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针对聚类算法的聚类中心重复性和无法对点云聚类的问题,提出了融合高斯核及指数函数的聚类中心均匀化的点云聚类方法,以优化聚类中心的均匀化分布,实现点云的均匀化聚类。首先,根据高斯核函数及密度指数函数确定局部密度,再依据局部密度的大小确定距离参数。其次,依据局部密度和距离参数的乘积确定聚类中心,同时消除聚类中心的邻近化,使得聚类中心更加均匀分布于整个数据集中。最后,利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,并合并邻近聚类实现点云目标物的提取。将该算法与常规的基于密度峰值的聚类算法(clustering function based on density peak, CFDP)、K-means聚类算法、具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)进行比较,该文所提方法可以对教室内3排椅子实现100%的提取。与相对密度关系的峰值聚类(density peak clustering, DPC)算法及深度学习方法相比,所提方法对不同分辨率目标物点云的提取精度均为96.7%... 相似文献
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鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳... 相似文献
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针对聚类算法的聚类中心重复性和无法对点云聚类的问题,提出了融合高斯核及指数函数的聚类中心均匀化的点云聚类方法,以优化聚类中心的均匀化分布,实现点云的均匀化聚类。首先,根据高斯核函数及密度指数函数确定局部密度,再依据局部密度的大小确定距离参数。其次,依据局部密度和距离参数的乘积确定聚类中心,同时消除聚类中心的邻近化,使得聚类中心更加均匀分布于整个数据集中。最后,利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,并合并邻近聚类实现点云目标物的提取。将该算法与常规的基于密度峰值的聚类算法(clustering function based on density peak,CFDP)、K-means聚类算法、具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)进行比较,该文所提方法可以对教室内3排椅子实现100%的提取。与相对密度关系的峰值聚类(density peak clustering,DPC)算法及深度学习方法相比,所提方法对不同分辨率目标物点云的提取精度均为96.7%,在计算效率和精度方面均优于其他两种方法。 相似文献
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针对基于模板的目标跟踪算法存在模板冗余高、难以适应非刚性目标外观多变的问题,提出一种基于粒子滤波的模板在线聚类目标跟踪方法.首先建立用于描述目标和背景的正、负模板集,然后抽取候选粒子,使用候选粒子与正、负模板集的类内距离以及正、负模板集之间的类间距离来构建似然函数,最后依据最大后验概率准则确定最佳候选粒子作为跟踪结果.根据视频序列中连续变化的目标状态,将一定范围内的相似目标状态视为一个状态类,确定当前状态类的聚类半径.采用均值漂移算法对正模板集及最近几帧跟踪结果进行聚类,并将聚类后的中心集作为新的正模板集.实验表明,该算法能保留目标不同的外观状态,在复杂情况下仍能准确跟踪目标. 相似文献
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《应用科学学报》2019,(6)
增量聚类算法可以解决数据量大、内存不足的问题.传统的增量式模糊聚类(incremental multiple medoids based fuzzy clustering, IMMFC)算法只为每个数据块选择一个或多个相同数目的中心,当聚类中的对象权重较小时聚类效果不好.该文提出新的增量式模糊聚类算法用于处理大数据集.首先将大数据集分成多个小的数据块,并对每个小的数据块进行模糊聚类;然后从每个小数据块的每个簇群中选择目标中心点,中心点的个数是簇群中对象的权重之和大于阈值的最少对象数.最后合并所有选定的中心点,并对最终数据块进行模糊聚类,获取最终的中心点.实验结果表明,与IMMFC算法相比,当数据块占总数据的10%以上时,所提算法优于IMMFC. 相似文献
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针对复杂工业过程中的多模态和非线性等问题,提出了一种新的故障检测方法。采用局部邻域标准化(Local neighbor standardization, LNS)方法对多模态数据集进行标准化处理,利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)将数据划分为主成分子空间(Principal component subspace, PCS)和残差子空间(Residual subspace, RS),使用局部离群因子(Local outlier factor, LOF)方法分别在这两个子空间进行故障检测。LNS方法可将多模态数据归一化为单模态数据,使PCA能够更准确地划分主成分子空间和残差子空间,LOF方法能够增强PCA处理非线性数据能力,同时能弥补自身单监控统计量的不足。采用LNS-PCA-LOF方法对非线性数值例子和青霉素发酵过程进行了仿真,与PCA、K近邻故障检测(FD-KNN)和LOF等方法相比,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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基于模拟退火思想的优化k-means算法 总被引:4,自引:0,他引:4
