图象恢复和边缘提取的后验均值方法 被引量：6

1

作者 王勇 吴立德 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第2期70-75,共6页

本文将０－１损失改为均方损失，使损失函数更为合理。给出了相应的图象恢复与边缘提取算法和该算法收敛速度的精确估计。由于算法避免了模拟退火，极大地提高了算法的收敛速度，实验结果还表明，在边缘的定位精度，特别是困难的边缘角... 本文将０－１损失改为均方损失，使损失函数更为合理。给出了相应的图象恢复与边缘提取算法和该算法收敛速度的精确估计。由于算法避免了模拟退火，极大地提高了算法的收敛速度，实验结果还表明，在边缘的定位精度，特别是困难的边缘角点、边缘交叉点处的定位精度，较现有方法有明显的提高。 展开更多

关键词 图象恢复 边缘提取 均值方法 均方

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模糊数据均值方法及应用研究 被引量：2

2

作者 王忠玉 吴柏林 《统计与信息论坛》 CSSCI 2010年第10期13-17,共5页

提出一种"Zadeh"式模糊数据,并探讨这种模糊数据的模糊样本均值及其统计检验问题,给出模糊等于、模糊属于的定义,提出离散型和连续型模糊总体均值检验方法,并利用一些实例阐述了此类统计方法的应用。

关键词 模糊数据 模糊样本均值 模糊总体均值检验方法

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基于自组织映射优化k均值聚类合成少数类算法及应用

3

作者 罗博炜 谭家驹 冯纪强 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期679-689,共11页

针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特... 针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特征,将高维数据有效地映射至低维空间。在此基础上,结合k-Means算法进行数据聚类,以识别少数类样本的潜在群集,从而更准确地确定过采样的焦点区域。最后运用SMOTE技术对这些焦点区域进行过采样,增加少数类样本数量的同时保持数据的原始特征分布,从而减少过拟合的风险。在Bank marketing、Credit_Fraud等多个经典的真实金融数据集上的实验证明,该方法能够通过增加聚类稳定性来提升传统过采样算法的质量,在提升模型性能的同时降低算法复杂度。 展开更多

关键词 自组织映射神经网络 聚类算法 k均值聚类合成少数类过采样方法 信贷违约预警

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岩体可爆性分级的未确知均值分级方法及应用 被引量：15

4

作者 戴兵 赵国彦 董陇军 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期2157-2161,共5页

将未确知测度理论应用到岩石可爆性分级问题中,提出未确知均值分级方法,建立岩石可爆性分级的未确知均值分级模型;选用岩石容重、岩石抗拉强度、岩石完整性系数作为分级模型的判定指标;以14种岩石的实测判定指标建立分类判别指标的未确... 将未确知测度理论应用到岩石可爆性分级问题中,提出未确知均值分级方法,建立岩石可爆性分级的未确知均值分级模型;选用岩石容重、岩石抗拉强度、岩石完整性系数作为分级模型的判定指标;以14种岩石的实测判定指标建立分类判别指标的未确知测度函数,并求得各分级样本指标的平均值和单指标测度矩阵;根据信息熵理论确定各指标的权重,利用置信度识别准则对岩石进行判定分级。利用该模型对矿区岩石进行分类预测,并与实测结果进行比较。研究结果表明:利用岩石可爆性分级的未确知均值分级模型所得预测结果与实测结果相吻合,准确率达100%为岩石可爆性分级提供了一条新的途径。 展开更多

关键词 岩石可爆性 分级 未确知均值分级方法

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膨胀土胀缩等级分类的未确知均值聚类方法及应用 被引量：42

5

作者 董陇军 李夕兵 宫凤强 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1075-1080,共6页

将未确知测度理论应用于膨胀土的分类问题中,建立膨胀土胀缩等级分类的未确知均值聚类分析模型;选用粘粒含量、粉粒含量、液限、塑限及塑性指数作为未确知均值聚类分析模型的判别指标;以膨胀土的15组实测数据建立各评判指标的未确知测... 将未确知测度理论应用于膨胀土的分类问题中,建立膨胀土胀缩等级分类的未确知均值聚类分析模型;选用粘粒含量、粉粒含量、液限、塑限及塑性指数作为未确知均值聚类分析模型的判别指标;以膨胀土的15组实测数据建立各评判指标的未确知测度函数,用各分类样本平均值表示分类中心;根据信息熵理论计算各评判指标的权重,用置信度识别准则进行评判;用建立的模型对15组实测数据逐一进行检验,正确率为100%。将建立的模型对待分类的8个样本进行测试,并与实测结果进行比较。研究结果表明:预测等级与实际结果较吻合,比较客观地反映了膨胀土分类的复杂状况。 展开更多

