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基于主成分分析算法和K均值聚类算法的药品库存分类管理 被引量:1
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作者 唐蕾 邱磊 +1 位作者 俞佳慧 冀召帅 《医药导报》 北大核心 2025年第4期682-686,共5页
目的针对目前药品分类主观性较强、分类标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分类方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算... 目的针对目前药品分类主观性较强、分类标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分类方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算法和K均值聚类(K-means)算法对研究对象进行分类。结果确定轮廓系数为0.3470的分类数4为最佳分类数,将700种药品分为4类,其中有363种归为第一类,186种归为第二类,94种归为第三类,57种归为第四类。将该文研究的药品分类方法模拟运用到某三级医院2023年第二季度的药品库存管理中,模拟结果表明该分类方法能够降低库存成本,提高库存有效性。结论基于PCA算法和K-means聚类算法的药品分类方法能够为药品库存分类管理提供可靠依据。 展开更多
关键词 药品分 主成分分析算法 K均值聚类算法 药品库存管理
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基于EEMD和模糊C均值聚类算法诊断发动机曲轴轴承故障 被引量:36
2
作者 张玲玲 廖红云 +2 位作者 曹亚娟 骆诗定 赵懿冠 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期332-336,共5页
针对发动机振动信号的非平稳性以及特征参数的模糊性特点,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy Center Mean,FCM)的故障诊断方法,通过对已知故障样本信号进行EEMD分解,... 针对发动机振动信号的非平稳性以及特征参数的模糊性特点,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy Center Mean,FCM)的故障诊断方法,通过对已知故障样本信号进行EEMD分解,形成初始特征向量矩阵;对该矩阵进行奇异值分解,将矩阵的奇异值组成故障特征向量,标准化后作为FCM的输入,得到分类矩阵和聚类中心;最后通过计算待测故障样本与已知故障样本聚类中心的贴近度实现故障模式识别.故障诊断实例表明,该方法能有效地诊断柴油机曲轴轴承故障. 展开更多
关键词 模糊C均值聚类算法 奇异值分解 经验模式分解 故障诊断 曲轴轴承
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逐级均值聚类算法的RBFN模型在负荷预测中的应用 被引量:42
3
作者 刘小华 刘沛 +1 位作者 张步涵 万建平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期17-21,共5页
该文针对传统K均值聚类算法的不足,提出了一种新的聚类算法——逐级均值聚类算法,解决了传统聚类算法解的局部最优性问题和如何确定聚类数目的问题。在应用该算法确定RBF模型隐含层的中心向量时,同时确定了隐含层的节点数和RBF网络模型... 该文针对传统K均值聚类算法的不足,提出了一种新的聚类算法——逐级均值聚类算法,解决了传统聚类算法解的局部最优性问题和如何确定聚类数目的问题。在应用该算法确定RBF模型隐含层的中心向量时,同时确定了隐含层的节点数和RBF网络模型的结构。对于网络参数的确定,文中也提出了一种新的交互式的学习方案,将学习样本分为训练样本和测试样本,分别对网络进行权值确定和半径调节,得到了非常稳定的网络结构。运用文中所述模型及算法与传统的RBFN进行负荷预测比较,结果表明前者网络更稳定,预测精度更高。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 RBFN模型 逐级均值聚类算法 非线性函数
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基于改进人工蜂群算法的K均值聚类算法 被引量:50
