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应用激光雷达与相机信息融合的障碍物识别 预览
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作者 黄兴 应群伟 《计算机测量与控制》 2020年第1期184-188,194,共6页
针对探测器在地外星体表面软着陆过程中的障碍物识别问题,提出了一种融合三维点云数据与灰度图像数据进行精确障碍物识别的方法;首先利用坐标转换将灰度图像与三维点云归一化到同一坐标系下,实现传感器数据的融合;然后采用改进K均值聚... 针对探测器在地外星体表面软着陆过程中的障碍物识别问题,提出了一种融合三维点云数据与灰度图像数据进行精确障碍物识别的方法;首先利用坐标转换将灰度图像与三维点云归一化到同一坐标系下,实现传感器数据的融合;然后采用改进K均值聚类算法对预处理后灰度图像进行图像分割,生成光学障碍图;最后利用开源库PCL(point cloud library)对激光雷达生成的三维激光点云数据进行处理,采用随机采样一致性算法提取着陆区地形水平面,对去除水平面后的点云数据进行点云分割,分离出突起物、凹坑等障碍物,并通过激光雷达与相机转换坐标系,投影到像平面,生成最终障碍图。 展开更多
关键词 障碍物识别 软着陆 信息融合 K均值 PCL
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基于SIFT算法改进的图像匹配算法 预览
2
作者 章雷 王国明 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第1期185-187,194共4页
传统SIFT图像匹配算法约束条件较为单一,导致SIFT算法在原图像中存在相似特征很多的情况下,误匹配问题比较明显,不能有效剔除误匹配点。为解决这个问题,提出了一种基于SIFT特征点构建近邻图结构和增加向量约束条件的图像匹配方法。首先... 传统SIFT图像匹配算法约束条件较为单一,导致SIFT算法在原图像中存在相似特征很多的情况下,误匹配问题比较明显,不能有效剔除误匹配点。为解决这个问题,提出了一种基于SIFT特征点构建近邻图结构和增加向量约束条件的图像匹配方法。首先,使用K-mean方法对SIFT的特征点集进行聚类,进而生成K近邻图结构完成初始匹配。然后,在欧氏距离约束条件的基础上,增加向量相似度约束对传统SIFT算法约束条件进行改进,并根据相关系数进行匹配点的筛选,完成精确匹配。实验结果表明,该算法有效。 展开更多
关键词 SIFT 向量相似度 K-mean 约束条件 欧式距离
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基于YOLO V3的垃圾自动定位及分类方法 预览
3
作者 王铭杰 《无线互联科技》 2019年第20期110-112,共3页
目前垃圾分类主要依靠人工来进行,存在效率低、对人体健康有害的问题,文章提出了基于YOLO V3的垃圾自动定位及分类方法。首先,采集公共场所的废弃物图像并进行标注;其次,通过K-mean++确定先验框大小;最后,加载ImageNet数据集上预训练的... 目前垃圾分类主要依靠人工来进行,存在效率低、对人体健康有害的问题,文章提出了基于YOLO V3的垃圾自动定位及分类方法。首先,采集公共场所的废弃物图像并进行标注;其次,通过K-mean++确定先验框大小;最后,加载ImageNet数据集上预训练的权重进行迁移训练。结果显示:该方法能够有效完成垃圾的定位及分类,mAP可达82.87%。 展开更多
关键词 YOLO V3 K-mean++ 数据增强 垃圾分类
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用于交通标志检测的窗口大小聚类残差SSD模型 预览
4
作者 宋青松 王兴莉 +3 位作者 张超 陈禹 宋焕生 KHATTAK Asad Jan 《湖南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期133-140,共8页
SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题,但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型,一方面将原始SSD模型中的VGG16基础网络替换为更深的ResNet50残差网络,以改善特征表征能力.另一方面采用K-均值聚类... SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题,但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型,一方面将原始SSD模型中的VGG16基础网络替换为更深的ResNet50残差网络,以改善特征表征能力.另一方面采用K-均值聚类算法取代盲目搜索机制,确定SSD中默认窗口的大小,以改善检测效率.针对德国交通标志检测数据集,模型获得了97.1%mAP和每幅图像0.07 s的检测速度.针对中国交通标志数据集,模型获得89.7%mAP和每幅图像0.08 s的检测速度.与原始SSD模型比较,本文所提模型的检测性能得到改善. 展开更多
