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K-均值聚类算法下通信网络异常流量数据动态检测方法
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作者 宋敏 代倩文 《通信电源技术》 2025年第4期177-179,共3页
为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,... 为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,IP)随机映射技术,进行异常流量的动态检测。对比实验结果表明,设计的方法可以提取通信网络异常流量数据的特征,精确检测异常流量数据幅值。 展开更多
关键词 k-均值算法 异常数据检测方法 动态检测 通信网络 滑动窗口
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基于改进PCA-K均值聚类-特征值分析法的桁架式拱梁组合体系性能评估
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作者 王亮 刘磊 +3 位作者 张伟 陈晓杰 桂成中 程雨 《河北工程大学学报(自然科学版)》 2025年第1期9-17,共9页
提出一种基于改进PCA-K均值聚类-特征值分析法的双层桥面桁架式拱梁组合体系桥梁性能评估算法,并应用于基于安全监测的双层桥面桁架式拱梁组合体系中的吊杆体系养护阶段性能评估。该算法主要包括监测数据采集、多源异构数据预处理、关... 提出一种基于改进PCA-K均值聚类-特征值分析法的双层桥面桁架式拱梁组合体系桥梁性能评估算法,并应用于基于安全监测的双层桥面桁架式拱梁组合体系中的吊杆体系养护阶段性能评估。该算法主要包括监测数据采集、多源异构数据预处理、关键因子确定、改进K均值聚类分析、目标阈值确定和基于特征值分析的性能评估等内容。通过收集桥梁性能监测数据,并对这些数据进行清洗,接着采用三次样条插值法对多源异构数据进行预处理。基于主成分分析法确定关键因子,并基于改进K均值聚类方法将性能参数数据分为三类。然后,基于有限元计算结果确定测点位置所对应的测点力学性能状态的目标阈值,通过将提取的均值与方差等特征值与目标阈值进行比较来评估桥梁性能状态。通过实例验证方法,并提出实际应用和未来研究方向的建议。研究表明,改进后K均值聚类方法与原始数据更接近,且相关系数最高,能够提高聚类分析的准确性和可靠性,基于改进PCA-K均值聚类-特征值分析法能够评估桥梁结构性能状态。 展开更多
关键词 拱梁组合体系 目标阈值 主成分分析法 k均值 性能评估 数据预处理
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K-均值算法的初始化改进与聚类质量评估 被引量:1
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作者 何选森 何帆 于海澜 《西安工程大学学报》 CAS 2024年第6期114-123,共10页
为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则... 为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则和肘部法,并用轮廓分析评价聚类质量。仿真结果表明:其他算法平均的λ检验统计量是本方案的2.72倍,而且改进后的聚类误差下降了6.04%。 展开更多
关键词 k-均值算法 主成分分析 最远质心选择 最小-最大距离规则 经验法则 肘部法 轮廓分析
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采用混合策略联合优化的模糊C-均值聚类信息熵点云简化算法 被引量:1
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作者 黄鹤 黄佳慧 +2 位作者 刘国权 王会峰 高涛 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期214-226,共13页
针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时... 针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时融合了精英反向化思路,显著提升了鹈鹕优化算法(POA)的收敛趋势和全局寻优能力,提高了寻找FCM最优聚类中心的成功率;利用DEAMPOA结合加权熵法对FCM进行优化,提高鲁棒性的同时增强了搜索精度,得到较好的聚类结果;在8种UCI标准数据集上与4种算法对比进行聚类性能评估实验,验证了所提方法综合性能优越;将所提方法与信息熵融合,并应用在三维点云KITTI数据集简化中。实验结果表明:与包围框简化法、随机采样简化法和特征选择简化法对比,所提方法全局误差简化前后点集之间平均欧式距离(MED)指标分别降低了2.25%、6.93%、5.74%,点云简化效果最优且运行速度满足要求。 展开更多
