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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.
张炎亮  张森 《科学技术与工程》2021,21(16):6944-6950
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.
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.
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   
6.
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   
7.
科技查新用户数据是查新业务积累的真实而宝贵的资源,其充分利用不仅是查新业务管理的需要,可提升查新服务水平,同时还能用于挖掘更多的情报价值.调研发现,当前对科技查新用户数据的挖掘利用仍以基础性的业务管理分析为主,而增值情报价值的挖掘较少.为拓展成都文献情报中心科技查新客户群体和增值服务范围,做大做强查新业务,立足成都中心查新服务实践,依托于积累查新用户及其服务记录,在挖掘发现潜在服务对象的基础上,通过多维用户关联聚类,探讨了后期信息情报服务的精准营销与推送,分析了基于用户聚类的服务推荐存在的不足,展望了挖掘更多需求信息的推荐路径.  相似文献   
8.
蜂窝车联网(cellular-V2X,C-V2X)中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案,在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这些问题,文章对已有栅格定位算法进行优化,提出一种基于统计信息网格(statistical information grid,STING)的稀疏栅格优化算法和基于极端梯度提升(extreme gradient boosting decision tree,XGBoost)进行指纹定位的车联网指纹定位算法。从栅格优化的角度出发,相较于传统指纹定位方法在定位精度和计算速率方面进行了优化,使其更适应于车路协同场景。该算法为目前的车联网定位提供了一种有效的定位方法。  相似文献   
9.
丙烯酰胺作为食品热加工处理的产物,具有生殖毒性、神经毒性和致癌性。文章应用电化学工作站的三电极体系,通过同时进行氧化石墨烯的电化学还原和亚甲基蓝的氧化,在玻碳电极表面合成了还原氧化石墨烯/聚亚甲基蓝(RGO/PMB)复合物,构建了用于丙烯酰胺灵敏检测的电化学传感器。在最优的实验条件下,该传感器对丙烯酰胺的检测限可达1.67×10-9mol/L,检测范围为5×10-9mol/L~2.5×10-5 mol/L。实验结果表明该传感器具有良好的选择性、稳定性和重现性,并且可用于实际薯片样品中丙烯酰胺含量的测定。  相似文献   
10.
结合原位合成法和相转化法,利用正硅酸乙酯(TEOS)和硅烷偶联剂3氨丙基三乙氧基硅烷(APTES)改性制备聚偏氟乙烯(PVDF)/氨基化纳米二氧化硅(NH 2-SiO 2)杂化膜,然后通过磷酸化处理,固定螯合金属锆(Zr),从而提高杂化膜对卵清蛋白的吸附能力,同时改善了杂化膜的亲水性能。当TEOS质量分数为8%时,改性后的磷酸化Zr+PVDF/NH 2-SiO 2杂化膜对卵清蛋白吸附量达到最大,为150.7 mg/g,且其经过4次吸附洗脱重复循环后对卵清蛋白的解吸附率保持在80%以上,显示该杂化膜具有良好的重复吸附和解吸附能力。  相似文献   
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