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基于EMD和KNN的发动机辐射噪声预测研究 被引量:1
1
作者 王钰涵 郑旭 +1 位作者 周南 唐冬林 《现代机械》 2024年第1期1-5,共5页
针对基于发动机表面结构单通道振动的辐射噪声预测问题,提出了一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和KNN(K-Nearest neighbor)的预测算法,通过EMD将单一振动时域信号分解为多个本征模态函数(Intrinic Mode Function... 针对基于发动机表面结构单通道振动的辐射噪声预测问题,提出了一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和KNN(K-Nearest neighbor)的预测算法,通过EMD将单一振动时域信号分解为多个本征模态函数(Intrinic Mode Function,IMF)信号,并将每个IMF信号作为振动数据集的特征,最后以新的振动数据集为输入建立辐射噪声预测模型。试验结果表明,基于该算法建立的预测模型可解释方差分数为0.97,有着较小的预测误差。 展开更多
关键词 发动机 辐射噪声 经验模态分解 knn预测模型
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基于动态调参KNN分类算法的股票涨跌预测模型分析
2
作者 曹宇 鲁明旭 《微型电脑应用》 2024年第4期1-4,共4页
预测股票涨跌是机器学习分类算法的重要应用场景之一,根据以往实践中的经验,不同种类的股票由于数据特征不同,所以需要用携带不同参数的KNN分类模型来预测。用基于交叉熵的损失函数据训练KNN模型,以此确定KNN模型关键参数的做法,在此基... 预测股票涨跌是机器学习分类算法的重要应用场景之一,根据以往实践中的经验,不同种类的股票由于数据特征不同,所以需要用携带不同参数的KNN分类模型来预测。用基于交叉熵的损失函数据训练KNN模型,以此确定KNN模型关键参数的做法,在此基础上给出能根据不同股票数据动态调整KNN算法关键参数的预测股票涨跌的模型。实践表明,这个模型在预测数据特征不同的股票涨跌情况时,均能表现出较高的准确性。 展开更多
关键词 knn 机器学习 股票预测模型
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基于KNN-SVM算法的温室番茄生长预测模型
3
作者 唐友 张威 《安徽农业科学》 CAS 2024年第10期219-224,共6页
为解决现有温室番茄生长模型预测准确率低的问题,依据番茄生理学的基本特点,以温室内的环境参数为模型变量,建立了温室番茄生长发育的非线性模型。该模型描述了温室内温度、湿度、土壤温度、土壤湿度等环境因子对番茄发育速度的影响,模... 为解决现有温室番茄生长模型预测准确率低的问题,依据番茄生理学的基本特点,以温室内的环境参数为模型变量,建立了温室番茄生长发育的非线性模型。该模型描述了温室内温度、湿度、土壤温度、土壤湿度等环境因子对番茄发育速度的影响,模型具有良好的解释能力和较高的精度。首先,将利用各类传感器对吉林省吉林市温室番茄生长的各类环境数据进行收集;然后,对番茄温室的实际数据进行处理,再利用KNN算法对缺失和异常数据进行补充,并进行相关性分析;最后,在处理完成的番茄作物生长数据的基础上,考虑番茄作物对温室环境的实时反馈,结合相关性利用SVM优化算法对2020—2021年的吉林市经开区温室番茄数据进行模拟,得到SVM、LDA、LR的准确率分别为0.904、0.885、0.865。结果表明,SVM可以更好地预测番茄的生长变化。温室番茄作物—环境互作模型的建立,为温室环境控制打下了良好基础。 展开更多
关键词 温室环境 环境监测 knn-SVM 生长预测模型
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基于改进KNN模型的城市道路事故持续时间预测 被引量:1
4
作者 孙泰屹 勾进 何雅琴 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2023年第6期1030-1034,共5页
文中提出一种改进的KNN(K-Nearest neighbor)预测模型.通过对训练集的多元回归建模分析得到对事故持续时间占主要影响地位的多个因素及其beta值,并代入到传统KNN模型中,改善模型所用欧氏距离,设计出一种改进的KNN预测模型.结果表明:这... 文中提出一种改进的KNN(K-Nearest neighbor)预测模型.通过对训练集的多元回归建模分析得到对事故持续时间占主要影响地位的多个因素及其beta值,并代入到传统KNN模型中,改善模型所用欧氏距离,设计出一种改进的KNN预测模型.结果表明:这种改进的KNN预测模型能够较为准确的预测城市道路环境下的事故持续时间,在K值取不同大小时,测试集预测结果的平均相对误差为15.79%~16.24%,在K值均取最优值9时,模型的平均绝对误差相对于传统KNN模型降低了42.15 s,平均相对误差降低了10.3%. 展开更多
关键词 交通安全 城市道路 事故持续时间 多元回归 knn预测模型
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基于重构误差和多块建模策略的kNN故障监测 被引量:3
5
作者 郑静 熊伟丽 吴晓东 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期95-109,共15页
