摘要：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。

摘要：针对传统k最近邻算法处理多维数据分类时,没有考虑不同属性对分类结果的影响程度存在相异性这一问题,提出一种基于属性重要度的k最近邻算法。将大气压强、风向、风速、气温和相对湿度作为样本属性,将降水量作为类,利用属性空间上同类数据分布的内聚性和异类数据的耦合性确定样本属性的权重,通过属性加权欧氏距离进行近邻搜索,实现最优分类。实验结果表明,该降水模型在性能指标上表现更优,提高了预报结果的准确率、TS评分和正样本概括率,降低了降水预测的标准误差与漏报率。

摘要：笔者基于TI公司传感芯片FDC2214设计制作一个手势识别装置,原理是利用FDC2214对手势信号进行采集,然后发送给STM32F407ZGT6单片机进行处理,利用k最近邻算法实现对猜拳游戏和划拳游戏的判决。通过测试,装置能较好地实现课题提出的各项要求,笔者在后期会进一步优化和完善该装置,以期达到更理想的效果。

摘要：肌电信号是人体肌群在运动时产生的一种微弱信号,该信号蕴藏着与运动相关的控制信息源。提出了一种基于肌电信号的智能小车控制系统。该系统由肌电信号采集模块、无线传输模块、小车控制模块和显示模块等组成。整个系统分为主从两部分。主机采用STM32F103ZET6微处理器对肌电信号进行多通道采集,提取所采集信号的特征值。将特征值分为测试集和训练集,并对不同手势信号贴上对应的标签,使用k最近邻(kNN)算法对测试集进行准确度分析以实现对不同手势的识别。识别结果通过无线传输模块发送给从机小车,小车接收到主机发送的内容后进行相应的动作。测试结果表明,所提出的方法在不同时间段信号采集的平均准确率可达91.14%以上,系统具有很好的鲁棒性。

摘要：针对LED非线性响应导致可见光通信性能严重下降的问题,提出基于粗糙集理论改进的k最近邻(kNN)算法,并与最小均方(LMS)算法相结合,设计了级联均衡器。首先,根据接收端星座点分布特征,将训练集数据空间划分为不同的区域,并对不同区域采用不同的分类策略,从而降低了传统kNN算法的计算复杂度;然后,提出将LMS均衡器与改进的kNN均衡器相结合。第1级LMS均衡器有助于降低样本点的弥散度,为提高第2级改进kNN均衡器的分类准确性和减小计算复杂度提供了条件;最后,采用蒙特卡罗方法对系统进行了仿真实验。实验结果表明,改进kNN算法的复杂度约为传统kNN算法的1/9,且不会牺牲分类准确性。同时,使用所提的LMS算法和改进kNN级联均衡器能显著改善可见光通信系统的性能。

摘要：针对三维激光点云线性k最近邻(k-nearest neighbor, kNN)搜索耗时长的问题,提出了一种利用多处理器片上系统(multi-processor system on chip, MPSoC)现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)实现三维激光点云kNN快速搜索的方法。首先给出了三维激光点云kNN算法的MPSoC FPGA实现框架;然后详细阐述了每个模块的设计思路及实现过程;最后利用MZU15A开发板和天眸16线旋转机械激光雷达搭建了测试平台,完成了三维激光点云kNN算法MPSoC FPGA加速的测试验证。实验结果表明:基于MPSoC FPGA实现的三维激光点云kNN算法能在保证邻近点搜索精度的情况下,减少邻近点搜索耗时。

摘要：为提升众包任务在线分配的总体效用,该文提出一种适用于时空众包环境的在线任务分配方法。该方法针对时空众包环境下的在线任务分配问题,首先提出一种以众包任务为中心的k最近邻算法来进行候选众包工人的选择,进而设计一种基于动态效用的阈值选择算法,实现众包工人与任务的最优分配。实验结果显示,文中所提出算法具有较好的有效性和可行性,并能在一定程度上保证众包工人的可靠性,优化平台总效益。

摘要：提出了一种基于静电信号测量技术的路面识别新方法,该方法能够对机器人经常接触的4类典型室外路面环境——地砖、沙地、草地、沥青路面——进行有效识别.分析了机器人足部与路面接触/分离过程中的感应电荷及泄放情况,建立了感应电荷理论模型.通过仿真发现,不同路面材料的表面的电荷泄放特性存在明显差异.在此基础上,通过设计模拟测试系统,模拟金属电极与不同的路面的接触/分离过程.采集4类路面多组静电信号,并提取信号的特征值作为分类器参量.使用k最近邻分类算法对路面静电信号进行识别分类,识别结果显示平均正确识别率达83.3%.

摘要：为提高无人机影像匹配的准确性,利用k最近邻算法剔除误匹配的特征点,采用k最近邻算法对VFC算法进行改进,研究了一种基于改进VFC算法的无人机影像匹配方法。采用实际图像进行仿真分析,并与其他无人机匹配方法进行对比。结果表明,改进VFC算法能够将所有误匹配点剔除,图像匹配正确率更高,明显高于RANSAC算法和VFC算法,验证了论文所提无人机影像匹配方法的有效性和实用性。

摘要：船型技术经济论证中首先需要选择合适的母型船作为初始方案,在此基础上进行船型变换及优选。如何快速地从大量实船方案中筛选出最接近设计方案的船型,是技术经济论证工作智能化不可回避的问题。文中以油轮为例,收集了617艘船舶主尺度等相关要素,建立实船案例库;采用随机森林加权算法获取特征属性的权重,检索出与目标方案最近的方案作为母型船;为验证有效性,与普通权重法、熵权法及层次分析法–熵权法的组合权重法进行比较。结果表明,基于随机森林加权的最近邻算法平均准确率最大值高1%~2%,平均宏观f1分数最大值高1%~6%,检索出的方案与目标方案相似度最高。随机森林法的准确度高,实现了母型船案例检索的智能化与自动化。