基于Hough变换的SAR图像舰船尾迹检测方法

该文提出了一种基于Hough变换与K均值聚类检测舰船尾迹的算法。该方法通过归一化Hough变换求出原图像尾迹所在直线的平均能量值,由于原图中的尾迹往往并不规则,导致能量最大值并不是整条直线的最佳统计代表值,其周围会有一些能量次大的点出现,且形成一个由若干能量点组成的点集。该文引进了K均值聚类方法,将这些点集归类,归类后的每一类的类心能很好的代表一条尾迹,实验结果表明方法是有效的。     

一种基于HMM聚类的视频目标轨迹分析方法

针对视觉监控中基于运动轨迹的目标行为分析问题,提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)聚类的轨迹分布模式提取和异常行为检测算法。首先为每一条运动轨迹训练一个HMM,并通过这些模型来计算轨迹两两之间的距离;然后对该距离矩阵采用主元分析法(PCA)降维并以降维后的每一行作为对应轨迹的特征进行模糊C均值聚类,接着为聚类后的每一类轨迹训练一个HMM作为其分布表达模型;最后利用这些HMM模型来检测给定轨迹所表示的目标行为是否异常。对不同场景的轨迹分析实验表明了方法的有效性。     

免疫聚类算法在基因表达数据分析中的应用

提出了基于免疫聚类算法的基因表达数据分析方法. 根据基因表达数据矩阵的特点,设计了改进的Consine系数来度量基因相似度;借鉴生物免疫学的有关免疫理论,利用基因表达数据分析的先验知识自适应地改变抗体本身及其与抗原亲合度的关系,构造了基于免疫优势克隆的聚类算法. 与K均值算法和遗传算法的对比实验表明,该算法能够获得较大的类内紧制度、较小的类间分离度,具有较好的工程应用价值.     

基于模糊聚类的矢量量化的声纹识别研究

采用模糊C-均值聚类算法(FCM)实现声纹码本的矢量量化,使用基于相似系数和的孤立点检测法识别孤立点.试验表明,该方法能有效地减少孤立点对识别结果的干扰,显著降低码本量化误差,从而提高矢量量化声纹识别系统的识别率.     

基于灰色聚类的空袭目标威胁评估与排序

为了对空袭目标威胁进行有效评估与排序,以便合理地分配防空火力,提出了一种基于灰色聚类理论的空袭目标威胁评估与排序方法.首先分析空袭目标参数与目标威胁的关系,建立目标威胁评估指标体系,并确定指标量化处理的方法.然后通过灰色聚类理论中的灰色变权聚类方法,建立空袭目标威胁评估与排序模型.最后以一组具体空情数据为例,运用该模型实现了对空袭目标威胁的评估与排序.通过计算表明该模型具有一定的有效性和实用性.     

Grey Clustering Theory to Assess the Effect of Mineral Admixtures on the Cyclic Sulfate Resistance of Concrete

Concrete specimens made with ordinary portland cement or ordinary portland cement incorporating fly ash with the replacement of 10% or 20%, ground blast furnace slag with the replacement of 15% or 30%, or 15% fly ash and 15% ground blast furnace slag were made and exposed to a cyclic sulfate environment. Concrete properties including relative dynamic elastic modulus, chloride ion diffusion coefficient, compressive strength and flexural strength were measured. Effect of mineral admixtures on the cyclic sulfa...     

一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法*

提出了一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法。该算法首先对时间序列数据进行向量形式转换,计算出各个时间序列间的相似度并构建复杂网络,然后利用基于Normal矩阵的方法进行复杂网络社团划分,同一类的时间序列被划分到一个社团,即实现对时间序列数据的聚类。为了验证该方法的可行性和有效性,将其应用于股票时间序列数据聚类分析中,并在两个实际的数据集上与其他方法相比较,取得了较好的实验结果。     

基于轮廓特征的人体行为识别

提出了一种以运动人体轮廓为特征,基于模板匹配的人体行为识别方法。首先,利用背景差分法和阴影消除技术提取运动人体轮廓;定义一种边界点-半径的轮廓描述方法,将时变的二维轮廓形状转换为对应的一维距离向量;以成本函数为特征向量,利用谱系聚类方法提取行为序列的关键姿态;最后,将关键姿态编码为行为字符串,利用编辑距离度量测试序列与标准序列间的相似性。实验结果表明,利用本文方法对人的6种日常行为进行识别,正确识别率达到84.3%以上,具有简单实用的特点。     

Moodle平台数据挖掘方法设计与实现

教育数据挖掘是一个新兴的研究方向。如何把存储在教育软件系统中的数据转变为有意义的信息,并为教育决策、优化教学过程服务,已成为大多数教育工作者所关注的内容。文中总结了当前教育数据挖掘的研究现状,介绍了一种基于Excel的简单数据挖掘方法。该方法利用模糊C均值聚类算法,对Moodle平台积累的日志数据进行分析,找出有相似学习行为的学生,为学习社区的小组划分和研究学习模式服务。实验表明,该方法能够更准确地对学生进行分类,而且操作更为简单、方便。     

一类连续的K-means 等价聚类模型及其优化算法

聚类作为一种非监督学习方法是数据科学中重要的研究内容.K-means是一种基于划分的聚类算法,一般是利用启发式算法求解一个离散的NP问题.为增强K-means在大数据问题中的应用性,从聚类矩阵的属性出发,设计了一类非凸连续的K-means等价聚类优化模型,并利用ADM M框架给出了该等价模型的快速优化算法.数值实验结果表明了该模型及其优化算法在大数据聚类中的准确性和高效性.此外,还讨论了该模型的性质及等价性问题.