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Scaling up the DBSCAN Algorithm for Clustering Large Spatial Databases Based on Sampling Technique 认领 引用 被引量：9
1
作者 Guan Ji hong 1, Zhou Shui geng 2, Bian Fu ling 3, He Yan xiang 1 1. School of Computer, Wuhan University, Wuhan 430072, China 2.State Key Laboratory of Software Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China 3.College of Remote Sensin 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 EI CAS 2001年第Z1期467-473,共7页
Clustering, in data mining, is a useful technique for discovering interesting data distributions and patterns in the underlying data, and has many application fields, such as statistical data analysis, pattern recogni... Clustering, in data mining, is a useful technique for discovering interesting data distributions and patterns in the underlying data, and has many application fields, such as statistical data analysis, pattern recognition, image processing, and etc. We combine sampling technique with DBSCAN algorithm to cluster large spatial databases, and two sampling based DBSCAN (SDBSCAN) algorithms are developed. One algorithm introduces sampling technique inside DBSCAN, and the other uses sampling procedure outside DBSCAN. Experimental results demonstrate that our algorithms are effective and efficient in clustering large scale spatial databases. 展开更多
关键词 spatial databases data mining clustering sampling DBSCAN algorithm
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基于RUN-VMD-DBSCAN的混凝土坝变形监测数据粗差识别方法 认领 引用
2
作者 周兰庭 魏鑫 周炫言 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2026年第3期1-7,共7页
针对混凝土坝变形监测数据普遍存在的噪声干扰及粗差识别困难等问题,结合改进的变分模态分解(VMD)能够实现参数精准定位、密度聚类算法(DBSCAN)对噪声具备良好鲁棒性等优势,提出了一种基于RUN-VMD-DBSCAN的混凝土坝变形监测数据粗差识... 针对混凝土坝变形监测数据普遍存在的噪声干扰及粗差识别困难等问题,结合改进的变分模态分解(VMD)能够实现参数精准定位、密度聚类算法(DBSCAN)对噪声具备良好鲁棒性等优势,提出了一种基于RUN-VMD-DBSCAN的混凝土坝变形监测数据粗差识别方法.该方法首先通过龙格库塔算法(RUN)对VMD的关键参数进行自适应优化,进而结合方差贡献率(VCR)有效剥离高频噪声,获得光滑且保留真实物理意义的变形分量;最后运用DBSCAN进行粗差识别,提高识别精度.与单一DBSCAN、VMD及LOF算法的工程实例处理结果对比表明:该方法粗差识别率更高,误判率显著降低. 展开更多
关键词 混凝土坝变形监测数据 粗差 RUN算法 VMD算法 DBSCAN算法
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基于网格搜索的DBSCAN算法在南极近岸水深数据去噪中的应用 认领 引用
3
作者 王剑 孙毅 +3 位作者 邢喆 郭灿文 赵现仁 王朝阳 《海洋信息技术与应用》 2026年第2期84-89,共6页
精确获取南极近岸海域海底地形对揭示南极地质演化、海洋环流及生态环境变化规律至关重要。然而,受低温、强风、密集浮冰漂移等特殊环境影响,该区域多波束水深原始数据存在大量由浮冰强反射、设备噪声等引发的噪声点,现有常规滤波方法... 精确获取南极近岸海域海底地形对揭示南极地质演化、海洋环流及生态环境变化规律至关重要。然而,受低温、强风、密集浮冰漂移等特殊环境影响,该区域多波束水深原始数据存在大量由浮冰强反射、设备噪声等引发的噪声点,现有常规滤波方法在处理此类异常值时存在局限性,会导致地形模型精度不足。为此,本文提出了一种基于网格搜索的DBSCAN算法,通过构建参数空间遍历所有可能的邻域半径(Eps)与最小点数(MinPts)组合,以轮廓系数为核心评价指标选取最优参数,实现高效的水深数据聚类与噪声滤除。实验结果表明,该算法能精准识别并剔除噪声点,剔除比例约9.1%,轮廓系数达0.686。与K-means、CUBE算法相比,其聚类效果更优,有效提升了数据处理的准确性与可靠性。本研究为南极近岸多波束水深数据处理提供了高效鲁棒的解决方案,对推动极区近岸地形调查的应用发展具有重要意义。 展开更多
关键词 多波束测深数据处理 南极近岸 网格搜索 DBSCAN算法 噪声滤除 异常值识别 轮廓系数
