密度峰值聚类算法相关论文
随着科学技术的发展,人类社会逐渐从工业化时代过渡到信息化时代,挖掘信息中隐藏的价值成为学术界的研究重点。聚类技术作为数据挖......
随着大数据和物联网等技术的发展,数据流已经成为一种新的数据形式,如何挖掘数据流中蕴含的信息逐渐成为研究热点。在有限的内存中......
太阳活动区是太阳大气中产生各种活动现象的区域,精确地检测和识别太阳活动区对理解太阳磁场的形成机制具有极为重要的科学意义.根......
雷达信号的分选是电子情报侦察系统的重要组成部分。在当今日益复杂的电磁环境下,各类复杂的侦收场景与工程需求层出不穷,现有的分......
哈里斯鹰优化算法（HHO）是模拟鹰群捕食和追捕行为的一种群智能算法,存在着计算精度不高、易陷入局部最优和难以平衡探索与开发等不足......
现实世界中诸多系统都可以抽象化为一个个复杂网络,网络结构研究对网络的管理具有重要意义。社区是网络的一种重要结构拓扑特性,社......
聚类是数据挖掘中的一个重要分支,其目标是在没有先验知识的情况下将数据集划分为若干个子簇,力求每个簇内的样本的相似度尽可能高......
准确及时的作战态势分析是空战决策的首要前提,是飞行员空中飞行规划的主要依据,是夺取空战胜利的重要保证.针对空战过程数据信息......
密度峰值聚类(DPC)算法有能够发现非球形簇等优点.但在算法中,局部密度和最近邻距离计算易忽略样本间相关性,并且算法在高维数据集......
针对传统充电桩故障采用定期人工诊断无法及时反映设备的故障状态,同时浪费大量人力成本的问题,本文通过利用大数据的诊断方案对充......
随着信息技术的飞速发展,移动互联网络广泛普及,大量快速更新的数据使得现实问题复杂度随之增加。如何高效快速进行大数据分析,引......
现如今,伴随着移动互联网技术的快速发展,计算机高速运行极大地提高了计算、逻辑判断和存储功能等方面的能力。面对电子商务和互联......
2007年,美国学者Frey在《Science》发表题为“Clustering by Passing Messages Between Data Points”的一篇文章,即近邻传播聚类......
紫色土矿质养分丰富,是中国西南地区的主要农耕土壤。随着农业自动化、传感技术等在农业上的应用,提出了在野外应用机器视觉识别土......
大数据时代的来临,使大数据分析成为金融等行业竞争发展的变革点,金融数据挖掘作为金融数据分析与处理的重要技术,目前已经成为国......
城市轨道交通线路客流分析问题的研究对维护城市轨道交通网络运营有着重要的作用,是运行图优化和车站客流组织决策做出有力支撑,是......
主动学习是机器学习的子领域,可以有选择地对样本进行学习,主要解决无法有效使用大量无标签数据的问题.结合密度聚类算法和邻域模......
本文收集了21种典型股票市场在2000年1月至2019年4月间的股票指数并对其进行非平稳性度量,研究对比各股票市场价格指数的非平稳性,......
基于快速搜索和寻找密度峰值聚类算法(DPC)具有无需迭代且需要较少参数的优点,但其仍然存在一些缺点:需要人为选取截断距离参数;在......
图像分割是计算机视觉领域的传统问题,也是图像分析和模式识别的关键组成部分。传统的聚类图像分割方法是基于单个像素属性进行的......
针对密度峰值聚类算法(DPC)的聚类结果对截断距离dc的取值较为敏感、手动选取聚类中心存在着一定主观性的问题,提出了一种结合鲸鱼......
聚类作为机器学习中一种重要的无监督学习方式,在图像处理及生物基因分类上具有广泛的应用。快速密度峰搜索与聚类算法(DPC)提出通......
随着大数据时代的到来和人工智能的逐渐成熟,寻求分析和利用大规模原始数据并从中发掘价值信息的方式是学术界的研究重点。聚类技......
针对密度峰值聚类算法(DPC)在计算样本的局部密度时随机选取截断距离、分配剩余样本点错误率高等问题,提出了一种物理学改进的密度......
本文针对基于云计算的大数据处理技术,结合理论实践,先分析了大数据和云计算之间的关系,接着探讨了实现云计算的关键技术,最后分析......
当今的人们均处在大数据时代背景下,数据增长呈现出了令人吃惊的速度,数据积累逐渐增多,数据之间的内部结构变得不清晰,致使真正了......
针对密度峰值聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,DPC)聚类无特定形状的实际数据集时聚类精度欠佳的......
生活节奏的加快使人们面临的压力日益增大,亚健康人群也随之增多,人们的健康观念逐渐从“有病治病”向“未病先防”转变。为实现“......
优化问题广泛地存在于实际工程问题和科学研究中。优化问题具有解空间规模大、维数高的特点,一些传统优化算法在求解大规模优化问......
密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm,DPC)是2014年提出的一种新型聚类分析算法,它基于聚类中心局部密度大以及......
为解决县域农村物流配送中心的选址问题,综合现实路网信息和农村网点吞吐量等要素,建立基于实际公路网的农村物流配送中心选址优化......
中尺度涡信息的提取包括涡旋的识别和轨迹追踪,其自动识别与追踪对于基于海量数据的中尺度涡分析十分重要。传统涡旋轨迹自动追踪......
随着网民规模的稳健增长,网民对网络服务的需求不断提升,接入网用户行为(Access Network User Behavior,ANUB)数据也变得海量而繁......
