基于峰点相似性拟合的GPR双曲波提取方法

在探地雷达应用中,双曲波是地下目标识别以及位置、尺寸等重要参数获取的关键形态特征,由于受到复杂地下杂波因素的影响,双曲波呈现出模糊、混乱和不连续等形态,导致其提取复杂度高,难以统一建模。为了提高双曲波提取的鲁棒性,提出了一种基于峰点相似性拟合的双曲波提取方法(PSFE),针对双曲波时变特性,特别是图像中双曲波形态断裂问题,构造波形聚类模型,利用子波区域的相似性获得感兴趣的峰点集,通过拟合有效地将杂波与目标双曲波分离,降低算法对图像质量的依赖性,进而提高双曲波提取的鲁棒性。在模拟数据集和真实数据集中进行对比实验,以验证在不同类型图像下PSFE算法对双曲波提取的性能。实验表明,在复杂的背景噪声和杂波干扰环境下算法具有较强的可行性和鲁棒性。     

基于标签聚类的多标签分类算法

多标签分类的实质就是为给定实例预测一个与其关联的标签集合。典型方法可以分为两类:问题转换型和算法适应型。本文主要研究基于标签幂集的问题转换型算法。由于已有的标签幂集算法很难发现甚至可能忽略隐藏在训练集中的重要标签集合,因此,本文提出了一种基于标签聚类的标签幂集方法,通过改进平衡k-means聚类来发现训练集中潜在的重要标签集合,并用于形成新的训练集进行多标签分类。经实验验证,该算法在多个评价指标上较原有的标签幂集方法具有更好的分类性能。     

层次聚类结合空间金字塔的图像分类

在图像分类中,视觉词典的质量直接影响着图像分类的结果,随着用户的要求提高,K-means聚类算法所构建的视觉词典已无法满足用户对图像分类的需求,为了得到高效的视觉词汇码本,针对构建视觉词典的算法进行研究,通过K-means算法和层次聚类算法的结合来达到这一目的。混合聚类算法采用K-means算法对数据样本进行初步聚类,得到一个粗略的划分;引入信息熵的属性加权,利用信息熵度量某个属性的关键性,信息熵越大的属性对聚类结果的影响越小,计算加权后的类间欧式距离,将距离相近的两个类进行合并;在空间金字塔模型框架中,将改进的混合聚类方法应用到视觉词典的构建中。实验结果表明,结合信息熵的层次聚类算法能有效提高空间金字塔模型的分类准确率。     

基于分层伪标签的图像聚类方法

图像聚类是图像处理中一个重要且开放的问题。最近,一些方法利用联合对比学习的良好表征能力来进行端到端聚类学习,利用伪标签技术来生成高质量的伪标签以提升聚类模型的鲁棒性。伪标签方法通常需要设置一个较大的概率阈值,并对满足要求的样本生成one-hot的标签,同时利用生成的标签来更新模型。但是,这种简单的伪标签生成方法难以获得足够数量的高质量伪标签。为了解决以上问题,提出了一种基于分层伪标签的图像聚类方法,它旨在利用结构化信息与伪标签信息对分类模型进行训练和精炼。引入3个假设来指导聚类方法的设计,包括局部平滑假设、自训练假设及低密度分离假设。新方法包含两个阶段：1)基于流形的一致性学习,利用近邻一致性学习来初始化聚类模型;2)基于分层伪标签的模型精炼,基于第一阶段的结果生成伪标签,并利用其来提升聚类模型的鲁棒性。首先,将基于第一阶段的结果生成强伪标签数据集及弱伪标签数据集;然后,提出了基于标签传播及分层混合的伪标签提升技术来提升弱伪标签数据集的质量;最后,同时利用强伪标签数据集及弱伪标签数据集来提升分类模型的泛化能力。相较于最优结果,SPC算法在STL10和Cifar100-20基准数据集上,...     

