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1.
基于划分的模糊聚类算法   总被引:67,自引:1,他引:66       下载免费PDF全文
张敏  于剑 《软件学报》2004,15(6):858-868
在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识剐中最常用的算法类型之一.至今,献中仍不断有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本从改变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在C-均值算法的基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种比例变化却很敏感.并以极大熵方法为例进行了比较实验.最后总结了基于划分的模糊聚类算法普遍存在的问题及其发展前景。  相似文献
2.
基于边缘颜色对的车牌定位新方法   总被引:46,自引:0,他引:46  
车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题.该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法.首先进行彩色边缘检测,然后以每一边缘点为中心,垂直于边缘方向取一线形窗口,在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色,若是,则保留为候选车牌边缘点;然后进行形态滤波,剥离不符合车牌结构特征的区域,最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域.该方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性.对各种条件下拍摄的163幅含有车牌的图像应用该算法,定位准确率达到98.2%。  相似文献
3.
论模糊C均值算法的模糊指标   总被引:42,自引:0,他引:42  
于剑 《计算机学报》2003,26(8):968-973
模糊C均值算法(FCM)是经常使用的聚类算法之一.模糊指标m的选取对FCM的性能有重要影响.但使用模糊C均值算法时,理论上如何选取模糊指标m一直是一个问题.该文指出当一个数据被聚集成c个子类时,每个子类一般情形下应有不同的类中心.据此作者通过研究FCM算法的收敛点集的性质,得到了FCM算法的平凡解的稳定性判据,由此证明了如何选取模糊指标m理论上依赖于数据本身,并给出了理论上选取模糊指标m的规则.实验结果说明了该文给出的规则是有效的.  相似文献
4.
基于谱图理论的流形学习算法   总被引:41,自引:4,他引:37  
流形学习的主要目标是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形.近年来基于谱图理论的学习算法受到研究者的广泛关注.介绍了流形与流形学习的关系,着重研究了几种有代表性的基于谱图理论的流形学习算法,并对算法进行了比较分析,最后进行总结和对进一步的研究做了展望.  相似文献
5.
入侵检测系统报警信息聚合与关联技术研究综述   总被引:36,自引:2,他引:34  
报警的聚合与关联是入侵检测领域一个很重要的发展方向·阐述了研发报警聚合与关联系统的必要性通过对报警的聚合与关联可以实现的各项目标;重点讨论了现有的各种报警聚合与关联算法,并分析了各算法的特点;介绍了在开发入侵报警管理系统(IDAMS)中如何根据算法特点选择算法的原则;总结了现有聚合与关联系统的体系结构;简要介绍了IDMEF标准数据格式以及它在报警关联中的作用;最后,介绍了现有聚合与关联系统的发展现状,并提出了研发入侵报警聚合与关联系统所面临的重要技术问题和发展方向·  相似文献
6.
免疫机制在计算机网络入侵检测中的应用研究   总被引:29,自引:0,他引:29  
首先对当前入侵检测中所应用的免疫机制进行了简要的介绍;接着,对迄今所提出的3个基于免疫机制的入侵检测模型做了较为详细的描述和分析;最后,根据在免疫机制研究中的一些体验,提出了一些值得研究的机制和方向,以及对这项研究的一些认识。  相似文献
7.
基于人眼视觉特性的快速图像编码算法   总被引:29,自引:0,他引:29       下载免费PDF全文
王向阳  杨红颖 《软件学报》2003,14(11):1964-1970
提出了一种图像编码算法ESPIHT(extended set partitioning in hierarchical trees).该算法能够通过以下3项措施提高SPIHT算法工作效率:(1) 全面引入快速提升小波变换;(2) 重新定义扩充零树结构;(3) 综合考虑人眼视觉特性.实验结果表明, ESPIHT算法是一种高效的图像压缩算法,其编解码速度、图像复原质量、内存需求量等关键技术指标均优于SPIHT等编码算法(特别是在低比特率下).  相似文献
8.
模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用   总被引:29,自引:0,他引:29  
针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此可以得到不同的惩罚值,并且在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.在充分的数值实验基础上,将文中提出的方法应用于当前一个重要的应用领域——计算机网络入侵检测问题,并得到了较好的实验结果.理论分析与数值实验都表明,该算法是切实可行的,并具有良好的鲁棒性。  相似文献
9.
偏序集、包含度与形式概念分析   总被引:28,自引:0,他引:28  
在形式背景上建立了3个偏序集:G偏序集、M偏序集和GM偏序集,并将包含度的概念引入到3个偏序集上,讨论了偏序集上的偏序关系和包含度与概念格之间的联系,并且证实了形式概念分析中的内涵、外延和蕴涵规则均可归结为偏序集上的序表示及包含度表示,这将有助于人们深刻理解形式概念分析中概念的含义及概念格的结构,为从定量分析角度研究形式概念分析提供了依据。  相似文献
10.
一种限定性的双层贝叶斯分类模型   总被引:28,自引:1,他引:27       下载免费PDF全文
朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法,但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系,影响了它的分类性能.通过分析贝叶斯分类模型的分类原则以及贝叶斯定理的变异形式,提出了一种基于贝叶斯定理的新的分类模型DLBAN(double-level Bayesian network augmented naive Bayes).该模型通过选择关键属性建立属性之间的依赖关系.将该分类方法与朴素贝叶斯分类器和TAN(tree augmented naive Bayes)分类器进行实验比较.实验结果表明,在大多数数据集上,DLBAN分类方法具有较高的分类正确率.  相似文献
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