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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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作者 何慧茹 李晓峰 +1 位作者 张鑫 柳楠 《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... 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DBSCAN聚类作为DAE的顶层设置形成DAE+K⁃means和DAE+DBSCAN组合模型,将这两种深度学习组合模型在Deng数据集上与传统聚类模型SC3进行对比。与SC3的0.73聚类精度相比,DAE+K⁃means和DAE+DBSCAN的聚类精度分别达到0.93和0.97,分别提高了0.2和0.24。实验结果表明,DAE在单细胞聚类领域具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 单细胞 深度自动编码器 深度学习 K⁃means DBSCAN 结果分析
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基于车联网数据的运输车辆安全评价模型 认领
2
作者 李卓轩 林凯迪 +1 位作者 郭建华 曹进德 《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... 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,采用回归分析方法对驾驶人的驾驶风格进行分析;接着,分别采用K-means聚类和DBSCAN聚类算法对驾驶人的不良行为进行分析;经过对比,最终选用K-means聚类算法和因子分析的结果对驾驶行为进行评价,共分为6类。该模型将机器学习中的数据挖掘和数据分析算法与道路运输行业相结合,为道路运输安全管理的研究提供了一个量化分析的工具。 展开更多
关键词 车联网 道路运输 安全管理 数据挖掘 K-MEANS DBSCAN 回归分析 因子分析
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基于三维点云的岩体结构面自动分类与参数计算 认领
3
作者 郭甲腾 张紫瑞 +1 位作者 毛亚纯 刘善军 《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... 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;在结构面粗略分组提取的基础上,通过投影变换、散乱点拟合等算法,求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统,实际案例分析表明,本文方法可有效实现结构面的自动细化分类,并能够计算出间距等相关参数,可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑. 展开更多
关键词 三维点云 结构面 细化分 DBSCAN 结构面间距
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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
4
作者 蔡佳 白永平 +2 位作者 魏献花 张旻 王雪 《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... 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,以提高决策的科学性和有效性,更好地实现公共资源的合理配置。结果表明:①兰州市中心城区医疗机构集群在空间格局上呈“一主多副”的结构,总体呈“东多西少”的分布格局。②从最佳救助范围来看,三级医院占兰州市中心城区总面积最多,二级医院仅次于三级医院,而一级医院占比较少;从各城区的医院等级来看,城关区三级医院和一级医院的最佳救助范围在各城区中占比最大,而七里河二级医院的最佳救助范围在各城区中占比最大。③从医疗设施点集群格局方面看,医疗设施集群过度集中于城关区,安宁区和西固区集群较少,集群格局分配不均衡。 展开更多
关键词 兰州市 医疗机构点 DBSCAN 最佳救助范围
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基于密度聚类的直达声波达方向估计 认领
5
作者 周晓凤 黄青华 《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... 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。为了削弱极少数偏离较大离群点的干扰,采用空间聚类(DBSCAN)算法,提出了基于密度的挑选时频点的直达声DOA估计。与基于阈值挑选时频点相比,利用基于密度挑选出的时频点,剔除了部分偏差较大的离群点,留下了含有直达声信息的时频点,提高了直达声DOA估计精度。 展开更多
关键词 直达声波达方向估计 DBSCAN 时频点挑选
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基于扩展Haar特征和DBSCAN的钢轨识别算法 认领
6
作者 罗晋楠 张济民 《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... 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,文中提出一种基于扩展Haar特征提取和DBSCAN密度聚类的钢轨识别算法。首先通过仿射变换、池化、灰度均衡化、边缘检测等算法对图像进行预处理,然后基于扩展Haar特征提取图像中钢轨的特征点,最后利用DBSCAN算法对特征点进行聚类,提取出有效的特征数据点进行曲线拟合,从而识别钢轨的位置。通过车载实验结果表明,该方法能够在列车运行过程中有效检测到钢轨的位置,满足多场景、多工况的实际使用需求。 展开更多
关键词 钢轨识别 扩展haar特征 DBSCAN 障碍物检测 轨道交通
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数据驱动的终端空域进场运行评估方法研究 认领
7
作者 郭海鹏 刘嵩威 张军峰 《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... 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,以此确立进场飞行时间和航迹复现性两个关键绩效指标。面向客观记录历史态势的雷达综合航迹,完成原始数据解析、关键信息提取,筛选出整体环境和系统条件相似的2个代表时段以供等效对比。由指标关注领域特征和对象数据性质,使用描述性统计与基于KDE的推论性统计评估进场飞行时间;结合特征选择,使用DBSCAN聚类评估航迹复现性。以长沙黄花机场为例验证研究了方法的有效性。 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