关键词 膨胀土 未确知均值聚类方法 分类

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应用模糊c均值聚类获取土壤制图所需土壤-环境关系知识的方法研究 被引量：45

6

作者 杨琳 朱阿兴 +5 位作者 李宝林 秦承志 裴韬 刘宝元 李润奎 蔡强国 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期784-791,共8页

在没有土壤普查专家及土壤图的地区,获取土壤环境间关系的知识是基于知识进行预测性土壤制图中的关键问题。本文建立了一套应用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means,FCM)获取土壤环境间关系知识的方法:得到对土壤形成发展具有重要作用的环境因子... 在没有土壤普查专家及土壤图的地区,获取土壤环境间关系的知识是基于知识进行预测性土壤制图中的关键问题。本文建立了一套应用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means,FCM)获取土壤环境间关系知识的方法:得到对土壤形成发展具有重要作用的环境因子,建立环境因子数据库;对环境因子进行模糊聚类,得到环境因子组合隶属度分布图;根据隶属度值确定野外采样点;将环境因子组合与土壤类型对应,进而提取土壤-环境关系知识。为检验该方法的有效性,应用所得知识进行土壤制图,通过独立采样点对土壤图进行精度评价。本文在黑龙江鹤山农场一个研究区的应用结果表明,该方法仅需要少量的野外采样即可获得有效的土壤-环境关系知识,为预测性土壤制图提供必需的依据,同时也显著提高了野外采样的效率。 展开更多

关键词 预测性土壤制图 土壤-环境关系知识 模糊c均值聚类方法(FCM) 环境因子组合 土壤-环境推理模型(SoLIM)

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上海股票市场的投资组合分析:基于均值—绝对偏差的折中方法 被引量：6

7

作者 卢祖帝 赵泉水 《管理科学学报》 CSSCI 2001年第1期12-27,共16页

针对中国股票市场的大规模投资组合分析在文献中尚很少予以讨论 .本文基于均值—绝对偏差的折中方法探讨了上海股票市场 1 69种股票的投资组合分析 ,得到了一些有益的启示和结论 .这些结论将有助于市场投资者和监管者深化对上海股票市... 针对中国股票市场的大规模投资组合分析在文献中尚很少予以讨论 .本文基于均值—绝对偏差的折中方法探讨了上海股票市场 1 69种股票的投资组合分析 ,得到了一些有益的启示和结论 .这些结论将有助于市场投资者和监管者深化对上海股票市场投资的理解 .本文所使用的投资分析软件 Quanz Portfolio具有大规模投资组合的数据处理能力 ,将是投资者 (尤其基金公司 ) 展开更多

关键词 上海 股票市场 投资组合分析 均值-绝对偏差折中方法 投资分析软件

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激光雷达实时采集数据的车辆智能定位方法研究

8

作者 倪志平 卢光云 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第9期218-222,共5页

针对现阶段车辆智能定位精度不佳的问题,提出激光雷达实时采集数据的车辆智能定位方法研究。首先通过激光雷达测量器预处理车辆周围点云数据,并通过改进C均值方法对干扰点云数据展开去噪处理;其次在改进k-means算法下进行车辆周边信息... 针对现阶段车辆智能定位精度不佳的问题,提出激光雷达实时采集数据的车辆智能定位方法研究。首先通过激光雷达测量器预处理车辆周围点云数据,并通过改进C均值方法对干扰点云数据展开去噪处理;其次在改进k-means算法下进行车辆周边信息聚类处理;最后通过激光雷达有界区域全局定位方法实现车辆智能定位。实验结果表明,所提方法的车辆智能定位精度较高、时间较短,且更适合于实际应用。 展开更多

关键词 激光雷达 改进C均值方法 改进K-MEANS算法 数据预处理 车辆智能定位

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科技评价中兼顾均值与区分度的标准化方法研究——动态最小均值逼近标准化方法 被引量：2

