K-近邻算法相关论文
手势识别作为一种重要的人机交互方式,与其他控制设备输入方式有很大的不同,它具有识别准确率高、输入操作简单等特点,在机器设备......
中国的苹果种植面积是世界上最大的国家,也是世界上苹果产量最高,苹果消费量最高的国家,但由于在苹果的分选和储运环节缺少对品质......
为了扩展气象业务中历史预报资料在集合预报产品中的应用性,本文尝试基于机器学习的后处理模型,对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)ECM......
为了更加直观、全面地展示电缆综合检测结果,深入研究三维一体化技术在电缆综合检测系统的应用,构建电缆综合检测系统,在此系统中......
近年来,促进传统产业换代升级的“互联网+”技术受到热烈关注,在此背景下,数字化工厂应运而生。作为一种全新的生产制造组织方式,......
在当今信息技术高速发展的时代,数据信息呈多样化、海量化、高维化趋势发展.挖掘风电机组历史数据中隐含的信息对风电行业的发展及......
在之前的工作中,提出了一种基于MapReduce和SimHash的大数据K-近邻算法(H-MR-K-NN).虽然该算法能够有效解决大数据K-近邻算法的计......
在“双高”电力系统中,宽频振荡的发生概率大大增加。然而,传统基于广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)的振荡监测......
针对单细胞转录组数据上细胞分类准确率较低的问题,提出一种新的细胞集成分类算法.该方法能充分利用不同分类模型的优点,降低单细......
无线定位的应用迅速发展，室内环境和闹市区是人们生活的主要场所，其应用需求尤其迫切。但在这类环境中，由于建筑物的遮挡和多径传播的......
随着计算机技术的快速发展和Internet的普及与应用，互联网上的电子文档信息急剧增加。面对如此海量的信息，人们迫切需要寻找一条能够......
九十年代初期，基于内容的多媒体检索一直是计算机领域的研究热点，那时的数据量、数据种类在量级上无法与今天相比，如今的多媒体数据当......
随着计算机技术和Internet的高速发展，暴露在网络中的计算机面临着越来越多的恶意代码威胁。恶意代码的攻击会给个人和团体造成难以......
随着人类生活进入信息社会,以信息技术为核心的信息时代对教育领域产生了深刻的影响,并将成为教育改革的技术基础与动力。数据教育......
在很多实际应用中,比如网络入侵、医疗诊断以及故障检测等,分类处理的对象大多是不平衡数据(集),即某些类别的样本数量明显少于其......
神经网络已在各个领域得到广泛成功应用,但因网络结构复杂性及节点高非线性造成现有神经网络不仅计算复杂度高并使得所取结果难以......
作为犯罪现场痕迹之一,鞋印痕迹在刑侦当中有着很高的参考价值。在犯罪现场的复杂环境中准确提取鞋印花纹是后续鞋印检索等任务的......
在对上市公司进行财务分析时,相关财务数据的完整性对数据分析意义重大.针对这些非随机性缺失财务数据的填补,将基于明考夫斯基距......
我国A股市场每年都有上市公司因为财务问题而被证监会特别处理，这不仅会使自身蒙受损失，同样利益相关者的经济遭到一定的损失以及会......
在当今的工业生产中,焊接机器人的地位越来越重要,国外焊接机器人已经实现通用化设计,且产品质量可靠,而我国在焊接机器人设计与使......
脑电图(electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面表现出的电现象。一般来说,脑电变化可分为两类:......
针对自然图像类型广泛、结构复杂、分类精度不高的实际问题，提出了一种为自然图像不同特征自动加权值的K-近邻（K-nearest neighbors，K......
金融技术分析与机器学习领域中广泛应用的K-近邻算法拥有高度一致的基本原理,两者都是根据最相似的历史模式作出预测。该算法主要......
本文选取某O2O网站后台一个月内的部分用户行为指标,利用k-近邻算法进行机器学习,从而预测每个用户对网站组织的线下活动的参与程......
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提出了一种利用多层BP神经网络建立进程正常运行轮廓的思想,基于1998年DARPA入侵检测系统评估的审计数据源,通过与K-近邻分类、带(......
针对K-近邻算法中难以确定K值的定量问题,提出一种基于AR模型思想的高斯过程多模型建模方法。该方法借鉴AR模型的思想,将前一时刻......
基于实例的KNN算法不可避免地要依赖于数据的质量，但原始数据含有噪声，因而KNN算法的结果势必会因为数据中的噪声而受到严重的影响。......
针对目前图像配准算法对于多重复纹理图像配准位置偏差的问题,提出图像内自匹配与图像间互匹配相结合的双匹配配准(Double-match i......
基于案例的决策是一种直接依据过去的历史案例对当前案例进行分类或者指标预测的方法,K-近邻方法就是一种广泛应用的基于案例的决......
随着网络信息量的爆炸式增长，人们查找信息越来越难。Web搜索引擎的出现在一定程度上解决了这种矛盾。然而现行的搜索引擎无法根据......
随着3G的大力普及4G的快速发展，通信业务量日益增加，运营商对网络的规划、优化以及调整缺乏有效地指导，因此，需要对通信业务量进行相应......
KNN（K-Nearest Neighbor）算法和贝叶斯网络分类算法（Bayesian Network，BN）都是目前应用非常广泛的分类算法。本文首先分析了KNN和BN的分......
分类是数据挖掘的一个重要研究课题,其概念是在已有数据的基础上构造出一个分类模型。该模型能够把数据库中的数据记录映射到给定......
本文用自定义的模糊加权距离代替K—近邻分类器中的明氏距离,这种替代突出了每一样本中占有优势的特征分量对距离的贡献。仿真实验......
蛋白质二级结构类型预测是当今生物信息学研究的热点之一。利用氨基酸数字编码模型将氨基酸序列转换成数字信号,根据LZ复杂度的算......
与传统的K-近邻算法不同,提出了一种结合属性值贡献度与平均相似度的KNN改进算法。首先考虑测试样本与相似样本点间的平均相似度,......
将k-近邻算法和决策树这两种算法结合在一起形成一种新的分类算法,提出的数据流分类算法具有某些方面的智能性,能够在一定程度上识......
光学字符识别是通过图像处理和模式识别技术对光学的字符进行识别的过程,优质的字符识别的准确率及识别速度,已成为自动识别技术研......
k-近邻算法, 模拟退火算法和粒子群算法分别是实例分类和求解的算法, 这三种算法各不相同并且每种算法都有自身的特点.实例使用k-......
通过无人机搭载气体传感器,可以方便地检测码头靠泊船只的尾气,通过分析尾气中的硫化物和氮化物的含量,来检测靠泊船只是否使用违......
介绍了异常检测技术及算法,并将基于距离的异常检测技术与基于密度的异常检测技术结合起来应用于制造业设备状况和产品质量的实时......
k-近邻(KNN)算法是一种有效的多分类算法,它具有简单、稳定的特点,在数据挖掘领域得到了广泛的应用。但是它有两个主要缺点,一是算......
在经济水平日益提高的今天,大学生的消费模式和消费观念是个人消费和家庭消费的一个缩影。近年来不断出现的由于大学生消费问题引......
为满足高速铁路地震预警系统列车实时定位的需求,提出1种列车无线指纹定位方法。首先,使用高速列车采集铁路沿线无线通信系统接收......
针对海洋异构数据难以实时查询、共享的问题,提出一种基于MapReduce的海洋异构数据快速检索方法。该方法通过建立关键字库,以关键......
