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Tracking direct and indirect impact on technology and policy of transformative research via ego citation network
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作者 Xian Li Xiaojun Hu 《Journal of Data and Information Science》 CSCD 2024年第3期65-87,共23页
Purpose:The disseminating of academic knowledge to nonacademic audiences partly relies on the transition of subsequent citing papers.This study aims to investigate direct and indirect impact on technology and policy o... Purpose:The disseminating of academic knowledge to nonacademic audiences partly relies on the transition of subsequent citing papers.This study aims to investigate direct and indirect impact on technology and policy originating from transformative research based on ego citation network.Design/methodology/approach:Key Nobel Prize-winning publications(NPs)in fields of gene engineering and astrophysics are regarded as a proxy for transformative research.In this contribution,we introduce a network-structural indicator of citing patents to measure technological impact of a target article and use policy citations as a preliminary tool for policy impact.Findings:The results show that the impact on technology and policy of NPs are higher than that of their subsequent citation generations in gene engineering but not in astrophysics.Research limitations:The selection of Nobel Prizes is not balanced and the database used in this study,Dimensions,suffers from incompleteness and inaccuracy of citation links.Practical implications:Our findings provide useful clues to better understand the characteristics of transformative research in technological and policy impact.Originality/value:This study proposes a new framework to explore the direct and indirect impact on technology and policy originating from transformative research. 展开更多
关键词 Transformative research Nobel Prize winning articles Citation networks technological impact Policy impact
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Cutting-Edge Challenges in Communication Technology and Computer Network Security
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作者 Haikang Gu 《Journal of Electronic Research and Application》 2024年第5期26-31,共6页
The rapid development of communication technology and computer networks has brought a lot of convenience to production and life,but it also increases the security problem.Information security has become one of the sev... The rapid development of communication technology and computer networks has brought a lot of convenience to production and life,but it also increases the security problem.Information security has