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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
1
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
2
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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基于GGO-KD-KNN算法的下肢步态识别研究
3
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
4
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GA-KNN的炼化设备腐蚀状态预测研究
5
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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激光引信地面目标识别KNN算法
6
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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基于KNN-BP神经网络车辆驻留时间预测立体车库RGV待命位策略
7
作者 后国栋 李建国 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10478-10486,共9页
平面移动式立体车库待命位策略可以提高车辆出库效率,减少顾客等待时间,通过预测库内车辆出库时间节点,设计分区待命位策略。针对反向传播(back propagation, BP)神经网络存在样本依赖性较强的特点,提出一种K-近邻算法(k-nearest neighb... 平面移动式立体车库待命位策略可以提高车辆出库效率,减少顾客等待时间,通过预测库内车辆出库时间节点,设计分区待命位策略。针对反向传播(back propagation, BP)神经网络存在样本依赖性较强的特点,提出一种K-近邻算法(k-nearest neighbor, KNN)-BP神经网络预测模型,以是否为工作日、工作日特殊时段(如早高峰、晚高峰),气温,降水4个方面作为特征向量,采用二进制集合转换构建各特征向量集,通过KNN对异常数据进行分组,提高BP神经网络预测精度,并基于预测时间建立出库概率分布,设定区域优先级参数以及RGV(rail guided vehicle)待命位策略。编写仿真程序,以西安小寨某商用立体车库运行数据进行验证,仿真结果表明:KNN-BP神经网络预测模型R^(2)较传统BP神经网络提高了20.23%,设计待命位策略下较无待命位策略顾客平均等待时间减小35.82%,RGV平均服务时间降低39.51%,RGV运行能耗降低38.32%;较文献引用策略顾客平均等待时间减小14.18%,RGV平均服务时间降低13.29%,RGV运行能耗降低20.89%。研究成果为提高立体车库车运行效率提供参考。 展开更多
关键词 交通工程 立体车库 待命位 K-近邻算法(knn)-反向传播(BP)神经网络 RGV
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基于KNN算法的电子档案信息文本自动分类方法 被引量：3
8
作者 杨易木 《办公自动化》 2025年第5期14-16,共3页
文章深入探讨文本自动分类的领域,聚焦于一种广泛应用的基于内容的分类技术——KNN(K-Nearest Neighbors)算法,对其原理和应用进行重点介绍。采用KNN算法结合优化的词特征权重评估与文本相似性计算技术,实现文本的自动分类。经过KNN分... 文章深入探讨文本自动分类的领域,聚焦于一种广泛应用的基于内容的分类技术——KNN(K-Nearest Neighbors)算法,对其原理和应用进行重点介绍。采用KNN算法结合优化的词特征权重评估与文本相似性计算技术,实现文本的自动分类。经过KNN分类处理后,分类结果的准确率和召回率均显著提升。 展开更多
