优化加权多视角K-means聚类算法

现存的多视角聚类算法能够充分利用多个视角的信息进行聚类,因而其聚类效果较单视角聚类算法更优,但是绝大多数多视角聚类算法在聚类过程中为各个视角赋予了同等的权重值,这对于划分不明确的视角,会严重影响聚类的最终结果。目前的加权K-means聚类算法在面对多视角聚类任务时,能解决上述权重的取值分配问题,但其权重在迭代过程中会出现除以零错误,造成相关视角的丢失。针对这个问题,提出了一种优化加权多视角K-means聚类算法(MKSC)。该算法给每个视角分配权重,利用加权策略有效地控制各个视角的重要程度,通过引入常数对每个视角的权重进行优化,使用K-means进行聚类。通过基于人工数据集和真实数据集的实验对该算法进行验证,实验结果表明该算法较已有的多视角聚类技术具有更好的聚类性能。

一种改进的ORB算法在图像匹配中的应用

针对ORB算法提取的特征点阈值的选取存在人为干涉且对不同对比度的图像缺乏鲁棒性的问题,提出一种改进的ORB算法。本算法对FAST算法提取特征点进行了改进,首先对图像进行直方图均衡化实现对图像的增强,然后采用自适应阈值的方法,分别设置动态全局和局部阈值提取特征点,通过引用海森矩阵去除不稳定的边缘点。实验结果表明,该改进的算法能够实现特征点的精准定位,具有较强的抗噪能力,在实现图像配准应用中明显优于传统ORB算法。

浅析互联网时代高校思想政治教育创新路径

目前互联网技术已经在各行各业当中发挥着不可替代的作用.互联网技术的运用可以有效提高工作效率,加快行业的发展进程.在教育领域中,互联网扮演着很重要的角色,它改变了课堂教学模式,让课堂学习氛围更加浓厚,学习效率更高.高校思想政治教育是教育工作的重点,把互联网技术引入思想政治教育当中,能够有效提高教学效率.本文就互联网时代高校思想政治教育创新路径进行探究分析.

基于多元非线性回归的乙醇制备C_(4)烯烃优化模型研究

以2021年全国大学生数学建模竞赛B题“乙醇偶合制备C_(4)烯烃”为例,综合多因素方差分析、相关性分析、多元非线性回归分析等模型,结合SPSS 24、MATLAB、EXCEL等软件,对乙醇制备C_(4)烯烃进行研究,利用多因素方差分析及相关性分析,探讨不同催化剂组合及温度对C_(4)烯烃收率的影响,通过变量替换建立多元非线性回归模型,通过预测值与实验值比较进行模型精度分析,通过搜索法得出附件1中C_(4)烯烃收率最大的催化剂组合及温度。

雾阴天气下车牌识别仿真研究

针对雾霾天气，车牌识别率低的问题，提出一种高效的车牌识别算法。对图像增强作了具体的改进，采用自适应Retinex算法，并对图像进行直方图均衡化。实验证明该文所提出的算法，较其他算法具有更好的处理效果，能够实现雾霾天气下车牌图像的高效识别。