自适应聚类相关论文
针对晴空、非晴空条件下光伏出力预测精度不高等问题，提出一种改进K均值（K-means++）算法和黑猩猩算法（chimp optimization algorithm，CH......
为清晰阐释畲族传统服装设色分布及其关联规则，文章利用图像分析技术解析意象色彩配色关系。以散居于浙、赣、闽三地畲族为例，对田野......
为降低储能电池组内各单体间不可避免的一致性差异，提出一种多阈值自适应聚类群组均衡控制方法。首先，引入结构简单、控制简单，均衡功......
数据挖掘技术是当前的研究热点,聚类分析是数据挖掘技术中最经典、最常用的技术之一.聚类分析被广泛应用于许多重要的研究领域,如:......
压缩感知提供了一种新型信息处理方式,它充分利用信号的稀疏性,以远低于Nyquist的采样率进行随机采样以获取离散样本,然后通过重构......
现实世界中,多目标优化问题无处不在。目标数为2和3时,我们称为多目标优化问题,当目标数大于3时,我们称之为超多目标优化问题。经......
差分隐私是能够提供严谨数学证明的隐私保护模型,针对传统差分隐私保护方法在混合型数据集中应用效果差、处理后破坏数据可用性等......
不同于已有的在RGB、HSI彩色空间进行聚类分割的方法,本文提出的算法在主分量分析彩色空间对彩色图像进行自适应聚类分割。首先,对......
针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题,提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径......
受硬件设备精度制约或人为干扰等因素的影响，传感网络应用收集到的数据集往往具有不确定性。不确定数据无法使用确切的数值描述事物......
离群点检测及数据聚类分析是数据挖掘的研究热点，通过检测离群点，可以从数据中获得重要的知识，有助于做出更好的决策支持。目前，离群点......
在使用无人机(UAV)作为计算卸载的数据收集器对用户设备(UE)提供移动边缘计算(MEC)服务的场景下,设计了一种通过UAV实现高效的UE覆......
针对毫米波雷达数据均匀性差,数据量小,噪点多等问题,提出一种基于DBSCAN(density-based spatial clustering of applications wit......
年龄语音转换是指在保持语义信息不变的情况下,调整说话者语音特征参数中的年龄信息,将源年龄段说话者的语音转换为目标年龄段的语......
随着互联网的飞速发展,我们每天面对着越来越多需要处理的文本信息。如何从海量的文本信息中提取出所需要的目标信息,从而给人们更......
强化学习因具有自学习和在线学习的良好特性,已经成为机器学习领域的一个重要分支。然而,智能体在大规模高维度的决策环境下进行强......
自进入20世纪来,随着高新科学技术日新月异的发展,全球经济水平便得以快速提升,人们的生活水准的提高促进了包括移动互联网应用在......
场景分类是计算机视觉领域的研究热点以及难点,在图像检索、视频检索、医学应用和旅游导航等诸多领域有着重要的意义以及广阔的应......
由于技术与管理的滞后,低压配电变压器(简称“配变”)台区广泛存在变压器与用户(以下简称“户变”)关系不准确问题,导致台区线损统......
数据挖掘是人工智能领域中的重要组成部分,同时也是一个多领域交叉的学科,广泛的应用于数据处理方面。Pawlak于1982年提出了粗糙集......
现实生活中复杂的任务往往存在固有的层次结构。研究如何用计算机模拟人脑对知识的层次处理模型是人工智能发展的重要内在逻辑。其......
车辆行驶环境感知是自动驾驶领域的重点和难点问题,其中车道线检测是车辆行驶环境感知的基础。针对不同实例车道线难以区分、现有......
大数据时代已经到来,大数据的出现使得传统的机器学习算法无法在单机环境下完成训练。分类是机器学习和数据挖掘领域中最基本的学......
细节保留的图像降噪对于计算机视觉及生物医学图像处理都是十分重要的,特别是比较常用的生物医学成像模态如核磁共振成像、核医学......
聚类作为机器学习中的一种无监督学习方法,是从数据中理解和学习结构信息的重要途径。原型聚类方法是使用最广泛的聚类算法之一,在......