become one of the severe challenges faced by people in the digital age.Currently,the security problems facing the field of communication technology and computer networks in China mainly include the evolution of offensive technology,the risk of large-scale data transmission,the potential vulnerabilities introduced by emerging technology,and the dilemma of user identity verification.This paper analyzes the frontier challenges of communication technology and computer network security,and puts forward corresponding solutions,hoping to provide ideas for coping with the security challenges of communication technology and computer networks. 展开更多
关键词 Communication technology Computer network SECURITY
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基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法 被引量:1
3
作者 吕佳 邱小龙 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期267-277,共11页
深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样... 深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样本集赋予伪标签。然而,错误的伪标签以及训练样本数量不足的问题仍然限制着噪声标签学习算法性能的提升。为解决上述问题,提出基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法。首先,该算法利用K-means聚类算法对干净样本集进行标签聚类,并根据噪声样本集与聚类中心的距离大小筛选出难以分类的噪声样本,以提高训练样本的质量;其次,使用mixup算法扩充干净样本集和噪声样本集,以增加训练样本的数量;最后,采用特征空间增强算法抑制mixup算法新生成的噪声样本,从而提高网络的分类准确率。并在CIFAR10、CIFAR100、MNIST和ANIMAL-10共4个数据集上试验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 噪声标签学习 深度学习 半监督学习 机器学习 神经网络 K-means聚类 特征空间增强 mixup算法
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基于改进K-means数据聚类算法的网络入侵检测 被引量:1
4
作者 黄俊萍 《成都工业学院学报》 2024年第2期58-62,97,共6页
随着入侵手段的不断更新和升级,传统入侵检测方法准确率下降、检测时间延长,无法满足网络防御要求。为此,提出一种经过改进K均值(K-means)数据聚类算法,以应对不断升级的网络入侵行为。先以防火墙日志为基础转换数值,然后基于粒子群算... 随着入侵手段的不断更新和升级,传统入侵检测方法准确率下降、检测时间延长,无法满足网络防御要求。为此,提出一种经过改进K均值(K-means)数据聚类算法,以应对不断升级的网络入侵行为。先以防火墙日志为基础转换数值,然后基于粒子群算法求取最优初始聚类中心,实现K-means数据聚类算法的改进;最后以计算得出的特征值为输入项,实现对网络入侵行为的精准检测。结果表明:K-means算法改进后较改进前的戴维森堡丁指数更小,均低于0.6,达到了改进目的。改进K-means算法各样本的准确率均高于90%,相对更高,检测时间均低于10 s,相对更少,说明该方法能够以高效率完成更准确的网络入侵检测。 展开更多
关键词 改进K-means数据聚类算法 防火墙日志 入侵检测特征 粒子群算法 网络入侵检测
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基于K-means聚类和BP神经网络的电梯能耗实时监测方法
5
作者 彭诚 《通化师范学院学报》 2024年第4期50-56,共7页
针对现有方法在对电梯能耗进行监测时,存在监测精度低、用时长、监测结果不理想的问题,该文提出一种基于K-means聚类算法和BP神经网络相结合的电梯能耗实时监测方法 .在经过清洗的能耗数据中提取影响建筑能耗实时监测的主要因素特征值,... 针对现有方法在对电梯能耗进行监测时,存在监测精度低、用时长、监测结果不理想的问题,该文提出一种基于K-means聚类算法和BP神经网络相结合的电梯能耗实时监测方法 .在经过清洗的能耗数据中提取影响建筑能耗实时监测的主要因素特征值,利用相似系数法进行相似度计算,获取相似系数.对相似电梯能耗数据进行小波分解获取高低频序列,分别采用LSSVM-GSA检测方法和均方加权处理方法对低频和高频部分进行处理,将两个结果进行重构,得到最终的实时监测结果 .仿真实验结果表明:所提方法能够获取高精度、低耗时、高稳定性的监测结果 . 展开更多
关键词 电梯能耗 K-means聚类算法 BP神经网络 数据清洗
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基于改进K-means聚类算法的网络异常数据挖掘与分类方法
6
作者 贺萌 《无线互联科技》 2024年第18期119-122,共4页