9

作者 俞立平 周娟美 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2020年第8期180-185,共6页

[目的/意义]针对科技评价中数据标准化后评价指标均值不相等会导致自然权重以及评价指标区分度较低问题,该文将其放在一个系统框架里进行研究。[方法/过程]该文提出了一种新的动态最小均值逼近标准化方法,并以中国知网《中国学术期刊影... [目的/意义]针对科技评价中数据标准化后评价指标均值不相等会导致自然权重以及评价指标区分度较低问题,该文将其放在一个系统框架里进行研究。[方法/过程]该文提出了一种新的动态最小均值逼近标准化方法,并以中国知网《中国学术期刊影响因子年报(人文社会科学)》中图书馆情报与文献学20种CSSCI期刊为例进行了实证研究。[结果/结论]动态最小均值逼近标准化方法能够保证评价指标再次标准化后均值相等,并且能够增加标准化指标的区分度,同时也能增加评价结果的区分度;动态最小均值逼近标准化方法可与动态最大均值逼近标准化方法结合使用;采用动态最小均值逼近标准化方法会影响评价结果;要特别注意专家人为打分值的均值与区分度标准化问题;指标均值与区分度兼顾标准化问题有待进一步探索。 展开更多

关键词 自然权重 指标均值 区分度 标准化 动态最小均值逼近标准化方法

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混凝土施工故障诊断的未确知均值聚类方法

10

作者 邵东升 《混凝土》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期139-141,共3页

建立了混凝土施工故障诊断的未确知均值聚类模型,从泵送施工故障、搅拌机故障、运输机故障、振动器故障四个方面选取10个因素作为诊断故障的考核指标。充分利用混凝土施工已有安全信息,根据工程施工的历史实例数据对模型进行训练,将所... 建立了混凝土施工故障诊断的未确知均值聚类模型,从泵送施工故障、搅拌机故障、运输机故障、振动器故障四个方面选取10个因素作为诊断故障的考核指标。充分利用混凝土施工已有安全信息,根据工程施工的历史实例数据对模型进行训练,将所建立的模型应用到某工地的诊断实例中。研究结果表明:诊断结果和实际情况完全吻合,通过对潜在故障的诊断,可以避免排除故障时的盲目性,做到有针对性地排除故障,达到事半功倍的效果,具有重要的现实意义,进一步验证后,可以在工程中推广使用。 展开更多

关键词 混凝土施工 未确知均值聚类方法 故障诊断

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辐射图像脉冲去噪方法 被引量：11

11

作者 马继明 宋顾周 +1 位作者 王群书 张建奇 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2107-2111,共5页

为去除辐射图像中的脉冲噪音,建立了一种先进行脉冲噪音检测再进行噪音数据修复的联合去噪音方法.首先采用测地膨胀方法从减灰度图像出发对原图像进行形态学灰度重构,再采用灰度阈值法从原图像与重构图像的差值图像中分割检测出脉冲噪音... 为去除辐射图像中的脉冲噪音,建立了一种先进行脉冲噪音检测再进行噪音数据修复的联合去噪音方法.首先采用测地膨胀方法从减灰度图像出发对原图像进行形态学灰度重构,再采用灰度阈值法从原图像与重构图像的差值图像中分割检测出脉冲噪音,然后采用改进非本地均值方法对噪音数据进行修复.改进非本地均值方法对相似像素的选择范围进行了限制,从原理上避免了传统非本地均值方法用于去除辐射图像脉冲噪音时易发生的以错纠错问题,本文对其进行了数学表述.实验证明,该方法对不同类型辐射图像的脉冲噪音均具有较好滤除效果,表现出良好的噪音数据修复和图像细节保护能力. 展开更多

关键词 脉冲噪音 非本地均值方法 辐射成像

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基于灰度-梯度特征的改进FCM土壤孔隙辨识方法 被引量：7

