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基于点对特征及分层全连接聚类的三维目标识别方法 被引量:1
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作者 袁晓磊 岳晓峰 +1 位作者 方博 马国元 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S01期127-131,共5页
针对基于原始点对特征的三维目标识别算法中存在的效率低、易受干扰的问题,提出了一种分层全连接聚类算法来对三维目标进行识别。利用模型上的所有点对特征来完成全局模型的描述构建,并在局部坐标的二维空间上,利用投票方案和分层全连... 针对基于原始点对特征的三维目标识别算法中存在的效率低、易受干扰的问题,提出了一种分层全连接聚类算法来对三维目标进行识别。利用模型上的所有点对特征来完成全局模型的描述构建,并在局部坐标的二维空间上,利用投票方案和分层全连接聚类算法对候选位姿进行筛选,从而获得最优位姿。在UWA的数据集上的实验结果表明,与原始点对特征算法相比,所提出的分层全连接聚类算法在识别率和效率上都有一定程度的提升,并且该方法满足实用性和有效性要求。 展开更多
关键词 目标识别 点对特征 分层全连接聚类 投票方案
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引入极值非相邻连接的连接聚类方法
2
作者 王贵参 黄岚 +2 位作者 王岩 宋立明 欧歌 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1616-1621,共6页
针对在连接相似度的计算过程中原始连接聚类(LC)方法并未考虑非相邻连接的相似关系,本文提出的极值非相邻连接相似度策略,弥补了原有连接相似度的不足。新的极值非相邻连接相似度(MLS)策略考虑了连接之间相似关系的邻居节点集合的最大... 针对在连接相似度的计算过程中原始连接聚类(LC)方法并未考虑非相邻连接的相似关系,本文提出的极值非相邻连接相似度策略,弥补了原有连接相似度的不足。新的极值非相邻连接相似度(MLS)策略考虑了连接之间相似关系的邻居节点集合的最大、最小情况。在此基础上,结合EQ评估策略,给出了新的引入极值非相邻连接的连接聚类(MLC)方法。在3组测试数据集上的实验结果表明:本文MLC方法相比原始LC、经典重叠社区发现(CPM)方法和扩展的连接聚类ELC方法在多种评估指标上表现优异。 展开更多
关键词 人工智能 连接聚类 连接相似度 重叠社区发现 相邻连接 非相邻连接
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一种改进的模糊连接点聚类算法 被引量:1
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作者 孙明珊 覃华 苏一丹 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第6期1140-1146,共7页
传统的模糊连接点FJP聚类算法采用基于欧氏距离的最大-最小合成运算法生成传递闭包,该方法所生成的传递闭包存在失真问题,即包含有较多错误的数据关联信息,最终造成算法聚类精度低且计算时间长。针对以上问题,提出一种改进的模糊连接点... 传统的模糊连接点FJP聚类算法采用基于欧氏距离的最大-最小合成运算法生成传递闭包,该方法所生成的传递闭包存在失真问题,即包含有较多错误的数据关联信息,最终造成算法聚类精度低且计算时间长。针对以上问题,提出一种改进的模糊连接点聚类算法:先用组合核函数计算数据集的模糊相似度矩阵,提高算法对数据非线性特征的辨识能力,并用大顶堆存储之;然后遍历传递闭包矩阵中的空元素,用堆顶的桥元素填充传递闭包的空元素,直至生成传递闭包。在测试数据集上的实验结果表明,本文算法的平均聚类精度较传统FJP算法有20%以上的提升,显著改善了传递闭包的失真问题;另外,在大型数据集上的计算效率亦优于传统FJP算法的,说明本文改进FJP算法的思路是有效的、可行的。 展开更多
关键词 模糊连接算法 传递闭包 桥元素 大顶堆
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一种自适应模糊连接点聚类算法
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作者 王保锋 麻晓璇 李金星 《计算机与现代化》 2019年第10期55-59,65,共6页
模糊连接点聚类算法(Fuzzy Joint Points, FJP)用最大间隔下降法划分聚类的簇数目,这种确定簇数目的方法具有主观性,不利于算法的应用推广。针对此问题,提出一种基于有效近邻簇指标的自适应FJP聚类算法,通过Kernels-VCN指标来评估聚类... 模糊连接点聚类算法(Fuzzy Joint Points, FJP)用最大间隔下降法划分聚类的簇数目,这种确定簇数目的方法具有主观性,不利于算法的应用推广。针对此问题,提出一种基于有效近邻簇指标的自适应FJP聚类算法,通过Kernels-VCN指标来评估聚类的有效性,从而实现最佳簇数目的自适应确定,最后在UCI数据集和人工数据集上验证所提算法的可行性。 展开更多
关键词 模糊连接 有效近邻簇指标 最佳划分水平 最佳簇数
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阈值优化的文本密度聚类算法 被引量:6
5
作者 马素琴 施化吉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第17期134-136,共3页