针对基于k近邻(k-nearest neighbor,kNN)的故障监测算法中,引发故障的异常信息易被正常信息淹没,导致故障检测不及时和报警率低的问题,利用自编码器和多块建模策略提出一种基于重构误差的k NN故障监测方法。该方法利用正常工况数据集训... 针对基于k近邻(k-nearest neighbor,kNN)的故障监测算法中,引发故障的异常信息易被正常信息淹没,导致故障检测不及时和报警率低的问题,利用自编码器和多块建模策略提出一种基于重构误差的k NN故障监测方法。该方法利用正常工况数据集训练自编码器模型,基于该模型进行重构误差提取以解决异常信息易被淹没的问题。进一步考虑微小偏移和振荡等故障特征,采用多块建模策略,对各子块分别计算统计量并融合检测。通过一个数值例子与田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程进行仿真与分析,结果验证了所提方法的有效性与监测性能的提升。 展开更多
关键词 K近邻 重构误差 故障监测 信息提取 多块建模
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基于KNN-SVM算法的温室番茄生长预测模型研究
6
作者 姚忠毅 任利峰 《无线互联科技》 2023年第21期145-147,共3页
随着我国农业温室大棚技术的发展,番茄成为大棚蔬菜中典型的农作物之一,我国番茄种植生产量以及规模已位于世界第一。就目前数据显示,我国番茄大棚种植管理数据可视化程度较低,在番茄生产种植作业中,对其生长所需的参数难以精确调控,严... 随着我国农业温室大棚技术的发展,番茄成为大棚蔬菜中典型的农作物之一,我国番茄种植生产量以及规模已位于世界第一。就目前数据显示,我国番茄大棚种植管理数据可视化程度较低,在番茄生产种植作业中,对其生长所需的参数难以精确调控,严重影响大棚作物产业的进一步发展。为确保大棚番茄生产作业的科学化、精准化,文章提出了基于KNN-SVM算法的温室番茄生长预测模型,通过模型,结合信息化设备以及人工方式采集的大棚番茄全周期生长信息,生成大棚番茄各阶段生长预测模型。在项目部署过程中,从算法的改进、数据采集、数据分析、数据可视化等方面入手,使得其适应环境的能力更强,数据的准确性更高,为大棚番茄规范化种植提供了参考。 展开更多
关键词 knn-SVM算法 数据处理 数据采集 温室番茄生长模型
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物联网中基于KNN和BP神经网络预测模型的研究 被引量:9
7
作者 陈飞彦 田宇驰 胡亮 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第6期127-129,202,共4页
物联网中,无线传感器网络由于环境、资源等因素的变化和限制,会导致部分数据异常或丢失,使数据传输的可靠性降低。因此常用的BP神经网络方法在根据最终获取数据进一步处理时的准确性不高。提出K近邻算法和BP神经网络相结合的二阶段预测... 物联网中,无线传感器网络由于环境、资源等因素的变化和限制,会导致部分数据异常或丢失,使数据传输的可靠性降低。因此常用的BP神经网络方法在根据最终获取数据进一步处理时的准确性不高。提出K近邻算法和BP神经网络相结合的二阶段预测模型,先使用K近邻算法对BP神经网络输入数据中异常或缺失数据进行估值和替换预处理,同时进行初步预测,然后将预处理后的数据输入BP神经网络,综合BP神经网络和KNN的预测结果给出最终结论。实际环境中实验表明,所提出的模型能够有效地提高物联网环境中预测的准确度和稳定性。 展开更多
关键词 物联网 BP 神经网络 K 近邻 预测模型
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基于改进KNN的文本分类方法 被引量:19
8
作者 钱晓东 王正欧 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2005年第4期550-554,共5页
本文针对VSM (向量空间模型)中KNN (K最近邻算法)在文本处理环境下的不足,根据SOM (自组织映射神经网络)理论、特征选取和模式聚合理论,提出了一种改进的KNN文本分类方法。应用特征选取和模式聚合理论以降低特征空间维数。传统的VSM模... 本文针对VSM (向量空间模型)中KNN (K最近邻算法)在文本处理环境下的不足,根据SOM (自组织映射神经网络)理论、特征选取和模式聚合理论,提出了一种改进的KNN文本分类方法。应用特征选取和模式聚合理论以降低特征空间维数。传统的VSM模型各维相同的权重并不适应于文本处理的环境,本文提出应用SOM神经网络进行VSM模型各维权重的计算。结合两种改进,有效地降低了向量空间的维数,提高了文本分类的精度和速度。 展开更多
关键词 文本分类 特征提取 自组织神经网络 向量空间模型 K最近邻算法 模式聚合
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一种基于改进KNN的哈萨克语文本分类 被引量:4
9
作者 古丽娜孜 孙铁利 +2 位作者 胡西旦 伊力亚尔 库瓦特拜克 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期63-68,共6页
将文本分类理论应用于哈萨克语中,给出了哈萨克语文本预处理过程.介绍一种改进的KNN算法,并结合自己构建的哈萨克语料集实现基于改进KNN算法的哈萨克语的文本分类.仿真实验数据表明,该方法在哈萨克语的文本分类上获得了较好的效果.
