配置技术,构建基于乡村振兴的生态系统服务提升模式。阶段性成果如下:(1)发现碳酸盐岩养分风化显著促进植被生产力提高,并通过增强钙和微生物协同作用促进土壤有机碳积累,阐明了喀斯特生态-岩溶过程碳汇耦合提升机制,研发了基于生物网络优化调控的生态-岩溶碳汇协同提升技术;(2)解析了峰丛洼地区域粮食生产与生态调节支持服务权衡关系,发现发展澳洲坚果、种桑养蚕、种草养牛等特色产业有利于生态-生产效益协同增效;(3)构建了生态产品供给能力提升与农业产业转型发展协同方案,生态-生产协同发展模式生态多功能整体提高了12.6%,经济收入提高了20.8%;(4)初步建立了以澳洲坚果生态产业为核心的高值生态产业型示范基地,以种桑养蚕为核心的农文旅养示范基地,以种草养牛提质增效为核心的生态屏障与特色产业兼顾型示范基地。相关成果为喀斯特区“双碳”目标和“乡村振兴”等国家战略实施提供了科技支撑。 展开更多
关键词 峰丛洼地 景观结构优化 生态-岩溶碳汇 生态服务提升 生态产品价值实现
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基于K互近邻与核密度估计的DPC算法 被引量:2
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作者 周玉 夏浩 +1 位作者 刘虹瑜 白磊 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第6期1978-1990,共13页
快速搜索和发现密度峰值聚类(DPC)算法是一种基于密度的聚类算法。该算法不需要迭代和过多的设定参数,但由于计算局部密度时没有考虑数据的局部结构,导致无法识别簇密度小的聚类中心。针对此问题,提出基于K互近邻(KN)和核密度估计(KDE)... 快速搜索和发现密度峰值聚类(DPC)算法是一种基于密度的聚类算法。该算法不需要迭代和过多的设定参数,但由于计算局部密度时没有考虑数据的局部结构,导致无法识别簇密度小的聚类中心。针对此问题,提出基于K互近邻(KN)和核密度估计(KDE)的DPC(KKDPC)算法。通过K近邻和核密度估计方法得到数据点的K互近邻数量和局部核密度;将K互近邻数量与局部核密度进行加和获得新的局部密度;根据数据点的局部密度得到相对距离,并通过构建决策图选取聚类中心及分配非中心点。利用人工数据集和真实数据集进行实验,并与DPC、基于密度的噪声空间聚类应用(DBSCAN)、K-means、模糊C均值聚类算法(FCM)、基于K近邻的DPC(DPCKNN)、近邻优化DPC(DPC-NNO)、基于模糊加权共享邻居的DPC(DPC-FWSN)算法进行对比。通过计算调整互信息(AMI)、调整兰德指数(ARI)、归一化互信息(NMI)来验证KKDPC算法的性能。实验结果表明:KKDPC算法能更加准确地识别聚类中心,有效地提高聚类精度。 展开更多
关键词 聚类算法 密度峰值 K近邻 K互近邻 核密度估计
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改进的密度峰值聚类算法在岩体结构面优势分组中的应用
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作者 王述红 高晨翔 侯钦宽 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期130-137,共8页
岩体稳定性评价依赖于合理的结构面分组,但传统方法存在易受边缘点与异常点影响的弊端.为此,提出一种改进的密度峰值聚类算法用于结构面优势分组.首先,将结构面产状转换为空间坐标,并以单位法向量夹角正弦值的平方作为相似性度量.随后,... 岩体稳定性评价依赖于合理的结构面分组,但传统方法存在易受边缘点与异常点影响的弊端.为此,提出一种改进的密度峰值聚类算法用于结构面优势分组.首先,将结构面产状转换为空间坐标,并以单位法向量夹角正弦值的平方作为相似性度量.随后,基于有效性评价指标构建目标函数,并利用乌鸦算法优化截断距离以获取最佳分组结果.通过模拟数据集验证了该算法能够有效减少人为干预,避免异常点干扰,确保聚类结果更加可靠和合理.结果表明,所提方法不仅与传统方法一致性良好,还具有更高的适用性,为工程中结构面优势分组提供了可靠的参考. 展开更多
关键词 密度峰值聚类 乌鸦算法 有效性评价指标 结构面 优势分组
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考虑峰丛洼地内涝滞洪的分布式岩溶水文模型
