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结合手势主方向和类-Hausdorff距离的手势识别 被引量:21
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作者 杨学文 冯志全 +1 位作者 黄忠柱 何娜娜 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期75-81,共7页
针对目前手势识别方法受手势旋转、平移、缩放的影响,导致手势识别率偏低的问题,提出一种基于手势主方向和类-Hausdorff距离模板匹配的手势识别方法.首先把分割后的手势图像进行标准化处理,并求出标准化图像中的手势主方向;然后根据手... 针对目前手势识别方法受手势旋转、平移、缩放的影响,导致手势识别率偏低的问题,提出一种基于手势主方向和类-Hausdorff距离模板匹配的手势识别方法.首先把分割后的手势图像进行标准化处理,并求出标准化图像中的手势主方向;然后根据手势主方向建立二维手势直角坐标系提取空间手势特征;再利用空间手势坐标点分布特征方法对手势进行初步识别;最后利用类-Hausdorff距离模板匹配的思想识别最终的手势.实验结果表明,在光照相对稳定的条件下,该方法能够实时准确地实现手势识别,总体识别率达到95%;对发生旋转的手势识别率能超过90%. 展开更多
关键词 手势识别 手势主方向 空间手势坐标点分布特征 类-hausdorff距离 旋转手势
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结合手势二进制编码和类-Hausdorff距离的手势识别 被引量:7
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作者 冯志全 杨学文 +4 位作者 徐涛 刘弘 吕娜 杨晓辉 徐治鹏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期2281-2291,共11页
针对目前动态手势识别方法受手势旋转、平移、缩放的影响,并解决手势识别的实时性问题,提出一种基于手势二进制编码和类-Hausdorff距离模板匹配的手势识别方法.首先,把分割好的手势图像进行标准化处理,求出标准化图像中的手势主方向,建... 针对目前动态手势识别方法受手势旋转、平移、缩放的影响,并解决手势识别的实时性问题,提出一种基于手势二进制编码和类-Hausdorff距离模板匹配的手势识别方法.首先,把分割好的手势图像进行标准化处理,求出标准化图像中的手势主方向,建立二维手势直角坐标系,提取空间手势特征;其次,根据前五帧手势图像中手势像素点个数的变化量识别出动态手势类型;然后,用手势二进制描述子从动态手势类型中再筛选出可能的候选手势集合;最后,用类-Hausdorff距离模板匹配方法从候选手势集合中识别出最终手势.主要创新点在于:提出的动态手势类型识别和手势二进制描述子匹配的方法,大大缩短了动态手势识别的时间;提出的结合手势主方向的类-Hausdorff距离方法,不仅对旋转、平移和缩放手势具有不变性,而且对区分度较小的手势也具有较高的识别准确率.实验结果表明,在光照相对稳定的条件下,该方法能够实时准确的实现动态手势识别,总体识别率达到95%以上,对发生缩放的手势识别率能达到92%以上,对发生旋转的手势识别率能达到87%以上.本文算法已经在一个基于手势的人机交互界面中得到应用. 展开更多
关键词 动态手势识别 手势主方向 动态手势型识别 手势二进制描述子 类-hausdorff距离
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基于反射强度的改进欧式距离聚类钢轨点云分割方法
3
作者 段晓峰 高伟伟 韩峰 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期114-121,共8页
