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集体差异性被认为是集成学习中的一个关键因素,在聚类集成的研究中,生成聚类集体的方法有许多种,但就专门致力于生成高差异性聚类集体的方法研究较少,基于此,本文提出生成高差异性聚类集体的方法CEAN和ICEAN,在算法中通过引入人工数据来增加聚类集体的差异性,用实验比较了CEAN和ICEAN与文献中出现的常用聚类集体生成方法,实验表明CEAN和ICEAN确实能增加生成集体的差异性,从而在相似平均集体成员准确度情况下使得聚类集成的效果更好. 相似文献
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基于数学形态学的聚类分析 总被引:1,自引:0,他引:1
数学形态学广泛应用于图像识别之中.经典的聚类方法在聚类形状复杂时难于获得满意的结果.本文提出一种新的基于数学形态运算的聚类方法,通过合理选择离散化参数和结构元素,这种基于分级数学形态操作序列的聚类方法能较好地将各个簇分离开来.实验证明此方法比传统方法效果更好,并且能有效确定聚类数. 相似文献
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在数据挖掘中发现关联规则是一个基本问题,而发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题。提出了基于FP-Tree的共享前缀频繁项集挖掘算法-FP-SPMA算法。构造FP-Tree来压缩事务数据库,通过共享前缀和前瞻剪枝快速减小候选项集,无需递归构造条件模式树,算法性能有明显的提高。 相似文献
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罗会兰 《中国图象图形学报》2014,19(3)
摘要:目的:由于当前大多数的追踪算法都是使用目标外观模型和特征进行目标的匹配,在长时间的目标追踪过程中,目标的尺度和形状均会发生变化,再加上计算机视觉误差,都会导致追踪的失误。提出一种高效的目标模型用于提高追踪的效率和成功率。方法:采用分割后提取的目标特征来进行建模表示外观结构,利用图像分割的方法,将被追踪的目标区域分割成多个超像素块,结合SIFT特征,形成词汇本,并计算每个词在词汇本中的权值,作为目标的外观模型。利用外观模型确定目标对象的关键点位置后,通过使用金字塔 Lucas-Kanade 追踪器预测关键点在下一帧图像中的位置,并移动追踪窗口位置。结果:结合点位移的加权计算有效的克服目标尺度和形状变化产生的问题。结论:实验结果表明在目标发生形变或光照变化的情况下,算法也能准确的、实时的追踪到目标。 相似文献
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提出了一种基于集成技术和谱聚类技术的混合数据聚类算法CBEST。它利用聚类集成技术产生混合数据间的相似性,这种相似性度量没有对数据特征值分布模型做任何的假设。基于此相似性度量得到的待聚类数据的相似性矩阵,应用谱聚类算法得到混合数据聚类结果。大量真实和人工数据上的实验结果验证了CBEST的有效性和它对噪声的鲁棒性。与其它混合数据聚类算法的比较研究也证明了CBEST的优越性能。CBEST还能有效融合先验知识,通过参数的调节来设置不同属性在聚类中的权重。 相似文献
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近年来基于深度学习的图像修复方法相比于传统方法,表现出明显优势,前者能更好的生成视觉上合理的图像结构和纹理.但现有的标准卷积神经网络方法,通常会造成颜色差异过大和图像纹理缺失与失真的问题.本文提出了一种新型图像修复深度网络模型,该模型由两个相互独立的生成对抗式网络模块组成.其中,图像修复网络模块旨在解决图像缺失区域的修复问题,其生成器基于部分卷积网络;图像优化网络模块旨在解决修复后图像存在局部色差的问题,其生成器基于深度残差网络.通过两个网络模块的协同作用,图像的视觉效果与图像质量得到提高.与其他先进方法进行定性和定量比较的实验结果表明,本文提出的方法在图像修复质量上表现更好. 相似文献
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应用数据仓库技术实现决策支持系统 总被引:1,自引:0,他引:1
罗会兰 《南方冶金学院学报》2002,23(1):46-49
就数据仓库技术在决策支持系统中的应用进行了研究,提出了数据仓库技术与数据挖掘技术相结合的数据仓库化决策支持系统方案,就其基本结构、功能作出简单介绍。 相似文献
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为提高行人检测的准确率,提出基于分割集成的方法用于静态图片中的行人检测。先将每个训练样本均匀分割成若干区域,提取特征后利用AdaBoost算法对每个区域建立一个局部分类器,这些局部分类器加权组成一个全局分类器。采用不同的分割方法重复上述过程,得到多个全局分类器。为进一步提高检测效果,得到更好的平均性能,对每种分割方法分别使用方向梯度直方图、多尺度方向梯度直方图特征建立2个全局分类器。当检测新的窗口时,集成上述全局分类器,通过加权投票的方式决定最终的检测结果。在INRIA公共测试集上的实验表明,文中方法有效提高检测效果。 相似文献