关键词 C-均值 鹈鹕优化算法 点云简化 信息熵
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基于VMD和FCM聚类算法的海上风机支撑结构损伤识别方法
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作者 任义建 刁延松 +1 位作者 吕建达 侯敬儒 《振动与冲击》 北大核心 2025年第8期184-191,286,共9页
利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzz... 利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法进行海上风机支撑结构损伤识别。为剔除响应中的谐波成分,首先利用VMD对加速度响应进行分解,选取结构模态响应(仅含有结构自振频率)作为分析信号。然后计算模态响应的时域、能量和能量比值及样本熵特征构造特征矩阵,利用主成分分析对特征矩阵进行降维,得到损伤特征矩阵。将损伤特征矩阵输入FCM聚类算法,通过聚类分析得到结构的损伤状态。位移激励下海上风机支撑结构损伤识别模型试验数据验证了该方法的有效性。该方法属于无监督学习算法,无需标注标签且不受谐波成分的影响。 展开更多
关键词 海上风机支撑结构 损伤识别 变分模态分解(VMD) 模糊C均值(FCM)算法 无监督学习算法
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基于聚类加权协方差矩阵的ADS-B信号分离算法
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作者 王文益 张菡铄 《中国民航大学学报》 2025年第1期47-52,59,共7页
广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast)系统采用同一频段随机广播的方式发射ADS-B信号,这将导致ADS-B信号产生交织,威胁航空安全。目前,利用Capon算法分离ADS-B信号时,未考虑到ADS-B信号的脉冲特性,这... 广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast)系统采用同一频段随机广播的方式发射ADS-B信号,这将导致ADS-B信号产生交织,威胁航空安全。目前,利用Capon算法分离ADS-B信号时,未考虑到ADS-B信号的脉冲特性,这会使Capon算法的性能大幅下降。因此,本文针对ADS-B交织信号,设计了基于聚类加权协方差矩阵的信号分离算法。首先,根据ADS-B信号的脉冲特性分析出其在阵列响应上的特征,借助K均值聚类算法筛选出只有噪声、只有第1条信号和只有第2条信号的3类快拍,分别计算这3类快拍的协方差矩阵。其次,选择由噪声快拍得到的协方差矩阵和预抑制信号快拍得到的协方差矩阵,并求两者之和,以此代替Capon算法目标函数中利用所有快拍估计的协方差矩阵。最后,结合Capon算法,实现对ADS-B交织信号的分离。结果表明,该方法在分离ADS-B交织信号时的性能显著提升。 展开更多
关键词 阵列信号处理 ADS-B 脉冲特性 k均值算法 信号分离
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引入改进飞蛾扑火的K均值交叉迭代聚类算法 被引量:14
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作者 黄鹤 李昕芮 +3 位作者 吴琨 郭璐 王会峰 茹锋 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期32-39,共8页
针对现有K均值聚类(KMC)算法在选取初始聚类中心时随机性较大、全局搜索能力差、聚类精度低等问题,提出了一种引入改进飞蛾扑火的K均值交叉迭代聚类(IMFO-KMC)算法。利用最大最小距离积法初始化聚类中心,避免了KMC算法对随机初始聚类中... 针对现有K均值聚类(KMC)算法在选取初始聚类中心时随机性较大、全局搜索能力差、聚类精度低等问题,提出了一种引入改进飞蛾扑火的K均值交叉迭代聚类(IMFO-KMC)算法。利用最大最小距离积法初始化聚类中心,避免了KMC算法对随机初始聚类中心较为敏感的问题;利用样条插值预测的思想改进飞蛾扑火算法,提高了算法的收敛速度及寻优精度;以类内平均距离为适应度函数,引导插值扑火算法优化KMC迭代过程中的聚类中心,提高了聚类精度。将IMFOKMC与KMC、K-means++算法、模糊c均值聚类算法在国际标准数据集Iris、Wine和Seeds上进行了实验对比,结果表明:IMFO-KMC算法在Iris数据集上的性能提升最为明显,相比其他算法准确率提高了0.67%~4.18%,标准化互信息提高了1.5%~4.01%。 展开更多
