针对肝癌CT图像特点,提出了一种改进的B样条曲线的Snake模型图像分割算法,该算法首先对腹部CT图像进行预处理,获得肝脏癌变部分的初始轮廓,再构造闭合B样条Snake模型,最后使用MMSE最小化外力
双边多议题协商是一个复杂的动态交互过程。解决Agent在对环境和对方信息不全知的情况下通过协商达成一致并最大化自身效用是非常重要的。为了寻求Pareto效率解,提出了一种在无中介参与的情况下双方通过多
提出了一种改进的基于对称点距离的蚂蚁聚类算法。该算法不再采用Euclidean距离来计算类内对象的相似性,而是使用新的对称点距离来计算相似性,在处理带有对称性质的数据集时,可以有效地识别给定数据集的聚
为了改进Sweep Coverage机制在真实场景中的性能,提出了一种基于聚类的Sweep Coverage机制(clustering-based sweep coverage,CBSC),该机制引入
针对现有的大部分划分聚类算法受聚类簇的个数K的限制,提出一种基于蜂群原理的划分聚类算法。该方法通过引入蜂群采蜜机制,将聚类中心视为食物源,通过寻找食物源的自组织过程来实现数据对象的聚集。在聚类的过程中
一种基于密度栅格的快速聚类算法,檀亚峰,刘勇,针对已有网格算法和密度算法存在的效率和质量问题,给出了一种结合栅格和密度的聚类算法,即基于密度和栅格的聚类算法DGBCA(densitya
针对DBSCAN算法需用户设置参数值、易产生挖掘结果偏差等不足,提出改进算法DBTC(density-basedtextclustering),该算法不仅能够发现任意形状的簇,还有效地解决了基于密度的
一种基于聚类的高斯混合模型算法,马瑞云,,本文介绍了一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法,并同时提出的运用距离加权的矢量�
提出一种新的基于图论的聚类算法NeiMu。该算法首先分析数据中的对象,寻找每个对象的k近邻,根据k近邻关系构造k近邻有向图,然后通过k近邻有向图中的k-互邻居关系构造k-聚类图,发现数据中的自然聚类。
针对现有的增量聚类算法对参数敏感度较高、时空复杂度较高等问题,提出了一种基于代表点的增量聚类算法。首先采用代表点聚类算法对静态的数据库进行聚类;然后根据新增加的节点与已存的代表点之间的关系,判断是否将