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基于层次与密度的任意形状聚类算法被引量：8: 1; 作者许合利牛丽君《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期159-164,共6页; 结合层次聚类算法和密度聚类算法,提出一种新的任意形状聚类算法,以密度峰值点为初始聚类中心将数据集划分为大量子簇。根据聚类合并准则,对簇间边界区域密度大于等于其中任何一个簇平均密度的相邻子簇进行合并。通过动态建模方法进行... 展开更多; 关键词层次聚类算法密度聚类算法任意形状聚类动态模型边界区域密度密度峰值点; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征提取和多示例学习的图像区域标注被引量：13: 2; 作者张滢齐美彬 +1 位作者周云蒋建国《电子测量与仪器学报》 CSCD 2014年第8期909-914,共6页; 随着web2.0的不断发展,在Flickr等图像共享网站中越来越多的用户在上传图像的同时提供了标注,因此如何确定这些已有的标注在图像中的相关性区域成了一个热门的研究问题。提出了一种基于图像低层视觉特征和多示例学习方法的图像区域标注... 展开更多; 关键词图像标注区域标注特征提取多示例学习多样性密度算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进的RPCL聚类算法及其在软测量中的应用被引量：2: 3; 作者李勇刚桂卫华阳春华《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第31期30-32,200,共4页; 传统RPCL聚类算法是在随机选取样本的前提下修正权矢量的,没有考虑样本集的空间分布情况。为此,该文提出了一种改进的RPCL聚类算法。该算法引入样本区域密度的概念,根据密度大小按不同的概率选取样本,以修正权矢量。利用文犤1犦中的算... 展开更多; 关键词 RPCL算法样本区域密度 RBF神经网络溶出率软测量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WOA-LSSVM模型的近临界区CO_(2)物性预测被引量：3: 4; 作者贺三唐凯 +2 位作者张茂超薛雅文薛世奇《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期803-809,共7页; 针对CO_(2)状态方程难以准确预测CO_(2)在近临界区的物性参数的问题,采用以鲸鱼优化算法(WOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合模型(WOA-LSSVM),对近临界区CO_(2)物性进行预测。预测结果表明:同REFPROP软件与PSO-LSSVM模型相比,WOA-... 展开更多; 关键词计量学 CO_(2)物性预测鲸鱼优化算法最小二乘支持向量机近临界区密度粘度; 在线阅读下载PDF 职称材料

无线传感器网络中多Sink节点位置部署研究被引量：3: 5; 作者韩凯州马福昌《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第3期37-39,43,共4页; 通过对随机分布的无线传感器网络节点密度和能量消耗的关系的分析,提出了无线传感器网络中多异构节点位置部署的区域密度优先(RDF)算法。此算法采用密度优先原则来决定Sink节点的放置位置,通过栅格和异构节点通信范围对网络进行区域划... 展开更多; 关键词区域密度优先算法无线传感器网络网络寿命; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于直觉模糊集的模糊C均值聚类改进算法被引量：5: 6; 作者李婧于丽英《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期634-641,共8页; 针对特征权重未知且具有直觉模糊数的特征信息的聚类分析问题,提出一种改进的基于直觉模糊集的模糊C均值聚类算法.首先,定义区域密度参数,选择高密度区域中相距最远的样本为初始聚类中心;然后,利用直觉模糊熵计算聚类样本的特征权重,对... 展开更多; 关键词模糊C均值聚类算法直觉模糊集模糊熵区域密度初始聚类中心; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Kinect的母猪呼吸频率测定算法被引量：3: 7; 作者陶源栋沈明霞 +3 位作者刘龙申陆明洲许佩全施宏《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期921-927,共7页; [目的]呼吸频率是评价母猪健康的重要指标。针对目前畜牧业对母猪呼吸频率无接触测定的需求,提出一种基于Kinect的无接触测量算法。[方法]使用Kinect采集梅山母猪侧卧时的深度图像。通过动态区域检测算法确定腹部区域,采用DBSCAN密度聚... 展开更多; 关键词 KINECT 母猪呼吸频率动态区域检测算法 DBSCAN密度聚类算法离散傅里叶变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于层次与密度的任意形状聚类算法被引量：8: 1; 作者许合利牛丽君; 机构河南理工大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期159-164,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61202286) 国家科技重大专项基金资助项目(2014ZX01045-102); 文摘结合层次聚类算法和密度聚类算法,提出一种新的任意形状聚类算法,以密度峰值点为初始聚类中心将数据集划分为大量子簇。根据聚类合并准则,对簇间边界区域密度大于等于其中任何一个簇平均密度的相邻子簇进行合并。通过动态建模方法进行子簇合并,无需人工输入终止参数即可自动确定聚类终止点。