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作者 陈立华 杨文哲 +1 位作者 陈航 黄文举 《水科学进展》 北大核心 2025年第4期646-656,共11页
峰丛洼地内涝滞洪是岩溶流域水循环的关键环节。针对岩溶流域水文模型刻画峰丛洼地滞洪过程的不足,提出基于水量平衡原理的洼地内涝滞洪模拟方法,构建考虑滞洪影响的分布式新安江岩溶(DK-XAJ-DF)水文模型,以刁江流域为研究区,开展流域... 峰丛洼地内涝滞洪是岩溶流域水循环的关键环节。针对岩溶流域水文模型刻画峰丛洼地滞洪过程的不足,提出基于水量平衡原理的洼地内涝滞洪模拟方法,构建考虑滞洪影响的分布式新安江岩溶(DK-XAJ-DF)水文模型,以刁江流域为研究区,开展流域内部龙头峰丛洼地内涝滞洪及河口、马陇水文站的逐小时径流模拟。结果表明:龙头洼地逐小时滞洪量模拟确定性系数达0.90,相对洪量误差为0.77%;验证期河口站与马陇站逐小时径流模拟确定性系数分别为0.85和0.89,相对径流总量误差分别为3.0%和-4.4%;相较原模型,改进后的模型将马陇站的洪峰流量与峰现时间的合格率分别从65%与70%提升至70%与80%。DK-XAJ-DF模型通过量化滞洪效应提升了岩溶区洪水模拟精度。 展开更多
关键词 洪水预报 内涝滞洪 分布式岩溶水文模型 岩溶区 峰丛洼地
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基于k近邻图的密度峰值聚类算法 被引量:1
16
作者 陈梅 魏礼磊 +1 位作者 尤远毓秀 唐晟洲 《控制与决策》 北大核心 2025年第7期2242-2250,共9页
密度峰值聚类(DPC)算法简单高效,能够识别任意形状簇,但在处理簇间密度差异大的数据集时,不能准确识别出簇中心.同时,其分配策略可能会导致连续的分配错误.为解决上述问题,提出一种基于k近邻图的密度峰值聚类(kNNG-DPC)算法.首先,利用k... 密度峰值聚类(DPC)算法简单高效,能够识别任意形状簇,但在处理簇间密度差异大的数据集时,不能准确识别出簇中心.同时,其分配策略可能会导致连续的分配错误.为解决上述问题,提出一种基于k近邻图的密度峰值聚类(kNNG-DPC)算法.首先,利用k近邻思想构造k近邻全局图和局部图,并在此基础上提出新的局部密度和相对路径距离,从而保证簇中心选取的正确性;然后,制定一种两级分配策略,对不同密度大小的数据点采用不同的分配策略,以避免出现连续的分配错误.在10个合成数据集和8个真实数据集上,将kNNG-DPC算法与6种优秀的聚类算法进行对比,实验结果表明,kNNG-DPC算法的聚类表现优于对比算法,能获得更好的聚类结果. 展开更多
关键词 聚类 密度峰值 k近邻图 相对路径距离 两级分配策略
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基于RSA模型和改进K-means算法的电商行业客户细分
17
作者 杨静 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期125-131,172,共8页
针对新兴的网络购物客户数量大、客户流动性强和消费数据多的特点,提出RSA模型结合改进的K-means聚类算法实现客户细分。采用熵值法计算RSA模型各指标的权重,综合各个属性计算客户价值。结合K近邻算法和密度峰值算法,提出一种基于K近邻... 针对新兴的网络购物客户数量大、客户流动性强和消费数据多的特点,提出RSA模型结合改进的K-means聚类算法实现客户细分。采用熵值法计算RSA模型各指标的权重,综合各个属性计算客户价值。结合K近邻算法和密度峰值算法,提出一种基于K近邻和密度峰值聚类的K-means初始聚类中心选取方法,优化传统K-means算法实现客户细分。通过选取的标准数据集和某零售公司在线交易的真实数据进行实验验证,证明了RSA模型和改进K-means算法具有更加优异的性能。 展开更多
关键词 RSA模型 客户细分 K-MEANS算法 密度峰值聚类 K近邻
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基于时域局部空间熵与空域多尺度特征的红外小目标检测
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作者 李恒超 刘艳琼 +1 位作者 尹加杰 雷森 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第6期1527-1536,共10页
