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针对簇类中心自适应的密度峰值聚类算法
被引量：
4
1
作者
王慧玲
宋威
谢国伟
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第12期119-122,126,共5页
针对密度峰值聚类(CFSFDP)算法无法自动确定簇类中心点和需要人为主观通过决策图截取簇类中心的局限性的问题,提出了一种针对簇类中心自适应的密度峰值聚类算法。首先应用马氏距离计算方式计算数据的距离矩阵,其次根据簇类中心的分布规...
针对密度峰值聚类(CFSFDP)算法无法自动确定簇类中心点和需要人为主观通过决策图截取簇类中心的局限性的问题,提出了一种针对簇类中心自适应的密度峰值聚类算法。首先应用马氏距离计算方式计算数据的距离矩阵,其次根据簇类中心的分布规律提出自适应化的簇类中心提取机制,最后基于簇类中心的刻画自适应化离群点的分辨,从而得到最终的聚类效果。为验证所提方法的有效性,实验中对多个数据集进行广泛测试,结果表明:所提算法在人工测试数据集和UCI数据集上都比原CFSFDP算法具有更好的聚类结果。
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关键词
聚类
密度聚类
密度峰值
簇类中心自适应
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职称材料
变分布的量子行为粒子群优化算法求解工程约束优化问题
被引量：
4
2
作者
施晓倩
陈祺东
+1 位作者
孙俊
冒钟杰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第5期1382-1388,共7页
针对工程形状设计领域中带有多个约束条件的非线性设计优化问题,提出了一种自适应的基于高斯分布的量子行为粒子群优化(AG-QPSO)算法。通过自适应地调整高斯分布,AG-QPSO算法能够在搜索的初始阶段有很强的全局搜索能力,随着搜索过程的进...
针对工程形状设计领域中带有多个约束条件的非线性设计优化问题,提出了一种自适应的基于高斯分布的量子行为粒子群优化(AG-QPSO)算法。通过自适应地调整高斯分布,AG-QPSO算法能够在搜索的初始阶段有很强的全局搜索能力,随着搜索过程的进行,算法的局部搜索能力逐渐增强,从而满足了算法在搜索过程不同阶段的需要。为了验证算法的有效性,在压力容器和张弦设计问题这两个工程约束优化问题上进行50轮独立实验。实验结果表明,在满足所有约束条件的情况下,AG-QPSO算法在压力容器设计问题上取得了5890.9315的平均解和5885.3328的最优解,在张弦设计问题上取得了0.01096的平均解和0.01096的最优解,远优于标准粒子群优化(PSO)算法、具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法和高斯量子行为粒子群(G-QPSO)算法等现有的算法的结果,同时AG-QPSO算法取得的结果的方差较小,说明该算法具有很好的鲁棒性。
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关键词
量子行为粒子群优化算法
高斯概率分布
工程约束优化问题
非线性优化
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职称材料
基于深度神经网络的激光图像修复
3
作者
姚晓峰
须文波
武利秀
《激光杂志》
北大核心
2019年第11期76-79,共4页
激光图像在采集和传输过程中,易受到其它因素的影响,会出现破损现象,针对传统技术无法实现高精度激光图像修复的难题,为此设计了基于深度神经网络的激光图像修复技术。首先对当前激光图像修复的研究现状进行分析,找到引入激光图像修复...
