针对传统Harris角点检测算法和目前一些改进算法应用在图像拼接时,仍然可能存在只可在单一尺度上检测、角点位置不准确、伪检和对噪声敏感致使检测率不高等缺点,提出一种基于AP聚类角点提取优化的双边滤波(
针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初值敏感和易陷入局部收敛的缺陷,利用改进的粒子群算法对FCM进行优化,提出一种新的模糊C均值聚类算法ImprovedPSOFCM,并建立基于熵的聚类有效性函数
一种改进的快速聚类算法GLDBSCAN,陈晓云,祁小丽,本文在基于局部密度的空间聚类算法LDBSCAN的基础上提出了一种基于网格和SP-Tree的快速聚类算法GLDBSCAN。新算法设计了一种新的对数
分析了现有频繁模式聚类算法的不足,提出了距离函数改进,并在模式聚类函数的基础上生成一个压缩的偏序(partialorder)的算法(FCWSO算法)。实验结果显示该算法可以对频繁序列模式进行高效、高质
针对传统协同过滤(CF)推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷,提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法(GIFP-CCF)。在传统基于修正余弦相似度计算方法上,引入时间差因子、热门
针对激光点云和高分辨率数字影像数据的优缺点,提出融合两种数据进行目标细部几何特征重建的方法。该方法以激光点云数据作为初始空间位置估计,就基于核线约束的多视影像匹配和基于物方的多视最小二乘影像匹配方法展
针对K-means算法易受初始聚类中心影响而陷入局部最优的问题,提出一种基于萤火虫智能优化和混沌理论的FCMM算法。利用最大最小距离算法确定聚类类别值K和初始聚类中心位置,以各聚类中心为基准点,利用T
近年来,图数据聚类在学术界引起了广泛的关注,许多优秀的聚类方法,如模块度优化算法、谱聚类,以及基于密度的聚类算法在图数据上取得了很好的效果。SCAN是一种著名的基于密度的图聚类算法,该算法不仅能够找出
进行社区发现时,首先从某一节点开始进行随机行走,计算两个节点之间的对称社会距离,并用此距离来分析两个用户节点之间的相关性。社交网络中存在着关系不均匀的现象,有些个体之间关系非常稠密,而有些却异常稀疏,
随着转炉冶炼过程的推进,炉口火焰图像在不同的冶炼阶段呈现较为明显的差别。根据火焰图像判断冶炼所处阶段的问题,其关键在于如何准确提取火焰的主要特征,提出了火焰边缘线不变矩特征,火焰图像Laws纹理能量特