红外成像技术广泛应用于军事和民用领域,其中红外小目标检测作为应用中不可或缺的环节,具有重要的实际价值.针对现有方法无法有效区分类目标稀疏结构与真实目标的问题,本文提出一种融合时域局部空间熵与空域多尺度特征的红外小目标检测... 红外成像技术广泛应用于军事和民用领域,其中红外小目标检测作为应用中不可或缺的环节,具有重要的实际价值.针对现有方法无法有效区分类目标稀疏结构与真实目标的问题,本文提出一种融合时域局部空间熵与空域多尺度特征的红外小目标检测算法.在时域分支上首先设计基于图像块相似性度量的密度峰值聚类算法,定位红外小目标候选区域,减少对背景的冗余计算.进一步地,提出一种基于帧间局部差异的时域局部空间熵,充分挖掘目标与背景熵值在局部区域的不同变化特性,解决类目标稀疏结构引起的虚警问题.此外,引入空域多尺度特征提取分支,构建时空融合特征,降低候选区域定位中的漏检率,提高对不同尺度小目标的检测能力.在5组不同场景的序列上与9种算法进行对比,本文所提出方法的BSF(background suppression factor)均优于其他方法的,在表现最好的序列5上其BSF值是次优方法的2.02倍,且在ROC(receiver operating characteristic curve)曲线中4组序列上表现为最优.综上所述,相比于其他方法,所提出方法能够在类目标稀疏结构干扰下精准检出小目标. 展开更多
关键词 红外小目标检测 密度峰值聚类 局部空间熵 多尺度特征 空时特征融合
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混合近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法 被引量:2
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作者 吕莉 赵妞 +2 位作者 肖人彬 王新峰 韩龙哲 《控制与决策》 北大核心 2025年第7期2194-2202,共9页
密度峰值聚类算法简单、高效,可识别任意维度和形状类簇,已在各领域得到广泛应用.然而,密度峰值聚类算法也存在一些问题,如:对截断距离参数敏感、难以发现低密度区域的类簇中心以及容易产生“多米诺效应”.为此,提出混合近邻和多簇合并... 密度峰值聚类算法简单、高效,可识别任意维度和形状类簇,已在各领域得到广泛应用.然而,密度峰值聚类算法也存在一些问题,如:对截断距离参数敏感、难以发现低密度区域的类簇中心以及容易产生“多米诺效应”.为此,提出混合近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法.首先,综合考虑样本的全局分布与局部结构,引入自然近邻与k近邻重新定义局部密度,消除对截断距离参数的敏感,并提高低密度区域样本的局部密度以增加类簇中心的识别度;其次,将样本划分为多个微簇,并利用簇间关联度进行合并,减少距离类簇中心较远的样本的分配错误,从而有效缓解分配错误连带效应.使用人工数据与真实数据进行测试,结果表明,所提出算法的综合性能优于对比算法. 展开更多
关键词 聚类 自然近邻 K近邻 簇间关联度 密度峰值 局部密度
原文传递
基于密度峰值的top-k空间文本查询
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作者 李艳红 涂锐 《中南民族大学学报(自然科学版)》 2025年第2期260-268,共9页
由于普通的空间关键词查询通常导致查询结果过多,人们往往倾向于搜索结果集中且文本匹配度较高的地点.提出了一种基于密度峰值的空间文本查询问题,以获取空间对象密度集中且文本相似度较高的空间典型对象.利用TF-IDF结合Cosine相似度评... 由于普通的空间关键词查询通常导致查询结果过多,人们往往倾向于搜索结果集中且文本匹配度较高的地点.提出了一种基于密度峰值的空间文本查询问题,以获取空间对象密度集中且文本相似度较高的空间典型对象.利用TF-IDF结合Cosine相似度评估方法计算查询条件与其他空间关键词的相关度,再基于密度峰值聚类(DPC)算法,在满足空间文本条件的对象中,设计了TS-DPC算法将中间的结果集根据密度要求分为若干簇集,一方面可以获取给定范围内满足密度要求的空间对象簇;另一方面可以获取不同空间对象簇的中心,为研究所需.而后,对该算法进行了优化,提出了TS-DPC-IMP算法,在保持其他参数不变的情况下,通过网格算法,减少了该算法的运行时间. 展开更多
关键词 空间数据库 聚类算法 密度峰值 密度聚类 cosine相似度
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