4
作者 喻金平 郑杰 梅宏标 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第4期1065-1069,1088,共6页
针对K均值聚类(KMC)算法全局搜索能力差、初始聚类中心选择敏感,以及原始人工蜂群(ABC)算法的初始化随机性、易早熟、后期收敛速度慢等问题,提出了一种改进人工蜂群算法(IABC)。该算法利用最大最小距离积方法初始化蜂群,构造出适应KMC... 针对K均值聚类(KMC)算法全局搜索能力差、初始聚类中心选择敏感,以及原始人工蜂群(ABC)算法的初始化随机性、易早熟、后期收敛速度慢等问题,提出了一种改进人工蜂群算法(IABC)。该算法利用最大最小距离积方法初始化蜂群,构造出适应KMC算法的适应度函数以及一种基于全局引导的位置更新公式以提高迭代寻优过程的效率。将改进的人工蜂群算法与KMC算法结合提出IABC-Kmeans算法以改善聚类性能。通过Sphere、Rastrigin、Rosenbrock和Griewank四个标准测试函数和UCI标准数据集上进行测试的仿真实验表明,IABC算法收敛速度快,克服了原始算法易陷入局部最优解的缺点;IABC-Kmeans算法则具有更好的聚类质量和综合性能。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 K均值聚类算法 适应度函数 位置更新公式
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基于K-均值聚类算法的西安市汽车行驶工况合成技术研究 被引量:24
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作者 蔡锷 李阳阳 +2 位作者 李春明 谭晓伟 刘东民 《汽车技术》 北大核心 2015年第8期33-36,共4页
为提供排放试验所需的车速曲线,基于划分的短行程数据,采用K-均值聚类算法构建了西安市汽车行驶合成工况。首先对采集的原始数据进行短行程划分并进行特征提取,针对提取的高维特征向量之间的冗余性和非线性关系,采用核主分量分析法进行... 为提供排放试验所需的车速曲线,基于划分的短行程数据,采用K-均值聚类算法构建了西安市汽车行驶合成工况。首先对采集的原始数据进行短行程划分并进行特征提取,针对提取的高维特征向量之间的冗余性和非线性关系,采用核主分量分析法进行降维。然后基于K-均值的聚类算法,对降维后特征向量进行划分,按照离聚类中心最近的原则选择各聚类的短行程样本,将其合成为平均速度为21.51 km/h、持续时间为1 166 s、距离为6.9 km的西安市汽车行驶工况。对比表明,西安市汽车行驶工况接近于日本J10-15标准,但加速度参数要高很多。 展开更多
关键词 汽车 行驶工况合成 K-均值聚类算法 西安市
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基于赤平极射投影和K-均值聚类算法的优势结构面分析 被引量:15
6
作者 王俊杰 冯登 +1 位作者 柴贺军 刘云飞 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期74-81,共8页
对于结构面多而复杂的岩质边坡,其优势结构面的选取与分析是极其重要的工作。传统的结构面组数划分方法比较粗糙,分析结果有很大的主观因素,无法准确地给出结构面的优势产状,使得其结果在实际工程中使用不便。以结构面交线的筛选和分析... 对于结构面多而复杂的岩质边坡,其优势结构面的选取与分析是极其重要的工作。传统的结构面组数划分方法比较粗糙,分析结果有很大的主观因素,无法准确地给出结构面的优势产状,使得其结果在实际工程中使用不便。以结构面交线的筛选和分析为突入点,借助于赤平极射投影法,在楔形体滑移分析中首先确定可能的滑移区域,筛选出可能滑移的结构面交线,缩小计算范围,采用K-均值聚类算法和有效性检验,根据赤平极射投影分析得到滑移区域的对称轴中心作为初始凝聚点,通过多次迭代计算得到滑移区域内的优势结构面交线。将该方法用于重庆万盛黑山谷的岩质滑坡中,结果表明,将赤平极射投影与K-均值聚类算法相结合,计算得到的优势结构面交线分类合理,结果可靠,可以准确地确定结构面交线的优势产状。 展开更多
关键词 岩质边坡 优势结构面交线 赤平极射投影 K-均值聚类算法
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基于节点生长k-均值聚类算法的强化学习方法 被引量:13
7
