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Can environmental sustainability be decoupled from economic growth? Empirical evidence from Eastern Europe using the common correlated effect mean group test 被引量:1
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作者 Kwaku ADDAI Berna SERENER Dervis KIRIKKALELI 《Regional Sustainability》 2023年第1期68-80,共13页
The European Union(EU) and Organisation for Economic Co-operation and Development(OECD) aim to develop long-term policies for their respective member countries. Having observed increasing dangers to the environment po... The European Union(EU) and Organisation for Economic Co-operation and Development(OECD) aim to develop long-term policies for their respective member countries. Having observed increasing dangers to the environment posed by rising economic growth, they are seeking pathways to enable policy action on economic growth and environmental sustainability. Given the facts in theoretical and empirical studies, this study assessed the validity of the decoupling hypothesis by investigating asymmetricity in the relationship between environmental sustainability and economic growth in nine Eastern European countries from 1998 to 2017 using the cross-section augmented Dickey-Fuller(CADF) unit root, panel corrected standard error(PCSE), common correlated effect mean group(CCEMG), and Dumitrescu Hurlin causality approaches. Both population growth and drinking water are used as controlled variables. The outcomes establish strong cointegration among all the variables of interest. According to the results of CCEMG test, economic growth exerts short-term environmental degradation but has long-term environmental benefits in Eastern Europe;and population growth and drinking water exert a positive effect on environmental sustainability in both the short-and long-run. The results of Dumitrescu Hurlin causality test indicate that environmental sustainability is unidirectionally affected by economic growth. Based on these outcomes, we suggest the following policies:(1) the EU and OECD should implement member-targeted policies on economic growth and fossil-fuel use towards regulating industrial pollution, water use, and population control;and(2) the EU and OECD member countries should invest in environmental technologies through green research and development(R&D) to transform their dirty industrial processes and ensure productive energy use. 展开更多
