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1.
现代战场中的无线通信设备日益增多,精准获取个体信息已成为研究热点,但也是难点。针对通信电台,提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发,对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选,分选的同时提取各个个体的特征属性值,未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识,无需训练运算,通过实验验证,其可行、高效,易于工程实现。 相似文献
2.
Farzaneh Khorasani Morteza Mohammadi Zanjireh Mahdi Bahaghighat Qin Xin 《计算机系统科学与工程》2022,40(3):1085-1098
With a sharp increase in the information volume, analyzing and retrieving this vast data volume is much more essential than ever. One of the main techniques that would be beneficial in this regard is called the Clustering method. Clustering aims to classify objects so that all objects within a cluster have similar features while other objects in different clusters are as distinct as possible. One of the most widely used clustering algorithms with the well and approved performance in different applications is the k-means algorithm. The main problem of the k-means algorithm is its performance which can be directly affected by the selection in the primary clusters. Lack of attention to this crucial issue has consequences such as creating empty clusters and decreasing the convergence time. Besides, the selection of appropriate initial seeds can reduce the cluster’s inconsistency. In this paper, we present a new method to determine the initial seeds of the k-mean algorithm to improve the accuracy and decrease the number of iterations of the algorithm. For this purpose, a new method is proposed considering the average distance between objects to determine the initial seeds. Our method attempts to provide a proper tradeoff between the accuracy and speed of the clustering algorithm. The experimental results showed that our proposed approach outperforms the Chithra with 1.7% and 2.1% in terms of clustering accuracy for Wine and Abalone detection data, respectively. Furthermore, achieved results indicate that comparing with the Reverse Nearest Neighbor (RNN) search approach, the proposed method has a higher convergence speed. 相似文献
3.
多堆厂址一级概率安全评价(PSA)研究中,机组数目的增加使得建模工作量剧增,给整个核电厂的风险评估带来困难。结合已有基础,本文研究了多堆厂址始发事件分析的筛选方法,提出利用堆芯损伤频率(CDF)上下限值评估方法,分析厂址内不同机组数对厂址CDF的影响。结果表明,双机组厂址适合优先进行具体分析。针对双机组核电站,对多堆厂址内各始发事件进行筛选。结果表明,丧失厂外电、丧失热阱等事件适合建模分析,并对其他筛选结果给出后续分析建议,为多堆厂址一级PSA后续事故序列建模工作提供了重要基础。 相似文献
4.
归一化水体指数(NDWI)是水体遥感反演的一种重要指标,其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像,使用归一化水体指数法阈值0(TH0)、最大类间方差法(OTSU)自适应阈值(THotsu)与均值漂移聚类算法(Mean-Shift)自适应阈值(THMS)分别对典型正常水体、云雾覆盖水体、富营养化水体、高含泥沙水体进行水体遥感提取与效果分析,结果表明:正常水体以TH0为阈值提取精度最高,THMS提取精度次之,THotsu提取精度最差;而云雾覆盖水体、富营养化水体以及含泥沙水体使用THMS提取精度最高,尤其少量云雾覆盖下的水体,THMS具有更明显的优势,TH0提取精度次之,THotsu提取精度最差;对于不同的阈值,Land?sat-8比GF-1总体表现出更高的水体提取精度。Mean-Shift算法应用于NDWI阈值修正与水体遥感反演具有快速、水质适应性强、效果稳定的优势,对尤其是复杂条件下的水体信息遥感反演具有较好的提取效果。 相似文献
5.
聚类混合型数据,通常是依据样本属性类别的不同分别进行评价。但这种将样本属性划分到不同子空间中分别度量的方式,割裂了样本属性原有的统一性;导致对样本个体的相似性评价产生了非一致的度量偏差。针对这一问题,提出以二进制编码样本属性,再由海明差异对属性编码施行统一度量的新的聚类算法。新算法通过在统一的框架内对混合型数据实施相似性度量,避免了对样本属性的切割,在此基础上又根据不同属性的性质赋予其不同的权重,并以此评价样本个体之间的相似程度。实验结果表明,新算法能够有效地聚类混合型数据;与已有的其他聚类算法相比较,表现出更好的聚类准确率及稳定性。 相似文献
6.
