孤立点

摘要： K-means算法的聚类效果与初始聚类中心的选择以及数据中的孤立点有很大关联,具有很强的不确定性.针对这个缺点,提出了一种优化初始聚类中心选择的K-means算法.该算法考虑数据集的分布情况,将样本点分为孤立点、低密度点和核心点,之后剔除孤立点与低密度点,在核心点中选取初始聚类中心,孤立点不参与聚类过程中各类样本均值的计算.按照距离最近原则将孤立点分配到相应类中完成整个算法.实验结果表明,改进的K-means算法能提高聚类的准确率,减少迭代次数,得到更好的聚类结果.

摘要： K-means聚类高度敏感的初始化聚类中心选取一直是个难题.K值的选取能影响到实验结果.本文改进K-means聚类中心的初始化方法.首先,使用多个具有随机初始化的K均值聚类器构建一组基本聚类.然后,基于密度的思想,排除干扰的孤立点构建和聚集聚类来构建预聚类结果.获得初始的聚类中心集,然后将其用于最终K值聚类过程.最后证明了改进后方法的优越性.

摘要： 本文主要比较拓扑空间中的聚点、孤立点、内点、边界点以及外点,从孤立点的角度深入分析它们之间的区别与联系.针对实际教学过程中学生容易出现的三个误区,建议在一般拓扑学的教学过程中,教师不仅要引导学生厘清这五类特殊点的定义,还需要加强对孤立点的讲解,从而加深学生对孤立点的理解.

摘要： 针对K-means算法中对初始聚类中心和孤立点敏感的缺点,我们通过从密度和距离两个方面的改进,提出新的改进K-means算法.该算法引入特征权重,从近邻密度出发,去除孤立点对算法的影响,同时确定初始聚类中心,在距离计算过程中,引入集成簇内与簇间距离的计算方法,以提升聚类的效果.实验结果表明,该算法比传统聚类算法能够提升10％以上的聚类效果.

摘要： 针对K-means算法中对初始聚类中心和孤立点敏感的缺点,我们通过从密度和距离两个方面的改进,提出新的改进K-means算法。该算法引入特征权重,从近邻密度出发,去除孤立点对算法的影响,同时确定初始聚类中心,在距离计算过程中,引入集成簇内与簇间距离的计算方法,以提升聚类的效果。实验结果表明,该算法比传统聚类算法能够提升10%以上的聚类效果。

摘要： In order to overcome the high maintenance cost of the single-link of the PEGASIS protocol algorithm,and solve the defects of the COSEN protocol algorithm such as the large number of cross-links and long-links,data reverse transmission,a two-layer tree-type energy efficient multi-link routing algorithm(TTEMR) is proposed. TTEMR algorithm divides the network nodes into two layers, the bottom layer constructs the network nodes into multiple sublinks, then select the main link-leader and the sub-link-leaders to construct the top layer link-leader link. To reduce the length of the data transfer path,handling isolated points using a tree structure during the linking process,optimizing the selection strategies of the main link-leader and the sub-link-leaders and the link-forming rules,and avoid common nodes and sub-link-leaders near the Sink node into the link to reduce the reverse transmission of data. Simulation results show that compared with LEACH,PEGASIS and COSEN algorithm,TTEMR algorithm excels in the performance of each round of nodes, the stability period and life cycle of the network, the total energy remaining in each round,and the average path length per unit link segment.%针对PEGASIS协议算法的单链维护成本高,COSEN协议算法的交叉链和长链多、数据逆传递严重等缺陷,提出一种双层树型高能效多链路由算法(TTEMR).TTEMR算法把网络节点分为两层,底层将网络节点构造成多条分链,选取主链头和分链链头构造顶层链头链.对成链过程中产生的孤立点进行树型结构化处理以降低数据传递路径长度,优化主链头和分链链头选取策略及成链规则,并对Sink附近的普通节点和链头进行不入链操作以减少数据逆传递.仿真实验结果表明,与LEACH、PEGASIS和COSEN算法相比,TTEMR算法在每轮节点的存活数量、网络的稳定周期和生命周期、每轮剩余总能量及单位链路段平均路径长度等性能方面表现优异.