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基于kNN-DBSCAN的缺失数据填补优化算法 认领
8
作者 解小东 陈治华 《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... 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)的缺失数据填补优化算法。将基于密度的DBSCAN聚类算法运用到kNN近邻填补算法中,先用kNN算法得到目标填补数据的原始k最近邻数据集,运用DBSCAN聚类算法对原始k最近邻数据集进行噪声检测并消除噪声数据,得到当前k最近邻数据集,最后并入kNN计算,填补目标缺失数据;同时,针对DBSCAN聚类算法参数设置敏感的问题,通过分析数据集的统计特性来确定参数,避免人为经验判断。最后利用真实数据对算法进行验证,结果显示该算法对目标缺失数据的填补准确度要优于传统的kNN算法。 展开更多
关键词 kNN填补 数据缺失 噪声检测 DBSCAN 欧式距离
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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
9
作者 李毅 王红一 +2 位作者 任岱旭 田慧欣 李红颖 《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... 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间。针对传统的G-P算法中无标度区识别过于依赖人工经验的不足,提出了DBSCAN聚类与粒子群优化算法相结合的无标度区自动识别方法,并以相关性指标最大和残差平方和最小为目标建立无标度区识别优化模型,使用粒子群算法获得最优解,实现无标度区的自动识别。使用BP神经网络对重构后的振动信号进行预测。预测结果表明相空间重构后的信号预测效果更好。 展开更多
关键词 状态监测 相空间重构 DBSCAN 粒子群优化
利用改进DBSCAN聚类实现多步式网络入侵类别检测 认领
10
作者 罗文华 许彩滇 《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... 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聚类需要人为设定参数的不足,将拐点半径概念引入聚类算法中,提出基于数据密度分布的自适应设参算法.然后,基于改进Fisher评分确定多步检测顺序,通过多步聚类减少大类数据占比,使非平衡数据均衡化,进而实现对非平衡网络行为数据的全类别准确检测.多步式检测通过NSL-KDD数据集予以实验验证,实验结果表明该方法具有稳定的检测效果,各种类别的网络入侵均可被良好检测,特别是在罕见攻击类别U2R方面,准确率明显优于其他单步检测算法. 展开更多
关键词 入侵 多步检测 Fisher评分 DBSCAN 拐点半径
改进的SLIC算法在彩色图像分割中的应用 认领
11
作者 郭艳婕 杨明 侯宇超 《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... 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算法将彩色图像分割为超像素块;最后把超像素块通过DBSCAN算法进行聚类合并,以获得分割后的结果图。实验结果表明:所提方法对测试库中的图像分割是快速可靠的,能准确地分割图像边界并提取目标区域。与现有的其他图像分割方法相比,该方法分割的准确度和效率得到了显著提高。 展开更多
关键词 图像分割 超像素 SLIC DBSCAN
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电力监控场景下基于光流特征点的目标跟踪算法 认领
12
作者 金玥佟 杨耀权 杜永昂 《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 ... 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 Applications with Noise(DBSCAN)聚类方法对关键光流特征点进行聚类处理,区分出不同运动目标;最后,在KLT跟踪算法中引入Kalman滤波器对因遮挡导致的跟踪目标识别不全甚至目标丢失进行了优化。仿真实验结果表明:提出的算法能够在电力系统监控视频中实现对多目标的有效跟踪,并对跟踪目标遮挡情况有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 电力系统 目标跟踪 光流特征 KLT算法 DBSCAN KALMAN滤波
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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
13
作者 肖勇 郑楷洪 +3 位作者 余忠忠 周密 李森 马千里 《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... 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,且存在计算量较大、准确率较低的问题。针对传统电量数据异常检测方法的不足,提出一种基于三次指数平滑模型和DBSCAN聚类的电量数据异常检测方法。三次指数平滑模型利用历史数据预测当前时刻区域用电量,然后对预测值和真实值相减得到残差项,最后利用DBSCAN密度聚类算法来对残差项进行聚类,实现电量异常数据的识别。对某电网的区域用电量数据进行实证分析并与3种常用异常检测模型进行实验对比。结果表明,三次指数平滑模型与DBSCAN聚类结合,在电量异常数据检测中检测率和误报率指标均取得了比较好的结果。 展开更多
关键词 异常检测 三次指数平滑模型 DBSCAN 时间序列
基于PCA-DBSCAN聚类的商业银行省域信贷配置研究 认领
14
作者 孟祥莺 李莉 魏先华 《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... 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有重要意义.论文在数据分析的基础上,从六个维度选取26个指标,首先采用主成分分析的方法对指标进行有效降维,然后通过DBSCAN聚类分析对31个省市自治区进行分类研究,构建出省域经济发展潜力综合评价模型,将我国31个省、自治区、直辖市划分为五类,对比2016年和2019年的得分结果提炼出每类区域经济发展特征.从实证结果来看,经济增长与发展质量、创新环境、政府财力、信用风险等方面因素分别对省域经济发展潜力产生不同程度的影响,商业银行应在不同区域精准施策,探索区域金融差异化发展策略. 展开更多