针对DBSCAN算法的聚类性能受全局阈值影响而降低的问题,提出一种阈值优化的文本密度聚类算法。该算法使用k-近邻距离对对象进行排序,通过分位数区分密度不同的各序列,找到与其对应的优化,根据优化阈值使用密度聚类方法对对象进行聚类。... 针对DBSCAN算法的聚类性能受全局阈值影响而降低的问题,提出一种阈值优化的文本密度聚类算法。该算法使用k-近邻距离对对象进行排序,通过分位数区分密度不同的各序列,找到与其对应的优化,根据优化阈值使用密度聚类方法对对象进行聚类。改进后的聚类算法克服了阈值选取对聚类结果影响的问题,提高了聚类精确度和时间效率。采用树形结构存储聚簇,增加了聚簇的可读性。实验结果证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 文本挖掘 文本 一个基于高密度连接区域的密度方法 一种阈值优化的文本密度算法 分位数
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基于GIS的计程车载客线路聚类分析
6
作者 黄石青 《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》 2016年第9期234-235,共2页
本文以发掘隐含在计程车中大量的人们出行信息并试图从中寻找一定的模式,为相关交通管理研究部门提供依据为目的,采用了以某城市计程车GPS采集的实际数据为基础,引入单连接聚类算法对路线子集进行聚类,并在GIS软件中进行聚类结果呈现的... 本文以发掘隐含在计程车中大量的人们出行信息并试图从中寻找一定的模式,为相关交通管理研究部门提供依据为目的,采用了以某城市计程车GPS采集的实际数据为基础,引入单连接聚类算法对路线子集进行聚类,并在GIS软件中进行聚类结果呈现的方法,获得了交通需求成一定时间和空间的模式分布结果。 展开更多
关键词 GIS 计程车 连接聚类 GPS
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一种多层融合处理的GPR B-Scan双曲线提取方法 被引量:3
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作者 蓝雄光 赖舷 +3 位作者 周东国 吴阳杰 孙新宇 叶杭 《电子测量技术》 北大核心 2021年第13期97-103,共7页
针对探地雷达B扫描(GPR B-Scan)图中双曲线特征自动提取、不规则曲线消除和不完整双曲线拟合等问题,设计了一种多层融合处理的GPR B-Scan图像双曲线提取模型。首先,预处理层采用OTSU阈值分割算法和形态腐蚀方法预处理图像,然后通过聚类... 针对探地雷达B扫描(GPR B-Scan)图中双曲线特征自动提取、不规则曲线消除和不完整双曲线拟合等问题,设计了一种多层融合处理的GPR B-Scan图像双曲线提取模型。首先,预处理层采用OTSU阈值分割算法和形态腐蚀方法预处理图像,然后通过聚类层连接聚类算法完成双曲线特征自动提取,消除不规则曲线,最后双曲线拟合层采用鲁棒正交距离拟合算法,简化双曲线拟合过程。最后先搭建了GprMaxs平台仿真实验,平均拟合正确率达到了97.64%,接着进行了混凝土和潮湿土两个实际工况中真实GPR B-Scan图数据实验验证,平均拟合正确率达到92%以上。结果表明所设计模型的有效性和正确性,为后续的应用推广奠定基础。 展开更多
关键词 探地雷达 多层融合 连接聚类算法 正交距离拟合算法
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Adaptive clustering hierarchy routing for delay tolerant network 被引量:2
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作者 陶勇 王晓方 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第6期1577-1582,共6页
Adaptive clustering hierarchy routing(ACHR) establishes a clusters-based hierarchical hybrid routing algorithm with two-hop local visibility for delay tolerant network(DTN).The major contribution of ACHR is the combin... Adaptive clustering hierarchy routing(ACHR) establishes a clusters-based hierarchical hybrid routing algorithm with two-hop local visibility for delay tolerant network(DTN).The major contribution of ACHR is the combination of single copy scheme and multi-copy scheme and the combination of hop-by-hop and multi-hop mechanism ACHR,which has the advantages in simplicity,availability and well-expansibility.The result shows that it can take advantage of the random communication opportunities and local network connectivity,and achieves 1.6 times delivery ratio and 60% overhead compared with its counterpart. 展开更多
关键词 delay tolerant network routing scheme congestion control hierarchy routing
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基于独立成分分析的脑功能连接性分析
9
作者 曾翎 杨勤 +1 位作者 刘彬 陈华富 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期408-412,共5页
