k-NN相关论文
自适应光学(AO)技术被广泛应用于各类光学系统,以提高系统的光学性能。一直以来,对AO系统的研究主要关注其光学性能指标,为了获得......
随着计算机和人工智能技术的迅猛发展,人脸识别技术已取得长足进步。目前多数人脸识别系统可以在理想条件下获得优秀的识别率,但是......
摘要：本文通过学习核估计方法，研究了函数型数据中的核估计算法K-NN。由于对定义的介绍和对核估计方法的分析，引出核估计方法的特殊方......
案例检索是基于案例推理(CBR)系统中的关键技术,也是实现智能挖掘系统的关键环节。为了能够进一步提高案例检索效率与准确性,传统......
为了对嵌入式构件进行智能管理,提出了一种基于实例的学习算法。该适应算法能对经XML形式化表达过的构件进行自适应调整,从而在软......
k-最临近(k-NN)分类方法在计算两训练样本的相异度时给每一属性加相同的权，这样会造成分类的；隹确性下降，尤其当存在很多无关属性时，甚......
k-最临近(k-NN)分类方法在计算两训练样本的相异度时给每一属性加相同的权，这样会造成分类的；隹确性下降，尤其当存在很多无关属性时，甚......
无线传感器网络节点无法获得持久的能量供应,因此高效地利用有限的能量,尽可能多地延长节点工作时间,是无线传感器网络中的重要研......
无线传感器网络节点无法获得持久的能量供应,因此高效地利用有限的能量,尽可能多地延长节点工作时间,是无线传感器网络中的重要研......
当今诸多聚类算法需要通过计算样本间距离来得到样本相似性。因此对这类算法而言,距离的计算方法尤为重要。对部分现有距离度量学......
随着无线通讯应用的持续增长和定位技术的发展,如何有效率的应答大量移动对象的查询请求以及基于位置的服务（location-based servic......
This paper presents information on a portable fall detection and alerting system mainly consisting of a custom vest and ......
This paper presents information on a portable fall detection and alerting system mainly consisting of a custom vest and ......
该文提出基于高斯加权距离以及聚类重构机制的K-NN文本聚类算法。文章提出K-NN近邻域的概念,通过高斯加权的近邻域算法实施K-NN聚......
为解决信号调制方式在低信噪比情况下识别率低的问题,提出了TFC-KNN(Time-frequency analysis and higher-order cumulants-K near......
分布式框架Hadoop/MapReduce的逐渐流行,本文针对机器算法K最邻近算法,阐述其在Hadoop/MapReduce上的实现过程,其中对于文本的相似......
提出了一种基于过滤器的无线传感器网络多维K-NN查询优化算法PREDICTOR．过滤器是设置在节点端的取值分布区间，用来屏蔽节点发送属于......
作为一种监控与跟踪车流和人类活动等的潜在技术，RFID（radio frequency identification）已经在数据库领域得到了很大关注。RFID监控对......
数据挖掘的两个高层目标是预测和描述，这个过程中分类算法的应用是非常广泛的。分类算法在机器学习领域中可以分为Lazy和Eager两种......
提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的特征提取算法,该算法以K-NN(nearest neighbor)分类正确率为评价准......
针对当前人脸识别算法的运行速度和识别准确率的矛盾,提出一种基于双向主成分法(Bidirectional PCA,BD-PCA)和K近邻法K-NN(K-neare......
在诸如生物网络或社交网络等各种由不确定数据组成的网络中,不确定图是一种十分重要和普遍使用的数学模型。由于不确定图中计算两......
作为一种电网系统运行的重要部件,瓷支柱绝缘子起着支撑导线和绝缘的作用.对瓷支柱绝缘子检测和质量评价对于电网安全十分重要,传......
基于向量空间模型的文本分类由于文本向量维数较高导致分类器效率较低。针对这一不足,提出一种新的基于簇划分的文本分类方法。其......
