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针对大数据智能分类效率低、占用率较高的问题,提出了一种云计算下低占用率大数据智能分类方法,采用贝叶斯算法构建智能分类模型,使其后续分类时通过朴素贝叶斯智能分类器可以将容错率降到最小,并构建压缩函数及选择特征使其能够和源数据之间的区分程度相同的,对智能分类模型进行训练,通过训练后的分类模型对源数据进行特征分类,最终完成云计算下大数据智能分类的目的 .仿真结果表明,使用改进方法对大数据分类,其计算过程简单、空间占用率较低,能够有效的缩短数据分类时间,鲁棒性较强. 相似文献
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为了将低分辨率图像增强为高分辨率(HR)图像并最终得到超分辨率(SR)图像,提出了具有混合残差和密集连接结构的轻量级神经网络(LNN)来提高单幅图像超分辨率(SISR)性能,构建了层间SR-LNN(SR-ILLNN)和简化SR-LNN(SR-SLNN)两种LNN。SR-ILLNN采用基于部分卷积的填充方案来避免边界信息... 相似文献
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针对现有的贪婪方法不能有效处理拓扑结构中链路故障的问题,提出单链路故障和多链路故障本地化恢复策略。首先,通过利用克莱因伯格的贪婪嵌入给出单链路故障恢复策略;然后,将其扩展到多链路故障的情况;最后,在基于Python/C++的仿真环境下对提出的技术进行评估。实验结果表明,该技术仅需要非常有限的资源,且造成的路由质量损耗也有限,可以实现快速切换,可依网络生成树中链路数目扩展。该技术的可扩展性、简单性和低开销使其适合于大型网络。 相似文献
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基于近似密度函数的医学图像聚类分析研究 总被引:7,自引:0,他引:7
针对医学图像数据难以用数学模型来表述和聚类的问题,提出一种基于近似密度函数的医学图像聚类分析方法.该方法采用核密度估计模型来构造近似密度函数,利用爬山策略来提取聚类模式.基于真实的人体腹部医学图像数据集的实验结果表明,该方法可以取得较好的聚类效果. 相似文献
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针对C-V法的水平集图像分割法缺少局部控制能力等问题,将基于边缘的几何主动轮廓线模型和基于区域的C-V法两者结合起来,提出了基于梯度的混合Mumford-Shah图像分割模型HMSG。给出了HMSG模型的参数设置准则,在分割的初期加大模型中全局特征项的权值,在分割的后期则加大局部特征项的权值,以提高模型的图像分割能力。对合成图像与医学图像的分割实验结果表明,该方法优于C-V方法对于含有噪声和边缘模糊的非二值图像的分割,能够较为准确地提取图像边界,可以有效提高图像分割整体性能。 相似文献
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