改进的基于DBSCAN的空间聚类算法研究

针对DBSCAN算法I/O开销和内存消耗大的缺点,提出了基于层次合并的密度算法.该算法减少了DBSCAN算法中需要查询的点的数量,从而克服了DBSCAN算法I/O开销和内存消耗大的缺点.算法分析表明该算法对DBSCAN的改进是有效的.     

分区基于密度的聚类算法在激光雷达行人检测系统中的应用

行人检测过程中原始DBSCAN算法不能正确地对密度不均匀的激光点云聚类,产生错误的聚类结果导致行人检测系统出现误检和漏检。为解决这一问题,基于激光雷达的行人检测系统在原始密度聚类算法DBSCAN的基础上提出了分区DBSCAN算法。该算法将密度不均匀的点云数据划分为若干个密度相对均匀的分区,从而能实现对行人的快速准确检测。实验结果表明原始DBSCAN算法行人检测率为62.47%,使用分区DBSCAN算法的激光雷达行人检测系统行人检测率达到82.21%,相对于原始DBSCAN算法检测精度提高了19.74%;而且在时间消耗上也比原始DBSCAN算法降低了16.22%。     

分区DBSCAN算法在激光雷达行人检测系统中的应用

摘要 行人检测过程中原始DBSCAN算法不能正确地对密度不均匀的激光点云聚类,产生错误的聚类结果导致行人检测系统出现误检和漏检。为解决这一问题,基于激光雷达的行人检测系统在原始密度聚类算法DBSCAN的基础上提出了分区DBSCAN算法。该算法将密度不均匀的点云数据划分为若干个密度相对均匀的分区,从而能实现对行人的快速准确检测。实验结果表明原始DBSCAN算法行人检测率为62.47%,使用分区DBSCAN算法的激光雷达行人检测系统行人检测率达到82.21%,相对于原始DBSCAN算法检测精度提高了19.74%;而且在时间消耗上也比原始DBSCAN算法降低了16.22%。     

基于spark框架的DBSCAN文本聚类算法

针对DBSCAN算法性能上的瓶颈以及内存和I/O上的消耗严重,提出了一种大数据计算框架的并行聚类方案.选用Spark计算框架对DBSCAN算法进行并行化改进,利用SNN相似度图解决DBSCAN算法对高维数据密度定义模糊的问题,并且将DBSCAN算法运行在spark计算平台上,缓解了内存的不足.实验结果证明,该解决方案相对于单机的DBSCAN算法,聚类精度没有下降,并且通过横向的添加节点增加了运行内存,在缓解内存紧张的前提下降低了算法运行时间,和基于Hadoop的DBSCAN算法相比也有较好的加速比.     

一种改进的基于密度的DBSCAN聚类算法

主要讨论数据挖掘领域中一种基于密度的DBSCAN聚类算法,并对算法进行改进。利用取样技术缩小数据库的规模,减少算法的运行时间。利用遗传算法对聚类结果进行优化,保证聚类的质量。给出了一种基于取样的DBSCAN算法及其遗传优化。最后实验证明了算法的有效性。     

一种改进的DBSCAN算法

聚类技术是数据挖掘中的一项重要技术,它能够根据数据自身的特点将集中的数据划分为簇.DBSCAN是一种经典的基于密度的聚类算法,能发现任意数量和形状的簇,但需设置Eps和MinPts参数,且聚类效果对参数敏感.提出一种改进的DBSCAN算法,该算法采用自适应的Eps参数使得DBSCAN算法能对具有不同密度的簇的数据集进行聚类.仿真实验结果验证了所提算法的有效性.     

基于Storm的分布式实时数据流密度聚类算法

基于经典流聚类框架CluStream和密度聚类算法DBSCAN,提出了一种分布式实时数据流密度聚类算法DBS-Stream,并在Storm流式处理平台上设计了算法实现方案.该算法局部节点使用CluStream的两段式经典框架,在线微聚类中利用DBSCAN代替K-means初始化数据,在中心节点再使用DBSCAN算法进行全局聚类.该算法可解决任意型聚类问题,并可使局部节点快速更新数据.将DBS-Stream算法与CluStream算法进行比较,实验结果表明,本研究算法在聚类质量和通信代价方面均优于CluStream.     

一种基于自适应网格的DBSCAN聚类算法

DBSCAN方法是一种典型的基于密度的聚类算法,因此该方法具有可以发现任意形状的类的特点,但其聚类的效率并不是很高.如果考虑将传统的网格技术引入到DBSCAN聚类算法中,虽然一定程度上会提高聚类的效率,但其聚类的质量显得较为粗糙.文章通过引入自适应网格技术,使得DBSCAN聚类算法的效率和质量都有所提高.对比数值实验表明,基于自适应网格的DBSCAN聚类算法的聚类效果是良好的.     

