基于K-means聚类算法的网络安全检测技术研究与应用

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。

一种基于K-means聚类算法的沙尘天气客观识别方法

鉴于以往基于污染物浓度时间序列进行分析的沙尘天气识别方法在判断标准上存在一定的主观性,本文提出一种基于K-means聚类算法的沙尘天气客观识别方法。本方法利用环境监测总站的PM2.5和PM10小时浓度资料进行聚类,首先选取最优的分类数目K进行聚类,其次对聚类结果中离散程度较高的类别进行再次聚类,直到无需分类。将本方法应用于西安市2018年2~4月沙尘天气的识别中,结果表明,本方法可有效识别主要沙尘天气。此外,利用本方法可得到沙尘天气典型特征:PM2.5占PM10浓度的比例小于43.5%、PM10浓度高于228μg/m^(3,)符合沙尘天气期间PM10浓度较高且以粗颗粒物为主的物理特征。总体上看,本方法物理基础清晰,可操行性强,适用于大规模数据处理,具有较好的实用价值和应用前景。

基于K-Means聚类算法的井下电缆双端在线局放定位方法

常规的电缆局放定位方法以反射信号识别与定位为主,时间同步偏差相对较大,影响最终的局放定位精准度,因此设计了基于K-Means聚类算法的井下电缆双端在线局放定位方法。该方法通过提取井下电缆双端行波模量特征,将井下电缆局放信号进行相模变换,分析相应电荷气隙平衡条件,获取更加准确的双端局放位置。基于K-Means算法构造电缆在线局放定位聚类中心,将空间距离相似的电缆进行局放判断,排除异常定位数据对聚类结果的影响,从而减小定位误差。采用对比实验验证了该方法的定位精准度高,能应用于实际生活中。

基于K-Means聚类算法的客户体验管理优化策略研究

近年来,中国市场进入存量博弈时代,人口红利向人心红利转变,共同推动产业的迭代升级的迫切性日益凸显,对千人千面服务的要求也越来越高。为了解决这一问题,提出了结合K-Means聚类算法实现客户分群来优化客户体验管理。其中,K-Means聚类算法可以寻找出K个不同组别的簇,并将该组别所包含数值的均值作为各组别的核心。聚类结果可为后续各类客户提供的精细化服务和优化客户体验管理提供重要依据,实验表明,使用K-Means聚类的客户分群比使用其他聚类算法精准度更高,花费时间更短。

基于k-means聚类算法的A商贸公司库存管理优化研究

1.前言近几年,企业间竞争加剧,无论是大企业还是小企业,都处于机遇与挑战并存的状态。库存管理作为企业成本控制中的重要环节之一,对中小企业至关重要,科学合理的库存管理系统,可以提升仓储作业的效率,降低存货的成本费用,提升企业的盈利空间,从而使企业在市场竞争中获得更强大的竞争力[1]。本文主要基于A商贸公司库存管理的现状及问题分析,使用ABC分类法和K-means聚类算法,对A商贸公司库存商品进行分类,通过对比选择分类最优的方法,制定相应的库存管理策略。

自动采摘目标图像快速识别算法研究——基于K-means聚类算法

介绍了K-means聚类算法的工作原理,研究了基于图像处理和K-means聚类算法的目标物体快速识别,设计了一套自动采摘目标图像快速识别算法,可以准确实现对苹果的快速精确识别,未来还可以扩展对其他水果的识别。实验结果表明:当采摘机器人的机械臂移动速度较高,能够准确对目标物体进行快速识别,证明了目标图像快速识别算法性能优良,具有较高的有效性和可行性。

基于K-Means聚类算法的灌区人居景观特征研究分析——以世界灌溉工程遗产东风堰为例

名列首批世界灌溉工程遗产的东风堰,在过去360余年里,为夹江的农业发展、生态保护、人居环境改善产生了巨大效益。基于灌区人居景观体系理论、罗西类型学、皮尔逊相关性分析及K-Means聚类算法对东风堰灌区人居景观体系格局特征与发展现状进行研究。首先依据人居景观体系理论甄别出潜在三大研究要素“水系—农田—村落”,对相关数据筛选、清理和整合后,运用类型学理论和皮尔逊相关系数证明了三大要素的承载关系具有高度相关性和耦合性。进而,较为创新地运用计算机无监督学习K-Means聚类算法解析现代灌区人居景观体系:以灌区内的行政村(1)为基本单元,选择村域内水系数、灌溉农田面积和承载人口数为三组数据指标,对灌区“水系—农田—村落”景观体系的关系迭代计算归类,得到三类村落的聚类阈值。进一步量化村落聚类关系,运用景观生态学及图底关系理论分析各类村落异质性特征及验证其水资源安全及农业生产模式的合理性,并给出各类村落的人均拥水量评估标准建议,总结出灌区城乡建设应遵循“以水定产,以产定人”的规划原则,同时提出了不同水资源条件下的产业模式策略。为东风堰世界灌溉工程遗产传承提出保护建议、灌区村落未来发展提供相关参考值,并为其他同类型灌区的人居环境建设提供典例。

