k近邻相关论文
信用环境是一种普通的经济关系，一个城市信用环境较好，经济也将快速发展，足以看出城市信用环境的重要性。本文采用统计学中的预测分析......
在高光谱图像分类中，原始的图卷积网络作用在数据量较大的数据集上时，会出现内存开销大、时间成本高的问题；而且单一的图卷积网络模型......
注意力机制是一种模仿人类视觉的处理机制。它通常包括三个阶段:相关性计算,归一化数据,加权处理数据。相关性计算主要通过合适的......
随着计算机网络和信息储存技术的发展,人类迎来了大数据时代。人们在日常生活中时时刻刻都产生着大量的数据,怎样从海量数据中提取......
匿名通信系统由于其具备掩盖通信关系的能力,已经逐步成为网络攻击、黑市交易等网络犯罪行为实施的必备工具,各类匿名通信技术的滥......
水稻是我国主要的粮食作物之一,其品种识别对发展精准农业和作物估产具有重要意义。传统的水稻品种识别主要依靠人工,主观性强、效......
如今正处于一个高度信息化的时代,我们所能创造和存储的数据呈指数级增加。对海量高维数据进行快速有效地检索具备一定的难度,传统......
随着我国经济水平的飞速发展和现代化工业体系的不断完善,近年来我国的汽车产业实现了飞跃式的增长,并且将在未来很长一段时间内继......
最小二乘支持向量机只需求解一个线性方程组即可得到闭式解，训练速度快，因而广泛应用于分类问题。但最小二乘支持向量机模型容易受到......
多源在线迁移学习已经广泛地应用于相关源域中含有大量的标记数据且目标域中数据以数据流的形式达到的应用中.然而,目标域的类别分......
以某350 MW供热机组高中压转子为研究对象,对K近邻法、随机梯度下降法、支持向量回归法和随机森林法等汽轮机高中压转子振动预测算......
信息科技进步催生了数据挖掘技术,聚类分析是数据挖掘中一项关键技术。聚类分析是一种无监督学习的技术,旨在不利用外部先验信息实......
建立K近邻法案例推理模型的关键在于属性权重的确定。本文使用遗传算法、Logistic回归标准化系数法来确定属性权重，这样就可以避免......
期刊
密度峰值聚类(density peak clustering,DPC)是一种简单有效的聚类分析方法.但在实际应用中,对于簇间密度差别大或者簇中存在多密......
在农业、生物医学、经济等诸多领域,我们常常收集到大量的多样化和复杂化的数据集。这些数据集中解释变量存在一定的次序关系,且部......
大数据时代来临,海量的数据促使人们想要高效的挖掘数据和有效的利用数据。聚类算法就是一种常用的数据挖掘工具,在不具备先验知识......
为了解决同一变量在不同模态下的方差差异很大的情况,提出了一种基于马氏距离 k近邻(k-nearest neighbour,kNN)的多模态过程故障检......
近年来可视查询作为一种特殊的障碍空间查询,吸引了许多专家学者在二维空间中进行深入的研究并取得了一定成果,但是三维空间的可视......
量子机器学习是将量子计算的基本特性应用于机器学习所产生的一门交叉学科。将量子态叠加原理以及量子并行算法等加速算法应用在机......
风险评估是当今社会各个行业都会涉及到的一个基础课题.在传统的风险评估算法研究中,大多关注风险点的前期事件和相关风险的前瞻,......
自计算机出现以来围绕人工智能进行的研究从未停止,众多算法如雨后春笋涌现,K近邻(KNN,又称K最近邻)算法简单直接,是一个入门级的......
随着信息技术的发展,移动应用中信息数据的安全性日益引起学界的重视.目前,在个人信息数据提取分析中所存在的效率低下、依赖人工......
针对应用多工况过程k近邻方法(k-nearest neighbor,kNN)进行故障检测时,微小故障样本较难被检测的问题,提出一种基于改进指数加权......
期刊
关于脑电信号中的噪声处理问题一直是脑-机接口(BCI)领域的重点研究方向,通常认为噪声是有害的,所以针对脑电信号中的噪声处理往往......
情绪识别与日常生活的诸多领域都有很大联系.然而,通过单一算法难以获得较高的情绪识别准确率,为此,提出一种基于支持向量机(suppo......
针对复杂工业过程数据的动态性、非线性和多阶段性等特征,提出基于时空近邻标准化和KNN规则(Time-Space Nearest Neighborhood Sta......
针对位置指纹匹配算法计算量大导致室内定位精度不高的问题,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的联合算法.该算法以K近邻位置......
随着通信技术的发展,大量无线通信设备接入网络,然而,由于无线网络的开放性,使得恶意用户可能通过伪装身份冒充合法用户接入网络,......
肿瘤可以发生在身体的任何组织,并且在发生后可以转移到全身的其他任何部位。一般说来,原发部位的肿瘤及其转移部位的发生可以被顺......
针对核受体数据提取药物-靶标之间的混合特征,使用K近邻算法进行预测.对精确率、召回率、F1值等评价指标与其他算法进行了比较,验......
恶劣复杂工业场景中,智能巡检机器人代替人到危险区域巡检,可有效预警危险源,降低安全事故发生率,提高企业安全管理服务水平,为企......
Fisher准则经常作为代价函数被用来优化核函数。然而，在许多应用中，即使在核空间，数据集也不是线性可分的，从而使得以此得到的优化核训......
为了进一步提高大规模多种类点云模型识别与分类的准确率,提出了一种K近邻卷积神经网络模型。首先,利用最远点采样算法对点云模型......
为了实现木器漆的快速无损检测以及精确识别与分类,采集并获取了晨阳等3种品牌木器漆样本的拉曼光谱,并考察了基线校正、Savitzky-......
由于复杂的运行环境与工作机理,风力机组中普遍存在叶片结冰现象,该现象在初期不易观测,使得数据收集过程中产生了一定的误判及标......
子空间聚类通常可以很好地处理高维数据,但由于数据本身的噪声等的影响,系数矩阵的块对角线结构往往容易被破坏。针对上述问题,提......
随着经济的快速发展,买卖股票已成了越来越多投资者选择的投资方式,而股票的涨跌也成了众多投资者所关注的焦点.随着大数据技术的......
岩性识别一直是火山岩油气勘探中的重要课题,基于测井数据的岩性识别也逐渐成为火山岩研究的需要,大数据背景下的机器学习算法为测......
为了提高科技创新人才培养过程中人才层次分类的效果,提出了一种结合主成分的改进K近邻优化的密度峰值聚类算法(IKDPC)。首先,论文......
针对传统k近邻故障监测算法中仅考虑近邻样本观测信息的问题,提出了一种基于多块信息提取和马氏距离的故障监测方法.通过挖掘原始......
由于传统的k近邻故障监测不考虑过程的局部信息,只建立一个全局模型,因此提出一种基于互信息的多块k近邻故障监测方法。首先,考虑......
为了利用三维激光扫描点云数据实时获取桥面形变值,针对一座有机玻璃模型桥依次开展了无损及有损工况下不同等级荷载的试验研究。......