摘要： 孤立点检测是数据挖掘的重要研究方向之一,目标是发现数据集中不具备数据一般特性的数据对象.通过挖掘数据属性间内在的数量关联规则,标记产生的弱关联规则中置信度小于阈值的极小概率事件为孤立点,提出了一种基于数量关联的离群点检测算法.实例表明,算法能够有效检测数据集中的孤立点,具有应用价值.

摘要： 提出一种基于共享最近邻的聚类分析算法,解决聚类和同时检测孤立点的问题。基于共享最近邻的聚类和孤立点检测算法(SNN_LMD),结合基于密度的聚类算法SNN和孤立点检测算法LMD设计了一种新的基于密度的算法。该算法可以发现任意大小、形状和密度的类,同时还可以发现局部孤立点。

摘要： 针对现有基于传统数据挖掘的入侵检测系统在处理大量流数据时挖掘速度慢、自适应能力差的缺点，本文引入了流数据挖掘技术，提出基于流数据挖掘的入侵检测系统模型。运用流数据挖掘聚类算法挖掘出孤立点，利用特征值库快速判定数据包的行为，使其能快速地从大量流数据中发现入侵特征和模式，从而能够有效地解决传统入侵检测系统被动、滞后的问题，提高了入侵检测系统的精确性和有效性。

摘要： 目前，国内的工程项目大多采取综合打分法进行评标，然而现实情况很有可能出现某位专家打的分值很低，那么忽略该分值实际上就是有可能把该专家的正确意见排除了，可能会存在潜在的隐患。通过研究天津地区水利工程项目评标的历史打分数据，利用孤立点数据挖掘对其进行奇异分析，发现其中的孤立点，进而给业主提供相关建议，提醒业主对某些风险引起重视，帮助其提高招投标项目的成功率。

摘要： 在信息检索的查询反馈处理中,可以利用聚类方法进行文档进而扩展查询条件[1].这时被选择进行聚类的文档集合一般是小规模的,并且由于信息检索有限的性能,文档之间可能出现非常接近、一定程度上相似、基本无关等多种情况.本文针对信息检索的查询反馈处理中文档集合的这些特性,分析了使用聚类算法处理小规模文档集合面临的特殊问题,提出了在文档归并和孤立点分离基础上进行聚类的策略,取得了较好的聚类结果.

摘要： 本文通过分析文本的特征以及常用的文本聚类方法,提出了一种对文本进行细致划分获取细化簇、并在细化簇基础上进行聚类的文本聚类方法,在聚类过程中,采用曲线的多项式拟合技术提出了一种自动发现阈值的方法,并把该方法应用于细化簇的寻找步骤中.与凝聚的层次聚类方法的实验比较结果表明,使用自动阈值发现的方法在时间消耗、聚类效果、以及对孤立点的容忍性方面都具有更优的性能。

摘要： 为解决分类数据、高维数据中的异常检测问题,基于属性值的频数差异性理论给出了一个新的异常定义,并提出了判断异常显著性的异常存在判别准则,实验结果表明该判别准则可有效去除大量异常程度并不显著的异常对象.从检测结果的有趣性、与同类算法的比较、对提高分类准确率的贡献和检测小类的能力4个方面对算法的有效性进行了评价。

摘要： 为解决分类数据、高维数据中的异常检测问题,基于属性值的频数差异性理论给出了一个新的异常定义,并提出了判断异常显著性的异常存在判别准则,实验结果表明该判别准则可有效去除大量异常程度并不显著的异常对象.从检测结果的有趣性、与同类算法的比较、对提高分类准确率的贡献和检测小类的能力4个方面对算法的有效性进行了评价。

摘要： 为解决分类数据、高维数据中的异常检测问题,基于属性值的频数差异性理论给出了一个新的异常定义,并提出了判断异常显著性的异常存在判别准则,实验结果表明该判别准则可有效去除大量异常程度并不显著的异常对象.从检测结果的有趣性、与同类算法的比较、对提高分类准确率的贡献和检测小类的能力4个方面对算法的有效性进行了评价。