作者 陈宗海 文锋 +1 位作者 聂建斌 吴晓曙 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期661-666,共6页
处理连续状态强化学习问题,主要方法有两类:参数化的函数逼近和自适应离散划分.在分析了现有对连续状态空间进行自适应划分方法的优缺点的基础上,提出了一种基于节点生长k均值聚类算法的划分方法,分别给出了在离散动作和连续动作两种情... 处理连续状态强化学习问题,主要方法有两类:参数化的函数逼近和自适应离散划分.在分析了现有对连续状态空间进行自适应划分方法的优缺点的基础上,提出了一种基于节点生长k均值聚类算法的划分方法,分别给出了在离散动作和连续动作两种情况下该强化学习方法的算法步骤.在离散动作的MountainCar问题和连续动作的双积分问题上进行仿真实验.实验结果表明,该方法能够根据状态在连续空间的分布,自动调整划分的精度,实现对于连续状态空间的自适应划分,并学习到最佳策略. 展开更多
关键词 强化学习 K-均值聚类算法 Sarsa学习 连续状态表示
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基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数研究深水油藏分类评价 被引量:14
8
作者 丁帅伟 姜汉桥 +2 位作者 陈民锋 罗银富 汤国平 《西安石油大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第2期43-49,8-9,共7页
针对目前深水油藏分类评价研究现状的不足,基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数,建立了深水油藏指标选择标准和分类评价体系。优选世界三大深水油气区19例油田的特征属性参数作为典型样品集,采用模糊聚类分析对深水油藏进行了分类,... 针对目前深水油藏分类评价研究现状的不足,基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数,建立了深水油藏指标选择标准和分类评价体系。优选世界三大深水油气区19例油田的特征属性参数作为典型样品集,采用模糊聚类分析对深水油藏进行了分类,在此基础上,应用贝叶斯判别决策理论,建立了深水油藏分类评价的定量判别关系,对未知类型的深水油藏进行了定量分类评价。实例结果表明,应用模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数相结合进行深水油藏分类评价是有效的,该分类评价体系考虑的油藏参数更为全面,分类结果更为明显,对于深水油田的开发具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 深水油藏 油藏分评价 模糊C均值聚类算法 贝叶斯判别函数
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自适应果蝇算法优化模糊均值聚类算法图像分割 被引量:18
9
作者 孙立新 张栩之 +1 位作者 邓先瑞 魏萍 《控制工程》 CSCD 北大核心 2016年第4期494-499,共6页
为提高图像分割精度,并针对传统模糊均值聚类算法存在的聚类中心选取问题,提出一种改进果蝇算法优化模糊均值聚类算法的图像分割算法。首先,根据上一代最优味道浓度判断值和当前迭代次数来自适应调整果蝇算法进化步长,在初期的步长大可... 为提高图像分割精度,并针对传统模糊均值聚类算法存在的聚类中心选取问题,提出一种改进果蝇算法优化模糊均值聚类算法的图像分割算法。首先,根据上一代最优味道浓度判断值和当前迭代次数来自适应调整果蝇算法进化步长,在初期的步长大可避免陷入局部最优,进化后期果蝇移动步长变小可获得更高的收敛精度,加快收敛速度;然后,采用改进果蝇算法选择模糊均值聚类算法的初始聚类中心,实现图像分割;最后,采用仿真实验测试算法的性能,实验结果表明,相对于对比算法,算法在分割正确率、分割速度及鲁棒性上均更优,具有更广的应用前景。 展开更多
关键词 图像分割 模糊均值聚类算法 果蝇算法 味道浓度
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面向立木识别的有效K-均值聚类算法研究 被引量:5
10
作者 王亚雄 康峰 +2 位作者 李文彬 文剑 郑永军 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期230-237,共8页