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基于DBSCAN算法的电力自动化计量异常数据点剔除 认领 引用
4
作者 董新微 王超 +2 位作者 江蒗 胡志亮 黄心心 《微型电脑应用》 2026年第3期61-65,共5页
电力自动化计量数据易受噪声干扰,导致异常数据识别非常困难,因此,提出基于密度的带噪声空间聚类(DBSCAN)算法的电力自动化计量异常数据点剔除方法。提取电力自动化计量数据特征,将时间序列重新排序。计算电力自动化计量数据点的局部密... 电力自动化计量数据易受噪声干扰,导致异常数据识别非常困难,因此,提出基于密度的带噪声空间聚类(DBSCAN)算法的电力自动化计量异常数据点剔除方法。提取电力自动化计量数据特征,将时间序列重新排序。计算电力自动化计量数据点的局部密度与最小距离,判断并剔除异常计量数据点。实验结果表明,所提出的方法对电力自动化计量异常数据点检测准确,且剔除效果好。 展开更多
关键词 DBSCAN算法 电力自动化计量数据 局部离群因子算法 数据点剔除 异常检测
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基于DBSCAN算法的网约车出行需求分析 认领 引用
5
作者 刘秀彩 朱治邦 +1 位作者 臧秋晨 孙婧 《公路与汽运》 2026年第2期15-20,共6页
分析城市网约车出行需求有利于掌握城市居民出行的时空分布特征,指导城市营运客运资源的高效投放。为缓解城市出行压力,优化网约车运营调度并增强公众出行满意度,文中基于南京市网约车订单数据,引入DBSCAN(Density-Based Spatial Cluste... 分析城市网约车出行需求有利于掌握城市居民出行的时空分布特征,指导城市营运客运资源的高效投放。为缓解城市出行压力,优化网约车运营调度并增强公众出行满意度,文中基于南京市网约车订单数据,引入DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)空间聚类算法,以南京市早高峰网约车出行乘客为研究对象,对网约车上客出行区域进行聚类分析,得出簇半径Eps为0.010、最小样本数量M为400为最优参数组合,能反映城市繁华商圈、大型客运枢纽、公共交通站点为城市网约车出行热点区域的特点;针对网约车典型载客热区提出南京市网约车投放建议。 展开更多
关键词 城市交通 网约车 出行需求 DBSCAN算法 聚类分析 时空分布
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Approaches for Scaling DBSCAN Algorithm to Large Spatial Databases 认领 引用 被引量：19
6
作者 周傲英 周水庚 +2 位作者 曹晶 范晔 胡运发 《Journal of Computer Science & Technology》 SCIE EI 2000年第6期509-526,共18页
The huge amount of information stored in databases owned by corporations (e.g., retail, financial, telecom) has spurred a tremendous interest in the area of knowledge discovery and data mining. Clustering, in data min... The huge amount of information stored in databases owned by corporations (e.g., retail, financial, telecom) has spurred a tremendous interest in the area of knowledge discovery and data mining. Clustering, in data mining, is a useful technique for discovering interesting data distributions and patterns in the underlying data, and has many application fields, such as statistical data analysis, pattern recognition, image processing, and other business applications. Although researchers have been working on clustering algorithms for decades, and a lot of algorithms for clustering have been developed, there is still no efficient algorithm for clustering very large databases and high dimensional data. As an outstanding representative of clustering algorithms, DBSCAN algorithm shows good performance in spatial data clustering. However, for large spatial databases, DBSCAN requires large volume of memory support and could incur substantial I/O costs because it operates directly on the entire database. In this paper, several approaches are proposed to scale DBSCAN algorithm to large spatial databases. To begin with, a fast DBSCAN algorithm is developed, which considerably speeds up the original DBSCAN algorithm. Then a sampling based DBSCAN algorithm, a partitioning-based DBSCAN algorithm, and a parallel DBSCAN algorithm are introduced consecutively. Following that, based on the above-proposed algorithms, a synthetic algorithm is also given. Finally, some experimental results are given to demonstrate the effectiveness and efficiency of these algorithms. 展开更多