摘要： 为解决分类数据、高维数据中的异常检测问题,基于属性值的频数差异性理论给出了一个新的异常定义,并提出了判断异常显著性的异常存在判别准则,实验结果表明该判别准则可有效去除大量异常程度并不显著的异常对象.从检测结果的有趣性、与同类算法的比较、对提高分类准确率的贡献和检测小类的能力4个方面对算法的有效性进行了评价。

摘要： 本发明涉及石油开采领域，具体涉及一种孤立井点压裂驱油后补液增产方法。本发明通过优选补液时机，引入以砂体厚度折算、砂体控制面积计算值、注入PV数、孔隙度为主要设计参数的单砂体液量优化方法，改变了传统压裂单卡段多层笼统规模设计的缺陷性，提高了单砂体施工规模与砂体发育的合理匹配。以压裂驱油井邻井转注补液、采取撬装设备分层段差异化注入的灵活补液方式，有效适用于压裂驱油井二次增能增效。通试验井组有效期内累计增油已达2452吨。按单井地质储量2.2万吨计算，补液后单井采收率可进一步提高5%以上。如果在油田同类孤立井点推广使用，原油采出量增加带来很大的经济效益。相比传统的再次压裂驱油，本发明提出的压裂驱油后补液增产方法，作业成本明显下降。

摘要： 一种点云信息编码方法以及装置，所述方法包括：获取点云，所述点云包括三维空间中的一组点；确定当前节点在所述一组点中是否为孤立节点；当确定出所述当前节点是孤立节点时，以孤立模式对所述当前节点进行编码；及，当确定出所述当前节点不是孤立节点时，以非孤立模式对所述当前节点进行编码。

摘要： 本发明涉及石油开采领域，具体涉及一种孤立井点压裂驱油后补液增产方法。本发明通过优选补液时机，引入以砂体厚度折算、砂体控制面积计算值、注入PV数、孔隙度为主要设计参数的单砂体液量优化方法，改变了传统压裂单卡段多层笼统规模设计的缺陷性，提高了单砂体施工规模与砂体发育的合理匹配。以压裂驱油井邻井转注补液、采取撬装设备分层段差异化注入的灵活补液方式，有效适用于压裂驱油井二次增能增效。通试验井组有效期内累计增油已达2452吨。按单井地质储量2.2万吨计算，补液后单井采收率可进一步提高5%以上。如果在油田同类孤立井点推广使用，原油采出量增加带来很大的经济效益。相比传统的再次压裂驱油，本发明提出的压裂驱油后补液增产方法，作业成本明显下降。

摘要： 本发明提供一种基于孤立森林算法对异常点进行异常特征分析的方法及系统，数据安全技术领域。包括以下步骤：对每个数据点，获取其在每棵树上的分支路径所使用的切分特征序列；依据在特征序列上出现的位置和次数，计算每个特征的重要性，对特征进行排序；依据孤立森林输出的异常概率选取异常点，再依据排序后特征序列，输出异常点的TOP特征。本发明基于孤立森林算法思想，对异常点进行深入解释，通过计算特征序列上的每个特征的重要性，然后根据重要性对特征进行排序，最后输出异常点的TOP特征，即可确定异常点的异常维度，有助于在实际业务场景中对异常点进行业务解释和归类，帮助数据分析人员和业务人员对业务异常进行总结和归纳。

摘要： 本发明涉及一种有采无注型孤立井点挖潜提效方法。主要解决了现有有采无注型孤立井点因注采不完善、无外来能量来源造成的开发挖潜效果差的问题。其特征在于：包括以下步骤：（1）对目的井进行优选：依据孤立井点所处位置、结合固井质量、射孔解释资料、储层精细描述结果、精细剩余油研究成果、储层动用状况评价资料等综合优选目的井；（2）确定目的井挖潜时机：根据目的井开发动态趋势、递减规律、目前生产状况确定挖潜时机，选取液量递减快、供液下降临近不足的时机开展挖潜；（3）对目的井进行层段优选；（4）确定挖潜方案；（5）进行现场实施。该方法能够解决孤立井点“缺能量”的问题，从而实现提高孤立井点剩余储量采出程度的目的。

