首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   1篇
  免费   0篇
  国内免费   2篇
综合类   1篇
自动化技术   2篇
  2021年   1篇
  2020年   1篇
  2019年   1篇
排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
针对于K-means算法的缺点做出了一些改进,提出了一种基于KNN算法改进K-means的算法。改进后的算法解决了K-means算法K值无法确定和数据分类中的不强、易受异常数据干扰的缺点,提高了算法的聚类效果以及削弱初始聚类中心选择的随机性对于聚类结果易陷入局部最优的影响。实验表明,改进后的算法不仅解决了传统算法确定K值的问题,而且聚类结果稳定且聚类效果良好。  相似文献   
2.
AIS(Automatic Identification System)是一种船舶的自动识别系统,可以提供船舶的时间戳、经纬度、航向角度、速度等数据信息.本文针对船舶航行轨迹多维度的特点以及对船舶轨迹预测的精确度和实时性的需求,提出了一种基于图像检测和匹配的计算轨迹相似度的方法.该方法首先将所有渔船轨迹数据进行可视化,再通过ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法和BF(Brute-Force)匹配来计算轨迹图片相似度用于划分渔船轨迹类型.实验结果显示,通过该计算相似度的方法具有精度高、易实现的特点,与传统计算方法相比,其在处理轨迹数据的效率和速度更具有优越性.  相似文献   
3.
K-means算法是一种常用的聚类算法,已应用于交通热点提取中.但是,由于聚类数目和初始聚类中心的主观设置,已有的聚类方法提取的交通热点往往难以满足要求.利用互信息和相对熵,提出SK-means算法,并应用于交通热点提取中.在所提方法中,基于不同点之间的互信息寻找初始聚类中心;此外,基于互信息和散度的比值,确定聚类数目.将所提方法应用于成都某段时间交通热点提取中,并与传统的K-means比较,实验结果表明,所提方法具有更高的聚类精度,提取的热点更符合实际.  相似文献   
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号