基于 RKNN 的选址算法及其应用研究

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《2024年基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》范文

《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的不断发展，室内定位技术已经成为许多领域的关键技术之一，如智慧城市、智慧校园等。

其中，基于WiFi的室内定位方法因其广泛的覆盖范围和易于部署的特点受到了广泛关注。

然而，传统的WiFi室内定位方法面临着许多挑战，如信号强度易受环境干扰、多径效应等。

因此，本文提出了一种基于改进K-means聚类和WKNN（加权k近邻）算法的WiFi室内位置定位方法，旨在提高定位精度和鲁棒性。

二、相关工作K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为K个不同的簇。

在WiFi室内定位中，K-means算法可以用于将AP（接入点）的信号强度数据划分为不同的簇，以减少数据的冗余和提高定位的准确性。

然而，传统的K-means算法在处理大规模数据集时存在计算复杂度高、易陷入局部最优等问题。

因此，研究如何改进K-means算法以提高其性能具有重要的实际意义。

WKNN算法是一种基于近邻的分类和回归方法，通过计算测试样本与训练集中最近K个邻居的距离，利用这些邻居的信息进行预测。

在WiFi室内定位中，WKNN算法可以利用AP的信号强度信息，通过计算测试位置与已知位置之间的距离，实现室内定位。

然而，传统的WKNN算法在处理具有噪声和异常值的数据时，其性能会受到影响。

因此，研究如何改进WKNN算法以提高其鲁棒性也是本文的重点之一。

三、方法本文提出了一种基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法。

首先，利用改进的K-means算法对AP的信号强度数据进行聚类，以减少数据的冗余和提高数据的可读性。

其次，利用WKNN算法计算测试位置与已知位置之间的距离，并加权融合多个AP的信号强度信息，以实现更准确的室内定位。

在改进K-means聚类方面，我们采用了一种基于密度的聚类方法，通过计算数据点的密度和相邻数据点的距离，将数据点划分为不同的簇。

rknn算法的原理和步骤

RKNN（Rapid AI Development Kit Neural Network）是一个用于神经网络快速推理的工具集，它提供了一种高效且便捷的方式来将深度学习模型部署到嵌入式设备上。

RKNN 算法结合了离线量化和在线优化的方法，以降低计算复杂度并提高推理性能。

下面将详细介绍RKNN算法的原理和步骤。

一、离线量化离线量化是RKNN算法的第一步，其目的是通过减少权重的位数来减小模型的尺寸和计算量，从而提高推理性能。

离线量化主要包括以下步骤：1. 模型训练：首先，使用常规的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行模型训练。

在训练过程中，我们可以使用较高精度的浮点数进行计算，以获得更准确的结果。

2. 权重剪枝：在训练完成后，我们可以使用剪枝技术来减少模型中非重要的权重。

剪枝技术基于权重的重要性进行选择，将对模型影响较小的权重置零或删除，从而减少模型的参数量。

3. 权重量化：在剪枝完成后，我们需要将浮点数的权重量化为定点数或低精度浮点数。

常见的量化方法有对称量化和非对称量化。

对称量化将权重量化到[-127,127]的整数范围内，而非对称量化将权重量化到[0,255]的无符号整数范围内。

4. 网络结构量化：除了权重量化，我们还可以对网络结构进行量化。

网络结构量化主要包括对激活函数、卷积核大小等参数进行量化，以减小模型的尺寸和计算复杂度。

二、在线优化在线优化是RKNN算法的第二步，其目的是通过进一步优化推理过程中的计算流程和数据布局，提高推理性能和效率。

在线优化主要包括以下步骤：1. 图优化：在进行推理之前，我们需要对模型进行图优化，以减小计算图的规模和复杂度。

图优化主要包括常规优化、模型融合和模型量化等步骤。

常规优化主要包括去除冗余操作、合并相邻操作等；模型融合将多个操作融合为一个操作，减少计算量；模型量化将高精度的操作替换为低精度的操作，提高计算效率。

2. 数据布局优化：在进行推理时，我们需要将模型和数据存储在内存中。

一种基于改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法

一种基于改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法基于改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法是一种利用聚类分析技术来确定最佳驿站选址的方法。

传统的k-means算法是一种常见的聚类算法，它通过计算样本之间的距离来将样本划分成k个簇。

然而，在实际应用中，k-means算法存在一些问题，如对初始聚类中心的敏感性、选取最佳k值的困难、易陷入局部最优等。

改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法可以通过以下几个步骤实现：1. 数据预处理：首先，收集并整理相关的地理数据，包括人口分布、交通情况、商业区域等。

