基于KD树的k-means聚类算法优化

作为模式识别最基本的分类方法之一,聚类在各个科学领域的数据分析中都扮演着重要的角色.然而随着大数据的出现,聚类分析在前沿发展中不断地面临着计算复杂度和计算成本等新的问题和挑战.通过研究k-means聚类算法的时间复杂度O(nk),针对迭代过程中大量的最近邻计算和其特殊场景,引入KD树作为索引,提出了基于单KD树的近似近邻算法和基于多KD树的交叉搜索算法.将k-means聚类算法的时间复杂度降为O(nlog k),并通过实验验证,基于多树的交叉搜索算法具有与k-means聚类算法相当的聚类质量.     

六盘水矿区掘进巷道中风速对瓦斯分布的影响研究

采用数值模拟的方法对六盘水矿区掘进巷道中风速对瓦斯分布的影响进行研究,利用Gambit以及Flunet模拟软件,建立梯形巷道模拟图。应用组分运输方程和标准k-ε方程模型,对掘进巷道中不同风速下瓦斯的分布规律进行模拟,研究结果显示,当瓦斯涌出量一定时,风速较小时瓦斯浓度分布较大,增大风速后,瓦斯积聚现象显著降低。     

基于Simhash的安全密文排序检索方案

针对密文检索中存在的计算量大、检索效率不高的问题，提出一种基于Simhash的安全密文排序检索方案。该方案基于Simhash的降维思想构建安全多关键词密文排序检索索引（SMRI），将文档处理成指纹和向量，利用分段指纹和加密向量构建B+树，并采用"过滤-精化"策略进行检索和排序，首先通过分段指纹的匹配进行快速检索，得到候选结果集；然后通过计算候选结果集与查询陷门的汉明距离和向量内积进行排序，带密钥的Simhash算法和安全k近邻（SkNN）算法保证了检索过程的安全性。实验结果表明，与基于向量空间模型（VSM）的方案相比，基于SMRI的排序检索方案计算量小，能节约时间和空间成本，检索效率高，适用于海量加密数据的快速安全检索。     

面向时间依赖路网的空间索引方法

在兴趣点(POI)呈稀疏分布时,现有时间依赖路网中的k近邻查询方法效率较低,且无法高效支持多类型的POI查询。为此,建立基于POI分布的空间索引结构TDG。根据路径权值上、下界对预计算路径进行剪枝优化,在此基础上,提出一种索引更新策略与基于TDG的k近邻查询算法。实验结果表明,与启发式查询算法相比,该算法的扩展节点数量平均减少87.5%,查询响应时间平均缩短33%～66%。     

基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成

针对基于数据驱动的人脸画像合成算法像素特征缺乏对光照变化和复杂背景的鲁棒性,常合成低质量的画像的问题,文中提出基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成算法.采用预处理方法调整测试照片的光照亮度和人脸姿态,使之与训练照片一致.采用深度特征代替像素特征进行近邻匹配,采用深度概率图模型对画像重建权重和深度特征权重联合建模,得到合成画像的最佳重构表示.为了提高画像合成速度,提出快速近邻搜索方法.实验验证文中算法的鲁棒性和快速性.     

输水渠道中桥墩受水流冲刷的数值模拟研究

以恰木萨水电站工程为研究对象,通过目前模拟水气两相流较成熟的数值模拟方法进行分析,即采用标准k-ε计算模型进行求解,结合水气两相流VOF法,对水电站引水渠道及桥墩的三维水气两相流进行了数值模拟,探究渠道水流通过桥墩时发生的水流流态的变化,通过渠道压力场的变化,得出了桥墩受水流冲击力,为复核桥墩强度提供了理论依据,进行桥墩强度验算过程中直接采用此文成果。     

基于光谱分类模型的保险杠物证无损研究

采用中红外光谱结合化学计量学的方法对车用保险杠碎片进行鉴别，分别对52个车用保险杠碎片样本的全波段光谱数据、指纹区光谱数据和主成分分析降维后的光谱数据建立Fisher判别分析和K近邻算法2种分类模型，并对分类结果进行比较。结果表明，主成分分析提取特征变量后构建的分类模型，分类的准确率更高，对聚丙烯（PP）、PP/滑石粉、PP/滑石粉/碳酸钙（CaCO₃）3种类型的样本分类准确率达到92.3 %，对PP/滑石粉类型中的10种品牌样本分类准确率达到88.9 %，分类结果理想；在构建的2种分类模型中，Fisher判别分析模型的分类率远高于K近邻算法模型，分析认为K近邻算法模型受到样本不均衡的影响；中红外光谱结合化学计量学可以实现对车用保险杠碎片的准确区分，且满足快速、无损的检验要求。     

基于判别分析与K近邻算法对塑料吸管的红外光谱分析

为建立一种塑料吸管物证的高效、准确分类方法,利用红外光谱法对来自全国的4个品牌共42个塑料吸管样本进行了检验。经过前期光谱预处理后,利用主成分分析法提取出了25个主成分,累积方差贡献率为99. 689%,并将其作为判别变量进行判别分析。判别结果区分效果良好但交叉验证正确率仅为73. 8%,有待进一步提高。因此将判别得分作为特征变量导入K值为1的K近邻算法中,构建起了分类正确率为100%的K近邻算法模型,实现了对塑料吸管物证的准确分类。