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基于核函数与马氏距离的FCM图像分割算法 认领 被引量:1
1
作者 王燕 亓祥惠 段亚西 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期611-614,624共5页
针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低易受噪声影响的问题,提出一种结合核函数与马氏距离的FCM算法,即FCMKM算法。首先,将图像像素点由低维空间通过核函数非线性映射到高维空间;然后,利用马氏距离替换原有的欧氏距离作为高维空... 针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低易受噪声影响的问题,提出一种结合核函数与马氏距离的FCM算法,即FCMKM算法。首先,将图像像素点由低维空间通过核函数非线性映射到高维空间;然后,利用马氏距离替换原有的欧氏距离作为高维空间距离量度;最后,利用改进后的算法对图像进行分割。为验证FCMKM算法的性能,选取Bezdek划分系数、Xie-Beni系数、重构错误率、运行时间、迭代次数五个评测指标作为对比实验的评价标准。实验结果表明,与传统FCM算法、基于核函数的FCM算法、基于马氏距离的FCM算法相比,FCMKM算法能有效地提高模糊聚类算法的抗噪性。 展开更多
关键词 核函数 马氏距离 图像分割 模糊聚类 邻域信息 空间信息
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基于邻域信息约束与自适应窗口的立体匹配算法 认领
2
作者 贾克斌 杜奕伯 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期466-475,共10页
针对传统的Census立体匹配算法对噪声敏感,在视差不连续区域容易出现误匹配的问题,提出了一种基于邻域信息约束与自适应窗口的立体匹配算法.首先,针对传统Census算法对中心像素依赖高的问题,采用邻域十字窗口的加权平均和的方式对中心... 针对传统的Census立体匹配算法对噪声敏感,在视差不连续区域容易出现误匹配的问题,提出了一种基于邻域信息约束与自适应窗口的立体匹配算法.首先,针对传统Census算法对中心像素依赖高的问题,采用邻域十字窗口的加权平均和的方式对中心像素进行赋值.然后,通过设置自适应阈值,将支持窗口的邻域像素与中心像素进行相似性的二次代价计算并与初始代价进行融合,对匹配结果进行进一步约束.在代价聚合阶段,采用颜色阈值不断变化的三约束法进行窗口的构建,并在聚合过程中引入噪声剔除策略.最后,在视差精化阶段采用左右一致性检测与区域投票相结合的方法对视差图进一步优化.使用Middlebury测试平台的标准立体图像进行实验,结果表明:该方法能够有效降低图像对高斯噪声的敏感性,并在误匹配率上低于多种立体匹配算法. 展开更多
关键词 立体匹配 视差图 邻域信息 视差精化 高斯噪声 误匹配率
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高斯线性过程和多邻域优化的高光谱图像分类 认领
3
作者 覃阳 肖化 骆开庆 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第2期147-152,共6页
针对基于光谱信息的分类算法分类精度不佳的问题,提出了高斯线性过程和多邻域优化的高光谱图像分类算法。首先,对原始样本数据进行高斯滤波和线性判别降维处理,然后通过多元逻辑回归模型对数据进行分类,得到数据初始预测标签,再联合局... 针对基于光谱信息的分类算法分类精度不佳的问题,提出了高斯线性过程和多邻域优化的高光谱图像分类算法。首先,对原始样本数据进行高斯滤波和线性判别降维处理,然后通过多元逻辑回归模型对数据进行分类,得到数据初始预测标签,再联合局部像元空间位置信息确定预测标签的置信度,通过三层串联的邻域优化层对初预测标签进行校正处理,得到最终的分类结果。将所提算法与其他算法在Indian Pines、Pavia University、Salinas高光谱遥感数据库上进行对比实验,实验结果表明:所提算法在分类精度和时间效率上有更好的性能。 展开更多
关键词 图像处理 高斯线性 邻域优化 空间信息 局部像元
基于改进邻域嵌入与导向核回归的图像超分辨率重建 认领
4
作者 胡龙龙 《数字技术与应用》 2020年第8期126-127,131,共3页
