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1.
为解决传统模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)算法在处理大规模数据集时遇到的时间复杂和内存不足等瓶颈,提出基于大数据集抽样分块的多视角自适应模糊聚类算法,算法通过邻域正则约束提高传统FCM算法的抗噪性,通过低秩与熵加权约束提高多视角一致性,以提高算法对多样化数据聚类的适应性,最后通过Canopy算法初始聚类中心提取、数据抽样分块和自适应加权优化算法对大规模数据聚类的适应性.实验结果表明,算法在继承传统多视角FCM算法良好聚类性能基础上,减少了计算复杂度,提高了聚类准确率,适于大规模数据集聚类.  相似文献   
2.
针对复杂背景下因像素点噪声及高亮边缘干扰导致的对红外弱小目标检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于局部 积加权对比的红外弱小目标检测算法。 首先,分别计算目标区域与背景区域均值,并得到目标与局部背景的差异性;提出一种 局部积加权方法,极大增强了小目标的显著性与抑制背景杂波的能力;其次,采用多尺度算法增强算法的自适应能力;最后,对 显著性图像进行自适应阈值分割,得到待检测的真实目标。 仿真实验结果表明,所提算法的信杂比增益( SCRg)和背景抑制因 子(BSF)相比现有算法均有一定提升,在复杂背景及强噪声干扰下仍具有良好的准确性和鲁棒性,实现了提高检测率,降低虚 警率的目的。  相似文献   
3.
软件缺陷预测是软件工程中的一个研究热点问题,通常软件缺陷预测的研究工作主要关注于软件模块是否存在缺陷和软件模块存在缺陷的数量。目前软件缺陷数量研究主要集中在基于缺陷数的软件模块排序。为提高软件模块排序的准确度,提出一种回环软件缺陷数量预测模型。此模型主要包括回环特征选择和缺陷预测两部分。在回环特征选择部分,将改进的密度峰值聚类算法和包裹式特征选择方法相结合,以回环的方式动态的选出最优特征,并训练学习器;陷预测部分采用反距离加权集成的方式得到预测结果。实验结果表明,此模型相比于LRCR、GRCR、LR、MLP、GP、NBR、ZIP分别提升了10.36%、28.74%、13.51%、36.61%、25.30%、60.14%、54.72%,有助于提高软件缺陷预测准确性。  相似文献   
4.
经典谱聚类算法将数据聚类转为图划分问题,在分析其Normalized Cut函数与传统加权核k-means等价基础上,设计了一种基于抽样改进加权核k-means算法的大规模数据集谱聚类算法,算法通过加权核k-means迭代优化避免Laplacian矩阵特征分解的大量资源占用,通过随机映射得到近似奇异值分解,并由近似奇异向量确定各点数据权重及抽样概率,以此得到快速合理抽样,通过数据抽样并将聚类中心约束到抽样点生成的子空间中,避免全部核矩阵的使用,从而降低经典算法的时间空间复杂度。实验结果表明,改进算法在保持与经典算法相近精度基础上,大幅提高了聚类效率,实验验证了改进算法的有效性。  相似文献   
5.
沈丙振  缪建明  李晓菲  贾广威 《兵工学报》2021,42(11):2503-2512
作战能力评估对陆军武器装备体系发展论证和作战运用具有重要意义,其评估模型的构建又是其中最为关键的一项内容。分析基于改进结构方程模型(SEM)的陆军武器装备体系作战能力评估步骤,构建陆军武器装备体系作战能力评估指标体系,并对现有SEM进行改进。通过线性加权和法对多维度体系作战能力评估指标体系进行降维处理,提高SEM的计算效率,实现陆军武器装备体系作战能力的快速计算与综合评估。改进SEM中的聚合指标权重求解分别采用熵权法和层次分析法,将2种权重聚合指标值参与到改进SEM中计算的体系作战能力评估结果,与直接用SEM的体系作战能力评估结果进行对比。仿真实验结果表明,体系作战能力评估结果的变化趋势基本一致,实现了对改进SEM可信度和时效性的验证分析。  相似文献   
6.
