一种基于K-Mean算法的移动应用兼容性测试方法

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。

基于K-MEAN算法的知识资源聚类研究

知识资源聚合的关键是对以文档形式存在的知识资源进行聚类,即将知识文档集合分成若干个簇,要求同一簇内文档内容的相似度尽可能的大,而不同簇之间的相似度尽可能的小。本文利用k-mean算法对知识资源进行聚类研究,针对知识资源的特点,以及人们在查询资料时主要使用关键词来进行查询的特征,先对关键词进行聚类,由关键词的聚类结果直接映射得到知识资源的初始聚类,再根据知识资源的隶属度获得优化的聚类集。

基于特征分箱和K-Means算法的用户行为分析方法

针对网购用户所产生的购物行为进行分析,首先通过数据处理构建客户关系管理模型(RFM模型),在此模型的基础上采用特征分箱法和K-Means聚类两种方法对用户进行细分,并对2种模型结果进行比较分析,讨论二者的差异性和具体的应用范围和意义.其中,基于特征分箱法的RFM模型将变量转化到相似的尺度上并将变量离散化,使得用户分类标签更加清晰,也可依据各类标签分类出不同类型的用户.K-Means算法通过轮廓系数评估聚类算法质量以至于选取最优K值.本文实验分析结果可为运营商提供更加可靠直观的数据,使得运营商可以根据不同用户的不同行为进行市场细分,进而进行精准营销和服务设置.

基于K-means算法的建筑群震害分析模型缩减方法

基于建筑群模型和弹塑性时程分析的精细化城市震害模拟技术能够为防震减灾及应急救援决策提供必要的依据和参考。为了减小城市建筑群震害模拟的计算量和计算时间,本文提出一种基于聚类算法的建筑群模型缩减方法。该方法采用K-means聚类算法,首先基于建筑结构属性向量对建筑群进行聚类,将相似的建筑结构聚为一组;然后从每组选取一个代表建筑组成建筑群缩减模型,通过减少需要分析的建筑结构数量来减少建筑群震害模拟的计算量。本文对传统的K-means算法进行改进,通过设定组内建筑结构的差异上限自动调整聚类分组数量;提出将具体地震动作用下结构地震损伤指数作为结构属性向量进行聚类,并通过算例对比分别采用两种缩减模型,即基于损伤指数聚类的缩减模型与基于结构力学模型参数聚类的缩减模型,计算结构损伤状态准确程度。对比结果表明:在聚类分组数量相同的情况下,基于损伤指数的分组明显优于基于模型参数的分组,采用模型缩减方法能够在保证足够计算精度前提下显著减少建筑群震害模拟计算量和计算时间。

基于改进K-means算法的物流配送中心选址研究

针对传统K-means算法需要主观设定K值及无法处理类别型数据问题,文章运用肘部法及轮廓系数法确定合理K值,对类别型数据采取独热编码(One-Hot Encoding)转换为可以处理的连续型数据,并将其运用到在物流配送中心选址中;并综合考虑多种类别的影响因素,构建了相应的影响因素指标体系,提出的模型能够识别输入数据的数值型及类别型数据,实现样本的有效聚类。相关的案例分析结果表明,相比传统K-means聚类,文章的改进K-means算法选址结果可使物流总成本降低8.76%,运营成本降低14.85%,固定成本降低8.09%,效果显著。

基于改进K-means数据聚类算法的网络入侵检测

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。

基于改进K-means聚类和遗传算法的混合算法求解异构车辆路径问题

由于目前单一车型配送存在资源浪费和效率低下等问题,选取确定数量的不同车型对各客户点进行配送服务往往可以得到更优的配送路径方案。针对这一点,描述了一种异构车辆路径问题,并建立了具有固定车辆数且考虑固定成本、可变成本以及时间窗惩罚成本的混合整数规划模型。同时,提出了一种基于改进K-means聚类和遗传算法的混合算法对模型进行求解。实验仿真先求解不考虑时间窗的问题初步证明混合算法的有效性,再在带时间窗的问题中求解不同规模算例的单一及异构车型结果,以证明异构车型配送更优。最后,对该混合算法的求解结果与其他混合算法的求解结果进行对比分析,证明了混合算法的优越性。研究结果表明:该混合算法求解的异构车型结果优于单一车型,并且比其他混合算法求解的异构车型结果更优,异构车辆配送使用的配送车辆数更少,总成本也更低,该混合算法具有更好的效率和性能。