图像超分辨率重建是一种低分辨率图像通过一定的算法重建出高分辨率图像的算法。针对传统邻域嵌入算法存在的不足,提出了一种基于改进邻域嵌入的方法。使用改进的邻域嵌的方法完成图像的初步重建;然后利用导向核回归的先验信息对重建结... 图像超分辨率重建是一种低分辨率图像通过一定的算法重建出高分辨率图像的算法。针对传统邻域嵌入算法存在的不足,提出了一种基于改进邻域嵌入的方法。使用改进的邻域嵌的方法完成图像的初步重建;然后利用导向核回归的先验信息对重建结果进行修正。实验结果显示,本文方法重建的图像在视觉效果细节更加丰富、边缘比较清晰,客观指标也有明显提升。 展开更多
关键词 超分辨重建 邻域嵌入 导向核回归 先验信息
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基于局部估计密度的局部离群点检测算法 认领 被引量:1
5
作者 谢兄 唐昱 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第2期387-392,共6页
局部离群点检测是近年来数据挖掘领域的热点问题之一.针对交通数据去噪问题,提出一种基于局部估计密度的局部离群点检测算法,算法使用核密度估计方法计算每个数据对象的密度估计值,来表示该数据对象的局部估计密度,并在核函数的带宽函... 局部离群点检测是近年来数据挖掘领域的热点问题之一.针对交通数据去噪问题,提出一种基于局部估计密度的局部离群点检测算法,算法使用核密度估计方法计算每个数据对象的密度估计值,来表示该数据对象的局部估计密度,并在核函数的带宽函数计算中引入数据对象的k-邻域平均距离作为其邻域信息,然后利用求出的局部估计密度计算数据对象的局部离群因子,依据局部离群因子的大小来判断数据对象是否为离群点.实验表明,该算法在UCI标准数据集与模拟数据集上都可以取得较好的表现. 展开更多
关键词 离群点检测 核密度估计 邻域信息 局部离群因子
基于马尔科夫随机场的改进FCM图像分割算法 认领
6
作者 王燕 亓祥惠 段亚西 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期197-201,共5页
针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低,易受噪声影响的问题,提出一种结合马尔科夫随机场模型的改进模糊C均值算法(Fuzzy C-Means,FCM),即FKMFCM算法。在FCMKM算法基础上添加马尔科夫随机场先验概率,利用先验概率改进FCM算法的目... 针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低,易受噪声影响的问题,提出一种结合马尔科夫随机场模型的改进模糊C均值算法(Fuzzy C-Means,FCM),即FKMFCM算法。在FCMKM算法基础上添加马尔科夫随机场先验概率,利用先验概率改进FCM算法的目标函数,提高FCM算法抗噪性。为验证FKMFCM算法的性能,选取Bezdek划分系数、Xie_Beni系数、运行时间、迭代次数4个评测指标作为对比实验的评价标准。实验结果表明,FKMFCM算法能有效地提高模糊聚类算法的抗噪性。 展开更多
关键词 马尔科夫随机场 图像分割 模糊聚类 邻域信息 抗噪性
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基于非局部约束球面反卷积模型的纤维追踪算法 认领
7
作者 岳晴 王远军 《波谱学杂志》 CAS 北大核心 2020年第4期422-433,共12页
基于扩散磁共振成像的纤维追踪技术为非侵入性观测脑白质结构提供了有力的手段,约束球面反卷积作为一种多纤维追踪模型,能够对体素内纤维的方向信息进行建模,进而实现脑纤维的重构.针对约束球面反卷积模型的不适定性以及细节信息丢失问... 基于扩散磁共振成像的纤维追踪技术为非侵入性观测脑白质结构提供了有力的手段,约束球面反卷积作为一种多纤维追踪模型,能够对体素内纤维的方向信息进行建模,进而实现脑纤维的重构.针对约束球面反卷积模型的不适定性以及细节信息丢失问题,本文在约束球面反卷积的基础上,结合邻域信息和分数阶正则化,提出了一种基于非局部约束球面反卷积模型的确定型纤维追踪算法,分数阶的非局部特性使得纤维方向分布模型估计的误差更小,而邻域信息的引入保证了空间一致性,可以减少噪声的影响.分别利用模拟数据、人脑实际数据对本文算法及基于约束球面反卷积的确定型纤维追踪算法作对比实验,结果表明,利用本文算法追踪的纤维不仅整体视觉效果上较整洁,而且对交叉纤维的重建结果更完整准确. 展开更多