为了解决网络异常数据挖掘过程中漏报率、误报率较高的问题,文章提出一种基于改进K-means聚类算法的网络异常数据挖掘与分类方法。文章通过构建并行化频繁项集挖掘环境加速数据处理,利用局部离群点检测剔除异常值,同时引入K-means聚类... 为了解决网络异常数据挖掘过程中漏报率、误报率较高的问题,文章提出一种基于改进K-means聚类算法的网络异常数据挖掘与分类方法。文章通过构建并行化频繁项集挖掘环境加速数据处理,利用局部离群点检测剔除异常值,同时引入K-means聚类对数据的最大最小距离展开计算,融合隶属度函数与密度峰值优化算法,改进聚类初始中心选择及簇边界调整,从而提高异常识别准确性和分类效率。通过实验结果证明,该方法能够明显改善聚类效果与性能。 展开更多
关键词 K-means聚类算法 网络异常 数据挖掘 数据分类 离群点检测
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基于BBO优化K-means算法的WSN分簇路由算法 被引量:1
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作者 彭程 谭冲 +1 位作者 刘洪 郑敏 《中国科学院大学学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期357-364,共8页
针对无线传感器网络中传感器节点能量有限、网络生存期短的问题,提出一种基于生物地理学算法优化K-means的无线传感器网络分簇路由算法BBOK-GA。成簇阶段,通过生物地理学优化算法改进K-means算法,避免求解时陷入局部最优。根据能量因子... 针对无线传感器网络中传感器节点能量有限、网络生存期短的问题,提出一种基于生物地理学算法优化K-means的无线传感器网络分簇路由算法BBOK-GA。成簇阶段,通过生物地理学优化算法改进K-means算法,避免求解时陷入局部最优。根据能量因子和距离因子设计了新的适应度函数选举最优簇首,完成分簇任务。数据传输阶段,则利用遗传算法为簇首节点搜寻到基站的最佳数据传输路径。仿真结果表明,相较于LEACH、LEACH-C、K-GA等算法,BBOK-GA降低了网络能耗,提高了网络吞吐量,延长了网络生存周期。 展开更多
关键词 无线传感器网络 生物地理学优化算法 遗传算法 K-means算法 分簇路由
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基于随机森林算法和K-means算法的网络攻击识别方法
8
作者 荣文晶 高锐 +2 位作者 赵弘洋 云雷 彭辉 《电子产品可靠性与环境试验》 2024年第1期8-12,共5页
5G网络与核电的深度融合能够提升核电厂生产安全管控水平,减少人为事故,促进核电行业安全和经济发展。但由于网络的接入,为核电安全生产带来了一定的安全风险,恶意攻击者会通过向核电5G网络发起攻击进而破坏核电生产。为了解决核电5G网... 5G网络与核电的深度融合能够提升核电厂生产安全管控水平,减少人为事故,促进核电行业安全和经济发展。但由于网络的接入,为核电安全生产带来了一定的安全风险,恶意攻击者会通过向核电5G网络发起攻击进而破坏核电生产。为了解决核电5G网络场景下面临的网络异常和恶意攻击的问题,提出了一种在核电5G网络场景下基于随机森林算法和K-means算法的实时网络异常检测和网络攻击识别方法,对于提高核电网络安全具有重要的意义。 展开更多
关键词 随机森林算法 K-means算法 网络异常检测 网络攻击识别
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Modern technology-based exploration of mechanism of traditional Chinese medicine in prevention and treatment of gastric cancer
9
作者 De-Hui Li Rui-Qi Feng 《World Journal of Gastrointestinal Oncology》 SCIE 2024年第9期3747-3751,共5页
This review comments on the article“To explore the mechanism of Yigong San anti-gastric cancer and immune regulation”.We are interested that the article applied network pharmacology and bioinformatics techniques to ... This review comments on the article“To explore the mechanism of Yigong San anti-gastric cancer and immune regulation”.We are interested that the article applied network pharmacology and bioinformatics techniques to elucidate the mechanism of action of Yigong Sang,a traditional Chinese medicine(TCM),in the treatment of gastric cancer(GC).The mechanism of action of Yigong Sang in the treatment of GC has not yet been elucidated because it is composed of multiple Chinese medicines with multiple components and multiple targets.The emergence of network pharmacology and bioinformatics analysis helps explain the mechanism of action of TCM in preventing and treating GC,and provides a possibility for TCM to transform from empirical to evidence-based medicine.This is of great significance for the application of TCM in oncology,new drug development,formula optimization,and the improvement of clinical efficacy. 展开更多