关键词 Economic growth Environment sustainability Decoupling Carbon emissions Eastern Europe Common correlated effect mean group(CCEMG)test Econometrics Population growth
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基于K-means的水下控制系统集成测试风险分析 被引量:1
2
作者 陈泽峰 李华山 +2 位作者 张宪阵 孙广斌 李海寿 《中国海洋平台》 2024年第1期45-50,共6页
采用危险源辨识分析(HAZID)工具对南海某水下控制系统集成测试进行风险识别,研究水下电力和通信设备的联合测试等过程存在的风险,针对HAZID技术识别的测试风险,定义风险的3个指标,包括风险发生可能性、风险后果严重程度和风险预防控制能... 采用危险源辨识分析(HAZID)工具对南海某水下控制系统集成测试进行风险识别,研究水下电力和通信设备的联合测试等过程存在的风险,针对HAZID技术识别的测试风险,定义风险的3个指标,包括风险发生可能性、风险后果严重程度和风险预防控制能力,将风险进行K-means聚类分析,采用SPSS软件将风险分为重大风险、高风险、中风险、低风险等4个聚类等级,识别4类共21个测试风险。在实际运用中,该方法可为水下控制系统集成测试风险制定有针对性的措施,可高效、科学和系统地指导水下控制系统集成测试工作开展。 展开更多
关键词 水下控制系统 集成测试 风险分析 HAZID K-meanS 聚类 轮廓系数
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基于参数化角编码的量子K-means算法
3
作者 冯微军 郭躬德 林崧 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期113-124,共12页
结合K-means算法和角编码技术,提出了一种无需量子随机存储(QRAM)的量子K-means算法。该算法利用量子操作的并行性,仅需对数数量的时间复杂度就能完成数据的加载;并且通过对输入数据进行参数预处理操作,确定数据分量的参数阈值,解决了... 结合K-means算法和角编码技术,提出了一种无需量子随机存储(QRAM)的量子K-means算法。该算法利用量子操作的并行性,仅需对数数量的时间复杂度就能完成数据的加载;并且通过对输入数据进行参数预处理操作,确定数据分量的参数阈值,解决了样本不同特征尺度差异的问题。该算法由编码数据、相似度度量、量子最小值搜索和质心迭代更新四个主要步骤组成,细致描述了这些步骤所涉及的算子和线路构建,并对关键线路进行了仿真模拟。实验结果和经典预测结果一致,验证了所提量子K-means算法的可靠性。此外,理论分析表明所提出算法相比于经典算法在运行时间上有平方级加速。 展开更多
关键词 量子光学 量子K-means算法 角编码 量子相位估计 多量子比特交换测试
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基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类研究
4
作者 卓柳俊 曾心怡 《信息技术》 2024年第10期14-21,29,共9页
针对不平衡大数据的分类问题,提出一种优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类算法。先计算C-means模糊交叉算子,定义优化函数,并求解大数据不平衡增益。利用Spark分类平台,确定大数据样本压缩模糊近邻值的取值范围,再通过放大近邻值的... 针对不平衡大数据的分类问题,提出一种优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类算法。先计算C-means模糊交叉算子,定义优化函数,并求解大数据不平衡增益。利用Spark分类平台,确定大数据样本压缩模糊近邻值的取值范围,再通过放大近邻值的处理方式,定义不平衡阈向量,从而完善整个分类流程,完成基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类方法的设计。实验结果表明,上述分类方法的应用,可将正例信息、负例信息的取样长度区间完全分离开来,能有效解决因不平衡大数据分类不精准造成的信息样本混淆的问题,符合实际应用需求。 展开更多
