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基于KNN算法建立晒后皮肤状态评估模型: 2025年; 探索不同剂量紫外线照射后皮肤指标变化趋势,建立晒后皮肤状态评估模型。首先,筛选出变化有规律且具灵敏性的指标,优化黑化模型进一步扩大样本库,利用临床专家对晒后皮肤状态的分级作为学习标准,基于K邻近分类算法(KNN)对指标数据进行训练识别,建立晒后皮肤状态分级评估模型,经10折交叉验证后超参数K=3时,模型的mmce均值为0.015,预测精度acc均值为0.985,预测的准确度高达98.5%。结果表明,该模型能够将晒后皮肤状态的主观评级客观量化,高效率、高精度识别晒后皮肤状态。研究结果可为晒后皮肤状态评估和晒后修护功效评价体系提供技术支持。; 李以洪许梦然盘瑶吴金昊刘琦常思思赵华; 关键词：皮肤状态 KNN算法

基于KNN算法的电子档案信息文本自动分类方法: 2025年; 文章深入探讨文本自动分类的领域,聚焦于一种广泛应用的基于内容的分类技术——KNN(K-Nearest Neighbors)算法,对其原理和应用进行重点介绍。采用KNN算法结合优化的词特征权重评估与文本相似性计算技术,实现文本的自动分类。经过KNN分类处理后,分类结果的准确率和召回率均显著提升。; 杨易木; 关键词：KNN算法文本自动分类数据挖掘

一种基于电荷积分法和KNN算法的堆积脉冲波形甄别方法: 本发明涉及一种堆积波形甄别方法，具体涉及一种基于电荷积分法和KNN算法的堆积脉冲波形甄别方法，解决现有堆积脉冲甄别方法易导致差异较小甚至无明显差异的单粒子波形被重复挑选导致增加无效计算的技术问题。该基于电荷积分法和KNN...; 张亚朋阮金陆陈亮李洋何世熠赵乃哲欧阳晓平

基于E-KNN算法的企业数据分级分类管理方法研究: 2025年; 针对现阶段企业数据管理方法存在的准确率低下与分级分类管理难题,采用指数函数距离加权与因子分析方法对K最近邻算法进行了改进,提出了一种新型的企业数据分级分类管理方法。实验结果表明,通过加入10-折交叉验证与网格搜索,K最近邻算法在训练集和测试集的自动分级分类精确度分别能够达到85.9%与85.3%。进一步通过指数函数距离加权与因子分析方法进行改进,K最近邻算法在训练集和测试集的分级分类预测准确率更是分别达到了95.1%与95.4%。由此可知,所提出的改进方法能够显著提高企业数据管理的效率和精度,对于推动企业数据治理向更高水平发展具有重要意义。; 吕晓英; 关键词：K最近邻算法企业数据

一种基于KNN算法的PDF文档拆分方法、介质及系统: 本发明涉及一种基于KNN算法的PDF文档拆分方法、介质及系统，所述方法包括以下步骤：获取待拆分的PDF文档，通过KNN分类模型对待拆分的PDF文档中的文本进行分类预测，识别PDF文档中的标题页，收集标题页文本所在页码，得...; 金伟宇赵莉

基于KNN算法的光声特征联合的微粒识别方法及系统: 本发明涉及电力设备局部放电检测技术领域，本发明公开了基于KNN算法的光声特征联合的微粒识别方法及系统，通过实验获得了交流电压下不同形状微粒引起的光、声信号，并基于微粒运动和放电理论对微粒运动放电进行了数学建模；然后，掌握...; 李波黄军凯任明白洁高超郭正威陈林袁娴枚高文艺

基于改进kNN算法的非侵入式电力负荷监测仿真: 2025年; 负荷监测是保证电力系统正常使用过程中不可缺少的环节,但监测过程易受冗余负荷、电力复杂环境、强负载等问题的干扰。为了解决上述问题,提出基于改进kNN算法的非侵入式电力负荷监测算法。提取电力设备的基波电流、谐波电流与有功功率等特征,采用Fisher主元分析法筛选出有效特征,以提高非侵入式电力负荷监测精度。采用改进kNN算法计算特征的投影值,通过投影值与阈值的对比完成非侵入式电力负荷的监测。仿真结果表明,所提算法的监测耗时短、功率监测效果好、监测精度高。; 黎捷杨林峰; 关键词：主元分析法

基于KNN算法的航天器测控信号实时异常监测与诊断方法: 本发明涉及一种基于KNN算法的航天器测控信号实时异常监测与诊断方法，包括：建立信号仿真模型库及测控射频异常信号频谱库；对所述测控射频异常信号频谱库中的异常故障信号进行模态分解，得到各模态下异常信号的特征能量信息；对采样数...; 徐圣法迟文波李田甜庞建国陈洪亮李爽玉郭会平赵枫华刘杰强邢景仪贾冬宇

基于TCM-KNN算法的多级网络访问安全控制方法: 2025年; 多级网络由多个层级组成,其中的每一级都需要安全防护,现有安全策略难以做到既保持一致性又体现差异化。从一致性角度看,整个多级网络应该遵循基本的安全原则,但从差异化角度看,不同层级网络面临的安全威胁可能不同,因此,制定合适的安全策略至关重要。对此,文章研究了一种基于TCMKNN算法的多级网络访问安全控制方法。首先,针对收集到的用户基础信息进行标准化与数据聚合处理,以了解用户的基本特征。然后,将预处理后的用户行为数据作为训练样本引入TCM-KNN算法,进行多级网络的异常检测。并根据入侵检测结果进行安全控制策略制定,通过用户身份认证确定安全环节上的一致性,利用ACL访问控制列表设置不同层级的访问规则,确定安全环节上的差异性。最后,实时监测用户行为,当行为异常得分超阈值时动态调整用户访问权限,以此确保网络安全。对比实验结果表明:该方法可以满足多级网络的安全控制需求,实现对不同类型访问等级、权限的精准划分。; 张创基林伟烜许景民; 关键词：异常检测身份认证安全控制多级网络

基于KNN算法在糖尿病预测中的应用: 2024年; 人工智能技术在海量医疗数据中,通过技术手段实现疾病预测,为辅助治疗提供重要依据。文章分析了机器分类算法KNN算法的流程,以及在糖尿病数据中的具体实例。通过划分糖尿病数据集,计算KNN算法中的K值,确定选取最佳k值,达到最优准确率。通过实验验证KNN算法在糖尿病数据集上,该模型进行糖尿病预测有效。; 梅俊陈建敏; 关键词：KNN算法人工智能数据集

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