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多对象RkNN查询在空间数据库中的应用 被引量：1
1
作者 刘金岭 杨凤霞 刘国香 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2012年第1期18-22,共5页
针对空间数据库的RkNN查询概念和多个对象的查询特点设计了相关算法.对于一组查询Q,先是生成查询Q的最小圆域DOM(O,R),然后求出RkNN查询的初始化区域,最后通过消除查询错误数据点得到RkNN查询结果.通过对真实数据集进行的大量实验表明,... 针对空间数据库的RkNN查询概念和多个对象的查询特点设计了相关算法.对于一组查询Q,先是生成查询Q的最小圆域DOM(O,R),然后求出RkNN查询的初始化区域,最后通过消除查询错误数据点得到RkNN查询结果.通过对真实数据集进行的大量实验表明,文中提出的算法效率明显优于目前最好的反RkNN算法. 展开更多
关键词 rknn查询 空间数据库 算法
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成捆圆钢端面点云处理与标牌焊接点定位方法研究
2
作者 李文忠 王者涵 +2 位作者 张付祥 王春梅 黄风山 《河北工业科技》 CAS 2024年第6期470-480,共11页
为了实现标牌焊接机器人作业准确定位,提出了一种成捆圆钢端面点云处理及焊接点定位方法。首先,在搜索规则、参数调整等方面对传统点云数据滤波方法进行了改进;其次,提出了融合欧式聚类、AABB(axis-aligned bounding box)算法和RKNN(rev... 为了实现标牌焊接机器人作业准确定位,提出了一种成捆圆钢端面点云处理及焊接点定位方法。首先,在搜索规则、参数调整等方面对传统点云数据滤波方法进行了改进;其次,提出了融合欧式聚类、AABB(axis-aligned bounding box)算法和RKNN(reverse K-nearest neighbor)搜索算法的点云分割算法;再次,考虑焊牌要求制定了焊接点位选取策略,通过法向量估计进行点云姿态校正,采用RANSAC算法对选定圆钢端面点云进行拟合,得到焊接中心点位;最后,进行了焊牌实验。结果表明:该方法有效去除了无关点云的影响,缩短了滤波时间,大大减少了点云数量,有效地对粘连点云进行分割,得到了每根圆钢端面点云,确定了满足焊牌条件的圆钢,并准确得到了焊接点的坐标;焊牌实验表明,相对定位误差小于8%,满足实际生产需求。所提方法有利于提高焊牌机器人系统的焊牌定位准确度和工作效率,可为类似工业机器人系统定位提供参考。 展开更多
关键词 计算机图象处理 点云 改进滤波方法 rknn算法 成捆圆钢 焊牌
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基于熵权的K最临近算法改进 被引量：18
3
作者 王增民 王开珏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第30期129-131,160,共4页
维度灾难直接影响到K最临近算法(KNN)的效率和准确率,将信息论中的信息熵理论与KNN算法结合起来,用信息熵理论进行属性约简,并根据特征属性与分类的相关度来确定各属性的权限,从而建立相关度与权重的内在联系。仿真实验表明,与传统的KN... 维度灾难直接影响到K最临近算法(KNN)的效率和准确率,将信息论中的信息熵理论与KNN算法结合起来,用信息熵理论进行属性约简,并根据特征属性与分类的相关度来确定各属性的权限,从而建立相关度与权重的内在联系。仿真实验表明,与传统的KNN相比,基于熵权的KNN改进方法在保持分类效率的情况下,使分类器的准确率得到了极大的提高。 展开更多
关键词 K最邻近算法 熵权 属性约简 分类
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基于Spark的输变电线路实时故障监测研究 被引量：4
4
作者 陈建峡 朱季骐 +3 位作者 张月 张晓星 吕俊涛 白德盟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期265-270,共6页
输变电线路状态监测数据是智能电网中数据量很大的一部分,不仅包括在线的状态监测数据,还包括设备的基本信息、实验数据、缺陷记录等,在数据处理的可靠性和实时性方面的要求都很高。根据实际应用中输变电线路的故障类型,设计并实现了输... 输变电线路状态监测数据是智能电网中数据量很大的一部分,不仅包括在线的状态监测数据,还包括设备的基本信息、实验数据、缺陷记录等,在数据处理的可靠性和实时性方面的要求都很高。根据实际应用中输变电线路的故障类型,设计并实现了输变电线路实时数据故障监测模型。其中,利用高效处理实时数据的Spark系统,研发出基于Spark的分布式ISODATA和模糊KNN大数据分析算法,与单机KNN算法相比,在时间性能上提高了70.75%效率,具有明显的计算效率优势。 展开更多
关键词 实时大数据 输变电线路 故障监测 分布式迭代自组织数据分析算法(ISODATA) 分布式模糊k最近邻分类算法(KNN)
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基于遗传算法和KNN的软件度量属性选择研究 被引量：7
5
作者 崔正斌 汤光明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第30期57-60,共4页
针对软件可靠性预测中软件度量维数灾难问题,提出一种基于自适应遗传算法和KNN算法相结合的软件度量属性选择方法,筛选出与软件可靠性关系最为密切的关键属性集。该方法在属性子集搜索上采用遗传算法进行随机搜索,在属性子集评价上采用... 针对软件可靠性预测中软件度量维数灾难问题,提出一种基于自适应遗传算法和KNN算法相结合的软件度量属性选择方法,筛选出与软件可靠性关系最为密切的关键属性集。该方法在属性子集搜索上采用遗传算法进行随机搜索,在属性子集评价上采用KNN分类准确率和属性子集规模作为学习算法及评价指标。实验结果表明,该算法可有效地找出具有较好可分离性的属性子集,从而实现降维并提高软件可靠性预测精度。 展开更多
关键词 软件可靠性预测 软件度量 属性选择 遗传算法 KNN算法
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采用Win32 API相关行为分析的未知病毒检测方法 被引量：2
6
作者 刘帅 吴艳霞 +2 位作者 马春光 顾国昌 龙勤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第27期119-121,131,共4页
针对目前基于行为分析的未知病毒检测方法需要运行可执行程序,无法检测出以静态形式存在计算机中的滴管等病毒的问题,提出了一种基于Win32 API相关行为检测PE未知病毒的方法。首先解析PE文件提取其调用的敏感Win32 API函数,然后将这些AP... 针对目前基于行为分析的未知病毒检测方法需要运行可执行程序,无法检测出以静态形式存在计算机中的滴管等病毒的问题,提出了一种基于Win32 API相关行为检测PE未知病毒的方法。首先解析PE文件提取其调用的敏感Win32 API函数,然后将这些API函数按相关的恶意行为分类并形成维数固定的特征行为向量存入数据库。采用基于判别熵最小化的特征提取法自适应的精简特征项,最后利用改进的K-最近邻算法进行分类。实验结果表明,该方法具有较高的命中率和较低的漏判率,适用于"云安全"系统中未知病毒的检测。 展开更多
关键词 未知病毒检测 特征提取 K-最近邻算法 精简特征项
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