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1.
针对火焰识别颜色空间模型FCS带来的错判率高问题,基于混沌理论和[k]-medoids的粒子群算法,提出了一种改进的火焰识别颜色空间--IFCS。利用IFCS颜色空间进行火焰识别,可以在保证计算的简单快捷的同时,相对FCS更加突出火焰/非火焰像素颜色属性差异特性。采用混沌序列初始化粒子、自适应调整惯性权重、动态非线性调整学习因子、混沌搜索跳出局部最优等方法,得到了IFCS火焰识别颜色空间;进一步,在IFCS火焰颜色空间中通过经典Otsu阈值方法得到二值图像,建立了基于IFCS和Otsu的火焰识别算法--IOFR算法。实验结果表明:IOFR算法有效降低了当前基于FCS颜色空间火焰识别算法的火焰错判率。  相似文献   
2.
随着互联网的发展,推荐系统在大数据信息处理(如电子商务)中发挥着越来越重要的作用。为了处理推荐系统中的大数据,提出了一种基于云平台k-medoids聚类的协同过滤算法,有效解决了数据的稀疏性问题,提高时间效率的同时也提高了召回率和推荐评分。考虑到聚类会造成准确率的下降,引入关联多叉树模型来关联用户信息与邻居用户信息,从而计算用户-项目扩展评分,充分利用了云平台用户数据间的相关性。在此基础上提出的基于云平台关联聚类的协同过滤算法在保证推荐效果和时间效率的同时,有效提高推荐准确率。采用阿里数据集在Hadoop云平台上进行实验,结果显示基于云平台关联聚类的协同过滤算法在大数据信息推荐方面有更好的推荐效果和推荐效率。  相似文献   
3.
颜富强 《硅谷》2011,(21):44-44,37
提出一种基于改进遗传算法的聚类新方法(GAKME),该方法采用遗传算法和k-medoids算法相结合,既可以很好地解决局部最优的问题,也可以很好地解决孤立点的问题,同时还可以加快遗传算法的收敛速度,节约时间成本。  相似文献   
4.
特定领域本体自动构造方法   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
何婷婷  张小鹏 《计算机工程》2007,33(22):235-237
提出了一种自动构造特定领域本体的方法,该方法应用术语抽取和多重聚类技术。在术语抽取阶段,通过术语在专业语料与背景语料中出现概率的对比,采用LLR公式对术语进行评分,取得了更好的抽取效果。在层级关系发现过程中,采用上下文共现信息结合HowNet中词语的语义相似度,进行术语间相似度度量,力求获得术语间最合理的相关状况。同时改进了k-medoids聚类算法,更准确地发现术语的层级关系,进而构造出特定领域的本体。  相似文献   
5.
面向层次类型变量的相异度量及其聚类分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文在分析传统类型变量相异度量的基础上,定义了“层次类型”的概念,提出了层次类型变量的相异度量计算方法。引入层次类型变量,并结合传统类型变量,设计了具有包括层次类型在内的混合数据类型描述的对象之间的相异度量方法,并基于此实现了此类对象的聚类分析。  相似文献   
6.
针对数据挖掘技术在散货船代数据中的应用,通过聚类规则分析航线繁忙度和航线价值.首先预处理原始散货船代数据并提取符合挖掘目标的数据:再通过改进的k-means算法挖掘预处理后的数据;最后对挖掘结果进行分析,为船代企业的资源分配及策略制定提供参考.  相似文献   
7.
为了解决飞机燃油消耗预测过程中的数据不平衡问题,传统SMOTE方法对少数类随机构造伪样本,从而导致了数据分布的整体变化和模糊了区间边界。针对以上问题,提出一种基于k-medoids的改进SMOTE算法,即KMSMOTE,并以随机森林作为分类器进行爬升段油耗分类。该方法使用k-medoids对少数类进行聚类操作,在聚类簇的基础上使用SMOTE构造伪样本,确保分类结果不会偏向多数类;应用随机森林算法生成分类器。选取国内同一航线、同一机型的多个航班数据为实验样本,实验结果表明,改进后的算法分类效果更好。  相似文献   
8.
为解决社会关系网络图中节点没有坐标值、不能采用传统的欧几里得距离和曼哈坦距离进行聚类的问题,提出采用最短路径算法,来衡量点与点之间的相异度.针对最短路径算法具有时间复杂度大的缺点,引入基于参考节点嵌入的最短距离估算思想来估算两点之间的近似距离.在此基础上,针对DBLP数据集构成的社会关系网络图进行聚类,使用基于划分的k-medoids算法,分别采用以上两种距离算法,比较其优劣.实验证明改进后的算法和最短路径算法中的Dijkstra 算法相比,距离误差率小,时间复杂度大大降低,在提高效率的同时,取得了同样好的聚类效果.  相似文献   
9.
针对k-medoids算法对初始聚类中心敏感,聚类精度较低及收敛速度缓慢的缺点,提出一种基于密度初始化、密度迭代的搜索策略和准则函数优化的方法。该算法初始化是在高密度区域内选择k 个相对距离较远的样本作为聚类初始中心,有效定位聚类的最终中心点;在k个与初始中心点密度相近的区域内进行中心点替换,以减少候选点的搜索范围;采用类间距和类内距加权的均衡化准则函数,提高聚类精度。实验结果表明,相对于传统的k-mediods 算法及某些改进算法,该算法可以提高聚类质量,有效缩短聚类时间。  相似文献   
10.
李展  彭进业  温超 《计算机科学》2011,38(7):235-239
多示例学习中,包由多个示例组成,有明确标记,而示例标记却不确定。已有聚类研究都针对单示例、单标记,因而无法直接应用于多示例问题。基于推土机距离(earth mover's distance, EMD)提出了一种新的多示例聚类算法ECMIL。该方法首先利用欧式距离计算包内示例相似度,将相似示例合并;然后将需要度量距离相似性的包内示例分别看作供货者和消费者,计算货物拥有量和货物需求量;对推土机距离无法供货问题,通过增大满足条件供货者的权值加以解决;最后使用k-mcdoids算法进行聚类。在基准数据集MUSK, Corcl和SIVAI上进行实验,表明EC-MIL算法是有效的。  相似文献   
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