一种改进的标记分水岭遥感图像分割方法

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。分水岭变换则是一种适用于图像分割的强有力的形态学工具,然而其不足之处在于它的过分割结果。提出一种基于ISODATA聚类和标记分水岭的分割方案,该方案首先通过中值滤波来消除部分噪声;然后用ISODATA方法进行聚类,获得更明显的特征差异;接着采用Sobel算子进行梯度重建,得到具有边缘信息的简化图像;在此基础上再进行基于标记的分水岭变换。实验结果表明,该方法分割精度达到80%以上,能够较好地抑制过分割。     

结合变尺度法的改进类电磁机制算法

标准类电磁机制算法处理连续函数优化问题时存在最优参数选取和收敛速度问题.数值实验研究表明类电磁算法不具备初值敏感性,并在搜索后期算法收敛速度缓慢甚至可能出现停滞.数值实验分析指出粒子之间达成动态力平衡状态是造成算法停滞的可能原因之一,提出一种解决策略是摒弃EM算法后期搜索过程,结合变尺度法对EM算法前期搜索到的近似最优值进行二次优化.该混合计算方法将二者的优势相结合,实验结果表明新方法在保证计算实时性的同时,取得了较高的计算精度.最后,对EM算法本身构造提出一些改进意见,并初步建立用于连续函数优化的EM算法计算框架,为后续更深入的研究EM算法提供参考.     

稀有类分类问题探讨

分类是数据挖掘中的重要任务之一,稀有类分类问题是分类中的一个重要分支,可以描述为从一个分布极不平衡的数据集中标识出那些具有显著意义却很少发生的实例,在现实生活中的很多领域都有广泛的应用.详细地介绍了稀有类分类的问题,探讨了稀有类分类的一些特征、影响稀有类分类的一些因素和对稀有类分类进行评估的标准,介绍了当前分类稀有类的主要方法:基于数据集的方法和基于算法的方法.介绍了当前几种流行的稀有类分类算法.     

网络编码中ACK类攻击的防御研究

近年来,网络编码以其巧妙的思想展现出生机勃勃的应用前景,但是安全问题一直是其在网络中大规模应用的最大障碍.本文分析了网络编码中存在的特有的ACK类攻击,给出了针对该类攻击的基于典型集和哈希函数以及马尔可夫模型的防御方法,并利用数据挖掘的方法获得了典型集的元素组成,同时分析了TCP流中ACK状态数的分布,展望了网络编码的发展方向.     

基于模范用户的改进协同过滤算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,在传统协同过滤算法的基础上提出一种基于模范用户的协同过滤算法。通过对用户空间的聚类,自动选取模范用户聚类的最优粒度,利用模范用户产生推荐。实验结果表明,与传统协同过滤算法和其他基于聚类策略的算法相比,该算法在明显提高推荐效率的同时对推荐精度和稳定性都有所改进。     

基于聚类的快速Wi-Fi定位算法

Wi-Fi定位中用户移动终端计算能力差,提供的能量有限。为此,提出一种基于信号强度聚类的快速定位算法,依据接收信号强度的相似度对参考点分组再定位,从而减少定位计算量,提高Wi-Fi定位精度。在校园和市内2种不同室外环境下进行现场实验,数据显示定位均方根误差从16.71 m减小到9.68 m,定位时间从96.3 ms减小到5.2 ms,验证了该算法的高效性和有效性。     

基于语义概念的海量短信文本聚类

提出一种基于语义概念的海量中文短信文本聚类方法。该方法从短信文本出发,利用《现代汉语语义分类词典》的级类主题词,在短信文本向量集中提取概念元组,形成表示聚类结果的高层概念,基于这些高层概念进行样本划分,从而完成整个聚类过程。实验结果表明,该聚类算法有较好的聚类结果且执行效率较高。     

基于聚类方法的空间度量物化选择算法

在空间数据仓库中,由于物化视图中空间度量的聚集结果需要占用较大的存储空间,因此只能选择部分空间度量进行物化.而现有的物化视图选择算法大部分只是针对视图选择设计的,没有考虑视图中度量的选择.为此,针对空间度量的区域合并操作,提出基于聚类方法的空间度量物化选择算法.把可合并的空间对象组进行聚类,在每个聚类中计算合并组的收益...     

基于热平衡的中智学图像分割方法

为降低噪声对图像分割结果的影响,提出一种基于热平衡理论的中智学图像分割方法。该方法将图像转化为中智学图像,考虑每一个像素的不确定性,通过热平衡运算及图像增强处理,使噪声点变得更平滑,再使用γ-均值聚类方法分割图像。实验结果表明,对于含不同程度噪声的图像,该方法的分割效果明显优于中智学方法及改进的模糊C-均值方法。     

子空间可能性聚类机制研究

可能性C-均值(PCM)聚类作为经典的基于原型的聚类方法,在处理高维数据集时性能骤降,无法检测出高维空间中嵌入的有效子空间。针对此不足,在PCM基础上引入子空间聚类机制,提出子空间可能性聚类算法SPC。该方法保留了PCM方法的优点,且对高维数据具有较好的适应性,能够有效检测各类所处的子空间。仿真实验验证了SPC算法的有效性。