关键词 飞蛾扑火算法 中心 k均值 内平均距离 最大最小距离积法
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基于K均值聚类的SPPM分步分类检测算法 被引量:19
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作者 王惠琴 侯文斌 +3 位作者 彭清斌 曹明华 黄瑞 刘玲 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期161-171,共11页
针对空间脉冲位置调制系统中采用最大似然检测算法时存在计算复杂度高的问题,依据空间脉冲位置调制信号矩阵的特点,提出了一种基于K均值聚类的分步分类检测算法。首先,采用基于信号向量检测算法完成训练样本中光源索引号的检测,利用K均... 针对空间脉冲位置调制系统中采用最大似然检测算法时存在计算复杂度高的问题,依据空间脉冲位置调制信号矩阵的特点,提出了一种基于K均值聚类的分步分类检测算法。首先,采用基于信号向量检测算法完成训练样本中光源索引号的检测,利用K均值聚类算法对训练样本进行离线训练得到其质心与调制符号间的映射关系。然后,以该映射关系为准则完成在线调制符号的实时检测,以穷搜索方式检测出光源索引号。最后,采用蒙特卡罗方法研究了聚类数目、初始化次数等关键参数对系统误比特率性能的影响。仿真结果表明,所提算法能够取得近似最大似然算法的误比特率性能,同时大幅度降低了信号检测的计算复杂度。与线性译码算法相比,所提算法还可适用于探测器数目小于光源数目的通信场景。 展开更多
关键词 无线光通信 空间脉冲位置调制 k均值 分步分检测
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基于K均值聚类与随机森林算法的居民低碳出行意向数据挖掘 被引量:24
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作者 吴文静 景鹏 +1 位作者 贾洪飞 张铭航 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期105-111,共7页
对居民低碳意识的形成机理进行研究,可以为交通管理者引导城市居民选择低碳出行方式提供重要依据.运用数据挖掘技术对低碳出行问卷数据进行分析;将计划行为理论框架下的15维问题视为表征居民低碳出行意愿的内在原因变量,应用K均值聚类... 对居民低碳意识的形成机理进行研究,可以为交通管理者引导城市居民选择低碳出行方式提供重要依据.运用数据挖掘技术对低碳出行问卷数据进行分析;将计划行为理论框架下的15维问题视为表征居民低碳出行意愿的内在原因变量,应用K均值聚类算法对居民低碳出行意愿强度进行归类,并将所得结果作为被解释变量应用于随机森林模型中,探讨居民的社会属性特征、出行特征等对其低碳出行意愿的作用机理.结果表明:基于Silhouette指标检验及t-SNE降维,居民低碳出行意愿可划分为3类:强烈、中立、不强烈;基于重要性指标显示影响最为显著的4项因素分别是居民的职业、居住地、家庭构成、通勤时间.研究结果从多个角度为城市交通低碳化发展及管理提供政策建议. 展开更多
关键词 低碳出行意愿 数据挖掘 k均值 随机森林 Silhouette指标检验
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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-均值算法 西安市
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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
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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均值算法 图像饱和度
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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:14
12
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-均值算法
