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一种新型的基于密度和栅格的聚类算法* 总被引:2,自引:1,他引:1
针对网格和密度方法的聚类算法存在效率和质量问题,给出了密度和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(density and grid based clustering algorithm)。该算法首先将数据空间划分为栅格单元,然后把数据存储到栅格单元中,利用DBSCAN密度聚类算法进行聚类挖掘;最后进行聚类合并和噪声点消除,并将局部聚类结果映射到全局聚类结果。实验通过人工数据样本集对该聚类算法进行理论上验证,表明了该算法在时间效率和聚类质量两方面都得到了提高。 相似文献
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一种改进AdaBoost算法的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统AdaBoost算法的不足,分析了分类器训练时间长和训练过程中容易出现训练结果对训练样本严重收敛的问题(过训练),并提出了解决这一问题的有效方法.新方法主要将特征值和排序结果进行缓存以及对训练样本及时更新.使用该方法训练级联车牌检测器,实验结果表明,新方法较好地解决了传统AdaBoost算法中所出现的过训练和训练耗时的问题,在提高检测率的同时降低了误检率,并且训练时间缩短了50%左右. 相似文献
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针对单一生物特征身份识别由于传感器噪音及特征破损等缺陷导致识别率低的问题,从信息融合角度出发,提出一种基于语音和人脸的多生物特征身份识别方法.分别提取语音特征和人脸特征作为识别的依据,并用神经网络在特征层上进行融合识别.实验证明,该方法相对单一生物特征身份识别,在同等条件下具有更高的识别率. 相似文献
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目前,用户的好友关系及其自身呈现的动态变化趋势,使得基于静态社交关系的推荐算法难以满足现今瞬息万变的世界。为解决准确度较低等问题,提出利用用户购买物品的时序行为挖掘隐式社交关系的方法。首先将隐式社交与相似度算法相融合,其次针对近邻评分的稀疏性,提出改进的近邻评分填补方法,然后使用填补后的近邻评分对模型预测评分进行修正,最后生成预测评分。实验部分采用MovieLens数据集评估提出的方法,并与现存算法作对比分析。结果表明,该算法与传统算法及改进算法相比更稳定,也更有效地预测了目标用户的真实评分。 相似文献
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结合Aglets平台和J2EE servlet技术,提出一种基于Agent的J2ME移动Web服务3层集成方案。在终端层,使用轻量级代理接入方式减少移动设备资源受限系统的负载需求。在Web接入层,采用Web服务标准接入方式确保异构移动平台的统一接入。在移动Agent层,通过多Agent协同工作保证系统高效性与灵活性。在此基础上,设计并实现一个移动进货比价系统。应用结果表明,该方案能提高无线环境下J2ME设备发现、访问Web服务的效率与健壮性。 相似文献