检索结果-内蒙古大学图书馆

光电子·激光 2025年

作者：郭蕊赵元苏刘业辉北京工业职业技术学院

【目的】激光通信信号作用距离受猫眼效应影响，导致通信质量下降，为此研究基于k均值算法的逆向调制激光通信信号作用距离控制方法。【方法】逆向调制激光系统分为主动端和逆向端。主动端发射激光，逆向端接收并调制后通过逆向单元返... 详细信息

【目的】激光通信信号作用距离受猫眼效应影响，导致通信质量下降，为此研究基于k均值算法的逆向调制激光通信信号作用距离控制方法。【方法】逆向调制激光系统分为主动端和逆向端。主动端发射激光，逆向端接收并调制后通过逆向单元返回主动端，主动端解调后，实现激光系统的逆向调制通信，从而确定激光信号衰减与距离关系。基于此，采用k均值算法聚类初始衰减信号，确定激光信号衰减密度分布情况，结合光学追踪矩阵设定控制矩阵以猫眼抑制效应并控制衰减信号，保证逆向调制激光通信作业距离。【结果】该方法能够聚类不同通信模式的光信号，确保激光信号的传输强度和距离。【结论】研究方法提升了激光信号传输的稳定性，实际应用效果好。

关键词： k均值算法逆向调制系统激光通信信号作用距离

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基于改进粒子群的加速k均值算法在入侵检测中的研究

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系统仿真学报 2014年第8期26卷 1652-1657页

作者：肖立中刘云翔陈丽琼上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院上海201418

针对k均值算法在入侵检测中受初始聚类中心影响而不能获得全局最优,粒子群算法容易出现早熟收敛的问题,提出了一种基于改进粒子群的加速k均值聚类入侵检测算法(NPSO-AkM),对k均值算法和粒子群算法进行了改进和结合,使得算法具有较高的... 详细信息

针对k均值算法在入侵检测中受初始聚类中心影响而不能获得全局最优,粒子群算法容易出现早熟收敛的问题,提出了一种基于改进粒子群的加速k均值聚类入侵检测算法(NPSO-AkM),对k均值算法和粒子群算法进行了改进和结合,使得算法具有较高的处理速度和全局搜索能力。针对NPSO-AkM是一种聚类算法的特点,设计了基于NPSO-AkM的入侵检测模型。针对实验数据集的特点,设计了交叉法用于构建高质量的训练数据集。通过实验分析和比较,该模型有较好较快的全局收敛能力,并能在入侵检测中获得令人满意的检测率和误检率。

关键词： k均值算法粒子群算法早熟收敛入侵检测

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k均值算法初始聚类中心选取相关问题研究

K均值算法初始聚类中心选取相关问题研究

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作者：李宇泊兰州交通大学

学位级别：硕士

聚类分析是数据挖掘的功能之一,是在训练数据不提供类标号的情况下按照最大化类内对象间的相似性、最小化不同类对象之间的相似性的原则聚类和分组数据。目前,存在着大量的聚类算法,k均值算法是应用广泛的聚类算法之一。k均值算法的优... 详细信息

聚类分析是数据挖掘的功能之一,是在训练数据不提供类标号的情况下按照最大化类内对象间的相似性、最小化不同类对象之间的相似性的原则聚类和分组数据。目前,存在着大量的聚类算法,k均值算法是应用广泛的聚类算法之一。 k均值算法的优点是：算法思想简单;时间复杂度接近线性；对大规模数据的挖掘具有可伸缩性,但是该算法存在如下缺点：对聚类初始值的依赖；聚类个数k需要预先给定；准则函数易陷入局部极小；对离群点敏感等等。本文重点针对k均值算法对初始聚类中心的依赖性,提出了基于密度选取k个初始聚类中心的算法。其主要思想是：在一个数据集合里,高密度区域的数据对象被低密度区域的对象所分割,处于低密度区域的数据对象通常被认为是噪声点。首先根据两个参数(邻域半径ε、高密度点在邻域半径内至少包含数据对象的数目MinPts),划分高低密度点,然后取高密度点集合G中相距最远的k个点作为初始聚类中心。通过在不同数据集(来自UCI数据库)上对两个算法的多次对比实验,验证了基于密度选取k个初始聚类中心的k均值算法比传统的k均值算法聚类结果准确率更高,更稳定。研究进一步给出了基于距离矩阵D确定ε和MinPts参数值的方法。主要思想是：通过距离矩阵计算每个对象距离的中间值(median),然后取这些中间值的平均值作为ε的值。计算每个对象邻域半径e内对象的个数,将这些个数相加,再除以2*n,获得参数MinPts的值,其中n是数据集对象的个数。通过检验聚类结果是否理想或者以文献已给定的经验值作正确性判断依据,两种检验方法的多次实验都验证了计算两个参数值的算法是可用的。