关键词 扩散磁共振成像 纤维追踪 约束球面反卷积 邻域信息 分数阶正则化
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基于FGCM的冠脉OCT图像纤维斑块分割算法 认领
8
作者 范同乐 李艳 +2 位作者 王光磊 王洪瑞 韩业晨 《激光杂志》 北大核心 2020年第2期98-102,共5页
冠脉OCT图像中的纤维斑块精确分割对于冠心病的诊断具有重大意义。针对模糊C均值算法邻域信息和空间信息利用率低,在分割具有弱边界的纤维化斑块过程中容易产生过分割的情况,提出了基于自定义窗口的邻域信息项和具有全局约束项G的FCM算... 冠脉OCT图像中的纤维斑块精确分割对于冠心病的诊断具有重大意义。针对模糊C均值算法邻域信息和空间信息利用率低,在分割具有弱边界的纤维化斑块过程中容易产生过分割的情况,提出了基于自定义窗口的邻域信息项和具有全局约束项G的FCM算法,即FGCM算法。首先,对OCT图像进行预处理,去除噪声。然后,采用自定义窗口获取像素强度的邻域信息,并将邻域信息和创造性提出的全局约束项G添加到FCM算法,使用FGCM算法分割纤维化斑块。最后,采用数学形态学方法作为后处理操作平滑斑块边界。通过对具有典型纤维化斑块特征的8个病例进行测试,与医生手动标记纤维化斑块(金标准)和其他文献的算法进行对比,测试结果显示所提算法分割精确度进一步提高,达到90%,能够进一步对血管狭窄程度进行定量分析,辅助医生制定诊断方案。 展开更多
关键词 纤维斑块分割 FGCM 全局约束项 邻域信息 IVOCT FCM
基于邻域信息的代价敏感三支决策文本情感分析模型 认领
9
作者 计博婧 余静莹 陈洁 《宿州学院学报》 2020年第4期75-80,共6页
通常数据集的情感倾向具有代价敏感性,现有的分类算法并未考虑代价损失问题,使得分类损失较高。基于此,提出一种基于三支决策分类模型的文本情感分析模型,即基于邻域信息的代价敏感三支决策情感分析模型(EATWD)来挖掘文本中的情感类别... 通常数据集的情感倾向具有代价敏感性,现有的分类算法并未考虑代价损失问题,使得分类损失较高。基于此,提出一种基于三支决策分类模型的文本情感分析模型,即基于邻域信息的代价敏感三支决策情感分析模型(EATWD)来挖掘文本中的情感类别。首先基于最小构造性覆盖的三支决策模型(MinCA)将所得文本向量划分为正域/负域和边界域。接着采用基于邻域信息的代价敏感方法进一步划分边界域,使得情感分析更加精确,降低分类损失。实验结果表明EATWD算法可以获得较高的准确率、较低的分类损失,在文本情感分析问题求解上具有一定的优势。 展开更多
关键词 文本情感分析 代价敏感 三支决策 邻域信息 LSTM
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基于精英解和随机个体邻域信息的改进人工蜂群算法 认领
10
作者 孟红云 位冰可 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2169-2174,共6页
针对人工蜂群(ABC)算法开发能力差、收敛速度慢的缺点,分别提出适用于雇佣蜂和观察蜂阶段的搜索方程,其中前者用到精英解、随机选择个体及其邻域的有益信息,后者用到群体最优解的信息.所提出的搜索方程在一定程度上不仅能够加快改进算... 针对人工蜂群(ABC)算法开发能力差、收敛速度慢的缺点,分别提出适用于雇佣蜂和观察蜂阶段的搜索方程,其中前者用到精英解、随机选择个体及其邻域的有益信息,后者用到群体最优解的信息.所提出的搜索方程在一定程度上不仅能够加快改进算法的收敛速度,而且由于随机选择个体的引入在一定意义上可以保证算法的探索能力.对22个基准测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法在大多数测试函数上的性能优于对比算法. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 精英解 邻域信息 欧氏距离
基于邻域信息的改进模糊c均值脑MRI分割 认领
11
作者 王燕 何宏科 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期1196-1201,共6页