关键词 交通标志检测 深度学习 单拍多盒探测器(SSD) K-均值 聚类
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一种基于K均值的移动客户投诉数据处理算法研究 预览
5
作者 周慧珺 龙涛 陈景航 《电信工程技术与标准化》 2018年第7期77-80,共4页
随着4G移动通信技术的推广,4G移动通信基站覆盖的范围越来越广泛,涵盖了广袤的农村、密集的城市,为数以亿计的用户提供数据传输、语音通信功能。覆盖不同区域的网络面临着断电、雷电大风、冰雪雨水等人为和自然灾害,难免导致移动通... 随着4G移动通信技术的推广,4G移动通信基站覆盖的范围越来越广泛,涵盖了广袤的农村、密集的城市,为数以亿计的用户提供数据传输、语音通信功能。覆盖不同区域的网络面临着断电、雷电大风、冰雪雨水等人为和自然灾害,难免导致移动通信中断,不能够为用户提供良好的通信服务,就会引起客户的投诉。目前,数以亿计的客户产生的投诉信息量非常大,传统的人工分析模式已经无法满足需求,导致客户投诉处理速率低下。论文为了解决这个问题,提出采用K均值算法自动地对移动客户投诉数据进行分类,并且将结果反馈给客服人员,这样就可以分类快速处理客户投诉事务,为客户提供疑问解答,提高客户服务喷量。 展开更多
关键词 移动通信 客户投诉 K均值 分类
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基于K-means聚类分析算法的浙江省各地级市经济实力现状比较研究及可视化 预览
6
作者 黄辉林 孙利亚 庄亮亮 《温州大学学报:自然科学版》 2018年第4期15-20,共6页
利用K-means聚类分析算法对浙江省11个地级市经济实力现状进行比较研究.通过R语言编程,将浙江省11个地级市按照经济现状划分为发达地区,中等发达地区以及欠发达地区三个层次,其中发达地区杭州和宁波的各项经济指标跟浙江省其它层次地级... 利用K-means聚类分析算法对浙江省11个地级市经济实力现状进行比较研究.通过R语言编程,将浙江省11个地级市按照经济现状划分为发达地区,中等发达地区以及欠发达地区三个层次,其中发达地区杭州和宁波的各项经济指标跟浙江省其它层次地级市相比具有绝对优势.特别地,利用R语言编程对浙江11个地级市的经济发展现状聚类分析结果进行了可视化分析,并根据分析结果,给出了浙江省经济可持续均衡发展的相关建议. 展开更多
关键词 K-mean 浙江 经济实力 R语言 可视化
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基于复杂性度量与多尺度运动编码的图像动作识别算法
7
作者 邬厚民 程谆 《光学技术》 CSCD 北大核心 2018年第4期427-434,共8页
人体动作的识别与理解是人机交互、机器人应用的关键技术之一,为了提高人体各种复杂动作的识别精度与鲁棒性,研究了基于复杂性度量与多尺度运动编码的动作识别技术。通过不同长度的滑动窗口对视频序列获取子序列;通过时间序列复杂性来... 人体动作的识别与理解是人机交互、机器人应用的关键技术之一,为了提高人体各种复杂动作的识别精度与鲁棒性,研究了基于复杂性度量与多尺度运动编码的动作识别技术。通过不同长度的滑动窗口对视频序列获取子序列;通过时间序列复杂性来度量人体运动轨迹,设计了一种多尺度的滑动窗口,从而选择出有效子序列;基于有效子序列,引入k-均值聚类分析算法,对人体运动进行编码,获取运动编码直方图;引入条件随机场对动作分类学习,完成动作识别与理解。所提出的算法在人机交互、智能家居、视频监控等领域具有较好的参考价值。 展开更多
关键词 图像动作识别 复杂性度量 多尺度运动 运动编码 K-均值聚类 条件随机场分类
一种深部矿井中微震源的二次定位方法 预览 被引量:1
8
作者 黄麟淇 李夕兵 +2 位作者 董陇军 张楚旋 刘栋 《中国有色金属学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第11期2988-2996,共9页
本文作者提出了一种新的二次定位的方法,这是首次系统地利用大量的传感器信息来降低传感器误差和噪声对定位造成的影响,它是通过多组数据之间交叉检验来提高定位的精度.方法的过程是:首先根据传感器位置等因素给出每个传感器监测到的... 本文作者提出了一种新的二次定位的方法,这是首次系统地利用大量的传感器信息来降低传感器误差和噪声对定位造成的影响,它是通过多组数据之间交叉检验来提高定位的精度.方法的过程是:首先根据传感器位置等因素给出每个传感器监测到的数据的可靠度,使用可靠度较高的数据进行震源位置的初步测算,然后根据初始定位的结果和传感器位置的相对关系选择具有最优噪音容忍度的一组方程,并通过k-mean 投票法确定最终的震源位置.对传统定位方法和本文提出方法进行了比较以验证方法的可靠性,并分别使用模拟和现场试验数据进行了定位测算.在现场试验中,当TDOA 加入了N(2,2)的正态分布误差,与传统方法相比,本文方法的定位误差降低了41.8%.实验结果表明本文提出的二次定位法能够显著提高容错性能,得到更为精确的定位结果. 展开更多