鉴于典型的基于划分的聚类算法——k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题,提出了基于模拟退火思想的优化k!means算法.该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化,是一种具有全局最优解和较高执行效率的算法.针对聚类算法典型数据集和随机产生的数据集,在不同情况下进行对比实验.实验结果表明,优化k-means算法优于基本的k-means算法。 相似文献
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针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种基于自适应权重的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法.该算法在运行过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,提高了混合聚类算法全局搜索能力和局部改良能力,并根据群体的适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部搜索能力的同时缩短了收敛时间.将该算法与K均值聚类算法、基本PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,表明该算法不仅能有效地克服陷入局部最优,而且全局收敛能力和收敛速度都有所提高. 相似文献
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韩冬霞 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2010,26(3):65-67
把基于数据垂直分布的模糊关联规则挖掘算法引入到网络的入侵检测,利用该算法从网络数据集中对采集到的数据进行模糊化的处理,并将数据垂直分布于位图中.利用k-means聚类算法建立属性的模糊集和模糊隶属函数,该算法克服了传统的离散分区法的不足,同时改进了已有模糊关联规则,提取出具有较高可信性和完备性的模糊关联规则. 相似文献
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针对传统FCM算法无法获得令人满意的聚类结果的问题,提出了基于样本与特征双加权的自适应FCM聚类算法。采用特征和样本双加权的策略,以特征权重信息熵作为代价函数,与样本权重、特征权重相融合,通过迭代优化的方法动态计算各属性特征对不同类别的权重系数、每个样本对聚类的重要性权重值,综合考虑各个样本的贡献度和各个特征的重要性,从而达到提高聚类结果质量的目的。使用5个来自UCI的标准机器学习数据集,对聚类算法的有效性进行验证。结果表明,对于具有不同样本贡献度和不同特征重要性的数据集,提出的算法具有较好的聚类效果。 相似文献
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当站点较多时,物流运输路径规划存在困难,传统Floyd算法路径规划的时间复杂度过高.鉴于传统Floyd算法规划时间复杂度高是因节点数量过大导致,提出一种结合改进K-means聚类算法的Floyd算法,该算法在节点数量较大情况下,运用改进K-means聚类算法分割物流区域,降低规划所需考虑节点数量,从而降低Floyd算法的时间复杂度.在复杂环境下进行传统Floyd算法和改进算法的对比实验,仿真分析结果表明,改进算法可以在更少的时间内找到一条较优的路径. 相似文献
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谢科 《湖南师范大学自然科学学报》2013,(2):24-27
在决策表中,为了评价某条件属性的重要性,不但要考虑这个属性(单一属性)相对于决策属性的重要性,还要考虑该条件属性与其他条件属性构成的属性集的重要性.在属性集依赖度比单一属性依赖度更加可信的事实基础上,提出了一个基于可分辨矩阵的属性集依赖度计算方法.该方法能够较快地获得可分辨矩阵,并直接求出属性集的依赖度,从而大大降低了算法的时间复杂度.实例验证了该方法具有较好的有效性和较低的时间复杂度. 相似文献
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【目的】针对目标检测算法在车辆检测领域中应用时存在模型复杂、检测精度较低的问题,基于改进YOLOv5s算法开展车辆检测研究。【方法】以Ghost模块来替换YOLOv5s中的主干网络,以达到模型剪枝的目的,改进后的网络模型复杂度有所降低,从而解决了网络模型较大的问题。同时,可引入挤压—激励注意力机制来提取更重要的特征信息,达到提高检测精度的目的。本研究所用到的数据集均为汽车图像,车辆检测数据集共有12 786张图片,将该数据集按照8∶1∶1的比例进行划分。其中,训练集为10 228张,测试集和验证集均为1 279张,采用对比试验法进行研究。【结果】试验结果表明,与原有的YOLOv5s相比,改进后的网络模型在车辆检测数据集上的平均准确率均值提升3%,查准率和召回率分别提升1.9%和3.2%,模型大小下降42%。【结论】改进后的网络模型有效降低了模型的复杂度,提高了检测精度,并节约成本。 相似文献