关键词 优化模糊C-means算法 不平衡大数据 交叉算子 卡方检验 压缩模糊近邻值
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基于K-Means聚类与灰色关联分析对玻璃文物成分的研究
5
作者 徐惠 胡珊 +1 位作者 姚旭敏 储昭顺 《新疆师范大学学报(自然科学版)》 2023年第3期66-73,96,共9页
古代玻璃制品极易受埋藏环境的影响而风化,导致玻璃文物成分比例发生变化,从而影响对其类别的正确判断。文章针对古代玻璃制品的成分分析与鉴别问题,使用卡方检验、K-Means均值聚类、分层聚类、灰色关联等方法,构建卡方模型、BP神经网... 古代玻璃制品极易受埋藏环境的影响而风化,导致玻璃文物成分比例发生变化,从而影响对其类别的正确判断。文章针对古代玻璃制品的成分分析与鉴别问题,使用卡方检验、K-Means均值聚类、分层聚类、灰色关联等方法,构建卡方模型、BP神经网络模型、K-Means均值聚类模型、灰色关联分析等,运用Matlab、SPSS、Python等软件编程,研究了玻璃类型高钾与铅钡的分类依据,并对不同类别玻璃按照化学成分进行亚分类,分析了其化学成分的统计规律与关联关系。最后利用单因素方差分析法,检验了模型的合理性。 展开更多
关键词 卡方检验 K-means均值聚类 BP神经网络模型 灰色关联分析
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基于最优k值k-means聚类分析的湖相沉积土层岩土参数分布研究 被引量:1
6
作者 阮永芬 李鹏辉 +3 位作者 张虔 朱强 王勇 闫明 《贵州大学学报(自然科学版)》 2023年第2期89-96,共8页
对岩土参数进行传统的k-means聚类分析时,因无法确定k值,而导致无法有效剔除误差数据。为得到岩土参数可靠取值范围,基于最优k值的k-means算法进行研究,通过量化样本内距离和聚类紧密性来确定聚类数目k值,避免了传统k值的随机选取。对... 对岩土参数进行传统的k-means聚类分析时,因无法确定k值,而导致无法有效剔除误差数据。为得到岩土参数可靠取值范围,基于最优k值的k-means算法进行研究,通过量化样本内距离和聚类紧密性来确定聚类数目k值,避免了传统k值的随机选取。对粉土的三个基本物理力学指标:黏聚力c、内摩擦角φ、压缩模量E_(s)进行空间聚类分析。通过比较不同k值时的E_(E)值,确定最优k值为5。聚类完成后,原样本被划分为5类子样本。样本数量最多的一类为最优子样本,这类子样本与原样本分布一致,且数量偏离程度及变异性较小。对除最优类外的其他四类子样本进行分布检验,可知A-D检验法适用于小样本,而K-S检验法适用于大样本。根据偏度系数c值,调整合适的区间长度,进一步优化参数取值范围,并与工程实际采用值对比,检验方法的可行性。该分析方法实现由小样本代替大样本进行参数统计分析求取可靠的取值区间,简化计算,提高工作效率。 展开更多
关键词 K-meanS 粉土 正态分布 对数正态分布 K-S检验 A-D检验
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钢筋-保护层界面局部典型锈峰的三维形态
7
作者 张小刚 徐平贵 +1 位作者 罗琦 姜策 《混凝土》 CAS 北大核心 2024年第8期38-43,47,共7页
钢筋-保护层界面处锈蚀产物的累积与扩张将造成保护层的锈胀开裂。通过X射线无损检测技术对氯离子侵蚀下钢筋混凝土界面处形成的锈峰形貌进行了研究。对锈峰表面进行三角网格化处理;引入伸长指数,平坦指数,球形度和凸度等形态学指标进... 钢筋-保护层界面处锈蚀产物的累积与扩张将造成保护层的锈胀开裂。通过X射线无损检测技术对氯离子侵蚀下钢筋混凝土界面处形成的锈峰形貌进行了研究。对锈峰表面进行三角网格化处理;引入伸长指数,平坦指数,球形度和凸度等形态学指标进行研究;基于K-means聚类算法划分锈峰形状。结果表明锈峰形态主要呈现为扁长形,扁半椭球形,半椭球形及半球形,且锈峰形态具有不稳定性。锈峰凸度指标符合Burr分布规律,并且不同锈蚀率下锈峰的球形度、凸度指标与保护层裂缝宽度的发展趋势一致。 展开更多
关键词 无损检测 锈蚀产物 三维重构 形态参数 K-meanS
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基于K均值聚类算法和LSTM神经网络的管道腐蚀阶段预测方法
8
作者 王新颖 刘岚 +2 位作者 陈海群 胡磊磊 谢逢豪 《腐蚀与防护》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期84-89,共6页
