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子空间聚类算法是一种面向高维数据的聚类方法,具有独特的数据自表示方式和较高的聚类精度。传统子空间聚类算法聚焦于对输入数据构建最优相似图再进行分割,导致聚类效果高度依赖于相似图学习。自适应近邻聚类(CAN)算法改进了相似图学习过程,根据数据间的距离自适应地分配最优邻居以构建相似图和聚类结构。然而,现有CAN算法在进行高维数据非线性聚类时,难以很好地捕获局部数据结构,从而导致聚类准确性及算法泛化能力有限。提出一种融合自动权重学习与结构化信息的深度子空间聚类算法。通过自编码器将数据映射到非线性潜在空间并降维,自适应地赋予潜在特征不同的权重从而处理噪声特征,最小化自编码器的重构误差以保留数据的局部结构信息。通过CAN方法学习相似图,在潜在表示下迭代地增强各特征间的相关性,从而保留数据的全局结构信息。实验结果表明,在ORL、COIL-20、UMIST数据集上该算法的准确率分别达到0.780 1、0.874 3、0.742 1,聚类性能优于LRR、LRSC、SSC、KSSC等算法。 相似文献
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103.
文中就SliVer machine梳棉机的刺辊速度、全部采用固定盖板、盖板针布配置、道夫直径等异于常规梳棉机特点部分加以剖析。作者认为,这些特点丰富了梳理理论,可以做为我们研制新一代梳棉机提供借鉴。 相似文献
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坐标旋转数字计算机算法(Coordinates Rotation Digital Computer (CORDIC) Algorithm),其硬件结构实现简单,可以在硬件系统中实现包括乘、除、各种三角函数、自然对数和平方根在内的初等函数;针对图像处理对计算速度要求高的特点,本文采用了多级流水线的实现架构,可以明显提高CORDIC电路的工作频率;为了进一步地减少各级流水线的计算时延,电路中采用了运算速度较快的BKA加法器。基于Altera公司的FPGA(EP2C5F256C7)芯片的CORDIC算法架构综合,使其能够工作在188.38MHz的最高时钟频率。仿真结果表明本文提出的CORDIC架构能高速正确地实现CORDIC算法。 相似文献
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108.
利用高机械品质因数的FeNi基弹性合金,构造了不等长的FeNi基弹性合金/压电叠层磁电复合材料。采用等效电路法分析了复合结构的磁电电压系数、谐振频率、机械品质因数和最大输出功率与磁致伸缩—压电层长度比之间的关系。结果表明:磁电电压系数、机械品质因数及最大输出功率随着FeNi基弹性合金长度的增加而增大并趋于常数,谐振频率随着FeNi基弹性合金长度的增加而减小。 相似文献
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