基于层次聚类LS-SVM的图像分割方法

文章对最小二乘支持向量机进行稀疏化处理,再借鉴层次聚类的思想,采用正向训练、反向测试的方法构造了层次聚类最小二乘支持向量机,简化了分类器的结构。与常用的几种图像分割方法比较实验,结果表明该方法缩短了训练测试时间,提高了分割效果。     

基于层次与划分方法的聚类算法研究

针对在层次聚类算法中,一个分裂或合并被执行,就不能修正,其聚类质量受到限制的缺陷,提出了利用簇间相异度及基于信息熵或整体相似度的聚类质量评价标准,在簇分裂过程中动态的进行簇的合并与分裂的算法。仿真实验结果证明,该算法具有使结果簇更紧凑和独立的效果,具有更好的聚类质量。     

基于谱聚类的多闭值图像分割方法

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用。因此,如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,即通过采用新的相似度函数的谱聚类算法(Dcut)确定图像阈值。采用基于灰度级的权值矩阵代替常用的基于图像像素级的权值矩阵描述图像像素的关系,因而算法需要的存储空间及实现的复杂性与其它基于图的图像分割方法相比大大减少。实验表明,该方法分割图像的时间少,且能够单阈值和多阈值分割图像,与现有的阈值分割方法相比,其具有更为优越的分割性能。     

基于划分和凝聚层次聚类的无监督异常检测

将信息熵理论应用于入侵检测的聚类问题,给出在混合属性条件下数据之间距离、数据与簇之间距离、簇与簇之间距离的定义,以整体相似度的聚类质量评价标准作为聚类合并的策略,提出了一种基于划分和凝聚层次聚类的无监督的异常检测算法。算法分析和实验结果表明,该算法具有较好的检测性能并能有效检测出未知入侵行为。     

基于多空间多层次谱聚类的非监督SAR图像分割算法

提出了一种基于多层区域谱聚类的非监督SAR图像分割算法（multi-space and multi-hierarchical region based spectral clustering, MSMHSC）。该算法首先在特征与几何空间求距离, 快速获得初始过分割区域, 然后在过分割区域的谱空间上进行聚类, 最终实现非监督的SAR图像分割。该方法计算复杂度小, 无须训练样本, 使用层次化思想使其能更充分地利用SAR图像各类先验与似然信息。在MSTAR真实SAR数据集上的实验验证了该算法的快速性和有效性。     

基于多特征模糊聚类的图像融合方法

首先利用模糊C-均值聚类算法在多特征形成的特征空间上对图像进行区域分割,并在此基础上对区域进行多尺度小波分解;然后利用柯西函数构造区域的模糊相似度,应用模糊相似度及区域信息量构造加权因子,从而得到融合图像的小波系数;最后利用小波逆变换得到融合图像.采用均方根误差、峰值信噪比、熵、交叉熵和互信息5种准则评价融合算法的性能.实验结果表明,文中方法具有良好的融合特性.     

基于改进K-均值算法在彩色图像分割中的应用

如何对彩色图像中的目标进行有效的分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点,文中提出不断对彩色图像采用最优阈值化进行一次粗分割提取最大目标区域,再利用改进的K-均值算法对提取目标子区域进行精确分割。实验结果表明该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,并对噪声图像具有一定的鲁棒性。     

基于HDP的监督多标签文本分类研究

随着互联网和信息技术的发展,大量的多标签文本数据快速产生。在文本分类中如何确定合适的分类数目以及如何更加准确地辨别文档的标签是亟待解决的问题。提出的HL_LDA模型通过层次狄利克雷过程自动确定分类的数目,通过发掘多标签文档的标签之间的层次信息提高分类的质量。实验结果表明在不同类型的数据集中,和经典的LDA,SVM等方法相比,HL_LDA在精度,F1-score等评估指标上明显优于现有的方法。     