关键词 spatial database clustering fast DBSCAN algorithm data sampling data partitioning parallel
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基于DBSCAN聚类算法和ARIMA时间序列的气候因素研究 认领 引用
7
作者 陈虹云 史雨轩 《电工技术》 2026年第10期85-88,共4页
对气候变化的时间序列特征进行科学分析与精准预测,对于理解气候演变规律和制定应对策略具有至关重要的理论与现实意义。通过DBSCAN算法对全球代表性城市的温度数据进行聚类,并对每类城市进行气温突变检验和最小二乘回归计算,以分析和... 对气候变化的时间序列特征进行科学分析与精准预测,对于理解气候演变规律和制定应对策略具有至关重要的理论与现实意义。通过DBSCAN算法对全球代表性城市的温度数据进行聚类,并对每类城市进行气温突变检验和最小二乘回归计算,以分析和揭示全球温度的变化趋势;通过构建ARIMA等多种时间序列模型,对全球温度数据进行训练和预测;最后通过Spearman相关性分析,确定影响气温的主要因素并为制定气候变化缓解措施提供科学依据。 展开更多
关键词 DBSCAN算法 Mann-Kendall突变检验 Elman神经网络 ARIMA模型 时间序列预测
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基于DBSCAN聚类和信誉模型的跨境物流PBFT优化算法 认领 引用
8
作者 刘锦 徐劲松 《物流工程与管理》 2026年第2期46-50,共5页
在区块链背景下,运用共识算法达成多个节点之间的数据一致性已经有了大量的应用场景。然而,若将其直接运用到跨境物流场景中,PBFT会与物流网络的非均匀拓扑特质存在结构性错配。为了更好地提升区块链与跨境物流的融合度,文中针对跨境物... 在区块链背景下,运用共识算法达成多个节点之间的数据一致性已经有了大量的应用场景。然而,若将其直接运用到跨境物流场景中,PBFT会与物流网络的非均匀拓扑特质存在结构性错配。为了更好地提升区块链与跨境物流的融合度,文中针对跨境物流网络中节点分布不均和可靠性差异的特点,提出一种优化的TDBS-PBFT共识算法。该算法融合信誉模型与DBSCAN聚类实现拓扑感知:利用信誉选举可靠领导者,并通过聚类划分核心与桥接簇,以解决枢纽瓶颈及桥梁忽视问题。由此构建的分层共识可将全局压力分解为簇内并行任务,以降低通信开销。仿真实验证明,TDBS-PBFT在通信开销、吞吐量及系统稳定性方面均优于传统PBFT,为跨境物流提供了一种高效且鲁棒的共识方案。 展开更多
关键词 区块链 DBSCAN聚类 信誉模型 共识机制 跨境物流
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Using Greedy algorithm: DBSCAN revisited II 认领 引用 被引量：2
9
作者 岳士弘 李平 +1 位作者 郭继东 周水庚 《Journal of Zhejiang University Science》 2004年第11期1405-1412,共8页
The density-based clustering algorithm presented is different from the classical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) (Ester et al., 1996), and has the following advantages: first, Gree... The density-based clustering algorithm presented is different from the classical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) (Ester et al., 1996), and has the following advantages: first, Greedy algorithm substitutes for R*-tree (Bechmann et al., 1990) in DBSCAN to index the clustering space so that the clustering time cost is decreased to great extent and I/O memory load is reduced as well; second, the merging condition to approach to arbitrary-shaped clusters is designed carefully so that a single threshold can distinguish correctly all clusters in a large spatial dataset though some density-skewed clusters live in it. Finally, authors investigate a robotic navigation and test two artificial datasets by the proposed algorithm to verify its effectiveness and efficiency. 展开更多
关键词 DBSCAN algorithm Greedy algorithm Density-skewed cluster
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基于DBSCAN的配电网同步测量坏数据检测方法 认领 引用 被引量：2