在脑图像分割中,噪声或异常值的干扰往往会使得图像的质量下降。而传统的模糊c均值算法存在一定的缺限,容易受初始值的影响,这给医生准确识别和提取脑组织带来很大的麻烦。针对这些问题,提出一种基于用马尔可夫模型构建的图像像素点邻... 在脑图像分割中,噪声或异常值的干扰往往会使得图像的质量下降。而传统的模糊c均值算法存在一定的缺限,容易受初始值的影响,这给医生准确识别和提取脑组织带来很大的麻烦。针对这些问题,提出一种基于用马尔可夫模型构建的图像像素点邻域的改进模糊c均值图像分割方法。首先,用遗传算法(GA)确定初始的聚类中心;然后,改变目标函数的表达方式,通过在目标函数中添加修正项来改变隶属度矩阵的计算方式,并用约束系数对其来调节;最后,由马尔可夫随机域来表达邻域像素的标号信息,并利用马尔可夫随机场(MRF)的最大化条件概率来表示像素的邻域,增强了抗噪性。实验结果显示,该方法拥有较好的抗噪性,可以降低误分割率,在对脑图像分割时具备较高的分割精度。分割后的图像平均精度可达:JS(Jaccard Similarity)指标为82.76%,Dice指标为90.45%,Sensitivity指标为90.19%;同时,对脑图像边界处的分割更加清晰,分割后的图像更加接近于标准分割图像。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类 磁共振影像 邻域信息 马尔可夫随机场 遗传算法
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基于显著稀疏表示和邻域信息的多聚焦图像融合 认领
12
作者 张冰 谢从华 刘哲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第9期254-258,共5页
针对多聚焦图像融合算法中边缘模糊和重影的问题,文中提出了一种基于显著稀疏表示模型的多聚焦图像融合方法。首先,根据显著稀疏表示将图像分解为公共稀疏部分、独有稀疏部分和细节信息。其次,利用独有的特征和细节信息检测图像的聚焦... 针对多聚焦图像融合算法中边缘模糊和重影的问题,文中提出了一种基于显著稀疏表示模型的多聚焦图像融合方法。首先,根据显著稀疏表示将图像分解为公共稀疏部分、独有稀疏部分和细节信息。其次,利用独有的特征和细节信息检测图像的聚焦区域。最后,利用图像的细节和邻域信息更精确地划分聚焦区域和散焦区域,将不同的源图像的聚焦区进行融合。大量实验结果表明,该方法对多聚焦图像实现了有效融合。与几种最先进的融合算法相比,该方法处理后的图像保留了更多的源图像信息和边缘信息,减少了未配准图像的重影,提高了图像的融合效果。 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 稀疏表示 邻域信息 失配图像
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结合邻域信息的TV正则化稀疏角度重建算法 认领 被引量:1
13
作者 齐泽瑶 王远军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第8期1745-1749,共5页
在计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)成像领域,全变分(total variation,TV)重建算法可以从稀疏角度投影数据中重建出高质量的图像而不引入显著的伪影.为了进一步改善算法的性能,本文提出了一种结合邻域信息的TV正则化稀疏角度重... 在计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)成像领域,全变分(total variation,TV)重建算法可以从稀疏角度投影数据中重建出高质量的图像而不引入显著的伪影.为了进一步改善算法的性能,本文提出了一种结合邻域信息的TV正则化稀疏角度重建算法.首先通过像素邻域信息的均值和均方差构建了一个自适应权重函数,然后引入到TV模型中以此利用图像的各向异性边缘属性.本文算法可以自适应调节图像局部信息进一步改善了图像的稀疏性,可以更好的重建图像.应用此算法对Shepp-Logan仿真模型和真实的核桃投影数据进行重建,实验结果表明,该算法在抑制伪影和保留边缘结构细节信息方面能够取得更好的性能. 展开更多
关键词 计算机断层扫描 稀疏角度图像重建 全变分 邻域信息
构造性覆盖下不完整数据修正填充方法 认领
14
作者 严远亭 吴亚亚 +1 位作者 赵姝 张燕平 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期1225-1232,共8页