激光图像在采集和传输过程中,易受到其它因素的影响,会出现破损现象,针对传统技术无法实现高精度激光图像修复的难题,为此设计了基于深度神经网络的激光图像修复技术。首先对当前激光图像修复的研究现状进行分析,找到引入激光图像修复精度低的原因,然后采用深度学习神经网络对激光图像受损区的轮廓线结构进行映射,根据利用曲线拟合理论将激光图像受损区分割出来,最后对激光图像受损区的相关信息进行填充,完成激光图像修复,并进行了激光图像修复的仿真测试。结果表明,相对于原始激光图像,修改后的激光图像不仅信噪比大幅度提升,激光图像的视觉效果更佳,而且激光图像修复效果要明显优于传统激光图像修复技术,验证了本文激光图像修复技术的优越性。
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关键词
深度神经网络
激光图像
清晰度
修复特征
图像信噪比
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职称材料
题名
针对簇类中心自适应的密度峰值聚类算法
被引量：
4
1
作者
王慧玲
宋威
谢国伟
机构
江苏省物联网应用技术重点建设实验室无锡太湖学院
江南大学
物
联网
工程
学院
无锡
航天江南数据系统科技有限公司
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第12期119-122,126,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61673193)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51635B)
+1 种基金
中国博士后科学基金资助项目(2017M621625)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20181341)。
文摘
针对密度峰值聚类(CFSFDP)算法无法自动确定簇类中心点和需要人为主观通过决策图截取簇类中心的局限性的问题,提出了一种针对簇类中心自适应的密度峰值聚类算法。首先应用马氏距离计算方式计算数据的距离矩阵,其次根据簇类中心的分布规律提出自适应化的簇类中心提取机制,最后基于簇类中心的刻画自适应化离群点的分辨,从而得到最终的聚类效果。为验证所提方法的有效性,实验中对多个数据集进行广泛测试,结果表明:所提算法在人工测试数据集和UCI数据集上都比原CFSFDP算法具有更好的聚类结果。
关键词
聚类
密度聚类
密度峰值
簇类中心自适应
Keywords
clustering
density clustering
density peak
cluster center adaptation
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
变分布的量子行为粒子群优化算法求解工程约束优化问题
被引量：
4
2
作者
施晓倩
陈祺东
孙俊
冒钟杰
机构
江苏省
物
联网
应用
技术
重点
建设
实验室
(
无锡
太湖
学院
)
人工智能与模式识别国际联合
实验室
(江南大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第5期1382-1388,共7页
文摘
针对工程形状设计领域中带有多个约束条件的非线性设计优化问题,提出了一种自适应的基于高斯分布的量子行为粒子群优化(AG-QPSO)算法。通过自适应地调整高斯分布,AG-QPSO算法能够在搜索的初始阶段有很强的全局搜索能力,随着搜索过程的进行,算法的局部搜索能力逐渐增强,从而满足了算法在搜索过程不同阶段的需要。为了验证算法的有效性,在压力容器和张弦设计问题这两个工程约束优化问题上进行50轮独立实验。实验结果表明,在满足所有约束条件的情况下,AG-QPSO算法在压力容器设计问题上取得了5890.9315的平均解和5885.3328的最优解,在张弦设计问题上取得了0.01096的平均解和0.01096的最优解,远优于标准粒子群优化(PSO)算法、具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法和高斯量子行为粒子群(G-QPSO)算法等现有的算法的结果,同时AG-QPSO算法取得的结果的方差较小,说明该算法具有很好的鲁棒性。
关键词
量子行为粒子群优化算法
高斯概率分布
工程约束优化问题
非线性优化
Keywords
Quantum-behaved Particle Swarm Optimization(QPSO)
Gaussian probability distribution
engineering constrained optimization problem
nonlinear optimization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于深度神经网络的激光图像修复
3
作者
姚晓峰
须文波
武利秀
机构
江苏省
物
联网
应用
技术
重点
建设
实验室
(
无锡
太湖
学院
)
江南大学
物
联网
工程
学院
出处
《激光杂志》
北大核心
2019年第11期76-79,共4页
基金
教育部中国移动科研基金项目(No.MCM20170204)
文摘
激光图像在采集和传输过程中,易受到其它因素的影响,会出现破损现象,针对传统技术无法实现高精度激光图像修复的难题,为此设计了基于深度神经网络的激光图像修复技术。首先对当前激光图像修复的研究现状进行分析,找到引入激光图像修复精度低的原因,然后采用深度学习神经网络对激光图像受损区的轮廓线结构进行映射,根据利用曲线拟合理论将激光图像受损区分割出来,最后对激光图像受损区的相关信息进行填充,完成激光图像修复,并进行了激光图像修复的仿真测试。结果表明,相对于原始激光图像,修改后的激光图像不仅信噪比大幅度提升,激光图像的视觉效果更佳,而且激光图像修复效果要明显优于传统激光图像修复技术,验证了本文激光图像修复技术的优越性。
关键词
深度神经网络
激光图像
清晰度
修复特征
图像信噪比
Keywords
depth neural network
laser image
sharpness
repair features
image signal-to-noise ratio
分类号
TN292 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针对簇类中心自适应的密度峰值聚类算法
王慧玲
宋威
谢国伟
《传感器与微系统》
CSCD
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
变分布的量子行为粒子群优化算法求解工程约束优化问题
施晓倩
陈祺东
孙俊
冒钟杰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于深度神经网络的激光图像修复
姚晓峰
须文波
武利秀
《激光杂志》
北大核心
2019
0
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职称材料
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