密度聚类相关论文
随着海洋观测技术的不断发展,海洋环境观测数据呈现爆炸式增长,是典型的时序大数据,具有多要素、长时序、时空特征明显的特点。分......
威胁指标（IOC）作为网络威胁的特征描述，是识别和防御网络攻击的重要凭证。当前IOC识别主要依赖于神经网络模型，其效果取决于标注数据的......
对数据质量作出合理、多维度地评估是一项非常有意义且实际价值较高的工作。本文采用无监督异常检测方法检测异常数据,选择密度聚......
毫米波雷达由于其良好的穿透性、较高的检测精度以及商用产品的便捷小巧等特点在智能驾驶、患者监护、交通管制等领域得到了广泛的......
农业机械（农机）在多个地块作业，费用和效率有时需按地块统计，现有的农机监控系统仅能记录农机定位信息和作业状态信息，难以实现地块的自......
密度聚类算法因具有对噪声鲁棒、能够发现任意形状的类等优点，得到了广泛的应用。然而，在实际应用中，这种算法面临着由于数据集中不同......
随着定位技术的广泛使用，产生了以轨迹流形式收集的海量时空数据，如何从中挖掘有用的信息得到越来越多学者的关注。从轨迹流中挖掘伴......
密度聚类作为一类重要的聚类分析方法，具有无需预先指定类簇数，可识别任意形状聚类族等优点，但在计算密度的过程中，K近邻或邻域半径的......
针对基于密度的噪声应用空间聚类算法（density based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）计算复杂度较高以及无......
DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）是应用最广的密度聚类算法之一. 然而，它时间复杂度过高(O(n2......
根据激光雷达点云的特征属性，用聚类的方式进行滤波，虽然是一种比较实用的方法，但在实践中，因为点云的数据量巨大，直接利用点的三维坐标......
期刊
低压台区长期面临拓扑结构缺失、户变关系不明确的问题，而近年来对配电网的精细化管理及控制需求明确的户变关系。针对此提出了一种......
传统图像去噪方法在去除声呐图像斑点噪声的同时，难以有效保留细节特征。针对该问题，提出了一种基于密度聚类与灰度变换的非下采样剪......
应2030碳达峰、2060碳中和的号召,我国再电气化浪潮的快速稳定推进,其中新能源建设速度如雨后春笋,而高比例新能源接入储能系统必......
随着电气化铁路的快速发展,高速铁路及城市轨道交通逐渐成为地区经济的强大推动力,轨道交通的区域性经济效益也越加突出,不仅提升......
在网络微弱信号传输过程中,为了避免出现因噪音干扰而造成信号振幅不明显、信号被大范围噪音淹没等问题,本文引入密度聚类技术对网......
随着短视频时代的来临,移动群智感知任务的视频化程度越来越高,在传统研究中常利用机会网络和移动网络激励任务的分发和数据的收集......
针对机载激光雷达建筑物点云提取过程中自动化提取困难,以及提取后的建筑物单体化过程烦琐等问题,提出一种基于密度噪声应用空间聚......
在大数据环境下,从海量的互联网数据中获取热点话题是研究当前互联网中民意民情的基础,其中文本聚类是得到热点话题最常用的方法之......
随着校园网的发展和普及,其积累了巨量的校园网上网认证数据。从校园网认证数据中挖掘有价值的信息具有重要的研究意义,其中校园网......
学位
宏基因组学是直接从环境样本中提取DNA序列来进行研究,对微生物的群落结构、物种的组成以及相对丰度等问题进行研究和探索的学科。......
针对密度聚类算法在聚类过程中存在的参数设置敏感、收敛时间长等问题,提出了一种改进密度聚类算法.首先使用自定义密度公式计算样......
聚类算法是数据分析中的一项重要技术,它在各个研究领域中都有着广泛的应用。简单的来说,聚类算法就是对数据自身的属性进行分析,......
随着时代的进步和科技的发展,互联网的使用更为频繁,随之而来的便是大量数据的产生.这些人们生活中产生的形形色色的数据,如若加以......
研究电力用户的用能模式,制定相应的激励政策,引导用户参与需求侧响应,对保证电网的安全经济运行和提升用户服务质量具有重要的意......
聚类是机器学习领域处理数据的重要方法,在众多学术领域中被广泛地应用。例如,目标用户的群体划分、不同产品的价值组合、探测发现......
介绍了利用出租车轨迹数据提取城市居民出行时空分布特征的过程,包括利用数理统计的方法对出租车上下客事件基于时间进行特征分析;......
密度聚类分析方法是经典聚类的一个重要分类,能够发现具有相同密度结构的数据,而不拘泥于数据的凹凸类型和集群形状.基于此,研究了......
实际研究表明,无论综合采用何种信号处理方法,最终录入的雷达点迹数据量仍然十分可观。如果对点迹数据不加处理,直接上传至终端,巨......
传统DBSCAN算法对密度分布不均匀的不平衡数据集的聚类效果并不理想,同时传统算法的聚类结果对邻域半径(Eps)以及核心点阈值(MinPt......
随着我国高速铁路的迅速发展,高速列车长期处于高速、重载与高密度的运行条件下,使得钢轨表面的磨损日益严重,可能会引发严重的安......
随着近年来光谱探测仪器灵敏度、精确度和易用度的不断提升,光谱技术已经深入到各行各业的物质成分的鉴定与分析中.对于空间目标的......
密度聚类是数据挖掘和机器学习中最常用的分析方法之一,无须预先指定聚类数目就能够发现非球形聚类簇,但存在无法识别不同密度的相......
为解决当前果园探测技术难以在恶劣的果园环境中提取果树冠层信息的问题.该研究将毫米波雷达应用于果园冠层探测,搭建了基于毫米波......
针对汽车零部件质检数据存在合格品与不合格品数量不平衡的问题,提出了基于密度聚类与多工序制造特征的MCDC-MF-SMOTE质检数据过采......
渔船监控系统（Vessel Monitoring System,VMS）是一种集渔船定位、网络通讯、地理信息、数据管理、电子信息显示等技术于一体的渔船综......
随着大数据时代的到来,各行各业都面临着处理海量数据的压力,如何快速且有效的从海量数据中挖掘出有用的价值和信息成为当下的研究......
荔枝作为岭南特色水果,素有“日啖荔枝三百颗,不辞长作岭南人”的佳句,而荔枝的生产却极其费时费力,尤其是荔枝采摘,极大的耗费劳......
随着电网智能化水平的提升,电网中投入了越来越多智能测量设备,存积了大量复杂的负荷数据。国家电网需要对它们进行处理,挖掘其中......
除了兴起的网约车,传统的扬招打出租车方式在城市居民日常出行中依然占有很大的比例,并且随着移动设备的普及及其定位技术的发展,......
传统DBSCAN算法不能正确聚类密度不均匀的数据集,聚类结果受邻域阈值和密度阈值参数的影响较大.提出一种新的优化初始点和自适应半......
基于密度的聚类算法(DBSCAN)是最有效的轨迹数据挖掘方法之一,但基于密度的聚类算法往往受到输入参数选择的限制.在轨迹数据挖掘中......
针对机器人视觉自动测量中的下一最佳测量位姿确定问题,提出一种融合深度图像与密度聚类方法.该方法采用结构光双目视觉测量技术获......
在空中交通愈加拥挤的背景下,航空器的异常飞行行为的有效挖掘可以辅助管制员进行调配决策.现有方法只能辨识飞机空间位置特征异常......