移动传感器和网络通信的发展,同时辅助以全球定位系统技术,使得采集的海量轨迹信息成为构建城市智能交通系统的丰富数据来源。城市......
随着传感器信号处理芯片的集成化、微型化、通信技术及信号处理技术的快速发展,网络上的分布式信息处理受到了越来越广泛的关注。......
随着信息技术的发展，尤其是因特网和大规模存储介质的普及，形成了信息的汪洋大海。因此，人们迫切需要寻找一条能够快速、准确获得所需......
逆向工程中R*S树索引结构的引入有效提高了产品逆向过程中各环节数据处理的效率和质量,包括海量点云数据精简、散乱点云拓扑近邻查......
随着我国交通事业的蓬勃发展，桥梁数量越来越多，桥梁健康监测已成为土木工程领域当前研究的热点问题之一。许多桥梁在建设时就安装了......
在水轮发电机局部放电在线监测中,脉冲识别是关键技术之一。在对现场信号进行离散谱干扰抑制及单脉冲边沿确定等预处理的基础上,为......
为提高逆向工程中点云、三角网格等数据的索引效率,提出一种R*-树结点自适应聚类分簇算法,采用均匀分布数据作为参考点集,基于间隙......
彩色图像已经在研究和应用中逐步取代了黑白图像。对于图像的预处理目前有很多算法,各有利弊。本文提出的一种基于自适应聚类的图......
针对建筑节能气候数据质量较差的问题,提出一种基于K-MEANS的模糊气候聚类和改进BP神经网络模型的建筑物气候数据清洗方法.首先利......
自适应层次化聚类算法将单层拓扑映射为一个层次化结构,改善了应用层多播算法的可扩展性。但它也引入了较高的根节点度数,无法有效......
自适应聚类就是通过相关反馈学习来提高查询的精度.把自适应聚类应用到信息检索中,可以进一步改进查询结果.本文结合之前人们研究......
针对传统方法通常选取角点或极值点作为特征点,忽略了局部纹理变化从而影响医学影像分类性能的问题,提出一种新的特征点检测和描述......
高脂血症是血管及脏器疾病的主要基础病变之一,中医药在防治高脂血症方面具有毒副作用小,疗效明显的优势,建立高脂血症诊断辅助平......
研究P2P网络的通信优化问题,提高通信效率。随着网络规模的扩大,p2p节点间路径的复杂程度不断增加,权重属性复杂度增加。传统的Dij......
将模糊协方差距离测度引入到竞争学习型神经网络的参数控制中,采用批处理的网络学习方式消除数据样本顺序对网络权重调整的影响,通......
现有的自适应亲和传播聚类存在聚类时间长、精度低的缺点,提出了一种结合半监督的改进自适应亲和传播聚类(SAAP)。它首先利用半监......
针对现有的特征点匹配方法存在计算耗时的缺点,无法满足实时处理的要求。本文提出一种基于自适应聚类的图像配准算法。该算法根据......
为了提高关键帧提取的准确率,改善视频摘要的质量,提出了一种HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法。首先,对视频序列进行编解码,在......
目前,工业控制系统广泛应用于我国电力、水利、污水处理、石油天然气、化工、交通运输、制药以及大型制造行业,针对工业控制系统的......
为实现图像超分辨力重建,提出了一个自适应半耦合稀疏字典学习算法。由于耦合字典学习算法中存在稀疏编码约束条件太过严苛的缺点,......
图像的自动准确分割是实现黑素细胞瘤图像自动分析的关键.针对皮肤镜黑素细胞瘤图像,提出一种基于改进遗传算法和自生成神经网络(S......
适应聚类层次路由(ACHR ) 为延期与二跳跃本地人可见性建立一个基于簇的层次混合路由算法容忍的网络(DTN ) 。ACHR 的主要贡献是单......
针对现有基于Hough变换的地震断层检测方法只能检测单个断层,不能准确检测多个断层的不足,提出了一种基于自适应聚类Hough变换的地......