线路点云数据结构化是深化专业计算与分析的技术前提。点云分割是点云数据结构化的基础。钢轨作为轮轨走行面,其空间位置的连续及平顺情况直接影响行车安全,因此轨道结构分割中,首先需对钢轨进行分割处理。针对传统欧式距离聚类中线路... 线路点云数据结构化是深化专业计算与分析的技术前提。点云分割是点云数据结构化的基础。钢轨作为轮轨走行面,其空间位置的连续及平顺情况直接影响行车安全,因此轨道结构分割中,首先需对钢轨进行分割处理。针对传统欧式距离聚类中线路全景点云数据遍历导致距离阈值难统一、难界定,造成分类过多不易查找,或人工选取初始点及调参带来的自动化程度不高的情况,提出基于反射强度的改进欧式距离聚类钢轨点云分割方法。在对轨道结构特性分析的基础上,采用布料滤波算法进行地面滤波,区分地面点与地物点,精简线路点云为轨道结构点云;融合点云反射强度属性,提出提取率概念,确定钢轨高反射强度区间,进行钢轨顶面点云预分割,进而以轨顶面预分割点作为初始点,根据钢轨断面轨头高和轨头宽构造对角线长度来计算距离阈值,由Kd-Tree找到小于轨头距离阈值的点进行欧式距离聚类,实现对轨头凸集点云的分割。多路段钢轨点云分割试验,精确率及召回率均大于90%,说明该方法可行有效。 展开更多
关键词 钢轨 点云分割 反射强度 欧式距离
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基于耦合空间模糊C均值聚类和推土机距离的变化检测
4
作者 谢江陵 李轶鲲 +2 位作者 李小军 杨树文 魏易从 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第3期144-152,共9页
在遥感影像变化检测领域中,当遥感影像受椒盐、高斯和混合噪声污染时,变化检测精度往往无法得到保证。虽然基于空间模糊C均值聚类的有监督变化检测算法能有效实现抗噪声变化检测,但是其人工训练成本和时间成本过高,在实时场景中无法大... 在遥感影像变化检测领域中,当遥感影像受椒盐、高斯和混合噪声污染时,变化检测精度往往无法得到保证。虽然基于空间模糊C均值聚类的有监督变化检测算法能有效实现抗噪声变化检测,但是其人工训练成本和时间成本过高,在实时场景中无法大规模应用。对此,文章将5种空间模糊C均值算法分别与推土机距离(earth mover’s distance, EMD)耦合,实现了5种具有较好抗噪声能力的无监督遥感变化检测算法,能够保证噪声污染下的实时变化检测精度。实验证明,与最近提出的KPCAMNet和GMCD无监督变化检测算法相比,所提出算法能更好地处理受椒盐、高斯和混合噪声污染的遥感影像,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 无监督 抗噪声 变化检测 空间模糊C均值聚 推土机距离
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基于E类功率放大器的四线圈中距离无线输电系统的优化设计
5
作者 刘羽 余豪华 +1 位作者 彭博 苏国栋 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期94-102,共9页
E类功率放大器由于具有拓扑简单、适用频率高、电能转换效率高等优点,是高频MHz级无线输电系统的理想电源。研究分析了四线圈无线输电系统的传输特性,提出传输效率的优化设计方法。同时,考虑到E类功率放大器的工作状态,提出通过激励线... E类功率放大器由于具有拓扑简单、适用频率高、电能转换效率高等优点,是高频MHz级无线输电系统的理想电源。研究分析了四线圈无线输电系统的传输特性,提出传输效率的优化设计方法。同时,考虑到E类功率放大器的工作状态,提出通过激励线圈与发射线圈的距离调节,实现输入电阻的完美匹配,搭建了采用2.81 MHz的E类功率放大器的四线圈中距离无线输电系统。当传输距离为传输线圈边长的3.6倍时,系统电源端到负载端的整体电能传输效率为8.5%。 展开更多
关键词 E功率放大器 距离无线输电系统 阻抗匹配 效率优化
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基于类的余弦距离聚类缺失值填补方法研究
6
作者 夏婷婷 林康 +1 位作者 张潇予 刘海忠 《河南科技》 2024年第8期28-35,共8页
【目的】为了解决欧氏距离计算相似性带来的高维度问题,提出了基于类的余弦距离聚类缺失值填补方法。【方法】首先将不完整数据集分为两个不同的组(G1和GIM);其次通过聚类中心对GIM组中的缺失数据进行预填补;再次利用余弦距离计算相关性... 【目的】为了解决欧氏距离计算相似性带来的高维度问题,提出了基于类的余弦距离聚类缺失值填补方法。【方法】首先将不完整数据集分为两个不同的组(G1和GIM);其次通过聚类中心对GIM组中的缺失数据进行预填补;再次利用余弦距离计算相关性;最后选择与G1组中距离最小的数据来填补缺失值。【结果】实验结果表明,该方法在类别和混合数据集上均优于其他插补方法。【结论】该方法显著提高了准确率、召回率、F1-score及插补效果。 展开更多