静息脑功能连接性是研究脑功能的重要技术手段。我们提出了利用空域独立成分分析(Independent component analysis,ICA)来处理静息态功能磁共振(Functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据,首次将静息态脑功能的低频振荡... 静息脑功能连接性是研究脑功能的重要技术手段。我们提出了利用空域独立成分分析(Independent component analysis,ICA)来处理静息态功能磁共振(Functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据,首次将静息态脑功能的低频振荡理论应用于ICA静态数据分析的成分选择,通过Z分数选择静息态下的活动点并去除独立噪点,然后通过频谱分析选择主要能量集中在0.01-0.1Hz的独立成分,进而采用聚类分析得出脑功能连接网络。 展开更多
关键词 空域独立成分分析 功能磁共振低频振荡 层次脑功能连接
原文传递
基于地震DNA算法的一种新的初至拾取方法 被引量:4
10
作者 许鑫 张凯 +1 位作者 王非翊 李振春 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2020年第5期1894-1901,共8页
高效准确地拾取初至是获得良好初至波走时层析结果的前提.目前应用广泛的是传统能量比法拾取初至,这种方法是基于获得较准的初至起跳时间.但由于理论缺陷,能量比法拾取的起跳时间并非真实的初至起跳时间.基于聚类连接算法的地震DNA算法... 高效准确地拾取初至是获得良好初至波走时层析结果的前提.目前应用广泛的是传统能量比法拾取初至,这种方法是基于获得较准的初至起跳时间.但由于理论缺陷,能量比法拾取的起跳时间并非真实的初至起跳时间.基于聚类连接算法的地震DNA算法是目前比较新颖的层位自动提取方法,尝试将地震DNA算法用于准确地拾取初至,这种初至拾取方法无需获得初至起跳时间,弥补了能量比法的理论缺陷.首先将地震记录从数值空间转换至字符空间,设置符合初至特征的搜索因子在字符空间逐道进行初至拾取,此时所拾取初至为字符类型,使用欧式距离连接聚类好的字符初至使其具有更好的连续性和准确性,然后将字符类型初至转换到数值空间进行初至走时的显示及其计算.对简单数据模型和实际资料分别用传统能量比法与新方法进行初至拾取效果对比,对实际资料的单炮记录分别使用能量比法,互相关法,自拾取算法以及人工干预的自拾取算法进行初至拾取效果对比,拾取初至特征值对比结果说明采用地震DNA算法拾取初至的方法避免了误拾取现象且拾取效果更加连续.对所拾取的初至特征值进一步处理计算走时,将计算得到的初至走时应用于二维初至波走时层析中,层析反演结果表明,这种新的初至拾取方法的具有有效性和可行性. 展开更多
关键词 初至拾取 初至波走时层析 地震DNA算法 连接算法 欧式距离
原文传递
Distributed Consensus-Based K-Means Algorithm in Switching Multi-Agent Networks 被引量:3
11
作者 LIN Peng WANG Yinghui +1 位作者 QI Hongsheng HONG Yiguang 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2018年第5期1128-1145,共18页
This paper discusses a distributed design for clustering based on the K-means algorithm in a switching multi-agent network, for the case when data are decentralized stored and unavailable to all agents. The authors pr... This paper discusses a distributed design for clustering based on the K-means algorithm in a switching multi-agent network, for the case when data are decentralized stored and unavailable to all agents. The authors propose a consensus-based algorithm in distributed case, that is, the double- clock consensus-based K-means algorithm (DCKA). With mild connectivity conditions, the authors show convergence of DCKA to guarantee a distributed solution to the clustering problem, even though the network topology is time-varying. Moreover, the authors provide experimental results on vari- ous clustering datasets to illustrate the effectiveness of the fully distributed algorithm DCKA, whose performance may be better than that of the centralized K-means algorithm. 展开更多
关键词 Consensus-based algorithm distributed K-means clustering multi-agent network switching topology.
原文传递
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