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101.
卫星云图中人们感兴趣的区域(ROI)往往是各类云团,针对卫星云图内容的复杂性,利用直方图模糊加权C均值聚类方法实现云图的图像分割,对分割结果进行后处理,最终获取云图内的感兴趣区域。常规聚类方法需要人工指定类个数,影响了ROI提取过程的自动化程度。引入修正聚类评价指标,基于该指标实现最佳类别个数的自动确定。云图分割是感兴趣区域提取过程的关键,采用的直方图模糊加权C均值聚类方法在原有算法基础上,引入样本权重概念,使得聚类过程更为合理;同时将聚类对象由原始像素转换为灰度直方图,提高了聚类过程执行效率。实验结果表明设计的感兴趣区域提取方法能较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云、对流云六类区域,提取结果与客观实际一致。 相似文献
102.
多输入多输出网络系统的拥塞控制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文讨论了多输入多输出网络系统中信息拥塞的控制问题,通过对造成网络拥塞的原因以及影响网络传输定性的因素进行分析,建立了解决网络拥塞的模糊逻辑控制器。仿真表明了该控制器可以有效保证网络系统中信息的稳传输。 相似文献
103.
构件库模糊查询技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文研究了在构件库管理系统中模糊查询理论,引入新概念,在此基础上给出了一种领域字典库 D D D 的定义、构造算法及构件库模糊查询算法。 相似文献
104.
针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对大规模样本分类效率低下的问题,提出了基于自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory,ART)神经网络与自组织特征映射(Self-Organizing feature Map,SOM)神经网络的SVM训练算法,分别称为ART-SVM算法与SOM-SVM算法。这两种算法通过聚类压缩数据集,使SVM训练的速度大大提高,同时可获得令人满意的泛化能力。 相似文献
105.
106.
提出了一种改进的模糊CMAC神经网络(IFCMAC),该神经网络是在经典的FCMAC神经网络的模糊后相连层和输出层之间引入了输入矢量的线性加权和来补偿逼近的误差,所以它的逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点,在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量,将该特征向量作为IFCMAC神经网络的输入,实验结果表明其具有较高的分割准确性。 相似文献
107.
X. Z. Gao S. J. Ovaska 《Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications》2001,5(4):287-296
In this paper, we give a comparison between the conventional power control scheme and soft computing-based approaches in
a mobile communications application. At the base station, the `bang–bang' control strategy and a neural network-based prediction
control method are employed. In addition, full power command transmission mode, single-bit command transmission mode, and
fuzzy logic-based power command enhancement unit are considered. Based on simulation experiments, we quantitatively evaluate
the performance of various combinations of these control methods and command transmission modes. Conclusions on the optimal
configuration are finally drawn. 相似文献
108.
109.
We discuss a method of evaluating fuzzy clustering algorithms. Each of them generates a partition matrix of a data set with the entries lying in the [0, 1] interval and expressing the grade of belonging of the object to the clusters detected. Membership functions of the same cluster are interpreted as probabilistic sets in the sense of Hirota. This makes it possible to characterize the clusters by means of the entropy of the corresponding probabilistic sets. Moreover, the mutual entropy of pairs of probabilistic sets provides an index for evaluating the degree of interaction between clusters. 相似文献
110.