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一种改进的应用于噪声数据中的KNN算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。事实上,大多噪声都服从一定的模型,而且模型一般是已知的。充分利用数据中的噪声模型,以减小噪声对KNN算法结果的影响。通过实验结果表明该方法是有效的。 相似文献
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使用代理动态链接库对Windows(R)NetMeeting(R)调用MSH263编码的过程进行了记录.通过与标准调用序列的对比,发现了未公开的两个ICM消息和一组状态数据,使得MSH263编码器可以在用户程序中应用.给出了MSH263编码帧中隐含的RTP切分索引数据格式,并由此提出了快速切分算法.基于以上方法构造的实时多媒体协同系统,可以与AccessGrid及H.323系统良好互通,已成功应用于多项国家级项目. 相似文献
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基于计算机视觉的鞘翅目害虫自动鉴定 总被引:1,自引:0,他引:1
鞘翅目害虫的鉴别工作是由数量有限的专业研究人员进行,大部分非专业人员因缺乏相关知识和技术培训,要快速鉴定害虫种属具有相当的难度,不利于害虫防治.为此提出利用计算机视觉技术对鞘翅目害虫进行自动识别.用不同的图像获取系统分别采集体长不同的鞘翅目害虫图像,然后通过数字图像分析技术,提取和计算害虫图像的几何形状特征参数.采用模糊模式识别算法建立害虫的模式库和隶属函数,然后根据模糊集理论的极小极大准则完成待识别害虫的归类.对29种鞘翅目害虫进行识别,识别正确率为86.2%.为鞘翅目害虫的快速鉴定提供了一个新的途径. 相似文献
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分布式电源具有间歇性和随机性,影响系统的经济性和可靠性,因此合理配置风光储发电系统容量,对提高风光储系统的经济性和可靠性具有重要意义。针对风光储分布式电源提出一种容量优化配置方法。以经济性和可靠性为目标,在约束条件的限制下,采用改进的求解算法对风光储系统进行容量优化配置,并对优化结果的经济性和可靠性进行验证,为园区级分布式电源容量配置设计提供参考。 相似文献
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建筑侧各类可再生能源的应用日益普及,建筑电能耗预测在用能供需平衡、电网稳定运行、尖峰需求响应等方面发挥越来越重要作用。尽管诸多数据驱动模型在能耗预测方面获得广泛应用,当前仍缺乏预测精度高、泛化能力强的短期预测模型。针对该问题,提出一种基于建筑物能耗特点并结合数据挖掘技术的分类集成式能耗预测方法。首先,采用递归特征消除法对数据进行特征筛选,并用模糊C均值聚类算法对训练集数据进行聚类,使用K最邻近法对验证集和测试集数据进行归类;选择5种结合智能优化算法的混合数据驱动模型作为子学习器,分别对每类数据做预测,最后使用多元线性回归法进行结果集成。经3个建筑电力用能案例验证,此集成预测模型精度均优于单个子模型,具有适用不同建筑类型和用能尺度的预测潜力。 相似文献