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1.
Adaboost和信息瓶颈算法在图像检索中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
提出基于Adaboost特征选择和信息瓶颈算法的图像检索方法,提取图像的量化颜色直方图特征和Gabor小波纹理特征,采用Adaboost特征选择算法进行特征降维;用信息瓶颈算法对图像进行聚类,得到每个图像类的聚类中心;计算查询示例图像和对应图像类的图像之间的相似度,按照相似度的大小返回检索结果。实验表明,提出的方法可以明显提高检索效率以及检索的精度。  相似文献
2.
提出一种基于互信息约束聚类的图像标注算法。采用语义约束对信息瓶颈算法进行改进,并用改进的信息瓶颈算法对分割后的图像区域进行聚类,建立图像语义概念和聚类区域之间的相互关系;对未标注的图像,提出一种计算语义概念的条件概率的方法,同时考虑训练图像的先验知识和区域的低层特征,最后使用条件概率最大的语义关键字对图像区域语义自动标注。对一个包含500幅图像的图像库进行实验,结果表明,该方法比其他方法更有效。  相似文献
3.
提出基于信息熵特征选择和信息瓶颈算法的图像聚类算法,首先提取图像的Gabor小波纹理特征和灰度共生矩阵纹理特征,然后采用信息熵特征选择方法进行特征降维;图像聚类方法很多,其中较为典型的k-means聚类算法,但它过分依赖距离函数和聚类中心的选择,采用信息瓶颈算法对图像进行聚类,信息瓶颈算法不需要定义距离函数,它考虑了样本与特征的关系,不仅压缩了样本的信息,同时又考虑保留特征信息。实验结果表明,提出的方法具有良好的聚类效果。  相似文献
4.
提出一种基于信息瓶颈聚类的多聚焦图像融合方法。该方法采用信息瓶颈算法对源图像进行聚类分析,获得联合的聚类表示;由非下采样Contourlet变换对源图像进行多分辨率分解,通过联合聚类表示指导各频域系数融合;采用非下采样Contourlet逆变换重构获得融合图像。实验结果表明,该方法具有良好的客观评价性能和主观视觉效果。  相似文献
5.
提出一种针对面向对象软件架构恢复的基于凝聚式信息瓶颈的加权层次聚类算法(ABWHC)。该算法采用信息丢失度作为相似度度量标准,扩充聚类特征和权值,利用面向对象软件的特性,为实体或簇生成用以描述其含义的标签组。实验结果表明,ABWHC算法不仅能改善聚类的性能,还能恢复面向对象软件的架构。  相似文献
6.
非共现数据是指不符合联合概率分布,而是符合一个未知函数的数据.将非共现数据转化为共现形式后可以采用熵来定量度量信息并进行聚类.但是,现有算法假设非共现数据的各个属性特征对聚类贡献均匀,没有考虑代表性属性和不相关(冗余)属性对聚类效果的不同影响.因此,本文提出一个非共现数据的两阶段加权IB算法(TSAW-sIB),在非共现数据共现转化的两个阶段,从"非共现/共现/联合"三个视角观察非共现数据,突出代表性属性,抑制冗余属性,获得更能准确反映非共现数据特征的数据表示并进行聚类.实验表明,TSAW-sIB算法优于ROCK、COOLCAT和LIMBO算法.  相似文献
7.
在交通物联网中,出租车以其方便、快捷的特性扮演着重要角色.但是,出租车服务的动态、随机和异步并发的特性使得其难以采用微分、差分等数学方法描述.其中,出租车空载问题是公认的智能交通的最大难题之一.提出在GPS数据的基础上,基于信息瓶颈方法来聚类城市内出租车的空载聚集区域,从而指导空载车辆规避这些区域,以此达到提高出租车载客率的效果.出租车空载聚集区聚类算法将出租车视为原变量,GPS数据视为相关变量.目标是寻求压缩变量,在尽可能压缩出租车簇的个数的同时,最大化保留空载聚集区域的相关信息.在某城市出租车的真实GPS数据集上的相关实验表明,算法可以准确识别空载聚集区.  相似文献
8.
面向范畴数据的序列化信息瓶颈算法(CD-sIB)假设数据各个属性特征对二元化转化的贡献均匀,从而影响转化效果.文中提出二元化加权转化方法来反映非共现数据的特征.该方法通过突出非共现数据的代表性属性,从抑制非代表性(冗余)属性,从而获取最佳共现表示.文中提出随机分布数据的适用性和计算方法的无监督性两个非共现加权原则,并基于加权粒度概念构造二元化加权转化算法.实验结果表明,文中算法的聚类精度优于其它算法.  相似文献
9.
在图像处理中,分割算法是其主要研究焦点之一。针对该问题,提出基于信息瓶颈法的新图像分离 合并分割算法。该方法的目的是抽取与输入相关的一个变量的紧密表征,并使得在考虑与输出相关的另一个变量互信息的损失最小。首先,基于一系列图像区域和强度直方图集合之间定义信息渠道,在此渠道中,以互信息的最大化来优化图像分割法;然后,通过最小化互信息损失,完成在上一阶段中获得的多区域合并过程。在二维图像上做的实验表明所提出算法的性能。  相似文献
10.
话题关联检测的关键任务在于判断给定报道对是否属于同一话题.现有判断方法往往忽略种子事件与其直接相关事件之间的层次关系.为此,通过分析报道内部语义分布规律及篇章结构,并依据语义分布规则,利用语义分布规律改进信息瓶颈(Information bottleneck,IB)算法,用于子话题逻辑语义单元的划分,并利用这些逻辑语义单元表示报道,进行话题关联检测.实验证明该方法有较快的收敛速度,并在一定程度上提高了系统性能.  相似文献
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