针对声发射检测获得的管道腐蚀信号,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的管道腐蚀阶段预测方法。首先,利用K-means聚类算法将腐蚀信号分类,再构建LSTM神经网络模型,并采取了无监督学习的方式,以声发射波... 针对声发射检测获得的管道腐蚀信号,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的管道腐蚀阶段预测方法。首先,利用K-means聚类算法将腐蚀信号分类,再构建LSTM神经网络模型,并采取了无监督学习的方式,以声发射波形为出发点,对模型进行参数优化,最后进行管道腐蚀阶段预测,并根据评价指标对模型进行评价。研究表明:对LSTM神经网络模型适当增加隐藏层,可以使得模型更加稳定,鲁棒性更好;与现有故障诊断模型相比,LSTM神经网络模型的精度更高。 展开更多
关键词 声发射无损检测 腐蚀阶段预测 K-meanS聚类算法 长短期记忆(LSTM)神经网络 鲁棒性
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基于k-means聚类的管制员注意品质特征研究 被引量:8
9
作者 李敬强 王蓓 +2 位作者 赵宁 李灏 王勇 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期13-18,共6页
为保障飞行安全,基于作业测验原理,设计20 min连续划消试验,探究管制员注意品质类型及其特征,并进行聚类分析。选取作业错误率、反应时均值、反应时方差作为注意广度、注意稳定性、注意转换与分配的测量参数,运用k-means聚类法将管制员... 为保障飞行安全,基于作业测验原理,设计20 min连续划消试验,探究管制员注意品质类型及其特征,并进行聚类分析。选取作业错误率、反应时均值、反应时方差作为注意广度、注意稳定性、注意转换与分配的测量参数,运用k-means聚类法将管制员注意品质分类,并描述其特征,对比分析管制员与管制学员的差异。结果表明:181名管制(学)员根据注意品质可分为4类;优秀管制员具有注意广度大、注意稳定性强、注意分配合理、注意转换速度快等特点;管制学员注意品质与管制员有明显差异。 展开更多
关键词 管制员 注意品质 划消试验 K-meanS聚类 聚类分析
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钢桁梁断面形式对公铁两用桥上列车气动特性影响
10
作者 何旭辉 肖海珠 +2 位作者 高宿平 邹云峰 刘路路 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期184-193,共10页
钢桁梁断面形式的不同可能会改变桥上列车的气动力,进而影响桥上列车运行安全性和舒适性。为此,以某千米级公铁两用悬索桥为工程为背景,通过风洞试验对三种常用钢桁梁断面形式的桥上列车进行测力、测压试验。研究结果表明,当单列车位于... 钢桁梁断面形式的不同可能会改变桥上列车的气动力,进而影响桥上列车运行安全性和舒适性。为此,以某千米级公铁两用悬索桥为工程为背景,通过风洞试验对三种常用钢桁梁断面形式的桥上列车进行测力、测压试验。研究结果表明,当单列车位于三种钢桁梁断面形式上的上游时,列车的阻力、升力系数无明显差异,而单列车位于下游时,列车的阻力、升力系数有较大的区别;在双车状态下,由于迎风侧列车的遮挡作用,改变了不同钢桁梁断面形式下列车的流场,使得钢桁梁断面形式对背风侧列车影响较小。无论列车位于上游、下游,其三种钢桁梁断面形式下列车的阻力系数、升力系数随风攻角的变化趋势一致。当列车位于上游时,其三种钢桁梁断面形式上列车顶部和底部圆弧过渡段都出现不同程度的流动分离,使得其列车平均风压系数不同;当列车位于下游时,三种钢桁梁断面形式上列车平均风压系数变化趋势一致,说明钢桁梁断面形式对下游列车的平均风压影响较小。列车位于上、下游时,其脉动风压系数会有显著的差异,其脉动风压系数的大小受腹杆布置形式的影响要比梁高的不同更为显著。本文研究结果可为大跨钢桁梁桥的断面形式选取提供参考和依据。 展开更多
关键词 钢桁梁断面形式 车桥组合 三分力系数 平均风压 脉动风压 风洞试验
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一种基于K-means算法的长码直扩信号伪码序列盲恢复方法 被引量:2
11
作者 白娟 张天骐 +1 位作者 余熙 高春霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第12期4537-4540,共4页
针对长码直接序列扩频(DSSS)信号伪码(PN)序列盲恢复的难题,借鉴无监督聚类分析的思想,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法的长码直扩信号PN码序列盲恢复方法。该方法首先通过最小平均相异度完成PN码序列的盲同步;然后利用K均值算法... 针对长码直接序列扩频(DSSS)信号伪码(PN)序列盲恢复的难题,借鉴无监督聚类分析的思想,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法的长码直扩信号PN码序列盲恢复方法。该方法首先通过最小平均相异度完成PN码序列的盲同步;然后利用K均值算法完成PN码序列的盲估计;最后利用游程检验算法筛选出原PN码序列,从而完成PN码序列的盲恢复。理论分析和计算机仿真表明,该方法可以在较低信噪比下准确恢复长码直扩信号PN码序列,表现出很好的性能。 展开更多