不完整数据处理是数据挖掘、机器学习等领域中的重要问题,缺失值填充是处理不完整数据的主流方法。当前已有的缺失值填充方法大多运用统计学和机器学习领域的相关技术来分析原始数据中的剩余信息,从而得到较为合理的值来替代缺失部分。... 不完整数据处理是数据挖掘、机器学习等领域中的重要问题,缺失值填充是处理不完整数据的主流方法。当前已有的缺失值填充方法大多运用统计学和机器学习领域的相关技术来分析原始数据中的剩余信息,从而得到较为合理的值来替代缺失部分。缺失值填充大致可以分为单一填充和多重填充,这些填充方法在不同的场景下有着各自的优势。但是,很少有方法能进一步考虑样本空间分布中的邻域信息,并以此对缺失值的填充结果进行修正。鉴于此,本文提出了一种可广泛应用于诸多现有填充方法的框架用以提升现有方法的填充效果,该框架由预填充、空间邻域信息挖掘和修正填充三部分构成。本文对7种填充方法在8个UCI数据集上进行了实验,实验结果验证了本文所提框架的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 不完整数据 缺失值填充 邻域信息 数据挖掘 机器学习 填充方法 单一填充 多重填充
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基于局部能量和邻域信息的红外与可见光图像融合 认领
15
作者 张雷雷 王铎 《光电技术应用》 2019年第3期19-22,共4页
图像融合作为图像处理领域的一个重要分支,已成为研究的热点问题之一。对于像素级图像融合,多尺度多分辨率分解已被广泛应用,但是在低频子带的处理上,由于平均法容易导致融合图像出现模糊,对比度下降等问题,提出基于区域能量的低频子带... 图像融合作为图像处理领域的一个重要分支,已成为研究的热点问题之一。对于像素级图像融合,多尺度多分辨率分解已被广泛应用,但是在低频子带的处理上,由于平均法容易导致融合图像出现模糊,对比度下降等问题,提出基于区域能量的低频子带融合方法;对于高频子带,在考虑系数本身的同时,也考虑其邻域系数的影响。对已配准的可见光和红外源图像进行融合实验,并对融合图像进行评价,结果表明,文中方法在保留图像轮廓的同时,充分保留了图像的高频边缘及细节信息。 展开更多
关键词 局部能量 邻域信息 图像融合
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基于邻域信息的3/2接线按串配置断路器保护方案及实现方法 认领 被引量:1
16
作者 陈永昕 尹项根 +3 位作者 张哲 杨凡 曹文斌 习伟 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期218-223,共6页
根据超高压系统3/2接线变电站结构特点,提出基于邻域信息的按串配置断路器保护方案及其实现方法,提升近后备保护的选择性、速动性和可靠性。按串配置断路器保护方案包括3种优化策略:消除死区的断路器分合优化策略、中断路器重合闸的自... 根据超高压系统3/2接线变电站结构特点,提出基于邻域信息的按串配置断路器保护方案及其实现方法,提升近后备保护的选择性、速动性和可靠性。按串配置断路器保护方案包括3种优化策略:消除死区的断路器分合优化策略、中断路器重合闸的自适应策略、基于运行方式的在线辨识控制策略。进而从站域保护和就地化保护2个角度提出实现方法,并通过仿真分析验证了可行性和有效性。所提方案利用信息共享技术克服传统断路器保护的缺陷,为提升交直流混联电网安全稳定运行提供新的思路。 展开更多
关键词 3/2接线 断路器保护 邻域信息 站域保护 就地化保护
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自适应区间二型模糊聚类的遥感影像变化检测 认领 被引量:2
17
作者 张阿龙 江刚武 +1 位作者 张一 谭振宇 《测绘科学技术学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期376-382,共7页
由于遥感影像变化检测面临“同物异谱”、“同谱异物”等诸多不确定的问题,传统一型模糊聚类算法不能描述其高阶不确定性,难以对差异影像进行准确建模分割出变化信息。针对上述问题,在引入区间二型模糊聚类的基础上,提出了一种自适应区... 由于遥感影像变化检测面临“同物异谱”、“同谱异物”等诸多不确定的问题,传统一型模糊聚类算法不能描述其高阶不确定性,难以对差异影像进行准确建模分割出变化信息。针对上述问题,在引入区间二型模糊聚类的基础上,提出了一种自适应区间二型模糊聚类的遥感影像变化检测算法。通过构造自适应邻域加权距离度量的方式更新隶属度,不仅降低了传统区间二型模糊分析算法对参数的依赖,还可以有效利用邻域信息,最后通过迭代更新隶属度实现地物变化信息的提取。利用两组遥感影像数据验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 遥感 区间二型模糊聚类 邻域加权距离 邻域信息 变化检测