基于K-means聚类算法的电站煤场来煤堆放优化研究

为有效应对复杂的电力和煤炭市场,加强燃料智慧管理成为火电厂管理的重要组成部分。针对某燃煤电厂的煤场占地面积小、来煤煤种复杂和燃煤堆放混乱的问题,通过提取历史来煤的煤质信息,使用K-means和DBSCAN 2种聚类算法对来煤低位发热量、挥发分、硫分进行聚类分析,从轮廓系数、聚类稳定性和样本划分精细度3个方面对2种聚类算法进行对比,最终选择聚类效果更好的K-means聚类算法作为煤质划分的计算方法。K-means聚类算法将选取的历史煤质信息数据集划分为4类,轮廓系数为0.587,且划分后的同一类别内煤质成分相近。统计不同聚类标签下的来煤频率和来煤质量比例,对煤场进行了相应的比例划分,每一分区堆放相同分类的来煤,并以此为基础设计了数字化煤场平台中的来煤堆放指导及信息存储流程,对提高堆场空间利用率和煤场管理效率具有重要的意义。

基于K-means聚类算法的百货商场用户价值分析

使用真实百货商场用户会员信息数据对传统百货商场的用户进行价值分析,对商场会员用户结合销售流水表进行识别,分析并建立模型,将传统的RFM模型进行改进,结合入会时长生成更贴合模型的LRFM模型.运用K-means聚类算法对用户价值进行分类并细分,生成雷达图,使用户价值可视化,识别出不同价值的会员.该研究能够帮助传统线下商场更好地管理用户,进行价值分析,从而提高会员服务,具有一定的实用价值.

基于k-means聚类算法的西安市游客消费体验评价

本文采用k-means聚类算法构建游客消费体验评价指标体系,结合模糊综合评价法评析西安市游客消费体验,结果显示:(1)游客消费体验是对游览、餐饮等要素全过程全方位的感知,其评价体系包括餐饮体验、游览体验等六类因素;(2)该市游客总体消费体验为基本满意;(3)旅游游览、餐饮体验对该市游客总体消费体验存在显著正向影响;(4)旅游购物、娱乐消费体验均低于综合游客满意值,这对游客总体消费体验存在负向影响。最后,据此提出优化该市游客消费体验的相关建议。

基于K-means聚类算法的风电光伏光热互补发电机组调度方法

针对光伏光热互补发电机组内部出力不均衡导致的运行不稳、效率低下问题,提出一种基于K-means聚类算法的风电光伏光热互补发电机组调度方法。考虑到光伏光热发电机组具有间歇性、波动性和随机性等特点,采用K-means聚类算法预先对需要调度的数据归类分析,建立光能和风能可能出现的四种组合情况的目标函数,求解函数值,将该值作为下一步调度约束的初始条件值。调度方法结合了功率平衡、蓄能平衡、光伏光热上爬坡及下爬坡事件,计算实时出力值及最佳调度出力值,求解二者差值实现高效调度。试验结果证明,所提方法有效完成了发电机组的电力负荷及功率调度,运行波动和低效问题均得到明显改善,对电站的稳定运行起到了重要作用。

湖北省农业碳排放及基于K-means聚类算法的县级碳排放研究

基于2011—2020年湖北省相关农业数据,运用IPCC碳排放系数法,对湖北省农业碳排放进行测度,在此基础上,利用K-means聚类算法,以碳排放量和碳排放强度为指标对湖北省73个县域单元进行“排放—效率”类型划分,结合农林牧副渔总产值对各个聚类碳排放情况进行分析。结果表明:湖北省农业碳排放总量整体呈现下降趋势但伴随着一定的年际波动,根据波动特征可大致归为“持续上升—平稳上升—持续下降”三个阶段,碳排放强度整体呈现下降趋势;基于碳排放构成的差异将73个县域单元划分为8类不同的地区。与低排放区相比,高排放地区对碳排放的贡献更大,碳排放规模与农林牧副渔总产值之间呈正相关;与基期相比,HE-LE(高排放—低效率)地区县域单元个数有所减少;以红安县、安陆市、沙洋县为代表的HE-LE(高排放—低效率)地区是湖北省农业碳排放的重排放区,推行相应的农业碳减排举措有助于减排目标的实现。

基于k-means聚类算法与多维特征融合的群体划分模型

常规群体划分模型构建方法主要采用二分均值算法,该方法易受到数据特征项贡献度的影响,使得模型的划分结果准确性较低。因此,提出基于k-means聚类算法与多维度特征融合的群体划分模型。利用k-means聚类算法通过合理设定密度阈值与邻域半径,提取用户群体的兴趣区域,在兴趣区域中选取贡献度较大的数据特征项,并计算特征项的权值,以此为依据,采用多维特征融合算法改进最大化目标函数,以此实现群体划分模型的构建。实验结果显示,利用所提方法构建的群体划分模型,能够得到较高的划分准确度。

