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1.
针对密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering,DPC)需要人为指定截断距离d c,以及局部密度定义简单和一步分配策略导致算法在复杂数据集上表现不佳的问题,提出了一种基于自然最近邻的密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering based on Natural Nearest Neighbor,NNN-DPC)。该算法无需指定任何参数,是一种非参数的聚类方法。该算法首先根据自然最近邻的定义,给出新的局部密度计算方法来描述数据的分布,揭示内在的联系;然后设计了两步分配策略来进行样本点的划分。最后定义了簇间相似度并提出了新的簇合并规则进行簇的合并,从而得到最终聚类结果。实验结果表明,在无需参数的情况下,NNN-DPC算法在各类数据集上都有优秀的泛化能力,对于流形数据或簇间密度差异大的数据能更加准确地识别聚类数目和分配样本点。与DPC、FKNN-DPC(Fuzzy Weighted K-nearest Density Peak Clustering)以及其他3种经典聚类算法的性能指标相比,NNN-DPC算法更具优势。 相似文献
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3.
4.
设计了一种适用于空间材料科学实验旋转运动的自动解锁装置,完成了其关键零部件的设计和校核,并对解锁装置进行了解锁实验。实验结果表明:该自动解锁装置只需提供2.1N·m的解锁力矩即可解锁。 相似文献
5.
分析了解化公司氨吸收混合制冷装置运行中遇到的问题 ,提出了改造措施 ,并对改造前后的指标进行了对比。 相似文献
6.
针对连续Adaboost算法中平滑因子选取的不足,提出了一种动态选取平滑因子的DS-Adaboost算法,该算法对弱分类器输出中的平滑因子ε进行了动态选取,根据Wj+1Wj-1比值的大小动态地选择平滑因子,当Wj+1Wj-1>1时,εj=Wj+1,当0j+1Wj-1<1时,εj=Wj-1。实验表明,DS-Adaboost算法能较好地起到平滑的作用,使得落在同一个区间里面的正样本和负样本的比例都在可以比拟的范围内。 相似文献
7.
基于“Gap统计”理论思想,在概念“Wilcoxon秩和统计量”基础上提出了顺序秩和统计量、顺序秩和间隙以及边缘隶属度的概念,以相对半邻域之间图像灰度分布的顺序秩和差别为依据,建立了基于顺序秩和统计间隙的多尺度图像模糊边缘检测模型,分析了模型与Prewitt算子的关系.通过图像的边缘检测实例对模型进行了验证,比较了不同尺度下边缘检测的差别,验证并分析了噪声对边缘影响依尺度的关系.该模型具有多尺度、区域内部抗噪能力与尺度有关、噪声弱化弱边缘以及边缘具有隶属度、图像的边缘检测结果与尺度有关等特点,反映了边缘与纹理依尺度的关系. 相似文献
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9.
在我国的输电线路中,使用最广泛的是110 kV高压输电线路。现阐述了110 kV高压输电线路检修的重要性,总结了线路检修流程和检修方式,并提出一些故障维护措施,以保证输电线路的安全运行。 相似文献