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和“k-mean”相關的論文

  • 數據挖掘在網絡異常檢測中的應用 相關:數據挖掘 異常檢測 K-Mean
  • 隨著網絡的普及,網絡安全已經成為一個非常重要的課題。在Internet中存在大量的數據,數據挖掘(Data mining)是一種從大量數據中自動挖掘新知識并對數據進行描述的數學方法。異常檢測是入侵檢測(IDS)的一種,它對網絡及用戶正常行為的特征進行描述,并通過對于正常網絡行為的偏差比較實現入侵檢測。在該項目中,利用K-Mean數據挖掘的方法對網絡數據加以描述并用于網絡的異常檢測。
  • 伊犁州引進的不同楊樹品種5年生林木生長特性 相關:楊樹 5年生 樹高
  • 通過對伊犁州引進的547個楊樹品種5年生林木進行生長特性的研究,根據楊樹的樹高、胸徑和材積進行聚類,聚類結果可將547個品種分為3大類,其中第Ⅰ類為生長快類,樹高年均生長量為3.09 m,胸徑年均生長量為4.13 cm,材積年均生長量為0.047 9 m3。第Ⅱ類為生長較快類,樹高年均生長量為2.57 m,胸徑年均生長量為3.29 cm,材積年均生長量為0.029 1 m3。第Ⅲ類為生長慢類,樹高年均生長量為1.89 m,胸徑年均生長量為2.18 cm,材積年均生長量為0.0125 m3。根據楊樹的生長特性和抗性,共選出156個優良品種(無性系)適宜在伊犁州種植。
  • 一種深部礦井中微震源的二次定位方法 相關:微震 二次定位 k-mean
  • 本文作者提出了一種新的二次定位的方法,這是首次系統地利用大量的傳感器信息來降低傳感器誤差和噪聲對定位造成的影響,它是通過多組數據之間交叉檢驗來提高定位的精度.方法的過程是:首先根據傳感器位置等因素給出每個傳感器監測到的數據的可靠度,使用可靠度較高的數據進行震源位置的初步測算,然后根據初始定位的結果和傳感器位置的相對關系選擇具有最優噪音容忍度的一組方程,并通過k-mean 投票法確定最終的震源位置.對傳統定位方法和本文提出方法進行了比較以驗證方法的可靠性,并分別使用模擬和現場試驗數據進行了定位測算.在現場試驗中,當TDOA 加入了N(2,2)的正態分布誤差,與傳統方法相比,本文方法的定位誤差降低了41.8%.實驗結果表明本文提出的二次定位法能夠顯著提高容錯性能,得到更為精確的定位結果.
  • 基于QK-Mean聚類的云任務調度算法 相關:任務調度 信息熵 K-mean
  • 在運用聚類的思想對云資源進行分類時,資源屬性的信息熵能反映資源屬性在聚類過程中的重要程度。將信息熵的思想運用到K—mean聚類中,提出基于QK—mean聚類的任務調度算法,即對云資源按照屬性的重要程度逐一進行K—mean聚類,把任務的調度過程轉化成在資源K叉樹中查找合適的“葉子”節點的過程。實驗證明,該任務調度算法能夠有效提高云任務調度的效率。
  • 高分辨率遙感衛星影像的河流提取方法研究 相關:河流提取 特征提取 K-mean
  • 為了克服單純采用光譜信息提取河流的缺陷,利用高分辨率遙感影像突出的高分辨率的特性提出一種綜合影像中光譜、紋理、幾何特性等多特征聯合提取河流的方法。該方法分別對河流水體的光譜特征、紋理特征及河流幾何形狀進行描述,選取特征參數,構造綜合特征矩陣,利用均值聚類分割最終得到河流目標。通過對真實高分辨率遙感影像Worldview1影像進行的實驗驗證了該方法的高精準性及快速性。
  • 基于文本挖掘及情感分析的社區負面輿論傳播預測模型 相關:企業輿情監控 社區網絡結構 社區情感傾向
  • 企業品牌輿論監控、網絡敏感社區及重點社區識別是當前企業輿情監控的重點工作。作為網絡社會的子集,不同的網絡社區(社交媒體中聯系密切的群體)由于社區網絡結構的不同、社區成員情感傾向的不同,導致企業負面新聞在其中的傳播會表現出來不同的特質。從網絡社區的角度出發,研究不同社區情感傾向及社區網絡結構下,企業負面新聞在其中產生的影響;進而提出了基于文本挖掘及情感分析的社區負面輿論傳播預測模型。根據心理學測量視角ProfileofMoodStates(POMS)測度社區成員情感傾向(Tendency),以事件劃分時間窗口;通過對連續六個用抓取的網絡數據使用文本挖掘相關算法分析每個事件窗口內社區成員六種情感的分布(憤怒、緊張、失望等);在情感分布及網絡結構上進行聚類,識別不同類別的情感傾向的網絡社區;在些基礎上建立社區情感傾向及輿論傳播預測模型。測試結果表明:該模型在對網絡社區情感傾向的識別及輿論傳播傾向預測方面有較高的準確度,在輿論傳播監控、敏感社區及重點社區識別等方面有一定的指導意義。
  • 基于K-means聚類分析算法的浙江省各地級市經濟實力現狀比較研究及可視化 相關:K-mean 浙江 經濟實力
  • 利用K-means聚類分析算法對浙江省11個地級市經濟實力現狀進行比較研究.通過R語言編程,將浙江省11個地級市按照經濟現狀劃分為發達地區,中等發達地區以及欠發達地區三個層次,其中發達地區杭州和寧波的各項經濟指標跟浙江省其它層次地級市相比具有絕對優勢.特別地,利用R語言編程對浙江11個地級市的經濟發展現狀聚類分析結果進行了可視化分析,并根據分析結果,給出了浙江省經濟可持續均衡發展的相關建議.