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- 基于DAE的单细胞RNA测序数据聚类研究 认领
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- 《现代电子技术》 北大核心 2020年第24期144-148,共5页
- 传统数据降维方法处理单细胞RNA测序数据存在特征提取能力较差、聚类精度较低等问题,有必要引入深度学习方法以提高对复杂数据特征的提取能力。在对数据不进行任何人工筛选的条件下,利用DAE提取表达能力更强的数据特征,分别以K⁃means和D... 展开更多
- 关键词 单细胞聚类 深度自动编码器 深度学习 K⁃means聚类 DBSCAN聚类 结果分析
- 基于车联网数据的运输车辆安全评价模型 认领
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- 《南通大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第1期26-32,47共8页
- 为了提高运输安全管理水平和运输效率,对运输车辆安全性进行客观评价,提出了一种结合多算法的行车安全评价模型。首先,根据交通运输部公路科学研究院所给车联网数据,设计并定义了驾驶人行为的特征指标和评价指标;其次,采用回归分析方法... 展开更多
- 关键词 车联网 道路运输 安全管理 数据挖掘 K-MEANS聚类 DBSCAN聚类 回归分析 因子分析
- 基于三维点云的岩体结构面自动分类与参数计算 认领
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- 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1161-1166,共6页
- 结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数,在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象,基于非接触测量获得的三维点云数据,提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法;在... 展开更多
- 关键词 三维点云 结构面 细化分类 DBSCAN聚类 结构面间距
- 基于GIS的医疗机构空间分布及最佳救助范围研究——以兰州市中心城区为例 认领
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- 《资源开发与市场》 CAS 2020年第10期1057-1061,共5页
- 基于兰州市中心城区各级医疗机构POI点数据,运用DBSCAN空间聚类算法和缓冲区分析法对中心城区医疗机构点的空间分布格局及最佳救助范围进行了研究,旨在为相关决策部门对兰州市中心城区医疗服务设施进行规划时提供支持和帮助,以提高决策... 展开更多
- 关键词 兰州市 医疗机构点 DBSCAN聚类 最佳救助范围
- 基于密度聚类的直达声波达方向估计 认领
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- 《工业控制计算机》 2020年第7期86-87,90,共3页
- 混响环境下的直达声波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计采用基于阈值挑选时频点的方式,可以有效地提升直达声DOA估计精度。但用基于阈值挑选出的时频点,所得到的估计结果混有偏离较大的离群点,影响直达声DOA估计精度。为了削弱极... 展开更多
- 关键词 直达声波达方向估计 DBSCAN聚类 时频点挑选
- 基于扩展Haar特征和DBSCAN的钢轨识别算法 认领
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- 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S01期153-156,共4页
- 障碍物对列车的正常运营构成了极大的安全隐患,钢轨识别是实现障碍物检测的关键步骤。钢轨识别算法需要能够快速有效地检测列车前方钢轨的位置,同时不能占用过多的计算资源,影响障碍物检测程序的运行速度。为解决上述问题,文中提出一种... 展开更多
- 关键词 钢轨识别 扩展haar特征 DBSCAN聚类 障碍物检测 轨道交通
- 数据驱动的终端空域进场运行评估方法研究 认领
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- 《航空计算技术》 2020年第5期5-9,共5页
- 终端空域交通稠密、结构复杂、冲突多发,因此终端进场运行在安全和效率管理中占据关键地位。充分融合指标、数据和方法,形成数据驱动的民航进场运行评估方法集。梳理相关国际组织及主流航空管理机构的民航运行效率指标框架,以此确立进... 展开更多
- 关键词 终端进场管制 运行效率评估 关键绩效指标 数理统计 航迹特征选择 DBSCAN聚类
- 基于kNN-DBSCAN的缺失数据填补优化算法 认领
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- 《工业控制计算机》 2020年第4期58-60,63,共4页
- 针对传统的kNN(k-NearestNeighbor)近邻填补算法对缺失数据的填补效果会因为k最近邻数据存在噪声受到较大干扰的问题,提出一种基于kNN-DBSCAN(k-NearestNeighbor Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise)的缺失... 展开更多
- 关键词 kNN填补 数据缺失 噪声检测 DBSCAN聚类 欧式距离
- 基于改进相空间重构的压缩机运行状态预测 认领 被引量：1
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- 《机械设计》 CSCD 北大核心 2020年第5期84-90,共7页
- 精确的状态预测对于压缩机的平稳运行至关重要,同时,振动信号能够表征绝大多数压缩机的运行状态。为提高预测精度,文中提出改进的相空间重构法和神经网络相结合的预测模型。首先利用相空间重构技术,将一维时间序列振动信号扩展到高维空... 展开更多
- 关键词 状态监测 相空间重构 DBSCAN聚类 粒子群优化
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- 利用改进DBSCAN聚类实现多步式网络入侵类别检测 认领