针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素... 针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高。在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心的不足,提出利用斜率变化确定聚类数的方法,试验对5个不同距离下5组立木分别进行100次测量,结果显示错误测量次数仅为3次,并可在试验前期通过人工方式去除,算法合理有效;对哈夫曼树法确定立木扫描点聚类中心的性能进行了试验分析,3种不同树干分布类型下分别运用随机抽样法和哈夫曼树法进行K-均值聚类,前者平均正确率仅为76.4%,后者则为95.5%;同时分析了Ⅰ型分布下2种算法聚类的迭代次数和耗时,5个不同距离下,随机抽样法的平均迭代次数明显高于哈夫曼树法,平均运行耗时上,哈夫曼树法则高于随机抽样法,前者变化范围为120~220 ms,后者为50~85 ms,该范围为林区测绘的可接受范围。试验证明,基于斜率变化确定聚类数和基于哈夫曼树法确定聚类中心的K-均值算法是林区立木点云聚类的有效算法,可应用于林区的立木检测。 展开更多
关键词 立木识别 点云数据 K-均值聚类算法 窗口滤波算法 哈夫曼树法
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基于K均值聚类算法的雾天识别方法研究 被引量:11
11
作者 孟凡军 李天伟 +1 位作者 徐冠雷 韩云东 《现代电子技术》 北大核心 2015年第22期80-83,共4页
为实现视频监控设备对雾天天气现象的自动识别,提出了基于K均值聚类算法的雾天天气现象自动识别方法。该方法通过分析雾天天气现象对视频图像采集的影响,提取图像饱和度的均值、方差为特征参数,并利用K均值聚类算法对训练图像进行分类,... 为实现视频监控设备对雾天天气现象的自动识别,提出了基于K均值聚类算法的雾天天气现象自动识别方法。该方法通过分析雾天天气现象对视频图像采集的影响,提取图像饱和度的均值、方差为特征参数,并利用K均值聚类算法对训练图像进行分类,得到不同图像类别的聚类中心,测试阶段计算不同图像与聚类中心的相异度即可完成分类。实验结果表明,该方法简洁高效,易于实现对大规模图像数据的处理,并能实现图像分类后类别的标注,对雾天的识别率高于90%。 展开更多
关键词 雾天 自动识别 K均值聚类算法 图像饱和度
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基于微粒群的K均值聚类算法在图像分类中的应用 被引量:10
12
作者 周鲜成 申群太 王俊年 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第2期333-336,共4页
提出一种新的图象分类算法—基于微粒群的K均值聚类图象分类算法.将此算法和K均值聚类算法以及微粒群图像分类算法分别应用于MRI人脑图象的分类,并进行了比较.实验结果表明:基于微粒群的K均值聚类图象分类算法具有较好的全局收敛性,不... 提出一种新的图象分类算法—基于微粒群的K均值聚类图象分类算法.将此算法和K均值聚类算法以及微粒群图像分类算法分别应用于MRI人脑图象的分类,并进行了比较.实验结果表明:基于微粒群的K均值聚类图象分类算法具有较好的全局收敛性,不仅能有效克服K均值算法易陷入局部极小值的缺点,且全局收敛性能优于微粒群图像分类算法. 展开更多
关键词 微粒群算法 K均值聚类算法 图象分
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基于自适应权重的模糊C-均值聚类算法 被引量:8
13
作者 任丽娜 秦永彬 许道云 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第8期2849-2851,共3页
针对模糊C-均值聚类算法过度依赖初始聚类中心的选取,从而易受孤立点和样本分布不均衡的影响而陷入局部最优状态的不足,提出一种基于自适应权重的模糊C-均值聚类算法。该算法采用高斯距离比例表示权重,在每一次迭代过程中,根据当前数据... 针对模糊C-均值聚类算法过度依赖初始聚类中心的选取,从而易受孤立点和样本分布不均衡的影响而陷入局部最优状态的不足,提出一种基于自适应权重的模糊C-均值聚类算法。该算法采用高斯距离比例表示权重,在每一次迭代过程中,根据当前数据的聚类划分情况,动态计算每个样本对于类的权重,降低了算法对初始聚类中心的依赖,减弱了孤立点和样本分布不均衡的影响。实验结果表明,该算法是一种较优的聚类算法,具有更好的健壮性和聚类效果。 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类算法 自适应权重 高斯距离 隶属矩阵