关键词 区域经济 DBSCAN 信贷配置 主成分分析
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基于Wasserstein距离的多电压暂降事件同源检测方法 认领
15
作者 肖先勇 桂良宇 +3 位作者 李成鑫 张华赢 李鸿鑫 汪清 《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... 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方法。提出电压暂降经单台或多台变压器的传播规律,基于Wasserstein距离度量,构建可能性矩阵,度量多电压暂降波形数据间的相似程度。在缺失电压暂降源数量信息的前提下,采用基于密度的DBSCAN聚类方法对度量结果进行聚类分析,得到多电压暂降事件同源检测结果。在PASCD/EMTDC平台搭建IEEE14节点仿真,生成多电压暂降事件,应用仿真数据和广东电网某市实测数据验证所提方法。结果表明所提方法能够准确实现多电压暂降事件的同源检测,并对实测数据中的坏数据、仅被一个监测装置记录的事件具有一定的识别效果,证明了所提方法的可行性与正确性。 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
基于时空相关性的多传感器数据异常检测 认领
16
作者 柳月强 张建锋 +1 位作者 祝麒翔 杨会君 《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)... 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)实现数据集在时间序列上的异常检测;采用参数优化后的DBSCAN聚类算法(PO_DBSCAN)实现多密度的空间聚类异常检测。采用校试验示范站信息服务体系项目数据集进行实验,并与DBSCAN和PO_DBSCAN等算法进行对比实验。结果表明,该算法的检测率可达98.5%,且时间性能也有所提升。 展开更多
关键词 数据分析 异常检测 K近邻距离差 DBSCAN 时空相关性
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基于DBSCAN聚类方法的强回波定位追踪 认领
17
作者 徐碧裕 徐加民 +2 位作者 于东海 胡丽华 叶朗明 《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... 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聚类参数Eps=10,minPts=2设置下,强回波聚类追踪效果较优,各项结果准确率均值达到85.35%,能满足实际业务所需。 展开更多
关键词 DBSCAN 强天气 雷达监控 自动报警
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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
18
作者 李栋洋 《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... 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,通过熵权法计算最终得分,在此基础上利用Topsis法计算各公司最优解贴近度并进行动态分析,最后针对我国新能源汽车行业上市公司的发展提出建议。 展开更多
关键词 上市公司 业绩评价 PCA降维 MDS降维 DBSCAN TOPSIS法
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基于DBscan算法的雷达探测问题自动分类研究 认领
19
作者 陈磊 《中国航班》 2020年第6期0065-0066,共2页
在空管自动化系统中,监视数据处理是整套系统的基础和核心,起着至关重要的作用。空管一两次雷达作为目前最主要的监视源,是监视保障的中坚力量。由于空管一两次雷达探测目标的原理和信号干扰等原因,在自动化系统的运算处理上,不可避免... 在空管自动化系统中,监视数据处理是整套系统的基础和核心,起着至关重要的作用。空管一两次雷达作为目前最主要的监视源,是监视保障的中坚力量。由于空管一两次雷达探测目标的原理和信号干扰等原因,在自动化系统的运算处理上,不可避免会出现假目标、目标分裂、矢量线漂移、航迹掉点等问题。本文从计算机方法角度,收集一定数量雷达探测目标问题的位置数据,通过聚类算法分析,快速有效地寻找出雷达问题高频率集中出现的区域。并以此为科学合理地绘制雷达信号抑制区提供参考。 展开更多
关键词 雷达信号问题点 NAI区域 BLK区域 DBSCAN
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一种面向人群疏散的高效分组方法 认领 被引量:1
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作者 张建新 刘弘 李焱 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期231-238,共8页
在人群疏散的过程中,个体会依据关系的亲密度产生分组现象,因此人群分组行为是人群疏散仿真中不可忽略的因素。家人、朋友、同事等会根据亲密度形成分组,在疏散过程中同组人群会聚集成簇。聚类分组时常用的k-mediods聚类算法对噪声敏感... 在人群疏散的过程中,个体会依据关系的亲密度产生分组现象,因此人群分组行为是人群疏散仿真中不可忽略的因素。家人、朋友、同事等会根据亲密度形成分组,在疏散过程中同组人群会聚集成簇。聚类分组时常用的k-mediods聚类算法对噪声敏感,容易陷入局部最优,只能发现球状簇,且对初始聚类中心点的选择敏感,在聚类准确度上不尽人意。而DBSCAN算法具有抗噪声能力强、可发现任意形状的簇、无须指定初始聚类中心等优点,但只能识别密度相近的簇。对此,文中提出了折半DBSCAN聚类算法。该算法首先对关系数据进行二分划分,将有关系的数据划分到一个网格中,然后根据每个网格的人群密度决定聚类半径ε,最后对每个网格进行DBSCAN聚类,因此该算法可识别密度不同的簇。人群聚类分组后,在加入同组内个体吸引力的社会力模型中驱动个体运动,并模拟关系密切程度对聚集程度的影响。实验结果表明,在考虑了现实生活中有关系的人群空间分布状况下,所提方法具有较高的聚类精度,可真实地再现现实场景中的人群疏散情况,可作为紧急情况下预测人群疏散时间和疏散状况的重要工具。 展开更多
关键词 算法 k-mediods DBSCAN 二分划分 人群疏散仿真
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