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K最近邻算法在预制菜产业发展中的应用: 2024年; 预制菜是以一种或多种农产品为主要原料,通过标准化流程操作,经过预先加工或预先烹调而成,并最终进行预先包装的成品或半成品菜肴。近年来,该行业快速发展,K最近邻(K-nearest Neighbor,KNN)分类算法被视为基础的分类与回归方法之一,具有较为成熟的理论基础,是机器学习领域中被广泛应用的算法之一。综述了预制菜的发展史、分类、现状,最近邻算法基本原理及K最近邻算法模型在预制菜产业发展中的应用研究,以期对预制菜应用领域科研攻关的方向、产业的发展研究提供参考。; 檀巧斌; 关键词：最近邻算法

带学习过程的随机K最近邻算法被引量：1: 2024年; 针对传统K最近邻(KNN)算法没有学习过程,进行分类预测时需要遍历全部学习样本、时效性差且对k值敏感的缺点,本文提出了两种带学习过程的随机KNN算法(RKNN),包括对样本Bootstrap抽样的SRKNN算法和对样本特征Bootstrap抽样的ARKNN算法,均属于Bagging集成学习,学习多个简单KNN后投票输出结果。算法对样本的特征进行组合得到组合特征,简单KNN基于组合特征得到。重点研究了如何选取特征的最优组合系数,得到了取得最好分类精度时的特征最优组合系数选取规则和公式。RKNN算法在构造简单KNN时引入学习,分类时不再遍历全部学习样本而只需要用二分查找法即可,其分类时间复杂度比传统KNN算法分类时间复杂度低一个数量级。RKNN算法的分类精度比传统KNN算法的分类精度有大幅提升,解决了使用KNN算法难以选取k值的问题。理论分析和实验结果均验证了本文RKNN算法的有效性。; 付忠良陈晓清任伟姚宇; 关键词：KNN算法 ADABOOST

一种基于K最近邻算法的村庄分类模型的构建方法: 一种基于K最近邻算法的村庄分类模型的构建方法，收集至少30组已知明确分类的村庄数据作为训练与测试样本，处理数据中的缺失值与异常值，对数据进行编码、标准化或归一化处理；使用Python机器学习库中的KNeighborsCl...; 王璐王硕姚光远康嘉琦袁强柳青潘赵婷

基于高斯分布和K最近邻算法的房间校准: 一种房间校准的方法包括针对多个扬声器中的每个扬声器测量在房间中的多个测量点处的多个脉冲响应。所述方法还包括基于所述多个脉冲响应来确定在每个扬声器的多个测量点处的多个传递函数。此外，所述方法还包括对传递函数加权及求和以获得...; 郑剑文S-F.施

基于自组织神经网络及K最近邻算法的储层渗流屏障定量识别方法被引量：4: 2023年; 传统的储层渗流屏障识别方法大多为定性或半定量,对于单砂体内部规模较小的储层渗流屏障的识别精度及划分效率相对较低。以沧东凹陷枣南孔一段油藏为例,基于岩心及测井资料,引入人工智能机器学习方法,提出一种基于SOM神经网络聚类和KNN算法的储层渗流屏障定量识别方法。该方法主要通过SOM算法逐点对取芯井多测井曲线进行聚类,获取能够表征储层质量差异的测井相神经单元,然后与岩性及构型进行对比,建立取芯井测井相神经单元定量划分储层渗流屏障标准,最后通过KNN算法将取芯井测井相神经单元模型传播到非取芯井,并对非取芯井进行储层渗流屏障识别与划分。结果表明,该方法对储层渗流屏障的识别结果与岩心的符合率超过90%,同时快速地对全区非取芯井渗流屏障进行划分,有效地提升储层渗流屏障的识别精度与效率,这也为类似的研究提供一种新的思路和方法。; 斯扬蔡明俊张家良芦凤明王芮黄金富孟瑞刚; 关键词：渗流屏障自组织神经网络 K最近邻算法

基于RGB空间的非经典K最近邻算法应用研究被引量：1: 2023年; 为迅速、准确、无过多人工干预的进行图像分割,提出了一种K最近邻算聚类方法并将其应用于图像处理。与经典K最近邻算法在样本库中寻找最近邻点不同,该算法在待分割图像的RGB空间中寻找每一个像素点的K个最近邻点,参考所有像素点同最近邻点之间的平均距离,引入聚类阈值并对像素点的归属进行判断。对火焰图像的分割实验结果表明,在分割精度相接近的情况下,该算法的分割速度要快于其它几种常见算法。; 丁茹茗徐晓光刘瑞刘瑞; 关键词：图像分割 K-最近邻聚类分析

基于加权K最近邻算法的浮选工况识别方法及系统: 本发明公开了一种基于加权K最近邻算法的浮选工况识别方法及系统，通过对泡沫图像数据集中模糊和不确定的数据、以及各类特征的不同分布进行模糊多邻域颗粒的设置；引入熵的概念计算出由特征子集诱导的模糊多邻域颗粒所提供的信息量，并在...; 彭成罗靓王启龙李长云袁鑫攀

基于马氏距离及K最近邻算法的结构优化设计被引量：4: 2022年; 针对结构优化效率问题,提出了基于解的特征的优化策略,通过KNN和马氏距离判别解的约束分类,用于取代结构分析,以提高优化效率。结合HS算法,该方法先计算新解与和声库中全部解的马氏距离,以最小马氏距离对应解的约束类别给定新解分类,然后对满足约束的解进行映射并更新和声库。最后通过算例验证了该方法的有效性和高效性。; 曹鸿猷孙文; 关键词：和声搜索算法 K-最近邻算法

基于相互近邻的加权k最近邻算法被引量：2: 2022年; 目的设计新型加权算法提高k最近邻分类器的分类精度。方法由于待测样本的相互近邻对待测样本类标签有更大的影响,因此在k个近邻中检测与待测样本互为近邻的邻居样本,并增大其在决策过程的权重。结果选取UCI数据库中的17个数据集评估所提算法的性能,结果表明所提算法的精度、召回率以及查准率平均值提高0.36%~2.91%。结论增加相互近邻的权重能够有效改进k最近邻算法的分类性能。; 李晨李艳颖柴政张宝双; 关键词：数据分类 K最近邻算法

室内可见光指纹定位系统中改进的加权K最近邻算法被引量：5: 2022年; 针对室内可见光指纹定位系统中加权K最近邻(WKNN)算法用欧氏距离不能有效表示各测量点间实际距离的问题,提出了一种基于加权欧氏距离度量的改进WKNN算法。该算法根据接收信号强度随实际距离变化的衰减特性,为不同的信号强度差值分配不同的加权系数。仿真结果表明,在相同的环境条件下,相比基于欧氏距离和曼哈顿距离的WKNN算法,改进算法的平均定位误差分别降低了37.5%和34.3%。; 梁哲豪石磊唐杰李佳豪曹跃翔; 关键词：光通信

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