罗志琳1 钱惠敏1 周军1

异常行为检测是家居监护系统的重要功能之一。本文提出了一种基于泊松方程的特征提取算法,并采用K均值算法实现人体异常行为——跌倒的检测。本文首先采用基于混合高斯模型的运动目标检测算法获得运动人体的二值图像序列;然后,对图像序列提取基于二维泊松方程的矩特征描述人体行为;最后采用K均值分类器对异常行为进行检测。本文所使用的数据库包括6种可能发生的日常行为：站立、走、慢跑、坐、蹲,以及跌倒。实验表明,采用本文算法检测异常行为——跌倒的正确识别率为98.72%。     

清代江苏省干湿空间特征分析

利用K-means聚类算法和GIS组件ArcGIS Engine,开发了基于连续时间序列的空间数据挖掘系统,对江苏省清代时期的干湿空间特征进行分析,提取了干湿特征空间分布特征。通过聚类分析,计算涝旱权重比值,得知不同年代,涝旱权重比值不同。且两类中不仅同时存在较大值或者较小值的一致特征,也同时存在第一类较大值而第二类较小值,或者相反的特征。不同的涝旱权重比值反映干湿不同的空间分布特征。这对于了解江苏省旱涝灾害发生规律和制定防灾减灾措施等具有重要的现实意义。     

语义驱动的作战资源服务聚类方法

针对SOA架构下指挥信息系统中作战资源服务池规模大、服务组织效率不高的特点,进行了服务组织聚类的研究。首先对作战资源进行属性分析,基于OWL-S描述规范对其进行服务化建模,形成作战资源原子级服务本体模型,实现云服务化;然后构建了作战资源服务聚类模型,并在遗传算法中将模拟退火方法和K-means方法相结合,提出了一种作战资源服务聚类方法;最后通过仿真与GS和GK算法进行了对比。实验结果表明,所提算法能够在可接受的时间内找到适应度值更高的聚类方案,且方案结果适应度值的标准差较低。该方法相比于GS与GK算法具有更好的寻优性与稳定性。     

几种微阵列基因表达数据分析方法的比较

比较了微阵列基因表达数据处理中的几种方法,包括等级聚类、K-means方法、模糊聚类和自组织树．同时从算法中计算机的时空复杂度和结果的生物学意义两方面,对以上几种方法作了细致的讨论．结果显示,模糊聚类和自组织树都是较理想的方法．     

一种基于趋势分形维数的股指时间序列相似性分析方法

为了提高股指时间序列相似性分析的准确性, 提出趋势分形维数的概念, 并基于此定义了相似性分析方法. 趋势分形维数包含阳线维和阴线维, 能更好地反映市场跌涨变化趋势, 基于该维数的相似性度量方法能够提高相似性度量的准确性. 通过与其他两种相似性度量方法对比, 进一步说明该方法的优越性.     

遥感影像K均值聚类中的初始化方法

遥感影像非监督分类对初始点十分敏感。以K均值(K-means)算法为例,利用各种遥感影像实验比较5种初始化方法(随机法、Forgy法、Macqueen法、Kaufman法、MaxMin法)对非监督分类方法的影响。实验表明,Kaufman法相对于其他方法更稳定,获得分类结果更优,适合于各种遥感影像的非监督分类,并指出可以通过采样来加快Kaufman法的运算速度。同时,通过实验分析了采样数和影像区域对初始化方法的影响。     

基于磁盘的K-均值算法研究

聚类是当今数据挖掘领域中最为流行的方法之一,已广泛应用于统计领域、数据库领域、人工智能领域等.着重论述了把K-均值聚类算法应用在关系数据库磁盘文件中的一种思想,允许K-均值方法对磁盘的大数据集进行聚集.     

基于局部与全局信息的自动文摘算法

采用平均特征词频率策略计算特征词权重,用快速n-grims算法对各特征词所处的概念体进行加权,用一种改进的K-means聚类算法进行段落聚类,提出一种基于局部与全局信息的自动文摘算法并给出算法评估.该算法不仅能够自适应获得k值,而且有效防止了初始点的随机选择对聚类结果的影响.评测结果表明该算法对经济类和科技类文章的准确率和召回率都明显高于新闻类和文学类文章,利用机器文摘进行分类的准确率明显高于使用原文本进行分类.该算法所得到的文摘,在各项指标上都优于传统方法生成的文摘.     

数字人图像的自动分割方法

为克服现有方法对数字人切片图像分割中人工参与的依赖,提出了一种基于连通域标记和K-均值聚类的数字人脑彩色切片图像分割方法.该方法首先通过连通域标记分割出脑组织的初始区域,再通过腐蚀操作精确提取脑组织,然后在RGB(红绿蓝)空间内借助直方图确定聚类中心,以欧几里得距离为判断标准实现对白质的K-均值聚类分割.采用首例中国女...     

基于改进K-均值聚类的图像分割算法研究

为了实现彩色图像的准确分割,研究了在HLS颜色空间中基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法.首先对大样本的目标颜色进行数理统计,获取优化的初始聚类中心,从而实现准确分类和避免K-均值容易陷入局部最优的问题;然后在HLS颜色空间中引入加权欧氏距离来度量对象间的相关性,通过调整系数使对象不同的颜色属性内在特征得以充分利用.实验证明,该算法在保持K-均值聚类简洁、收敛速度快的同时能产生更好的聚类效果,实现彩色图像的快速准确分割.