无监督聚类相关论文
无人机遥感技术已被广泛应用于智慧城市、交通检测、灾害预防等领域。人工智能技术的长足进步,为实现无人机遥感影像信息处理的自......
针对遥操作护理机器人操作员培训难度大，训练效率低的问题，本研究提出了一种基于无监督轨迹分割的操作员培训方法。该方法无需专家参......
叠前地震反射模式是指能区分不同叠前地震反射信号的独有特征。叠前地震反射模式识别与分析流程就是对叠前地震反射信号进行处理,......
结直肠癌是全球死亡率最高的癌症之一,病理图像作为诊断结直肠癌的金标准,在结直肠癌诊断治疗中起到举足轻重的作用。而目前我国基......
为了解决鄂尔多斯盆地下古生界奥陶系马家沟组碳酸盐岩储层岩性类型复杂、变化快、难识别以及部分老井无测井解释剖面,地质研究人......
为使核磁共振测井横向弛豫时间(T2)谱的定量表征结果更为直观地反映储集层类型和孔隙结构,提出基于高斯混合模型(GMM)的T2谱无监督......
电力市场运行机制和辅助服务的精细化发展对于负荷信息处理的准确性、实时性和智能性提出了更高的要求。然而随着电力系统中可再生......
现如今,机器学习、人工智能等技术逐步与畜牧业相结合,推动了智慧畜牧业的高速发展。在智慧畜牧业领域中,针对奶牛等反刍动物的研......
随着智能化信息时代的到来,智能驾驶受到了工业界与学术界的普遍关注,高级辅助驾驶作为其重要的一个分支,越来越多的企业和学者都......
为了在多维聚类分析中运用有效的深度特征选择方法排除冗余和无关的特征属性,学习数据元素的非线性关系提取最佳特征,提出一种降噪......
为准确判断设备运行状态和充分挖掘分析数据价值,本文设计了一种基于密度聚类、无监督学习和时间循环神经网络的设备数据清洗方法.......
红外小目标探测技术在红外预警、红外制导等多个领域发挥着重要作用.现有的方法在处理复杂背景的图像时存在杂波抑制效果差和虚警......
以正例(P)和未标识实例集(U)训练分类器的文本分类算法(PU文本分类)是解决某些机器学习中训练样本获取代价过大、尤其是反例样本较......
自适应多克隆算法是对克隆选择算法的改进。本文将自适应多克隆策略作用于特定的亲和度函数来指导聚类，这种聚类新算法不依赖先验知......
针对目标检测中海量图像数据缺乏标注的情况,提出了一种基于主动学习和域适应迁移学习的联合训练策略。为了显著降低标注量,引入了......
为研究地铁站的精细化分类问题,利用基于出行链分析的通勤出行识别方法筛选通勤客流,结合早晚高峰的进出站客流量,识别车站的职住......
为探究我国金融市场各日内时段市场状态的规律性与相关性,文章采用一种无监督的聚类方法识别各时段的市场状态特征,并将其应用于优......
打鼾是一种十分普遍的现象,大约有20%～40%的人群患有打鼾症状。打鼾不仅困扰患者、影响同伴,还会对患者健康造成威胁。阻塞性睡眠呼......
对于非线性系统的任意逼近性是模糊逻辑系统能够用来辨识复杂工业过程、给出合理控制的理论依据.该文基于一种改进的无监督聚类技......
针对遥感图像的分类压缩问题,该文主要研究了感兴趣区分割与提取的理论与方法以及基于分割结果的压缩.这两个方面的研究是相互关联......
字幕是视频中的重要内容信息,它不仅包含了丰富的高层语义,而且经常用来对视频进行标注,是辅助理解视频内容的重要线索。所以对视......
随着信息技术的高速发展和物联网的迅速普及，包括图像和视频等多媒体数字信号的海量感知数据呈指数增长，从而对现有的数据收集、数据......