关键词 哈萨克语本分类 词干提取 向量空间模型 相似度 knn
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改进型加权KNN算法的不平衡数据集分类 被引量:26
10
作者 王超学 潘正茂 +2 位作者 马春森 董丽丽 张涛 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第20期160-163,168,共5页
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... 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。 展开更多
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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KNN分类算法的MapReduce并行化实现 被引量:21
11
作者 闫永刚 马廷淮 王建 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期550-555,共6页
为了提高k-nearest neighbor algorithm(KNN)算法处理大数据集的能力,本文利用Map Reduce并行编程模型,同时结合KNN算法自身的特点,给出了KNN算法在Hadoop平台下的并行化实现。通过设计Map、Combine和Reduce 3个函数,实现了KNN算法的并... 为了提高k-nearest neighbor algorithm(KNN)算法处理大数据集的能力,本文利用Map Reduce并行编程模型,同时结合KNN算法自身的特点,给出了KNN算法在Hadoop平台下的并行化实现。通过设计Map、Combine和Reduce 3个函数,实现了KNN算法的并行化。Map函数完成每个测试样本与训练样本之间的相似度计算,Combine函数作为一个本地的Reduce操作,用以减少中间计算量及通信开销,Reduce函数则根据上述函数得到的中间结果计算出k近邻并作出分类判断。实验结果表明:较之以往的单机版方法,在Hadoop集群上实现的并行化KNN算法具有较好的加速比和良好的扩展性。 展开更多
关键词 knn分类 并行计算 MAPREDUCE模型 HADOOP
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基于MapReduce编程模型的改进KNN分类算法研究 被引量:3
12
作者 邱宁佳 郭畅 +2 位作者 杨华民 王鹏 温暖 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2017年第1期110-114,共5页
采用一种属性约简算法,将待分类的数据样本进行两次约简处理--初次决策表属性约简和基于核属性值的二次约简。通过属性约简方法来删除数据集中的冗余数据,进而提高KNN算法的分类精度。在此基础上应用MapReduce并行编程模型,在Hadoop集... 采用一种属性约简算法,将待分类的数据样本进行两次约简处理--初次决策表属性约简和基于核属性值的二次约简。通过属性约简方法来删除数据集中的冗余数据,进而提高KNN算法的分类精度。在此基础上应用MapReduce并行编程模型,在Hadoop集群环境上实现并行化分类计算实验。实验结果表明,改进后的算法在集群环境下执行的效率得到很大提升,能够高效处理实验数据。实验执行的加速比也有明显提高。 展开更多
关键词 knn 属性约简 MapReduce编程模型 HADOOP
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基于文本加权KNN算法的中文垃圾短信过滤 被引量:19
13
作者 黄文明 莫阳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期193-199,共7页
针对K最近邻(KNN)算法在文本分类决策规则上由于样本重要性相同而导致分类效果不佳的问题,提出一种基于文本加权的KNN文本分类算法,并将其应用于垃圾短信的分类问题。在提取出特征词之后,考虑到特征词在文本中出现的频率对文本重要性的... 针对K最近邻(KNN)算法在文本分类决策规则上由于样本重要性相同而导致分类效果不佳的问题,提出一种基于文本加权的KNN文本分类算法,并将其应用于垃圾短信的分类问题。在提取出特征词之后,考虑到特征词在文本中出现的频率对文本重要性的影响,引入第1个加权公式,同时针对垃圾短信数据集,采用关联规则算法挖掘出在垃圾短信中频繁出现的共现词组,并以此引入第2个加权公式,最后将引入的2种文本权重计算公式对每个短信文本进行复合加权处理,以区分各个训练样本对于判定隶属类别的影响程度,从而在分类决策规则上作出改进。实验结果表明,与未经过文本加权的KNN算法相比,该算法对垃圾短信和正常短信在分类准确率、召回率、F1值等指标上都有较大的提升。 展开更多
