结合初始中心优化和特征加权的K-Means聚类算法

为了提高传统K-Means聚类算法的聚类准确性,提出一种结合初始中心优化和特征加权的改进K-Means聚类算法。首先,根据样本特征对聚类的贡献程度获得初始特征权重,构建一种加权距离度量。其次,利用提出的初始聚类中心选择方法获得k个初始聚类中心,并结合初始特征权重进行初步聚类。然后,根据聚类精度来调整特征权重并再次执行聚类过程。重复执行上述过程直到聚类精度不再变化,获得最终的聚类结果。在UCI数据库上的实验结果表明,与现有相关K-Means聚类算法相比,该算法具有较高的聚类准确性。     

一种改进的猴群算法

猴群算法是一种新的群体智能优化算法,该算法可以有效地求解线性、非线性、非凸和复杂高维函数的优化问题,目前已得到了许多学者的研究和关注.为了进一步提高猴群算法的求解精度,给出了一种改进的猴群算法.首先,采用均匀分布的Kent混沌映射产生猴群算法的初始可行解.然后,在该算法的爬过程中采用递减的因子作为爬步长.最后,在仿真实验中,与已有方法进行比较,结果显示了所给改进猴群算法的求解精度明显得到改善,即所提算法是可行的.     

试谈粒子群算法

粒子群算法、蚁群算法以及人工蜂群算法等都是智能型算法,这些算法通过对生物种群寻找食物过程的模拟,从而提出了一种人工寻找最优解的模拟算法.粒子群算法和蚁群算法在科研领域和工程领域都有广泛的应用,都用于解决最优解的问题.尽管粒子群算法已不是什么新算法,但仍然有应用价值和研究价值,因此经过对粒子群算法研究之后,从以下几个方面对粒子群算法进行了综述.在介绍了粒子群算法的基本概念之后,介绍了粒子群的应用和不足之处,给出了粒子群算法两个重要参数.     

污染及多视角下DataMatrix码精确定位

针对现有算法对同时存在污染与透视形变的DataMatrix(DM)码定位困难的问题,根据Hough域能够突显直线的特性,提出一种基于Hough变换域提取最佳边缘组合的算法.首先利用DM码的主方向性将目标边缘点从图像域快速变换到Hough域;然后基于先验规则滤除大部分非边界点,得到候选边界点并进行有效组合;最后建立多视角下DM码内部边缘在Hough域中分布模型并提取特征,将对应最大特征值的边界组合作为最终定位结果.实验结果证明,与传统的二维条码定位算法相比,文中算法对于遭受污染及存在透视形变DM码的精确定位具有更高的鲁棒性与适应性.     

基于综合因子的H.264码率控制算法

针对H.264的JVT-G012算法在帧层对未编码的P帧采用平均分配比特、忽略了图像复杂度和P帧在图像组(Group of pictures,GOP)中的位置对码率控制影响的问题,提出了一种新的H.264码率控制算法,先利用P帧的图像复杂度和P帧在GOP中位置组成的综合因子来调整P帧的目标比特分配,再利用已编码帧的历史信息来调整当前编码帧的量化参数.通过实验表明,与JVT-G012算法相比,本文算法不仅提高了视频图像的质量,尤其是运动剧烈和纹理复杂的视频序列的图像质量,而且使得输出的实际码率更接近目标码率,提高了码率控制的精准性;与已有算法相比,在保持视频图像质量的情况下,进一步提高了码率控制的精准性.     

基于改进蚁群算法的用户有效浏览兴趣路径挖掘

从Web日志中挖掘用户浏览兴趣路径,对于网站重构和产品推荐等商业用途具有重要意义。传统的挖掘算法一般基于用户访问频度,并不能真正体现用户的兴趣点。访问时间是一个能反应用户浏览兴趣的重要因素,用预设的访问时间阈值剔除无效数据,得出有效访问时间。本文对蚁群算法加以改进,用浏览频度和权值因子作为兴趣函数,有效访问时间因子作为信息素函数,提出有效-兴趣度的概念。对算法进行具体模拟,结果表明,本文提出的挖掘算法比传统的算法更能体现用户的浏览兴趣。     

新抗菌肽设计及活性与功能预测

通过对影响抗菌肽活性因子的分析,确定可量化的因子参数,并对已有抗菌肽的活性因子数据进行统计分析,得到参数取值范围。采用Java技术,对已有抗菌肽序列进行剪切拼接,得到新肽。根据参数取值范围判断新肽,是否有活性,并进行功能预测,同时对抗菌肽构建三维空间结构图。分析证明,亲水端正电荷量是四类抗菌肽具有抗菌活性的重要共性;疏水氨基酸残基百分比和α-螺旋百分比两因子对区分四类抗菌肽功能效果显著。     

《电子制作》杂志社约稿

《电子制作》杂志是国家新闻出版总署批准,国内外公开发行的科技类类优秀期刊,由中国商业联合会主管、中国家用电器服务维修协会主办的国家级刊物。国内统一刊号:CN11-3571/TN,国际标准刊号:ISSN1006-5059,邮发代号:82-541。复合影响因子:0.124,综合影响因子:0.043。由众多资深编辑、专家、教授精心打造,全部为实用知识,摒弃虚浮,使之更符     

无需人工干预的关节点提取和三维重建

随着现在人体的运动捕获和行为理解的研究的发展,对这项研究有了越来越高的要求。相对于原来的手动提取人体关节点作为特征点来研究,如何使得提取特征点更加自动化,对以后的运动捕获和行为理解的研究意义重大。提出一种在单目视觉条件下在第一帧自动提取人体关节点位置的方法,来解决传统的以手动标定提取人体关节点的问题,并且利用光流稀疏L_K算法 对提取出的关节点进行运动跟踪,得到运动人体二维坐标信息,结合像机模型通过几何计算获得人体关节点的深度信息。     

温室环境因子无线自适应系统

现代温室的环境因子（包括温度、湿度等环境参数）测控系统中,传统的有线通信受到监测环境、数据传输距离和成本的制约,限制了温室进一步大规模的发展．因此,本文通过建立无线传感器网络,实现测控环境中不同区域的温湿度信息无线实时采集与监测;同时根据植物生长环境需求,通过无线传感器网络中的控制节点控制温室中的机电设备,启动或者关闭相应的执行器（天窗、湿帘、遮阳帘、风机等）,实现对温室环境因子的无线自适应控制．因此,设计温室环境因子的无线自适应控制系统是解决现代农业温室测控领域中因有线通信而受限的有效途径之一．