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题名顾及参考点点位误差的八方向模糊不均匀划分模型
被引量：4
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作者
郭继发
王瑞芳
彭光雄
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机构
中国科学院研究生院
中国科学院遥感应用研究所
郑州测绘学校
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第2期479-482,共4页
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基金
中国博士后科学基金资助项目(20080430586)
国家科技支撑计划资助项目(2008BAK50B01)
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文摘
基于经典模糊集建立了模糊方向模型,在四方向模型中各方向是等角划分;在八方向模型中四个主要方向各占60°,四次要方向各占30°。提出建立模糊方向区间来描述目标地物与参考点之间的方向关系,用一对带有符号的隶属度来表示目标在原子方向的隶属关系,使方向关系的描述更精细。利用二型模糊集理论建立了顾及参考点点位误差的八方向模糊不均匀划分模型,讨论了方向主隶属度成员函数和隶属度的不确定性。由于参考点点位误差引起方向隶属度误差,增加了方向关系的不确定性。该模型充分考虑了参考点点位误差、认知习惯和目标对象在参考点各原子方向的权重,顾及了多方面确定或不确定的信息,在方向关系近似描述中有较大的应用前景。
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关键词
八方向不均匀模糊划分模型
二型模糊集
模糊方向区间
位置误差
方向隶属度误差
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Keywords
8-direction asymmetry fuzzy model
type-2 fuzzy sets
fuzzy direction interval value
location error
direction membership grade error
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分类号
O159
[理学—基础数学]
P228.4
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名基于密度网格的数据流聚类算法
被引量：11
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作者
米源
杨燕
李天瑞
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第12期178-181,共4页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金(SWJTU11ZT08)资助
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文摘
针对基于密度网格的数据流聚类算法中存在的缺陷进行改进,提出一种基于D-Stream算法的改进算法NDD-Stream。算法通过统计网格单元的密度与簇的数目,动态确定网格单元的密度阈值;对位于簇边界的网格单元采用不均匀划分,以提高簇边界的聚类精度。合成与真实数据集上的实验结果表明,算法能够在数据流对象上取得良好的聚类质量。
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关键词
数据挖掘
数据流
聚类分析
密度网格
不均匀划分
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Keywords
Data mining, Data stream, Cluster analysis, Density grid, Non-uniform division
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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