一种融合乌鸦搜索算法的K-means聚类算法

传统的K-均值聚类算法(K-means)对初始聚类中心的选择敏感,容易陷入局部最优解,并且需要预先设定聚类数量K,这在实际操作中往往难以实现。为了解决这些问题,提出了一种融合乌鸦搜索算法的K-means聚类算法。该算法利用乌鸦搜索算法的全局搜索能力,自动确定最佳的聚类数目K,从而提高聚类的质量和效率。通过在Seeds数据集进行实验计算卡林斯基-哈拉巴斯(Calinski-Harabasz)指数等评价指标,发现该算法聚类效果明显优于传统的K-means算法。

基于蚁群算法的三支k-means聚类算法

在聚类分析中,三支k-means聚类算法较具有较强的处理边界不确定数据的能力,但仍然存在对初始聚类中心敏感的问题.通过将蚁群算法和三支k-means聚类算法相结合,给出了一种基于蚁群算法的三支k-means聚类算法来解决这一问题.利用蚁群算法中随机概率选择策略和信息素的正负反馈机制,动态调整权重的方法,对三支k-means聚类算法进行优化.在UCI数据集上实验证明,该方法对聚类结果的性能指标有所提高.

基于BBO优化K-means算法的WSN分簇路由算法

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。

基于改进K-means聚类算法的网络异常数据挖掘与分类方法

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。

基于随机森林算法和K-means算法的网络攻击识别方法

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。

基于改进K-means算法的大跨屋盖结构表面风荷载分区研究

针对K-means算法进行大跨屋盖结构表面风荷载分区中存在的分类数k值需凭经验事先给定以及所有初始聚类中心均需随机选取带来的分类情况数过多、从中寻找最优分类结果工作量大且效率低的问题,提出基于改进K-means算法的大跨屋盖结构表面风荷载分区方法。首先,建立分类数k与其相应测点风荷载的误差平方和(Sum of the Squared Errors:SSE)关系曲线,引入手肘法基本思想,实现最优分类数kst值的精准识别;其次,在首个初始聚类中心随机选取基础上,引入轮盘法基本思想,完成对剩余初始聚类中心的高效选取;然后,根据类内紧凑、类间分散的原则,通过类内紧凑性判定指标S(k)和类间分散性判定指标D(k),构造并借助SD(k)值有效性检验,得到最优的风荷载分区结果;最后,以北京奥林匹克网球中心大跨悬挑屋盖结构为例,针对风洞试验所得风荷载测试结果,采用所提方法对其表面最不利风压系数进行分区计算,并与传统K-means算法进行对比,结果表明,所提方法能够高效实现大跨屋盖结构表面风压分区计算,具有较好的工程应用价值。

基于改进K-means算法的分布式发电集群划分方法

随着大规模分布式电源的接入,采用集中式控制的传统配电网面临通信延时、计算量大与控制设备过多等问题,而基于集群划分的分布式发电群调群控技术能有效解决上述问题。而现有集群划分方法在集群划分指标与集群划分算法上均存在一定不足,因此提出一种考虑集群规模的分布式发电集群划分方法。首先,提出考虑电气距离、集群功率平衡以及集群规模的综合性集群划分指标体系,在保证集群结构强度的基础上使集群具有一定电压调节能力。其次,采用嵌入莱维飞行优策略的灰狼优化算法,对K-means算法进行改进,并将其应用于集群划分。最后,以某地实际35 kV/10 kV配电网验证了所提方法的可行性与有效性,为分布式发电集群划分提供参考。

基于参数化角编码的量子K-means算法

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。

基于K-means算法的产品优劣预测方法研究

提出一种基于K-means算法的产品优劣预测方法。该方法包括生产参数的采集和处理、环境信息的采集、数据聚类计算和优质品与劣质品群体的确定。通过该方法,可以有效减少人力消耗,提升产品质量。实验结果表明,该方法能够为生产管理人员提供改良劣质品的参考和方向,有效提高产品质量。该方法的创新之处在于,首先提出了基于K-means算法的产品优劣预测方法,然后通过数据聚类计算确定优质品与劣质品群体,最后优化生产加工过程中参数的设定,从而提升产品质量。这项研究对于生产管理人员优化产品质量具有重要意义。

