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已找到 23 条结果
- FCM结合IEC三比值法诊断变压器故障北大核心CSCDCSTPCD
- 一种基于子镜头聚类的情节代表帧选取方法北大核心CSCD摘要:情节代表帧选取方法是视频语义分析和基于内容的视频检索的很重要的方法.代表帧的使用大大减少了视频视频索引的数据量,同时也为视频摘要和检索提供了一种快捷的方法.该文在子镜头的关键帧提取方法基础上,利用模糊C-均值聚类算法,实现了一种基于子镜头聚类的情节代表帧选取方法.实验证明该方法计算简单,可以较好地代表视频情节.
- 基于蚁群聚类算法的文本模糊聚类方法摘要:针对模糊G-均值本文提出将基于蚁群算法的模糊聚类算法应用于文本聚类中,聚类采用二级结构,蚁群算法(ACA)作为一级结构,模糊C-均值聚类FCM用于二级结构.将此算法对文本集合进行聚类实验,并用分离系数、分离熵来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的聚类效果.
- 边坡稳定性分类评价的同伦模糊C-均值聚类算法北大核心CSCDCSTPCD摘要:针对单一模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心初值敏感性问题,引入同伦理论,提出了同伦模糊C-均值聚类算法.以三峡库岸研究程度较高的36个边坡为对象,采用同伦模糊C-均值聚类算法对边坡的稳定性进行分类,研究边坡最佳分类级数和算法的收敛性、可靠性.边坡聚类结果研究表明,同伦模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心的选取没有明显的依赖性,是一个具有全局最优解的聚类方法,其结果明显好于单一模糊C-均值聚类算法.
- 基于MS-FCM算法的MR图像分割方法北大核心CSCD摘要:针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法在分割低信噪比图像时准确性较差的问题,提出一种用于MR图像分割的改进算法MS-FCM.针对脑部MR图像相邻像素属于同一分类的模糊隶属度相近的特性,在迭代过程中对隶属度数据集进行滤波,以降低噪声对聚类精度的影响.模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验证明,该算法可以提高图像分割精度.
- NCEP再分析资料应用研究CSTPCD摘要:海上仪器设备长期暴露于复杂的海洋环境下,其所处的海上大气环境直接影响仪器设备的腐蚀程度,从而对仪器性能的发挥带来巨大影响.利用NCEP再分析资料提供的1 000 hpa大气温湿度和风速,结合其在对流层的变化规律,推求任意高度大气环境参数,利用模糊C-均值聚类算法,将中国沿海海域划分为几个对腐蚀影响程度不同的区域,为海上仪器设备制造、养护提供环境信息支持.
- 融合万有引力和局部熵的FCM算法北大核心CSCDCSTPCD摘要:为了克服传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法特征描述单一、易受复杂灰度影响而出现误分割的缺点,将万有引力和图像局部熵融入到FCM算法.算法首先引入图像局部信息熵来描述节点(像素点)间的特征,同时计算新节点的同质值;其次,将该同质值看做新节点的质量,节点之间通过万有引力算子形成关联,使节点灰度特征和节点空间位置特征有效结合,以此解决传统FCM算法节点特征描述孤立的缺陷.最后,对三类典型的灰度分布不均的医学…查看全部>>
- 川中丘陵区农业水资源高效利用综合分区北大核心CSCDCSTPCD摘要:基于"水-水文循环-生态环境变化"这一关键性农业生态系统环境要素,结合水的资源属性和水资源的高效利用内涵以及生产力水平、土地利用方式、种植结构、种植模式等几方面,选取构建川中丘陵区农业水资源高效利用综合分区指标体系(16个定量指标、4个定性指标),采用主成分分析和模糊C-均值聚类算法为区划方法,对川中丘陵区进行量化分区。分区结果表明,指标构建合理,分区方法得当,分区结果可靠,对于南方季节性干旱区进行农业水资源高效利用综合规划有较强的指导和借鉴作用。
- 一种改进的分水岭算法在彩色图像分割中的应用摘要:针对分水岭变换算法在图像分割中容易产生过分割的问题,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类算法相结合的彩色图像分割算法.该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题,而且同时解决了模糊C均值聚类算法初始值难以确定的问题.实验结果表明,改进后的算法可以快速准确地分割出目标,因而能够很好地应用于自动分割系统中.
- 改进的粒子群模糊聚类算法CSCDCSTPCD摘要:针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法在聚类正确率和有效性指标上有更好的效果。