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1.
指定K个聚类的多均值聚类算法在K-均值算法的基础上设置了多个次类,以改善K-均值算法在非凸数据集上的劣势,并将多均值聚类问题形式化为优化问题,可以得到更优的聚类效果。但是该算法对初始原型敏感,且随机选取原型的方式使聚类结果不稳定。针对上述问题,提出一种稳定的K-多均值聚类算法,并对该算法的复杂度与收敛性进行了简要讨论。该算法先基于数据样本的最邻近关系构造图,根据图的连通分支将数据分为若干组,取每组数据的均值点作为初始原型,再用交替迭代的方法对优化问题进行求解,得到最后的聚类结果。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,该算法具有更稳定更优越的聚类效果。 相似文献
2.
基于模糊连接度的近邻传播聚类图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有近邻传播聚类图像分割方法分割精度低的问题,提出一种基于模糊连接度的邻近传播聚类(FCAP)图像分割算法。针对传统模糊连接度算法不能得出任意点对间模糊连接度的不足,结合最大生成树提出了全模糊连接度算法。FCAP算法先使用Normalized Cut超像素技术进行超像素分割,这些超像素可以看作数据点以及它们之间的模糊连接度;然后使用所提出的全模糊连接度算法计算超像素间的模糊连接度,根据模糊连接度和空间信息计算超像素的相似度;最后使用近邻传播(AP)聚类算法完成分割。实验结果表明,FCAP算法明显优于超像素处理后直接使用AP聚类算法进行分割的方法,并且优于无监督图像分割方法。 相似文献
3.
提出一种求解带软时间窗车辆路径问题的混合算法。采用蚁群系统算法产生阶段最优解,以此作为粒子模板,随机生成粒子群,利用粒子群算法在阶段最优解基础上进一步优化。且在蚁群系统算法中,当容量超过限制后,从剩余的客户里选择需求量最大的作为新的起点继续探索路径,直到所有客户都被访问一遍。实验表明,该混合算法是解决带软时间窗车辆路径问题的一个有效算法。 相似文献
4.
教育高校毕业生树立正确的职业观 总被引:1,自引:0,他引:1
正确的职业观对高校毕业生求职择业、指导职业活动和人生发展具有重要的意义。文中针对加强高校毕业生的思想政治教育,帮助高校毕业生树立服务人民、奉献社会的正确职业观,引导他们用正确的职业观处理求职择业和职业活动中的各种矛盾,选择科学的人生价值目标,重视人生价值的实现,服从社会需要,追求全局利益,发扬艰苦奋斗精神,从而引导高校毕业生提高求职择业质量和水平,并在职业活动中创造出不平凡的业绩进行了分析和论述。 相似文献
5.
为了解决点击率预测任务中现存的参数共享和计算耗费较高的问题,提出特征融合与分发的多专家并行推荐算法框架.利用该方法不仅可以提高并行架构对不同类型特征的分辨能力,学习表现力更强的特征输入,还能够在显式特征和隐式特征之间进行参数共享,缓和反向传播期间的梯度,提高模型的性能.该框架是轻量级而且与模型无关的,可以泛化应用在众多主流并行架构的推荐算法上.在3个公共数据集上的大量实验结果表明,利用该算法框架,能够有效地提高SOTA模型的性能. 相似文献
6.
文章提出了一种可用于灰度图象处理的并行自适应加权识别系统模型,从理论上对该模型作了相应的数学描述和分析,并给出了将系统应用于灰度图象边缘检测的实例。 相似文献
7.
蚁群算法是一种基于群体智能原理的优化模型,用于解决组合优化问题。集合覆盖问题是NP完全问题中应用面最广的问题之一,它在模式识别、机器学习等领域中具有重要的应用。以SCHF[1]启发函数作为启发信息,用蚁群算法求得集合覆盖问题的优化解。通过几种算法的仿真结果对照表明,用蚁群算法求解集合覆盖问题是有效的,蚁群算法得到的解是比较理想的。 相似文献
8.
网络环境下的许多应用软件 ,如多媒体网络教学系统等 ,都需要解决对远程计算机进行监控的问题 ,而利用微软的分布式组件对象模型DCOM ,则是解决该问题的一个良方。1 分布式组件对象模型DCOM WindowsNT功能强大 ,其主要原因之一是加入了DCOM。DCOM本质上是一种建立对象、接口的方法和沟通对象的通信协议 ,它可以让应用程序和对象在网络中不同的机器之间沟通 ,也就是说我们可以在应用程序或动态链接库中建立对象 ,并提供对象的各种服务 ,而在另一台远程机器中的应用程序可以通过接口调用这个对象的方法或访问它… 相似文献
9.
中值滤波器在有效抑制脉冲噪声的同时,会模糊图像细节.为克服这一缺陷,文中对中值滤波器进行改进,提出一种基于正则化可能性线性模型的自适应滤波器.该滤波器的输出是原始输入信号和经典中值滤波器的加权和,而权值则根据输入的信号序列由建好的正则化可能性线性模型来决定.实验表明,该滤波器在有效滤除脉冲噪声的同时能较好地保留图像的细节信息,且针对不同比例的脉冲噪声,表现出较好的鲁棒性. 相似文献
10.