DBSCAN

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基于RANSAC-DBSCAN的风速功率曲线异常数据清洗方法
《太阳能学报》2025年第4期445-453,共9页罗朗川 李汝辉 曾东 邹明衡 
针对海上风电机组在运行中不可避免地产生大量噪声、故障、弃风限电等异常数据,导致运行数据可用性差的问题。梳理和分析风功率曲线中异常数据的分布特征,提出基于随机采样一致(RANSAC)回归与含噪声的基于密度的空间聚类(DBSCAN)融合算...
关键词：海上风电 数据分析 异常诊断 随机采样一致 基于密度的空间聚类 
一种基于机器学习的自动气象观测站风向异常识别方法
《气象》2025年第4期460-472,共13页张志坚 张静 伍光胜 
广州市科技重点研发计划(2023B04J0704、2023B04J0667)共同资助。
针对自动气象观测站资料存在高隐蔽度的异常风向问题,基于DBSCAN算法建立自动气象观测站风向异常识别方法。选取2016—2022年影响广州的寒潮、冷空气、台风等16个天气过程个例的自动气象观测站历史风向数据和第2309号台风苏拉影响广州...
关键词：机器学习 DBSCAN 自动气象观测站 风向异常识别 数据质量控制 
基于数据驱动算法的船舶主机运行监测及健康评估
《天津科技》2025年第4期28-32,35,共6页王琰 周毅 李萌 蒙学昊 罗恒安 
对船舶主机的健康实时监测问题进行研究,突破传统的机舱综合报警监测系统(AMS)监测模式采用连续时间的多维数据,以马氏距离、孤立森林、密度聚类算法(DBSCAN)、单类支持向量机(OCSVM)4类异常检测算法对实船数据进行实验验证,基于每个算...
关键词：船舶主机健康 数据异常监测 马氏距离 孤立森林 DBSCAN OCSVM 
基于MF-BSMOTE-DBSCAN与BKA-SVM的煤与瓦斯突出预测模型研究
《安阳工学院学报》2025年第2期29-34,52,共7页郑晓亮 张玉婷 
国家重点研发计划资助项目(2023YFB3211003);煤炭安全精准开采国家地方联合工程研究中心开放基金资助项目(EC2021003)。
为了提高煤与瓦斯突出预测的准确度,挖掘非事故数据中潜在的危险数据,提出了一种基于无监督(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)的数据挖掘方法以及黑翅鸢算法(Black-winged Kite Algorithm,BKA)优...
关键词：煤与瓦斯突出预测 挖掘危险数据 DBSCAN 黑翅鸢算法 算术优化算法 支持向量机 
基于PSPNet和DBSCAN的浒苔遥感影像快速解译方法设计
《遥测遥控》2025年第2期100-108,共9页王元新 吕新荣 任鹏 
国家自然科学基金项目(61971444);中国石油大学(华东)研究生教育教学改革项目(YJG2023041)。
黄海海域浒苔每年的大规模爆发给海洋环境带来了严重危害,采用遥感技术对其进行监测是当前应对浒苔灾害的最有效预警方法。遥感影像中,浒苔多为离散小目标且形状不规则,传统解译算法存在解译精度与效率不高的问题。针对该问题,本文基于P...
关键词：浒苔检测 PSPNet DBSCAN DAM 快速解译 
基于数据聚类及特征提取的高炉操作炉型
《钢铁》2025年第3期45-55,共11页吴亚明 黄云 陶林和 吴志慷 蔡学斌 左海滨 
合理操作炉型是高炉长寿、稳定顺行和获得良好经济技术指标的关键。基于某钢厂高炉生产数据,探究高炉炉型优化方法,为高炉操作提供科学指导。首先采用孤独森林法和箱型图法对数据进行噪声识别和处理,并基于主成分分析(PCA)进行降维,消...
关键词：操作炉型 聚类分析 主成分分析 DBSCAN法 K-means法 异常值识别 孤独森林法 箱型图法 
基于DBSCAN-IHHO-SVM模型的煤与瓦斯突出预测
《湖北民族大学学报(自然科学版)》2025年第1期53-59,共7页郑晓亮 王琦 来文豪 张贺 张玉婷 
“十四五”重点研发计划资助项目(2023YFB321103);煤炭安全精准开采国家地方联合工程研究中心开放基金资助项目(EC2021003)。
针对煤与瓦斯突出事故的复杂性以及数据获取困难导致预测准确率低的问题,提出基于密度的噪声应用空间聚类-改进哈里斯鹰优化-支持向量机(density based spatial clustering of applications with noise-improved Harris hawks optimizat...
关键词：煤与瓦斯突出 预测 危险数据识别 数据扩充 IHHO SVM 
基于集成学习的物联网通信数据快速分类研究
《通信电源技术》2025年第5期4-6,共3页杨瑞丽 王俊仃 邱秀荣 
商丘工学院2024年校级科研项目“工业物联网大数据融合技术研究”(2024KYXM05)。
物联网设备持续产出的数据中会掺杂部分异常数据,导致物联网通信数据分类的质量与效率下降。因此,提出一种基于集成学习的物联网通信数据快速分类方法。从物联网设备收集通信数据,利用孤立森林算法确定物联网通信数据样本的异常分值,并...
关键词：集成学习 物联网通信 数据分类 基于密度的带噪声应用空间聚类(DBSCAN) 
维度映射下动态非平衡流数据DBSCAN离群点检测
《电子设计工程》2025年第6期136-139,144,共5页秦康平 陈新仪 
上海横向科技项目(SGHD0000DKJS2310158)。
现有检测方法在处理高维动态非平衡流数据时,难以捕获数据非线性结构,导致检测结果不精准。为了解决该问题,提出了维度映射下动态非平衡流数据DBSCAN离群点检测方法。分析高维数据维度之间相似性,将高维数据集映射在簇特征上,按照类圆...
关键词：维度映射 动态非平衡流 DBSCAN聚类 离群点检测 
DBSCAN-ESMD融合算法在大坝安全监测中的应用
《四川水利》2025年第1期148-152,共5页周鹏 王涛 金鹏 
为解决大坝安全监测数据中异常值剔除及周期趋势分析问题,利用DBSCAN聚类算法,对监测数据进行异常值识别,同时利用多种异常值识别算法进行比较,最后利用极点对称模态分解ESMD算法对监测数据进行周期与趋势分析,结合草街航电枢纽实测数...
关键词：安全监测 异常测值 DBSCAN ESMD 
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