关键词 Gastric cancer Traditional Chinese medicine MECHANISM network pharmacology BIOINFORMATICS New technology
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基于K-Means^(++)和Elman神经网络的低压台区线损计算方法
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作者 张林山 廖耀华 +3 位作者 王恩 李波 朱梦梦 王毅 《半导体光电》 CAS 北大核心 2024年第3期477-484,共8页
为了解决低压台区线损计算在理论上因线路复杂、用户众多以及数据获取困难等带来计算难度与精度不足的问题,提出了一种结合改进K-Means^(++)算法与Elman神经网络的创新计算方法。深入分析了低压台区线损的决定因素,并依据相关性分析构... 为了解决低压台区线损计算在理论上因线路复杂、用户众多以及数据获取困难等带来计算难度与精度不足的问题,提出了一种结合改进K-Means^(++)算法与Elman神经网络的创新计算方法。深入分析了低压台区线损的决定因素,并依据相关性分析构建了线损的关键特征指标集。采纳主成分分析方法实施数据降维,简化数据结构。通过改进的K-Means^(++)算法对数据集进行有效聚类,优化模型训练过程。同时,整合粒子群优化算法进一步提升Elman神经网络的性能。通过对实际数据进行仿真验证,结果证实所提出的方法在训练效率和计算精度方面表现优异。 展开更多
关键词 线损 相关系数 改进K-means^(++)算法 ELMAN神经网络
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基于K-means聚类算法的洁净厂房无线网络AP布局优化设计
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作者 李柏 郭晨 +6 位作者 李博 杨志泽 邵琰 马延 胡东阳 王承馀 易力 《现代工业经济和信息化》 2024年第9期127-129,共3页
基于K-means聚类算法,将无线网络使用点作为聚类对象进行聚类计算,输出不同聚类簇下的AP布局点,并通过检测优化前后相同使用点的无线网络信号强度评估优化效果。在使用相同AP数量的情况下,优化后的布局方案使用点的平均信号强度能明显... 基于K-means聚类算法,将无线网络使用点作为聚类对象进行聚类计算,输出不同聚类簇下的AP布局点,并通过检测优化前后相同使用点的无线网络信号强度评估优化效果。在使用相同AP数量的情况下,优化后的布局方案使用点的平均信号强度能明显提升。同时如果要增加AP数量以提高所有使用点的信号强度,该算法也给出了较好的指导方案。该算法可以给出提高洁净厂房无线网络使用点信号强度的AP布局优化设计方案。 展开更多
关键词 无线网络 AP K-means聚类算法 布局优化 信号强度
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基于KLPP-K-means-BiLSTM的台区短期电力负荷预测
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作者 朱江 汪帆 +2 位作者 曹春堂 易灵芝 邹嘉乐 《电机与控制应用》 2024年第3期108-115,I0001,共9页
随着智能电网的发展,各场景的用电更加多元化,而准确的台区负荷预测是确保相关电力部门制定合适检修任务的关键,同时为有序用电、电网经济运行提供重要参考。为了挖掘台区负荷的特征以提高台区负荷预测的精度,提出了一种基于核主元分析... 随着智能电网的发展,各场景的用电更加多元化,而准确的台区负荷预测是确保相关电力部门制定合适检修任务的关键,同时为有序用电、电网经济运行提供重要参考。为了挖掘台区负荷的特征以提高台区负荷预测的精度,提出了一种基于核主元分析与局部保持投影降维、K均值聚类算法(K-means)以及双向长短时记忆网络(BiLSTM)的台区电力负荷预测方法。首先利用核局部保持投影(KLPP)对台区多特征负荷数据进行降维以提取主要特征信息;然后采取K-means聚类算法将相似特征的数据归类成各自的簇集;最后针对聚类后的各典型类型,有针对性地训练BiLSTM,并选取中国某高校低压台区负荷作为算例与其他经典预测方法进行对比分析,结果表明所提方法更拟合实际负荷走向,有效提升了预测效果。 展开更多
关键词 电力负荷预测 降维 K均值聚类算法 双向长短时记忆网络 核局部保持投影
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基于改进K-means的AODV路由协议
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作者 陈成鹏 查文文 +3 位作者 潘伟豪 汤先美 辜丽川 许正荣 《合肥学院学报(综合版)》 2024年第2期83-90,共8页