关键词： k均值算法初始聚类中心密度邻域半径高密度点

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基于粒子群优化的k均值算法在网络入侵检测中的应用

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计算机应用 2007年第6期27卷 1368-1370页

作者：谷保平许孝元郭红艳广东工业大学计算机学院广东广州510006 华侨大学信息学院福建泉州362021

在k均值算法基础上,提出一种将粒子群算法与k均值算法相结合产生基于粒子群的k均值算法(PSO-k均值算法)。用kDD cup99数据集进行评估k均值算法和PSO-k算法检测性能。试验结果表明,PSO-k均值算法能够避免k均值算法固有的缺点,检测率提高... 详细信息

在k均值算法基础上,提出一种将粒子群算法与k均值算法相结合产生基于粒子群的k均值算法(PSO-k均值算法)。用kDD cup99数据集进行评估k均值算法和PSO-k算法检测性能。试验结果表明,PSO-k均值算法能够避免k均值算法固有的缺点,检测率提高和误报率下降,并且有较高的检测性能。

关键词： k均值算法粒子群算法 PSO-k均值入侵检测

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一种基于改进k均值算法的跳频信号分选方法

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计算机应用研究 2011年第6期28卷 2333-2335页

作者：贾可新何子述电子科技大学电子工程学院成都611731

为了在估计聚类数目的同时避免收敛到局部极小值,提出了一种改进的初始聚类中心选取算法。该算法通过形态学处理搜索统计直方图的峰值,根据合并门限正确估计聚类中心的数目和初始位置。将其与传统的k均值算法相结合,可用于跳频信号分选... 详细信息

为了在估计聚类数目的同时避免收敛到局部极小值,提出了一种改进的初始聚类中心选取算法。该算法通过形态学处理搜索统计直方图的峰值,根据合并门限正确估计聚类中心的数目和初始位置。将其与传统的k均值算法相结合,可用于跳频信号分选。实验结果表明,与其他k均值算法相比,该改进k均值算法能够以很高的正确率分选跳频信号。

关键词： k均值算法形态学处理跳频信号分选

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一种可选初始聚类中心的改进k均值算法

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统计与决策 2014年第12期30卷 12-14页

作者：孟子健马江洪长安大学理学院西安710064

传统的k均值算法对初始聚类中心具有一定的敏感性,聚类结果会随着不同的初始聚类中心波动。针对这一缺点,文章提出一种选择初始聚类中心的算法,该算法首先计算数据对象两两之间的相异度函数,构造一种新的相异度矩阵,然后选取k个与其他... 详细信息

传统的k均值算法对初始聚类中心具有一定的敏感性,聚类结果会随着不同的初始聚类中心波动。针对这一缺点,文章提出一种选择初始聚类中心的算法,该算法首先计算数据对象两两之间的相异度函数,构造一种新的相异度矩阵,然后选取k个与其他数据对象相异度较低且个数最多的数据对象作为初始聚类中心。实验表明,在给定聚类个数k的情况下,这样改进后的k均值算法比随机选取初始聚类中心的传统k均值算法以及已经提出的其中一种改进的k均值算法有更高的准确率,且可消除对初始聚类中心的敏感性。

关键词： k均值算法初始聚类中心相异度矩阵

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基于k均值算法的彩色编码条纹分色研究

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计算机应用 2010年第12期30卷 67-69页

作者：魏志强高兴堂纪筱鹏中国海洋大学计算机科学与技术系山东青岛266100

在基于彩色编码结构光的三维重建中,由于受环境等的影响,拍到的条纹的颜色值已经不完全等于投射的颜色值,但每种颜色在RGB空间还是呈现一定的聚类性。基于这个特性,提出了基于k均值聚类的条纹分色方法。通过k均值聚类算法,对拍摄到的条... 详细信息

在基于彩色编码结构光的三维重建中,由于受环境等的影响,拍到的条纹的颜色值已经不完全等于投射的颜色值,但每种颜色在RGB空间还是呈现一定的聚类性。基于这个特性,提出了基于k均值聚类的条纹分色方法。通过k均值聚类算法,对拍摄到的条纹图像进行颜色聚类,拟合出每一种编码颜色的一条直线作为模板,以此来实现了彩色条纹的分色。该方法鲁棒性较强,可以准确地将颜色区分开,为基于结构光的三维重建工作奠定了基础。

