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随着智慧农业的发展,农业生产中海量数据不断涌现。在海量数据中难免存在噪声数据,这些数据不仅难以提供有效价值,还会影响信息挖掘。针对该问题,采用基于密度的DBSCAN聚类算法进行异常数据处理。鉴于DBSCAN算法对参数敏感,结合数据集本身特性与统计学思想以绘制各点之间的距离升序曲线,预估出DBSCAN的Eps参数。仿真实验结果表明,改进算法平均准确率达到99.6%,较传统算法提高了1.7个百分点,并且在10次检测中,改进算法只有3个数据判定错误,证明该参数设置方法对异常数据处理准确率更高,稳定性也更好。 相似文献
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针对ISODATA对初始聚类点选取较为敏感,不能处理噪声点的缺陷,提出一种基于结合密度最大的改进型ISODATA的划分聚类方法D-ISODATA。基于高局部密度点距离和局部密度最大原则,优化聚类初始点并去除噪声点。根据考察对象所处空间区域的密度分布情况划分基本簇,结合ISODATA聚类算法良好的自适应性,有效地对数据集进行分类。实验表明,这种基于密度聚类的改进型ISODATA算法能有效去除噪声点,改善初始中心点选择对最后聚类算法的影响,并且具有良好的自适应性,对于数据集处理的准确性优于传统K-means算法和ISODATA算法。 相似文献
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针对噪声环境下暂态扰动检测困难的问题,提出一种GWO-VMD与DWT相结合的检测方法．首先,利用灰狼优化算法（GWO）结合包络熵对变分模态分解（VMD）的参数K、α进行自适应优化处理,避免人工选择参数导致分解效果差的缺陷;其次利用优化后的VMD算法将含有噪声的暂态扰动信号分解为有限个调幅调频信号（VIMF）;再次采用快速傅里叶变换（FFT）算法确定每个VIMF分量的含噪程度,对低噪分量平滑处理后进行重构;最后利用离散小波变换（DWT）方法对重构的暂态扰动进行检测定位．仿真实验表明,GWO-VMD与DWT相结合的检测方法具有较高的准确率和有效性． 相似文献
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王桂红 《泉州师范学院学报》2009,27(2):44-49
聚类算法是数据挖掘的核心技术,基于密度的聚类是一类已经被证明非常有效的聚类方法．与DBSCAN算法作比较,文章提出了一种基于密度的聚类算法（Clustering Using Centers and Density,CUCD）．该算法是基于中心点以及密度实现的,其核心对象是根据数据分布计算出来的虚拟的点,并且核心对象的代表性随程序的执行次数而提高;经实验验证,该算法具有较好的时间效率和聚类质量． 相似文献
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张洁玲 《福建工程学院学报》2017,(6):591-596
针对传统离群点检测算法的局限性进行研究,利用数据对象之间的相邻关系,提出了一种基于密度和距离相结合的离群检测算法,该算法解决了基于距离的离群检测算法不能准确识别局部离群点的问题,有效避免由于稀疏和密集簇过于邻近的而出现离群点误判的情况。通过在人工模拟数据及真实数据集上的实验测试证明改进算法的可行性,该算法能更有效地检测出数据集中的离群对象。 相似文献
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针对采样运动规划算法效率低,尤其在处理高维空间和复杂障碍环境等问题时,严重依赖于所选采样参数和碰撞检测距离等,提出了一种自适应双向快速密集树（ABiRDT）避碰运动规划方法。首先,深入研究了ABiRDT算法的基础理论和实现方法,可适应调整碰撞检测距离参数和随机采样扩展步长;其次,重点研究了本算法所采用的c-空间加权均匀采样、最近邻位形查找和基于混合包围盒的并行离散碰撞检测等关键自适应策略;最后,通过三维可视化计算机仿真验证了本文提出算法的有效性。 相似文献
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蚁群算法是近十几年迅速发展起来的一种优化算法,能很好地解决静态及动态组合的优化问题,而WSN（无线传感器网络）是近几年涌现出来的新技术,其中的节点定位技术是有待突破的关键技术之一。基于移动信标节点定位的三边测量法基础上,引入蚁群算法来建立信标移动最佳路径的算法,得到了优化后的算法模型,并进行了仿真试验。结果表明：经过蚁群算法优化后,能减少发射信标的数量,得到最优移动路径,使节点定位精度达到10%。 相似文献
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基于点到角的最小距离提出一种判别点与多边形位置关系的新算法。通过扫描与点距离最小的线段,在多边形中有两个角共有此线段,选择其中任意一个角,定义点到此角的距离取得最小。判断点与角的内外侧关系,确定点与多边形内外侧位置关系。该算法通过点与点的距离运算避免了传统的交点、叉积的求解。比较试验表明,此新算法易于实现、计算速度快。 相似文献