在测试数据集和真实数据集上的实验结果表明,该算法对输入参数的选择具有鲁棒性,能有效识别任意形状、大小和密度的聚类,并且适用于密度分布不均匀的数据集。; 关键词层次聚类算法密度聚类算法任意形状聚类动态模型边界区域密度密度峰值点; Keywords hierarchical clustering algorithm density clustering algorithm arbitrary shape clustering dynamic model border region density density peak point; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于特征提取和多示例学习的图像区域标注被引量：13: 2; 作者张滢齐美彬周云蒋建国; 机构合肥工业大学计算机与信息学院; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 2014年第8期909-914,共6页; 基金国家自然科学基金(61174170 61004103 +1 种基金 61100127) 教育部博士点基金(20100111110005)资助项目; 文摘随着web2.0的不断发展,在Flickr等图像共享网站中越来越多的用户在上传图像的同时提供了标注,因此如何确定这些已有的标注在图像中的相关性区域成了一个热门的研究问题。提出了一种基于图像低层视觉特征和多示例学习方法的图像区域标注方法,文中的方法首先对图像进行分割,对分割后的图像区域提取低层视觉特征作为它的区域特征,最后通过多示例学习问题的多样性密度算法思想来对图像进行区域标注。实验中对已被标注的大量数据集进行分析,正确率达到了85%,与已有的图像区域标注方法相比,在区域标注的正确率上有着明显的改善。; 关键词图像标注区域标注特征提取多示例学习多样性密度算法; Keywords image tag region labeling feature extraction multiple-instance learning diverse density algorithm; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进的RPCL聚类算法及其在软测量中的应用被引量：2: 3; 作者李勇刚桂卫华阳春华; 机构中南大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第31期30-32,200,共4页; 基金国家863高技术研究发展项目资助(编号:2001AA411040); 文摘传统RPCL聚类算法是在随机选取样本的前提下修正权矢量的,没有考虑样本集的空间分布情况。为此,该文提出了一种改进的RPCL聚类算法。该算法引入样本区域密度的概念,根据密度大小按不同的概率选取样本,以修正权矢量。利用文犤1犦中的算例证明了新算法比传统RPCL算法具有更好的聚类速度和精度。最后将算法用于基于RBF神经网络的氧化铝高压溶出过程中溶出率的软测量,仿真结果表明改进的RPCL算法能很好地实现数据样本的聚类,从而提高软测量模型的泛化能力。; 关键词 RPCL算法样本区域密度 RBF神经网络溶出率软测量; Keywords RPCL algorithm,Sample region density,RBF Neural Network,Leaching Rate(LR),Soft Sensing; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于WOA-LSSVM模型的近临界区CO_(2)物性预测被引量：3: 4; 作者贺三唐凯张茂超薛雅文薛世奇; 机构西南石油大学石油与天然气工程学院中国石油工程建设有限公司西南分公司; 出处《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期803-809,共7页; 基金四川省科技厅应用基础研究项目(2020YJ0393) 油气藏地质及开发工程国家重点实验室开放基金(PLN0448)。; 文摘针对CO_(2)状态方程难以准确预测CO_(2)在近临界区的物性参数的问题,采用以鲸鱼优化算法(WOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合模型(WOA-LSSVM),对近临界区CO_(2)物性进行预测。预测结果表明:同REFPROP软件与PSO-LSSVM模型相比,WOA-LSSVM模型预测近临界区CO_(2)物性具有更高的精度。相比REFPROP软件,WOA-LSSVM模型将密度与粘度预测结果的均方根误差由133.67、9.33降至35.61、1.58,平均相对误差由31.8%、30.25%降至6.88%、3.88%,决定系数由0.59、0.62提高至0.86、0.83。此外,相对误差在10%以下占比均由0%分别提高到69.23%、92.31%。; 关键词计量学 CO_(2)物性预测鲸鱼优化算法最小二乘支持向量机近临界区密度粘度; Keywords metrology prediction of CO_(2)physical properties whale optimization algorithm least squares support vector machine near-critical region density viscosity; 分类号 TB99 [机械工程—测试计量技术及仪器] TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名无线传感器网络中多Sink节点位置部署研究被引量：3: 5; 作者韩凯州马福昌; 机构太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室太原理工大学测控技术研究所; 出处《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第3期37-39,43,共4页; 基金教育部科学技术研究重点资助项目(210270) 教育部博士点新教师基金资助项目(20091402120006); 文摘通过对随机分布的无线传感器网络节点密度和能量消耗的关系的分析,提出了无线传感器网络中多异构节点位置部署的区域密度优先(RDF)算法。