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一种基于视觉系统的宽动态处理方法 认领
18
作者 刘晓华 付秀华 +2 位作者 田野 黄盛锋 舒伟平 《长春理工大学学报:自然科学版》 2018年第4期100-103,共4页
传统相机动态范围与真实场景动态范围之间的巨大差距导致成像时很多细节信息无法被准确记录。传统的宽动态方法虽然有较明显的图像增强效果,但算法复杂度高、耗时长、无法满足实时性需求。针对现有宽动态方法的不足,提出一种基于视觉系... 传统相机动态范围与真实场景动态范围之间的巨大差距导致成像时很多细节信息无法被准确记录。传统的宽动态方法虽然有较明显的图像增强效果,但算法复杂度高、耗时长、无法满足实时性需求。针对现有宽动态方法的不足,提出一种基于视觉系统的宽动态处理方法。该方法只使用当前场景的一帧图像信息,根据人眼视觉系统特点制定一个两层宽动态处理机制,并且使用像素邻域信息计算参数环境变量,使得处理后的图像能够对暗区域还原信息,对亮区域抑制强光减少光晕影响,对中间区域拉伸,获得更大的动态范围。实验结果表明,可以有效地扩展图像的动态范围,且算法复杂度低,能够做到实时处理。 展开更多
关键词 宽动态 视觉系统 领域信息 环境变量 实时处理
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用于图像分割的多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型 认领 被引量:6
19
作者 柴五一 杨丰 +1 位作者 袁绍锋 黄靖 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第11期272-277,287共7页
高斯混合模型是一种简单有效且被广泛使用的图像分割工具。然而,传统的高斯混合模型在混合成分个数确定时的拟合结果不够精确;此外,由于没有考虑像素间的空间关系,导致分割结果易受噪声干扰,且分割精度不高。为弥补传统高斯混合模型的缺... 高斯混合模型是一种简单有效且被广泛使用的图像分割工具。然而,传统的高斯混合模型在混合成分个数确定时的拟合结果不够精确;此外,由于没有考虑像素间的空间关系,导致分割结果易受噪声干扰,且分割精度不高。为弥补传统高斯混合模型的缺陷,文中提出多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型用于图像分割。多分类高斯混合模型对传统混合模型进行二重分解:传统混合模型由M个分布加权混合得到,多分类混合模型进一步将M个分布中的每一个分布分解成R个分布。即多分类高斯混合模型由M个高斯分布混合组成,而这M个分布分别由R个不同的分布混合得到,提高了模型的拟合精度。基于邻域信息的高斯混合模型通过对模型中的先验概率和后验概率添加空间信息约束,增强了像素间的信息关联和抗噪性。采用结构相似性、误分率和峰值信噪比等指标来评价分割结果。通过实验发现:与现有的混合模型分割方法相比,文中方法大幅提高了分割精度,且有效地抑制了噪声干扰。 展开更多
关键词 高斯混合模型 邻域信息 多分类 图像分割
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基于改进K-近邻规则的数据库营销分析 认领
20
作者 王昱 朱芝孺 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第19期175-178,共4页
文章提出一种基于改进K-近邻规则的数据库营销模型。根据数据样本的近邻信息动态确定其最优的近邻个数K,以避免人为设定K这一重要参数可能造成的影响。根据K个近邻距样本的距离,设定不同的投票权重以预测样本属于某一类别的概率。在实... 文章提出一种基于改进K-近邻规则的数据库营销模型。根据数据样本的近邻信息动态确定其最优的近邻个数K,以避免人为设定K这一重要参数可能造成的影响。根据K个近邻距样本的距离,设定不同的投票权重以预测样本属于某一类别的概率。在实际数据集上的实证结果表明,提出的改进K-近邻规则不仅为K值设定提供了一种有效的方法,还能够提高数据库营销的准确性和结果的可解释性,可以有效应用于实际的数据库营销。 展开更多
关键词 K-近邻规则 近邻信息 数据库营销
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