王宁  宋慧慧  张开华 《计算机应用》2021,41(4):1100-1105
为解决判别式相关滤波(DCF)跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题,提出一种基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法(DWOP-EFO)。首先,同时采用矩形框之间的重叠度和中心距离作为动态锚框质量评价的依据,能够缩小预测结果与目标区域之间的空间距离,缓解模型漂移问题;其次,为了进一步提高跟踪精度,采用轻量化的目标分割网络将目标从背景中分割出来,再利用椭圆拟合算法对分割轮廓进行优化并输出稳定的旋转矩形框,实现对目标尺度的精确估计;最后,通过尺度置信度优化策略对置信度高的尺度结果实现门控输出。所提算法能缓解模型漂移问题,同时有利于增强跟踪器的鲁棒性和提升跟踪精度。在两个最为流行的评测数据集VOT2018和OTB100上进行了实验,结果表明:在VOT2018数据集上,所提算法的期望平均重叠率(EAO)指标比基于重叠度最大化准确跟踪算法(ATOM)提高2.2个百分点,相较于基于可学习的判别模型跟踪器(DiMP)提高1.9个百分点;同时,所提算法在OTB100评测数据集上的成功率指标比ATOM高出1.3个百分点,特别是在非刚性形变属性上效果显著。所提算法在评测数据集上的平均运行速率均超过25 frame/s实现了实时跟踪。  相似文献   
7.
基于加权Ashby选材法及车门结构设计关键性能分析,总结了与质量,成本相关的材料效率计算公式,并分别绘制了材料的密度-弹性模量、密度-屈服极限、对数形式密度成本-弹性模量、对数形式密度成本-屈服极限Ashby图,通过区域划分建立了相应的评分体系。根据所得材料效率,结合专家评分方法,获得了备选材料库中每种材料子性能的得分以及材料综合性能得分,再根据得分结果选出最佳材料设计方案。结合具体车门外板结构对材料方案进行了抗凹性能验证,结果表明此方法对车门外板的选材设计具有重要的指导意义。  相似文献   
8.
9.
针对滚动轴承存在故障提取信息冗余、非平稳突变故障预测效果不佳的问题,提出了一种基于t分布随机近邻嵌入算法(T_SNE)和自适应加权支持向量回归(AW-SVR)相结合的滚动轴承退化状态预测方法。该方法首先提取了滚动轴承的时域和频域指标,组成原始特征向量;然后通过T_SNE算法进行特征降维,获得二维退化特征集,并利用相对均方根值(RRMS)划分滚动轴承的退化阶段,以此来描述轴承的退化状态;最后将权函数引入支持向量回归机(SVR)中,并通过自适应地改变突变点的权重增强SVR的学习能力,以提高对突变故障的预测精度。通过实验数据对比分析,结果表明T_SNE和AW-SVR相结合比ISOMAP+SVR、LLE+SVR和T_SNE+SVR方法在轴承退化状态预测方面具有更好的效果。  相似文献   
10.
针对四轮独立驱动电动汽车转向控制效果与所搭建车辆动力学模型参数紧密相关的问题,提出一种车辆动力学模型参数自校正转向控制系统设计方法。采用递推最小二乘法对车辆动力学模型关键参数进行实时辨识,有效地解决了车辆动力模型参数时变及非线性扰动影响的问题。设计加权最小方差自校正车辆转向控制器,实现对车辆转向横摆稳定性进行实时优化的目标。通过建立加权最小方差控制目标函数,计算出优化横向稳定性所需附加横摆力矩,并实时修正车辆四轮独立驱动转矩,有效提升了四轮独立驱动电动汽车转向工况操纵稳定性。搭建CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台,对所设计自校正四轮转向控制系统进行仿真分析验证。仿真结果表明,该加权最小方差自校正转向控制器能有效提升四轮独立驱动电动汽车的行驶稳定性。  相似文献   
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