K-近邻算法相关论文
手势识别作为一种重要的人机交互方式,与其他控制设备输入方式有很大的不同,它具有识别准确率高、输入操作简单等特点,在机器设备......
中国的苹果种植面积是世界上最大的国家,也是世界上苹果产量最高,苹果消费量最高的国家,但由于在苹果的分选和储运环节缺少对品质......
近年来,促进传统产业换代升级的“互联网+”技术受到热烈关注,在此背景下,数字化工厂应运而生。作为一种全新的生产制造组织方式,......
无线定位的应用迅速发展，室内环境和闹市区是人们生活的主要场所，其应用需求尤其迫切。但在这类环境中，由于建筑物的遮挡和多径传播的......
九十年代初期，基于内容的多媒体检索一直是计算机领域的研究热点，那时的数据量、数据种类在量级上无法与今天相比，如今的多媒体数据当......
随着计算机技术和Internet的高速发展，暴露在网络中的计算机面临着越来越多的恶意代码威胁。恶意代码的攻击会给个人和团体造成难以......
随着人类生活进入信息社会,以信息技术为核心的信息时代对教育领域产生了深刻的影响,并将成为教育改革的技术基础与动力。数据教育......
在很多实际应用中,比如网络入侵、医疗诊断以及故障检测等,分类处理的对象大多是不平衡数据(集),即某些类别的样本数量明显少于其......
作为犯罪现场痕迹之一,鞋印痕迹在刑侦当中有着很高的参考价值。在犯罪现场的复杂环境中准确提取鞋印花纹是后续鞋印检索等任务的......
高光谱图像是含有丰富的空间和光谱信息的高维数据,其在某精密农业、地质勘探、食品安全和环境监测等领域已经有很广泛的应用。但......
在当今的工业生产中,焊接机器人的地位越来越重要,国外焊接机器人已经实现通用化设计,且产品质量可靠,而我国在焊接机器人设计与使......
脑电图(electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面表现出的电现象。一般来说,脑电变化可分为两类:......
本文选取某O2O网站后台一个月内的部分用户行为指标,利用k-近邻算法进行机器学习,从而预测每个用户对网站组织的线下活动的参与程......
针对自然图像类型广泛、结构复杂、分类精度不高的实际问题，提出了一种为自然图像不同特征自动加权值的K-近邻（K-nearest neighbors，K......
提出了一种利用多层BP神经网络建立进程正常运行轮廓的思想,基于1998年DARPA入侵检测系统评估的审计数据源,通过与K-近邻分类、带(......
针对K-近邻算法中难以确定K值的定量问题,提出一种基于AR模型思想的高斯过程多模型建模方法。该方法借鉴AR模型的思想,将前一时刻......
基于实例的KNN算法不可避免地要依赖于数据的质量，但原始数据含有噪声，因而KNN算法的结果势必会因为数据中的噪声而受到严重的影响。......
针对目前图像配准算法对于多重复纹理图像配准位置偏差的问题,提出图像内自匹配与图像间互匹配相结合的双匹配配准(Double-match i......
基于案例的决策是一种直接依据过去的历史案例对当前案例进行分类或者指标预测的方法,K-近邻方法就是一种广泛应用的基于案例的决......
随着网络信息量的爆炸式增长，人们查找信息越来越难。Web搜索引擎的出现在一定程度上解决了这种矛盾。然而现行的搜索引擎无法根据......
随着3G的大力普及4G的快速发展，通信业务量日益增加，运营商对网络的规划、优化以及调整缺乏有效地指导，因此，需要对通信业务量进行相应......
KNN（K-Nearest Neighbor）算法和贝叶斯网络分类算法（Bayesian Network，BN）都是目前应用非常广泛的分类算法。本文首先分析了KNN和BN的分......
分类是数据挖掘的一个重要研究课题,其概念是在已有数据的基础上构造出一个分类模型。该模型能够把数据库中的数据记录映射到给定......
蛋白质二级结构类型预测是当今生物信息学研究的热点之一。利用氨基酸数字编码模型将氨基酸序列转换成数字信号,根据LZ复杂度的算......
与传统的K-近邻算法不同,提出了一种结合属性值贡献度与平均相似度的KNN改进算法。首先考虑测试样本与相似样本点间的平均相似度,......
将k-近邻算法和决策树这两种算法结合在一起形成一种新的分类算法,提出的数据流分类算法具有某些方面的智能性,能够在一定程度上识......
通过无人机搭载气体传感器,可以方便地检测码头靠泊船只的尾气,通过分析尾气中的硫化物和氮化物的含量,来检测靠泊船只是否使用违......
近年来城市交通拥堵问题变得越来越严重,传统的固定周期交通灯控制系统不能够根据实时车流量疏导交通,导致交通系统面临道路资源利......
介绍了异常检测技术及算法,并将基于距离的异常检测技术与基于密度的异常检测技术结合起来应用于制造业设备状况和产品质量的实时......
k-近邻(KNN)算法是一种有效的多分类算法,它具有简单、稳定的特点,在数据挖掘领域得到了广泛的应用。但是它有两个主要缺点,一是算......
在经济水平日益提高的今天,大学生的消费模式和消费观念是个人消费和家庭消费的一个缩影。近年来不断出现的由于大学生消费问题引......
针对海洋异构数据难以实时查询、共享的问题,提出一种基于MapReduce的海洋异构数据快速检索方法。该方法通过建立关键字库,以关键......
最近几年,“大数据”一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。......
智能性是智能预测系统未来的发展方向。在实际预测工作中,选择什么预测方法和模型,不仅依赖于专家经验,而且对预测人员的专业素质......
相比于电源系统、液压系统等飞机其它子系统,A320系列飞机引气系统设计的可靠性水平较低,且部件多为敏感器件,该系统故障率高居不......
作为一种非参数的分类算法,K-近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的.它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等.在应用KNN算法解决......
K-近邻算法（K-nearest neighbor,KNN）是一种思路简单、易于掌握、分类效果显著的算法。决定K-近邻算法分类效果关键因素之一就是距离......
肝癌分类检测以区分正常肝脏与病变肝脏及确定肝脏病变的类别为主要目的。k-近邻算法是一种基于统计的经典分类方法,具有简单、有......
在当今的网络中存在三种形式的数据流,连续型数据流,标称型数据流和混合属性数据流。由于目前在数据挖掘中大部分算法只能处理一种......
为了有效提高天然气短期负荷预测的准确度,提出了一种集成果蝇优化算法和SVM(Support Vector Machine)的混合优化策略FOA-SVM。首......
最近邻算法在时间序列的预测已有实例，虽算法简单易理解，但准确度不高。本文在最近邻法基础上结合BP网络技术，使得在输入神经网络之前......
在如今的网络中为了防止来自黑客的攻击，网络攻击检测算法需要一定的智能性。当今的智能算法已有相当的成就，退火算法、k-邻近算法都......
如何利用学生在线学习大数据进行分析挖掘出有价值的信息成为当前学习分析领域的一个研究热点。为了预测慕课课程学生的学习成绩,......
为了提高服务机器人的环境适应性和减轻操作者的控制负担,本文提出了一种利用示教学习的轨迹修正算法。利用动态动作基元模型,生成......
针对现有有线烟雾预警系统的缺点,设计了一种基于同质多无线传感器网络的烟雾预警系统。系统采用Arduino UNO R3作为主控制器,采用......