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基于K-均值聚类算法RBF神经网络交通流预测 被引量:21
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作者 管硕 高军伟 +2 位作者 张彬 刘新 冷子文 《青岛大学学报(工程技术版)》 CAS 2014年第2期20-23,共4页
针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值... 针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值调整,同时在一定的时间和路段内对车流量进行数据采集,通过建立RBF神经网络模型,运用Matlab软件把采集的数据、图像进行计算机仿真,仿真结果表明,未加入K-均值聚类的RBF神经网络,其预测输出曲线大致可以和实际输出曲线拟合,但在数据波动较大的时刻,预测曲线的收敛速度偏慢且效率偏低;而采用K-均值聚类算法的RBF神经网络,在实际输出波动较大时,预测输出的曲线收敛速度和准确度都较高,因此,本研究相对于普通的BP神经网络,有更高的预测精度和较好的收敛性。该研究适用于市区内的交通流预测。 展开更多
关键词 RBF神经网络 交通流 预测模型 k-均值算法
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基于蝙蝠算法的K均值聚类算法 被引量:6
14
作者 王晓东 张姣 薛红 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2016年第6期805-810,共6页
为解决传统K-means算法中因初始聚类中心选择不当而导致聚类结果陷入局部极值的问题,采用蝙蝠算法搜寻K-means算法的初始聚类中心,并将模拟退火的思想和基于排挤的小生境技术引入到蝙蝠算法中,以克服原始蝙蝠算法存在后期收敛速度慢、... 为解决传统K-means算法中因初始聚类中心选择不当而导致聚类结果陷入局部极值的问题,采用蝙蝠算法搜寻K-means算法的初始聚类中心,并将模拟退火的思想和基于排挤的小生境技术引入到蝙蝠算法中,以克服原始蝙蝠算法存在后期收敛速度慢、搜索力不强等问题。同时,通过测试函数验证了其有效性。最后利用改进后的蝙蝠算法优化K-means算法的初始聚类中心,并将该改进的算法与传统的K-means算法的聚类结果进行了对比。实验结果表明,改进后的算法的聚类性能比传统的K-means算法有很大提高。 展开更多
关键词 k-均值 蝙蝠算法 初始中心
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大矢量空间聚类的遗传k-均值算法 被引量:6
15
作者 王磊 戚飞虎 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第9期1154-1156,共3页
基于遗传算法与k均值算法,提出了一种遗传k均值算法.该算法通过改进标准遗传操作和使用可变变异率,使其在大矢量空间聚类问题中表现良好的性能,克服了k均值聚类算法易于陷入局部最值和标准遗传交叉操作对聚类应用的不适应.
关键词 遗传算法 k-均值算法 矢量空间
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基于花粉算法的K均值聚类算法 被引量:4
16
作者 张姣 王晓东 薛红 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2016年第4期-,共7页
针对原始花粉算法寻优精度低,后期收敛速度慢等问题,提出加入高斯白噪声扰动改进花粉算法.利用改进后花粉算法强大的全局搜索能力优化K-means算法的初始聚类中心,通过基于距离的方法消弱孤立点对聚类的影响,并对该算法的性能进行验证和... 针对原始花粉算法寻优精度低,后期收敛速度慢等问题,提出加入高斯白噪声扰动改进花粉算法.利用改进后花粉算法强大的全局搜索能力优化K-means算法的初始聚类中心,通过基于距离的方法消弱孤立点对聚类的影响,并对该算法的性能进行验证和测试.实验结果表明该算法有效地避免了其陷入局部最优,改善了聚类性能. 展开更多
关键词 k均值 花粉算法 初始中心
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基于K均值聚类的成熟草莓图像分割算法 被引量:24
17
作者 王雪光 陈淑红 《农机化研究》 北大核心 2013年第6期51-54,共4页