10
作者 刘灏 陈容 +2 位作者 毕天姝 赵丹 张一鸣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2025年第17期122-133,共12页
配电网环境复杂,配电网同步相量测量装置(distribution network synchronous phasor measurement unit, D-PMU)容易受到干扰而产生坏数据,进一步影响基于测量数据的应用效果。为了提高D-PMU数据质量,提出一种不依赖系统拓扑的基于密度... 配电网环境复杂,配电网同步相量测量装置(distribution network synchronous phasor measurement unit, D-PMU)容易受到干扰而产生坏数据,进一步影响基于测量数据的应用效果。为了提高D-PMU数据质量,提出一种不依赖系统拓扑的基于密度的噪场应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)的配电网同步测量坏数据检测方法。首先利用基于密度的聚类算法DBSCAN进行异常数据检测。通过轮廓系数和邓恩指数对DBSCAN的聚类结果进行综合评价。利用麻雀搜索算法实现自适应参数调整,解决检测时需要预先处理训练、标记数据的问题。在此基础上,将时间序列聚类的K-Medoids算法和动态时间规整算法相结合,通过衡量不同时间序列之间的相似性,解决了D-PMU在电气联系较弱时对扰动数据与坏数据的区分问题,增强了数据处理的准确性与噪声环境下的稳健性。仿真和实际数据的测试结果表明,所提方法能有效区分真实扰动数据并准确识别D-PMU坏数据。 展开更多
关键词 坏数据检测 DBSCAN算法 动态时间规整 K-Medoids算法
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融合RANSAC的改进DBSCAN算法提取钢拱桥拱肋线形 认领 引用 被引量：1
11
作者 潘国兵 赵雪妍 +2 位作者 吴畏 金晓东 虞洪兵 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2025年第21期9148-9157,共10页
钢拱桥的线形监测是桥梁健康监测系统的重要组成部分。运用三维激光扫描技术,融合随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对传统的具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noi... 钢拱桥的线形监测是桥梁健康监测系统的重要组成部分。运用三维激光扫描技术,融合随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对传统的具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法进行改进,对钢拱桥拱肋线形进行提取。三维激光点云数据具有全面性和细节体现的优势,能够完整地呈现桥梁结构的形状和变形信息,融合RANSAC的改进DBSCAN算法根据钢拱桥结构特征对聚类结果进行约束,能够很好地实现删除离散点及桥面、横撑、横联和腹杆部分的点云这一目的。根据融合RANSAC的改进DBSCAN算法提取出的点云进行关键点拟合,与人工提取结果进行对比,拱肋关键点提取误差均在毫米级,最大误差为9.2 mm,最小误差为0.1 mm,此提取方法能够更加准确有效地完成钢拱桥线形提取,使线形提取精度达到毫米级,大大降低了人力成本和时间成本,对钢拱桥的复杂结构有更好的鲁棒性,能很好地适应实际生产需求。 展开更多
关键词 三维激光 线形监测 RANSAC算法 改进DBSCAN算法
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基于DBSCAN算法的改进 RRT-Connect 路径规划研究 认领 引用 被引量：1
12
作者 李刘洋 王可庆 +1 位作者 焦思韬 周奇 《计算技术与自动化》 2025年第1期1-6,共6页
针对双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法收敛速度慢、路径搜索效率低、路径曲折的问题,提出了一种基于DBSCAN算法的改进RRT-Connect算法。在RRT-Connect算法基础上加入节点引力场引导新节点产生方向,使收敛速度变快;同时通过引入椭圆... 针对双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法收敛速度慢、路径搜索效率低、路径曲折的问题,提出了一种基于DBSCAN算法的改进RRT-Connect算法。在RRT-Connect算法基础上加入节点引力场引导新节点产生方向,使收敛速度变快;同时通过引入椭圆采样方法,缩小采样范围,提高路径规划效率;最后在改进RRT-Connect的基础上引入DBSCAN聚类算法,使得到的规划路径更加平滑可靠,增强算法的鲁棒性。为了验证改进后的算法优化效果,分别在不同环境中与RRT算法、RRT-Connect算法进行仿真比较。仿真实验表明,改进后的RRT-Connect算法路径规划效果均要优于其他两种算法,不仅加快了路径规划速度,而且得到的路径接近最优解,具有普遍适用性、鲁棒性高等特点。 展开更多
关键词 RRT-Connect算法 DBSCAN算法 椭圆采样 引力场 路径规划
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Identification of Convective and Stratiform Clouds Based on the Improved DBSCAN Clustering Algorithm 认领 引用 被引量：9
13
作者 Yuanyuan ZUO Zhiqun HU +3 位作者 Shujie YUAN Jiafeng ZHENG Xiaoyan YIN Boyong LI 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2022年第12期2203-2212,共10页
