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  1. 基于模糊理论的图像分割算法研究(硕士学位论文)

  2. 近年来一些学者将模糊理论引入到图像分割中,较传统方法取得了更好的分割效果。 本文在研究传统的模糊阈值分割和模糊聚类分割的基础上,提出了以下改进的新方法: 1.针对目标/背景两类图像分割问题,考虑二维灰度直方图,采用了一种更符合图像空间分布特点的隶属函数,建立了对应的二维图像模糊熵,并采用遗传算法对二维图像模糊熵的各个参数进行优化,根据最大模糊熵准则,确定目标和背景的晟佳分割阈值;实验结果表明,基于遗传算法的二维最大模糊熵阈值分割法具有较好的分割性能和较快的分割速度,对噪声有一定的抑制能力。另外
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-03-23
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:aa2004011425
  1. 图像与图形数字水印技术研究

  2. 伴随着网络技术和多媒体技术的飞速发展,数字水印被广泛地应用于版权保 护,数据跟踪与监视,多媒体认证等方面。针对不同的应用目的,学者们提出了 不同的解决方案及水印算法。本文从数字水印的实际应用出发,围绕着数字水印 技术在多媒体认证、数字地图和三维模型版权保护三个方面实际应用中需要解决 的问题,并对以上三个方面研究现状进行系统分析与论述的基础上,展开了深入 的研究与探讨,提出了如下一些新的水印算法和解决方案: 关于半脆弱水印算法及其在多媒体信息认证方面的应用,本文工作如下: (1)通过分析MHB算
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-12-12
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:surfingjerry
  1. 基于视频的多车道车流量检测.pdf

  2. 由于本系统是对多车道路面进行车流量检测,所以首先必须要进行车道标志线的识别划分,然后再分别计算各个车道的车流量。Hough变换是一种能够有效地检测直线的方法,但要求图像清晰,车道标志线明显。本文对传统HouglI变换进行改进,得到一种基于模糊理论的车道标志线检测新算法,该算法将模糊集和动态聚类分析的思想引入到Hough变换算法中,从而获得直线的精确定位,提高了系统的智能化程度,并且能适应不同环境下的车道划分。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-12-15
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:fighterzhxh
  1. 软件工程-理论与实践(许家珆)习题答案

  2. 习 题 答 案 习题一答案 一、选择题 1. 软件的主要特性是(A B C)。 A) 无形 B) 高成本 C) 包括程序和文档   D) 可独立构成计算机系统 2. 软件工程三要素是(C D)。 A) 技术、方法和工具  B) 方法、工具和过程  C) 方法、对象和类  D) 过程、模型、方法 3. 包含风险分析的软件工程模型是(A)。 A) 螺旋模型 B) 瀑布模型 C) 增量模型 D) 喷泉模型 4. 软件工程的主要目标是(C)。 A) 软件需求  B) 软件设计  C) 风险分析  D)
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2011-01-12
    • 文件大小:303104
    • 提供者:fengjliang2009
  1. 语音识别技术文章.rar

  2. 第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-05-12
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:wangjunhui1984
  1. 基于ZigBee的位置指纹法室内定位技术研究

  2. 随着全球定位系统(GPS)在室外定位中的成功应用,对定位服务在人们 日常活动的室内场所得以广泛开展的渴求日渐突出。在现有室内定位技术中, 位置指纹法由于定位成本低、方法实现灵活而逐渐成为研究的热点。然而,室 内无线信号的时变性也给位置指纹法实现精确定位带来很大的难度。因此,提 高位置指纹法在室内复杂环境下的定位性能和实用性不仅具有重要的理论价 值,而且也成为加快对其由理论研究向实际应用转变的关键。本文以ZigBee 无线网络为应用平台,对位置指纹法完成定位所需的两个阶段中涉及的相关技 术进行研
  3. 所属分类:嵌入式

    • 发布日期:2015-09-01
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:l13186125825
  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-01-05
    • 文件大小:225280
    • 提供者:huangyueranbbc
  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:225280
    • 提供者:q6115759
  1. 基于DBSCAN算法的煤矿瓦斯监测信息聚类分析方法研究

  2. 基于煤矿瓦斯监测系统在煤炭生产过程中的监测信息数据库,提出了采用基于DBSCAN算法的聚类分析方法挖掘瓦斯事故信息特征的方案;指出了DBSCAN算法在实际应用中的不足,提出了基于数据划分思想改进DBSCAN算法的方案,介绍了具体的改进方法;应用基于改进DBSCAN算法的聚类分析方法对瓦斯监测信息进行聚类分析、特征提取,结果表明该方法行之有效;最后指出了该方法进一步的研究方向。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-24
    • 文件大小:221184
    • 提供者:weixin_38706747
  1. 科技文献数据挖掘关键技术研究.pdf

  2. 科技文献数据挖掘关键技术研究分类号 密级: UDC 编号 工学硕士学位论文 科技文献数据挖掘关键技术研究 硕士研究生:李梦阳 指导教师:姚念民教授 学位级别:工学硕士 学科、专业:计算机科学与技术 所在单位:计算机科学与技术学院 论文提交日期:2015年3月3日 论文答日期:2015年3月13日 学位授予单位:哈尔滨工程人学 Classified Index U. D. C. A Dissertation for the degree of M. Eng Research on key tec
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2019-07-08
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:dddds123
  1. K-均值聚类算法研究