关键词 knn算法 文本自动分类 数据挖掘
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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
9
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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基于KNN-LASSO-PPC法的改进BitCN-LSTM短期光伏功率预测
10
作者 贺宇轩 王锟 +2 位作者 曾进辉 刘颉 周武定 《电子测量技术》 北大核心 2025年第15期42-51,共10页
针对光伏出力受天气条件随机性和波动性影响的特点,提出一种基于KNN-LASSO-PCC法的改进BitCN-LSTM神经网络短期光伏功率预测方法。首先,采用KNN对数据集进行清洗,再结合LASSO与PCC进行多层特征筛选;然后,在传统BitCN-LSTM方法基础上加入... 针对光伏出力受天气条件随机性和波动性影响的特点,提出一种基于KNN-LASSO-PCC法的改进BitCN-LSTM神经网络短期光伏功率预测方法。首先,采用KNN对数据集进行清洗,再结合LASSO与PCC进行多层特征筛选;然后,在传统BitCN-LSTM方法基础上加入GRU与Elman神经网络,其中,GRU解决长时间依赖问题和参数优化问题,Elman网络增强局部时序建模和记忆能力;最后,在多层特征筛选下选取直角辐射、散角辐射、气温和湿度作为输入变量,选取光伏电站各时段发电功率的预测值作为最终输出,进行为期1~3天间隔15 min进行一次预测的仿真,所得的最优评估指标平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分比误差分别为9.9763%、1.7029%和10.6267%,训练时间和最优测试时间分别为181.3051 s和0.058932 s,相较于其他常见的短期光伏预测模型精度更高,速度更快。 展开更多
关键词 光伏功率预测 多层特征筛选 K近邻算法 埃尔曼网络 门控循环单元
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基于KNN算法的电力计量异常数据检测模型优化研究 被引量：1
11
作者 田文娜 《自动化应用》 2025年第10期165-167,170,共4页
针对电力计量系统对异常数据检测的高效性需求,提出基于K近邻(KNN)算法的优化模型,以提升异常检测的准确率与稳定性。首先,分析电力计量数据的高时序性、非线性和高维特性,以及异常数据检测中噪声干扰和数据不平衡等挑战。然后,在此基... 针对电力计量系统对异常数据检测的高效性需求,提出基于K近邻(KNN)算法的优化模型,以提升异常检测的准确率与稳定性。首先,分析电力计量数据的高时序性、非线性和高维特性,以及异常数据检测中噪声干扰和数据不平衡等挑战。然后,在此基础上采用数据预处理、特征提取及合成少数类过采样技术(SMOTE)优化数据质量,构建以加权欧氏距离与KD树加速为基础的KNN模型。最后,通过仿真测试验证了模型性能。结果表明,优化后的模型在电力计量数据的异常识别中具有较强的鲁棒性和实时性,可为智能电网的高效运行提供技术支撑。 展开更多
关键词 knn算法 电力计量 异常检测
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基于改进集成KNN回归算法的风电机组齿轮箱状态监测 被引量：1
12
作者 左荣荣 《机械管理开发》 2025年第1期191-193,196,共4页
