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K-means算法是最常用的基于划分的聚类算法之一,有很多的优点,但也存在着不足。它不仅初始化中心点影响很大,还可能产生局部最优解。本文正是针对这些不足,提出了一种初始化中心点优化的K-means算法,主要初始聚类中心的选择方面进行了改进,并做了改进前后算法的对比实验。结果表明,改进后的算法不但更具稳定性,准确度也高,受孤立点的影响也大大降低。 相似文献
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边坡稳定可靠度分析方法的探讨 总被引:27,自引:0,他引:27
谭晓慧 《重庆大学学报(自然科学版)》2001,24(6):40-44
在边坡稳定的可靠度分析中,导数的求解及可靠度分析方法的选择是十分重要的。笔者分析指出:可以用简单的差分法来求解导数;对于边坡稳定性分析中常用的瑞典条分法及Bishop法,当基本变量C、ψ属于正态分布时,极限状态函数也属于正态分布,因此可用中心点法(MFOSM)求解可靠指标及失效概率,它既简单又具有足够的精度。 相似文献
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指纹中心点的定位和特征匹配方法 总被引:15,自引:0,他引:15
提出了一种新的指纹中心点搜索的方法及其于中心点的指纹匹配算法,它利用指纹块方向图中块方向的变化进行中心点的粗细两步搜索,首先在粗方向图中搜索方向锐变区域,然后在细方向图中对相应的匹配再进一步搜索方向锐变的区域,最终得到中心点,在此基础上介绍了基于网格的旋转匹配方法,此方法对噪声大的指纹有较强的抗干扰性,算法相对简单且效果良好。 相似文献
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研究Liénard系统d2x/dt2 f(x)dx/dt g(x)=0的中心问题.首先通过计算线性近似系统特征值的方法,给出了奇点O为局部中心点的判定条件.其次通过引进辅助系统,利用比较定理和线性近似理论给出局部中心点存在的充分条件,推广了文[1-2]的某些结果,从而扩充了局部中心点的可判定性范围. 相似文献
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一种基于指纹中心点的匹配算法 总被引:8,自引:0,他引:8
针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状。研究了一种基于指纹中心点的指纹匹配算法.该算法首先根据指纹模式区中检测的奇异点结构特征信息对指纹进行粗匹配,判断指纹不匹配的情况.其次,对无法判断的情形,则进行精确匹配.进一步利用奇异点或指纹有效区域的质心点寻找匹配的基准特征点对和相应的变换参数,并将待识指纹相对于模板指纹做姿势纠正,最后采用坐标匹配的方式实现两枚指纹的比对.实验结果证明,该算法可以快速、准确的定位基准点,精确求取变换参数,误识率低,准确性高,并具有图像旋转平移不变性.对面积适中的指纹图像,匹配结果可以满足在线应用的需要. 相似文献
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针对当前舰船目标检测算法存在锚框遍历计算成本高和特征旋转适应性不足等问题, 提出基于关键点的遥感图像舰船目标检测方法, 通过预估舰船中心点实现目标检测。首先, 引入深度可分离卷积降低参数冗余, 结合SimAM无参注意力机制, 增强对舰船目标的关注度。其次, 引入方向不变模型(orientation-invariant model, OIM)生成方向不变特征图, 增强网络对旋转目标的适应能力。最后, 考虑到遥感图像舰船目标任意方向密集排列, 但舰船目标中心点不变的特点, 采用直接预测目标的中心点, 再回归偏移量、目标尺度和角度的思路, 摆脱锚框遍历机制, 提高检测速度。在HRSC2016和RFUE2021数据集上进行对比实验, 实验结果充分说明了本文方法的有效性和先进性。 相似文献
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平面二次曲线的一种分类法 总被引:1,自引:0,他引:1
方丽菁 《广西民族大学学报》1995,(1)
本文利用中心点和奇点对图形的全局影响来对平面二次曲线进行分类,这种分类法不同于通常使用的不变量法;另外本文还通过两种分类法的联系来展示它们之间的关系. 相似文献
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针对k-means算法必须事先指定初始聚类数k,并且对初始聚类中心点比较敏感,聚类准则函数对求解的最优聚类数评价不理想,提出一种基于局部密度的启发式生成初始聚类中心方法,在此基础上设计一种准则函数自动生成聚类数目,改进了传统k-means算法.实验表明改进的算法比传统k-means算法提高了聚类效率. 相似文献
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研究并提出了基于Hyperlink聚类的分类算法,它不需要分析Web文档内容,只根据Web图来聚类,算法性能比传统文本分类方法有很大提高,大大增强了网页分类的能力和效率,适合于海量网页分类,实验表明基于Hyperlink聚类的分类算法,应用于Web文档信息分类,比传统的文本分类方法更加有效。 相似文献