针对目前蒸汽吞吐产量预测模型假设条件简单、普适性差等问题,一般采用测试法和类比法综合确定海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量。由于目前海上油田通常只开展常规测试,无法直接获得热采开发初期产量。笔者提出海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量确定新方法,建立蒸汽吞吐相对于常规开发的初期产量倍数预测模型,通过蒸汽吞吐产量倍数,将常规测试确定的产量转化为蒸汽吞吐产量。研究表明,蒸汽吞吐初期产量倍数主要受储集层渗透率、原油黏度、注入强度、蒸汽干度等因素影响,利用正交试验设计和多元回归等方法,建立海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量倍数与油藏地质参数及注入参数之间的非线性预测模型,该模型经实际生产数据验证,预测误差小于5%,可靠性高,能够为海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量的确定提供依据。 相似文献
7.
Gleb Dubosarskii Serguei Primak Xianbin Wang 《International Journal of Communication Systems》2020,33(5)
Vehicular ad hoc networks (VANETs) have become an extensively studied topic in contemporary research. One of the fundamental problems that has arisen in such research is understanding the network statistical properties, such as the cluster number distribution and the cluster size distribution. In this paper, we analyze these characteristics in the case in which vehicles are located on a straight road. Assuming the Rayleigh fading model and a probabilistic model of intervehicle distance, we derive probabilistic distributions of the aforementioned connectivity characteristics, as well as distributions of the biggest cluster and the number of disconnected vehicles. All of the results are confirmed by simulations carried out for the realistic values of parameters. 相似文献
8.
Recently, many methods have appeared in the field of cluster analysis. Most existing clustering algorithms have considerable limitations in dealing with local and nonlinear data patterns. Algorithms based on graphs provide good results for this problem. However, some widely used graph-based clustering methods, such as spectral clustering algorithms, are sensitive to noise and outliers. In this paper, a cut-point clustering algorithm (CutPC) based on a natural neighbor graph is proposed. The CutPC method performs noise cutting when a cut-point value is above the critical value. Normally, the method can automatically identify clusters with arbitrary shapes and detect outliers without any prior knowledge or preparatory parameter settings. The user can also adjust a coefficient to adapt clustering solutions for particular problems better. Experimental results on various synthetic and real-world datasets demonstrate the obvious superiority of CutPC compared with k-means, DBSCAN, DPC, SC, and DCore. 相似文献
9.
Calculation of interfacial tension during bitumen production is a crucial issue in heavy crude oil history. Upon variation in pressure, temperature and phases composition, interfacial tension between bitumen and water change. In this work a sophisticated method called subtractive clustering was utilized to predict dynamic interfacial tension between bitumen and water. The subtractive clustering method is composed of optimized fuzzy logic algorithm. A data bank which is collected from open-source literature, is used to create a reliable model. Then the prediction accuracy of the measured dynamic interfacial tension using subtractive clustering have been examined. Results state that the comparison of measured interfacial tension and predicted interfacial tension indicate acceptable accuracy of proposed model. Also more than 90 percent of data points have less than 3 percent absolute error. 相似文献
10.
针对谱聚类融合模糊C-means(FCM)聚类的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题,提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘(FSC-FM)方法。首先,构建一个不确定PPI网络模型,使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度,克服假阳性对实验结果的影响;第二,利用基于边聚集系数流行距离(FEC)策略改进谱聚类中的相似度计算,解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理,降低数据的维数,提高聚类的准确率;第三,设计基于密度的概率中心选取策略(DPCS)解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题,并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类,提高聚类的执行效率以及灵敏度;最后,采用改进的边期望稠密度(EED)对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知,FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物(DCU)算法相比,F-measure值提高了27.92%,执行效率提高了27.92%;与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法(CDUN)、演化算法(EA)、医学基因或蛋白质预测算法(MGPPA)相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明,在不确定PPI网络中,FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。 相似文献