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基于相似性传播聚类的灰度图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
基于k-Means等聚类算法的图像分割对聚类中心的初始选择敏感,可靠性差.为避免初始聚类中心选择的影响,将相似性传播聚类用于灰度图像分割.另外,为降低该聚类算法输入相似度矩阵的计算时间复杂度.提出用待分割图像中出现过的灰度值代替像素点作为数据点进行聚类.实验结果表明,与基于k-Means聚类的分割算法相比,该算法不需要预设聚类中心,可靠性更高. 相似文献
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为解决传统基于贝叶斯理论的概率模糊聚类(Bayesian Fuzzy Clustering,BFC)算法在处理大规模数据集聚类时的时间开销和存储代价瓶颈,提出基于数据分块的单程自适应加权BFC算法,算法在大规模数据集分块的基础上,设计了基于数据加权的改进BFC算法,用于数据分块内数据聚类,以挑选出对聚类贡献最具代表的标识数据及其自适应权值,在块间迭代聚类过程中,将标识数据及其权值合并到下一数据块中并参与聚类,从而将上一数据块的聚类信息有效地传递到下一数据块中,最后分析算法的收敛性和时间复杂度.实验结果表明,算法在继承传统BFC算法良好聚类性能基础上,减少计算复杂度,有效提高聚类效率,适用于大规模数据集聚类. 相似文献
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为使地空导弹兵模拟训练系统获得的目标机动轨迹更加贴近实战、更有依据性,考虑对演习训练产生的轨迹数据进行分析,设计了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,针对有噪声数据的基于密度的空间聚类)预分类的DBSCAN改进DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)聚类算法来分析机动轨迹.并与未预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法进行对比,发现其运行效率和分类准确度方面均较优.同时分析了数据结构和算法的参数对分类效果的影响,发现数据规模越大,DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法的优势越明显.通过仿真得到了使DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法发挥最高效率的参数. 相似文献
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针对高噪声污染图像,提出一种结合峰值检测算法的快速聚类分割方法(FC-ImSeg)。根据平行线投影分割算法将二维直方图映射到一维空间,利用峰值检测算法检测图像像素点的聚类结果,调整映射模型的平行线宽度,使直方图符合双峰分布特性,最后利用加权模糊c均值聚类算法实现图像的分割。实验结果证明了该方法是快速有效的。 相似文献
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基于优化初始聚类中心K-Means算法的跳频信号分选 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种优化初始聚类中心的方法.方法通过搜索参数统计直方图峰值预估类数目,并根据峰值位置确定聚类中心大概位置.由于优化的初始类心与实际类心相隔不远,聚类迭代次数大为减少.与传统的优化聚类中心方法相比,本方法计算量更少.最后将改进K-Means聚类算法应用于跳频信号分选,仿真结果表明,分选效果良好. 相似文献
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数据挖掘技术在炮阵地选择中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据炮兵阵地地形选取的要求,从地理信息系统出发,运用人工智能、数据挖掘、多媒体等技术,提出了炮兵阵地选取的空间数据挖掘模型,为炮兵阵地选取的计算机实现提供了一种有效的解决方案,使指挥员能快速从复杂的地域信息中找到适用于炮阵地所需的地形信息,为炮兵自动化指挥系统提供了决策与支持。 相似文献
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地形既能影响实际作战中炮阵地的选定、火炮配置及区分射击任务,又不同程度地影响选定的炮阵地对责任地域的射击效能。文中在考虑地形因素影响的基础上,建立了评定间瞄火炮射击效能的数学模型,阐述了其计算机模型的基本功能和实现方法,对间瞄火炮射击效能的评定具有一定的指导作用。 相似文献
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提出了炮兵战场目标态势的概念,分析了炮兵战场目标态势分析在炮兵战场目标情报处理过程中的位置,研究了炮兵战场目标态势分析的基本结构、主要内容及表示方式,构建了炮兵战场目标态势分析的理论框架。 相似文献
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为有效地对战争目标情报进行快捷、准确地分析处理,从而确定目标区域战场价值程度,以炮兵某次进攻战斗为战术背景,将敌防御区域按照目标分布特点划分为12个小区域;再根据目标的属性和打分原则,运用打分法分别求出各个小区域的综合得分情况;最后采用模糊聚类分析方法和Excel应用软件对其价值进行分析评估,依据模糊聚类结果从而确定重点区域,为指挥员和决策机关制定正确的策略提供科学的依据。 相似文献
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