关键词 不完整数据 缺失值插补 余弦距离
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基于轨迹图片特征距离的船舶轨迹聚类
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作者 史祺 范亚琼 +1 位作者 张丹普 杨剑锋 《舰船电子工程》 2024年第6期30-35,共6页
为了进一步优化海上交通管理,针对基于多维属性的船舶轨迹聚类算法难以设置权重参数、运行时间长的问题,提出了一种基于轨迹图片特征距离的船舶轨迹聚类算法。该算法利用船舶自动识别系统(AIS)数据,根据轨迹点的位置、航速和航向绘制轨... 为了进一步优化海上交通管理,针对基于多维属性的船舶轨迹聚类算法难以设置权重参数、运行时间长的问题,提出了一种基于轨迹图片特征距离的船舶轨迹聚类算法。该算法利用船舶自动识别系统(AIS)数据,根据轨迹点的位置、航速和航向绘制轨迹图片,通过深度残差网络提取轨迹图片特征,采用主成分分析技术降低特征维度,基于欧式距离实现轨迹间的距离度量,并通过基于密度的含噪数据空间聚类算法(DBSCAN)对降维后的船舶轨迹图片特征聚类。实验结果表明,论文所提算法能够在降低运行时间的情况下,对实验水域轨迹进行有效聚类,反映的船舶交通流特征符合实际情况。 展开更多
关键词 船舶轨迹聚 船舶轨迹距离度量 DBSCAN 船舶交通流特征
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结合基于密度的噪声应用空间聚类和反距离加权算法的城市环境电磁频谱地图构建
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作者 谢佳炜 余志勇 +1 位作者 吕典 刘杨秋子 《火箭军工程大学学报》 2024年第4期93-97,107,共6页
针对传统电磁频谱地图构建方法感知节点分布不均匀、监测数据存在异常值等问题,将基于密度的噪声应用空间聚类(Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)算法与反距离加权(Inverse Distance Weighting,IDW... 针对传统电磁频谱地图构建方法感知节点分布不均匀、监测数据存在异常值等问题,将基于密度的噪声应用空间聚类(Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)算法与反距离加权(Inverse Distance Weighting,IDW)算法相结合,提出一种城市环境电磁频谱地图构建方法。该算法首先通过DBSCAN减轻极端值的影响,并分离核心点、边界点和噪声点,将每个核心点的局部密度作为权重,计算簇的加权中心点。其次,运用IDW对聚类簇的加权中心点进行插值估计,以显著减少需要进行插值的数据点数量,从而构建精度更高的电磁频谱地图。仿真结果表明:与IDW算法和反障碍距离加权算法相比,所提算法重构得到的电磁频谱地图的平均绝对误差和归一化均方误差分别降低了10%和23%以上。 展开更多
关键词 电磁频谱地图 距离加权 城市环境 密度聚 空间插值
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基于新的距离度量的异构属性数据子空间聚类 被引量:2
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作者 邓秀勤 郑丽苹 +1 位作者 张逸群 刘冬冬 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2023年第2期53-60,共8页