A convective and stratiform cloud classification method for weather radar is proposed based on the density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN)algorithm.To identify convective and stratiform clo... A convective and stratiform cloud classification method for weather radar is proposed based on the density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN)algorithm.To identify convective and stratiform clouds in different developmental phases,two-dimensional(2D)and three-dimensional(3D)models are proposed by applying reflectivity factors at 0.5°and at 0.5°,1.5°,and 2.4°elevation angles,respectively.According to the thresholds of the algorithm,which include echo intensity,the echo top height of 35 dBZ(ET),density threshold,andεneighborhood,cloud clusters can be marked into four types:deep-convective cloud(DCC),shallow-convective cloud(SCC),hybrid convective-stratiform cloud(HCS),and stratiform cloud(SFC)types.Each cloud cluster type is further identified as a core area and boundary area,which can provide more abundant cloud structure information.The algorithm is verified using the volume scan data observed with new-generation S-band weather radars in Nanjing,Xuzhou,and Qingdao.The results show that cloud clusters can be intuitively identified as core and boundary points,which change in area continuously during the process of convective evolution,by the improved DBSCAN algorithm.Therefore,the occurrence and disappearance of convective weather can be estimated in advance by observing the changes of the classification.Because density thresholds are different and multiple elevations are utilized in the 3D model,the identified echo types and areas are dissimilar between the 2D and 3D models.The 3D model identifies larger convective and stratiform clouds than the 2D model.However,the developing convective clouds of small areas at lower heights cannot be identified with the 3D model because they are covered by thick stratiform clouds.In addition,the 3D model can avoid the influence of the melting layer and better suggest convective clouds in the developmental stage. 展开更多
关键词 improved DBSCAN clustering algorithm cloud identification and classification 2D model 3D model weather radar
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基于DBSCAN聚类的CCUS管网布局优化方法 认领 引用 被引量：1
14
作者 赵东亚 黄启展 +3 位作者 邢玉鹏 章旎 于徽 许保珅 《新疆石油天然气》 CAS 2025年第3期50-60,共11页
为减少CO2排放,减缓气候变化,碳捕集、利用和封存(CCUS)技术受到了广泛关注。由于项目投资较大且不易变更,CCUS技术的推广和应用受到了极大限制。目前系统化的源汇匹配已成为研究重点,科学、有效的源汇匹配可优化管网设计,降低CCUS... 为减少CO2排放,减缓气候变化,碳捕集、利用和封存(CCUS)技术受到了广泛关注。由于项目投资较大且不易变更,CCUS技术的推广和应用受到了极大限制。目前系统化的源汇匹配已成为研究重点,科学、有效的源汇匹配可优化管网设计,降低CCUS全流程成本。提出了一种基于密度的具有噪声的聚类算法(DBSCAN)优化CCUS管网布局,为CCUS管网设计提供解决方案。首先应用DBSCAN算法对源和汇进行聚类处理;然后在充分考虑源汇性质、各环节成本等因素基础上,基于最小支撑树法构建CCUS源汇匹配模型,得到CCUS源汇匹配理论方案;最后针对多源共汇导致的管网冗余问题,应用改进的节约里程法优化CCUS源汇匹配方案。以假定规划区为例开展研究,结果表明所提模型不仅能够降低CCUS部署成本,还能大幅缩短运输距离。相较于传统方案,部署总成本由1.3×107万元降至9.8×106万元,降幅约为24.6%;运输距离由4075 km减少至1008 km,降幅达75.3%。研究验证了所提方法在复杂CCUS场景中的适应性与经济性,为CCUS系统规划提供了可行的优化路径和理论参考。 展开更多
