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1.
基于多主体技术和数学形态学的空间聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
空间数据复杂多变、数据量庞大,且数据分析较为困难。为解决该问题,提出一种基于多主体技术和数学形态学灰度形态运算的聚类算法。将结构元素作为智能个体,Agent根据其所处空间位置环境的Moore Neighborhood值或VN Neighborhood值,采用OCC算子自主选择做灰度膨胀或腐蚀运算。实验结果表明,该算法具有较好的准确性、可靠性和灵活性,能对任意聚类形状进行快速聚类。  相似文献
2.
一种改进的概念语义相似度计算方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对当前概念相似度计算的片面性和不完善性等不足,提出一种改进的基于语义距离的概念间语义相似度计算方法。从有向边包含的信息量、有向边的类型以及概念密度3个方面对语义距离进行扩展,将语义距离转换成语义相似度,通过引入不对称因子,使最终概念语义相似度计算更加精确。将该方法与基于信息量方法、基于距离方法及人的主观判断结果进行比较,验证了该方法的可行性和有效性。  相似文献
3.
软件构件的ATE表示及其聚类方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
提出一种自动标签提取(ATE)构件表示方法,并设计基于ATE的模糊聚类方法。ATE表示能够包含比刻面分类更多的有效信息,并克服构件刻面分类可能产生的主观因素影响。模糊聚类使构件摆脱传统聚类的硬划分模式,可分别隶属于不同的簇,对构件检索提供更好的支持。在原型构件库中的对比实验证明该方法的可行性与有效性。  相似文献
4.
基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在图像边缘检测过程中,针对滤除噪声及有效保留图像边缘信息这对矛盾点进行了研究,给出一种基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测算法。该算法通过多次使用轮廓结构元素的开最大和闭最小运算操作滤除噪声,运算次数通过比较图像峰值信噪比确定,降低结构元素对边缘信息的影响;然后采用多形状多尺度结构元素提取图像边缘,并利用图像峰值信噪比控制结构元素尺度的选取。与经典边缘检测算法相比,该算法具有更强的去噪声能力,且能保留更多的图像细节。仿真实验表明,有区别地使用轮廓结构元素及多形状多尺度结构元素,能有效去噪并保留边缘信息。  相似文献
5.
针对如何在大规模构件库中改善检索性能的问题,提出构件的标识表示,并设计了基于标识的构件检索方法.标识由领域术语、刻面术语以及高权重词等代表构件主要信息的词组成.使用标识表示构件可以获得比刻面分类更多的有效信息并能够校正刻面分类产生的主观影响,有利于检索准确率的提高.为提高检索速度,设计了功能倒排索引与标识索引组成的双向组合索引.最后与常用检索方法进行了对比实验,结果表明基于标识的构件检索具有较高的检索效率以及良好的综合检索效果,能够较好的满足大规模构件库的检索要求.  相似文献
6.
语义Web服务发现机制在发现服务时的准确率较低.为解决该问题,提出一种基于模糊聚类优化的语义Web服务发现方法.采用改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法,实现对服务聚类预处理,在模糊聚类时,综合考虑服务的输入、输出、前提、效果4个功能性参数,并扩展已有的服务匹配机制,在匹配时,将服务的4个功能性参数全部作为服务相似度的计算因子.实验结果表明,在模糊聚类稳定的条件下,该方法的服务平均查全率为79.6%,平均查准率为85.9%,均高于未采用聚类处理和只采用输入/输出参数的FCM聚类处理方法.  相似文献
7.
针对如何为构件检索提供更合理的候选构件集问题,设计了一种基于标识潜在语义分析的模糊聚类方法 (TL-SAF)。首先设计了标识提取算法从构件描述文档中提取出构件的标识,然后应用潜在语义分析对标识进行降维并提取潜在语义关系,最后使用模糊聚类的思想对构件进行聚类。TLSAF聚类摆脱了传统聚类的硬划分模式,使构件可以分别隶属于不同的簇,对构件检索将能够提供更好的支持。通过在原型构件库中应用TLSAF对本文方法的可行性与有效性进行了验证。  相似文献
8.
为帮助矿工在复杂的井下环境和突发事故中准确选择逃生路线,建立了基于多Agent的煤矿井下矿工逃生模型(UCMEM)。通过分析井下人员在灾害中的生理和心理情况,提取出了井下人员的行为规则。依据这些行为规则,利用RePast建模仿真软件模拟矿工在事故发生时的逃生行为,随机生成了逃生路线。结果表明:在井下发生灾害时,利用模型生成的逃生路线进行逃生能够有效降低死亡率;模型针对灾害发生的不同地点,可生成不同的逃生路线,并帮助Agent安全逃生。  相似文献
9.
针对快速发现用户适合度较高的Web服务问题,提出了一种基于用户情境聚类的Web服务发现方法.将聚类与倒排索引技术融入Web服务发现算法,利用BIRCH聚类思想进行用户情境聚类,有效地缩小了Web服务的查找范围,而倒排索引技术则能够快速定位服务,进一步优化了Web服务发现的时间.结合实例和实验,并与其他Web服务发现方法进行比较,结果表明了该方法的服务发现结果和时间效率均优于其他方法.  相似文献
10.
目前的Web服务发现方法,由于没有充分利用用户情境信息,导致在服务发现时间和结果准确率方面存在不足.首先对包括当前用户在内的情境相似的用户进行了聚类,缩小了服务发现的范围;然后,在此基础上利用当前用户偏好信息及情境相似的历史用户感知到的候选服务的QoS数据,给出了一种基于历史用户QoS感知的Web服务发现方法,包括候选服务的QoS数据获取和综合权重计算;最后,结合实验并与其他Web服务发现方法进行比较,证明了该方法在服务发现结果的准确率和时间效率方面均有了一定的提升.  相似文献
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