12

作者 赵玥 韩巧玲 赵燕东 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期279-286,共8页

土壤孔隙的拓扑结构决定了土壤水分保持和传导能力,对土壤生态过程与功能具有重要影响,但现有土壤孔隙辨识方法存在孔隙边界判别不准确和运行效率较低的问题。为解决这一问题,提出一种基于土壤CT图像灰度-梯度特征的改进模糊C均值(GFFCM... 土壤孔隙的拓扑结构决定了土壤水分保持和传导能力,对土壤生态过程与功能具有重要影响,但现有土壤孔隙辨识方法存在孔隙边界判别不准确和运行效率较低的问题。为解决这一问题,提出一种基于土壤CT图像灰度-梯度特征的改进模糊C均值(GFFCM)孔隙辨识方法。该方法利用拉普拉斯算子建立灰度-梯度二维特征矩阵,并结合土壤相关先验知识分区构造初始隶属度矩阵和确定聚类数目;然后,基于初始条件实现土壤结构的模糊划分;最后,运用孔隙辨识准则对模糊聚类结果进行优化,完成土壤孔隙结构的精准辨识。以非饱和土壤CT图像为应用对象验证孔隙辨识方法的性能,通过与传统FCM法、快速FCM法(FFCM)的比较,表明GFFCM法有效克服了传统FCM法在隶属度矩阵和聚类数目初始化的不足,解决了初始值制约辨识精确度的问题,在保证孔隙辨识精度的前提下具有较高的执行效率。 展开更多

关键词 土壤孔隙 灰度-梯度 隶属度矩阵 模糊C均值方法 孔隙辨识准则

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一种选取初始聚类中心的方法 被引量：19

13

作者 刘立平 孟志青 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第8期179-180,共2页

对k平均值聚类法中初始聚类中心的选取问题进行了深入研究,给出了一个较好的聚类中心选取算法。该算法也可以用于需要确定初始中心的其它聚类算法。实验结果表明该算法的效果较好。

关键词 聚类 k平均值方法 初始聚类中心

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不同铆测验设计下多维IRT等值方法的比较 被引量：5

14

作者 刘玥 刘红云 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第4期466-480,共15页

实际应用中测验往往具有多维结构,如果仍采用单维IRT方法进行等值,会得到不准确的结果。因此对于多维结构的测验,需要使用多维IRT等值方法来实现参数的转换。基于共同题设计,文章通过模拟研究的方法,考察了不同铆测验设计下几种多维IRT... 实际应用中测验往往具有多维结构,如果仍采用单维IRT方法进行等值,会得到不准确的结果。因此对于多维结构的测验,需要使用多维IRT等值方法来实现参数的转换。基于共同题设计,文章通过模拟研究的方法,考察了不同铆测验设计下几种多维IRT等值方法的表现,同时考虑了测验长度、两个维度题目数量的比例、铆测验长度、铆测验的选择策略、两个维度之间的相关和等值群体的能力水平差异六个因素的影响。所比较的多维IRT等值方法有:均值/均值(MM)方法,均值/标准差(MS)方法,Stoking-Lord(SL)方法,Haebara(HB)方法,最小平方(LS)方法。结果显示:(1)SL,HB和LS方法得到的等值误差均方根最小,且在各条件下表现较为稳定。(2)MM和MS方法在非等组条件下呈现出很大的误差均方根。(3)铆测验设计对SL,HB和LS方法的等值结果没有显著影响。(4)在两个维度之间的相关较高,测验长度和铆测验长度较长,等值群体的能力水平没有差异的条件下,SL,HB和LS方法得到的等值误差均方根最小。 展开更多

关键词 测验等值 多维IRT 均值 均值方法 均值 标准差方法 Stoking-Lord方法 Haebara方法

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具周期时滞系统的移动均值及其在电力系统中的应用

15

作者 计国君 史平 +1 位作者 宋文忠 戴先中 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期34-40,共7页

基于 2 0世纪 60年代Halanay和Hale关于微分系统平均性的思想 ,利用移动均值方法 ,研究了一类非线性具周期时滞系统的移动均值 ,利用移动均值方法和分区间分析方法证明了该类系统的平均化定理 ,得到了该类系统及其平均化系统解的渐近性... 基于 2 0世纪 60年代Halanay和Hale关于微分系统平均性的思想 ,利用移动均值方法 ,研究了一类非线性具周期时滞系统的移动均值 ,利用移动均值方法和分区间分析方法证明了该类系统的平均化定理 ,得到了该类系统及其平均化系统解的渐近性行为 .本文的分区间分析方法及定理与以往研究的不同之处在于考虑了平均化系统中的时滞项 .最后将结论应用到一个具有周期激励的时滞系统模型———非同期合闸产生的过电压模型 ,研究了该类系统在周期扰动和反馈控制下的稳定性问题 。 展开更多

