密度参数相关论文
从单幅图像估算光照参数时未知条件太多,而采用多幅输入图像的方法估算光照参数,虽然精度较高,但增加了输入数据的复杂度。提出灰......
目的：研究Colles骨折患者的骨密度测量值。方法：应用微量密度测量（microdensitometer，MD）法对36名绝经后女性Colles骨折患者的第2掌骨骨......
聚类分析作为大数据研究与应用的重要技术工具,为通讯业、银行、保险以及各大电子商务领域中的应用研究提供理论支持。其中基于划......
分子结构与其性能间的关系,是化学领域一个带有根本性的基础理论课题,多年来,许多研究者从不同角度探讨了这一课题。对于烷烃同分......
本文设计采用了纯机械结构的吹气装置配合差压变送器来测量蒸发器内介质的液位,同时测得密度参数对液位进行补偿.......
近年来网络社区结构检测受到越来越多的关注。社区结构是复杂网络的一个重要属性。网络社区结构就是网络中某些特定节点的子集,其......
梨是河北省的主产水果之一，在国内外享有盛誉，但近年来，老果园普遍发生病树、死树现象，给果农造成了巨大损失，对果区的持续发展产生了威......
聚类分析是数据分析中的一个重要技术，它的应用极为广泛。许多邻域中都会涉及聚类分析方法的应用与研究工作。例如，在科学数据探测、......
CNG加气机测量的是质量,但要按体积结算,密度设定成了关键.目前的密度设定方法主要有实际值法和地区统一经验值法,缺乏科学依据,有......
对于传统的K-Means算法,聚类结果对初始聚类中心有很强的依赖性,结果会因选取的初始聚类中心的不同而产生不稳定性[1]。在原有的K-......
探讨了Biot介质密度参数的表达形式。首先给出Biot介质地震波场的基本方程;然后基于动能方程,分别得到了开放边界条件和闭合边界条......
在2010年提出已有的k-means聚类中心选取算法的基础上进行改进。通过计算样本间的距离求出每个样本的密度参数，选取最大密度参数值......
在源信号个数未知条件下,提出一种基于改进K-均值聚类的欠定混合矩阵盲估计方法。该方法首先计算观测信号在单位半超球面上投影点......
传统的K-means算法按照最小距离原则,将数据样本划分到距离最近的聚类中心所在的簇中。如果距离的最小值与次小值近似,显然这样直......
针对气测解释的随机性和模糊性的特点，提出一种两阶段模糊聚类算法。该算法通过引入密度参数对最大最小距离算法作了改进，以改进后的......
有效地对电力负荷进行分类,可为电力系统的规划、分时电价和负荷预测等提供依据和指导,节约能源并减少了电力用户的电费。基于此,......
本文在回顾宇宙学发展的基础之上，着重研究了现代宇宙学的热点问题——暗宇宙。所谓暗宇宙是指宇宙中的两大未知成分：暗物质与暗能量......
通过系统采测岩(矿)石密度标本14 417块,经统计整理获得了岩石密度在平面上和纵向上的高密度区(层),低密度区(层)的分布变化特征和......
传统K-means聚类算法中聚类初始中心点是随机确定的,实际聚类数据集中可能有孤立点,造成了每次聚类的结果不同,聚类质量不同,有时......
初始中心和相似性度量方法的选择都会影响K-means算法精准程度,论文研究的目的是引入新的相似性度量方法和初始中心参数选择技术,......
在传统的k-means聚类算法中,聚类结果会随着初始聚类中心点的不同而波动,针对这个缺点,提出一种优化初始聚类中心的算法。该算法通......
径向基函数(Radial Basis Funtion,简称RBF)神经网络是一种收敛速度快、逼近能力强的前馈型神经网络。为提高网络的训练速度,采用......
传统K-means算法的初始聚类中心从数据集中随机抽取,聚类结果会随着初始聚类中心的不同而产生波动。针对这一问题,提出一种基于密......
目的定量分析正常脑组织和不同级别脑胶质瘤细胞核的图像分析参数及增殖指标Ki-67、CyclinD1的表达分数参数,揭示不同级别胶质瘤细......
为提髙短期降水量预测的精度，尤其是汛期降水量的准确估计对防洪减灾以及水资源管理都具有很重要的指导意义。将具有较强非线性映射......