关键词 微震 二次定位 k-mean 方程选择 传感器布置
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复杂噪声场景下的活动语音检测方法
9
作者 郭武 马啸空 《清华大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1190-1195,共6页
该文提出一种适用于各种复杂噪声场景下的鲁棒性活动语音检测方法。采用能量、主频率分量和短时谱熵3种声学参数形成三维特征,这3种参数在各种各样的噪声中表现出很强的互补性;在活动语音脉冲检测中,采用K均值聚类算法自适应地选择特征... 该文提出一种适用于各种复杂噪声场景下的鲁棒性活动语音检测方法。采用能量、主频率分量和短时谱熵3种声学参数形成三维特征,这3种参数在各种各样的噪声中表现出很强的互补性;在活动语音脉冲检测中,采用K均值聚类算法自适应地选择特征并且计算语音检测过程中所用到的阈值。在美国国家标准与技术研究院说话人评测2008和2012年任务上进行实验,结果表明:所提出的方法在各种不同噪声环境下均具有较好的性能,相比传统的非监督和有监督活动语音检测算法更加鲁棒高效。 展开更多
关键词 说话人识别 活动语音检测 谱熵 K均值聚类
基于改进K均值聚类的异常检测算法 预览 被引量:18
10
作者 左进 陈泽茂 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第8期258-261,共4页
通过改进传统K-means算法的初始聚类中心随机选取过程,提出了一种基于改进K均值聚类的异常检测算法。在选择初始聚类中心时,首先计算所有数据点的紧密性,排除离群点区域,在数据紧密的地方均匀选择K个初始中心,避免了随机性选择容易导致... 通过改进传统K-means算法的初始聚类中心随机选取过程,提出了一种基于改进K均值聚类的异常检测算法。在选择初始聚类中心时,首先计算所有数据点的紧密性,排除离群点区域,在数据紧密的地方均匀选择K个初始中心,避免了随机性选择容易导致局部最优的缺陷。通过优化选取过程,使得算法在迭代前更加接近真实的聚类类簇中心,减少了迭代次数,提高了聚类质量和异常检测率。实验表明,改进算法在聚类性能和异常检测方面都明显优于原算法。 展开更多
关键词 K均值 聚类 紧密性 异常检测
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基于星座轨迹图的射频指纹提取方法 预览 被引量:5
11
作者 彭林宁 胡爱群 +1 位作者 朱长明 姜禹 《信息安全学报》 2016年第1期50-58,共9页
无线设备的接入安全是当今无线网络安全的一个严重挑战。基于射频指纹的物理层安全技术是解决无线设备接入安全的一个有效途径。在不同于已有的基于瞬态响应和稳态响应的射频指纹特征提取方法上,本文提出了一种使用星座轨迹图(CTF,Const... 无线设备的接入安全是当今无线网络安全的一个严重挑战。基于射频指纹的物理层安全技术是解决无线设备接入安全的一个有效途径。在不同于已有的基于瞬态响应和稳态响应的射频指纹特征提取方法上,本文提出了一种使用星座轨迹图(CTF,Constellation Trace Figure)的射频指纹提取方法。在获得的星座轨迹图上,进一步通过K均值聚类提取射频指纹特征并进行设备身份识别。在理论阐述的基础上,本文通过在实际无线通信系统中提取射频指纹特征并进行无线设备身份识别,验证了提出方法的可靠性与实用性。使用基于星座轨迹图的射频指纹特征提取方法不需要获得设备发送信号的先验信息就可以快速获得无线设备唯一的射频指纹特征,可以被用于物理层安全以及无线接入设备的身份识别及认证。 展开更多
关键词 物理层安全 接入安全 射频指纹 设备特征 星座轨迹图 软件无线电 K均值 模式识别
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基于能量平衡的无线传感器网络非随机分簇算法 预览 被引量:1
12
作者 Khamiss A A 张百海 +1 位作者 柴森春 崔灵果 《北京信息科技大学学报:自然科学版》 2015年第1期12-19,共8页