真实数据集中往往包含分类属性和数值属性,其中分类属性可分为有序属性和标称属性,同时具有分类属性和数值属性的数据集可称为异构属性数据。针对现有异构属性数据距离度量不区分分类属性中的有序属性导致信息缺失、聚类效果不理想这一... 真实数据集中往往包含分类属性和数值属性,其中分类属性可分为有序属性和标称属性,同时具有分类属性和数值属性的数据集可称为异构属性数据。针对现有异构属性数据距离度量不区分分类属性中的有序属性导致信息缺失、聚类效果不理想这一问题,提出了一种基于新的距离度量的异构属性数据子空间聚类算法。首先,总结了现有的异构属性数据距离度量的思路和区分有序属性的解决方案;其次,利用不同属性的数据特征分别定义了有序属性、标称属性和数值属性下的属性值之间的距离公式;再次,利用簇间差异和簇内距离这2个因素分别给出了不同属性在聚类过程中的动态加权方案;最后,联立距离公式和加权机制得到了可适用于异构属性数据的距离度量,进而设计了一种基于新的距离度量的异构属性数据子空间聚类算法。由于该算法既统一了异构属性数据的距离度量又能在子空间中进行簇搜索,因此该算法能在异构属性数据集上取得良好的聚类效果,在11个真实数据集上的对比实验结果验证了此算法的有效性。 展开更多
关键词 异构属性数据 有序属性 距离度量 子空间聚算法 动态权重
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结合共享近邻和流形距离的自适应谱聚类算法
10
作者 张喜梅 解滨 +2 位作者 米据生 徐童童 张祎玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第10期59-70,共12页
谱聚类算法是建立在图论的基础上,将聚类问题转化为图的划分问题,能识别任意形状的类簇且易于实现,因此比传统聚类算法具有更强的适应性。然而,该算法中常用的距离度量不能同时考虑全局和局部一致性,且易受到噪声影响;聚类结果依赖由输... 谱聚类算法是建立在图论的基础上,将聚类问题转化为图的划分问题,能识别任意形状的类簇且易于实现,因此比传统聚类算法具有更强的适应性。然而,该算法中常用的距离度量不能同时考虑全局和局部一致性,且易受到噪声影响;聚类结果依赖由输入数据构造的相似度矩阵,且通过特征分解得到松弛划分矩阵和离散化过程的两步独立策略难以得到一个共同最优解。因此,提出一种结合共享近邻和流形距离的自适应谱聚类算法(SNN-MSC),引入一种新的具有指数项和比例因子的流形距离,可以灵活调整同一流形内数据的相似度和不同流形之间数据的相似度之比,并将密度因子纳入流形距离度量中,以消除噪声影响;采用共享近邻重新定义相似度度量,能挖掘数据点之间的空间结构和局部关系;同时,对拉普拉斯矩阵施加秩约束,使相似度矩阵中的连通分量完全等于簇个数,能够在优化求解过程中自适应优化数据相似度矩阵和聚类结构,无须再进行离散化操作。在人工数据集和UCI真实数据集上的对比实验显示,所提算法在多个聚类有效性指标上能体现出更好的性能。 展开更多
关键词 谱聚 流形距离 共享近邻 秩约束 自适应
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基于累积和事件段识别与改进谱聚类的锂离子电池储能系统内短路故障检测方法 被引量:1
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作者 肖先勇 陈智凡 +2 位作者 汪颖 何涛 张逢蓉 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期658-667,共10页
锂离子电池系统的内短路故障可能导致严重安全事故,其检测受到在线检测实时性以及故障特征获得性制约,是当下锂离子电池储能系统安全运行亟待解决的问题。该文提出一种基于累积和(cumulative sum,CUSUM)事件段检测与改进谱聚类的锂离子... 锂离子电池系统的内短路故障可能导致严重安全事故,其检测受到在线检测实时性以及故障特征获得性制约,是当下锂离子电池储能系统安全运行亟待解决的问题。该文提出一种基于累积和(cumulative sum,CUSUM)事件段检测与改进谱聚类的锂离子电池储能系统内短路故障检测方法。首先,考虑内短路故障时的电压/温度变化特性,基于累积和事件突变点识别方法,识别疑似内短路故障事件段。其次,构建三维故障特征,刻画检测对象内短路故障特征属性。然后,构建基于Wasserstein测度的内短路故障特征距离矩阵,检测三维空间各点稀疏特性,客观划定故障聚类,实现内短路故障检测。搭建锂离子电池内短路实验平台、建立锂离子电池电–热耦合仿真模型,算例结果表明该文方法能够准确识别疑似内短路故障事件段,在不同串并联形式及故障类型下实现故障检测,证明了该文方法的正确性与可行性。 展开更多
关键词 内短路故障检测 事件段检测 故障特征 Wasserstein距离 改进谱聚算法
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基于改进关联规则挖掘和距离聚类算法的知识融合