然后，对数据进行标准化处理，以便在应用k-means算法时能够平等对待各个指标。

2. 确定聚类数目k：为了选择合适的聚类数目k，可以借助改进的k-means算法，如二分k-means、密度聚类等。

这些算法可以根据聚类的结果来评估聚类的质量，并选择最佳的聚类数目。

3. 执行改进的k-means算法：根据选定的聚类数目k，执行改进的k-means算法来确定最佳驿站选址。

改进的k-means算法可以采用一些优化策略，如使用不同的距离度量方式、调整初始聚类中心等。

4. 评估聚类结果：对于得到的聚类结果，可以通过内部评价和外部评价两种方式进行评估。

内部评价方法可以通过计算簇内的紧密度和簇间的分离度来评估聚类的质量；外部评价方法可以通过与已知标签进行比较来评估聚类的准确性。

5. 选取最佳驿站位置：根据评估结果，选取最佳驿站位置。

可以考虑选择簇内样本数最多的簇作为最佳驿站位置，以满足人口密度的要求；也可以考虑选择离商业区域和交通枢纽较近的簇作为最佳驿站位置，以便提高驿站的利用率和便捷性。

通过基于改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法，可以提高驿站选址的准确性和效率，满足人们的快递需求。

基于搜寻者优化算法的K-means聚类算法

基于搜寻者优化算法的K-means聚类算法王盛慧;夏永丰【摘要】针对K-means聚类算法易陷入局部最优的问题,提出一种改进的K-means算法,将搜寻者优化算法(SOA)和K-means聚类算法结合起来,利用SOA鲁棒性好、全局搜索能力强的特点,通过确定搜寻者的搜索方向和搜索步长,更新搜寻者的位置,进行全局寻优,提高K-means聚类算法的聚类精确度.在仿真实验过程中,首先,选取具有代表性的处于三种燃烧状态的水泥回转窑窑内视频图像为研究对象,分别采用K-means算法和改进后的算法进行仿真实验,实验结果表明,改进算法所获得的图像聚类效果更加精确;然后,分别用上述两种算法对数据集Iris和Wine进行相关测试,结果表明,改进算法的聚类精确度和运行效率都得到了有效提高.【期刊名称】《燕山大学学报》【年(卷),期】2018(042)005【总页数】6页(P422-426,433)【关键词】K-means聚类算法;搜寻者优化算法;全局寻优;聚类精确度【作者】王盛慧;夏永丰【作者单位】长春工业大学电气与电子工程学院,吉林长春130012;长春工业大学电气与电子工程学院,吉林长春130012【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言K-means算法是一种无监督学习的聚类方法，在聚类过程中，受初始聚类中心的影响，算法易存在聚类精度低、聚类效果不稳定等问题。

为了解决算法中所存在的不足之处，许多学者进行了相关研究。

张琦等[1]提出了一种局部优先处理的方法，利用局部区域的相关信息进行划分，提高了算法的运行效率，同时改善了图像的分割效果。

施海滨等[2]把期望最大化算法引入到K-means算法中，有效地提高了算法的收敛速度。

王爱莲等[3]提出了一种改进的YUV颜色空间混合模型。

朱征宇等[4]提出一种改进的多阈值分割方法，以局部区域的最小H分量作为阈值，提高了图像分割的精确性。

韩建栋等[5]采用粗糙集先对彩色图像进行初分割，然后运用直方图进行区域的细分割，提高了算法的运行效率，改善了图像的分割效果。

基于K-Means算法的小区垃圾分类站选址问题研究

基于K-Means算法的小区垃圾分类站选址问题研究作者：潘冯超刘勤明史展维刘靖杰来源：《软件导刊》2020年第10期摘要：为促进垃圾分类政策实施，科学、合理地在居民生活小区设置垃圾分类站，建立选址模型和成本模型对垃圾分类站建设运营成本及居民满意度负效应成本进行求解，并对K-means聚类算法与模糊C-means聚类算法进行比较。

通过对某小区每栋居民楼到垃圾分类站的平均距离分析得出，K-means聚类算法计算得出的平均距离相比模糊C-means聚类算法缩短了约17%，在成本模型中建设运营成本降低了1万元，居民满意度负效应成本降低了0.68万元，验证了模型的可行性及K-means聚类算法的优越性。