AODV路由协议是无线自组织网络中的经典协议,被广泛应用于各种通讯场景中。传统的AODV路由协议在路由发现阶段使用广播方法转发RREQ(路由请求分组),容易造成广播风暴从而影响网络性能。针对该问题,研究提出了基于改进K-means的AODV路由... AODV路由协议是无线自组织网络中的经典协议,被广泛应用于各种通讯场景中。传统的AODV路由协议在路由发现阶段使用广播方法转发RREQ(路由请求分组),容易造成广播风暴从而影响网络性能。针对该问题,研究提出了基于改进K-means的AODV路由协议,使用节点间距离、传输错误数和路由拥塞度作为路由度量,利用密集度参数改进初始聚类中心的选择,设计AODV-K路由协议选择最佳转发节点以减少不必要的路由请求分组转发,提高了路由请求分组的转发效率并减少了路由拥塞。运用NS-3对协议进行仿真,仿真结果表明所提出的改进路由协议,在高网络负载和网络密度下,对比原AODV路由协议,在平均端到端延迟方面分别降低了26.1%和25.6%。当节点数在30、40、50时,在分组投递率方面平均提升13.7%,当每秒发送分组数据包数大于30时,分组投递率平均提高了11.3%。 展开更多
关键词 无线自组织网络 AODV路由协议 路由度量 K-means聚类 消息转发机制
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A Review of Artificial Intelligence Applications in Contemporary Computer Network Technologies
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作者 Ackim Lutepo Kai Zhang 《Communications and Network》 2024年第3期90-107,共18页
Rapid advancement in science and technology has seen computer network technology being upgraded constantly, and computer technology, in particular, has been applied more and more extensively, which has brought conveni... Rapid advancement in science and technology has seen computer network technology being upgraded constantly, and computer technology, in particular, has been applied more and more extensively, which has brought convenience to people’s lives. The number of people using the internet around the globe has also increased significantly, exerting a profound influence on artificial intelligence. Further, the constant upgrading and development of artificial intelligence has led to the continuous innovation and improvement of computer technology. Countries around the world have also registered an increase in investment, paying more attention to artificial intelligence. Through an analysis of the current development situation and the existing applications of artificial intelligence, this paper explicates the role of artificial intelligence in the face of the unceasing expansion of computer network technology. 展开更多
关键词 Artificial Intelligence network technology Internet of Things (IoT) CYBERSECURITY Mobile Communication
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改进K-means聚类的噪声污染监测网络模型的设计与研究
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作者 王慧 王凯文 +1 位作者 吴彦昕 温雨 《自动化应用》 2024年第16期266-268,共3页
为有效优化城市噪声监测网络,最小化监测点数量,提出了一种改进K-means聚类的噪声污染监测网络模型。通过计算轮廓系数以改进K值,从而改进K-means聚类算法,建立K-means聚类模型,并根据聚类结果的类质心位置确定监测点位置坐标,得到优化... 为有效优化城市噪声监测网络,最小化监测点数量,提出了一种改进K-means聚类的噪声污染监测网络模型。通过计算轮廓系数以改进K值,从而改进K-means聚类算法,建立K-means聚类模型,并根据聚类结果的类质心位置确定监测点位置坐标,得到优化的监测网络布局。结果表明,该模型在保证监测结果准确性和全面性的同时,有效减少了监测点的数量,从而降低了监测成本。 展开更多
关键词 噪声污染 K-means聚类 监测网络模型
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基于K-means聚类算法的网络安全检测技术研究与应用
16
作者 陈华 《科学技术创新》 2024年第7期76-79,共4页
