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针对计算机兵棋系统的实际应用,提出计算机兵棋实体轨迹聚类算法——CTECW(clustering trajectoriesof entities in computer wargames).算法分为3部分:轨迹预处理、轨迹分段聚类以及可视化表现.轨迹预处理将实体原始轨迹转化成实体简化轨迹,再进一步处理成轨迹分段;在DBSCAN算法的基本框架下引入DENCLUE算法中密度函数的概念,并基于提出的相似性度量函数对轨迹分段进行聚类;可视化表现将轨迹分段聚类的结果以赋有军事涵义的形式展现给参与兵棋推演的受训指挥员,体现出算法的实际应用价值.理论分析与实验结果表明,CTECW算法能够得到与TRACLUS算法比较接近的聚类结果,但计算效率却比TRACLUS算法要高,并且聚类结果不依赖于用户参数的仔细选择. 相似文献
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语音增强是消除噪声干扰的主要手段,在语音处理系统中得到广泛应用。传统语音增强算法认为相邻帧语音幅度谱之间是相互独立的,而研究表明语音幅度谱时频点之间存在相互依赖关系。缺乏对邻域时频结构信息的利用使得传统增强算法的性能难以进一步提高。本文首次将数据场引入到对语音的听觉感知领域,用数据场对语音的时频依赖性进行建模,提出一种新的基于数据场的语音增强算法。该算法通过最小化势场分布的熵确定了时频点之间的相互作用力程,在带噪语音数据场中估计噪声的最小统计量得到二值时频掩蔽值,最后利用二值时频掩蔽消除噪声干扰。实验测试表明,与Martin算法相比,基于数据场的语音增强算法在提高去噪效果的同时能有效减少语音的失真。 相似文献
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基于数据场的图像数据挖掘研究 总被引:6,自引:0,他引:6
论文采用数据场和“势”的概念,提出了一种把非结构化数据转化为结构化数据场的思想。通过提取数据场不同层次的局部极大值点,实现概念粒度的跃升,达到图像数据的降维和简约1。文章比较了图像数据经不同的非线性变换后对局部极大值大小和位置分布的影响,找到了合适的变换函数。试验证明该方法突出了人脸的局部特征,有利于反映人脸的表情,为人脸表情的特征提取提供了一种新的思路。 相似文献
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复杂网络中的社团结构发现方法 总被引:1,自引:0,他引:1
社团结构是真实复杂网络异质性与模块化特性的反映。深入研究网络的社团结构有助于揭示错综复杂的真
实网络是怎样由许多相对独立而又互相关联的社区形成的,使人们更好地理解系统不同层次的结构和功能,具有广泛
的实用价值。总结了目前常用的社区发现方法,包括经典的GN算法、模块度优化算法、基于网络动力学的方法以及
统计推断方法;用社区划分基准测试网络Zachary对上述算法进行了实验,对这几类算法的时间复杂度和优缺点进行
了比较分析。最后,对复杂网络的社区结构发现算法的研究进行了展望。 相似文献
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