无线传感器网络(WSNs)路由协议的设计受到传感器的节点特征、网络行为和应用需求等的影响,网络拓扑结构的变化对节点之间通信路径的影响非常关键。分簇是减少能量消耗和增强网络可扩展性的一种有效的拓扑控制技术。为了节约能耗,提出... 无线传感器网络(WSNs)路由协议的设计受到传感器的节点特征、网络行为和应用需求等的影响,网络拓扑结构的变化对节点之间通信路径的影响非常关键。分簇是减少能量消耗和增强网络可扩展性的一种有效的拓扑控制技术。为了节约能耗,提出了能量平衡的非随机分簇算法。该算法采用最小能量分簇技术形成簇群,利用最小的通信距离来选择最优的簇头(CH)。仿真结果表明该算法延长了网络寿命,与集中式的LEACH-C算法相比,提高了能量利用效率。 展开更多
关键词 K均值 低能耗 簇能量
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高分辨率遥感卫星影像的河流提取方法研究 预览 被引量:4
13
作者 王民 卞琼 高路 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第18期193-196,共4页
为了克服单纯采用光谱信息提取河流的缺陷,利用高分辨率遥感影像突出的高分辨率的特性提出一种综合影像中光谱、纹理、几何特性等多特征联合提取河流的方法。该方法分别对河流水体的光谱特征、纹理特征及河流几何形状进行描述,选取特... 为了克服单纯采用光谱信息提取河流的缺陷,利用高分辨率遥感影像突出的高分辨率的特性提出一种综合影像中光谱、纹理、几何特性等多特征联合提取河流的方法。该方法分别对河流水体的光谱特征、纹理特征及河流几何形状进行描述,选取特征参数,构造综合特征矩阵,利用均值聚类分割最终得到河流目标。通过对真实高分辨率遥感影像Worldview1影像进行的实验验证了该方法的高精准性及快速性。 展开更多
关键词 河流提取 特征提取 K-mean Worldview1影像 多特征融合
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基于邻域影响的改进粒子群算法的聚类算法 被引量:1
14
作者 温凤文 王洪春 《重庆师范大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期59-62,共4页
K-均值算法是一种传统的聚类分析方法,具有思想与算法简单的特点,因此成为聚类分析的常用方法之一。但K-均值算法的分类结果过分依赖于初始聚类中心的选择,对于某些初始值,该算法有可能收敛于一般次优解,在分析K-均值算法和粒子群... K-均值算法是一种传统的聚类分析方法,具有思想与算法简单的特点,因此成为聚类分析的常用方法之一。但K-均值算法的分类结果过分依赖于初始聚类中心的选择,对于某些初始值,该算法有可能收敛于一般次优解,在分析K-均值算法和粒子群算法的基础上,提出了一种基于邻域影响的改进的粒子群算法的聚类算法,通过对粒子群算法的改进来优化与K-均值结合的聚类算法。该算法将局部搜索能力强的K-均值算法和全局搜索能力强的粒子群算法结合,提高了K-均值算法的局部搜索能力、加快收敛速度,有效阻止了早熟现象的发生,达到那些离群的孤立点。实验表明该聚类算法有更好的收敛效果,一方面聚类所用的时间更短,另一方面聚类的准确率更高。 展开更多
关键词 聚类分析 K-均值算法 粒子群算法
一种引力搜索和K-means的混合聚类算法 预览 被引量:3
15
作者 刘伯颖 张素琪 张丽丽 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2013年第3期23-27,共5页
K-means算法是解决聚类问题的一种经典算法,具有算法简单、速度快和容易实现等特点.但它依赖初始值,容易陷入局部最优解.引力搜索算法是在2009年由伊朗的Esmat Rashedi教授等人基于引力定律提出的一个新算法,该算法已成功应用于聚类,但... K-means算法是解决聚类问题的一种经典算法,具有算法简单、速度快和容易实现等特点.但它依赖初始值,容易陷入局部最优解.引力搜索算法是在2009年由伊朗的Esmat Rashedi教授等人基于引力定律提出的一个新算法,该算法已成功应用于聚类,但存在收敛速度慢等问题.鉴于K-means原理简单,聚类速度快的特点,本文提出了一种K-means和引力搜索相结合的算法,该算法将全局搜索能力强的引力搜索算法和局部搜索能力较强的K-means算法结合在一起,减少了引力搜索算法的运行时间,解决了引力搜索易受初始种群影响的问题,并且避免了K-means陷入局部最优的问题.实验结果表明,改进算法比K-means和引力搜索算法都能得到更优的解,并且比引力搜索算法收敛速度更快. 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类 引力搜索算法 K-均值 引力定律
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高维空间中离群点检测算法研究
16
作者 刘培奇 孙靖 段中兴 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2013年第7期68-71,77共5页