关键词 垃圾过滤 关联规则 特征选择 K最近邻算法 向量空间模型
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KNN-KSR建模方法及其在卷烟主流烟气预测中的应用 被引量:7
14
作者 倪力军 曾晓虹 张立国 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期547-552,共6页
提出在自变量空间寻找与未知样本最接近的K个已知样本,然后根据K个最近邻样本(KNN)与未知样本在自变量空间的关系去预测未知样本因变量的最优化保形映射方法(简称KNN-KSR)。以卷烟的稀释率、闭式吸阻、单支重、圆周、开式吸阻、硬度等6... 提出在自变量空间寻找与未知样本最接近的K个已知样本,然后根据K个最近邻样本(KNN)与未知样本在自变量空间的关系去预测未知样本因变量的最优化保形映射方法(简称KNN-KSR)。以卷烟的稀释率、闭式吸阻、单支重、圆周、开式吸阻、硬度等6个物理指标及总糖、还原糖、总氮、总植物碱、氯等5个化学指标为自变量,以企业生产的595批卷烟测试数据为基础,采用KNN-KSR方法预测卷烟主流烟气中的焦油、CO、烟气烟碱,并将有关结果与传统多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)及偏最小二乘(PLS)的结果进行了比较。留1/4样本检验结果表明:KNN-KSR方法各指标预测平均残差、平均相对误差(绝对值)、相关系数和准确率均优于传统的MLR、PCR及PLS的方法。以GB5606.5-2005所规定的误差范围为标准,用KNN-KSR方法对3个卷烟主流烟气指标的同时预测准确率可以达到94%。 展开更多
关键词 knn最优化保形映射 卷烟主流烟气 数学建模
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基于改进Citation-KNN算法的性别识别研究 被引量:2
15
作者 朱俊梅 顾明亮 +1 位作者 张世形 贾晶晶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第15期206-210,共5页
为了简化系统模型训练方法,提高性别识别系统的整体效率,提出了一种基于改进Citation-KNN算法的说话人性别识别方法。该方法将连续语音切分,训练每段语音的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)作为多示例包,其所有混合元为相应包... 为了简化系统模型训练方法,提高性别识别系统的整体效率,提出了一种基于改进Citation-KNN算法的说话人性别识别方法。该方法将连续语音切分,训练每段语音的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)作为多示例包,其所有混合元为相应包中示例;采用改进的Hausdorff距离作为包与包之间的距离测度,通过Citation-KNN算法进行性别识别。该方法以多示例包间距离为分类依据,简化了系统训练,且识别率优于一些传统算法。 展开更多
关键词 性别识别 改进Citation-K最近邻(knn)算法 高斯混合模型 改进HAUSDORFF距离
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分布式KNN算法在微信公众号分类中的应用 被引量:4
16
作者 肖斌 王锦阳 任启强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A01期295-299,共5页
针对微信公众号数据量大幅增长与从事微信活动的人们对其有效信息获取效率低下的问题,提出对微信公众号信息进行梳理并快速并行化分类以及打标签的方法。首先,该方法在介绍微信公众号实际应用的前提下,以经典K最近邻(KNN)分类算法为基础... 针对微信公众号数据量大幅增长与从事微信活动的人们对其有效信息获取效率低下的问题,提出对微信公众号信息进行梳理并快速并行化分类以及打标签的方法。首先,该方法在介绍微信公众号实际应用的前提下,以经典K最近邻(KNN)分类算法为基础,实践并分析了单机KNN算法在效率上的不足;然后,采用Hadoop平台实现了基于MapReduce模型的KNN算法,对比了单机与分布式的效率以及对K值的调优,实验中的样本训练集通过人为指定,文本相似度的判别分为分词、特征词提取、权重计算、测试向量与训练向量夹角计算等步骤。在24个类别基础上,通过对1 000万条公众号数据分类实验,为每个公众号打上了单标签或多标签,优化后的分类准确率达到82%,其中与生活相关的公众号数量占比达70%以上。研究表明使用分类后的结果,信息针对特定人群传播,传播的转化率有所提升;分布式KNN算法在微信公众号数据处理方面比单机算法具有更高的效率和鲁棒性。 展开更多
