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DBSCAN和K-Means混合聚类的牙齿特征自动识别
被引量:
7
1
作者
褚玉伟
罗晓博
+3 位作者
屈珂
陶煜波
林军
林海
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第7期1276-1283,共8页
根据牙齿网格数据表面的特点,提出一种密度聚类DBSCAN和K-Means混合聚类的牙齿特征自动识别算法.首先利用平均曲率和高度值对数据进行预处理,加大区域间的距离;然后将牙齿点中高度值高的点投影到XOY平面作DBSCAN聚类,获取簇数和中心点...
根据牙齿网格数据表面的特点,提出一种密度聚类DBSCAN和K-Means混合聚类的牙齿特征自动识别算法.首先利用平均曲率和高度值对数据进行预处理,加大区域间的距离;然后将牙齿点中高度值高的点投影到XOY平面作DBSCAN聚类,获取簇数和中心点作为下一步的输入;再使用K-Means算法对预处理的模型处理,用于牙齿区域的划分;最后基于每个划分区域对特征点进行识别.实验结果表明,该算法能够精确地检测出牙齿的特征点,比已有识别算法操作简单、正确率高.
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关键词
特征识别
平均曲率
网格分割
DBSCAN
K-MEANS算法
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职称材料
基于OD数据的群体行为可视分析
被引量:
6
2
作者
黄文达
陶煜波
+1 位作者
屈珂
林海
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1023-1033,共11页
针对已有的公共自行车群体租车行为研究仅在站点尺度上进行分析,存在分析不完备等问题,提出了从城市—区域—站点的多尺度群体租车行为交互分析系统.首先,基于租/还站点和时间的一致性,从公共自行车数据中提取租车群体;然后结合站点的...
针对已有的公共自行车群体租车行为研究仅在站点尺度上进行分析,存在分析不完备等问题,提出了从城市—区域—站点的多尺度群体租车行为交互分析系统.首先,基于租/还站点和时间的一致性,从公共自行车数据中提取租车群体;然后结合站点的地理位置和群体租车行为的相似性,利用改进的迭代双聚类算法生成区域;再设计日历图、流量散点图和群体行为分布地图等视图,支持在宏观上分析群体行为随时间的变化和自流量与总流量的关系,在区域或站点尺度上分析群体行为的微观变化;最后结合多视图联动和交互分析,比较区域或站点的群体行为在工作日和周末的模式.通过4个案例,展示了群体租车行为的时空模式,证明了该系统在群体行为分析上的有用性和有效性.
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关键词
出发点-目的地数据
群体行为
区域划分
可视分析
时空数据
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职称材料
题名
DBSCAN和K-Means混合聚类的牙齿特征自动识别
被引量:
7
1
作者
褚玉伟
罗晓博
屈珂
陶煜波
林军
林海
机构
浙江大学CAD&CG国家重点实验室
浙江大学附属第一医院正畸科
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第7期1276-1283,共8页
基金
国家自然科学基金(61472354
61672452)
NSFC-广东省人民政府大数据科学研究中心项目(U1611263)
文摘
根据牙齿网格数据表面的特点,提出一种密度聚类DBSCAN和K-Means混合聚类的牙齿特征自动识别算法.首先利用平均曲率和高度值对数据进行预处理,加大区域间的距离;然后将牙齿点中高度值高的点投影到XOY平面作DBSCAN聚类,获取簇数和中心点作为下一步的输入;再使用K-Means算法对预处理的模型处理,用于牙齿区域的划分;最后基于每个划分区域对特征点进行识别.实验结果表明,该算法能够精确地检测出牙齿的特征点,比已有识别算法操作简单、正确率高.
关键词
特征识别
平均曲率
网格分割
DBSCAN
K-MEANS算法
Keywords
feature detection
mean curvature
mesh segment
DBSCAN
K-Means algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于OD数据的群体行为可视分析
被引量:
6
2
作者
黄文达
陶煜波
屈珂
林海
机构
浙江大学CAD&CG国家重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1023-1033,共11页
基金
国家自然科学基金(61472354,61672452)
NSFC-广东省人民政府大数据科学研究中心项目(U1611263)
中央高校基本科研业务费
文摘
针对已有的公共自行车群体租车行为研究仅在站点尺度上进行分析,存在分析不完备等问题,提出了从城市—区域—站点的多尺度群体租车行为交互分析系统.首先,基于租/还站点和时间的一致性,从公共自行车数据中提取租车群体;然后结合站点的地理位置和群体租车行为的相似性,利用改进的迭代双聚类算法生成区域;再设计日历图、流量散点图和群体行为分布地图等视图,支持在宏观上分析群体行为随时间的变化和自流量与总流量的关系,在区域或站点尺度上分析群体行为的微观变化;最后结合多视图联动和交互分析,比较区域或站点的群体行为在工作日和周末的模式.通过4个案例,展示了群体租车行为的时空模式,证明了该系统在群体行为分析上的有用性和有效性.
关键词
出发点-目的地数据
群体行为
区域划分
可视分析
时空数据
Keywords
origin-destination data(OD)
group behavior
region segmentation
visual analysis
spatial-temporal data
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
DBSCAN和K-Means混合聚类的牙齿特征自动识别
褚玉伟
罗晓博
屈珂
陶煜波
林军
林海
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
7
下载PDF
职称材料
2
基于OD数据的群体行为可视分析
黄文达
陶煜波
屈珂
林海
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
6
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职称材料
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