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MCA-CMA次分量分析恒模算法
被引量：
2
1
作者
王淑艳
吴仁彪
石庆研
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2008年第3期270-272,共3页
提出了一种次分量分析恒模算法(Minor component analysis-constant modulus algorithm,MCA-CMA)。该算法从恒模代价函数出发,推导出一个基于Rayleigh熵形式的代价函数,根据Rayleigh熵的性质,可得出最优权矢量就是协方差矩阵的最小特征...
提出了一种次分量分析恒模算法(Minor component analysis-constant modulus algorithm,MCA-CMA)。该算法从恒模代价函数出发,推导出一个基于Rayleigh熵形式的代价函数,根据Rayleigh熵的性质,可得出最优权矢量就是协方差矩阵的最小特征值所对应的特征矢量,从而引入次分量分析(MCA)寻找最优权矢量,因此该恒模算法称为MCA-CMA算法。仿真结果充分验证该算法的有效性。
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关键词
Rayleigh熵
恒模
算法
次分量分析
mca
—CMA
算法
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职称材料
优化K-means初始聚类中心研究
被引量：
26
2
作者
毛韶阳
李肯立
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第22期179-181,219,共4页
K-means算法因为对初始中心依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小。基于密度的多中心聚类并结合小类合并运算的聚类算法解决了计算空间上的极小化,收敛进度上得到了控制,结果明显优于K-means的聚类结果。算法的每一次迭代都是倾向于发...
K-means算法因为对初始中心依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小。基于密度的多中心聚类并结合小类合并运算的聚类算法解决了计算空间上的极小化,收敛进度上得到了控制,结果明显优于K-means的聚类结果。算法的每一次迭代都是倾向于发现超球面簇,尤其对于延伸状的不规则簇具有良好的聚类能力。
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关键词
聚类
算法
K-MEANS
多中心聚类
算法
(
mca
)
小类合并
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职称材料
基于改进YOLOv3的无人机机载激光雷达图像目标定位方法
被引量：
5
3
作者
柴群
李俊杰
梁剑波
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第4期202-206,共5页
为提升无人机机载激光雷达图像小目标定位的精度,提出基于改进YOLOv3的无人机机载激光雷达图像目标定位方法。基于MCA算法分割激光雷达图像信息,通过包含脊小波字典的稀疏表达重新构建图像信息,达到去除目标图像噪声的目的;通过变化检...
为提升无人机机载激光雷达图像小目标定位的精度,提出基于改进YOLOv3的无人机机载激光雷达图像目标定位方法。基于MCA算法分割激光雷达图像信息,通过包含脊小波字典的稀疏表达重新构建图像信息,达到去除目标图像噪声的目的;通过变化检测技术分离目标区域聚类信息,将目标区域从背景区域中分离;将目标区域输入到优化后的YOLOv3算法中完成无人机机载激光雷达图像目标的定位。实验结果表明,所提算法的定位精度为95.1%,定位耗时平均为20.6 s。
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关键词
激光雷达图像定位
mca算法
变化检测技术
置信度函数
改进YOLOv3
算法
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职称材料
题名
MCA-CMA次分量分析恒模算法
被引量：
2
1
作者
王淑艳
吴仁彪
石庆研
机构
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2008年第3期270-272,共3页
基金
国家自然科学基金(60325102)资助项目
天津市自然科学基金(06YFJMJC00800)资助项目
校科研启动基金(60qd09s)资助项目
文摘
提出了一种次分量分析恒模算法(Minor component analysis-constant modulus algorithm,MCA-CMA)。该算法从恒模代价函数出发,推导出一个基于Rayleigh熵形式的代价函数,根据Rayleigh熵的性质,可得出最优权矢量就是协方差矩阵的最小特征值所对应的特征矢量,从而引入次分量分析(MCA)寻找最优权矢量,因此该恒模算法称为MCA-CMA算法。仿真结果充分验证该算法的有效性。
关键词
Rayleigh熵
恒模
算法
次分量分析
mca
—CMA
算法
Keywords
Rayleigh quotient
constant modulus algorithm
minor component analysis
minorcomponent analysis-constant modulus algorithm
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
优化K-means初始聚类中心研究
被引量：
26
2
作者
毛韶阳
李肯立
机构
湖南人文科技学院数学系
湖南大学计算机与通信学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第22期179-181,219,共4页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60603053)
国家教育部重点科技项目(the Key Technologies Project of the Ministry of Education of China No.05128)。
文摘
K-means算法因为对初始中心依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小。基于密度的多中心聚类并结合小类合并运算的聚类算法解决了计算空间上的极小化,收敛进度上得到了控制,结果明显优于K-means的聚类结果。算法的每一次迭代都是倾向于发现超球面簇,尤其对于延伸状的不规则簇具有良好的聚类能力。
关键词
聚类
算法
K-MEANS
多中心聚类
算法
(
mca
)
小类合并
Keywords
clustering algorithm
K-means
Multi-seed Clustering Algorithm （
mca
）
merging small cluster
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv3的无人机机载激光雷达图像目标定位方法
被引量：
5
3
作者
柴群
李俊杰
梁剑波
机构
凯里学院大数据工程学院
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第4期202-206,共5页
基金
贵州省普通高等学校青年科技人才成长项目(No.黔教合KY[2020]187)。
文摘
为提升无人机机载激光雷达图像小目标定位的精度,提出基于改进YOLOv3的无人机机载激光雷达图像目标定位方法。基于MCA算法分割激光雷达图像信息,通过包含脊小波字典的稀疏表达重新构建图像信息,达到去除目标图像噪声的目的;通过变化检测技术分离目标区域聚类信息,将目标区域从背景区域中分离;将目标区域输入到优化后的YOLOv3算法中完成无人机机载激光雷达图像目标的定位。实验结果表明,所提算法的定位精度为95.1%,定位耗时平均为20.6 s。
关键词
激光雷达图像定位
mca算法
变化检测技术
置信度函数
改进YOLOv3
算法
Keywords
lidar image positioning
mca
algorithm
change detection technology
confidence function
improved YOLOv3 algorithm
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
MCA-CMA次分量分析恒模算法
王淑艳
吴仁彪
石庆研
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2008
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
优化K-means初始聚类中心研究
毛韶阳
李肯立
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
26
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进YOLOv3的无人机机载激光雷达图像目标定位方法
柴群
李俊杰
梁剑波
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023
5
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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