基于并查集的DBSCAN算法设计

DBSCAN算法是经典的基于密度的聚类算法,能够在含有噪声的数据中发现任意形状的簇,但其效率较低．并查集常用于解决不相交集合的合并问题,将并查集的方法应用于DBSCAN算法的设计中,使得算法效率得到有效提高．     

基于改进DBSCAN算法的激光雷达车辆探测方法

结合车辆行驶的实际环境,提出了一种基于改进DBSCAN快速聚类算法的激光雷达车辆探测方法.建立激光雷达与摄像机传感器坐标与车辆坐标之间的转换模型,进行数据融合,通过改进DBSCAN算法对雷达数据进行去噪声和聚类处理,根据车辆在激光雷达探测中的形状特征模型进行形状匹配,实时完成车辆探测,并将探测结果投影至图像上.实车实验结果证明,改进的DBSCAN算法在车辆探测应用中具有良好的准确性和实时性.     

An improved GT algorithm for solving complicated dynamic function optimization problems

An improved Guo Tao algorithm (IGT algorithm) is proposed for solving complicated dynamic function optimization problems, and a function optimization benchmark problem with constrained condition and two dynamic parameters has been designed. The results achieved by IGT algorithm have been compared with the results from the Guo Tao algorithm (GT algorithm). It is shown that the new algorithm (IGT algorithm) provides better results. This preliminarily demonstrates the efficiency of the new algorithm in complicated dynamic environments.     

一种新的混沌识别方法(Ⅱ)

针对G－P算法及其改进算法的不足，提出了一种新的改进算法．应用该算法不仅能简化无标度区的确定过程，而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和，从而对随机信号和混沌信号加以识别．对新的G－P改进算法进一步分析表明：新的G－P改进算法适用范围广泛，对于混沌信号的识别很有效．     

用混合遗传算法求解约束NLP问题

将传统的求解约束ＮＩＰ问题的罚函数法和可行方向法同遗传算法结合,得到一种新的混合遗传算法。该算法弥补了仅用罚函数作为遗传算法的适应函数之不足,数值模拟结果表明该算法比其他算法更加有效。     

一种新的基于目标反传的前馈式神经网络训练算法

提出了一种基于目标反传的前馈式神经网络训练算法,该算法将网络的目标输出信息反传到网络的每一个隐层上,于是将神经网络的训练问题转化为求解一系列线性方程组和线性不等式组的问题,数值实验结果表明本文提出的方法与传统的BP算法相比提高了网络的训练速度.     

一种新的混沌识别方法（II）

针对Ｇ－Ｐ算法及其改进算法的不足，提出了一种新的改进算法，应用该算法不仅能简化无标度区的确定过程，而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和，从而对随机信号和混沌信号加以识别，对新的Ｇ－Ｐ改进算法进一步分析表明，新的Ｇ－Ｐ改进算法适用范围广泛，对于混沌信号的识别很有效。     

基于关联规则的电力仪表企业故障诊断

在数据挖掘和关联规则技术的基础上,提出采用经典Apriori算法对电力仪表企业产品数据信息进行挖掘,获取产品故障规则信息,并抽取出不同支持度下的故障规则,实例证明采用该方法产生的规则有利于企业技术部门和决策者进行决策,能更好地为他们提供参考信息。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

对变步长自适应滤波算法进行了讨论,提出了一种新的变步长LMS算法。新算法用误差信号的自相关及均方误差的时域平均来调节自适应滤波算法的步长。由于不需要指数运算,新算法的运算量大大降低,收敛速度快,且消除了不相关噪声的干扰。将该算法用于码间干扰比较严重的大气激光通信系统中,仿真结果验证了算法的优越性。     

求解方程近似解的改进双曲线型迭代算法

应用双曲线逼近法,在分析了迭代算法思想的基础上,结合过程模拟与系统仿真的实际,推导出求解方程f(x)=0近似根新型迭代算法,并给出了迭代格式和计算方法.计算结果表明,用此算法求解方程的根,收敛速度及稳定性均好于割线法,初值选取范围比牛顿法和割线法宽.此算法的提出对于方程求根的理论分析和工程应用都有十分重要的意义.     

带有导频的宽带通信中新的圆轨迹信道估计算法

在分析双径信道模型及线性信道估计算法的基础上提出了一种新颖的简单而有效的圆轨迹信道估计算法，并基于OFDM系统在不同的信道模型中分别对两种信道估计算法进行了计算模拟和比较，证实了圆轨迹信道估计算法的有效性。     

激光光斑中心高精度定位算法研究

为提高测风激光雷达系统光学结构能量接收效率,需要对激光雷达系统中的激光光斑中心进行准确定位. 通过对常用亚像素定位算法的分析,利用高斯拟合和矩形区域来对灰度重心定位算法进行优化,提出了激光光斑定位的改进算法,并与已有的算法进行了对比分析,设计并开展了验证试验. 试验结果表明改进算法比已有传统算法对激光光斑的定位准确性大幅提高,最大限度地减小光斑形状的不对称所导致的误差,对于光能量分布中心的估计也更为准确,是一种切实可行的光斑中心定位算法.