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题名基于K-均值聚类算法的中药叶片显微图像分割
被引量：5
- 1
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作者
张翠萍
杨善超
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机构
福建中医学院公共管理系
福建师范大学数学与计算机科学学院
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出处
《石河子大学学报（自然科学版）》
CAS
2009年第3期383-387,共5页
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文摘
本文试图利用图像分割技术,实现叶片自动分类。为了充分利用像素的色彩,分割算法在RGB颜色空间进行。颜色空间数据量巨大,直接进行聚类效率太低,因此,本文运用一种特殊的存储结构存储颜色空间数据,按颜色的密度特征对图像中的颜色进行排序和聚类,并根据待聚类色彩与已有聚类中心距离是否小于类内最大距离来决定归入已有的类或形成一个新的类。实验结果表明算法具有较好的分类效果。
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关键词
核密度
类内最大距离
k-均值聚类算法
彩色图像
分割
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Keywords
nuclear density
the maximum distance in the group
k-mean cluster
color image
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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题名基于改进引力搜索的混合K-调和均值聚类算法研究
被引量：11
- 2
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作者
王彩霞
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机构
西安工程大学理学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第1期118-121,共4页
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基金
陕西省教育厅自然科学基金资助项目(12JK0557)
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文摘
为了解决聚类算法容易陷入局部最优的问题,以及增强聚类算法的全局搜索能力,基于KHM算法以及改进的引力搜索算法,提出一种混合K-调和均值聚类算法(G-KHM)。G-KHM算法具有KHM算法收敛速度快的优点,但同时针对KHM算法容易陷入局部最优解的问题,在初始化后数据开始搜索聚类中心时采用了一种基于对象多样性及收敛性增强的引力搜索算法,该方法改进了引力搜索算法容易失去种群多样性的缺点,并同时具有引力搜索算法较强的全局搜索能力,可以使算法收敛到全局最优解。仿真结果表明,G-KHM算法能有效地避免陷入局部极值,具有较强的全局搜索能力以及稳定性,并且相比KHM算法、K-means聚类算法、C均值聚类算法以及粒子群算法,在分类精度和运行时间上表现出了更好的效果。
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关键词
混合k-调和均值聚类
KHM算法
改进引力搜索算法
全局搜索能力
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Keywords
k-harmonic mixing means clustering
KHM algorithm
improved gravitational search algorithm
global searchcapability
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于改进GWO-CV优化的K-调和均值聚类算法
被引量：5
- 3
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作者
张文宇
张茜
杨媛
刘嘉
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机构
西安邮电大学经济与管理学院
中国航天系统科学与工程研究院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第16期9-13,共5页
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基金
陕西省教育厅重点项目(19JZ056)。
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文摘
为克服传统聚类算法对初始聚类中心敏感且容易陷入局部最优的问题,文章提出一种基于改进的灰狼优化与交叉验证法结合的K-调和均值聚类算法(GWO-CVKHM)。首先将新的非线性收敛因子引入灰狼优化算法,以调整前期广度搜索与后期深度搜索比例,同时基于模糊控制权重决策对灰狼种群位置进行更新;其次利用改进灰狼优化算法与交叉验证的思想对初始聚类中心进行寻优;最后基于改进后的聚类算法选取UCI数据库中真实数据集进行聚类。实验结果表明,该算法在求解精度及算法稳定性方面优于对比算法,具有更快的收敛速度与更强的全局搜索能力。
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关键词
k-调和均值聚类
灰狼优化算法(GWO)
交叉验证法(CV)
全局搜索能力
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Keywords
k-harmonic mean clustering
gray wolf optimization algorithm(GWO)
cross validation method(CV)
global search ability
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分类号
O21
[理学—概率论与数理统计]
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题名改进的核子类判决分析
被引量：1
- 4
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作者
胡利平
殷红成
陈渤
周平
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机构
北京环境特性研究所目标与环境电磁散射辐射国防科技重点实验室
杜克大学电子计算机工程学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第5期1176-1181,共6页
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文摘
提出了改进的核子类判决分析(improvcd kernel clustering-based discriminant analysis,IKCDA)方法,首先采用快速全局核k-均值聚类算法找到每类目标的最优子类划分,然后基于找到的子类划分结果采用核子类判决分析求取最优的投影矢量。基于UCI机器学习数据库的实验结果表明,经过IKCDA特征提取后异类样本间的可分性明显改善了。此外,基于美国运动和静止目标获取与识别(moving and stationary target acquisitionand recognition,MSTAR)计划录取的合成孔径雷达地面静止目标数据的实验结果表明,经过IKCDA后可以改善对真实目标的分类性能和对干扰目标的拒判能力。
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关键词
核方法
线性判决分析
核子类判决分析
快速全局核k-均值聚类算法
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Keywords
kernel method
clustering-based discriminant analysis（CDA）
kernel clustering-based discriminant analysis（KCDA）
fast global kernel k-means clustering algorithm
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分类号
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于RNGK-FCM算法的大梁焊接障碍物识别
- 5
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作者
唐明
洪波
李湘文
雷伟成
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机构
湘潭大学焊接机器人及应用技术湖南省重点实验室
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出处
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期58-62,131,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51575468)
湖南省自然科学联合基金资助项目(2015JJ5013)
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文摘
针对大梁焊接时难以通过传统的识别方法实现实时而精确的障碍物识别的问题,提出一种优化模糊C均值实时聚类(RNGK-FCM)的大梁焊接障碍物识别方法.引入实时聚类策略,替换核化距离函数,全局快速优化.通过MATLAB平台进行仿真对比分析各类FCM算法聚类性能,RNGK-FCM相比于传统FCM算法,能实时获取聚类数;对噪声点具有较好的鲁棒性;降低了对初值的敏感性,聚类识别精度高.在某公司大梁自动焊生产线进行障碍物识别试验.结果表明,各类障碍物聚类数准确,实时性优良,障碍物规避动作精准,为实现大梁自动焊打下了坚实的基础.