为提高风电机组齿轮箱的状态监测精度,降低故障率,采用了基于改进集成KNN回归算法方法。通过结合特征选择优化、集成学习技术,设计并实现了风电机组齿轮箱状态监测系统,该系统包括数据采集、处理分析、故障预测等模块。研究以实际风电... 为提高风电机组齿轮箱的状态监测精度,降低故障率,采用了基于改进集成KNN回归算法方法。通过结合特征选择优化、集成学习技术,设计并实现了风电机组齿轮箱状态监测系统,该系统包括数据采集、处理分析、故障预测等模块。研究以实际风电场的运维数据为例,进行了系统和测试。结果表明,改进后的KNN回归算法显著提升了故障诊断的准确性,系统能实时准确地监测齿轮箱的运行状态,从而提高风电机组的运行可靠性与维护效率。研究成果不仅优化了风电机组的维护策略,也为类似领域的设备状态监测提供了可行的技术路径。 展开更多
关键词 knn回归算法 风电机组 齿轮箱 特征选择
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融合质性分析与KNN算法的在线课程推荐研究
13
作者 余鑫 《长江信息通信》 2025年第7期137-140,共4页
在当前信息技术迅速发展的背景下,线上教育平台提供的课程数量急剧增长,信息复杂度亦随之不断提升,如何高效且精准地为学习者推荐课程已成为在线教育领域亟待攻克的难题。为此,文章以课程评论为切入点,经质性分析编码构建特征体系。基... 在当前信息技术迅速发展的背景下,线上教育平台提供的课程数量急剧增长,信息复杂度亦随之不断提升,如何高效且精准地为学习者推荐课程已成为在线教育领域亟待攻克的难题。为此,文章以课程评论为切入点,经质性分析编码构建特征体系。基于此体系对众多课程展开分析,最终采用KNN算法实现课程推荐。该方法不仅显著提升了学习者的学习效率,亦极大地优化了在线教育资源的配置,为推动在线教育领域的持续健康发展贡献了力量。此外,研究显示,于在校学生群体而言,升学需求为他们极为重视的一个方面。故而,如何有效满足这一需求成为在线教育平台未来发展的重要导向。 展开更多
关键词 课程推荐 升学需求 knn算法 质性分析 在线教育平台
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基于KNN算法的大跨度连续刚构桥施工监控研究
14
作者 刘建林 潘凯 +1 位作者 杨刚 王君明 《中外公路》 2025年第4期122-129,共8页
针对桥梁施工监控常出现应变、位移等传感器损伤失效等问题,该文以南流嘉陵江大桥为背景,提出基于KNearest Neighbor(KNN)算法补足施工监控缺失数据,采用ANSYS Workbench建立桥梁施工过程有限元模型,验证KNN算法在桥梁施工监控数据缺失... 针对桥梁施工监控常出现应变、位移等传感器损伤失效等问题,该文以南流嘉陵江大桥为背景,提出基于KNearest Neighbor(KNN)算法补足施工监控缺失数据,采用ANSYS Workbench建立桥梁施工过程有限元模型,验证KNN算法在桥梁施工监控数据缺失时的有效性。结果表明:(1)KNN算法可协助解决桥梁施工过程应变、位移传感器等出现损伤后短时间内的监测数据空白问题;(2)箱梁根部截面应力随着悬挑长度的增加呈增长趋势,且其底板实测应力值逐渐接近理论值,8#墩截面根部应力值较理论值大,该误差可能是由于应变计初始读数误差造成的;(3)8#墩悬臂施工主梁线形与预期较为吻合,逐渐趋向于目标线,10#墩悬臂施工青牛侧主梁截面左侧翼缘板标高小于目标标高,同时虎跳侧主梁截面顶板中心标高小于目标标高,需要在后续施工中及时调整。 展开更多
关键词 连续刚构桥 施工监控 数据修复 knn算法 流固耦合 有限元模拟
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基于KNN的水电站水轮机监控系统研究 被引量：2
15
作者 谢科军 宋善坤 +2 位作者 胡婷 姚娟 张利益 《粘接》 2025年第1期193-196,共4页
针对大型水轮机轴承故障诊断和预警准确率低,导致抽水蓄能电站存在状态监测与运维管理效果不佳的问题,提出一种大型水轮机轴承润滑油液在线监测系统。利用电涡流传感器对轴承油液数据采集,采用改进的K最近邻算法对轴承故障进行准确分类... 针对大型水轮机轴承故障诊断和预警准确率低,导致抽水蓄能电站存在状态监测与运维管理效果不佳的问题,提出一种大型水轮机轴承润滑油液在线监测系统。利用电涡流传感器对轴承油液数据采集,采用改进的K最近邻算法对轴承故障进行准确分类与诊断。结果表明,通过改进KNN算法,得到新故障与集合A中故障识别球的相似度最大值为0.4787,低于相似度匹配阀值0.6,说明改进KNN算法可实现新故障类型的准确识别,具备一定的自适应性和可扩展性;实际应用也进一步证明该算法可满足对水轮机轴承的状态监测、故障诊断和预警需求,实现水电站的准确监测和智能化运维管理。 展开更多
