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题名改进型加权KNN算法的不平衡数据集分类
被引量:26
- 1
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作者
王超学
潘正茂
马春森
董丽丽
张涛
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机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
中国农业科学院植物保护研究所
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第20期160-163,168,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(31170393)
陕西省自然科学基金资助项目(2012JM8023)
陕西省教育厅自然科学专项基金资助项目(12JK0726)
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文摘
K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类。为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN。定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行聚类,按照权重分配模型计算各训练样本的权重,通过改进的KNN算法对测试样本进行分类。基于UCI数据集的大量实验结果表明,GAK-KNN算法的识别率和整体性能都优于传统KNN算法及其他改进算法。
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关键词
不平衡数据集
分类
K最邻近算法
权重分配模型
遗传算法
K-meanS算法
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Keywords
imbalanced dataset
classification
K-nearest Neighbor(KNN) algorithm
weight assignment model
Genetic algorithm(GA)
K-means algorithm
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法
被引量:13
- 2
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作者
莫树培
唐琎
汪郁
赖普坚
金礼模
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机构
贵州工业职业技术学院图书与信息中心
中南大学信息科学与工程学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2019年第4期43-48,76,共7页
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基金
贵州省科技厅项目(黔科合LH字[2016]7069)
贵州工业职业技术学院校级科研课题(2018009)
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文摘
针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题,提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分k-means聚类算法对采集的RSSI数据进行分类,建立离线指纹数据库;无线移动终端和动态修正器实时采集RSSI值,分别存储到在线定位数据库和动态修正数据库;根据待测点和动态修正器的离线数据和实时数据,采用软硬件动态修正加权K近邻算法计算权重值,结合离线指纹数据库中待测点的物理位置信息估算其实时位置。实验分析结果表明,所提定位算法的最小标准误差为0.46m,最大标准误差为3.26m,平均误差为1.62m。对比分析结果表明,与未进行聚类分析的算法相比,本文算法的精度更高,实时性更好;与未动态修正权重值的算法相比,本文算法的运算时间略有增加,但定位精度提高了37.21%。
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关键词
井下人员定位
指纹定位
二分k-means聚类算法
软硬件动态修正加权K近邻算法
动态修正
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Keywords
Underground personnel positioning
fingerprint positioning
bisecting k-means clustering algorithm
software and hardware dynamic correction weighted K-nearest neighbor algorithm
dynamic correction
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分类号
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名参数独立的加权局部均值伪近邻分类算法
被引量:2
- 3
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作者
蔡瑞光
张德生
肖燕婷
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机构
西安理工大学理学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第6期1694-1700,共7页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(11801438)。
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文摘
针对局部均值伪近邻(LMPNN)算法对k值敏感且忽略了每个属性对分类结果的不同影响等问题,提出了一种参数独立的加权局部均值伪近邻分类(PIW-LMPNN)算法。首先,利用差分进化算法的最新变体——基于成功历史记录的自适应参数差分进化(SHADE)算法对训练集样本进行优化,从而得到最佳k值和一组与类别相关的最佳权重;其次,计算样本间的距离时赋予每类的每个属性不同的权重,并对测试集样本进行分类。在15个实际数据集上进行了仿真实验,并把所提算法与其他8种分类算法进行了比较,实验结果表明,所提算法的分类准确率和F1值分别最大提高了约28个百分点和23.1个百分点;同时Wilcoxon符号秩检验、Friedman秩方差检验以及Hollander-Wolfe两处理的比较结果表明,所提出的改进算法在分类精度以及k值选择方面相较其他8种分类算法具有明显优势。
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关键词
局部均值伪近邻算法
特征权重
优化模型
基于成功历史记录的自适应参数差分进化
参数自适应
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Keywords
Local mean-based Pseudo nearest Neighbor(LMPNN)algorithm
feature weighting
optimization model
Success-History based parameter Adaptation for Differential Evolution(SHADE)
parameter adaption
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于最近邻加权灰度均值算法的高压线目标检测
被引量:1
- 4
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作者
唐法帅
高琦
杜宗展
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机构
山东大学机械工程学院
高效洁净机械制造教育部重点实验室
山东大学电气工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第10期201-208,296,共9页
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基金
深圳市科技计划项目(JCYJ20170818103220315)。
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文摘
视觉导航算法的设计是高压线路巡检机器人领域的一项关键技术,为了解决当前目标检测算法准确率低、抗干扰能力弱、小目标检测效果差等问题,提出一种最近邻加权灰度均值算法,用于提取目标的感兴趣区域(ROI)。采用相线直径匹配的方式对ROI边框进行精细调整,依据特征提取与机器学习理论实现ROI分类。实验结果表明,该算法具有很高的ROI提取精度,分类器对于正样本的召回率最高可达99.83%,可有效地指导高压巡检机器人进行线路巡检工作。
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关键词
最近邻加权灰度均值算法
高压线路巡检机器人
目标检测
ROI提取
目标分类
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Keywords
algorithm of nearest weighted gray mean
Power line inspection robot
Object detection
ROI extraction
Object classification
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名最强基站MAC地址匹配的RSSI加权室内定位方法
被引量:1
- 5
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作者
孙玉曦
甄杰
郭英
李晨辉
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机构
中国测绘科学研究院
山东科技大学测绘科学与工程学院
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
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出处
《导航定位学报》
CSCD
2020年第5期19-24,56,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0803102)
国家重点研发计划项目(2016YFB0502201)。
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文摘
针对传统k近邻算法定位时不能有效剔除距离较远参考点的问题,提出最强基站介质访问控制(MAC)地址匹配的接收信号强度指示(RSSI)加权改进室内定位方法:离线阶段,通过模糊c均值算法划分待测点的定位区域,生成基于区域划分的聚类指纹库;在线阶段,首先确定待测点所在的目标区域,其次在目标区域内利用动态加权k近邻算法剔除距离偏远的参考点,然后通过MAC地址序列匹配的方法,只信任最强的基站,进一步筛选出k个中最优的参考点,最后计算最优参考点对应坐标的加权平均值作为待测点的最终估计位置。实验结果表明,与动态加权k近邻算法相比,该算法在房间以及走廊环境下的平均定位误差都有改善,并且1~2 m和2~3 m定位精度的可信度有较好的提升。
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关键词
模糊C均值算法
动态加权k近邻算法
介质访问控制地址序列匹配
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Keywords
fuzzy c-means algorithm
dynamic weighted k-nearest neighbor algorithm
media access control address sequence matc h ing
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分类号
P228
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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