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基于图的分割算法(Graph-Based Segmentation,GBS)算法)是由Felzenszwalb和Huttenlocher提出的经典的图像分割算法之一,但其分割结果中存在明显的欠分割现象。为此,在GBS算法的基础上引入层次聚类(Hierarchical Clustering,HC)算法,构造出一种解决GBS算法欠分割的方法,同时采用多线程并行处理数据的方式,有效改善了传统层次聚类算法的处理速度。该方法在RGB彩色空间中使用GBS算法得到图像中每个像素点的初始分割结果,并提取出每一类区域中的像素值,对其进行层次聚类,得到每一类区域中像素值的类别标签,根据层次聚类所得到的类别标签和预设的类别范围,修改每个像素点的初始分割结果。最后根据区域合并准则,生成一个新的分割图。经实验表明,该方法与Kmeans-SLIC(simple linear iterative clustering)算法和GBS算法等相比,很好地解决了欠分割现象,并产生了分割精度较高的语义分割图。 相似文献
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关联数据是语义网的最佳实践,其国际最典型应用体现于军事情报工作中。在阐述关联数据的概念及其"数据"与"语义关联"的本质特征的此基础上,分析了关联数据在情报工作全流程中的具体应用,包括:情报收集的多源异构情报融合共享获取能力、情报分析的智能化关联综合能力、情报发布的开放与知识链接导航能力及情报组织利用的语义结构化与高效检索能力等,并进而提出了我国我军实现关联数据的策略。 相似文献
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融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。 相似文献
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针对陆战场情报来源对象不明的问题,提出了一种采用证据聚类技术对陆战场机动平台情报进行分类以实现目标关联的方法。该方法针对陆战场机动平台的特点,建立描述该类情报的证据理论模型;并将各情报之间的矛盾量化成冲突因子,推导分类优化函数;然后采用平均场模拟退火算法进行情报分类。 相似文献
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提出基于张量分解的聚类算法,能够同时处理网络中多类型、多语义关系的异构信息。网络信息体系中的各种异构信息被建模为一个多维张量,异构信息之间丰富的语义关系建模为张量中的元素。提出有效的张量分解方法,将不同类型的信息对象一次性划分到不同的簇中。在人工合成的数据集和真实数据集上的实验结果表明:该聚类方法可以很好地处理网络信息体系中的异构信息聚类问题,并且性能优于现有的聚类方法。 相似文献
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镜头聚类是视频内容分析的重要途径。镜头聚类的基本任务是基于镜头的物理特征对镜头进行分类。本文设计和实现了一种新的镜头聚类方法 ,这种方法从一个初始分割开始 ,经多次聚类分裂与合并的迭代 ,自动地进行误差校正。这种方法既不需要通过人工交互来解决试探聚类方法的误差调节问题 ,也不需要迭代聚类算法中难以确定的经验参数和经验阈值的设定 ,克服了普通聚类方法的缺点 ,在实际应用系统中取得了较好的效果。 相似文献
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基于标签传播的社区发现算法可以检测出复杂网络的重叠社区结构,因此提出了一种基于PageRank和节点聚类系数的重叠社区发现算法。该算法使用PageRank算法对节点的影响力进行排序,可以稳定社区发现结果,节点的聚类系数是一个与节点相关的值,使用节点聚类系数修改算法的参数并限制每个节点拥有最多标签的数量值,可以提高社区挖掘的质量。在人工网络和真实世界的网络上测试,实验验证了该算法能够有效地检测出重叠社区,并具有可接受的时间效率和算法复杂度。 相似文献
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针对卫星云图的特点在分类特征集中采用了一种新的特征--差异化特征,该特征反映了云图的内部结构特点,并且具有良好的鲁棒性,能有效地避免云团位置变化对特征的影响.将半监督思想引入到模糊C均值聚类方法(FCM),克服了单纯的FCM方法未考虑领域知识导致的聚类结果的盲目性.半监督FCM方法在聚类过程中加入少量的由领域专家标记的样本,引入专家的领域知识,通过与这些带有类标记的样本进行相似性比较,引导FCM方法的聚类过程.试验结果表明,基于具有差异化特征的云图特征集,半监督FCM方法能有效地提高云图分类的准确率. 相似文献