关键词 长码直扩信号 伪码序列 K均值聚类 游程检验 盲恢复
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管制员个体工作负荷多维量化研究
12
作者 王莉莉 顾秋丽 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1-9,共9页
为提高空管系统高效运行,聚焦管制员个体工作负荷建立量化模型;首先设计试验采集一线16名区域管制员的岗前与岗后各项指标数据,根据测试数据变化,选择出敏感变量,描述个体工作负荷;其次建立包含心理感知负荷、生理反应负荷与脑力工作负... 为提高空管系统高效运行,聚焦管制员个体工作负荷建立量化模型;首先设计试验采集一线16名区域管制员的岗前与岗后各项指标数据,根据测试数据变化,选择出敏感变量,描述个体工作负荷;其次建立包含心理感知负荷、生理反应负荷与脑力工作负荷3个维度的综合评估指标体系,构建管制员个体工作负荷指数模型;然后通过熵权-客观组合法求解个体工作负荷指数最优权重,最终得出管制员个体工作负荷量化模型;最后进一步根据管制员个体工作负荷综合指数进行K-Means聚类分析,结果表明:管制员因个体不同岗后工作负荷存在差异。依据个体工作负荷指数大小,管制员可分为3类,A类管制员数量占总人数50%,岗后个体工作负荷增长最小;B类管制员数量占总人数43.75%,岗后负荷增长居中;C类管制员数量占总人数6.25%,岗后负荷增长最大,与教员对管制员能力的评分结果一致。 展开更多
关键词 空中交通管制员 个体工作负荷 配对样本T检验 熵权-客观组合法 K-meanS聚类
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基于统计相关性与K-means的区分基因子集选择算法 被引量:56
13
作者 谢娟英 高红超 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2050-2075,共26页
针对高维小样本癌症基因数据集的有效区分基因子集选择难题,提出基于统计相关性和K-means的新颖混合基因选择算法实现有效区分基因子集选择.算法首先采用Pearson相关系数和Wilcoxon秩和检验计算各基因与类标的相关性,根据统计相关性原... 针对高维小样本癌症基因数据集的有效区分基因子集选择难题,提出基于统计相关性和K-means的新颖混合基因选择算法实现有效区分基因子集选择.算法首先采用Pearson相关系数和Wilcoxon秩和检验计算各基因与类标的相关性,根据统计相关性原则选取与类标相关性较大的若干基因构成预选择基因子集;然后,采用K-means算法将预选择基因子集中高度相关的基因聚集到同一类簇,训练SVM分类模型,计算每一个基因的权重,从每一类簇选择一个权重最大或者采用轮盘赌思想从每一类簇选择一个得票数最多的基因作为本类簇的代表基因,各类簇的代表基因构成有效区分基因子集.将该算法与采用随机策略选择各类簇代表基因的随机基因选择算法Random,Guyon的经典基因选择算法SVM-RFE、采用顺序前向搜索策略的基因选择算法SVM-SFS进行实验比较,几个经典基因数据集上的200次重复实验的平均实验结果表明:所提出的混合基因选择算法能够选择到区分性能非常好的基因子集,建立在该区分基因子集上的分类器具有非常好的分类性能. 展开更多
关键词 区分基因子集选择 Pearson 相关系数 Wilcoxon 秩和检验 K-meanS 聚类 统计相关性 FILTER 算法 Wrapper算法
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城市客运交通方式碳排放强度比较 被引量:2
14
作者 田佩宁 张皓翔 +1 位作者 毛保华 张书婧 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2823-2832,共10页