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作者 佟国香 胡琪 +2 位作者 杨培威 蒋伟 岳继光 《智能计算机与应用》 2023年第12期68-74,共7页
针对产品全生命周期管理(PLM)中来自于不同阶段和不同领域的设计文档,本文提出一种基于实体抽取的改进关联规则挖掘与距离聚类相结合的知识获取与融合的算法。以汽车行业领域知识获取与融合为例,从相关文档中抽取出8 183组数据,220 941... 针对产品全生命周期管理(PLM)中来自于不同阶段和不同领域的设计文档,本文提出一种基于实体抽取的改进关联规则挖掘与距离聚类相结合的知识获取与融合的算法。以汽车行业领域知识获取与融合为例,从相关文档中抽取出8 183组数据,220 941个实体,将各组数据的27个特征两两交叉并与原来的特征规则共同作为候选集,进行关联规则挖掘,并构造初步的领域知识库。通过定义知识库中各实体之间的距离,结合聚类算法减少冗余知识,再根据融合后的知识构建知识库。实验表明,该算法在一定程度上减少了知识模型的规模,提高了领域知识库中知识的价值密度。 展开更多
关键词 实体抽取 改进关联规则 距离 产品全生命周期
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融合密度和划分的文本聚类算法
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作者 刘龙 刘新 +1 位作者 蔡林杰 唐朝 《计算机与数字工程》 2024年第1期178-183,共6页
文档聚类是聚类的经典应用,它是将相似的文档归为同一类,可以有效地组织、摘要和导航文本信息,也可以用来提高分类效果。论文使用BERT模型处理文档向量化,将文档表示为高维向量。传统的密度聚类算法不适用于高维数据集,划分聚类算法中... 文档聚类是聚类的经典应用,它是将相似的文档归为同一类,可以有效地组织、摘要和导航文本信息,也可以用来提高分类效果。论文使用BERT模型处理文档向量化,将文档表示为高维向量。传统的密度聚类算法不适用于高维数据集,划分聚类算法中的K-均值算法可以有效地聚类文档,但是算法的性能非常依赖于初始中心点的选择。论文提出了一种新的融合密度和划分的文本聚类算法。首先,通过密度选择适当的聚类中心点集合,然后使用最远距离的想法逐渐选择初始类中心点,最后使用划分方法对数据集进行聚类。实验表明,该算法的聚类效果稳定,聚类效果良好。 展开更多
关键词 文档聚 BERT K-均值算法 密度 最远距离
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基于字符距离聚类的未知工控协议分类方法
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作者 屠雅春 许驰 +3 位作者 杜昕宜 王倚天 夏长清 金曦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第12期3696-3700,3705,共6页
未知工控协议分类是实现多类型混合工控协议识别的前提。利用工控协议报文格式精简且广泛采用二进制序列的特点,提出基于字符距离聚类的未知工控协议分类方法。该方法打破传统方法计算文本协议报文的欧氏距离而难以准确反映工控协议报... 未知工控协议分类是实现多类型混合工控协议识别的前提。利用工控协议报文格式精简且广泛采用二进制序列的特点,提出基于字符距离聚类的未知工控协议分类方法。该方法打破传统方法计算文本协议报文的欧氏距离而难以准确反映工控协议报文相似性的问题,通过构建二进制特征序列,计算字符距离,并开展基于字符距离K-means聚类,实现了未知工控协议分类。其中,为确保分类的准确性,提出基于最大平均字符距离的最佳聚类K值确定方法。半物理仿真结果表明,所提方法对未知工控协议分类的准确率可达96.80%,协议类型判别的正确率可达97.07%。 展开更多
关键词 工控协议 协议分 字符距离 K-MEANS聚
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基于多维波形差异度聚类分析的配电网故障区段定位方法 被引量:1
15
作者 罗晗菁 曾祥君 +3 位作者 喻锟 李志 谢志成 邓军 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期58-68,97,共12页