  2. 【摘要】 目前,对于聚类问题的研究普遍存在于社会生活中的各个领域,如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。关于对生活中各种各样的数据的聚类分类问题已经成为众多学者的研究热题之一。聚类和分类的区别在于,聚类没有任何先验知识可循,要通过数据自身的特点,将数据自动的划分到不同的类别中。聚类的基本形式定义为“在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。每一个集合叫做一个类,并确定了一个区域,在区域中对象的密度高于其他区域中的密度。”聚类方法有很多种,其中最简单的形式便是划分式聚类,划分式聚类试图将给定的
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:songzailu6482
  1. 基于聚类分析的三维模型检索综述

  2. 为提高三维模型的检索性能,将聚类分析用于特征描述符的提取以及模型间相似性关系划分等方面,能够对三维模型进行较为合理的分类,对较大规模三维模型数据库的索引和组织进行完善,提高三维模型检索效率。针对当前主流的基于聚类的三维模型检索算法进行分析,比较几种聚类算法的优势与不足,在其基础上进行改进,并继续应用于三维模型的检索中。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-18
    • 文件大小:111616
    • 提供者:weixin_38559346
  1. 基于划分的聚类分析算法的改进

  2. 对传统的K-平均算法作了简单的介绍和讨论,提出了一种具有单纯型法思想的K-中心点轮换法。分别对比了K-均值算法与K-中心点轮换算法的时间复杂度,针对K-中心点轮换算法的时间复杂度提出了一种基于抽样原理的改进算法,并对K-中心点轮换算法聚类数目的选择进行了各种改进方法的探索。同时,基于主流的weka开源数据挖掘工具实现了改进算法。实验结果表明了算法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-18
    • 文件大小:283648
    • 提供者:weixin_38684743
  1. LKM:基于LDA的K均值聚类算法,用于移动传感器网络中入侵检测的数据分析

  2. 由移动节点组成的移动传感器网络(MSN)对网络攻击敏感。 入侵检测系统(IDS)是一种主动网络安全技术,可以保护网络免受攻击。 在IDS的数据收集阶段,由于在多维空间中收集的高维数据,对随后的数据分析和响应阶段施加了巨大压力。 因此,用于入侵检测的传统方法将不再适用于MSN。 为了提高数据分析的性能,我们将K-means算法应用于高维数据聚类分析。 因此,提出了一种改进的基于线性判别分析(LDA)的K均值聚类算法,称为LKM算法。 在该算法中,我们首先应用LDA的降维将高维数据集划分为二维数据集
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38741244
  1. 基于改进决策树算法的Web数据库查询结果自动分类方法

  2. 为了解决Web数据库多查询结果问题,提出了一种基于改进决策树算法的Web数据库查询结果自动分类方法。该方法在离线阶段分析系统中所有用户的查询历史并聚合语义上相似的查询,根据聚合的查询将原始数据划分成多个元组聚类,每个元组聚类对应一种类型的用户偏好。当查询到来时,基于离线阶段划分的元组聚类,利用改进的决策树算法在查询结果集上自动构建一个带标签的分层分类树,使得用户能够通过检查标签的方式快速选择和定位其所需信息。实验结果表明,提出的分类方法具有较低的搜索代价和较好的分类效果,能够有效地满足不同类型用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38699613
  1.  一种改进的距离度量的聚类算法

  2. 针对传统的K均值聚类分析,不考虑对象中每个变量在聚类过程中体现作用的不同,而是统一看待,用这样计算的距离来表示两个对象的相似度并不确切。文中提出了一种基于距离度量的聚类算法,算法使用新的距离度量代替了K均值聚类算法的欧式距离,应用新的距离度量之后,数据点的权重不再只为1或0,而是由系数 来确定,这就将硬划分转化为软划分。最后经过实验证明了改进的聚类算法比传统的K均值聚类收敛速度有了很大提高,提高了算法的执行效率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:625664
    • 提供者:weixin_38682790
  1. 一种基于谱聚类的社交关系数据处理方法

  2. 随着社交应用软件的广泛普及,社交关系数据中存在的价值得到人们的广泛关注,社交关系网络可以抽象成一种图结构,将用户从关系结构上进行划分等价于对图进行分割。针对NJW多路谱聚类算法在处理图分割时需要人为确定聚类数目的问题,引入本征间隙的方法,通过对输入样本数据的拉普拉斯矩阵进行谱分析,得出样本的聚类数目。实验证明,改进后的NJW算法,在实验数据集上可以自动获取聚类数目并具有较好的聚类效果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:801792
    • 提供者:weixin_38600017
  1. 基于改进聚类分析的网络流量异常检测方法

  2. 针对传统基于聚类分析的网络流量异常检测方法准确性较低的问题,提出了一种基于改进 k-means聚类的流量异常检测方法。通过对各类流量特征数据的预处理,使k-means算法能适用于枚举型数据检测,进而给出一种基于数值分布分析法的高维数据特征筛选方法,有效解决了维数过高导致的距离失效问题,并运用二分法优化K个聚簇的划分,减少了初始聚类中心选择对k-means算法结果的影响,进一步提高了算法的检测率。最后通过仿真实验验证了所提出算法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:494592
    • 提供者:weixin_38577378
  1. 一种改进的CLTree算法

  2. 针对聚类算法CLTree 精度低、算法效率低的问题,提出了CLTree-R 算法,之后将其应用于UCI 数据集进行聚类分析。基于Spark平台的特性对数据进行并行处理,加快了算法运行效率。实验结果也表明,使用该算法对官方数据集进行聚类分析时,可以得到较为合理的顾客划分。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-19
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38635684