【摘 要】
:
针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)全局搜索、高精度的优点和遗传算法(genetic algorithm,GA)强大的空
【基金项目】
:
国家自然科学基金资助项目(61461024).
论文部分内容阅读
针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)全局搜索、高精度的优点和遗传算法(genetic algorithm,GA)强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法得到的聚类中心点赋给FCM,避免了初值选择的随机性。再利用霍夫变换对聚类
其他文献
<正> 在中国敞开大门的20多年间,这个市场除了为《财富》500强之类的巨无霸提供大展拳脚的舞台之外,也不断为诸多中小公司提供鲜花和陷阱,围绕她们所发生的商业故事同样可圈
2002年6月4日至6日,国家工商总局局长王众孚、副局长甘国屏在北京市常务副市长孟学农的陪同下,对北京市工商局工作进行了深入的考察和调研,考察了两局三所一队一市场,市局、
人力资源是企业现代管理不可分割的重要组成部分。无论是产品开发还是市场占有,离开了人才,都将化为泡影。而这些人才的招纳,最终取决于企业领导者的品德和胆识,热心待人、宽
针对目前大蒜自动播种机难以解决直立播种的问题,而已有鳞芽朝向识别算法过于复杂,提出了基于深度学习的方法来解决大蒜鳞芽朝向识别问题。该方法不用特意提取蒜瓣的轮廓特征,也不用计算蒜尖和质心位置,而是直接将蒜瓣图像作为输入,模型自行抽取图像特征,隐式地从训练数据中进行学习来自动识别大蒜鳞芽朝向。实验结果表明,当使用1 700张蒜瓣图片作为训练集时,模型在400张图片组成的独立测试集上的识别准确率达到97
针对3D模型海量点云数据存在的空间冗余问题,提出一种基于TSLVQ(tree structure lattice vector quantization)的静态点云有损渲染算法。算法旨在利用层级嵌套网格的集合,解
为了提高802.15.4网络吞吐量性能,设计了一种改进的节点状态转换过程,提出了一种考虑隐藏终端问题和重传的节点接入信道模型,并对模型进行分析计算。基于计算结果和信道状态模型分析,对考虑隐藏终端问题的数据碰撞概率、丢包率和网络吞吐量进行推导。最后研究了数据包到达率、退避指数和隐藏终端对网络吞吐量性能的影响。实验表明,模型较好地描述了节点接入信道过程,能够对网络吞吐量进行精准的动态分析。实验结果表明
增强型小区间干扰协调(enhanced inter cell interference coordination,e ICIC)引入几乎空白子帧(almost black subframes,ABS)来降低异构网络中小区间的干扰,然而过多的ABS会损失宏蜂窝用户性能。为了提高异构网络的性能,联合考虑ABS和低功率几乎空白子帧(low power-ABS,LP-ABS),提出了一种基于混合保护子帧(
为进一步提升多中继协作无线网络传输效率,提出一种基于随机线性网络编码的动态规划方案,以最小化重传次数为目标,综合考虑各中继节点的有效信息与链路传输可靠性,实现多中继协同转发,以提升传输有效性。在各转发链路相互独立的情况下,针对整个传输过程,自适应地选取状态转移路径,确定最优转发节点。仿真结果表明,方案相比随机调度机制能显著提升平均吞吐量,减少重传次数。在降低对反馈信息依赖和减少反馈开销的同时,其性
针对K-means聚类算法依赖于初始值并易陷入局部最优值的问题,提出了一种基于改进花朵授粉的K-means聚类算法。该算法首先通过混沌映射的序列作为花朵种群的初值位置,保证花朵种群在搜索空间的多样性、确定性;然后在花朵授粉的后期搜索阶段引入禁忌搜索算法以避免陷入局部最优解;最后将改进后的FPA算法用于优化K-means算法的初值。在五个聚类数据集上的实验结果表明,改进后算法的平均聚类准确率相比于花
Android恶意软件中的控制混淆技术,可以增加传统Android应用软件执行路径检测的难度,是目前代码静态分析的主要困难之一。针对该问题进行了研究,并设计系统DOCFDroid用于解决此问题。该系统在预处理阶段获取CFG关系矩阵,使用深度优先查找待分析路径集合;依据用户给定的源点集合和终节点集合得到粗糙路径;然后采用权重筛选的算法,可以有效地获取目标路径集合。在实验阶段以DroidBench 1