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1.
近年来,聚类作为机器学习、数据挖掘等领域的基本问题受到广泛的关注及研究,然而数据中普遍存在的噪声和异常值严重影响聚类结果.提出一个基于相关熵和流形正则化的聚类框架CRNMF(Correntropy and Manifold Regularization Non-Negative Matrix Factorization).首先,采用基于相关熵的非负矩阵分解(Non-Negative Matrix Factorization,NMF)作为损失函数来抑制非高斯噪声和异常值的影响;其次,充分考虑数据的结构信息,采用流形正则化学习数据的局部结构,并通过l2,1-范数对非负矩阵进行稀疏约束;最后,利用半二次优化技术(Half-Quadratic Optimization Technique,HQ)进行优化,并分析了收敛性和计算复杂度.在五个图像数据集上进行测试,实验结果表明,提出的框架在图像聚类任务中具有较好的有效性和鲁棒性. 相似文献
2.
针对传统的欧氏聚类算法无法同时对近处和远处的障碍物点云进行精准检测和分割,容易造成错检和漏检的情况,提出一种欧氏聚类算法的改进方法,可以根据点云与激光雷达之间的距离动态地选择阈值,从而快速且准确地完成聚类.实验表明:该方法能同时对近处和远处的障碍物点云进行快速且准确的聚类. 相似文献
3.
环境是人类社会发展需要思考的重要因素,城市污染情况的评估对社会发展与环境污染间的平衡起到重要作用.针对目前环境污染评估中存在的指标不全面的问题,首先分析了固体、液体、气体3类污染物中的7个环境污染指标,使用层次分析法确定权重;其次,运用灰色定权聚类模型对河南省省辖市2013—2017年的污染情况样本进行综合分析、评估和集群划分;最后完成5年内的污染变化情况的评估,总结出污染情况东西差异和逐年向好的结论.实例分析结果表明:本文方法的合理性与可行性,为相关部门制订政策提供参考. 相似文献
4.
李云飞 《湖南工程学院学报(自然科学版)》2021,31(1):53-58
工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到K-means聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性. 相似文献
5.
6.
吡喃骨架存在于Warfarin、Oxandrolone、(-)-Penicipyrone等天然产物中,在氧杂环化合物中扮演重要角色.通过单组分,两组分和多组分双环化反应来构建吡喃骨架得到了充分研究.对已有文献进行归纳总结,将为探寻更加绿色高效的吡喃合成新法指明方向. 相似文献
7.
以沈阳某地铁车站为计算模型,考虑地层与车站结构间相互作用,按照反应位移法原理计算地层相对位移、结构周围剪力和结构惯性力.结果表明,车站层间位移满足规范限值要求,抗震组合为非控制工况,结构受力合理,对类似工程有一定参考意义. 相似文献
8.
《烟台大学学报(自然科学与工程版)》2021,(1):29-34
以取代苯甲醛为原料,硫代氨基脲为亲核试剂,经亲核加成-消除、环合反应,合成2-氨基-5-取代苯基-1,3,4-噻二唑,再与环氧化物中间体1-[2-(2,4-二氟苯基)-2,3-环氧丙基]-1H-1,2,4-三唑反应,得到15个含1,3,4-噻二唑的氮唑类衍生物1—15结构均经~1H NMR和MS确证。经文献检索,它们均为新化合物。采用微量液基稀释法评价目标化合物的体外抗真菌活性,结果表明,目标物对除熏烟曲霉菌外的所试菌株均具有较好的体外抑制活性,特别是对白念珠菌。化合物4、9、15抗真菌活性最好,尤其是化合物15,对除熏烟曲霉菌外的所试菌株的MIC_(80)值均小于0.5μg/mL。 相似文献
9.
《天津理工大学学报》2021,(1):26-31
针对低压台区线损异常情况的判断问题,以电力公司用电信息采集系统采集的日线损率数据为基础,提出了一种基于k-medoids聚类算法的低压台区线损异常识别方法,并以某地区819个台区为例进行算法可靠性的验证.首先应用局部异常因子LOF算法对低压台区异常日线损率数据进行判断、筛选和剔除;其次应用k-medoids聚类算法对日线损率数据进行聚类分析,得到低压台区日线损率数据的聚类中心点和欧氏距离,从而实现低压台区线损异常情况的判断;最后通过819个低压台区的实际数据验证算法的合理性.结果表明,算法能够对低压台区线损的异常情况做出准确的判断. 相似文献
10.
针对单一声学特征和k-means算法在说话人聚类技术中的局限性,为了更好地表达说话人的个性信息并提高说话人聚类的准确率,将特征融合和AE-SOM神经网络应用于说话人聚类中,提出一种改进的说话人聚类算法.该算法通过对语音信号特征分析,将MFCC特征参数和LPCC特征参数相结合,从而完善说话人的个性信息.并在k-means的基础上增加AE-SOM神经网络,利用该网络实现输入特征的降维、说话人数的判定和聚类中心的选取,从而弥补k-means算法的缺陷.仿真实验表明两种声学特征融合之后,改进的聚类算法可有效地提高说话人聚类的准确率. 相似文献