关键词 微信公众号 HADOOP平台 MAPREDUCE模型 K最近邻 分类
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基于机器学习算法的青少年电子烟使用及影响因素分析
17
作者 徐心怡 朱平华 +8 位作者 罗娜 蒋碧玲 张秀岚 白思怡 王宣伊 黄靖语 刘苏仪 潘怡双 谭琼 《广西医科大学学报》 CAS 2024年第1期117-123,共7页
目的:了解广西某市15岁以上青少年吸电子烟现状及影响因素,为控制电子烟在青少年中的流行提供资料参考。方法:通过多阶段分层整群随机抽样对广西某市15岁以上青少年进行问卷调查,综合运用logistic回归、随机森林、XGboost、支持向量机... 目的:了解广西某市15岁以上青少年吸电子烟现状及影响因素,为控制电子烟在青少年中的流行提供资料参考。方法:通过多阶段分层整群随机抽样对广西某市15岁以上青少年进行问卷调查,综合运用logistic回归、随机森林、XGboost、支持向量机模型、单隐藏层神经网络、KNN模型进行影响因素分析。结果:广西某市15岁以上青少年电子烟使用率为1.68%,其中高中生、职高生电子烟使用率分别为1.08%、1.74%;不同的机器学习模型在各项评价指标的表现上各有优劣;青少年使用电子烟的9个主要影响因素包括:过去30 d是否在互联网上看到电子烟广告、朋友是否吸烟、学习压力水平、是否看到过老师吸烟、抑郁情况、性别、公共场合是否看到有人吸烟、吸烟是否使年轻人具有吸引力、是否有人给免费烟草产品。结论:广西某市15岁以上青少年电子烟使用率相对较低,可将6种机器学习模型的结果结合起来对青少年电子烟使用行为进行预测,判断使用人群的特征。 展开更多
关键词 青少年 电子烟 机器学习 LOGISTIC回归模型 随机森林模型 XGboost模型 支持向量机模型 单隐藏层神经网络模型 knn模型
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一种改进的KNN分类方法 被引量:1
18
作者 朱国华 程传鹏 《河南工程学院学报(自然科学版)》 2008年第3期65-67,共3页
介绍了基于向量空间模型(VSM)中的KNN文本分类方法,分析了KNN方法的实质,指出了该方法的不足,对KNN分类中的文档相似性度量公式提出了一种改进方法.改进方法是在文本属性关联和概念共现等基础上提出来的.分类实验结果表明,分类准确率平... 介绍了基于向量空间模型(VSM)中的KNN文本分类方法,分析了KNN方法的实质,指出了该方法的不足,对KNN分类中的文档相似性度量公式提出了一种改进方法.改进方法是在文本属性关联和概念共现等基础上提出来的.分类实验结果表明,分类准确率平均提高了约12%. 展开更多
关键词 文本分类 knn 向量模型 相似度
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基于KNN的话题跟踪研究 被引量:2
19
作者 李树平 夏春艳 +2 位作者 李胜东 亓智斌 赵杰 《微计算机信息》 2012年第10期264-265,共2页
话题跟踪任务的关键技术是文本分类算法,难点在于话题/报道表示模型。根据话题跟踪的定义,对比常用的文本分类算法和文本表示方法,选择KNN文本分类算法作为话题跟踪关键技术,利用向量空间模型设计话题/报道表示模型,结合话题检测与跟踪... 话题跟踪任务的关键技术是文本分类算法,难点在于话题/报道表示模型。根据话题跟踪的定义,对比常用的文本分类算法和文本表示方法,选择KNN文本分类算法作为话题跟踪关键技术,利用向量空间模型设计话题/报道表示模型,结合话题检测与跟踪评测方法实现了话题跟踪系统,试验结果证明KNN作为话题跟踪关键技术,系统具有较稳定的话题跟踪性能。 展开更多
关键词 knn 话题跟踪 话题 报道表示模型 特征选择
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用于色情网页过滤中的KNN算法改进 被引量:1
20
作者 康进峰 王国营 +1 位作者 梁春迎 谭晓贞 《计算机安全》 2009年第9期17-19,22,共4页
针对互联网日益泛滥的色情信息,分析了向量空间模型中KNN算法,并对它的缺陷进行了改进,将其运用于色情网页过滤中,提出了一种色情网页过滤解决方案。该方法首先对特征项的选取和权重计算的方法进行了优化,然后使用改进后KNN算法进行网... 针对互联网日益泛滥的色情信息,分析了向量空间模型中KNN算法,并对它的缺陷进行了改进,将其运用于色情网页过滤中,提出了一种色情网页过滤解决方案。该方法首先对特征项的选取和权重计算的方法进行了优化,然后使用改进后KNN算法进行网页分类。实验表明,通过改进,有效地降低了向量空间的维数,提高了网页分类的精度和速度,能有效地识别并过滤色情网页。 展开更多
关键词 knn算法 向量空间模型 特征选择 权重计算 色情网页过滤
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