导读:本文包含了阶最近邻距离论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:代价敏感,最大化最小间隔,样本间距离,贝叶斯决策理论
阶最近邻距离论文文献综述
杨浩,王宇,张中原[1]（2019）在《基于K最近邻样本平均距离的代价敏感算法的集成》一文中研究指出为了解决不均衡数据集的分类问题和一般的代价敏感学习算法无法扩展到多分类情况的问题,提出了一种基于K最近邻(KNN)样本平均距离的代价敏感算法的集成方法。首先,根据最大化最小间隔的思想提出一种降低决策边界样本密度的重采样方法;接着,采用每类样本的平均距离作为分类结果的判断依据,并提出一种符合贝叶斯决策理论的学习算法,使得改进后的算法具备代价敏感性;最后,对改进后的代价敏感算法按K值进行集成,以代价最小为原则,调整各基学习器的权重,得到一个以总体误分代价最低为目标的代价敏感AdaBoost算法。实验结果表明,与传统的KNN算法相比,改进后的算法在平均误分代价上下降了31.4个百分点,并且代价敏感性能更好。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年07期）
刘志芳,周元满,王平,刘志美[2]（2018）在《基于最近邻体分析法的红海榄支柱根最小距离分布模型研究》一文中研究指出以广东湛江特呈岛不同红海榄群落为研究对象,运用最近邻体分析法对特呈岛红树林保护区3种不同红树林群落中红海榄支柱根的空间分布进行分析,并用标准正态分布检验实际CE指数偏离1的显着性,同时运用威布尔分布、正态分布、伽玛分布3种模型对红海榄纯林、红海榄+白骨壤混交林以及红海榄+木榄混交林中红海榄支柱根的最小距离分布进行拟合及检验。结果表明:红海榄支柱根在3种群落类型中其分布格局呈聚集分布,标准正态分布检验结果显示其CE值与理论值之间的偏离达极显着水平(u>2.58);3种概率密度函数对不同群落类型中红海榄支柱根的最小距离分布的拟合效果不同,其中威布尔函数拟合效果最好(显着水平(α=0.01)。最近邻体分析法及威布尔函数能较好地对红海榄支柱根的空间分布格局进行估计。(本文来源于《林业资源管理》期刊2018年03期）
刘颖[3]（2017）在《云计算中基于密文的安全最近邻及安全海明距离检索机制》一文中研究指出云计算是继分布式计算、对等计算、网格计算之后出现的一种崭新的计算模式。其核心思想是资源租用、应用托管和服务外包。云具有很高的灵活性和可扩展性,其应用已经愈来愈普及。最近邻查询是数据库中的基础查询之一,在很多领域都有着广阔的应用前景,比如模式识别、机器学习、统计分类等领域。海明距离查询在许多领域都有广泛的应用,比如相似性检测、模式识别、病毒探测、DNA序列和蛋白质分析、错误纠正、文本分类等等。随着云计算和大数据时代的到来,把大规模的数据库外包给云服务器成了趋势,但是云是不完全可信的,其中存在很多潜在的威胁。为了保证数据的安全,用户往往是将数据加密后再存储到云服务器上。如何高效地实现在密文数据上进行最近邻检索和海明距离检索成了迫切需要解决的问题。本论文针对这两个问题分别提出了相应的安全检索协议,具体工作如下:本文首先提出了一种可以用于一维空间和二维空间的的安全最近邻查询方案。该方案的主要思想是把安全最近邻查询问题转化成为判断一个点是否在一个范围内的问题,进而转化成为判断两个集合是否相交的问题,从而可以在安全隐私的状态下进行判断两个集合是否相交的计算。为了达到亚线性级的查询时间,本文提出了一种空间划分方案和范围树的树形数据结构,为了达到可自适应的IND-CPA安全级别,本文提出了多窝布鲁姆过滤器和单窝布鲁姆过滤器,分别用于构建索引和陷门。分析和实验结果验证了所提出方案的有效性。其次,本文提出了一种隐私保护的海明距离查询方案。该方案首先生成一个可逆的随机矩阵,并运用该矩阵对数据进行转换,然后通过前缀编码对数据进行编码,并运用安全数据结构IBF进行存储和安全索引IBTree来构建索引。在安全性方面,可以满足自适应的IND-CKA安全,在查询时间方面,达到了亚线性级的查询时间。分析和实验结果验证了所提出方案的有效性。最后,本文对已完成的研究工作进行了总结,并对下一步的工作进行了展望。(本文来源于《湖南大学》期刊2017-05-05）