基于K-means聚类算法的城市应急物流设施规划——以长春市某阶段蔬菜投放数据为例

新冠疫情的爆发,对人们的生命健康构成巨大威胁,也为城市的应急物流体系建设带来巨大挑战。应急物流设施选址作为应急物流的重要部分,其合理规划有助于在减少人员流动的同时保障城市物资的按时按量供给。文章以长春市2022年3月26日至5月1日的蔬菜投放数据为例开展研究。首先,文章采用熵权法计算影响长春市各区域物资投放点数量的指标权重,并计算得到各区域综合评价值。其次,根据各区域综合评价值得到各区域的蔬菜投放点数量。最后,文章采用K-means聚类方法,得到最优的物资分拣点位置。结果表明,该模型具有很强的实践意义,能够为应急物流下的设施选址提供参考。

基于K-means聚类算法在告警平台的功能优化

气象实时监控告警平台围绕气象数据采集传输提供实时监控与告警功能,在业务应用过程中存在雷达资料告警触发机制不灵敏、告警频次过多,冗余值过大等问题,提出了一种基于K-means聚类算法优化平台告警模块策略规则的方法。采用SPSS(statistical package for the social sciences)软件(统计产品与服务解决方案)针对雷达分钟数据入库时间进行分析统计,设计出适用于省级通用的最优阈值模型。该模型融入平台以来,告警冗余值有效降低至3.2%,切实提高平台本地自动化、智能化告警水平,具备较强的推广应用价值。

基于K-means聚类算法的等级测评数据分析

随着等级测评工作的定期进行,等级测评过程中会不断产生并积累海量的测评数据,但是从以测评报告形式存在的测评数据中无法有效地提取出有价值的信息,无法为后续的等级保护工作形成参考指导。利用K-means聚类算法对等级测评数据进行了分析。首先,介绍了等级测评的概念及基本内容;然后,阐述了K-means聚类算法理论;最后,详细地介绍了基于K-means聚类算法的等级测评数据分析的具体流程,为等级测评数据的充分利用提供了一定的参考。

基于k-means聚类算法的研究

分析研究聚类分析方法,对多种聚类分析算法进行分析比较,讨论各自的优点和不足,同时针对原k-means算法的聚类结果受随机选取初始聚类中心的影响较大的缺点,提出一种改进算法。通过将对数据集的多次采样,选取最终较优的初始聚类中心,使得改进后的算法受初始聚类中心选择的影响度大大降低;同时,在选取初始聚类中心后,对初值进行数据标准化处理,使聚类效果进一步提高。通过UCI数据集上的数据对新算法Hk-means进行检测,结果显示Hk-means算法比原始的k-means算法在聚类效果上有显著的提高,并对相关领域有借鉴意义。

基于K-Means聚类算法的自动图谱识别在电缆局部放电在线监测系统中的应用

局部放电相位谱图(phase resolved partial discharge pattern)是局部放电模式识别普遍采用的重要方法。但在中高压电缆在线局放监测系统中,电缆中的电压信号难以直接获取,使得局放相位谱图分析的开展遇到了重大的挑战。为此,在多年局放理论研究和局放现场应用研究的基础上,提出了基于K-Means聚类的局部放电相位谱图自动模式识别技术。该技术通过信号提取、坐标变换、K-Means聚类、中心点平移、模式判断的流程,克服了电缆局放监测中相位信息难以直接获取的缺点,能对来自三相的局部放电信号进行自动识别判断。5个应用实例证明,该方法能对电晕放电、内部放电、沿面放电和干扰信号做出准确的判断,必将在电缆在线监测系统中获得广泛的应用。

基于K-means聚类算法的研究

原始的k-means算法[4]是从样本点的集合中随机选取K个中心,这种选取具有盲目性和随意性,它在很大程度上决定了算法的有效性.为消除选取初始中心的盲目性,应充分利用已有数据样本点的信息.采取对数据进行预处理的方式来选取初始中心.实验证明新的初始点的选取不仅提高了算法的计算效率,也提高了算法最终确定的聚类的精度.

基于K-means聚类算法的公交运营时段分析

公交车辆在高低峰等不同时段的运营时间差异较大,因此,只有对各时段的运营时间分别加以分析才能准确掌握运营时间规律,这对提高公交运营方案的准点率具有重要影响,是公交运营分析和优化调度等工作的不可或缺的重要基础.目前我国公交时段划分主要依据人工经验,简单且粗糙.本文基于大量GPS运营数据,创新性地将K-means聚类算法应用于运营时段划分,并结合公交样本数据特点,提出一种改进的K-means聚类算法,其中改进了传统的初始簇中心选择方法,并设计了利用三角形不等式减少不必要的距离计算和基于模糊聚类思想的簇中心更新算法.十堰市和海口市公交的案例分析表明,本文的K-means聚类方法可行,改进算法的计算效率更高,划分的时段与实际调研分析结果更加吻合.