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题名最大距离法简介
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作者
徐云峰
曾佐勋
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机构
中国地质大学地球科学学院
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出处
《地质科技情报》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第2期74-74,共1页
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关键词
节理统计法
数学模型
玫瑰花图
最大距离法
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分类号
TU45
[建筑科学—岩土工程]
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题名距离度量法聚类的无线传感器网络路由算法
被引量：2
- 2
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作者
方旺盛
万良香
胡中栋
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机构
江西理工大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第12期3316-3322,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61562038)。
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文摘
为提升无线传感器网络簇头分布效果及簇头节点选取质量,提出基于节点间距离改进的K均值聚类路由协议算法。通过节点间最远距离及各节点距离对比方法,确定出K个规模差异小的簇群;根据不同簇群的位置、节点数目和总能量的差异,簇头选举阶段引入能量因子、质心因子和距离因子提高选取的簇头质量。实验结果表明,在网络区域内簇群分布均匀,簇头选取质量更佳,能够有效均衡全网能量,达到延长网络生命周期的目的。
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关键词
K均值聚类算法
最大距离法
非均匀分簇
无线传感器网络
能量均衡
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Keywords
K-means
maximum distance method
unequal clustering
wireless sensor network
energy balance
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于最大距离积与最小距离和协同K聚类算法
被引量：15
- 3
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作者
邹臣嵩
杨宇
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机构
广东松山职业技术学院电气工程系
广东松山职业技术学院机械工程系
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第5期297-301,327,共6页
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基金
韶关市科技计划项目(2017CX/K055)
广东省高等职业教育专业教学标准研制项目(BZ201511)
广东省高等职业教育现代学徒制试点项目(粤教高函[2015]131号)
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文摘
提出一种基于最大距离积与最小距离之和的协同K聚类改进算法,解决了传统K-means算法聚类结果随机性大、稳定性差,以及最大距离乘积法迭代次数多、运算耗时长等问题。该算法首先通过样本的分布情况计算其密度参数,进而构建高密度点集合,在此基础上将距离样本集中心最远的高密度对象作为第一个初始聚类中心,再通过最大距离乘积法求得其余初始聚类中心;在簇中心更新过程中,选取与簇内样本距离之和最小的数据对象作为簇中心,再将其他数据对象按最小距离划分到相应簇中,从而实现聚类。在UCI数据集上的实验结果表明,与其他两种改进算法以及K-means算法相比,新提出的协同K聚类算法具有更快的收敛速度、更准确的聚类结果和更高的稳定性。
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关键词
最大距离积法
簇内距离和
簇中心更新
K-MEANS算法
快速收敛
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Keywords
Maximum distance product method
Intra-cluster distance sum
Cluster center update
K-means algorithm
Fast convergence
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种结合粒子群和粗糙集的聚类算法
被引量：3
- 4
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作者
张丹丹
罗可
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机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第9期2040-2045,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(11171095
71371065)资助
+1 种基金
湖南省科技计划基金项目(2013SK3146)资助
湖南省自然科学衡阳联合基金项目(10JJ8008)资助
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文摘
针对传统K-means算法过度依赖初始聚类中心、易陷入局部最优、不能处理边界对象及聚类精度低等问题,提出一种结合粒子群和粗糙集的聚类算法.此算法首先利用密度和最大距离积法初始化粒子群;然后采用线性递减与随机分布相结合的惯性权重、动态调整的学习因子和引入的随机粒子来避免陷入局部极值,使算法快速收敛于全局最优;最后结合粒子群和粗糙集来优化K-means算法.通过对几个常用UCI标准数据集的仿真实验表明,提出的算法不仅能减少对初始聚类中心的依赖、有效抑制局部收敛,而且聚类准确率更高,稳定性更强.
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关键词
K—means算法
粒子群
粗糙集
最大距离积法
随机粒子
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Keywords
K-means algorithm
particle swarm optimization
rough set
maximum distances product method
random particles
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于改进的简化粒子群聚类算法
被引量：7
- 5
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作者
熊众望
罗可
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机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第12期3550-3552,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11171095
71371065)
+1 种基金
湖南省科技计划资助项目(2013SK3146)
湖南省自然科学衡阳联合基金资助项目(10JJ8008)
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文摘
针对粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒密度和最大距离积法的简化粒子群聚类算法。通过采用线性递减与随机分布相结合的惯性权重策略、添加极值扰动算子、优化粒子个体最优位置,使粒子群算法能够快速收敛于全局最优。再把改进后的粒子群算法与K-means算法相结合,解决Kmeans算法因随机初始聚类中心而导致聚类效果差、不稳定等问题。通过实验分析,该算法的聚类结果准确率更高、收敛速度更快、稳定性更强。
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关键词
简化粒子群算法
粒密度
最大距离积法
随机分布
极值扰动算子
K-MEANS算法
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Keywords
simplified particle swarm optimization
granule density
maximum distances product
random distribution
disturbed extremum
K-means algorithm
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于复小波包分形理论的爬壁机器人故障检测
被引量：1
- 6
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作者
闫河
张小川
李刚
尹静
成卫
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机构
重庆工学院计算机学院
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第B06期322-325,共4页
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文摘
通过研究爬壁式机器人的控制和运动特征,提出一种基于复小波包分形理论的故障检测方法.利用复小波包的平移不变性,将爬壁式机器人传感器输出信号分解成独立的频谱,并进行阚值处理和重构,从而有效去除高频噪音并提取故障的特征频率;依据信号分形维数的多尺度不变性,在嵌入维数空间,采用维数最大距离法,确定复小波包域故障信号的关联雏数.仿真实验表明,爬壁式机器人在各种异常工作模式下的故障信号关联维数能比较真实地反映其故障状态空间,同时也验证了故障信号的关联维数低于正常信号的关联维数作为故障发生与否的定量判据的正确性.
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关键词
故障检测
爬壁式机器人
分形理论
复小波包变换
维数最大距离法
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Keywords
Fault detection
Wall-climbing robot
Fractal theory
Complex wavelet packets transform
Dimension furthest distance method.
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分类号
TP2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名印制电路板缺陷图像边缘检测
被引量：24
- 7
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作者
乔闹生
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机构
湖南文理学院物理与电子科学学院
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期117-123,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61475045)
湖南省教育厅科学研究重点项目(No.13A062)
+2 种基金
湖南省科技计划项目(No.2014FJ3027)
中国博士后科学基金(No.2012M521553)
光电信息集成与光学制造技术湖南省重点实验室基金资助~~
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文摘
为了提取含噪声印制电路板（PCB）光板缺陷图像边缘信息,提出了一种基于混合法的图像边缘检测方法.在分析类间最大距离法图像分割基本原理的基础上提出了一种改进的类间最大距离法（IMDBC）;设计了结合中值滤波、IMDBC、改进的数学形态学边缘检测算子与LOG算子进行PCB光板缺陷图像边缘检测的混合方法.用CCD及显微镜成像系统获取4幅PCB光板缺陷图像,结果表明：用本文方法提取出的图像边缘信息清晰且较精确,噪声点较少,所得到的4幅图像优质系数是其它6种方法的1.0111-1.3586倍.
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关键词
边缘检测
图像分割
印制电路板缺陷图像
改进的类间最大距离法
改进的数学形态学
LOG算子
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Keywords
Edge detection
Image segmentation
Printed circuit board defect image
Improved maximum distance between categories
Improved mathematical morphology
LOG operator
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分类号
O439
[机械工程—光学工程]
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