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提出了基于数学形态学和直方图投影的集装箱箱号分割改进算法。在箱号定位阶段,运用基于边缘检测和数学形态学的改进算法,能自适应确定形态学结构元素的大小,将箱号区域连通成一个区域,并能解决集装箱文字纵向排列
目前聚类算法普遍存在对初始化参数和异常数据敏感,难以找到最优聚类以及聚类的有效性等问题。利用群体智能和多主体系统具有的自组织性、健壮性、可扩展性和简单性等优点,给出了一种新型的优化聚类算法。在三维空间
为了进一步提高标记效率,提出了一种连通区域标记的新算法RCL(runandcontourbasedlabelingalgorithm)。该算法采用轮廓跟踪技术、行程技术和位操作等一系列加速技术,彻底消
为了在标记样本数目有限时尽可能地提高支持向量机的分类精度, 提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法。该算法依据聚类假设, 即属于同一类的样本点在聚类中被分为同一类的可能性较大的原则去对核函数进
引入了一种新的基于网格的数据压缩方法,并应用该方法对处理大型空间数据集的聚类算法SGRIDS进行研究。该方法考虑输入参数对聚类算法质量有较大影响,对密度阈值的确定进行了改进,从而减小输入参数的影响。实
一种基于会话聚类算法的Web使用挖掘方法
针对数字近景摄影测量中多摄像机与多个待匹配点处于同一平面内的特殊情况,分析了利用外极线约束的传统匹配方法匹配错误的原因,并提出了一种改进的多图人工标记点匹配方法。该方法利用基于外极线约束的传统匹配方法
为克服传统支持向量机不能处理交叉数据分类问题,Mangasarian等人提出一种新的分类方法PSVM,该方法可有效解决交叉数据两分类问题,但用PSVM解决多分类问题还报道不多。为此,提出一种基于PSV
一种结合分类的基于弥散度的聚类算法,于智航,张宪超,基于密度的聚类算法是聚类分析的重要分支,其主要优点是发现任意形状的聚类和对噪声不敏感。然而现有的基于密度的聚类算法由于缺
针对网格和密度方法的聚类算法存在效率和质量问题,给出了密度与栅格相结合的聚类挖掘算法,即基于密度和栅格的聚类算法DGCA(densityandgridbasedclusteringalgorithm)
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