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基于模糊C-均值聚类算法的柴油机磨损状态评判 被引量:5
14
作者 赵雪红 张来斌 樊建春 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期23-25,共3页
论述了模糊C 均值聚类算法的原理与步骤, 选取光谱分析中磨损元素的含量和 3个定量铁谱参数作为特征参数, 将模糊C 均值聚类算法应用到柴油机磨损状态评判体系中, 可以得到聚类中心和用于分类的标准向量。对聚类结果进行了验证, 表明应... 论述了模糊C 均值聚类算法的原理与步骤, 选取光谱分析中磨损元素的含量和 3个定量铁谱参数作为特征参数, 将模糊C 均值聚类算法应用到柴油机磨损状态评判体系中, 可以得到聚类中心和用于分类的标准向量。对聚类结果进行了验证, 表明应用模糊聚类的方法评判柴油机的磨损状态是可信的和准确的。 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类算法 标准向量 谱参数 光谱分析 元素 选取 模糊 铁谱 中心 验证
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基于半监督的模糊C-均值聚类算法 被引量:6
15
作者 郭新辰 郗仙田 +1 位作者 樊秀玲 韩啸 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期705-709,共5页
通过将半监督学习的思想引入到模糊C-均值聚类方法中,提出一种基于半监督的模糊C-均值聚类算法,有效解决了模糊C-均值聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果局部收敛的问题,能客观获取最佳聚类数目和初始聚类中心.实验结果表明,与... 通过将半监督学习的思想引入到模糊C-均值聚类方法中,提出一种基于半监督的模糊C-均值聚类算法,有效解决了模糊C-均值聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果局部收敛的问题,能客观获取最佳聚类数目和初始聚类中心.实验结果表明,与传统模糊C-均值聚类算法相比,基于半监督的模糊C-均值算法在一定程度上减少了迭代次数,降低了对初始聚类中心的依赖性. 展开更多
关键词 半监督学习 模糊C-均值聚类算法 信息熵
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基于主成分和模糊C-均值聚类算法的农业水资源高效利用综合分区 被引量:14
16
作者 刘玉邦 梁川 《水文》 CSCD 北大核心 2011年第5期57-63,共7页
基于农业生态系统环境要素、水的资源属性、水资源的高效利用内涵、生产力水平、土地利用方式、种植结构及种植模式等因子,选取构建农业水资源高效利用综合分区的指标体系(16个定量指标、4个定性指标),采用主成分分析和模糊C-均值聚类... 基于农业生态系统环境要素、水的资源属性、水资源的高效利用内涵、生产力水平、土地利用方式、种植结构及种植模式等因子,选取构建农业水资源高效利用综合分区的指标体系(16个定量指标、4个定性指标),采用主成分分析和模糊C-均值聚类算法为区划方法,对川中丘陵区进行量化分区。研究结果将川中丘陵区16个地级市和一个县级市(简阳)分为农业水资源较低利用区、农业水资源低效利用区、农业水资源中等利用区、农业水资源高效利用区和农业水资源较高效利用区5个区,这对南方季节性干旱区水资源利用规划有较强的借鉴作用。 展开更多
关键词 农业水资源 高效利用 综合分区 主成分 模糊C-均值聚类算法
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基于改进K均值聚类算法的星点聚类研究 被引量:4
17
作者 夏永泉 孙静茹 +3 位作者 WU Xin-wen 支俊 王兵 谢希望 《图学学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期358-363,共6页
