基于密度峰值法的设计理性聚类方法

针对设计理性的自动聚类问题,提出一种基于密度峰值法的设计理性聚类方法。该方法结合设计理性的语义特点,利用单元本词汇频率/单元本频率值方法将设计理性转化为特征向量。然后基于密度峰值法求出每个特征向量的局部密度和距离两个参数,绘制决策图确定聚类中心,并将其余的数据指派到相应所属的类别中。针对密度峰值法在处理密度分布不均的数据时聚类效果差的问题,利用K最近邻方法定义动态截断距离来改进局部密度函数。以某机械设计团队的55个设计理性为例验证了所提方法的有效性。

区域相关融合纹理特征FDPC图书馆文档图像检索

为实现数字图书馆馆藏资源的检索效率和检测精度的提升,提出基于快速纹理密度极值的聚类算法(FDPC)的图像检索策略.首先,对图书馆图像资源检索问题进行基于内容的检索框架构建,然后采用直方均衡以及中值滤波策略实现图像资源的背景处理和噪声过滤,并通过二值化对图书馆馆藏图像资源进行处理,获得检索框架图像输入的预处理操作;其次,利用极值密度聚类算法(DPC)对图像的分类问题进行研究,同时为了增强算法的聚类效果,基于动态距离截断策略对其进行改进,获得DPC算法性能的有效提高;最后,基于图书馆标准测试库(Corel)对所提算法的性能进行实验验证,试验结果表明所提方法具有更高的检索效率和检索精度.