基于混沌理论与蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征分析方法

为了更加准确有效地对变压器绕组状态进行分析,提出了一种基于混沌理论与蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征分析方法。首先,运用C-C法重构变压器振动信号的相空间,分析变压器振动信号的混沌特性,得到关联维数、Kolmogorov熵作为混沌特征。然后,将蜉蝣优化算法引入K-means聚类分析中,对高维相空间轨迹的簇中心选取进行优化,得到相轨迹的簇中心矩之和、矢径偏移,并作为几何特征。实验结果表明:变压器振动信号的最大Lyapunov指数均大于0,适用于混沌特性分析;由变压器振动信号计算出的混沌特征能够表征变压器绕组的松紧程度;同时,经蜉蝣优化的K-means算法得到的簇中心能够作为特征点提取整个相空间轨迹的几何特征,也能够区分绕组的松动故障;将两种特征结合能够实现变压器绕组状态的准确监测,从而为变压器绕组在线检修提供了一种理论依据。

电网需求侧资源动态分布式k-means聚类算法

为有效聚合电网需求侧资源,合理、高效利用电网资源,提出基于分布式k-means的电网需求侧资源动态聚类算法。通过基于置信半径的分布式k-means算法聚类采集到的电网需求侧资源数据,在模糊C均值进化神经网络中,以聚类得到的电网需求侧资源数据为输入向量,输出电网需求侧资源场景,依据场景存在概率,以电网侧资源日均峰谷差最小、DG消纳程度最高与日均负荷波动率最小为目标函数,以电网需求侧资源曲线波动率与负荷互补为约束条件,构建电网需求侧资源多场景聚类模型,经动态改变惯性因子(DCW)粒子群算法求解模型后,实现电网需求侧资源多场景聚类。试验结果表明:该方法可实现电网需求侧资源动态聚类,应用该方法聚类不同场景电网需求侧资源时的日负荷率较低,聚类效果较好,可满足实际电力需求侧资源动态聚类工作的需要。

基于k-means的动态多组织PBFT算法

联盟区块链系统被广泛用于金融和物流等场景。现有应用于区块链系统的实用拜占庭算法(practical Byzantine fault tolerance,PBFT)存在可扩展性较低及通信成本较高等问题,阻碍了区块链系统在大规模场景中的应用。针对上述问题,提出了一种动态多组织实用拜占庭容错算法(k-means-practical Byzantine fault tolerance,k-PBFT)。通过改进k-means算法,根据节点的时延以及节点间通信距离将节点分为多个自治组织,各组织之间通过组织代表节点进行通信。当新节点加入时,根据其特点将其分配到最合理的组织。同时,引入信誉机制以辨别系统中的诚实节点与恶意节点,从而提高系统的安全性。此外,该算法还引入节点任期机制,使区块链中每个诚实节点都有机会充当组织代表节点或主节点。实验结果表明,与PBFT算法相比,k-PBFT算法通信复杂度降低了75%;当节点数为100时,相比于PBFT算法,时延降低了210 ms,吞吐量提高了100%。在高延迟环境下,相较于基于信誉分组的PBFT改进算法,当节点数为100时,时延降低了20%,吞吐量提高了17%。

K-means算法在高速公路ETC数据分析中的应用

为了更高效地利用高速公路ETC数据集并提升数据处理速度,深入分析ETC用户的主要特征和高速公路存在的潜在问题。以我国某省份某高速公路出入口2023年6月的ETC通行数据为例,通过Python编程语言对数据进行清洗,采用环形特征编码处理时间数据,并运用K-means聚类算法对数据进行处理。重点关注入口时间、出口时间、本省通行里程等指标,对用户的收费里程、速度以及行驶时间3个核心特征进行分析,借助聚类中心点和雷达图进行可视化展示。分析结果显示,傍晚时段的通行效率较低,晚间疲劳驾驶和午夜超速问题较为突出。根据通行里程分析,白天主要以短程和中程用户为主,长程用户倾向于在上午进入高速公路,同时,该高速公路存在大量的通勤车辆。在速度分析方面,低速组多为短途车辆。K-means聚类算法的应用使得数据处理过程快速且可靠,结合更多的ETC数据,可以进一步深入了解高速公路通行的主要群体和状况。研究成果可为制定差异化收费政策提供有力依据。例如,通过聚类分析进入高速公路的时间,确定高峰时段和低谷时段,适时提高高峰时段的费用,降低低谷时段的费用,从而提高通行效率、平衡路网流量。这具有重要的现实意义。