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991.
Exemplar-based clustering algorithm is very efficient to handle large scale and high dimensional data, while it does not require the user to specify many pa- rameters. For current algorithms, however, are the inabil- ities to identify the optimal results or specify the number of clusters automatically. To remedy these, in this work, we propose and explore the idea of exemplar-based cluster- ing analysis optimized by genetic algorithms, abbreviated as ECGA framework, which use genetic algorithms for op- timizing and combining the results. First, an exemplar- based clustering framework based on canonical genetic al- gorithm is introduced. Then the framework is optimized with three new genetic operators: (1) Geometry operator which limits the typology distribution of exemplars based on pair-wise distances, (2) EM operator which apply EM (Expectation maximization) algorithm to generate children from previous population and (3) Vertex substitution op- erator which is initialized with genetic algorithm and se- lect exemplars by using the variable neighborhood search meta-heuristic framework. Theoretical analysis proves the ECGA can achieve better chance to find the optimal clus- tering results. Experimental results on several synthetic and real data sets show our ECGA provide comparable or better results at the cost of slightly longer CPU time. 相似文献
992.
针对在维护SDH传输设备时出现的“设备无告警,但电路有误码”这一类疑难故障,应用分类总结的方法,提出了快速、准确定位故障点的具体步骤和方法。 相似文献
993.
Internet的发展使得各类电子产品都在寻求一种信息化的道路。产品的连接方式免不了要采用在计算机网络里广泛应用的五类线。在AV网络布线中也逐渐成为一种趋势,从智能投影机到数字会议系统、中央控制系统、矩阵及切换器等都以五类线作为系统的连接方式。 相似文献
994.
环境因子的定义及研究现状 总被引:12,自引:0,他引:12
胡斌 《太赫兹科学与电子信息学报》2003,1(1):88-92
从普遍接受的三个基本假设出发,讨论环境因子的定义和失效机理不变的约束条件,重点综述环境因子的研究现状和常用方法,并探讨引入反应论模型解决环境因子预测问题的可能途径。 相似文献
995.
简要介绍了独特码基本概念,研究独特码应具备的性质并进行了相关证明,最后用实例验证了本文提出的独特码的分级编码方法。 相似文献
996.
997.
998.
针对现有的金属氧化物避雷器(Metal Oxide Arrester,MOA)红外图像故障检测方法存在识别精度低、检测速度较慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3的MOA红外图像故障检测方法。首先,以Darknet19网络代替YOLOv3原始的Darknet53网络,并在特征学习时针对样本中不同MOA长宽比例,通过K-means聚类算法对MOA图像中的目标帧进行分析,重新聚类样本中心锚点框,得到合适的锚框数目和大小。最后,利用改进YOLOv3模型完成MOA红外图像故障检测。实验结果表明,改进的YOLOv3模型识别精度达到96.3%,识别速度为6.75 ms。 相似文献
999.
1000.