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提出使用文本相似度算法与DBSCAN聚类算法相结合的方法对文本进行聚类,实现对文本的管理。首先对文本进行特征提取和分词操作,在分词过程中会产生大量的特征词汇,而有些特征词汇对文本特征的表达并无实际意义。因此,在文本特征提取过程中根据特征词汇对文本特征表达的贡献度进行取舍,以提高文本聚类的效率和准确性。利用TF IDF方法对特征词汇进行加权,并且对文本进行相似度计算,将相似度低于阈值的文本作为孤立点进行处理。利用DBSCAN算法对文本进行聚类,将相似的文本聚为一类。 相似文献
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介绍了基于最优潮流(OPF)的实时电价模型以及原对偶内点算法的基本原理。利用Matlab符号工具箱完成了求解原对偶内点算法修正方程过程的符号计算,能够获得系统状态变量修正量的显式符号结果,使得复杂的原对偶内点算法修正方程的形成与求解过程简化为在每次迭代中进行一次简单的代数替换。通过对一5节点系统和IEEE14节点系统的仿真分析后表明,该方法计算时间长,不利于实时电价的在线计算,但编写程序简单,可用来校验一种算法和其他程序的有效性。 相似文献
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基于PSO的电力系统环境经济负荷调度 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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支持向量机（SVM）在处理大样本特征维数较多的数据集时,算法消耗时间长而且容易陷入局部最优解,选择不合适的SVM算法参数会影响SVM模型分类性能。为了提高SVM性能,提出了基于粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）相结合的SVM特征选择与参数同步优化算法PGS。在UCI标准数据集上的实验表明,PGS算法能有效地找出合适的特征子集及SVM算法参数,提高收敛速度并能在较小的特征子集获得较高的分类准确率。 相似文献
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LBS的广泛应用带来海量的位置信息数据,如何充分利用这些数据并从中挖掘出隐含其中的知识为决策提供数据支持,已经成为空间数据挖掘技术的重要内容。本文重点研究了空间数据挖掘中的聚类分析算法,以此提出了基于LBS的定位系统。该系统分析了DBSCAN和K-means算法,并提出了一种改进算法,实现异常位置检测。基于上述研究设计实现了基于LBS的定位系统,实现了实时定位查询,时空查询,异常轨迹分析等功能。 相似文献
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将经典粒子群（particleswarmoptimization,PSO）算法和4种不同改进形式的PSO算法应用于精轧自动厚度控制（automatic gauge control，简称AGC）系统PI控制参数的优化整定，设计了基于PSO-PI控制策略的精轧AGC智能优化控制系统。在控制参数的整定过程中，通过加权系数法将控制精度、动态响应特性等多项性能指标的优化问题转化为单目标优化问题，并通过仿真实验研究了各项控制指标权重系数对控制效果的影响。最后，基于PSO算法研究成果构建了精轧AGC智能优化控制虚拟仿真实验系统，为学生解决冶金自动化领域复杂工程问题能力培养提供了有力支撑。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(10)
在人眼视觉特性的基础上,提出了一种高效的图像显著性检测方法。首先通过六边形简单线性可迭代聚类(HSLIC)对图像进行预处理,获得六边形的超像素块;再利用马氏距离定义显著块和背景种子块之间的距离,生成基于距离加权的全局颜色对比(GCD)初始显著图;然后引入自动细胞机模型对显著图进行优化。为进一步获取精确的显著性区域,提出一种改进的粒子群优化算法(NPSO)对显著图进行分割。所提出的算法在MSRA-5000和ECSSD数据库进行测试及比对分析。实验的结果表明,提取的显著图效果优异。 相似文献
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卜质琼 《广东技术师范学院学报》2009,(3):42-44,48
多目标优化演化算法能够被应用到经济管理以及工程问题上,事实上,几乎所有现实中的设计问题都可以规约到多目标优化问题。本文提出了一个新的基于演化算法的多目标优化算法,通过对ZDT系列函数的测试表明该算法能够得到前沿点非常密集的近似Pareto前沿,该前沿覆盖理论上的Pareto前沿,表明该算法具有良好性能。 相似文献