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已找到 9 条结果
- 基于文本-链接模型和近邻传播算法的网页聚类北大核心CSCDCSTPCD
- 近邻传播聚类算法的RBF隐含层节点优化北大核心CSTPCD
- 一种融合多特征聚类集成的室内点云分割方法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于中文专利的产业概念层次体系构建方法研究北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD摘要：[目的 /意义]构建丰富的产业概念层次体系,有助于对产业数据资源进行有序组织,研究构建过程中关键词识别与层级关系确定的方法.[方法/过程]以产业中文专利数据为来源,引入平衡语料与平均信息熵提取通用词并过滤;融合位置、词性、TF-IDF与外部知识库特征,改进TextRank模型有效识别关键词;最后结合产业专家知识、深度学习和近邻传播聚类(AP)算法生成产业概念层次体系.[结果/结论]实验选取"汽车制造"产业进行实证分析,结果显示在关键词…查看全部>>
- 基于奇异值分解的自适应近邻传播聚类算法北大核心CSCDCSTPCD
- 近邻传播聚类优化的角点检测改进算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于改进谱聚类的图像分割算法北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对传统谱聚类算法应用于图像分割时仅采用特征相似性信息构造相似性矩阵，而忽略了像素分布的空间临近信息的缺陷，提出一种新的相似性度量公式——加权欧氏距离的高斯核函数，充分利用图像特征相似性信息和空间临近信息构造相似性矩阵。在谱映射过程中，采用Nystrom逼近策略近似估计相似性矩阵及其特征向量，大大减少了求解相似性矩阵的运算复杂度，降低了内存消耗。对得到的低维向量子空间采用一种新型的聚类算法——近邻传播聚类算法进行聚类，避免了传统谱聚类…查看全部>>
- 基于定量结构-活性关系预测苯及其衍生物的立即威胁生命或健康的浓度CSTPCD
- 基于AP聚类算法的RBF神经网络风速预测方法的研究