关键词： k均值算法颜色编码结构光分色

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基于k均值算法-TOF聚类分析的复合材料板冲击损伤层析研究

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压力容器 2024年第5期41卷 12-20页

作者：林君杨乐辉赵金玲李念裘进浩赵建平常乐南京工业大学机械与动力工程学院南京211816 南京工业大学高端装备可靠性制造研究院南京211816 南京航空航天大学航空航天结构力学及控制全国重点实验室南京210016

碳纤维增强型复合材料(CFRP)中的冲击损伤是威胁压力容器结构安全的重要隐患,有必要对CFRP中的冲击损伤进行层析研究,促成CFRP复合材料损伤定量化分析。提出基于k均值算法对超声C扫的飞行时间(TOF)图像进行聚类分析,并结合TOF值确定不... 详细信息

碳纤维增强型复合材料(CFRP)中的冲击损伤是威胁压力容器结构安全的重要隐患,有必要对CFRP中的冲击损伤进行层析研究,促成CFRP复合材料损伤定量化分析。提出基于k均值算法对超声C扫的飞行时间(TOF)图像进行聚类分析,并结合TOF值确定不同簇所在层,对CFRP冲击损伤进行逐层定量化分析。同时,分析了冲击损伤的TOF图像,验证了基于k均值算法-TOF聚类分析的冲击损伤层析方法,并进一步通过水浸超声C扫试验获得多组试验数据,指出k均值聚类中簇的总数k为铺层总数的1.25倍即可满足损伤逐层分析,实现了不同铺层总数CFRP层合板冲击损伤的层析研究。TOF聚类分析方法可以直接对CFRP层合板各铺层的冲击损伤进行定量化,具有一定的工程意义。

关键词：碳纤维增强型复合材料(CFRP) 冲击损伤 k均值算法 TOF聚类分析

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一种利用k均值算法的内容中心网络缓存机制

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小型微型计算机系统 2017年第11期38卷 2417-2422页

作者：蔡岳平刘军樊欣唯重庆大学通信工程学院重庆400030

互联网的应用方式正从以面向主机的点对点通信为主转向以海量内容获取为主.为适应这一转变,研究界提出了以内容为中心(Content-Centric Networks,CCN)的新型网络架构.网络缓存作为内容中心网络的重要元素,能够有效减少网络带宽和传输时... 详细信息

互联网的应用方式正从以面向主机的点对点通信为主转向以海量内容获取为主.为适应这一转变,研究界提出了以内容为中心(Content-Centric Networks,CCN)的新型网络架构.网络缓存作为内容中心网络的重要元素,能够有效减少网络带宽和传输时延.为了降低内容中心网络的缓存内容冗余度和提高缓存内容命中率,提出了一种利用k均值算法的缓存机制kCache(k-means algorithm utilized Caching mechanism).kCache利用控制器获取各路由器上内容的请求次数以及网络状态信息,并据此计算得到若干个缓存节点,向其发出主动缓存内容的指令.仿真实验表明:与传统内容中心网络缓存机制相比,kCache可有效提高缓存内容命中率,降低获取内容的跳数以及降低平均请求时延.

关键词：内容中心网络缓存机制 k均值算法代价

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基于簇间相似度判定的自适应k均值算法

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计算机工程与设计 2010年第10期31卷 2270-2272,2375页

作者：陈杰朱娟华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

针对传统k-均值聚类算法需要事先确定聚类数,以及对初始质心的选择具有敏感性,从而容易陷入局部极值点的缺陷,定义了簇间相似度度量对传统k-均值聚类进行改进。新算法可以在事先不确定k值的情况下,根据欧氏距离选取初始质心并按照k均值... 详细信息

针对传统k-均值聚类算法需要事先确定聚类数,以及对初始质心的选择具有敏感性,从而容易陷入局部极值点的缺陷,定义了簇间相似度度量对传统k-均值聚类进行改进。新算法可以在事先不确定k值的情况下,根据欧氏距离选取初始质心并按照k均值算法聚类,然后过滤噪声样本并确定簇半径,计算簇间相似度并合并相似簇确定数据集的类别数并得到较优的聚类结果。通过在UCI数据集的实验结果表明,新算法能准确确定类别数并有高于传统k均值算法聚类精度。

关键词：半聚类 k均值算法基本簇簇间相似度簇合并

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