谐振接地系统运行环境繁杂,单相接地故障发生状态多变,基于单一特征量的传统配电网故障区段定位方法存在各自的定位判别盲区,方法可靠性和适用性难以保障。针对上述问题提出了一种无需整定的基于多维波形差异度聚类分析的配电网故障区... 谐振接地系统运行环境繁杂,单相接地故障发生状态多变,基于单一特征量的传统配电网故障区段定位方法存在各自的定位判别盲区,方法可靠性和适用性难以保障。针对上述问题提出了一种无需整定的基于多维波形差异度聚类分析的配电网故障区段定位方法。依据故障点上下游各检测点零序电流暂态及稳态分量的波形差异性特征,通过离散Fréchet距离算法量化相邻检测点间的暂态及稳态波形差异度,并采用模糊C均值算法(fuzzyC-means,FCM)综合多特征信息以区分正常区段与故障区段,有效消除了单一特征定位盲区,实现故障区段自适应准确定位。PSCAD/EMTDC仿真结果以及10kV真型实验结果表明所提方法不仅保证了在不同故障工况下的定位可靠性和适用性,还具有耐高阻能力强、抗噪性高等优点。 展开更多
关键词 谐振接地系统 故障定位 零序电流 离散Fréchet距离 模糊C均值算法(FCM)聚
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基于原型网络的聚类式联邦学习 被引量:1
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作者 张铁 徐林莉 周远远 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第1期1-8,共8页
聚类式联邦学习利用数据分布的差异对用户群体进行聚类,实现个性化的联邦模型训练,可以有效解决联邦学习中的特征分布异构问题.本文针对现有方法通信复杂度较高,难以适用于类别分布异构与小数据场景等问题,基于元学习方法中的原型网络... 聚类式联邦学习利用数据分布的差异对用户群体进行聚类,实现个性化的联邦模型训练,可以有效解决联邦学习中的特征分布异构问题.本文针对现有方法通信复杂度较高,难以适用于类别分布异构与小数据场景等问题,基于元学习方法中的原型网络模型提出了一种迭代聚类式联邦学习框架.本文从期望最大化算法的角度出发,利用类原型信息构建用户嵌入表示,并基于此提出用于度量用户与聚类簇之间差异性的模型距离.该迭代式框架交替地执行用户聚类与局部更新以优化全局目标函数.由于新的模型距离可以在服务器端被计算,该框架在每一轮通信中有着近似于FedAvg算法的通信代价.相关实验结果表明了本文提出的方法对于聚类式联邦学习问题,特别是在类别分布异构与小样本数据场景的有效性. 展开更多
关键词 联邦学习 用户聚 原型网络 数据异构 模型距离
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基于流线距离聚类的海洋数据向量场可视化
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作者 王朕 杨政威 +1 位作者 高顺起 张磊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期855-861,共7页
流线可视化是海洋向量场可视化的重要研究对象,其中流线种子点的数量和位置设定是基础,而生成流线的准确聚类以及类内代表性流线的选取是消除冗余流线造成的视觉混乱和遮挡问题的关键。文中提出将PDM距离作为流线聚类的相似性度量值,在... 流线可视化是海洋向量场可视化的重要研究对象,其中流线种子点的数量和位置设定是基础,而生成流线的准确聚类以及类内代表性流线的选取是消除冗余流线造成的视觉混乱和遮挡问题的关键。文中提出将PDM距离作为流线聚类的相似性度量值,在流线端点聚类的基础上再进行流线精细聚类,有效解决端点聚类结果不准确的问题,提升了流线聚类的准确性。通过排序聚类后类内流线对的PDM距离值,提取中线和边界线进行流线重绘,减少了流线遮挡和杂乱现象。针对基于距离的流线聚类计算量大的问题,提出了MDS算法以提升计算速度。此外,采取临界点检测算法减少了流线生成过程中耗时的漩涡生成,进一步提升了计算速度。使用中国沿海的海洋流场数据进行实验,验证了算法的有效性和优越性,流线绘制效果良好。 展开更多
关键词 向量场可视化 流线距离
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基于动态加权张量距离的多聚类算法
