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雷达辐射源型号识别是雷达对抗侦察中的重要环节之一，文中提出一种基于机器学习的多模式雷达型号识别方法。首先，使用DBSCAN生成型号......
针对心电信号基线漂移信号拟合点难于提取问题，根据心电信号统计特性提出基于聚类分析的方法来消除心电信号基线漂移。信号数据通过......
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种经典的基于密度的聚类算法，它通过两个全局参数即半径E......
为实现根据地震空间分布自动识别断层和获取断层参数，文中提出基于改进的DBSCAN算法自动识别断层的方法。该方法首先根据数据集的特......
电力系统作为一个高度统一、实时运作的系统,且电能具有不可大量存储的特殊性,维持电力系统供需平衡的重要性不言而喻。现如今对负......
【目的/意义】针对社会化标注过程中标签频次不能准确表征用户偏好，以及图书推荐过程中面临的数据稀疏和冷启动问题。【方法/过程】......
近年来,随着高性能通信技术和工业互联网的快速发展,各行各业都将面临PB级别数据的处理。聚类分析作为数据挖掘中一种常用的无监督......
针对如何更准确地分析校园无线网络数据中隐藏的社交关系亲密度,本文提出了改进DBSCAN时空聚类算法.首先,通过采集校园无线网络数......
为改善大规模数据集的处理性能，提出了基于改进K-means++和基于密度的含噪声应用空间聚类（DBSCAN）算法的大数据聚类方法。首先，将K-mea......
为提高短时交通流预测精度，针对传统径向基函数（radial basis function， RBF）神经网络短时交通流预测模型中心值固定、易受漂移数据干......
射频指纹识别是一种识别辐射源设备的过程,分为已训练辐射源的识别和新增未训练辐射源的识别,已训练辐射源即已经提前训练过,在训......
基于FPGA的量化推理设计了CNN加速系统；通过对主流的深度神经网络结构的运算特性分析，使用（Density-Based Spatial Clustering of App......
针对无人车在园区环境下采集的三维激光点云中远距离障碍物易漏检，相邻障碍物存在欠分割和过分割且算法耗时较大等问题，根据激光束在......
细菌在自然界中扮演者十分重要的角色,它维系着各种平衡,而在人体内诸如肠道、皮肤等器官中细菌的存在更是帮助我们完成各种生理生......
由于网络异常流量检测中异常流量数据占比不平衡,导致模型不能对稀有攻击类别流量进行充分学习,从而影响模型训练和检测精度.针对......
在国家政策的大力支持和引导下,我国新能源汽车产业飞速发展。伴随着新能源汽车保有量的不断增加,由于技术不完善导致的产品质量问......
自然场景中的图形符号不仅存在于设计图纸、考卷中,还存在于道路指示牌、广告牌等场景中。目前,图形符号的检测与识别已成为计算机......
Landslide susceptibility assessment plays a vital role in understanding landslide information in advance and taking prev......
如何保证青少年健康成长是当下热门的话题。常见的青少年问题包括:手机依赖症、出行安全问题等。如今青少年学生使用智能手机的频......
姿态确定系统是航天器的重要组成部分,姿态信息有误会导致航天器姿态失稳甚至失控.针对航天器故障样本集小、故障标签稀缺的问题,......
在当今这个信息共享的大时代背景下,数据挖掘与数据发布中存在的隐私保护问题,一直是信息安全领域正在深入研究的重点。其中,匿名......
针对目前现有的盾构推进系统故障诊断算法,大部分无法区分已知故障与未知故障的问题.提出结合DBSCAN与LightGBM的综合盾构推进系统......
传统DBSCAN算法对密度分布不均匀的不平衡数据集的聚类效果并不理想,同时传统算法的聚类结果对邻域半径(Eps)以及核心点阈值(MinPt......
随着城市化进程的加快,城市规模日益扩大,单中心城市人口集聚带来的负外部效应使城市交通问题日益严重。城市管理者尝试从城市空间......
利用某风场实际采集的风电叶片音频数据,提取时域与频域特征,利用DBSCAN聚类方法对音频进行分类,可有效区分出机组叶片是否处于运......
夜间经济是一个城市经济发展和消费水平的重要表征.目前国内外研究者对夜间经济的研究多停留在理论层面,或基于市场调研和问卷调查......
A novel fast classification filtering algorithm for LiDAR point clouds based on small grid density c
Clustering filtering is usually a practical method for light detection and ranging (LiDAR) point clouds filtering accord......
为了改善生态环境、缓解常规能源供应不足的问题,越来越多的国家把目光放到风能这种无公害能源上。对于我国燃料不足、交通不便的......
图像隐写术是通过在原始图像中嵌入不为人类视觉系统所能感知的秘密消息来实现隐秘通信,不法用户会利用图像隐写术传播非法秘密消......
针对建筑能耗时序数据的特点,综合聚类在时间序列分析上的应用研究,提出了一种面向建筑节能的时间序列聚类分析技术,采用实际公共......
针对电子商务产品评论数据中存在垃圾评论的问题,本文利用评论文本的语义距离来进行垃圾评论识别,基于Stacking集成思想提出一种基......
针对风电场风速-功率异常数据难以清洗的问题,提出一种基于QM-DBSCAN算法的风电场数据清洗方法.首先选取最能代表风力机运行状况的......
众源矢量数据能够提供丰富的地理信息,但存在几何误差分布不均匀问题.针对众源矢量数据几何误差问题,本文提出一种众源矢量数据分......
同时定位和构图（Simultaneous localization and mapping,SLAM）是指机器人从未知地点开始移动,在运动的同时持续观测周围环境,进而利......
随着物质的极大丰富,社会科技进入高速发展时代,人们的生活水平也在不断提高,促使人工智能的相关领域研究飞速前进。机器人已经进......
随着智能设备的兴起和无线网络等技术的不断发展,基于位置的服务（Location-based Services,LBS）和应用日益普及。长期以来,LBS一直都......
在数据挖掘领域中,聚类技术有着非常重要的应用。DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,该算法将具有足够高密度的区域划分为一类,并可......
A new local density and relative distance based spectrum clustering (LDRDSC) algorithm is proposed to solve multidimensi......
聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域。它在商业、生物、医学、地质、web文档等方面都有重要的应用，是当前的研究热点问题之一。......
随着网络技术、卫星定位技术、信息传输速度的快速发展，各种通讯设备和定位系统的普及，越来越多的网络用户开始自发地上传自己记录的......
雷达辐射源信号分选是在多部雷达脉冲相互交错的条件下,分离出每部雷达脉冲序列,并对每部雷达的参数进行估计与识别的过程。目前伴......
由于忽略了时间序列的固有特性,常用于水电遥测量数据对象的数据清洗框架方法适用性不足.针对于此,设计了一套融合时间序列特性的......
受硬件设备精度制约或人为干扰等因素的影响，传感网络应用收集到的数据集往往具有不确定性。不确定数据无法使用确切的数值描述事物......
The aim of this study is to assess and compare two clustering algorithms, namely, the Wave-cluster and Density Based Spa......