摘要： 本发明提供的一种点云孤立点编码、解码方法及装置，通过获取待编码点云的几何信息；对待编码点云的几何位置进行坐标平移及坐标量化以使待编码点云包含在一个包围盒中；基于待编码点云进行坐标量化后的几何位置对包围盒迭代进行多叉树划分，获得每一次划分后的该层当前待编码块；针对每一个当前待编码块，基于点云点的几何位置和点数判断该当前待编码块是否满足截止划分条件；如果不满足截止划分条件，则继续执行多叉树划分；将满足截止划分条件的当前待编码块中的点云点熵编码为二进制码流。本发明提供的截止划分条件对于存在重复点的当前待编码块，如果满足截止划分条件，则无需继续划分，直接进行熵编码，从而降低了编解码复杂度。

摘要： 本发明公开了一种基于时间‑空间孤立点的车辆异常轨迹检测方法。步骤如下：步骤1，轨迹预处理，并对网格轨迹进行去重和补全；步骤2，匹配轨迹对，建立离线对比轨迹库；步骤3，对输入的待测轨迹进行轨迹空间与时间支持度计算，得到疑似异常轨迹点集合和异常轨迹点集合；步骤4，建立轨迹点异常度计算函数和轨迹异常度计算函数；步骤5，计算并实时输出轨迹异常度和异常子轨迹；本发明通过使用空间隔离和时间隔离的方法，给出了实时的轨迹异常度和异常证据，有良好的异常检测覆盖率，误警率低，可以有效应用于城市车辆的实时异常轨迹检测。

摘要： 本发明公开了一种点云孤立点编码方法、解码方法及装置，所述方法包括：根据待编码点云数据及上一层的节点的占用情况，得到孤立节点标志位及所述孤立节点的上下文集合；根据所述孤立节点标志位的上下文集合对所述点云孤立节点标志位进行编码，得到与所述点云孤立节点标志位对应的二进制码流；按所述点云孤立节点标志位编码所述孤立节点的坐标；根据所述孤立节点的坐标，更新所述孤立节点对应的下一层节点的占用情况。本发明基于上下文集合对点云孤立节点编码，可以通过上下文实现对孤立节点标志位的高效编码，以及不漏掉实际非空的邻居节点，从而提高熵编码的性能。

摘要： 本发明提供的一种点云孤立点编码、解码方法及装置，通过获取待编码点云的几何信息；对待编码点云的几何位置进行坐标平移及坐标量化以使待编码点云包含在一个包围盒中；基于待编码点云进行坐标量化后的几何位置对包围盒迭代进行多叉树划分，获得每一次划分后的该层当前待编码块；针对每一个当前待编码块，基于点云点的几何位置和点数判断该当前待编码块是否满足截止划分条件；如果不满足截止划分条件，则继续执行多叉树划分；将满足截止划分条件的当前待编码块中的点云点熵编码为二进制码流。本发明提供的截止划分条件对于存在重复点的当前待编码块，如果满足截止划分条件，则无需继续划分，直接进行熵编码，从而降低了编解码复杂度。

摘要： 本申请涉及一种用于三维扫描仪的实时去孤立点方法、装置、系统、计算机设备和计算机可读存储介质，其中，该方法包括：实时获取三维扫描仪扫描到的三维点数据；将获取到的三维点数据更新至临时显示列表中，并打开临时显示列表的显示属性；对临时显示列表中的三维点数据进行孤立点检测；根据检测结果，将其中的孤立点数据继续留在临时显示列表中，并关闭临时显示列表的显示属性；将其中的非孤立点数据放入永久显示列表中，并打开永久显示列表的显示属性。通过本发明，可以实现实时去孤立点，并避免让人产生视觉落差感，在保证最终效果的同时，给扫描者带来极佳的实时点云观感。