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针对传统的最小生成树聚类算法存在使用全局不变阈值确定噪声边,聚类需要用户根据经验确定初始化聚类参数,如“边权值倍数容差”,“边长变化因子”等,聚类不能发现局部噪声的问题,本文提出了一种改进的最小生成树自适应空间点聚类算法。该算法在无需用户输入参数的前提下,克服主观因素的影响,根据最小生成树边长的数理统计特征定义裁剪因子。算法首先从宏观层面对最小生成树进行首轮删枝操作,消除全局环境下的噪声边,进而根据各子树的边长统计情况,自适应设定局部裁剪因子,进行第二轮删枝操作,消除局部环境下的噪声边。最后,采用1个模拟数据和1个实际应用验证算法的有效性,结果表明本文提出的改进算法在无需人为提供经验参数的环境下能够发现任意形状、不同密度的簇,能够准确的识别出空间点中的噪声数据,从而能够实现空间点数据背后隐藏信息的自动挖掘。 相似文献
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位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务（Location-based Service,LBS）领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法（Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型（Long Short-Term Memory,LSTM）挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。 相似文献
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应用美国联合预警中心(Joint Typhoon Warning Center,JTWC)的台风最佳路径资料、美国国家海洋大气局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)的扩展海表面温度资料以及美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)和美国国家大气科学研究中心(National Center for Atmospheric Research,NCAR)的大气环流场资料,研究了20世纪90年代西太平洋暖池(简称暖池)年代际扩张对西北太平洋台风和登陆中国沿岸台风的影响。研究发现,相比于暖池扩张前期(1965—1992),后期(1993—2013)台风生成在西北太平洋中部区域(10°—20°N,135°—145°E)显著减弱,在10°—20°N,145°—160°E区域和南海北部区域则表现出增多的特点。台风移动路径变异特征呈现为移动进入南海和登陆中国东部沿岸的西行和西北行路径减少,登陆日本的转向型路径增多,同时登陆我国海南岛和东南部沿岸的台风增多。进一步探查这种影响的可能原因发现,与暖池扩张密切相关的太平洋年代际变化引起的纬向环流的变异是西北太平洋中部台风生成减少的主要原因;而南海北部台风生成增多则归因于南海区域局地环流特征的变异。同时,南海北部台风生成增多是登陆我国海南岛和东南沿岸台风增多的主要决定因素。 相似文献
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