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陈成鑫 《中国人民武装警察部队学院学报》2007,23(3):13-16
根据缉毒情报人际网络的特点,对知识管理和缉毒情报人际网络进行了比较,并对在公安网上基于知识管理的缉毒情报人际网络的建设进行了探讨. 相似文献
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船舶活动规律分析尤其是船舶的行为研判问题,一直是研究的难点。聚焦船舶的活动规律分析问题,提出了一种基于大量船舶历史航迹聚类的频繁模式挖掘方法,用于对船舶未来行为进行估计,并给出了软件实现。首先提出航迹的综合相似性度量方法,并介绍基于航迹聚类的频繁模式挖掘含义;其次对经典密度聚类算法进行适应性改造,给出基于综合相似性的聚类算法的实施方法;然后,提取虚拟主干航迹计算最相似簇,经统计得出对当前船舶行为的估计结果;最后,给出了基于C/S架构的软件总体设计和试验效果。试验表明该方法能够给出航迹关联行为描述,软件得到的行为估计结果能够辅助研判。 相似文献
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在军事应用中,为了提取群体目标的整体运动趋势,提出了一种基于决策图的轨迹聚类来提取轨迹运动趋势的方法。该方法不需要预设参数,且聚类中心的个数既可以通过决策图人工确定,又可以通过数值检测策略自动确定,由此减轻了算法对领域知识的依赖,增强了算法的适用性。仿真实验表明:该方法能正确确定轨迹聚类簇,且对轨迹噪声有一定的抑制作用。 相似文献
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多站电子侦察系统中,脉冲信号到达两个接收站的时间差信息可以用于信号分选。针对高重频辐射源引起的虚假聚类和超低重频辐射源累积脉冲数少给时差分选带来的困难,提出一种基于递归扩展直方图的时差分选方法。该方法将时差数据转换成扩展直方图的结构,采用递归的方式序贯地对每个辐射源进行检测和分选,通过扩展运算,同步消除虚假聚类,逐步降低直方图噪声水平,提高了分选正确率。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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K-中心点聚类算法是几种经典的聚类算法之一。但传统的K-中心点聚类算法的效率以及稳定性较低,聚类的过程缓慢,容易陷入局部最优解,使得聚类最终结果的准确性不能得到保证。为此,提出了一种基于数据的"密度"信息有效地改进K-中心点聚类算法并应用于入侵检测模型。该算法很好地克服了传统的K-中心点聚类算法过分依赖初始中心点选择的弊端,并且用实验分别验证,以这种方法来进行数据的聚类相比于传统的K-中心点聚类算法,显著提高了数据集聚类的效果,在入侵检测系统的应用中也有效地提高了检测率和降低了误检率,具备一定的实用价值。 相似文献
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协议的聚类是协议分析中一个重要的环节,为实现对未知二进制协议高效聚类,提出了一种基于K-means聚类和AGNES的未知二进制协议聚类方法。在对获取的二进制协议比特流进行数据预处理的基础上,先采用K-means算法对比特流数据进行初步聚类,再通过误差平方和、Calinski-Harabasz分数值和轮廓系数确定k值,最后选择AGNES算法将未知二进制协议比特流划分为不同的二进制协议子集。方法有效结合了K-means和AGNES算法的特点,降低了时间复杂度的同时提高了聚类的精确度。对实验数据集的测试结果验证了所提方法的有效性,较为准确地确定了k值,聚类精确度达到了98%。 相似文献
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Andrews在《AnIntroductiontoMathematicalLogicandTypeTheory:ToTruthThroughProof》一书中给出的语义树方法是一种能直接适用于句子集的反驳方法,但其中关于语义树方法的可靠性和完备性定理(3201)及其证明是错误的。本文通过例子指出并纠正了这一错误,同时对修正后的可靠性和完备性定理给出了详细的证明。 相似文献