关键词 移动均值方法 时滞系统 周期扰动 电力系统 过电压

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一种新的ASL图像去噪方法研究

16

作者 刘灿 高燕华 +2 位作者 喻罡 徐效文 张明 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第1期159-162,共4页

动脉自旋标记(ASL)MR图像信噪比低,需要重复采集多次以获得高质量的血流(CBF)图。临床中通常使用3D高斯滤波降低噪声但效果不佳。鉴于此,提出了新的基于非局域均值滤波(NLM)的ASL图像去噪方法,利用图像内部块相似度加权,降低噪声并提高... 动脉自旋标记(ASL)MR图像信噪比低,需要重复采集多次以获得高质量的血流(CBF)图。临床中通常使用3D高斯滤波降低噪声但效果不佳。鉴于此,提出了新的基于非局域均值滤波(NLM)的ASL图像去噪方法,利用图像内部块相似度加权,降低噪声并提高血流图的计算精度。实验证明:与高斯滤波的结果比较,采用新方法得到的血流图和真实结果更接近,实现了在较少采集次数的情况下,得到精确的血流图像的目标。 展开更多

关键词 非局部均值方法(NLM) 高斯滤波 动脉自旋标记(ASL) 图像去噪 NON-LOCAL Means(NLM) ARTERIAL Spin Labeling(ASL)

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用平均值判断系统定态解稳定性的注记

17

作者 于连宇 范智 姜璐 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期61-62,共2页

给出并证明了用平均值方法判定系统定态解稳定性的判定定理 ,并对具有多个定态解的系统进行了分析 .

关键词 平均值方法 定态 稳定性

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K均值和中值滤波混合算法及其递归实现

18

作者 黄颖 王卫星 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第17期26-27,32,共3页

针对标准中值滤波算法边缘保持能力较差的缺点,设计了K均值中值滤波算法和递归K均值中值滤波算法。使用K均值方法将中心像素点的邻域数据序列分成两类,将该像素点所属的这类数据的中值作为输出。为了加快算法的速度,提出了两个阈值TL和... 针对标准中值滤波算法边缘保持能力较差的缺点,设计了K均值中值滤波算法和递归K均值中值滤波算法。使用K均值方法将中心像素点的邻域数据序列分成两类,将该像素点所属的这类数据的中值作为输出。为了加快算法的速度,提出了两个阈值TL和TH,保证在不影响结果精确性的同时尽量减少处理时间。传统的K均值算法耗时较高,论文的另一个改进是对K均值的优化处理,大大缩短了算法的处理时间。实验证明改进算法具有较好的噪声抑制能力和边缘保持能力。 展开更多

关键词 图像处理 K均值方法 中值滤波 递归实现

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一种基于代数算法的RBF神经网络优化方法 被引量：4

19

作者 张江涛 刘旭敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第5期96-98,共3页

提出了一种新的RBF神经网络的训练方法,采用动态K-均值方法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用代数算法训练隐层和输出层之间的权值。在对非线性函数进行逼近的仿真中,验证了该算法的有效性。

关键词 径向基函数神经网络 代数算法 动态K-均值方法

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基于模糊C均值聚类的云图样本修正与云类自动识别 被引量：9

20

作者 王彦磊 张韧 +3 位作者 孙照渤 牛生杰 万齐林 梁建茵 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期219-226,共8页

基于云类样本的红外可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差。针对常规模糊C均值聚类(FCM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提出用样本特征均值替代FCM中随机初始中心的改进办法,既避免了常... 基于云类样本的红外可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差。针对常规模糊C均值聚类(FCM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提出用样本特征均值替代FCM中随机初始中心的改进办法,既避免了常规FCM方法对初始中心敏感的缺陷,又可纠正其聚类结果对云类样本特征结构的歪曲。改进后的聚类结果既消除了采样误差,又保持了云类样本的基本特征属性。基于该判据的分类结果,可较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云、对流云和积雨云,分割判别结果符合客观实际。 展开更多

关键词 模糊C均值聚类方法 云类分割识别 特征空间

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