搜索到14493篇“ K均值聚类算法“的相关文章
芯片仿真中K均值算法K值选择方法及相关设备
本申请涉及芯片技术领域,具体公开了芯片仿真中K均值算法K值选择方法及相关设备。该方法包括:获取目标芯片对应的基准测试程序的第一数量的第一程序切片,计算所述第一程序切片的第一性能指标数据;对所述第一性能指标数据进...
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基于主成分分析算法K均值算法的药品库存分管理
2025年
目的针对目前药品分主观性较强、分标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算法K均值(K-means)算法对研究对象进行分。结果确定轮廓系数为0.3470的分数4为最佳分数,将700种药品分为4,其中有363种归为第一,186种归为第二,94种归为第三,57种归为第四。将该文研究的药品分方法模拟运用到某三级医院2023年第二季度的药品库存管理中,模拟结果表明该分方法能够降低库存成本,提高库存有效性。结论基于PCA算法K-means算法的药品分方法能够为药品库存分管理提供可靠依据。
唐蕾邱磊俞佳慧冀召帅
关键词:药品分类主成分分析算法K均值聚类算法药品库存管理
生成式人工智能领先企业专利布局实证分析——基于复杂网络分析与K均值算法
2025年
生成式人工智能(AIGC)技术对经济社会发展带来巨大挑战,现有研究多从技术规制、发展历程等方面展开,较少对AIGC领先企业专利布局进行深入分析。选取美国AIGC领域领先的14家初创公司和4家科技巨头,基于复杂网络分析方法和机器学习的K均值算法,利用专利IPC信息构建专利知识网络。研究发现,美国AIGC领先企业的专利布局焦于电数字数据处理、图形数据读取及呈现等技术领域;从专利布局知识宽度、知识深度、知识紧密程度、知识分离程度和知识一致性程度进行,企业可分为三,即专业玩家、大厂/领先者和创新者。同时,识别不同企业的核心知识领域和桥接知识领域,最后从算法、算力和数据方面为我国发展AIGC产业提出政策建议。
高山行王慧杨张博
关键词:复杂网络K均值聚类
一种中心更新方法和K均值算法加速系统
本发明公开了一种中心更新方法和K均值算法加速系统,该更新方法包括逐次获取数据点和编号;将每次获取的数据点存储至数据点矩阵;将每次获取的编号存储至编号矩阵;将同一次存储的数据点矩阵和转置后的编号矩阵相乘,得到输入矩...
郭东辉王鹏洲
基于K均值算法的谐振接地系统故障区段定位方法被引量:1
2024年
现有的谐振接地配电网单相接地故障定位方法存在通信依赖过度、特征分析复杂和阈值设置困难等问题,现场运行的适用性较低。本文基于深度融合智能开关在配电网中的应用,研究三相电流变化量的波形特征,提出基于K均值算法的就地选段方法。该方法提取各区段数据特征量,发挥K均值算法无监督学习的优点,使各检测节点只需处理本地故障信号,从而减轻通信压力。利用仿真和现场数据验证该方法的可行性,结果表明,该方法在多种故障工况下都表现出较高的可靠性,并且能够较好地适应现场环境。
黄劼汪逸帆林叶青胡荔丹王丹豪
关键词:谐振接地系统K均值聚类非监督学习
芯片仿真中K均值算法K值选择方法及相关设备
本申请涉及芯片技术领域,具体公开了芯片仿真中K均值算法K值选择方法及相关设备。该方法包括:获取目标芯片对应的基准测试程序的第一数量的第一程序切片,计算所述第一程序切片的第一性能指标数据;对所述第一性能指标数据进...
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一种基于K均值算法的整县光伏功率预测方法及系统
本发明公开了一种基于K均值算法的整县光伏功率预测方法及系统包括,获取整县内N个光伏发电站的环境相关参数,并对环境相关参数进行预处理;根据预处理后的数据,结合BP神经网络算法,训练N个光伏发电站功率预测模型,N个光伏发...
文贤馗周科张俊玮何明君付宇肖小兵蔡永翔王扬邓彤天范强王冕于杨姚浩习伟杨涛曾鹏张世海叶远红唐乾
基于粒子群-K均值算法的分布式光伏并网网损优化方法
2024年
为了解决分布式光伏发电过程中电力系统网损波动的问题,提出了一种粒子群-K均值算法来进行网损优化。首先,对接入点的网损通过K均值算法进行分,根据不同的型进行划分。其次,设计了一种时变算法公式,利用粒子群算法对不同进行优化处理。通过这种方法,能够有效降低电力系统的网损,并提高分布式光伏发电的效率。
赵新宇
关键词:配电网网损
基于K均值算法的行波管电子注简化为宏粒子的方法
本发明公开一种基于K均值算法的行波管电子注简化为宏粒子的方法,步骤是:随机选取电子注注腰处截面的K个粒子作为宏粒子;将注腰处截面的各个粒子划分到距离最近的宏粒子所在区域;求取每个宏粒子区域内新的宏粒子;对比新的宏粒子...
沈长圣 张天阳柏宁丰孙小菡
基于K均值算法和LSTM神经网络的管道腐蚀阶段预测方法被引量:1
2024年
针对声发射检测获得的管道腐蚀信号,提出了一种基于K均值(K-means)算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的管道腐蚀阶段预测方法。首先,利用K-means算法将腐蚀信号分,再构建LSTM神经网络模型,并采取了无监督学习的方式,以声发射波形为出发点,对模型进行参数优化,最后进行管道腐蚀阶段预测,并根据评价指标对模型进行评价。研究表明:对LSTM神经网络模型适当增加隐藏层,可以使得模型更加稳定,鲁棒性更好;与现有故障诊断模型相比,LSTM神经网络模型的精度更高。
王新颖刘岚陈海群胡磊磊谢逢豪
关键词:K-MEANS聚类算法鲁棒性

相关作者

王晓东
作品数:135被引量:608H指数:11
供职机构:西北工业大学
研究主题:分数布朗运动 BP神经网络 随机利率 信息检索 文档
杨锋
作品数:55被引量:161H指数:6
供职机构:广西大学
研究主题:网络 入侵检测 迁移 图像 训练数据
谢侃
作品数:123被引量:21H指数:1
供职机构:广东工业大学
研究主题:盲分离 心音信号 盲分离方法 北斗卫星 存储介质
王广
作品数:4被引量:4H指数:2
供职机构:北京化工大学
研究主题:入侵检测 K均值聚类算法 改进差分进化 大数据 差分进化
孙建凯
作品数:3被引量:2H指数:1
供职机构:浙江理工大学
研究主题:K均值聚类算法 K-均值聚类 降维方法 数据挖掘 标签