提出了一个基于聚类索引树的高维近似检索方法。详细描述了其建树算法和检索算法。由于传统索引对高维空间的k-近邻检索效率的提高......
在无线传感器网络中进行感知数据查询,必须考虑传感器节点能量受限的特性.提出了一种基于过滤器的无线传感器网络近似一维K-NN查询......
分类是数据挖掘和数据分析中最有应用价值的技术之一.传统的积极学习方法需要预先对模型空间进行假设,并且没有充分考虑到实例之间......
近年来,随着国民经济的快速发展,有限的水资源量与逐步提高的生产、生活用水需求之间的矛盾凸显,如何能够提供可靠的水资源量预测......
森林是陆地生态系统的重要组成部分,但由于受气候变化影响,其生长变化会影响生态系统的能量交换、碳循环和水循环。因此,区域尺度......
随着信息化与互联网技术的快速发展,各个行业所产生的数据规模不断增大,其复杂性也不断增加。一般来说,大规模高维数据主要包含两......
公交车是城镇居民出行的重要交通工具。由于受到行程时间、客流量等不确定性问题的影响,乘公交车出行的乘客经常遭遇延误。基于上......
K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度，提出了一种新的证据K_NN（NEK—NN......
自动文本分类是提高信息利用效率和质量的有效方法。训练文本分布的不均匀会对分类的效果产生负面影响，而在实际中，很难使训练文本的......
自动文本分类是提高信息利用效率和质量的有效方法。训练文本分布的不均匀会对分类的效果产生负面影响，而在实际中，很难使训练文本的......
目的:构建一种乳腺肿瘤良恶性分类模型,使医生得到更加客观、准确的诊断结果。方法:借助BreaKHis数据集,提取乳腺肿瘤病理图像颜色......
近年来不平衡分类问题受到广泛关注。SMOTE过采样通过添加生成的少数类样本改变不平衡数据集的数据分布,是改善不平衡数据分类模型......
采用数据挖掘技术来扩展入侵检测的功能以判别未知攻击是当前的一个研究热点.本文在分析了各种数据挖掘算法的基础上,提出将k-NN分......
多机协同航迹欺骗干扰是专门针对雷达网的一种新的电子干扰手段。文章在介绍了多机协同航迹欺骗干扰基本原理的基础上,重点对雷达......
根据陕西杨凌、合阳、长武3个站点各2 a玉米试验,在对玉米生长模拟模型CERES-Maize进行调试、验证的基础上,探索在生育期内进行动......
我国森林资源监测已进入快速发展阶段,传统的森林资源二类调查手段已难以适应新形势下林业生产和生态建设的需求。随着卫星技术与......
多部雷达同一时刻对同一目标的观测值在空间呈团状的特征使得运用模式识别理论中聚类的方法来解决数据融合成为可能.本文采用一种......
与中低分辨率相比,高分辨率遥感影像的信息比较丰富,在使用常规k-NN分类方法基于像元进行高分辨率遥感影像分类时会产生大量的"椒......
时间序列存在于社会的各个领域，对于时间序列数据挖掘的研究目前主要集中在相似性搜索和模式挖掘上。在相似性搜索研究中存在的主要......
人耳识别作为一种新兴的生物特征识别技术,具有其自身独特的优势。提出一种基于Gabor变换和灰度梯度共生矩阵的人耳身份识别方法。......
作为电力系统最重要的电力设备之一，电力变压器的运行状态直接影响电网的经济运行和安全生产。为保障电力变压器安全可靠的运行，对其......
针对目前EMC浪涌测试中人工测试存在多个问题,提出一种结合k-NN算法和可信度评价的浪涌测试自动化多状态灯识别方法。首先研究基于......
提出了一种基于过滤器的无线传感器网络多维K-NN查询优化算法PREDICTOR.过滤器是设置在节点端的取值分布区间,用来屏蔽节点发送属......