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作者 薛状状 李鹏 +2 位作者 樊卫北 张宏俊 孟凡朔 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第11期3449-3456,共8页
基于张量的多聚类算法(TMC)在衡量属性重要性时忽略了对象张量内部属性组合的关联性,而且在不同的特征空间选择下,固定权重策略导致所选与未选择特征空间没有完全分离。针对上述问题,提出一种基于动态加权张量距离(DWTD)的多聚类算法(DW... 基于张量的多聚类算法(TMC)在衡量属性重要性时忽略了对象张量内部属性组合的关联性,而且在不同的特征空间选择下,固定权重策略导致所选与未选择特征空间没有完全分离。针对上述问题,提出一种基于动态加权张量距离(DWTD)的多聚类算法(DWTD-MC)。首先,为提升各特征空间属性重要性衡量的准确性,建立了自-关联张量模型;其次,构建多视图权重张量模型,在不同特征空间选择下通过动态加权策略满足多聚类分析的需求;最后,使用DWTD衡量数据点的相似性,生成最终的多聚类结果。在真实数据集上的仿真实验结果表明,DWTD-MC在杰卡德指数(JI)、邓恩指数(DI)、DB指数(DB)和轮廓系数(SC)评价指标上均优于TMC等对比算法,而且可以在获得较高质量的聚类结果的同时,使各聚类结果之间保持较低的冗余度,满足多聚类分析的任务需求。 展开更多
关键词 异构数据 多聚 张量 张量距离 动态加权 社会物理信息系统
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自适应截断距离与样本分配的密度峰值聚类算法
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作者 张志壮 高文华 +1 位作者 石慧 董增寿 《太原科技大学学报》 2023年第2期91-96,共6页
针对密度峰值聚类算法中,样本局部密度截断距离需主观选择和样本分配策略的误差扩散问题,提出自适应截断距离和构造流形距离优化样本分配的改进型密度峰值聚类算法。该算法首先使用样本K近邻自适应的选取各点的截断距离,即在样本密度大... 针对密度峰值聚类算法中,样本局部密度截断距离需主观选择和样本分配策略的误差扩散问题,提出自适应截断距离和构造流形距离优化样本分配的改进型密度峰值聚类算法。该算法首先使用样本K近邻自适应的选取各点的截断距离,即在样本密度大的点,选用大截断距离,准确选取类簇中心,在样本密度小的点,选用小截断距离,判别离群点。其次对于剩余样本通过样本的连接路径构造流形距离,优化样本分配策略。最后选取人工数据集进行聚类分析算法实验,与传统的密度峰值聚类算法进行实验对比,验证所提改进算法对聚类中心选取和样本分配的准确性。 展开更多
关键词 密度峰值聚 中心 自适应截断距离 流形距离
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一种基于Fréchet距离的谱聚类算法
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作者 樊娟 邓秀勤 刘玉兰 《广东工业大学学报》 CAS 2023年第2期39-44,共6页
为提升谱聚类的聚类精度和适用性,提出了一种基于Fréchet距离的谱聚类算法(A Spectral Clustering Algorithm Based on Fréchet Distance,FSC),通过Fréchet距离构建相似度矩阵,并将重构的相似矩阵应用于谱聚类中。利用Fr... 为提升谱聚类的聚类精度和适用性,提出了一种基于Fréchet距离的谱聚类算法(A Spectral Clustering Algorithm Based on Fréchet Distance,FSC),通过Fréchet距离构建相似度矩阵,并将重构的相似矩阵应用于谱聚类中。利用Fréchet距离度量数据特征维度的相似性对样本的多个特征进行分析,进而扩展典型谱聚类算法的适用性。FSC不仅适用于低维流形结构清晰的数据,也适用于高维或稀疏数据,如高光谱图像数据。在3个经典的高光谱图像上的实验结果表明,FSC算法有效提高了高光谱图像聚类的精度。 展开更多
关键词 高光谱图像 Fréchet距离 相似矩阵
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