关键词 抽水蓄能电站 水轮机组 在线油液监测 K近邻算法 故障诊断
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机载激光雷达数据与机器学习算法的森林蓄积量估测模型构建精度评价——基于KNN、XGBoost与RF模型反演算法 被引量：1
16
作者 潘自辉 肖正利 +5 位作者 黄光体 赵文纯 张流洋 刘晓阳 肖箫 林浩然 《湖北林业科技》 2025年第2期34-44,50,共12页
基于激光雷达系统获取数据,旨在探索建立一个适用于湖北省的混合树种蓄积量估测模型。研究区涵盖9个市州及15个县市区386个样地(小班),涉及3种森林类型(阔叶林、针叶林和针阔混交林),划分为5个植被区,分别为大别山桐柏山丘陵低山、鄂西... 基于激光雷达系统获取数据,旨在探索建立一个适用于湖北省的混合树种蓄积量估测模型。研究区涵盖9个市州及15个县市区386个样地(小班),涉及3种森林类型(阔叶林、针叶林和针阔混交林),划分为5个植被区,分别为大别山桐柏山丘陵低山、鄂西北山地丘陵、鄂东南低山丘陵、江汉平原湖泊和鄂西南山地;从点云数据中提取森林参数特征变量,结合实地调查数据,分别采用机器算法KNN、XGBoost和RF模型对森林蓄积量进行估测,采用决定系数评价模型估测精度,对估测结果进行比较分析。结果表明:(1)RF模型的估测值与实际值较为接近,精度高于KNN和XGBoost模型;(2)不同地貌区域的森林类型估测精度存在差异,表现为针叶林估测精度高于阔叶林;估测精度与林分郁闭度、林龄、起源等因子存在相关性,林分郁闭度较高时,估测精度较高;中龄、近熟林及过熟林估测精度较高,人工林的精度高于天然林;(3)蓄积量估测值精度与实测值的区间相关,实测值趋于一定低值与高值区间时,估测精度降低。通过激光雷达数据的反演结果与地面调查数据验证,反映了模型的准确度,促进林业调查与激光雷达融合运用,需进一步比较多种模型,并探索森林分布、林木结构特征、林分因子等之间影响估测精度的相关因素。 展开更多
关键词 激光雷达 森林蓄积量 模型反演 K-近邻算法 极端梯度提升 随机森林
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基于特征提取的KNN路由优化算法
17
作者 赵莉 石昕宇 孙宗伟 《光通信技术》 北大核心 2025年第5期89-93,共5页
为提高大规模Benes光网络的路由效率与通信性能,提出一种基于特征提取的K近邻(KNN)路由优化算法。通过提取波导交叉位置及数量等关键特征构建特征路由表,对传统KNN路由优化算法进行预处理优化,并基于四电平脉冲幅度调制(PAM4)系统搭建... 为提高大规模Benes光网络的路由效率与通信性能,提出一种基于特征提取的K近邻(KNN)路由优化算法。通过提取波导交叉位置及数量等关键特征构建特征路由表,对传统KNN路由优化算法进行预处理优化,并基于四电平脉冲幅度调制(PAM4)系统搭建光网络仿真平台,对不同路由路径的消光比、带宽及误符号率进行测试分析。实验结果表明:所提方法将路由筛选准确率从34.48%提升至71.85%;在30 Gb/s传输速率下,改进的KNN路由优化算法使优势路径的最小接收功率要求比劣势路径低0.8 dBm。 展开更多
关键词 Benes光网络 K近邻算法 消光比 带宽 误符号率
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基于kNN-SVM-BM算法的跨平台固件漏洞关联检测
18
作者 周超 郭雅娟 +2 位作者 郭静 王梓莹 黄伟 《微型电脑应用》 2025年第5期78-82,共5页
