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基于形状不变矩的t-混合模型的图像分类被引量：1: 1; 作者张春燕翟素兰罗斌《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第10期67-69,72,共4页; 提出一种基于物体形状不变矩特征,采用t-混合模型计算后验概率的统计形状分类的方法:采用Hu形状不变矩作为图像特征,用t-混合模型的EM迭代算法,估计出模型中未知参数,计算出形状类别的后验概率。实验结果表明,物体序列的形状不变矩具有... 展开更多; 关键词 t-混合模型 EM算法统计形状分类不变矩; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于t-混合模型的脑MR图像白质分割被引量：3: 2; 作者许兴明赵海峰罗斌《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第17期191-193,共3页; 核磁共振成像(MRI)作为临床辅助诊断和研究的重要工具,MR图像分割的准确性直接影响着后续处理的正确性和有效性。在目前的图像分割算法中,基于t-混合模型的图像分割方法因其快速和稳健性而受到重视。该方法的一般过程是先估计混合模型... 展开更多; 关键词 t-混合模型核磁共振成像(MRI)分割白质; 在线阅读下载PDF 职称材料

AR与T-S混合模型在负荷预测中的应用被引量：1: 3; 作者叶震张国忠《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期43-46,共4页; 着重论述了电力负荷预测中建模变量的选择、数据的预处理方法、模型的拓扑结构及其对预测精度的影响。针对水电企业电力负荷预测,提出了一种将经典的AR模型与T S模糊神经系统相结合的负荷预测方法。应用该方法对某水电厂近两年发电量作... 展开更多; 关键词 AR模型 t-S混合模型负荷预测数据预处理 t-S模糊神经系统电力系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于密度-距离的t混合模型流式数据聚类被引量：7: 4; 作者赵其杰柯震南 +1 位作者陶靖卢建霞《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期2130-2137,共8页; 传统流式数据采用人工设门法分析,效率低下且依赖于专家。近几年,很多自动流式数据聚类算法纷纷被提出,然而针对数据量不多且分布稀疏的小样本类群始终没有很好的解决办法。提出了一种基于密度-距离的t-混合模型流式数据聚类优化方法,... 展开更多; 关键词 t-混合模型密度-距离中心算法流式细胞分析术聚类算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于形状不变矩的t-混合模型的图像分类被引量：1: 1; 作者张春燕翟素兰罗斌; 机构安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第10期67-69,72,共4页; 基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60375010) 安徽省高等学校青年教师科研资助项目; 文摘提出一种基于物体形状不变矩特征,采用t-混合模型计算后验概率的统计形状分类的方法:采用Hu形状不变矩作为图像特征,用t-混合模型的EM迭代算法,估计出模型中未知参数,计算出形状类别的后验概率。实验结果表明,物体序列的形状不变矩具有良好的统计分布性质,按其后验概率分类的准确性较高。; 关键词 t-混合模型 EM算法统计形状分类不变矩; Keywords t-mixture model EM algorithm statistical shape classification invariant moments; 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t-混合模型的脑MR图像白质分割被引量：3: 2; 作者许兴明赵海峰罗斌; 机构安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第17期191-193,共3页; 基金国家自然科学基金 No.60772122 安徽省教育厅自然科学研究项目(No.KJ2009A145)~~; 文摘核磁共振成像(MRI)作为临床辅助诊断和研究的重要工具,MR图像分割的准确性直接影响着后续处理的正确性和有效性。在目前的图像分割算法中,基于t-混合模型的图像分割方法因其快速和稳健性而受到重视。该方法的一般过程是先估计混合模型的参数,计算图像中每点的后验概率,然后根据贝叶斯最小错误率准则对图像进行分割。根据MR图像的特点,提出了基于t-混合模型的大脑MR图像白质分割的算法,并取得了较好的实验结果。; 关键词 t-混合模型核磁共振成像(MRI)分割白质; Keywords t-mixture model Magnetic Resonance Imaging（MRI） segmentation white matter; 分类号 TP391 [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AR与T-S混合模型在负荷预测中的应用被引量：1: 3; 作者叶震张国忠; 机构武汉大学自动化系; 出处《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期43-46,共4页; 文摘着重论述了电力负荷预测中建模变量的选择、数据的预处理方法、模型的拓扑结构及其对预测精度的影响。针对水电企业电力负荷预测,提出了一种将经典的AR模型与T S模糊神经系统相结合的负荷预测方法。应用该方法对某水电厂近两年发电量作了预测计算,并与实测数据作了比较,表明该方法具有较好的鲁棒性和较高的精度。; 关键词 AR模型 t-S混合模型负荷预测数据预处理 t-S模糊神经系统电力系统; Keywords data preprocessing power load forecasting t-S fuzzy-neural system AR model; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于密度-距离的t混合模型流式数据聚类被引量：7: 4; 作者赵其杰柯震南陶靖卢建霞; 机构上海大学机电工程与自动化学院上海市智能制造及机器人重点实验室上海纳衍生物科技有限公司; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期2130-2137,共8页; 基金上海市浦江人才计划(17PJ1432300)项目资助; 文摘传统流式数据采用人工设门法分析,效率低下且依赖于专家。近几年,很多自动流式数据聚类算法纷纷被提出,然而针对数据量不多且分布稀疏的小样本类群始终没有很好的解决办法。提出了一种基于密度-距离的t-混合模型流式数据聚类优化方法,能够较好地解决小样本类群区分困难的问题。该方法通过密度-距离中心算法定位各类群的初始中心,作为t-混合算法的初值对样本数据进行处理,通过最大似然估计求出各类群对应的样本数目,从而实现样本聚类。实验表明,与经典模型算法相比,基于密度-距离的t-混合模型优化算法具有更好的稳定性和可靠性,对小样本类群以及混叠的类群具有较强的适应能力。; 关键词 t-混合模型密度-距离中心算法流式细胞分析术聚类算法; Keywords t-mixture model density-distance center algorithm flow cytometry clustering algorithm; 分类号 TH773 [机械工程—精密仪器及机械] TP391 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于形状不变矩的t-混合模型的图像分类	张春燕翟素兰罗斌	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于t-混合模型的脑MR图像白质分割	许兴明赵海峰罗斌	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2010	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	AR与T-S混合模型在负荷预测中的应用	叶震张国忠	《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心	2002	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于密度-距离的t混合模型流式数据聚类	赵其杰柯震南陶靖卢建霞	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	7	在线阅读下载PDF 职称材料