在本文中,我们对于基因表达谱数据的特点进行了研究,根据基因表达谱数据的特点提出了表达谱数据噪声过滤、数值规范化两个方法;然......
聚类分析方法按一定的距离或相似性测度将数据分成若干不同的组,由此发现整个数据集合的分布、结构与模式。根据学习方式的不同可......
遮挡现象无处不在,而由遮挡导致地一系列难题却又在实际生活的方方面面给人类带来了很多不便甚至成为视觉领域如场景重建、物体识......
随着科技领域文献、成果等数据呈指数级爆发性增长,为了高效精准获取相应的科技数据,学术界和产业界都迫切需要精准化的专业数据库......
随着人工智能与生物医学工程的飞速发展,机器学习技术已逐渐成为医疗领域医生诊断、分析病情的重要工具。癫痫是一种常见的神经系......
子空间学习是一个基础和重要的研究课题,被广泛地应用于计算机视觉、图像处理、机器学习和模式识别等领域中,如人脸识别、目标跟踪......
个性化运动是运动教练、体育课教师在运动类型、运动强度、持续时间、运动频度等方面依据个人身体素质状况开具运动处方进行合理运......
对平纹编织C/SiC复合材料样品拉伸破坏过程的声发射进行监测,采用基于改进遗传算法的无监督聚类方法对声发射信号进行模式识别,统......
无监督学习是解决未知雷达辐射源信号识别的有效方法。Support Vector Clustering(SVC)是一种基于支持向量机的无监督聚类方法。SV......
本课题的应用背景是教育部科学技术研究项目——中国高校工业微生物资源信息平台，旨在研究构建一个安全可靠的网络访问平台，构筑继防......
摘要目的探讨MR定性特点能否区分平滑肌肉瘤(LMS)和不典型平滑肌瘤(ALM),并评估结构分析(TA)的可行性。方法本回顾性研究纳入术前M......
为在应用粗糙集理论处理数据时,对连续属性进行离散化预处理,采用k均值算法对连续属性进行离散化的方法,将属性无监督聚类成两类.......
提出一种利用背景聚类的快速前景分割算法。该算法首先通过一种专门用于背景聚类的无监督模糊聚类方法将历史像素值进行聚类,继而......
本文介绍了一种基于机器学习的流量识别和管理方案。讨论了该方案的整体框架,重点描述了流量识别和应用程序标示的过程,对其中使用......
针对多智能体聚类算法(FClust)中存在相异智能体朝相同方向一致运动及各智能体朝边缘散化不集中这两个问题,提出一种改进智能体间......
为了有效地提高MRI脑肿瘤图像的分割精度,更好地辅助医生诊断病情,提出了一种多特征融合的超像素谱聚类MRI脑肿瘤图像分割方法。首......
由于传统主动学习方法的计算量随着问题规模的增大呈指数增长,因此很难应用于大规模多类数据分类任务中。为解决该问题,设计了一种......
支持向量机(support vectormachine,SVM)具有良好的泛化性能而被广泛应用于机器学习及模式识别领域。然而,当训练集较大时,训练SVM......
已有的矢量聚类算法需学习较多的复杂数据方可获得较好的聚类效果，而对于多维的大数据性能较弱，为此提出一种基于量化误差与分形理论......
传统的快速聚类算法大多基于模糊C均值算（Fuzzy C-means，FCM），而FCM对初始聚类中心敏感，对噪音数据敏感并且容易收敛到局部极小值，因而聚......
本文给出了一个无监督图像类别聚类的新方法,该方法基于信息理论原理-信息瓶颈。本聚类方法基于阶段性的分组:首先,对给定文档中的......
针对三维模型的无监督聚类问题,目前广泛采用基于词袋的方法具有两大缺陷,既无法准确知道聚类的数目,也不能适用于结构复杂（比如呈......
自动提取图像中的文本对图像视频检索具有重要意义。提出了一种基于颜色和笔画特征,应用无监督聚类方法进行复杂背景下的文本分割......