此算法采用密度优先原则来决定Sink节点的放置位置,通过栅格和异构节点通信范围对网络进行区域划分。该算法比递归算法的异构节点放置位置优越,虽然在网络寿命上相接近,但远大于随机分布策略的寿命,且RDF更适合实际应用。通过仿真验证:该算法能够有效延长网络寿命和快速实现部署。; 关键词区域密度优先算法无线传感器网络网络寿命; Keywords region density first（rdf） algorithm wireless sensor networks（WSNs） network lifetime; 分类号 TN92 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于直觉模糊集的模糊C均值聚类改进算法被引量：5: 6; 作者李婧于丽英; 机构上海大学管理学院; 出处《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期634-641,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(71272177); 文摘针对特征权重未知且具有直觉模糊数的特征信息的聚类分析问题,提出一种改进的基于直觉模糊集的模糊C均值聚类算法.首先,定义区域密度参数,选择高密度区域中相距最远的样本为初始聚类中心;然后,利用直觉模糊熵计算聚类样本的特征权重,对样本特征值进行加权处理.给出改进的FCM聚类算法的具体步骤,并进行了算例验证.研究结果表明,该算法不仅克服了FCM算法易陷入局部极小值的问题,同时大大减少迭代次数,加快了收敛速度,提高了聚类性能.; 关键词模糊C均值聚类算法直觉模糊集模糊熵区域密度初始聚类中心; Keywords fuzzy C-means clustering algorithm intuitionistic fuzzy set fuzzy entropy region density initial clustering center; 分类号 N945.25 [自然科学总论—系统科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Kinect的母猪呼吸频率测定算法被引量：3: 7; 作者陶源栋沈明霞刘龙申陆明洲许佩全施宏; 机构南京农业大学工学院/江苏省智能化农业装备重点实验室; 出处《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期921-927,共7页; 基金国家重点研发计划项目(2017YFD0701600) 江苏省农机三新工程项目(NJ2016-10) 中央高校基本科研业务费专项资金(KYGX201704); 文摘 [目的]呼吸频率是评价母猪健康的重要指标。针对目前畜牧业对母猪呼吸频率无接触测定的需求,提出一种基于Kinect的无接触测量算法。[方法]使用Kinect采集梅山母猪侧卧时的深度图像。通过动态区域检测算法确定腹部区域,采用DBSCAN密度聚类算法得到腹部区域质心进行局部深度图像提取。最后基于腹部区域局部深度图像的深度均值,使用离散傅里叶变换得到深度-时间拟合曲线,通过极值点确定1次呼吸过程的周期进而求出监测时间段内母猪的呼吸频次,最后转化成母猪的呼吸频率(RF)。[结果]将检测结果与人工计数结果做比较,呼吸频率正确率为85.3%,该呼吸频率测定算法是有效的。[结论]提出了一种呼吸频率测定方法,该方法实现无接触测量,准确率高,为定位饲养条件下的梅山母猪呼吸频率的测定提供了理论支撑。; 关键词 KINECT 母猪呼吸频率动态区域检测算法 DBSCAN密度聚类算法离散傅里叶变换; Keywords Kinect sow respiratory frequency dynamic region detection algorithm DBSCAN density clustering algorithm discrete Fourier transform; 分类号 S126 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于层次与密度的任意形状聚类算法	许合利牛丽君	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2016	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于特征提取和多示例学习的图像区域标注	张滢齐美彬周云蒋建国	《电子测量与仪器学报》 CSCD	2014	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种改进的RPCL聚类算法及其在软测量中的应用	李勇刚桂卫华阳春华	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2003	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于WOA-LSSVM模型的近临界区CO_(2)物性预测	贺三唐凯张茂超薛雅文薛世奇	《计量学报》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	无线传感器网络中多Sink节点位置部署研究	韩凯州马福昌	《传感器与微系统》 CSCD 北大核心	2014	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于直觉模糊集的模糊C均值聚类改进算法	李婧于丽英	《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2018	5	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于Kinect的母猪呼吸频率测定算法	陶源栋沈明霞刘龙申陆明洲许佩全施宏	《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2017	3	在线阅读下载PDF 职称材料