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ID3算法作为数据挖掘分类技术中的核心算法,有着构造简单、学习能力强、分类速度快等优点。但由于其沿用的是机器学习算法,处理的数据集规模小且与数据库集成性较差,影响了其实用性。在继承原有算法思路的基础上
介绍全同态加密的研究背景、意义和当前现状,分析全同态加密方案的构造思想,并且分类总结了全同态加密的关键技术。综述了四种典型的全同态加密方案,并从噪声、参数及性能、安全性三个方面对每个方案进行了详细的分
SAT问题在人工智能、计算机基础理论研究和人工智能等领域有着广泛的应用,近年来,证明该问题的可满足性取得了巨大的成功,但在求出SAT问题的所有解方面还有待进一步研究。利用一个简单的变换,将可满足性(S
引入事务的恢复机制改进Kmeans算法,改进后的算法允许在运行过程中的任何时刻停机,重新启动后可在停机前运算成果的基础上继续运算,直至算法结束。改进后的算法使得普通机器条件下针对大数据集运用Kme
为解决复杂点云数据的曲线骨骼提取问题,提出了一种鲁棒的点云曲线骨骼提取算法。该方法首先通过区域分割将点云模型分成多个弱凸面集,减少噪声点对骨骼提取的影响,然后在每个弱凸面集中根据对称点信息提取候选骨骼
基于角点匹配算法实现的目标跟踪,孙向阳,史健芳,特征点(角点)特征是数字图像的一个重要的局部特征,因为它具有匹配简单、计算量小、以及旋转、平移、缩放不变的性质,因而在图
针对三维点云模型数据在去噪平滑过程中存在的不同尺度噪声和算法计算耗时问题,提出了点云模型的噪声分类去噪算法。该算法根据噪声点分布特性,将其分为大尺度和小尺度噪声,先利用统计滤波结合半径滤波去除大尺度噪
将粗糙集理论与直觉模糊集理论相结合,提出了一种基于直觉模糊粗糙集理论的知识获取方法。描述了直觉模糊相似关系下粗糙集的模型,并在此基础之上重新定义了正域、依赖度与非依赖度、确定性因子与非确定性因子等概念
基于局部几何特征的点云分割算法,侯琳琳,黄华,本文针对现有结构复杂的三维点云模型分割算法中过分割导致分割精度降低的问题,提出一种基于局部几何特征的点云分割算法。首先提
针对带有噪声的文物点云模型,采用一种由粗到细的方法来实现其断裂面的精确配准。首先采用一种变尺度点云配准算法实现粗配准,即配准测度函数的尺度参数由大到小逐渐变化,可避免算法陷入局部极值,并获得较高精度的
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