Web 日志挖掘中模糊C均值聚类研究

Web日志挖掘就是通过一定的方法分析Web日志数据,发现用户的访问习惯,帮助管理人员改进Web站点的性能和结构,提高用户获取知识的质量和速度.笔者首先在Web日志挖掘的背景下分析了模糊C均值聚类算法的缺陷,针对其的不足,在粗糙集理论的支持下,介绍属性信息量的概念,并通过计算待聚类对象的属性权值,区分重要性属性和噪音属性...     

基于ACO-PAM综合算法的电力负荷聚类分析

负荷特性分类与综合是实现负荷模型实用化的关键.为建立合适的变电站负荷模型,将聚类方法引入负荷特性分析,提出一种基于ACO-PAM的综合聚类算法.该综合算法是PAM算法对蚁群的历史最优位置进行聚类分析,将此位置代替PAM的参考点,作为新的聚类中心,数据将自适应地加入到适合它的聚类中.ACO算法具有全局搜索能力强、易于与其...     

利用.NET组件技术实现刀具图像的检测

为了实现刀具图像的轮廓跟踪,提取轮廓点,采用Matlab.NET component与Mi-crosoft Visual Studio C Sharp混和编程技术,并运用模糊C均值聚类（Fuzzy C Mean cluste-ring,FCM）算法对图像进行处理,返回分割阈值,实现对灰度图像的分割.同时为避免出现轮廓断点,引入编码技术,再经过8邻域搜索目标轮廓,最终完成刀具图像轮廓跟踪.与微分算子的边缘检测对比,本文算法利用FCM分割图像,又引入编码技术,实现轮廓连续的跟踪检测,该方法分割效果较好,界面编写简单,运行简便.     

改进Delaunay三角剖分算法

针对传统Delaunay算法对非凸三维曲面剖分结果不理想,提出了基于凸划分的改进Delaunay三角剖分算法．研究了复杂曲面剖分的特性,定义了非凸集合凸划分定理,对任意曲面相对投影平面进行划分．利用一组正交平面对任意复杂曲面的划分,通过变换域对曲面进行了Delaunay三角剖分．实验结果表明,改进算法能够在正交平面对头面数据集合进行正确凸划分,在投影平面改进Delaunay三角剖分结果正确,鲁棒性明显增强,并与理论分析一致,验证了改进算法的正确性和有效性．     

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。     

减法聚类的Hough变换航迹起始算法

针对低信噪比、低信杂比目标检测时Hough变换累积矩阵存在的峰值簇拥现象,提出了一种基于减法聚类的Hough变换航迹起始算法.该方法首先采用Hough变换初步筛选出参数空间上大于投票阈值的投票值,然后采用减法聚类对获取的参数进行二次处理.实验表明该方法不但能够明显改善局部峰值簇拥现象,而且对杂波干扰具有更好的鲁棒性,特别适用于复杂环境中的目标检测.     

基于类云模型聚类的多目标数据关联算法

针对多目标跟踪中的数据关联问题,提出一种基于类云模型c-均值聚类的数据关联算法.该算法采用类云模型c-均值聚类算法对目标有效回波进行聚类,将聚类中心作为目标最终观测值,运用最近邻法对聚类中心与航迹进行关联,用Kalman滤波器进行状态估计.实验结果表明,本算法与联合概率数据互联算法相比,跟踪精度高,计算量小,更适应于工程应用.     

基于混沌粒子群和模糊聚类的图像分割算法*

模糊C-均值聚类算法(FCM)是一种结合模糊集合概念和无监督聚类的图像分割技术,适合灰度图像中存在着模糊和不确定的特点;但该算法受初始聚类中心和隶属度矩阵的影响,易陷入局部极小.利用混沌非线性动力学具有遍历性、随机性等特点,结合粒子群的寻优特性,提出了一种基于混沌粒子群模糊C-均值聚类(CPSO-FCM)的图像分割算法.实验证明,该方法不仅具有防止粒子因停顿而收敛到局部极值的能力,而且具有更快的收敛速度和更高的分割精度.     

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。