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在传统的基于[K]近邻的算法中,需要为算法设置邻居参数[k]的值,只有具备相关的先验知识才能确定合适的参数值。为了减少参数对于离群点检测的影响,提出了一种无需参数的基于Delaunay三角剖分的离群点检测算法。Delaunay三角剖分是数值分析以及图形学中的重要基础理论,它的构建无需任何参数,在三角剖分图中的每个数据对象与它空间上相邻的点都存在边直接相连,因此可以形成一种有效的邻居关系。算法首先通过Delaunay三角剖分形成每个点的空间邻居集合,然后根据每个点与它们空间邻居之间的分布特征,计算它们的离群程度,根据离群程度的大小判断该点是否为离群点。通过实验与相关的算法比较,算法具有更好的效果。 相似文献
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为研究高炉死料柱焦炭宏观性能与微观结构之间的关系,采用工业分析、气孔结构分析、BET检测、XRD检测与SEM观测等手段,对采样自西昌某钒钛高炉停炉实验的死料柱焦炭样品与该厂日常生产使用的入料样品进行对比分析。发现死料柱焦炭相对于对照的入料焦炭在微晶结构、气孔结构、矿物分布等方面具有显著的差异,主要表现为死料柱焦炭中灰分含量增加,超大气孔(孔径大于1 000μm2)数量增多,微孔(孔径0~50nm)与介孔(孔径50~300nm)数量增多,微晶尺寸增大了约4倍。除此之外,死料柱焦炭外部气孔还吸附着大量渣铁矿物,矿物以镁黄长石、钙钛矿、铁碳化合物为主。说明焦炭在下降至死料柱区域且长时间停留后,其气孔率增加,石墨化程度也有所增加。 相似文献
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