为比较不同城市客运交通方式的碳排放水平,提出城市客运交通碳排放强度评价指标,构建城市客运交通碳排放强度测算模型,结合Kruskal-Wallis检验和Bonferroni校正方法,分析不同城市客运交通方式碳排放强度的显著差异性,并采用k-means聚类... 为比较不同城市客运交通方式的碳排放水平,提出城市客运交通碳排放强度评价指标,构建城市客运交通碳排放强度测算模型,结合Kruskal-Wallis检验和Bonferroni校正方法,分析不同城市客运交通方式碳排放强度的显著差异性,并采用k-means聚类方法,研究不同运营里程轨道交通的碳排放强度.研究表明:(1)定员人公里碳排放因子(RPCF)和实际人公里碳排放因子(APCF)指标均能有效评估城市客运方式的碳排放强度,但2个指标之间具有明显、不可忽略的差异.(2)从RPCF和APCF的平均水平来看,城市公共交通相较私人交通均具有明显的低碳优势.RPCF均值由大到小排序为:汽油小汽车、纯电动小汽车、柴油公交车、天然气公交车、城市轨道交通、纯电动公交车,取值分别为40.69,21.26,14.86,11.63,8.81,5.28gCO_(2)/(人·km);APCF均值由大到小排序为:汽油小汽车、纯电动小汽车、城市轨道交通、柴油公交车、天然气公交车、纯电动公交车,取值分别为113.02,59.06,43.14,42.47,33.24,15.07gCO_(2)/(人·km).相较于RPCF,城市轨道交通APCF的低碳优势减弱.(3)总体水平来看,城市轨道交通、柴油公交车相较于纯电动小汽车不具有低碳优势,天然气公交车和纯电动公交车相较城市轨道交通具有明显低碳优势,纯电动公交车是最低碳的客运方式,汽油小汽车是最不低碳的客运方式.(4)相较于低运营里程轨道交通,目前高运营里程轨道交通发挥出了更大的低碳优势.运营里程为0~70,70~200,200~400,400~600,600~800km的轨道交通对应的APCF分别为86.03,57.43,51.71,34.11,33.41gCO_(2)/(人·km). 展开更多
关键词 城市客运 城市交通 碳排放强度 碳排放因子 Kruskal-Wallis检验 Bonferroni校正 K-meanS聚类
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CCD散射图样法测量粉尘质量浓度影响因素研究
15
作者 刘丹丹 王威廉 +2 位作者 李德文 郭胜均 汤春瑞 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期89-95,共7页
为减小连续在线式电荷耦合器件(charge-coupled device,CCD)传感器相机散射图样法测量粉尘质量浓度相对误差,提高该方法准确性。针对不同入射色光、颗粒粒径、相机传感器感光元件位置以及交互影响因素进行理论研究和实验验证;由于光子... 为减小连续在线式电荷耦合器件(charge-coupled device,CCD)传感器相机散射图样法测量粉尘质量浓度相对误差,提高该方法准确性。针对不同入射色光、颗粒粒径、相机传感器感光元件位置以及交互影响因素进行理论研究和实验验证;由于光子具有随机粒子统计特性,所以对测量数据进行独立样本T检验以及基于单因素验方分析的均值差异检验。研究结果表明:大粒径颗粒测量质量浓度偏低、曲线平滑,小粒径颗粒测量由于具有“双峰”现象,所以质量浓度曲线会有波动;为减小测量相对误差,应在不改变相机传感器位置前提下尽量选择红色线激光入射。研究结果可为粉尘质量浓度光学测量装置的改进和校准提供参考。 展开更多
关键词 CCD散射图样 粉尘质量浓度 色光 颗粒粒径 散射角 均值差异检验
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一种模糊K-means算法在测试用例集约简中的应用
16
作者 余国清 周兰蓉 罗可 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第6期778-781,共4页
为了提高软件测试用例集约简的成效,提出一种基于模糊K-means的软件测试集用例约简算法,引入模糊划分思想,结合测试需求集,从各个簇中抽取测试用例,尽可能地发现相似的用例.实验结果表明:算法能够最小化约简用例集,用例集覆盖范围最广泛... 为了提高软件测试用例集约简的成效,提出一种基于模糊K-means的软件测试集用例约简算法,引入模糊划分思想,结合测试需求集,从各个簇中抽取测试用例,尽可能地发现相似的用例.实验结果表明:算法能够最小化约简用例集,用例集覆盖范围最广泛,错误率检测较高. 展开更多
关键词 用例约简 模糊K-means算法 复杂度 软件测试
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一种基于K-Mean算法的移动应用兼容性测试方法 被引量:3
17
作者 张涛 周文强 +2 位作者 李坤 王海鹏 成静 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期512-515,共4页
随着移动应用市场的快速发展,移动应用兼容性测试问题日显突出和紧迫。本文提出了一种基于K-Mena算法的移动应用兼容性测试设备选择方法。该方法首先建立移动应用兼容性测试设备的特征树模型,确定各个基本特征的测试值,定义初始K值和中... 随着移动应用市场的快速发展,移动应用兼容性测试问题日显突出和紧迫。本文提出了一种基于K-Mena算法的移动应用兼容性测试设备选择方法。该方法首先建立移动应用兼容性测试设备的特征树模型,确定各个基本特征的测试值,定义初始K值和中心点。然后给出一种基于设备特征树模型的特征距离计算方法。最后基于K-Mean聚类算法,对移动设备进行聚类,从各个聚类中选择适合的移动应用兼容性测试设备。通过实例进行验证分析,结果表明该方法能够帮助测试人员选择适合的测试设备,从而降低测试成本,提高测试效率和测试质量。 展开更多
