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基于改进K-means聚类的风光发电场景划分 下载：13 浏览：185

宋学伟1 刘玉瑶2 《发电技术与研究》 2020年12期

摘要:
针对可再生能源发电,尤其是风力、光伏发电的出力不确定性问题,结合改进后的K-means聚类方法对发电的状态进行场景划分。首先建立风力、光伏发电的不确定性模型,选用合适的概率密度函数进行拟合;之后结合密度聚类和提出的混合评价函数,对基本的K-means聚类算法进行改进,解决了算法的初始聚类中心和聚类个数难以选取的问题;然后运用改进后的K-means聚类对某地风力、光伏发电场景进行聚类划分,从而将不确定性问题转化成确定性问题。最后通过对场景划分的算例进行分析,验证了所提方法的工程实用性。

基于密度聚类的多重复制-粘贴篡改检测与定位算法 下载：23 浏览：245

周学花 《航空航天学报》 2020年9期

摘要:
为了克服当前篡改检测算法不能识别多重复制-粘贴篡改的问题,本文基于逆序广义2近邻和密度聚类方法,提出了一种能有效检测并定位多重复制-粘贴篡改图像的算法。实验表明,该算法时间复杂度较低,准确率较高,且能精确地识别多重复制-粘贴篡改并定位篡改区域。
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