密度敏感模糊核最大熵聚类算法EI北大核心CSCD

提出一种密度敏感模糊核最大熵聚类算法.该算法首先通过核函数将原始非线性非高斯的数据集转化为核空间数据集,然后利用核函数的相似性抵消不属于该聚类的样本数据在聚类过程中对聚类中心求解的干扰,消除正则化系数对聚类结果的影响,进而抑制传统最大熵聚类算法的趋同性.最后通过引入相对密度项,解决因样本数据在特征空间的分布差异而导致的聚类中心求解偏差问题,从而提高聚类结果的准确性.实验部分,本文讨论了算法参数间的关系以及对聚类结果的影响.通过与传统模糊C均值聚类算法、核模糊C均值聚类算法、最大熵聚类算法、最大熵规范化权重核模糊C均值聚类算法以及其他两种改进最大熵聚类算法的聚类结果进行对比分析,结果表明本文提出的密度敏感模糊核最大熵聚类算法的聚类性能明显优于其他算法.     

基于二值化聚类的图像文字提取算法

为解决渐变色给文字提取聚类算法带来的问题,研究与实现了基于二值化聚类的图像文字提取算法。图像通过一系列预处理后,得到了利于聚类的二值图像,根据背景图像区域特征,对图像进行聚类分块,再利用文字图像区域特征,聚类识别出文字区域。实验表明,该算法在各类图像上取得了理想的效果。     

基于覆盖的多标记学习方法研究

多标记学习是实际应用中的一类常见问题,覆盖算法在单标记学习中表现出了优秀的性能,但无法处理多标记情况。将覆盖算法推广到多标记学习中,针对多标记学习的特点和评价指标,对算法的学习和构造过程进行了改造,给出待分类样本对各类别的隶属度。将算法应用于基因数据集和自然场景数据集的学习中,实验结果表明算法能够取得较好的分类效果,且相比于大多数同类算法有更高的性能。     

基于层次划分的密度优化聚类算法

针对传统的聚类算法对数据集反复聚类,且在大型数据集上计算效率欠佳的问题,提出一种基于层次划分的最佳聚类数和初始聚类中心确定算法——基于层次划分密度的聚类优化(CODHD)。该算法基于层次划分,对计算过程进行研究,不需要对数据集进行反复聚类。首先,扫描数据集获得所有聚类特征的统计值;其次,自底向上地生成不同层次的数据划分,计算每个划分数据点的密度,将最大密度点定为中心点,计算中心点距离更高密度点的最小距离,以中心点密度与最小距离乘积之和的平均值为有效性指标,增量地构建一条关于不同层次划分的聚类质量曲线;最后,根据曲线的极值点对应的划分估计最佳聚类数和初始聚类中心。实验结果表明,所提CODHD算法与预处理阶段的聚类优化(COPS)算法相比,聚类准确度提高了30%,聚类算法效率至少提高14.24%。所提算法具有较强的可行性和实用性。     

一种基于蚁群聚类算法的雷达辐射源识别方法

提出了基于蚁群聚类算法的雷达辐射源识别方法。该方法采用雷达辐射源特征参数建立模型,对雷达辐射源样本进行识别,仿真结果接近90%。实验表明,蚁群聚类算法识别雷达辐射源的方法具有一定的可行性。     

基于图聚类的入侵检测算法研究

针对当前聚类算法仅依赖于初始聚类中心并且无法精确区别非凹形状类的不足,现将图学习知识应用到聚类算法中,提出了一种基于图聚类的入侵检测算法P-BFS。为得到较准确的分类模型,算法中引入了一种基于逼近函数的相似性度量方法。实验结果论证了图聚类思想应用于入侵检测系统的优越性;同时表明了,与K-means聚类算法相比,P-BFS图聚类算法具有较高的性能。     

探地雷达数据实时成像技术研究

为解决探地雷达在工作过程中回波数据的实时成像问题,设计了基于VC＋＋平台的回波数据实时成像系统;采用基底去除技术及其色域划分的方法对回波数据进行处理及其实时成像,满足了探地雷达工作中实时成像的要求;实验表明,利用这种方法形成的图像能够真实反映地下目标体的变化。且有利于对采集到的数据进行进一步处理和分析。