摘要：针对无线传感器网络中传感器节点能量有限、网络生存期短的问题,提出一种基于生物地理学算法优化k-means的无线传感器网络分簇路由算法BBOk-GA。成簇阶段,通过生物地理学优化算法改进k-means算法,避免求解时陷入局部最优。根据能量因子和距离因子设计了新的适应度函数选举最优簇首,完成分簇任务。数据传输阶段,则利用遗传算法为簇首节点搜寻到基站的最佳数据传输路径。仿真结果表明,相较于LEACH、LEACH-C、k-GA等算法,BBOk-GA降低了网络能耗,提高了网络吞吐量,延长了网络生存周期。

摘要：短时强降水地域特点突出,致灾性强,是气象防灾减灾的重点和难点.本文基于1951—2021年国家气象观测站逐小时降水资料,采用耿贝尔—线性矩法拟合2215个国家气象观测站的1 h、3 h、6 h短时强降水的重现期分布,统计显示99%以上的国家气象观测站分布函数通过0.05显著性检验;同时,根据我国防洪标准、室外排水设计规范及中央气象台山洪预警等标准,将短时强降水按照重现期2 a、20 a、50 a、100 a划分为一般、较强、强、特强四个等级.然后,采用k-means算法,应用耿贝尔函数的位置参数和尺度参数、短时降水的百分位值和极值等变量聚类,将我国划分为三个短时强降水区,量化了三个区的短时强降水等级并应用2019—2021年70490个区域自动观测站和国家气象观测站监测统计验证了合理性.研究成果可以满足气象业务应用需求,也为气象监测、预报预警和影响评估提供技术支撑.

摘要：互联网、大数据、云计算等技术的快速普及和发展,促进了通信系统的开发和建设,也促进了社会的信息化、智能化和共享化。通信系统承担着数据传输、存储等重要功能,这些数据多为政企单位、金融银行、电子商务等机密信息,吸引了很多的不法分子利用木马或病毒攻击通信系统,篡取或破坏机密信息,给人们带来不可估量的损失。因此,通信系统安全防御一直是安全防御企业或学者的研究对象。本文分析了通信系统安全防御中存在被动性、智能化弱的问题,提出引入k-means算法,并且利用互信息对该算法进行改进,改进的k-means算法能够确保通信系统的安全防御主动性、纵深性和智能化,实验结果显示,改进的k-means算法识别病毒或木马的准确度达到了99.5%,提高了通信系统的安全防御水平,具有重要的作用和意义。

摘要：为降低k值选取对聚类效果的影响,用改进的聚类有效性函数来选取k值。综合考虑了类内相似性、类间差异性,通过UCI数据库中的几个数据集和k-means算法来验证其正确性,并应用于玉米良种选育。为确保得到的玉米良种集中不混有劣种,对聚类得到的玉米良种集进行主成分分析和熵值法的综合评价。实验结果表明,采用该函数在玉米良种集中得到了优良的玉米种子,验证了其正确性。

摘要：针对k-means算法所存在的问题,提出一种优化初始中心点的算法.采用密度敏感的相似性度量来计算对象的密度,启发式地生成样本初始中心.然后设计一种评价函数——均衡化函数,并以均衡化函数为准则自动生成聚类数目.与传统算法相比,本文算法可得到较高质量的初始中心和较稳定的聚类结果.实验结果表明该算法的有效性和可行性.

摘要：针对动画单帧图像颜色偏差影响整个动画序列质量的问题,提出一种基于k-means算法的动画单帧图像颜色PS校正方法.对动画单帧图像颜色PS校正做出分析描述后,在k-means算法的基础上,将图像划分为不同的区域,分析每个区域内的亮度直方图,实现对图像色彩亮度的补偿;根据色彩RGB位数拓展图像,并比较拓展前后两幅图像的色彩,以此得到校准算子;根据校准算子,完成对动画单帧图像的颜色校正.实验结果表明,所提方法可在保证校正效率的同时,取得最低的校准色差和亮度偏差.

摘要：常规的关联规则数据挖掘方法主要使用事物数据库制定挖掘规则,容易生成较多搜索项集,导致数据挖掘支持度过低,因此基于k-means算法设计了全新的数据挖掘方法。以挖掘信任度为基础,通过模糊查询获取关联规则模糊约束值,生成k-means数据挖掘模型,再进行综合处理,挖掘最大频繁项目集,完成关联挖掘。实验结果表明,设计的挖掘方法在不同数据集下均有较好的数据挖掘支持度,证明设计方法的挖掘性能良好,具有一定的应用价值,可以作为后续网络数据处理的参考。

摘要：传统的网络安全防御采用防火墙、杀毒软件、深度包过滤等,这些方法属于被动防御模式,但是面对互联网的普及应用,已经无法满足实际需求。k-means是一种非常先进的数据挖掘和人工智能方法,其可以从海量的网络中发掘潜在的病毒、木马等,从而及时地启动杀毒软件,将木马或病毒清除掉,消灭网络攻击威胁于萌芽之中,避免给网络用户带来不可估量的损失。本文基于k-means算法设计了一个网络主动安全防御系统,该系统实验结果显示准确度高达99.7%,能够有效地防御网络病毒和木马的攻击,确保网络安全运行。

摘要：针对水电厂光纤测温系统并行扩展性和问题扩展性较差的问题,设计了基于分布式k-means算法的水电厂光纤测温系统可扩展性优化方法。根据系统真实的执行时间和能耗,计算系统通信和能耗的实际加速比,构建系统可扩展模型;利用基于分布式k-means算法的协同过滤模型分散数据集,聚合相似度高的样本数据,完成系统的可扩展性优化。实验结果表明,设计方法的性能明显优于其他方法,解决了系统并行扩展性和问题扩展性的优化问题。

摘要：常规的无线网络密钥管理方法,由于管理措施的不到位,导致管理效率低。提出基于k-means算法的无线网络密钥管理方法。通过对无线网络的特征量分析出密钥的运行环境,通过LkH++算法建立密钥树,方便后期基于k-means算法无线网络密钥的聚类设计,通过验证密钥的存储功能、安全性和更新性来实现管理方法。实验通过对比不同方法下密钥的重构概率,获得在模拟实验中基于k-means算法的管理方法于样本1和样本5中可达到100%的管理执行效率,纵向增强管理性能,能满足具有良好管理要求。