针对高分辨率天文图像中的星点聚类研究中存在的2个问题:①天文图像的分辨率较高,且图像处理速度较慢;②选取何种聚类算法对天文图像中的星点进行聚类分析效果较好。在研究中,问题1采用图像分块的方法提高图像的处理速度;问题2提出了一... 针对高分辨率天文图像中的星点聚类研究中存在的2个问题:①天文图像的分辨率较高,且图像处理速度较慢;②选取何种聚类算法对天文图像中的星点进行聚类分析效果较好。在研究中,问题1采用图像分块的方法提高图像的处理速度;问题2提出了一种改进的K均值聚类算法,以解决传统的K均值聚类算法的聚类结果易受到k值和初始聚类中心随机选择影响的问题。该算法首先在用K均值聚类算法对数据初步聚类的基础上确定合适的k值,其次用层次聚类对数据聚类确定初始聚类中心,最后在此基础上再采用K均值聚类算法进行聚类。通过MATLAB仿真实验的结果表明,该算法的聚类结果与效率优于其他聚类算法。 展开更多
关键词 k值 初始中心 K均值聚类算法 层次
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基于改进k-均值聚类算法的风机振动分析 被引量:4
18
作者 周云龙 王锁斌 赵鹏 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期437-440,516,共4页
针对风机振动信号的非平稳和非线性特征,提出了一种基于时域信号分析和改进的k-均值聚类算法的故障识别方法。对离心式风机运行中产生的几种非稳态振动故障信号,提取其时域信号的峰峰值、Hurst指数和近似熵参数作为特征向量,采用改进的k... 针对风机振动信号的非平稳和非线性特征,提出了一种基于时域信号分析和改进的k-均值聚类算法的故障识别方法。对离心式风机运行中产生的几种非稳态振动故障信号,提取其时域信号的峰峰值、Hurst指数和近似熵参数作为特征向量,采用改进的k-均值聚类算法作为故障分类器,设置转子不平衡、联轴器不对中、风机基座松动、转轴径向摩擦和轴承内圈损坏5种故障。对离心式风机试验的结果表明,3种时域特征能较好地反映各故障之间的差异,改进的k-均值聚类算法与原始的k-均值算法相比分类性能更好,稳定性更强,平均识别率达到88.67%。 展开更多
关键词 故障诊断 离心式风机 时域特征 改进k-均值聚类算法
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边坡稳定性分类评价的同伦模糊C-均值聚类算法 被引量:3
19
作者 文建华 周翠英 +1 位作者 黄林冲 程晔 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1457-1461,共5页
针对单一模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心初值敏感性问题,引入同伦理论,提出了同伦模糊C-均值聚类算法。以三峡库岸研究程度较高的36个边坡为对象,采用同伦模糊C-均值聚类算法对边坡的稳定性进行分类,研究边坡最佳分类级数和算法的收... 针对单一模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心初值敏感性问题,引入同伦理论,提出了同伦模糊C-均值聚类算法。以三峡库岸研究程度较高的36个边坡为对象,采用同伦模糊C-均值聚类算法对边坡的稳定性进行分类,研究边坡最佳分类级数和算法的收敛性、可靠性。边坡聚类结果研究表明,同伦模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心的选取没有明显的依赖性,是一个具有全局最优解的聚类方法,其结果明显好于单一模糊C-均值聚类算法。 展开更多
关键词 同伦理论 模糊C-均值聚类算法 边坡稳定性分
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基于改进的K均值聚类算法提取彩色图像有意义区域 被引量:12
20
作者 贲志伟 赵勋杰 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第9期11-13,共3页
针对传统的K均值聚类算法随机选取初始聚类中心与分类类别数的缺陷,提出了一种新的初始聚类中心与分类类别数的选取方法,并将此方法应用在彩色图像有意义区域提取中。实验证实:新算法不仅能有效地改善初始聚类中心,而且能够提高图像分... 针对传统的K均值聚类算法随机选取初始聚类中心与分类类别数的缺陷,提出了一种新的初始聚类中心与分类类别数的选取方法,并将此方法应用在彩色图像有意义区域提取中。实验证实:新算法不仅能有效地改善初始聚类中心,而且能够提高图像分割的精度;与复杂的协方差矩阵分割算法相比,算法更易于实现有意义区与背景的分离,分割效果令人满意。 展开更多
关键词 K均值聚类算法 彩色图像分割 协方差矩阵 隶属度准则
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