在未来的研究中可对算法进行改进，以进一步优化成本，确定全局最优。

关键词：垃圾分类;选址优化;K-means聚类;居民满意度负效应DOI：10. 11907/rjdk. 201315中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2020）010-0102-04Abstract：In order to promote the implementation of the garbage classification policy，scientifically set up the number of garbage classification stations in the residential quarters， we establish the location model and cost model for the construction and transportation of garbage classification stations. By comparing K-means clustering algorithm with fuzzy C-means clustering algorithm， we find that K-means clustering algorithm is 17% lower than that of fuzzy c-means clustering algorithm. In the cost model， the construction and operation cost is reduced by 10 000 yuan， and the cost of satisfaction negative effect is reduced by 6 800 yuan， which verifies the feasibility of the model and the superiority of the algorithm. It can further improve the algorithm to continue to optimize the cost and determine the global optimization.Key Words： garbage classification; site selection optimization; K-means clustering; negative effect of residents’ satisfaction0 引言从2019年7月1日起，上海市开始正式施行《上海市生活垃圾管理条例》[1]。

基于k-means的选择性任务调度算法研究

使任务和资源形成匹配映射关系，将任务簇对应到合适的资源簇，解决了因任务与资源的不匹配，从而造成的资源浪费的
问题。其次，为了快速处理同一资源簇中的不同任务集，采用 Min-Min 算法和 Max-Min 算法相结合的选择调度算法，有
效地改善了传统的 Min-Min 算法中系统负载的均衡性和系统的执行效果。最后，在 Cloud 1，周玉轩 2，范威振 1
（1.长春理工大学计算机科学技术学院，长春 130022；2.长春理工大学电子信息工程学院，长春 130022）
摘要：针对云任务调度中资源利用率低、任务执行时间长、资源和任务的匹配程度低等问题，提出了一种基于 K-means
的启发式选择调度算法。首先，依据任务的需求特征和资源的属性，通过 K-means 算法分别对任务和资源进行聚类分簇，
验结果表明改进后的算法具有较好的任务执行效率，与其他方法相比，能有效的减少任务执行时间和最后完成时间、提高
系统资源的利用率。
关键词：云计算；任务调度；K-means 聚类；选择调度算法
中图分类号： TP399
文献标志码：A
文章编号：1672-9870（2019）05-0109-07
Research on the Selective Task Scheduling Algorithm Based on K-means
LIU Yan-long1，TAO Yue1，CHEN Zhan-fang1，ZHOU Yu-xuan2，FAN Wei-zhen1
（1.School of Computer Science and Technology，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022； 2.School of Electronic and Information Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022）

99%利用率的rknn模型

99%利用率的rknn模型（原创版）目录1.RKNN 模型的概述2.RKNN 模型的算法原理3.RKNN 模型的优点与局限性4.RKNN 模型在知识类写作中的应用正文1.RKNN 模型的概述RKNN（Rectified K-Nearest Neighbors）模型是一种基于 K-近邻（KNN）算法的改进模型，用于文本分类任务。

与传统的 KNN 算法相比，RKNN 模型通过引入核函数和 rectifier 激活函数，能够学习到更加复杂的文本特征，从而提高模型的分类性能。

2.RKNN 模型的算法原理RKNN 模型的核心思想是在 K-近邻算法的基础上，将原始文本数据映射到高维特征空间，并使用核函数计算文本之间的相似度。

在 RKNN 模型中，每个训练样本都会选择与其距离最近的 K 个训练样本，然后使用rectifier 激活函数计算这 K 个样本的加权平均值，作为该训练样本的预测标签。

对于测试样本，同样使用核函数计算其与所有训练样本之间的相似度，并选择距离最近的 K 个训练样本，最后根据这 K 个样本的加权平均值确定测试样本的预测标签。

3.RKNN 模型的优点与局限性RKNN 模型具有以下优点：（1）较高的利用率：RKNN 模型能够充分利用训练数据中的信息，将训练数据中的 99% 的利用率，相较于传统 KNN 算法的 70% 左右的利用率有显著提升。

（2）较强的特征学习能力：通过引入核函数和 rectifier 激活函数，RKNN 模型能够学习到更加复杂的文本特征，从而提高模型的分类性能。

然而，RKNN 模型也存在一些局限性：（1）计算复杂度较高：由于 RKNN 模型需要计算大量的相似度和加权平均值，其计算复杂度相对较高，可能导致模型训练速度较慢。

（2）对数据规模敏感：RKNN 模型在处理大规模数据时，容易受到“维度灾难”的影响，导致模型性能下降。

4.RKNN 模型在知识类写作中的应用RKNN 模型在知识类写作中的主要应用是文本分类，例如将一篇文章归类到对应的主题或者情感类别。

基于改进Q-learning算法的移动机器人路径规划

基于改进Q-learning算法的移动机器人路径规划
井征淼;刘宏杰;周永录
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2024(49)3
【摘要】针对传统Q-learning算法应用在路径规划中存在收敛速度慢、运行时间长、学习效率差等问题,提出一种将人工势场法和传统Q-learning算法结合的改进Q-learning算法。