关键词 源汇匹配 CCUS 最小支撑树法 改进的节约里程法 DBSCAN聚类
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基于DBSCAN和几何算法的物标集群避碰方法 认领 引用 被引量：1
15
作者 贾世灏 潘家财 +1 位作者 魏凯 陆蒙洁 《广州航海学院学报》 2025年第1期33-41,共9页
针对海面上密集多物标会遇场景下无人艇自主避碰问题,综合考虑避碰规则,提出一种基于密度聚类(DBSCAN)与几何避碰算法的物标集群避碰模型(CCAMDG)。在经典的DBSCAN中引入航向差阈值和航速差阈值两个参数,将无人艇周边满足聚类条件的密... 针对海面上密集多物标会遇场景下无人艇自主避碰问题,综合考虑避碰规则,提出一种基于密度聚类(DBSCAN)与几何避碰算法的物标集群避碰模型(CCAMDG)。在经典的DBSCAN中引入航向差阈值和航速差阈值两个参数,将无人艇周边满足聚类条件的密集动态物标聚类视为需要避让的物标集群,并利用圆形包络算法建立物标集群规避区;在几何避碰算法中引入基于视线的碰撞检测方法,并在《国际海上避碰规则》的约束条件下,实现无人艇对物标集群的安全避碰。仿真结果表明:该方法能够安全地对多动态物标完成避碰行动,同时降低避碰决策复杂度,提高避碰效率,可用于海上避让编队集群、渔船集群等交通流密集情景中的避让决策。 展开更多
关键词 避碰 密度聚类 几何避碰算法 物标集群 无人艇
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基于DBSCAN的风电滚动轴承故障诊断研究 认领 引用
16
作者 朱静 李欧 +1 位作者 卞书诺 胡冰冰 《自动化仪表》 CAS 2025年第5期51-57,共7页
以风电滚动轴承为研究对象,针对数据结构和规模不同数据集的聚类问题,提出了一种基于基于密度的带噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法的风电滚动轴承故障诊断模型。结合不同故障类型的滚动轴承的振动及声发射信号,对滚动轴承特征进行Tsfresh... 以风电滚动轴承为研究对象,针对数据结构和规模不同数据集的聚类问题,提出了一种基于基于密度的带噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法的风电滚动轴承故障诊断模型。结合不同故障类型的滚动轴承的振动及声发射信号,对滚动轴承特征进行Tsfresh提取。采用DBSCAN算法对模拟试验台滚动轴承数据信号进行聚类分析。采用半径和密度值表现数据分布的紧密程度,实现将数据集中数据密度高于其他部分且彼此之间联通的呈现密度堆积的散点标记为同一类。试验结果表明,DBSCAN算法适合处理堆积型数据,能够发掘并允许任意形状和大小的聚类簇,并标记出噪声点(离群数据点)。与k-means算法的对比表明,DBSCAN算法在聚类准确性、对数据分布的适应性方面更有效。 展开更多
关键词 风电机组 滚动轴承 聚类分析 故障诊断 基于密度的带噪声应用空间聚类算法 密度堆积
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基于循环随机Hough变换和DBSCAN的群起始算法 认领 引用 被引量：1
17
作者 薛俊杰 刘良玉 +1 位作者 马小艳 徐嘉辉 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第6期700-706,共7页
群目标的航迹起始是群目标跟踪的第一步,常规的航迹起始算法应用在群目标上会产生大量虚假航迹,而传统的群目标起始算法存在抗杂波能力差且未考虑多群重叠的问题。因此提出了一种基于循环Hough变换和基于密度的空间聚类(Density-Based S... 群目标的航迹起始是群目标跟踪的第一步,常规的航迹起始算法应用在群目标上会产生大量虚假航迹,而传统的群目标起始算法存在抗杂波能力差且未考虑多群重叠的问题。因此提出了一种基于循环Hough变换和基于密度的空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)算法的群起始算法。算法通过对多次扫描的点迹做随机Hough变换投影到参数空间,利用群目标运动特性一致的特点通过聚类提取出阈值最大的群,考虑到群的参数积累会影响其他的群或者目标,因此提取完再循环做随机Hough变换依次提取出阈值最大的群直至结束。最后将提取出的群利用DBSCAN算法进行群分割完成群起始。文章最后通过仿真验证,表明该算法不仅有较强的抗杂波能力,同时也能解决密集群的起始难题,且计算量不大,可以在工程上应用。 展开更多
关键词 随机Hough变换 基于密度的空间聚类算法 群起始 密集杂波
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深度学习结合改进DBSCAN聚类的数据异常检测 认领 引用 被引量：1
18
作者 王典 常军 《动力学与控制学报》 2025年第9期74-84,共11页
由于结构健康监测系统采集到的数据不可避免存在异常,导致无法从中获取结构真实健康情况,故异常数据检测对结构分析及其状态评估至关重要.为此,提出一种基于组合预测模型的多通道数据异常检测方法.首先,将结构健康监测数据分为两段,前... 由于结构健康监测系统采集到的数据不可避免存在异常,导致无法从中获取结构真实健康情况,故异常数据检测对结构分析及其状态评估至关重要.为此,提出一种基于组合预测模型的多通道数据异常检测方法.首先,将结构健康监测数据分为两段,前段只有环境引起的间歇性异常,后段包括间歇性异常以及传感器故障造成的数据异常.其次,通过根据余弦核密度估计各数据点的局部密度自适应地选取参数半径,并对基于密度的空间聚类算法(DBSCAN)改进,进而用该改进模型剔除前段数据中的间歇性异常得到清洗数据(即没有问题的正常数据).接着,基于多传感器间的相关性,结合卷积神经网络(CNN)的空间特征和长短期记忆网络(LSTM)的时间特征,训练清洗数据得到代表正常数据特征的数学模型.然后,在数学模型中输入后段数据得到预测数据,并将预测数据与后段数据对比得到预测误差,采用极值理论(EVT)拟合预测误差分布并设置阈值,进而检测数据的异常状况.最后,分析Dowling Hall人行天桥加速度监测数据表明,该方法能够有效提高结构健康监测异常数据的检测能力. 展开更多
