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一种SENSE模型下信号重建的类-Dykstra近点有效算法(英文)
1
作者
许伟志
殷弘
蒋凌云
《数学杂志》
CSCD
北大核心
2015年第4期881-888,共8页
本文研究了SENSE模型下从部分傅里叶数据中信号的重建问题.利用类Dykstra近点方法和Bregman迭代方法,我们获得了一种SENSE模型下信号重建的加速类-Dykstra近点有效算法,并证明了该算法的收敛性.实验仿真显示,该方法比经典的分裂Bregman...
本文研究了SENSE模型下从部分傅里叶数据中信号的重建问题.利用类Dykstra近点方法和Bregman迭代方法,我们获得了一种SENSE模型下信号重建的加速类-Dykstra近点有效算法,并证明了该算法的收敛性.实验仿真显示,该方法比经典的分裂Bregman方法有效.
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关键词
核磁共振图像重建
压缩感知
Bregman方法
类dykstra近点算法
SENSE模型
下载PDF
职称材料
一种改进的CURE聚类算法
2
作者
郭俊
樊彦国
《内蒙古石油化工》
CAS
2005年第4期14-17,共4页
聚类分析是数据挖掘领域的一个重要研究方向。已经有多种用于大规模数据库的聚类算法,CURE就是一个典型的代表。本文对CURE进行了改进,新方法用多点表示一个类,但舍弃了代表点收缩的过程;通过对类内最邻近距离统计特征的分析,提出了自...
聚类分析是数据挖掘领域的一个重要研究方向。已经有多种用于大规模数据库的聚类算法,CURE就是一个典型的代表。本文对CURE进行了改进,新方法用多点表示一个类,但舍弃了代表点收缩的过程;通过对类内最邻近距离统计特征的分析,提出了自动分离子类的方法,因而不用预先给定聚类个数;在CURE对原始数据进行随机采样和分区聚类的基础上,增加了划分网格一步,能降低噪声影响并缩短聚类时间。对二维数据的测试表明:改进的CURE能正确识别大多数类,速度上优于原算法。
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关键词
聚
类
算法
大规模数据库
研究方向
数据挖掘
聚
类
分析
统计特征
自动分离
随机采样
原始数据
噪声影响
二维数据
代表
点
近
距离
子
类
网格
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职称材料
题名
一种SENSE模型下信号重建的类-Dykstra近点有效算法(英文)
1
作者
许伟志
殷弘
蒋凌云
机构
湖北经济学院统计学院
中国人民大学信息学院
出处
《数学杂志》
CSCD
北大核心
2015年第4期881-888,共8页
文摘
本文研究了SENSE模型下从部分傅里叶数据中信号的重建问题.利用类Dykstra近点方法和Bregman迭代方法,我们获得了一种SENSE模型下信号重建的加速类-Dykstra近点有效算法,并证明了该算法的收敛性.实验仿真显示,该方法比经典的分裂Bregman方法有效.
关键词
核磁共振图像重建
压缩感知
Bregman方法
类dykstra近点算法
SENSE模型
Keywords
MRI reconstruction
compressed sensing
Bregman method
dykstra
-like proximal algorithm
SENSE model
分类号
O221.2 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
一种改进的CURE聚类算法
2
作者
郭俊
樊彦国
机构
石油大学(华东)资源与信息学院
出处
《内蒙古石油化工》
CAS
2005年第4期14-17,共4页
文摘
聚类分析是数据挖掘领域的一个重要研究方向。已经有多种用于大规模数据库的聚类算法,CURE就是一个典型的代表。本文对CURE进行了改进,新方法用多点表示一个类,但舍弃了代表点收缩的过程;通过对类内最邻近距离统计特征的分析,提出了自动分离子类的方法,因而不用预先给定聚类个数;在CURE对原始数据进行随机采样和分区聚类的基础上,增加了划分网格一步,能降低噪声影响并缩短聚类时间。对二维数据的测试表明:改进的CURE能正确识别大多数类,速度上优于原算法。
关键词
聚
类
算法
大规模数据库
研究方向
数据挖掘
聚
类
分析
统计特征
自动分离
随机采样
原始数据
噪声影响
二维数据
代表
点
近
距离
子
类
网格
Keywords
data mining
hierarchical clustering
representative objects
CURE
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
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作者
出处
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1
一种SENSE模型下信号重建的类-Dykstra近点有效算法(英文)
许伟志
殷弘
蒋凌云
《数学杂志》
CSCD
北大核心
2015
0
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职称材料
2
一种改进的CURE聚类算法
郭俊
樊彦国
《内蒙古石油化工》
CAS
2005
0
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职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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