该算法引入人工势场法的引力函数与斥力函数,通过对比引力函数动态选择奖励值,以及对比斥力函数计算姿值,动态更新Q值,使移动机器人具有目的性的探索,并且优先选择离障碍物较远的位置移动。

通过仿真实验证明,与传统Q-learning算法、引入引力场算法对比,改进Q-learning算法加快了收敛速度,缩短了运行时间,提高了学习效率,降低了与障碍物相撞的概率,使移动机器人能够快速地找到一条无碰撞通路。

【总页数】7页(P135-141)
【作者】井征淼;刘宏杰;周永录
【作者单位】云南大学信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.煤矿井下基于Q-learning算法的移动机器人路径规划
2.基于改进Q-learning 的移动机器人\r路径规划应用研究
3.基于改进Q-learning算法的移动机器人局部
路径规划4.基于BAS和Q-Learning的移动机器人路径规划算法研究5.基于改进Q-learning算法的移动机器人路径优化
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（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０８１９，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆ＣｏｎｔｒｏｌＥｎ — ｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈｅｎｙａｎｇＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０１６８，Ｃｈｉｎａ）
第３１卷第３期２０１４ Nhomakorabea ３月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣ￣ｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖ０１．３１Ｎｏ．３
Ｍａｒ．２０１４
基于ＲＫＮＮ的选址算法及其应用研究术
许景科，孙焕良，刘天波，于
摘
戈
（１．东北大学信息科学与工程学院，沈阳１１０８１９；２．沈阳建筑大学信息与控制工程学院，沈阳１１０１６８）要：为了使各个设施的整体利用效果最佳，结合空间位置影响力查询技术，提出了基于ＲＫＮＮ的选址算法。
针对空间对象对空间位置的贡献具有多重性，建立了一种新的空间位置影响力的度量模型，该模型更加符合实际应用情况；然后，利用该模型计算选址方案中各个设施的影响力，并引入均衡系数评价选址方案的合理性，均
衡系数越小，方案越合理。实际应用表明基于ＲＫＮＮ的选址算法使村镇基础设施的选址更加合理、有效。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍｂａｓｅｄｏｎＲＫＮＮｗｉｔｈｔｈｅｑｕｅｒｙｆｏｒｔｈｅｉｎｌｆｕｅｎｃｅｏｆａｓｐａｔｉａｌｌｏｃａｔｉｏｎｉｎ
ａｎｅｗｍｅａｓｕｒｅｏｒｆｅｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅｉｎｌｆｕｅｎｃｅｏｆｓｐａｔｉａｌｌｏｃａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｍｅｔｔｈｅａｃｔｕａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｉｔｕｓｅｄｔｈｅｎｅｗｍｅａｓｕｒｅｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｉｎｌｆｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｖｉｌｌａｇｅｉｎｆｒａｓｔｕｃｒｔｕｒｅ．Ｉｎｔｈｅｅｎｄ，ｉｔｕｓｅｄｂａｌａｎｃｅｄｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｒｅａｓｏｎａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｍａｌｌｅｒｔｈｅｂａｌａｎｃｅｄｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔｉｓ，ｔｈｅｍｏｒｅｒｅａｓｏｎａｂｉｌｉｔｙｔｈｅｐｒｏｇｒａｍｉｓ．ＴｈｅａｃｔｕａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＲＫＮＮｍａｋｅｓｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｍｏｒｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅａｎｄａｖａｉｌａｂｌｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｆｒａｓｔｕｃｒｔｕｒｅ；ｌｏｃａｉｔｏｎ；ｉｎｌｆｕｅｎｃｅ；ｒｅｖｅｒｓｅＫ— ｎｅａｒｅｓｔｎｅｌ ’ ｇｈｂｏｒ
关键词：基础设施；选址；影响力；反Ｋ最近邻中图分类号：ＴＰ３１１文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ３６９５（２０１４）０３ — ０７８９ — ０３
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３６９５．２０１４．０３．０３６
ＬｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＲＫＮＮａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
ＸＵＪｉｎｇ — ｋｅ，ＳＵＮＨｕａｎ — ｌｉａｎｇ，ＬＩＵＴｉａｎ — ｂｏ，ＹＵＧｅ
ｏｒｄｅｒｔｏｍａｋｅｔｈｅｂｅｓｔｕｓｅｏｆａＵｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ．Ｓｕｂｊｅｃｔｉｎｇｔｏａｎｏｂｊｅｃｔｃａｎｍａｋｅｃｏｎｔｉｒｂｕｔｉｏｎｔｏｍｕｌｔｉｐｌｅｌｏｃａｔｉｏｎｓ．ｉｔｐｒｏｐｏｓｅｄ