成熟草莓图像分割是草莓收获机器人识别和定位系统的关键技术。考虑到成熟草莓和其所处环境的颜色特性,在Lab彩色模式下将K均值聚类用于成熟草莓图像的分割。首先把输入的草莓图像从RGB空间转换到Lab空间下,然后初始化三个聚类中心进行... 成熟草莓图像分割是草莓收获机器人识别和定位系统的关键技术。考虑到成熟草莓和其所处环境的颜色特性,在Lab彩色模式下将K均值聚类用于成熟草莓图像的分割。首先把输入的草莓图像从RGB空间转换到Lab空间下,然后初始化三个聚类中心进行K均值聚类的迭代算法,最后为消除成熟草莓花托表面细小瘦果对分割产生的影响,利用数学形态学的闭运算对分割的图像进行了修正加工。研究表明,K均值聚类分割算法在Lab模式下能够较好地分割出成熟草莓图像,并且Lab模式比其他彩色模式更适用于K均值聚类的图像分割算法。 展开更多
关键词 草莓收获机器人 图像分割 k均值 Lab颜色空间
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Bezdek型模糊属性C均值聚类算法 被引量:4
18
作者 刘敬伟 徐美芝 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1121-1126,共6页
推广了属性均值聚类算法,提出了基于模糊度m的Bezdek型模糊属性C均值聚类算法(FAMC),给出了FAMC算法的迭代算法,并讨论了模糊度m对算法收敛性的影响.在标准Iris数据集与肿瘤基因芯片表达数据的模式识别实验结果,验证了该算法优于模糊C... 推广了属性均值聚类算法,提出了基于模糊度m的Bezdek型模糊属性C均值聚类算法(FAMC),给出了FAMC算法的迭代算法,并讨论了模糊度m对算法收敛性的影响.在标准Iris数据集与肿瘤基因芯片表达数据的模式识别实验结果,验证了该算法优于模糊C均值算法和属性均值聚类算法. 展开更多
关键词 模糊C均值算法 属性均值 稳态函数 基因表达数据
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基于同态滤波和K均值聚类算法的草原植被盖度测量 被引量:2
19
作者 王海超 宗哲英 +6 位作者 殷晓飞 张文霞 王晓蓉 张海军 李靖 王春光 刘涛 《农机化研究》 北大核心 2018年第8期168-173,187,共7页
针对草原盖度地表测量法费时、费力、重现性差及自然环境下光照不均草原植被图像分割效果不理想问题,应用动态巴特沃斯同态滤波法对草原植被图像进行光照补偿,采用K均值聚类算法对补偿后图像进行分割,最后根据植被盖度定义,实现草原植... 针对草原盖度地表测量法费时、费力、重现性差及自然环境下光照不均草原植被图像分割效果不理想问题,应用动态巴特沃斯同态滤波法对草原植被图像进行光照补偿,采用K均值聚类算法对补偿后图像进行分割,最后根据植被盖度定义,实现草原植被盖度测量。试验结果表明:本算法测量标准差、相对误差、均方根误差RMSE和耗时均值分别为0.5 7 0%、3.9 8 8%、0.1 0 0和2.3 5 s,比方格纸测量法标准差低4.6 8 6%,速度提升9 0倍左右。通过对分割效果定性和定量分析,验证了本文算法的草原植被盖度测量精度、稳定性和速度,可为草原盖度研究提供参考和技术支持。 展开更多
关键词 草原 植被盖度 同态滤波 k均值
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基于疯狂捕猎秃鹰算法的K均值互补迭代聚类优化 被引量:1
20
作者 黄鹤 温夏露 +3 位作者 杨澜 王会峰 高涛 茹锋 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期2147-2159,共13页
在处理庞大复杂的点云数据时,传统聚类方法精度低、耗时长并且受离群点影响大,针对以上问题,提出基于疯狂捕猎的柯西反向秃鹰搜索算法(QO-BESCH)的K均值互补迭代聚类优化方法.所提算法构建基于体元包围盒的初始聚类中心选择模型,提升初... 在处理庞大复杂的点云数据时,传统聚类方法精度低、耗时长并且受离群点影响大,针对以上问题,提出基于疯狂捕猎的柯西反向秃鹰搜索算法(QO-BESCH)的K均值互补迭代聚类优化方法.所提算法构建基于体元包围盒的初始聚类中心选择模型,提升初始化聚类中心质量;提出疯狂捕猎机制,同时融合动态自适应控制算子和柯西反向策略,提升秃鹰搜索算法(BES)的寻优能力,增加寻找聚类中心的成功率;利用QO-BESCH优化K均值聚类(KMC),在减小迭代次数的同时增加搜索效率,得到较好的聚类结果.利用UCI标准数据集对所提算法进行测试,并与8种聚类算法进行对比,实验结果证明了所提算法的优越性.将本研究算法结合PCL点云库应用于ModelNet40点云数据集聚类,结果表明,所提算法可以实现有效聚类,适用性较强. 展开更多
关键词 k均值(kMC) 体元密度 秃鹰搜索(BES)算法 点云 部件分割
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