王晓君,裴福俊,刘红云[4]（2015）在《一种改进马氏距离的最近邻数据关联算法》一文中研究指出针对最近邻数据关联算法关联正确率较低,容易导致错误关联的问题,本文提出了一种改进的最近邻数据关联算法。该算法通过计算传感器的测量值与地图已有特征之间数据关联的概率,分析了预测向量和观测向量的协方差对数据关联算法的影响机制,提出了预测向量和观测向量的协方差辅助计算马氏距离的改进最近邻数据关联算法,并给出了算法的具体实现流程。最后,通过仿真实验结果表明,改进的最近邻算法在几乎不增加计算时间的情况下,具有更高的数据关联正确率,将该算法应用到同时定位与地图创建中,运动轨迹的估计更接近于实际的轨迹。(本文来源于《导航定位学报》期刊2015年04期）
崔宾阁,庄仲杰[5]（2015）在《基于最佳距离度量的两层最近邻分类算法》一文中研究指出两层最近邻(TLNN)分类算法通过在有限训练样本条件下最小化错误率的平均绝对误差,能够产生比k-最近邻(kNN)算法更好的分类结果,但其精度易受噪声影响。针对这个问题,提出一种基于最佳距离度量的两层最近邻分类算法(ODM-TLNN),提高对噪声数据的鲁棒性。算法分为两层,下层使用最佳距离度量来确定一个未标记样本的局部子空间,上层采用AdaBoost在子空间进行信息提取。基于UCI数据集的实验结果表明,该算法能充分降低分类错误率,并且在噪声数据下具有较好的稳定性。(本文来源于《山东科技大学学报(自然科学版)》期刊2015年03期）
叶清,吴晓平,李墨泚,杨金宝[6]（2015）在《基于投影分解与k最近邻距离的异常证据检测算法》一文中研究指出为降低异常证据对合成结果的影响,提出了基于投影分解与k最近邻距离的异常证据检测算法。该算法在对证据集中所有证据进行焦元单一元素投影分解的基础上,重新构造证据的基本概率赋值,然后利用证据之间形成的欧式距离,采用k最近邻距离算法对异常证据进行检测。无线传感器网络应用实验分析表明:该算法可有效地对异常证据进行检测。对检测前后的证据利用证据合成规则进行融合对比结果发现,剔除了异常证据的合成结果并具有良好的峰值性和可分辨性,合成结果有利于融合决策。(本文来源于《海军工程大学学报》期刊2015年03期）
吴伟,高光来,聂建云[7]（2015）在《一种融合语义距离的最近邻图像标注方法》一文中研究指出传统的基于最近邻的图像标注方法效果不佳,主要原因在于提取图像视觉特征时,损失了很多有价值的信息。提出了一种改进的最近邻分类模型。首先利用距离测度学习方法,引入图像的语义类别信息进行训练,生成新的语义距离;然后利用该距离对每一类图像进行聚类,生成多个类内的聚类中心;最后通过计算图像到各个聚类中心的语义距离来构建最近邻分类模型。在构建最近邻分类模型的整个过程中,都使用训练得到的语义距离来计算,这可以有效减少相同图像类内的变动和不同图像类之间的相似所造成的语义鸿沟。在ImageCLEF2012图像标注数据库上进行了实验,将本方法与传统分类模型和最新的方法进行了比较,验证了本方法的有效性。(本文来源于《计算机科学》期刊2015年01期）
陈晓斯,程正东,樊祥,朱斌,丁磊[8]（2014）在《基于核距离加权的k-最近邻红外小目标检测》一文中研究指出城市复杂背景边缘给空中红外小目标检测带来的非线性、非平稳热辐射信号影响严重。在采用k-最近邻分类判别决策的基础上,提出了一种基于核距离加权的k-最近邻红外小目标检测算法。该方法将每个预测窗口内的原始数据核映射到高维空间中进行分类,再对各近邻进行距离加权,遍历图像后得到预测结果。实验结果证明了该方法在抑制背景、增强目标方面都有较好的效果。(本文来源于《激光与红外》期刊2014年09期）