本文以K-means聚类算法为基础,展开基于K-means聚类算法的网络安全检测技术的研究与应用,发挥K-means聚类算法的作用,推动网络安全水平的提升。让网络能很好为人们日常生活提供服务。推动人们生活品质的提升。本文在分析时,先对K-means... 本文以K-means聚类算法为基础,展开基于K-means聚类算法的网络安全检测技术的研究与应用,发挥K-means聚类算法的作用,推动网络安全水平的提升。让网络能很好为人们日常生活提供服务。推动人们生活品质的提升。本文在分析时,先对K-means聚类算法进行研究,再分析具体的安全检测技术和应用情况,推动网络安全水平的提升。 展开更多
关键词 基于K-means聚类算法 网络安全 检测技术 研究与应用
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k-Means++算法下的无线局域传感网络凸包质心定位
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作者 徐丽丽 刘海峰 +1 位作者 李青云 武堂颖 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1809-1813,共5页
为了提高无线局域传感网络凸包质心定位的准确性,利用k-Means++聚类算法计算传感器节点的接收信号强度和路径损耗,筛选出具有代表性和稳定性的节点作为凸包质心,再使用加权算法计算凸包质心定位权值,选择出更准确地质心。在此基础上,通... 为了提高无线局域传感网络凸包质心定位的准确性,利用k-Means++聚类算法计算传感器节点的接收信号强度和路径损耗,筛选出具有代表性和稳定性的节点作为凸包质心,再使用加权算法计算凸包质心定位权值,选择出更准确地质心。在此基础上,通过分析无线传感器信号的间隔时间以及比较周边凸包质心和未知节点的接收信号实际条件,确定凸包质心之间的连通性关系。根据设定的凸包质心定位判断阈值,进一步确定凸包质心的定位结果,提高定位的准确性和可靠性。仿真结果表明,所提方法最大定位误差为0.167 m,在不同凸包质心数量下通信半径为40 m时的定位误差小于0.35 m。证明了所提方法能有效地实现无线局域传感网络中的质心定位,定位误差小。 展开更多
关键词 无线局域传感网络 质心定位 K均值算法 定位算法 节点定位
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基于改进K-means算法的排水管网监测点位优化
18
作者 赵文涓 程雨涵 李梅 《环境监测管理与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期79-83,共5页
为切实提高工程监测成效,合理利用资源,提出基于改进K-means算法的排水管网监测点布置优化方法。以华东区域H市排水管网为案例,以23个原始监测点的监测数据为基础,通过原始数据处理,BIRCH预聚类确定优化监测点个数和初步优化监测点,再用... 为切实提高工程监测成效,合理利用资源,提出基于改进K-means算法的排水管网监测点布置优化方法。以华东区域H市排水管网为案例,以23个原始监测点的监测数据为基础,通过原始数据处理,BIRCH预聚类确定优化监测点个数和初步优化监测点,再用K-means聚类确定最终优化监测点后,输出16个保留监测点位。经验证,监测点优化后对H市排水管网的数据输出无影响。 展开更多
关键词 监测点位优化 BIRCH聚类分析 K-means聚类分析 排水管网
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一种基于K-means的神经网络数据集回归预测算法
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作者 孙梦觉 田园 +1 位作者 汤吕 李珗 《科技创新与应用》 2024年第3期74-80,共7页
在智能电网研究领域的高维数据回归分析和预测模型中,传统的统计学模型不能平衡不同维度之间信息价值,影响数据集的预测有效性。为解决上述问题,提出一种基于K-means的神经网络数据集回归预测算法。首先,在特征层面上,多层循环神经网络... 在智能电网研究领域的高维数据回归分析和预测模型中,传统的统计学模型不能平衡不同维度之间信息价值,影响数据集的预测有效性。为解决上述问题,提出一种基于K-means的神经网络数据集回归预测算法。首先,在特征层面上,多层循环神经网络提取不同维度的数据特征并训练响应,然后,在算法层面上,通过K-means的分类器模型依照数据的维度特征分类并融合循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的特征响应,再对输出响应的数据集构建组合预测模型,从而提高预测算法的可靠性。在公开的回归数据集上进行测试。实验测试的结果表明,与门控循环算法(Gated Recurrent Unit,GRU)相比降低了14.45%的平均绝对误差值。 展开更多
关键词 智能电网 回归分析 神经网络 K-means分类器 多维特征
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基于K-means的分布式网络安全算法研究
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作者 刘玲 易兴辉 《软件》 2024年第5期184-186,共3页
针对传统的网络安全算法在处理大规模网络数据时存在效率低下、精度不足等问题,为提高分布式网络中数据的分类准确性,本文结合K-means算法提出了一种新型分布式网络安全算法。该算法通过对k值以及初始中心的选取,实现网络安全数据的分... 针对传统的网络安全算法在处理大规模网络数据时存在效率低下、精度不足等问题,为提高分布式网络中数据的分类准确性,本文结合K-means算法提出了一种新型分布式网络安全算法。该算法通过对k值以及初始中心的选取,实现网络安全数据的分类和分析,并通过集群分类的方式对网络中存在的攻击行为进行处理,确保网络的安全。仿真结果证明,本文提出的安全算法比传统防御算法具有更好的可行性,能够更好地应对现代网络安全挑战。 展开更多
关键词 K-means聚类算法 安全算法 分布式网络
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