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在传统的k-means聚类算法中,聚类结果会随着初始聚类中心点的不同而波动,针对这个缺点,提出一种优化初始聚类中心的算法。该算法通过计算每个数据对象的密度参数,然后选取k个处于高密度分布的点作为初始聚类中心。实验表明,在聚类类别数给定的情况下,通过用标准的UCI数据库进行实验比较,发现采用改进后方法选取的初始类中心的k-means算法比随机选取初始聚类中心算法有相对较高的准确率和稳定性。 相似文献
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区内侵入岩分布广泛。在区域变质及岩浆活动中,形成了大量的、不同时代的花岗岩及各类脉岩。花岗岩体多呈岩基、岩株产出,主要有贵家峪、小河、文峪、娘娘山等岩体;脉岩主要有花岗伟晶岩、辉长辉绿岩、细晶岩、辉绿岩、煌斑岩等。 相似文献
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金渠金矿区矿脉较多,可分为4个矿脉组,自南而北分别为202脉组、16脉组、303脉组和845脉组。金渠金矿区位于老鸦岔复背斜中段北翼,西阴—雷家坡次级向斜南翼和北翼。矿区内出露地层为太华群,区域变质、混合岩化作用强烈,岩浆活动频繁,韧、脆性不同深度层次形成的断裂构造发育,矿脉受北东向脆性构造应力轴方向控制,沿应力轴方向发育,受次级张性构造控制,南倾脉矿体走向北西偏转,北倾脉走向北东方向偏转。该组脆性断裂以大湖复合断裂构造F43为中心向东西两侧逐渐减弱,且具等间距性(约600-700米)。矿区矿脉较多,可分为4个矿脉组,自南而北分别为202脉组、16脉组、303脉组和845脉组。各矿脉组的分布有一定的规律,在空间上又相互联系[1]。 相似文献
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生成对抗网络(GAN)作为一种新的无监督学习算法框架得到越来越多研究者的青睐,已然成为当下的一个研究热点。GAN受启发于博弈论中的二人零和博弈理论,其独特的对抗训练思想能生成高质量的样本,具有比传统机器学习算法更加强大的特征学习和特征表达能力。目前GAN在计算机视觉领域尤其是在样本生成领域取得显著成功,每年有大量GAN相关研究的论文产出。针对GAN这一热点模型,首先介绍了GAN的研究现状;接着介绍了GAN的理论、框架,详细分析了GAN在训练过程中存在梯度消失和模式崩溃的原因;然后讨论了一些典型的GAN的改进模型,总结了它们理论的改进之处、优点、局限性、应用场景以及实现成本,同时还将GAN与VAE、RBM模型进行比较,总结出GAN的优势和劣势;最后展示了GAN在数据生成、图像超分辨率、图像风格转换等方面的应用成果,并探讨了GAN目前面临的挑战以及未来的研究方向。 相似文献
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本文针对传统操作系统课程教学中的实验教学效果不佳或缺失的问题,提出采用嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ作为操作系统实验平台,据此分析其平台所具有的优势,并进一步给出了实验环境的设计方法和实验内容。 相似文献
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介绍了一种基于HTK的语音拨号系统设计方案。方案中以HMM实验工具包HTK3.3为工具,通过对拨号语音提取39维MFCC特征参数,采用基于模板匹配的训练方法,完成了拨号语音识别系统的构建,并对该系统进行了性能分析。 相似文献