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1.
快速模糊C均值聚类彩色图像分割方法   总被引:34,自引:3,他引:31  
模糊C均值(FCM)聚类用于彩色图像分割具有简单直观、易于实现的特点,但存在聚类性能受中心点初始化影响且计算量大等问题,为此,提出了一种快速模糊聚类方法(FFCM)。这种方法利用分层减法聚类把图像数据分成一定数量的色彩相近的子集,一方面,子集中心用于初始化聚类中心点;另一方面,利用子集中心点和分布密度进行模糊聚类,由于聚类样本数量显著减少以及分层减法聚类计算量小,故可以大幅提高模糊C均值算法的计算速度,进而可以利用聚类有效性分析指标快速确定聚类数目。实验表明,这种方法不需事先确定聚类数目并且在优化聚类性能不变的前提下,可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现彩色图像的快速分割。  相似文献
2.
基于蚁群算法的图像分割方法   总被引:19,自引:0,他引:19  
蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法。根据数字图像的离散性特点,首先从模糊聚类角度出发,将蚁群算法引入图像分割中,综合考虑像素的灰度、梯度及邻域特性进行特征提取。然后,针对蚁群算法循环次数多,计算量大的问题,设置启发式引导函数和初始聚类中心进行改进。详细阐述特征提取、初始聚类中心设置和模糊聚类流程。实验证明改进蚁群算法可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。  相似文献
3.
数据挖掘在公司财务分析中的应用   总被引:19,自引:0,他引:19  
数据挖掘是将数据升华为知识的重要工具。该文利用数据挖掘中的聚类分析方法,根据一些最新的、关键的财务指标,对十大上市钢铁公司进行了分析,有利地支持了投资决策的制定。  相似文献
4.
应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行建模与仿真   总被引:18,自引:1,他引:17  
模糊规划的提取和隶属度函数的学习是模糊推理系统设计中重要而困难的问题,自适应神经模糊推理系统(ANFIS)方法基于Sugeno模糊模型,其结构类似于神经网络,采用反向传播算法和最小二乘法调整模糊推理系统的参数,并能自动产生模糊规划,本文应用该方法给出了对一个典型系统建模的仿真实例,取得了良好的效果。  相似文献
5.
Web页面和客户群体的模糊聚类算法   总被引:17,自引:0,他引:17  
web日志挖掘在电子商务和个性化web等方面有着广泛的应用.文章介绍了一种web页面和客户群体的模糊聚类算法.在该算法中,首先根据客户对Web站点的浏览情况分别建立Web页面和客户的模糊集,在此基础上根据Max—Min模糊相似性度量规则构造相应的模糊相似矩阵,然后根据模糊相似矩阵直接进行聚类.实验结果表明该算法是有效的.  相似文献
6.
一种基于T-S模型的快速自适应建模方法   总被引:16,自引:0,他引:16  
在分析Takagi-Sugeno模型的网格法(即ANFIS方法),聚类法和模糊树法的基础上,提出一种新的改进的建模方法,它划分的空间的个数与分布和采样数据的特征密切相关,具有自适应能力。应用国际标准例题进行仿真,说明了该方法的有效性。  相似文献
7.
一种基于模糊聚类的图象分割方法   总被引:15,自引:0,他引:15  
模糊C-均值(FCM)算法用于图象分割,是一种非监督模糊聚类后标定的过程,但是,FCM算法存在着一些不足,进而限制了它在某些方面的应用,本文提出了一种基于模糊聚类的图象分割方法,较好解决了FCM算法所遇到的问题,且本文从数学上和实验上证明了这种方法的有效性。  相似文献
8.
非线性系统模糊辨识的新方法   总被引:15,自引:1,他引:14  
邵青  冯汝鹏 《控制与决策》2001,16(1):83-85,89
提出一种新的基于T-S模型的模糊辨识方法,其特点是考虑了样本距离和“可线性化程度”两个因素,对模型的前后件参数同时辨识,提高了辨识精度,并提出规则“置信度”的概念,实现了辨识的结构自适应。将该辨识器用于一类非线性系统的模糊辨识,仿真结果验证了所提出方法的有效性。  相似文献
9.
数值型和分类型混合数据的模糊K-Prototypes聚类算法   总被引:15,自引:0,他引:15       下载免费PDF全文
陈宁  陈安  周龙骧 《软件学报》2001,12(8):1107-1119
由于数据库经常同时包含数值型和分类型的属性,因此研究能够处理混合型数据的聚类算法无疑是很重要的.讨论了混合型数据的聚类问题,提出了一种模糊K-prototypes算法.该算法融合了K-means和K-modes对数值型和分类型数据的处理方法,能够处理混合类型的数据.模糊技术体现聚类的边界特征,更适合处理含有噪声和缺失数据的数据库.实验结果显示,模糊算法比相应的确定算法得到的结果准确度高.  相似文献
10.
模糊聚类分析在数据挖掘中的应用研究   总被引:15,自引:0,他引:15  
数据挖掘是从大量数据中用平凡的方法发现有用的知识。聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域,它是按照一定的要求和规律将事物进行分类的一种数学方法。随着模糊数学的兴起,用精确的数学的方法研究模糊问题,人们逐渐将精确和模糊统一起来。论文将模糊数学的模糊理论应用于数据挖掘的聚类分析中,讨论了如何利用样本之间的模糊关系分析样本之间的关联程度,给出了模糊聚类分析在数据挖掘中的应用的主要步骤,以及相应的实例分析和程序设计。  相似文献
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