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- 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第8期1725-1731,共7页
- 面对非平衡的网络行为数据,单步检测方法难以高效准确地检测全部类别的网络行为.为提升网络入侵类别的检测能力,提出多步式聚类检测思路.首先,基于SVM-KNN算法改进Fisher评分方法,约简数据集维度,提高评分准确度.针对DBSCAN聚类需要人... 展开更多
- 关键词 入侵类别 多步检测 Fisher评分 DBSCAN聚类 拐点半径
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- 改进的SLIC算法在彩色图像分割中的应用 认领
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- 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2020年第2期158-164,共7页
- 针对简单线性迭代聚类(SLIC),仅考虑颜色和空间特征导致分割不准确的问题,提出了一种改进的SLIC分割方法。首先使用双边滤波执行图像增强,可以消除图像中的噪声且保护边缘特征;然后使用结合自适应多阈值LBP纹理特征的SLIC算法将彩色图... 展开更多
- 关键词 图像分割 超像素 SLIC DBSCAN聚类
- 电力监控场景下基于光流特征点的目标跟踪算法 认领
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- 《电力科学与工程》 2020年第5期40-47,共8页
- 针对在特定电力系统监控场景下的目标跟踪问题,提出了一种基于光流特征点的目标跟踪算法。首先,对Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)跟踪算法提取到的特征点进行背景特征点滤除,分离出关键特征点;其次,利用Density Based Spatial Clustering of ... 展开更多
- 关键词 电力系统 目标跟踪 光流特征 KLT算法 DBSCAN聚类 KALMAN滤波
- 基于三次指数平滑模型与DBSCAN聚类的电量数据异常检测 认领
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- 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期1099-1104,共6页
- 在电力系统的运行过程中,不可避免地会产生异常电量数据,如何高效地检测辨识这些异常数据是电力系统状态估计中至关重要的组成部分,也是电力系统运行的安全性和稳定性的基础。传统的异常检测方法只针对特定的电力系统特性,且存在计算量... 展开更多
- 关键词 异常检测 三次指数平滑模型 DBSCAN聚类 时间序列
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- 基于PCA-DBSCAN聚类的商业银行省域信贷配置研究 认领
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- 《农村金融研究》 2020年第9期72-78,共7页
- 区域经济发展不平衡一直是我国经济社会发展中客观存在的问题,近年来区域不平衡的特征持续发生变化.区域的经济发展潜力受到多维度因素的影响,从商业银行资源配置的角度,客观准确地评估各省自治区的经济发展潜力,对提高资源配置效率具... 展开更多
- 关键词 区域经济 DBSCAN聚类 信贷配置 主成分分析
- 基于Wasserstein距离的多电压暂降事件同源检测方法 认领
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- 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期4684-4693,共10页
- 一次电网故障会触发多个变电站的电能质量监测装置,记录多条电压暂降事件。同源多数据的冗余信息,极大地增加了电压暂降监测数据处理的计算量和复杂度。提出多电压暂降事件同源检测概念和基于Wasserstein距离的多电压暂降事件同源检测... 展开更多
- 关键词 电压暂降 多事件同源检测 Wasserstein距离 监测装置 DBSCAN聚类
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- 基于时空相关性的多传感器数据异常检测 认领
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- 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第10期85-90,共6页
- 针对环境检测系统中多传感器数据同时具有时间和空间的相关性但在进行异常检测中往往只从单一角度解决的问题,将最近邻检测与聚类检测的思想相结合,提出一种基于时空相关性的异常检测算法(ODSTC)。采用动态阈值的K近邻距离差算法(KNND)... 展开更多
- 关键词 数据分析 异常检测 K近邻距离差 DBSCAN聚类 时空相关性
- 基于DBSCAN聚类方法的强回波定位追踪 认领
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- 《气象研究与应用》 2020年第3期61-64,共4页
- 运用PHP网络编程语言和DBSCAN聚类分析方法,提出了一种新的解析应用该资料的强回波定位追踪方法,针对江门蓬江X波段相控阵雷达组合反射率图片资料,统计2020年6月持续104次强回波定位追踪情况以验证此方法的准确率。结果显示,在DBSCAN聚... 展开更多
- 关键词 DBSCAN聚类 强天气 雷达监控 自动报警
- 基于PCA、MDS二次降维和DBSCAN聚类的我国新能源汽车行业上市公司业绩评价 认领
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- 《中国管理信息化》 2020年第16期48-51,共4页
- 本文以新能源汽车行业15家上市公司为研究对象,利用2016-2018年面板数据,选取29个财务指标,以指标为数据点、公司数据为维度构建基础数据集。基于PCA和MDS两次降维并利用DBSCAN进行聚类,以聚类结果为划分建立评价体系,通过熵权法计算最... 展开更多
- 关键词 上市公司 业绩评价 PCA降维 MDS降维 DBSCAN聚类 TOPSIS法
