采用POSIT算法的中餐宴会台面的测距方法

针对中餐宴会台面人工测量餐具间距离出现的问题,将图像处理和人工智能技术引入台面摆台效果评判中,提出一种POSIT算法求解中餐宴会台面上餐具间距离的方法。首先,利用Hough圆检测算法识别出中餐宴会台面摆台上的餐碟、汤碟、味碟、水杯、葡萄酒杯和白酒杯上的圆,通过K-means聚类算法对中餐宴会客人人数和餐桌中心花瓶进行聚类;其次,在设计的黑白标定板中选取4个共面点,利用共面POSIT算法估算相机在目标坐标系下的旋转矩阵和平移向量,根据摄像机模型得出聚类标号为10上各餐具间的实际距离。实验结果表明,与人工测量相比,该方法测量精度高、稳定性良好。     

双重熵快速提取ROI图像优化分类方法

提出一种基于颜色熵极值及颜色熵互信息的双重熵快速提取感兴趣区域（Region of Interest, ROI）的多特征图像优化分类方法。首先使用颜色熵极值性确定最相关区域，然后基于颜色熵互信息进行子区域增长，快速确定连续ROI区域，并基于所提取的ROI对图像进行Dense-SIFT特征描述，随后使用K-means聚类生成视觉词典，为了利用空间局部信息，采用金字塔匹配方法，最后将特征输入到SVM进行分类。分别在Caltech101和Caltech256数据库上选取8组数据进行实验，使用ROI提取算法获得的平均分类准确率较未使用之前提高6.86%，收敛速率提升近一半。加入颜色熵、颜色三阶矩特征后，平均分类准确率进一步提高2.36%，较改进之前总共提高9.22%。     

基于机器学习的阵列层析SAR建筑物目标提取方法

阵列层析SAR通过交轨向布置多个不同高度天线、方位向合成孔径和斜距向大带宽信号，具备三维成像能力，单次航过即可实现观测区域的三维点云获取。受限于阵元数目和基线长度，高程向分辨率较低，同时建筑物区域存在叠掩，在三维重建过程中提取建筑物目标特征效率较低。针对这个问题，该文提出了一种基于机器学习的建筑物目标识别和提取算法，通过基于多元线性回归的点云分割、基于梯度算子的边缘提取和基于聚类分析的建筑物分区重建，进行建筑物立面、顶面和地面的提取，能够得到较好的立面与地面相交的脚印信息，大大提高了特征提取效率。通过国内首次机载阵列层析SAR实验数据处理结果，验证了该方法的有效性。      

小区域采矿迹地遥感监测信息提取与分析

应用遥感技术对采矿迹地的情况进行监测,可以迅速获得采矿迹地比较全面、客观和动态的资料,能做到最大化且智能化地对采矿迹地空间进行分析和管理。以马兰庄铁矿为例,对遥感影像作预处理后,再目视解译、分类、精度评定、数据提取、生成分类统计分析表,并依据分析表生成地物变化折线图,根据四年数据的变化情况对研究区地物的变化进行分析。由地物统计变化折线图可得出该地四年间水体没有较大改变,植被覆盖相对变化不大,采场与植被覆盖为负相关,尾矿及尾矿复垦与采场大致呈正相关,建筑物逐年增加。利用不同年份的遥感影像图及基本遥感技术对采矿迹地进行监测和分析,可以有效反演地物变化情况,为了解采矿迹地地物信息和地物之间的变化关系提供一定依据。     

图书情报数据挖掘处理平台设计

针对传统平台一直存在对图书情报数据挖掘处理效果差、运行耗时长的问题,提出并设计了基于K-means算法的图书情报数据挖掘处理平台。该处理平台主要分为3部分进行设计:对硬件的数据挖掘模块、数据存储模块、数据分析模块进行设计,并在数据挖掘模块中引入K-means算法提高数据挖掘模块性能;给出软件设计流程及部分源代码;对设计平台的运行耗时进行验证。实验结果表明,采用改进设计平台可有效缩短运行耗时,且数据挖掘结果精度更高,具有一定的优势。     

基于K-means聚类和LVQ神经网络的OLED缺陷像素识别

提出改进的K-means聚类分割和LVQ神经网络分类的方法，用于有机发光二极管显示面板喷墨打印制程中缺陷像素的识别。首先采用改进的K-means聚类算法对预处理后的打印像素进行分割，然后采用连通域水平矩形确定每一个打印像素的坐标及几何特征，再通过灰度共生矩阵提取其纹理特征，最后通过LVQ神经网络对所述特征进行分类，完成缺陷像素的标记及分类统计。结果表明，本文算法的识别率明显优于其他常用分类识别算法，平均缺陷检测率为100%，分类准确率达到98.9%，单像素检测时间为8.3 ms。     

钱塘江杭州段不同水期水质空间变异特征分析

以钱塘江杭州段22个监测断面为研究对象,测定了2001年至2013年不同水期11个水质指标,采用因子分析法识别丰水期、枯水期和平水期关键污染因子及来源变异特征,采用聚类分析法进行不同水期关键污染因子空间差异性分析。枯水期关键污染因子为来源于城镇集中式生活污水处理厂等点源的营养盐类污染物TN、TP、NH3-N,平水期关键污染因子为来源于造纸及纸制品业等点源的BOD5、CODMn和F-,丰水期关键污染因子为NH3-N、CODMn、TN、BOD5。不同水期关键污染因子污染程度存在空间差异性,22个监测断面丰水期和平水期污染程度一致,灵桥为重度污染,中埠、浦阳江出口和尖山为中度污染;枯水期灵桥和将军岩属于重度污染,兰江口、中埠、窄溪上港、浦阳江出口、猪头角和七堡为中度污染。     

从网络数据分析情报学优秀硕士学位论文研究热点统计

本文从关键词这一重要维度出发，通过对情报学硕士论文数据来源、发表年份等的统计分析，发现情报学研究在国内正处于逐渐被关注的发展状态；通过关键词共词聚类分析，得出情报学研究的四大类群；通过社会网络分析，对高频关键词间的网络关系有了更深了解。最终对我国情报学未来可能出现的新的增长点进行了科学预测。     

基于聚类分析算法的应用性改进

随着网络技术的飞速发展,当今社会的人们将面临越来越多的数据,如何从日常生活中的数据挖掘出有利用价值的商业数据,成为各大中小型企业关心的主要话题。由此而生的数据挖掘技术也成为我们研究的重点,文章主要介绍了数据挖掘中的聚类分析研究方法以及对传统聚类算法的改进和优化。