为了保护设备固件安全,实现跨平台固件漏洞关联检测,在现有的二阶段discovRE算法的基础上,对其进行改进,通过加权k最邻近(kNN)—支持向量机(SVM)—二分图匹配(BM)算法,对跨平台固件漏洞进行关联检测,提高discovRE算法的效率和筛选准确... 为了保护设备固件安全,实现跨平台固件漏洞关联检测,在现有的二阶段discovRE算法的基础上,对其进行改进,通过加权k最邻近(kNN)—支持向量机(SVM)—二分图匹配(BM)算法,对跨平台固件漏洞进行关联检测,提高discovRE算法的效率和筛选准确率。结果显示,在函数粗筛选阶段,相对于kNN算法,加权kNN算法筛选准确率更高,其准确率均高于90.00%。经对比,BM算法更优,拥有更高Top1、Top10值,其Top1值最大为91.18%。在跨平台固件漏洞整体检测中,研究方法效率较高,其最短平均检测时间为2.59×10^(-5) s。研究方法改进了discovRE算法效率,更准确地进行跨平台固件漏洞关联检测。 展开更多
关键词 knn算法 SVM算法 固件漏洞 跨平台 BM算法
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基于KNN和ANN算法的微带天线尺寸优化方法
19
作者 窦江玲 李聃 +2 位作者 宋健 王青旺 沈韬 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第1期61-65,共5页
为解决传统天线优化复杂度较高的问题,提出一种基于K-最近邻(KNN)算法和人工神经网络(ANN)算法的微带天线尺寸优化方法。该方法通过分析天线表面电流分布,将高敏感度参数设置为变量,低敏感度参数设置为常量,利用KNN和ANN对天线的尺寸参... 为解决传统天线优化复杂度较高的问题,提出一种基于K-最近邻(KNN)算法和人工神经网络(ANN)算法的微带天线尺寸优化方法。该方法通过分析天线表面电流分布,将高敏感度参数设置为变量,低敏感度参数设置为常量,利用KNN和ANN对天线的尺寸参数进行优化,最终实现宽带性能的提升。为验证优化算法的有效性,加工了两款天线进行测试。结果表明,与传统天线设计方法相比,KNN和ANN算法使天线的阻抗带宽分别提高了20.8%和18.4%。其中,ANN算法在训练阶段耗时较长,但其阻抗匹配特性在多个频段上表现出显著改进。 展开更多
关键词 K-最近邻(knn) 人工神经网络(ANN) 机器学习 尺寸优化 微带天线
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基于KNN算法的锡矿类型判别
20
作者 周雨航 刘勇 +1 位作者 吴鹏飞 李朋 《资源环境与工程》 2025年第5期537-544,共8页
受成矿温度、流体性质和金属来源等因素综合影响,不同类型锡矿床中锡石常具有特征性的微量元素组合。利用锡石微量元素组成进行锡矿床类型判别具有长期的应用历史,但传统的判别图通常仅基于2~3个维度,难以充分揭示锡石微量元素与锡矿床... 受成矿温度、流体性质和金属来源等因素综合影响,不同类型锡矿床中锡石常具有特征性的微量元素组合。利用锡石微量元素组成进行锡矿床类型判别具有长期的应用历史,但传统的判别图通常仅基于2~3个维度,难以充分揭示锡石微量元素与锡矿床类型之间复杂的多元关系。本次研究旨在证明锡石微量元素可有效用于锡矿床类型分类,并应用机器学习方法从中提取关键判别因子。收集已发表文献中661件锡石样品的微量元素分析数据,涵盖石英脉型、矽卡岩型、云英岩型和伟晶岩型等4类矿床,包含Sc、Ti、V、Mn、Fe、Zr、Nb、Sb、Hf、Ta、W和U共12种微量元素,应用K最近邻(KNN)算法构建分类模型,再运用合成少数过采样技术(SMOTE)处理数据不平衡问题,运用KNN算法的特征重要性值来评估微量元素对分类的重要性,最后采用t分布随机邻域嵌入(t-SNE)可视化工具对分类和评估结果进行验证。研究结果表明,锡石微量元素组成可成功区分不同类型的锡矿床,Mn、Sb、Ta对锡矿床类型分类具有显著影响,V、Sc、Hf、Nb、Zr也具有相对重要的影响,证实了锡石微量元素对锡矿床类型判别的控制作用。 展开更多
关键词 机器学习 knn算法 锡矿床类型 锡石 微量元素
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