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29 Articles

基于改进Hough变换的电力线提取
Authors：袁晨鑫官云兰张晶晶袁晨瀚
《北京测绘》 2018年6期《北京测绘》 Issue 6,2018
Keywords：Canny边缘检测改进的霍夫变换多分辨率投票方式K-均值聚类算法
Abstract：根据电力线在无人机航拍影像数据中的成像特征,提出了一种在复杂的地理环境背景下电力线自动提取的方法.首先利用Canny算法检测提取整张影像图中的边缘轮廓信息,然后利用改进的Hough变换从边缘轮廓信息中提取直线段,对检测出现断裂与欠链接的直线进行链接与拟合;利用K-mean聚类算法根据线段的长度进行分类.最后根据电力线的特性,检测提取完整的电力线.经过多次试验证明该方法可以有效的在复杂的地理环境中提取电力线.
基于地铁客流的广州地铁站点类型识别北大核心CSTPCD
Authors：谭章智李少英黎夏刘小平陈逸敏
《热带地理》 2017年1期《热带地理》 Issue 1,2017
Keywords：地铁站点地铁客流K-均值聚类算法主成分分析广州
Abstract：使用地铁刷卡数据对地铁客流进行研究时，面临数据量大、数据维度高、信息冗余度高等问题。传统方法主要通过专家经验建立指标进行分析，不能有效地利用原始数据，也容易受主观因素的影响。文章使用主成分分析方法（PCA）对广州地铁站点客流数据进行特征提取，用以提高特征选取过程的科学性，避免主观因素的影响，降低数据维度、消除冗余信息的过程中能够尽量保留原始数据的信息。研究表明：PCA 提取出6个主成分，保留了原始数据91.41%的信息，前2个主成分代…More>>
期货公司客户风险管理的模糊聚类分析北大核心CSTPCD
Authors：沈泽豪叶中行
《广西师范大学学报（自然科学版）》 Issue 3,2011
Keywords：期货客户分类模糊聚类K-均值聚类算法
Abstract：期货公司客户信用风险的控制和管理对期货公司发展与进步有着举足轻重的作用,聚类分析可以作为客户分类方法之一为期货公司所用,而模糊聚类是聚类分析的新方法之一.本文基于期货公司客户的实际交易数据,首先提取若干特征指标作为聚类分析的基本变量,然后分别运用K-均值聚类算法和改进的模糊聚类分析方法对期货公司的客户进行分类,最后将两种方法分类结果进行融合,得到最终的客户分类,为期货公司控制客户的信用风险提供科学依据.
聚类问题的自适应杂交差分演化模拟退火算法北大核心CSCDCSTPCD
Authors：苏清华胡中波熊一能
《计算机工程与应用》 Issue 23,2010
Keywords：聚类分析差分演化算法模拟退火算法自适应技术K-均值聚类算法
Abstract：针对K-均值聚类算法时初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一个基于自适应杂交差分演化模拟退火的K-均值聚类算法.该算法以差分演化算法为基础,通过模拟退火算法的更新策略来增强全局搜索能力,并运用自适应技术来选择学习策略、确定算法的关键参数.实验结果表明,该算法能较好地克服传统K-均值聚类算法的缺点,具有较好的全局收敛能力,且算法稳定性强、收敛速度快,将新算法与传统的K-均值聚类算法以及最近提出的几个同类聚类算法进行了比较.
基于K-均值聚类的RBF神经网络血糖浓度预测CSTPCD
Authors：余丽玲金浩宇
《计算机与现代化》 2019年3期《计算机与现代化》 Issue 3,2019
Keywords：血糖预测时间序列RBF神经网络K-均值聚类算法
Abstract：针对糖尿病患者血糖数据的复杂性与不稳定性,提出一种基于K-均值聚类算法的径向基函数(Radical Basis Func-tion,RBF)神经网络的短期血糖预测方法.首先将动态血糖监测(Continous Glucose Monitoring System,CGMS)采集的糖尿病患者血糖浓度时间序列进行平滑滤波和归一化处理,提高血糖数据序列的光滑度,弱化原始血糖数据序列的随机性.然后对处理后的血糖浓度时间序列构造RBF网络,采用K-…More>>
基于反透视变换的车道线检测算法CSTPCD
Authors：刘萍孙耀航
《计算机与数字工程》 Issue 3,2019
Keywords：二值图像最优阈值法反透视变换K-均值聚类算法道路模型
Abstract：针对无人驾驶车辆在行车过程中,需要沿车道线行驶的功能需要,论文提出了一种基于反透视变换的车道线检测算法.首先,利用最优阈值法对图像进行处理,得到二值图像并且消除噪声.然后,利用反透视变换将车辆摄像头拍摄的图像转换成俯视图.接下来利用K-均值聚类算法进行线性判别以消除线性干扰.最后,从俯视角度连接车道线的不连续之处.通过实验,证实该方法达到了划分车道线,对无人驾驶车辆行驶进行导引的效果.
面向立木识别的有效K-均值聚类算法研究北大核心CSCDCSTPCD
Authors：王亚雄康峰李文彬文剑郑永军
《农业机械学报》 2017年3期《农业机械学报》 Issue 3,2017
Keywords：立木识别点云数据K-均值聚类算法窗口滤波算法哈夫曼树法
Abstract：针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描.针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高.在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心…More>>
基于扰动因子的准则函数下的聚类算法CSTPCD
Authors：王晓东满扬李海洋
《纺织高校基础科学学报》 Issue 1,2017
Keywords：K-均值聚类算法聚类中心扰动因子蚁群聚类算法
Abstract：针对初始聚类中心的选择对于K-均值算法的聚类结果非常敏感,且容易陷入局部极值的缺点,提出利用蚁群聚类算法来搜寻K-均值的初始聚类中心,同时通过在搜索空间增加一组逐渐递减的服从均匀分布的扰动因子,建立基于扰动因子的准则函数下的聚类算法.最后对蚁群聚类算法、K-均值聚类算法以及改进后的算法做了对比实验.实验结果表明,改进后算法的聚类能力更强.
蒜头果种子外观质量分级标准初步研究CSTPCD
Authors：杨玉玲王序英魏波赵大伟
《广西林业科学》 2020年4期《广西林业科学》 Issue 4,2020
Keywords：质量分级标准种子外观K-均值聚类算法蒜头果
Abstract：收集云南广南县的123个成熟蒜头果(Malania oleifera)种子,测定其单粒鲜重、纵径和横径,并观察其外观形态,采用K-均值聚类算法制定种子外观质量分级标准.结果表明,蒜头果种子外观质量可分为3个等级.一级种子单粒鲜重≥18.7 g,纵径>32.76 mm,横径>34.49 mm;二级种子单粒鲜重14.7～18.7 g,纵径29.71～32.76 mm,横径32.16～34.49 mm;三级种子…More>>
基于集对分析的遥感图像K-均值聚类算法北大核心CSCDCSTPCD
Authors：谢相建赵俊三陈学辉袁思
《国土资源遥感》 2012年4期《国土资源遥感》 Issue 4,2012
Keywords：集对分析K-均值聚类算法同异反联系度遥感图像
Abstract：基于欧式距离的K-均值聚类算法是一种硬分类(把每个待辨识的对象严格地划分到某个类中)方法,面对具有不确定性和混合像元特征的遥感图像数据,传统K-均值聚类算法很难得到满意的分类结果.为解决这一难题,将集对分析(set pair analysis,SPA)理论推广到遥感图像聚类算法,通过引入一个能统一描述同一性、差异性和对立性的同异反(identical discrepancy contrary,IDC)联系度,提出了基于IDC联系度的改…More>>

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