提出一种基于改进粒子群优化算法的离群点检测算法,解决高维环境下离群点挖掘效率偏低的问题.新算法能够充分发挥粒子群优化算法全局搜索的优势,并具有k均值算法快速收敛的特点,可避免粒子群优化算法的早熟,减小确定k均值算法聚类中心... 提出一种基于改进粒子群优化算法的离群点检测算法,解决高维环境下离群点挖掘效率偏低的问题.新算法能够充分发挥粒子群优化算法全局搜索的优势,并具有k均值算法快速收敛的特点,可避免粒子群优化算法的早熟,减小确定k均值算法聚类中心的计算量等问题.实验表明,该算法在高维环境下可快速有效的挖掘出离群数据的离群支持度,有较好的挖掘效率、准确率和实用性. 展开更多
关键词 数据挖掘 离群点检测 高维数据 PSO算法 K均值算法
一种基于参考点的快速k-均值算法 预览 被引量:2
17
作者 李有明 《重庆工商大学学报:自然科学版》 2013年第6期39-43,共5页
聚类分析是模式识别的一个重要分支,以核心点和k-均值算法为基础,提出了一种基于参考点的快速k-均值算法;本算法以参考点作为第一个初始聚类中心,剩余初始聚类中心在核心点中选取,使得初始聚类中心能更好的反映模式样本集的几何特... 聚类分析是模式识别的一个重要分支,以核心点和k-均值算法为基础,提出了一种基于参考点的快速k-均值算法;本算法以参考点作为第一个初始聚类中心,剩余初始聚类中心在核心点中选取,使得初始聚类中心能更好的反映模式样本集的几何特征,并且能减少迭代次数。 展开更多
关键词 参考点 密度 K-均值
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与k均值混合的支持向量机的个人信用评估 预览 被引量:6
18
作者 高尚 刘夫成 《中南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S2期169-173,共5页
针对当前传统个人信用评价中的问题,提出一种将k-mean聚类方法和支持向量机回归模型结合起来的个人信用评估的新方法。该方法先将信用数据大致聚为k类,统计每一类的信用度,然后利用支持向量机进行回归。研究结果表明:与简单聚类方法和... 针对当前传统个人信用评价中的问题,提出一种将k-mean聚类方法和支持向量机回归模型结合起来的个人信用评估的新方法。该方法先将信用数据大致聚为k类,统计每一类的信用度,然后利用支持向量机进行回归。研究结果表明:与简单聚类方法和支持向量机分类方法比较,该方法有效地提高了整个模型的训练精度和测试精度。 展开更多
关键词 个人信用评估 K均值 支持向量机
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基于改进粒子群算法的聚类算法 预览 被引量:26
19
作者 陈小全 张继红 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第S1期287-291,共5页
K-均值算法是一种传统的聚类分析方法,具有思想与算法简单的特点,因此成为聚类分析的常用方法之一.但K-均值算法的分类结果过分依赖于初始聚类中心的选择,对于某些初始值,该算法有可能收敛于一般次优解.在分析K-均值算法和粒子群算法... K-均值算法是一种传统的聚类分析方法,具有思想与算法简单的特点,因此成为聚类分析的常用方法之一.但K-均值算法的分类结果过分依赖于初始聚类中心的选择,对于某些初始值,该算法有可能收敛于一般次优解.在分析K-均值算法和粒子群算法的基础上,提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类算法.该算法将局部搜索能力强的K均值算法和全局搜索能力强的粒子群算法结合,提高了K均值算法的局部搜索能力、加快了收敛速度,有效地阻止了早熟现象的发生.实验表明该聚类算法有更好的收敛效果. 展开更多
关键词 聚类分析 K-均值算法 粒子群算法 收敛速度 全局最优
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文本谱聚类算法研究 预览 被引量:1
20
作者 施晓筛 徐森 曹瑞 《电子设计工程》 2012年第22期7-9,共3页
谱聚类算法是近年来国际上机器学习领域的一个新的研究热点,但其在文本聚类上的应用还较少。设计了一种文本聚类谱算法,首先构建文本相似度矩阵并进而得到拉普拉斯矩阵,随后对其进行特征值分解获得前k个最小特征向量,最后使用K均值... 谱聚类算法是近年来国际上机器学习领域的一个新的研究热点,但其在文本聚类上的应用还较少。设计了一种文本聚类谱算法,首先构建文本相似度矩阵并进而得到拉普拉斯矩阵,随后对其进行特征值分解获得前k个最小特征向量,最后使用K均值算法(K-means)获得k个文本簇。在真实文本数据集上进行了实验,与超球K均值算法相比,本文算法获得了更好的聚类结果。 展开更多
关键词 聚类分析 文本聚类 谱聚类 K均值
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