侯晓晶,王会青,陈俊杰,刘茜[9]（2013）在《基于最近邻距离差的改进孤立点检测算法》一文中研究指出k最近邻孤立点检测算法的检测结果受用户设置参数的影响较大,并且无法判定孤立点强弱,针对该缺陷,引入阈半径和密集度阈值,提出基于最近邻距离差的孤立点检测算法。通过在多个数据集上的实验表明,改进算法扩大了参数的设置范围,降低了参数对结果的影响,并能够有效检测出强孤立点,用户通过调整密集度阈值,可以判定孤立点强弱,改进算法增强了原算法的稳定性和灵活性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2013年04期）
杨萍,侯威,封国林[10]（2011）在《k阶最近邻距离混合点过程分解模型的适用性判断条件的修正》一文中研究指出对k阶最近邻距离混合点过程分解模型的判断条件进行修正,使该模型的适用范围更接近于真实.数值试验发现,参数R的理论值较大或者较小均不影响模型适用范围的判断条件.对适用范围的理论临界值可能产生影响的主要是该临界值附近的R.分析临界值及其附近R与相应的理论值之间的差异,结合计算值,对所确定的临界值进行修正.结果发现:修正后的临界值一般都小于原临界值;无论临界值是否修正,点的个数对临界值的影响相似,即数据点数目较少时,临界值较大,数据点数目较大时,临界值较小;临界状态下,k的初始有效值基本随着数据点数目的增加而有所增加.(本文来源于《计算物理》期刊2011年06期）
阶最近邻距离论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以广东湛江特呈岛不同红海榄群落为研究对象,运用最近邻体分析法对特呈岛红树林保护区3种不同红树林群落中红海榄支柱根的空间分布进行分析,并用标准正态分布检验实际CE指数偏离1的显着性,同时运用威布尔分布、正态分布、伽玛分布3种模型对红海榄纯林、红海榄+白骨壤混交林以及红海榄+木榄混交林中红海榄支柱根的最小距离分布进行拟合及检验。结果表明:红海榄支柱根在3种群落类型中其分布格局呈聚集分布,标准正态分布检验结果显示其CE值与理论值之间的偏离达极显着水平(u>2.58);3种概率密度函数对不同群落类型中红海榄支柱根的最小距离分布的拟合效果不同,其中威布尔函数拟合效果最好(显着水平(α=0.01)。最近邻体分析法及威布尔函数能较好地对红海榄支柱根的空间分布格局进行估计。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
阶最近邻距离论文参考文献
[1].杨浩,王宇,张中原.基于K最近邻样本平均距离的代价敏感算法的集成[J].计算机应用.2019
[2].刘志芳,周元满,王平,刘志美.基于最近邻体分析法的红海榄支柱根最小距离分布模型研究[J].林业资源管理.2018
[3].刘颖.云计算中基于密文的安全最近邻及安全海明距离检索机制[D].湖南大学.2017
[4].王晓君,裴福俊,刘红云.一种改进马氏距离的最近邻数据关联算法[J].导航定位学报.2015
[5].崔宾阁,庄仲杰.基于最佳距离度量的两层最近邻分类算法[J].山东科技大学学报(自然科学版).2015
[6].叶清,吴晓平,李墨泚,杨金宝.基于投影分解与k最近邻距离的异常证据检测算法[J].海军工程大学学报.2015
[7].吴伟,高光来,聂建云.一种融合语义距离的最近邻图像标注方法[J].计算机科学.2015
[8].陈晓斯,程正东,樊祥,朱斌,丁磊.基于核距离加权的k-最近邻红外小目标检测[J].激光与红外.2014
[9].侯晓晶,王会青,陈俊杰,刘茜.基于最近邻距离差的改进孤立点检测算法[J].计算机工程与设计.2013
[10].杨萍,侯威,封国林.k阶最近邻距离混合点过程分解模型的适用性判断条件的修正[J].计算物理.2011