关键词 移动应用 兼容性测试 K-mean聚类算法 特征树模型
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一种基于K-means聚类的软件测试数据异常检测方法 被引量:2
18
作者 陈自力 《太原师范学院学报(自然科学版)》 2021年第3期38-42,共5页
为了提高可移植多维控制软件测试数据的异常检测能力,提出一种基于K-means聚类的软件测试数据异常检测方法.构建可移植多维控制软件测试的异常数据分布结构模型,采用模糊性语义特征重建方法,识别可移植多维控制软件模糊参数,提取关联信... 为了提高可移植多维控制软件测试数据的异常检测能力,提出一种基于K-means聚类的软件测试数据异常检测方法.构建可移植多维控制软件测试的异常数据分布结构模型,采用模糊性语义特征重建方法,识别可移植多维控制软件模糊参数,提取关联信息特征量,根据关联特征演化分布,采用联合组合特征分析方法,实现可移植多维控制软件测试异常数据的模糊聚类中心检测,进行异常特征分布融合,完成联合多维特征检测,采用K-means聚类方法进行可移植多维控制软件中的有效数据组合控制,实现可移植多维控制软件测试数据的异常特征提取和检测.测试结果表明,采用该方法进行可移植多维控制软件测试异常数据检测的精度较高,检测性能较好. 展开更多
关键词 K-meanS聚类 软件 测试数据 异常 检测
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脂血对血常规红细胞参数测定结果的干扰及处理方法
19
作者 胥小丽 林发全 《医药前沿》 2024年第13期20-22,共3页
目的:探讨脂血对血常规红细胞参数测定结果的干扰及处理方法。方法:选取2021年9月—2023年8月在广西壮族自治区脑科医院行血常规检测且血脂异常增高的脂血标本128份,分析采用等量0.9%氯化钠溶液置换血浆处理前后血常规参数变化。结果:... 目的:探讨脂血对血常规红细胞参数测定结果的干扰及处理方法。方法:选取2021年9月—2023年8月在广西壮族自治区脑科医院行血常规检测且血脂异常增高的脂血标本128份,分析采用等量0.9%氯化钠溶液置换血浆处理前后血常规参数变化。结果:处理后,血红蛋白(HGB)、平均血红蛋白量(MCH)、平均血红蛋白浓度(MCHC)、血小板(PLT)水平低于处理前,差异有统计学意义(P<0.05);处理前后,白细胞(WBC)、红细胞(RBC)、红细胞压积(HCT)、红细胞平均体积(MCV)比较,差异无统计学意义(P>0.05);在128份脂血标本中,23份MCHC≥380g/L,占17.97%,105份MCHC<380g/L,占82.03%。处理后,350g/L≤MCHC<380g/L和MCHC≥380g/L组的HGB水平均低于处理前,差异有统计学意义(P<0.05);处理前后,MCHC<350g/L组的HGB水平比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:当MCHC≥350g/L时,建议检查标本性状,若是脂血影响,可通过等量0.9%氯化钠溶液置换血浆法进行纠正,0.9%氯化钠溶液置换血浆法能有效降低脂血对血常规红细胞参数测定结果的干扰,为临床和患者提供准确的检验报告。 展开更多
关键词 脂血 血常规 平均血红蛋白浓度 0.9%氯化钠溶液置换血浆
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基于种群熵偏移平均加权的改进量子粒子群算法
20
作者 周治伟 《现代信息科技》 2024年第2期60-64,共5页
量子粒子群算法具有更好的全局搜索能力,被视为对粒子群算法极为有效的改进,然而其运行过程中仍存在种群多样性衰减问题。为进一步提升量子粒子群算法的全局寻优能力,在基于加权平均最优位置的量子粒子群算法的基础上,提出了基于种群熵... 量子粒子群算法具有更好的全局搜索能力,被视为对粒子群算法极为有效的改进,然而其运行过程中仍存在种群多样性衰减问题。为进一步提升量子粒子群算法的全局寻优能力,在基于加权平均最优位置的量子粒子群算法的基础上,提出了基于种群熵偏移平均加权的改进量子粒子群算法,将种群熵与加权范围中心偏移值进行动态关联,有效增强了算法搜索空间的遍历性,避免了算法早熟收敛。应用常规测试函数,与传统粒子群算法、量子粒子群算法和加权量子粒子群算法进行了对比分析,证明了文章提出的改进算法的有效性。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 加权量子粒子群算法 种群熵 偏移平均加权 测试函数
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