关键词 深度学习 DBSCAN算法 数据异常检测 组合模型 结构健康监测
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信息重构和DBSCAN算法下输变电负荷数据识别方法 认领 引用
19
作者 李沛东 林刚 +2 位作者 张恒 张盛林 蒋德玉 《电子设计工程》 2025年第13期120-123,128,共4页
当输变电网络承载负荷超出额定值时,易导致设备损坏,威胁电力网络安全,为使电力网络能够掌握输变电负荷情况,提出了基于信息重构和DBSCAN算法的输变电负荷数据识别方法。定义电力负荷信息重构原则,并联合DBSCAN算法模型,完善电网架构体... 当输变电网络承载负荷超出额定值时,易导致设备损坏,威胁电力网络安全,为使电力网络能够掌握输变电负荷情况,提出了基于信息重构和DBSCAN算法的输变电负荷数据识别方法。定义电力负荷信息重构原则,并联合DBSCAN算法模型,完善电网架构体系,实现对输变电网络的重构。分别确定电压、电流、电力信号负荷三类电力参量的等级标准,实现对变电负荷数据的针对性识别。实验结果表明,该方法能够根据功率与电感数值,准确计算出电力网络的实时电量负荷水平,保障了输变电负荷数据的识别准确性。 展开更多
关键词 信息重构 DBSCAN算法 输变电负荷 数据识别
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Flight Trajectory Option Set Generation Based on Clustering Algorithms 认领 引用
20
作者 WANG Shijin SUN Min +1 位作者 LI Yinglin YANG Baotian 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2025年第6期767-788,共22页
Addressing the issue that flight plans between Chinese city pairs typically rely on a single route,lacking alternative paths and posing challenges in responding to emergencies,this study employs the“quantile-inflecti... Addressing the issue that flight plans between Chinese city pairs typically rely on a single route,lacking alternative paths and posing challenges in responding to emergencies,this study employs the“quantile-inflection point method”to analyze specific deviation trajectories,determine deviation thresholds,and identify commonly used deviation paths.By combining multiple similarity metrics,including Euclidean distance,Hausdorff distance,and sector edit distance,with the density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN)algorithm,the study clusters deviation trajectories to construct a multi-option trajectory set for city pairs.A case study of 23578 flight trajectories between the Guangzhou airport cluster and the Shanghai airport cluster demonstrates the effectiveness of the proposed framework.Experimental results show that sector edit distance achieves superior clustering performance compared to Euclidean and Hausdorff distances,with higher silhouette coefficients and lower Davies⁃Bouldin indices,ensuring better intra-cluster compactness and inter-cluster separation.Based on clustering results,19 representative trajectory options are identified,covering both nominal and deviation paths,which significantly enhance route diversity and reflect actual flight practices.This provides a practical basis for optimizing flight paths and scheduling,enhancing the flexibility of route selection for flights between city pairs. 展开更多
关键词 flight trajectory clustering trajectory option set sector edit distance density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN)algorithm deviation trajectories
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