一种改进的K_means聚类方法

针对传统K_means聚类方法采用随机选择初始聚类中心而导致的收敛速度慢的问题,本文结合空间中的距离度量提出一种改进的K_means聚类算法。该方法通过给出有效的启发式信息,选择较好的聚类中心,减少聚类达到稳定状态所需要的迭代步骤,加速算法的执行。标准数据集上的实验结果表明,与传统的K_means聚类方法相比,本文提出的改进的聚类方法收敛速度快,从而在较少的迭代后得到良好的聚类效果。

基于K_means硬聚类算法的葡萄病害彩色图像分割方法

为了提高植物病害图像的分割精度与效果,根据植物病害症状及图像的特点,提出了一种基于K_means硬聚类算法(HCM)的葡萄病害彩色图像非监督性分割处理方法。该方法是在L*a*b*颜色空间模式下利用ab二维数据空间的颜色差异,以平方欧式距离作为像素间的相似度距离、以均方差作为聚类准则函数对颜色进行二分类聚类,并通过数学形态学运算对聚类结果进行校正。利用该方法对3种葡萄病害彩色图像进行分割的结果表明,该方法能够较为准确地将病斑区域从彩色图像中分割出来,对葡萄病害彩色图像的分割处理比较理想,鲁棒性好,分割准确率高。

基于聚类分析的冰雹预测研究

冰雹是我国频发的气象灾害之一,冰雹云的预测是对强对流天气的重点监测对象,文中所采用的信息源图像为雷达回波反射率图像。主要从冰雹云的形态特征、基本反射率因子这两个方面进行分析计算,运用MATLAB程序提取出可能出现降雹的有效区域,进行聚类分析判别,识别出雹云单体所在的有效区域。通过对训练样本的聚类归纳总结,基于对降雹云单体的形态特征、反射强度研究的一般规律,建立判别函数。在此模型基础之上,计算出反射强度值大于45 dBZ可能出现降雹区域的概率,从中获取一个参数值,当概率大于这个预定的参数值时,则可能出现降雹天气。通过仿真实验结果表明,此模型对冰雹云的预测有良好的判别效果,可以应用到实际生活中去,做到提前预警,减少经济损失。

基于混沌剑鱼算法的K_means算法

传统K-means聚类算法容易受到初始聚类中心影响,从而导致聚类准确度较差的问题,本文利用剑鱼优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,提出一种基于改进剑鱼算法的K-means聚类算法。为增强剑鱼优化算法全局搜索能力,采用Tent混沌序列初始化种群,利用Tent混沌序列遍历性、随机性和规律性提高初始解的质量;为了提升算法搜索的精度,引入高斯变异,以此增强算法局部搜索能力;为了促使算法在跳出限制后继续搜索,在搜索停滞的解的基础上生成Tent混沌序列,用Tent混沌序列对部分陷入局部最优的个体进行扰动。最后,在9个标准测试函数上进行仿真实验,验证了所提算法的优越性;通过与传统K_means聚类算法在UCI数据集上聚类结果的对比,证明所提出的聚类算法具有更好的聚类性能,可以有效降低初始聚类中心对K-means算法的影响。

基于K_means和加权混合回归的Wi-Fi室内定位算法

基于接收信号强度的室内定位方法的精确度受环境影响较大,回归算法在不同的场景中定位误差也受影响。提出了一种基于加权混合回归的室内定位算法。离线阶段,首先利用K-means++算法对各节点的接收信号强度特征向量进行无监督聚类,建立指纹库。接下来对SVR和KNR回归算法进行回归训练,增加定位误差小的算法的权重,最终确定两者的权重系数,建立混合回归模型PL-SKR。在线阶段,先用SVC分类算法对节点进行分类,再用PL-SKR混合回归算法进行位置估计。在仿真过程中不断改变算法的参数和权重系数进行寻优,使得PL-SKR混合回归算法与测试环境更契合,有利于提高定位准确度。实验结果表明,该回归算法的定位精度相比SVR和KNR有一定程度的提高。

