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针对传统K-means算法必须事先确定聚类数目以及对初始聚类中心的选取比较敏感的缺陷,采用基于密度的思想,通过设定Eps邻域以及Eps邻域内至少包含的对象数minpts来排除孤立点,并将不重复的核心点
提出了一种基于线性判别分析和高斯混合模型的窄带音频快速分类方法,该方法在白噪声、街道噪声和车内噪声环境下都能有效区分语音、音乐和噪声。实验结果表明,该方法在保证分类时间不大于1 s的情况下,分类准确率
给出一个简化的二进制差别矩阵的属性约简定义,并证明该属性约简的定义与基于信息熵的属性约简的定义是等价的。为求出简化的二进制差别矩阵,设计了一个快速求简化决策表的算法,其时间复杂度为O(|C||U|)。
提出一种基于知识约简的Petri网模型简化方法,利用知识约简中的属性约简方法,去除Petri网对应的产生式规则的冗余规则和冗余条件,简化产生式规则得出关键规则。经过知识约简后的规则库转化为Petri网
标准FastSLAM算法存在着粒子集退化和线性化误差累积的缺陷。针对上述问题,提出了基于平方根无迹卡尔曼滤波SR-UKF的FastSLAM算法。SR-UKF选取一组能够代表状态向量统计特性的代表点带入
基于Dijkstra的一种优化算法,张凯,白雪,现如今最短路径问题在运输等其他路径选择中有着广泛的应用,而传统的Dijkstra算法在求解节点间最短路径时,对已标识节点外的节点进�
基于无线物联网架构, 提出了一种可实现车路信息实时采集、共享的宽视野图像信息系统。该系统应用GPS全球定位系统采集位置信息, 使用图像传感器获得车辆周围图像; 通过无线车辆网络将数据汇总; 最后通过图
将发布的数据用于微观数据表包含的敏感属性分析,同时保持个人隐私,是一个越来越重要的问题。当前,k-匿名模型用于保护隐私数据公布,然而当以身份公开为重点时,k-匿名模型在某种程度上并不能保护属性公开。基
给出目标随机信息系统的广义决策分布函数,分别引入等价关系和优势-等价关系下的两种不协调目标随机信息系统中基于对象的μ-约简的概念,得到了μ-约简的一些性质和μ-约简的判定方法及计算方法,最后用实例验证
论文研究-一种基于网格密度与空间划分树的聚类算法.pdf,
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