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关键词
RNGk-FCM算法
实时聚类
核化函数
全局快速优化
大梁障碍物识别
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Keywords
RNGk-FCM algorithm
real-time clustering
nuclear function
global fast optimization
obstacles detection of girder
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分类号
TG409
[金属学及工艺—焊接]
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题名基于改进的子类判决分析的SAR目标特征提取与识别
被引量：4
- 6
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作者
胡利平
刘宏伟
吴顺君
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机构
西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第9期2264-2268,共5页
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基金
教育部长江学者和创新团队支持计划(IRT0645)
国家自然科学基金(60772140)资助课题
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文摘
针对大多文献中假设合成孔径雷达(SAR)数据服从单模分布带来的问题,该文提出改进的子类判决分析(ICDA),它假设SAR目标数据服从更合理更实际的多模分布。首先采用快速全局k-均值聚类算法找到每类目标的子类划分,然后基于子类判决分析(CDA)准则寻找最优的投影矢量,使得投影后不同类别的子类样本之间距离最大而每个子类内部的样本散布最小。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR地面静止目标数据的实验结果表明,ICDA可获得较好的对真实目标的分类性能和对干扰目标的拒判能力。
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关键词
合成孔径雷达
自动目标识别
子类判决分析
快速全局k-均值聚类算法
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Keywords
Synthetic Aperture Radar（SAR）
Automatic Target Recognition（ATR）
Clustering-based Discriminant Analysis（CDA）
Fast global k-means clustering algorithm
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于软计算的资信评估研究
被引量：7
- 7
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作者
朱丽
张洪伟
谭辉
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机构
四川大学计算机学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2005年第5期74-77,共4页
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文摘
提出了一种基于软计算的企业资信评估模型,它集成模糊数学和遗传算法,用快速遗传k 均值算法进行聚类。结果表明,FGKA和GKA均可得到全局最优解,但FGKA速度远高于GKA。本模型用PowerBuilder和Sybase数据库实现,为ERP中的企业资信评估提供了一个新的方案。
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关键词
软计算
快速遗传k-均值聚类算法
模糊数学
资信评估
企业资源计划
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Keywords
Soft Computer(SC)
Fast Genetic K means Clustering Algorithm(FGKA)
Fuzzy Mathematics
Credit Rating
Enterprise Resource Planning(ERP)
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分类号
TP311.31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于RGB-D信息的动态手势识别方法
被引量：9
- 8
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作者
曹洁
赵修龙
王进花
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机构
兰州理工大学计算机与通信学院
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第7期2228-2232,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61263031)
甘肃省自然科学基金资助项目(1506RJZA105)
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文摘
针对现有的动态手势识别方法在复杂环境下,易受无关肤色、光照变化等因素的影响,识别率低、实时性差等问题进行了研究,提出一种动态手势识别方法。该方法首先利用K-均值聚类算法和YCr'Cb'(由YCr Cb变换得到)椭圆肤色模型对RGB-D图像完成手势分割;然后将深度信息引入到传统卡尔曼滤波算法中,作为其跟踪参数之一,并在跟踪过程中对检测范围进行加窗处理;最后结合快速动态时间规整算法和突出关键特征点的思想,改进传统动态时间规整算法,并利用改进后的动态时间规整算法完成手势识别。实验表明:提出的手势识别方法在复杂背景下的识别率较高(96.8±1.5%),实时性较好(识别时间1.86±0.02 ms)。
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关键词
动态手势识别
彩色—深度图像
k-均值聚类算法
动态时间规整
快速动态时间规整
卡尔曼滤波
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Keywords
dynamic gesture recognition
RGB-D image
k-means clustering algorithm
DTW
FastDTW
Kalman filtering
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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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