基于近红外光谱技术的常见塑料快速分类方法研究

对废弃塑料进行回收再生利用具有重要的意义,首要的问题是对塑料进行鉴别分类。本文主要对塑料快速分类方法做了深入的研究。设计并搭建了采集数据的实验系统,编写了处理数据的处理软件。分别采用了全局相关分析、特征相关分析、欧氏距离和k_means聚类分析对数据进行了处理。对常见PE,PET,PP,PVC等塑料进行快速分类鉴别。其中k_means聚类分析法对89个未知样品的预测结果准确率为92.1%,说明近红外光谱结合k_means聚类法进行常见塑料种类鉴别在技术上是可行的。另外提出采用多模式共识可以进一步提高分类的准确率和可靠性。

壳体曲面的机械臂喷涂路径规划方法研究

机械臂喷涂轨迹依靠示教模式与离线编程系统生成,人工示教需要多次实验调整,费时费力,传统的路径规划方法较难捕捉复杂的壳体外表面的特征,喷涂路径仍然依赖于操作者经验,所以应用一种新型机械臂喷涂轨迹规划方法来实现壳体外表面的喷涂,应用改造K_means聚类算法将曲面分成数个较为简单的子片,以涂层均匀性为目标确定子片喷涂轨迹与喷枪模型参数,将子片之间的连接顺序定义为旅行商(Traveling Salesman Problem,TSP)问题,应用蚁群系统对子片喷涂顺序进行搜索,实验结果表明该方法能够生成所有子片的完整的喷涂路径,并且在喷涂时间上具有明显优势。

基于逻辑回归模型的城市边缘区界定方法研究

以广州市为例,在总结和分析前人研究的基础上提出基于栅格的城市化特征属性概念及其评价指标体系,构建了基于多准则判读的城市边缘区界定方法,利用K-means空间聚类法对广州市城市边缘区进行划分,得到城市特征属性回归模型。试验结果表明,城市边缘区主要分布于主城区和若干中心镇周围,并随城市交通轴线发散分布,与广州城市总体规划发展布局相一致。城市特征属性受到城市开发强度的重要影响,两者具有显著相关性。

基于图像处理的葡萄霜霉病单叶严重度自动分级方法

为了实现植物病害严重度的精确测定和自动分级,克服目前病害严重度肉眼观测存在主观随意的缺陷,以葡萄霜霉病发病叶片为研究对象,提出一种基于图像处理技术的病害单叶严重度自动分级方法。经对完整的叶部病害正投影图像进行处理,利用K_means聚类算法自动准确地将叶片区域和发病区域分别分割出来,通过像素统计的方法提取叶片和发病区域的面积特征,从而精确地计算出发病区域所占叶片总面积的百分比,并根据分级标准给出病害严重度级别。利用该方法对葡萄霜霉病样本进行测试结果表明,该方法能够精确地估计病害严重度,对葡萄霜霉病发病叶片严重度判断的准确率为93.33%。

基于多准则判断的城市边缘区界定及其特征

论文在总结前人研究的基础上提出城市特征属性概念,构建了一套基于多准则判断的评价指标体系和城市边缘区界定方法。利用累积频率图和K_M eans空间聚类法确定了城市边缘区界定标准,对广州市城市边缘区进行划分。实验结果表明:城市边缘区主要分布于主城区和若干中心镇周围,随城市交通轴线发散分布,平均城市特征属性为0.292。边缘区总面积占广州总面积的46.73%,主要分布于番禺、白云、花都3个区,共占城市边缘区总面积的76.511%。海珠、荔湾的城市边缘区形状较为紧凑,紧凑度指数分别为4.127 2、3.472 5;白云、番禺、花都的城市边缘区形态较为破碎,紧凑度指数分别为7.847 2、7.199 3、7.525 5。