密度峰聚类相关论文
卷积神经网络在图像领域的成功得益于其层数和神经元数的增加,然而这使得深度卷积神经网络部署于资源有限的硬件设备时会受到模型......
大脑是人体神经系统的中枢结构,解析大脑神经回路是现代脑科学研究的核心目标之一。大脑神经回路的研究对脑疾病的治疗和人工智能......
现代工业过程中的控制对象大都具有一定的非线性，将控制理论应用于非线性系统存在着许多困难，预测控制与智能控制的相结合是目前的研......
蚁群算法是一种模拟自然蚂蚁觅食过程来搜索最优解的启发式智能算法,由于该算法具有正反馈机制、良好的全局寻优能力和丰富的种群......
聚类是一类无监督学习方法,不依赖于数据标签、相似性关系等先验知识,一直是生物信息学、计算机视觉等领域中重要的数据分析技术。......
在数字化、虚拟化、信息化的发展进程中,各种移动终端和服务器每时每刻都在产生海量的数据。随着云计算的日益普及,云计算技术在数......
现代战场的指挥控制信息大多采用电磁波传输,发射电磁波的通信辐射源与战斗部队密切相关。通信辐射源运动轨迹和行为能反映部队的......
随着信息技术的发展,数据流这一新的数据形式日益普及。传统聚类算法无法处理持续、海量的数据流,因此针对数据流的新聚类技术应运......
基于图像处理技术的自动化处理技术随着计算机技术的不断成熟,越加广泛地应用于不同研究领域。然而,目前我国对于稻米的外观品质检......
为降低海事监控视频图像背景中运动物体引起的杂波和噪声对船舶目标检测的影响,根据采集的可见光视频图像特性,提出一种海天背景下......
为了更好地解决密度不均衡问题与刻画高维数据相似性度量问题,提出一种基于共享k -近邻与共享逆近邻的密度峰聚类算法。该算法计算......
彩色图像分割是簇绒地毯数字化制造的关键技术,图像的分割质量直接影响到后续的图像处理。为解决地毯的彩色图像分割问题,针对人眼......
无监督聚类算法能够在未知数据样本集分类信息的情形下,挖掘数据样本集的内部结构信息,自动地把数据对象按照数据样本间的相似性划......
聚类算法在数据挖掘中有着十分重要的作用。它可以在数据集分类信息未知的前提下,发现数据集的结构信息,也能作为其他学习任务的前......
密度峰聚类是一种基于密度的高效聚类方法,但存在对全局参数dc敏感和需要人工干预决策图进行聚类中心选择的缺陷。针对上述问题,提......
现代大型发电机组系统复杂、设备众多,随着发电行业整体竞争的加剧,减少机组的非计划停机尤为重要,而机组安全经济运行的基础在于......
为了提高提花织物纹样提取的准确性,消除织物组织结构对提取结果的干扰,文章提出了一种基于纹理消除滤波算法和密度峰聚类算法的纹......
海上交通监控对于在航船舶的航行安全具有重要意义。船舶AIS的强制安装及沿海VTS的建立给海事监管部门带来极大的便捷,但海事部门......
学位
针对难以分离多目标匹配中的特征点,研究了一种多目标匹配算法,该算法采用ORB特征点利用Hamming距离进行匹配,采用对称性测试去除......
数据挖掘可以发现隐藏在大量数据中有价值的模式和知识,聚类分析是数据挖掘领域中的重要研究方法。作为一种无监督学习的数据分析......
传统基于划分的聚类算法需要人工给定聚类数,且由于算法采取刚性划分,可能会导致将较大或延伸状的聚类簇分割的现象,导致错误的聚......
随着旅行商问题(TSP)规模的增大,传统蚁群算法的运行时间会增大,算法的解精度也会降低,并且算法很容易陷入局部最优的情况。提出的......
期刊
密度峰聚类是一种新的基于密度的聚类算法,该算法不需要预先指定聚类数目,能够发现非球形簇.针对基于欧氏距离的密度峰聚类算法无......
针对K均值聚类算法在图像分割应用中的不足,结合密度峰聚类算法对原有算法进行改进,得到了一种图像分割效果较好的改进K均值算法。......
