Dbscan算法相关论文
本文着手ETC牌识数据,阐述了高速公路收费流程,指出了牌识数据中存在的异常数据会严重影响后续数据统计与收费的准确性的问题,并总......
随着学校无线网络的覆盖以及移动智能终端的广泛普及,师生在使用无线网络的过程中,产生了大量的无线网络数据,其中蕴含着师生的校......
针对复杂电磁环境下新型体制辐射源信号不断涌现,监督型的信号识别算法已无法满足要求的问题,文章在盲信号背景下对获取的辐射源信......
为解决在无先验情报信息条件下复杂信号环境中目标分选困难的问题，提出了一种基于DBSCAN算法的目标聚类分选技术。该技术首先基于信......
对于一个城市的交通发展而言,城市公共交通服务的发展是其中十分重要的一环。城市公交由于其特有的优点,长期以来一直是是城市居民......
经典DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法需要人工指定邻域半径(Eps)和点数阈值(Minpts),......
改革开放以来,我国公共汽车行业的结构发生了巨大变化,在提高人们外出便捷的同时,也使得交通安全问题日益严峻,公共交通安全标准亟......
提升复杂通航环境下船舶航行安全性,提出复杂环境中高可用船舶AIS大数据信息处理方法.选取分布式架构作为船舶AIS大数据的信息处理......
矿体建模是矿山开采过程中的重要环节。本文设计的基于克里格法的矿体三维建模系统,旨在充分利用勘探过程得到的钻孔数据,快速对矿......
ICESat-2卫星搭载先进的光子计数式激光雷达ATLAS,使用全新的测量方式获取海量的光子点云数据.光子计数激光点云由于受海洋表面噪......
单体电池间的性能差异是影响动力电池组使用安全性的主要因素之一,为识别电池组中一致性差的电池,即更容易发生危险的异常电池.文......
DBSCAN算法的Eps和MinPts参数需要人为设定,取值不当会导致聚类结果准确度不高,且在密度分布差异大的数据集上,由于参数的全局性,......
针对DBSCAN聚类算法随着数据量增大,耗时越发非常严重的问题,提出一种基于KD树改进的DBSCAN算法(以下简称KD-DBSCAN).通过KD树对数......
收视率反映了节目的受欢迎程度,是节目编排和广告投放的关键参考指标,对于视听生态有着重要的经济和社会影响。低收视率时代,主观......
雷达目标检测与识别技术作为现代雷达系统的关键技术，在海洋监测、空中预警、自动驾驶以及智能楼宇等领域中发挥着重要作用。相比于......
为了对风电机组实测数据中的异常数据进行有效识别和剔除,通过分析风电机组的风速-功率异常数据,提出了基于分功率区间的自适应密......
针对DBSCAN算法的不足,提出了一种基于DBSCAN的自适应聚类算法.通过引入对象密度迅速地找到数据集中的核心样本,并从核心样本出发......
近年来,针对移动通信网络的投诉量持续增加,而网络优化人员使用的投诉热点区域通常为没有明确边界范围的模糊区域.为快速识别移动......
为了更好地实现图像拼接的实时性、提高特征点匹配的效率和图像拼接的准确度,本文提出了一种基于DBSCAN(Density-Based Spatial Cl......
期刊
目前,国内外对于交直流并行输电线路无线电干扰的特性研究还处于起步阶段.通过分析现有的单独线路无线电干扰测量模式的弊端,建立......
当前,移动通信系统的盲区检测主要是由运营商的专业技术人员通过专业仪器设备实现的,存在测试周期长、成本高和缺乏灵活性等问题。......
随着互联网技术的快速发展,新的应用类型(如FTP、DNS、P2P等)不断涌现,特别是一些采用非标准端口和协议加密形式进行通信的应用的......
随着计算机应用的普及，信息系统产生的数据量日益增大，如何有效地利用巨量的原始数据分析现状和预测未来，已经成为人类面临的一大挑战......
数据挖掘是目前信息领域和数据库技术的前沿研究课题,被公认为是最具发展前景的关键技术之一。数据挖掘涉及到统计学、人工智能(特......
随着计算机网络的迅速发展,互联网已经和人们的学习、工作和生活密不可分,人类社会对网络的依赖达到了前所未有的程度,计算网络安......
随着计算机和网络技术的飞速发展，分布式虚拟环境技术的研究也逐渐升温。分布式虚拟环境技术就是把虚拟环境和网络技术结合在一起，使......
在数据挖掘领域，聚类分析是一个重要且备受关注的研究方法，其中包含的基于密度的聚类算法由于可以有效的排除噪声数据，发现任意形状的......
随着信息技术的高速发展,各行各业的数据仓库中存储着大量的不完备的数据。如何对这些数据进行分析是近些年来研究的热点。数据挖......
随着经济政策向内陆转移,国家大力发展内河航运。为提高内河的运输能力和效率,船舶数量持续增加,船舶向着大型化、高速化方向发展......
近年来,声学导航系统在海洋科学研究、海洋导航等领域的应用越来越广泛,尤其是水下潜航器方面的应用。水下信标是声学导航系统的重......
聚类方法是数据挖掘的重要组成部分,其目的是把相似的数据对象聚在一起,把不相似的数据对象尽可能地分离,是一个极富挑战性的研究......
移动信息时代已经到来,人们的生活方式也已经发生巨变,通过智能手机上的外卖App订购外卖就是其中之一。如今,中国的外卖行业已经飞......
聚类分析旨在根据某种相似性度量将无序、混杂的数据进行划分聚集成不同的簇,是大数据时代下智能化分析不可分割的重要组成部分。......
近年来,铁路营运里程呈持续增长趋势。截止2019年底,全国铁路营运里程达到13.9万公里,较2018年年末增加0.8万公里。随着铁路营运里......
随着网络技术的不断发展,P2P网络由于其匿名性与开放性的特点而得到了广泛的应用,如文件共享和即时通信。同时这些特性也为P2P网络......
为了对铁路系统涉恐事件进行风险管理,遏制铁路系统恐怖袭击事件的发生,提出基于DBSCAN(density-based spatial clustering of app......
森林火灾不仅造成经济损失也严重危害森林及森林生态系统，提高林火热点监测对森林资源保护意义重大。遥感卫星具有监测覆盖面积范围......
随着移动物联网的发展,智能家居系统广泛应用,行为识别准确率有所提升,但异常行为识别仍是一个难点.本文采用余弦相似度与DBSCAN算......
膜计算是一种新型的计算方式，研究者从活细胞的结构和功能中获得灵感，从而抽象出这种计算模型。膜计算具有分布式、不确定性、最大并......
聚类分析向来是数据挖掘研究的重要方面，基于聚类的各种数据挖掘算法的研究历来也是研究重点。但是，目前大多数的聚类分析算法只是针......
数据挖掘是数据库研究、开发和应用中最活跃的分支之一。近年来出现了一种称为数据流挖掘的新应用,这种应用中的数据是以流的形式......
近年来随着信息产业的迅速发展,数据挖掘得到了广泛的应用。数据挖掘主要包括关联分析,分类,聚类等应用。聚类是数据挖掘的一个重......
玉米是中国的主要农作物之一，在食品、饲料等行业中的应用广泛，玉米种子纯度直接关系到作物的质量与产量。目前，玉米纯度的鉴定主要依......
针对当前停车场信息采集手段周期长、成本高的问题,提出了利用浮动车数据自动提取停车场位置的方法。通过分析在停车场内采集的浮......
本文简要总结了基于划分的Kmeans算法和基于密度的DBSCAN算法的优缺点及其在用户地理位置信息聚类实现中的应用,提出了一种混合DBS......
