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Contourlet变换作为新的多尺度分析方法比小波变换更适合分析二维图像的边缘特征,而支持向量聚类算法所获得的聚类效果不受聚类形状限制,也勿需预先给定聚类数目等参数。据此提出了一种基于Contourlet变换和支持向量聚类的遥感图像融合方法。首先对源图像进行Contourlet变换,再对其高频系数利用支持向量聚类进行融合,最后进行图像重构得到融合结果。给出了实验结果,采用均方差、信噪比、信息熵、空间频率、清晰度和相关系数等评价指标对融合效果进行了定量评价,并与加权平均法、现有的基于Contourlet变换的图像融合方法以及基于支持向量聚类的图像融合方法进行了比较。结果表明提出的基于Contourlet变换和支持向量聚类的遥感图像融合方法能取得更优越的融合效果。
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基于引力球结构支持向量机多类算法的涡轮泵故障诊断 总被引:2,自引:1,他引:2
在涡轮泵故障诊断中,多类故障诊断是经常出现的问题。为提高多类故障诊断速度,在球结构支持向量机的基础上,提出一种引力球结构的支持向量机多类算法,该算法充分考虑样本分布疏松程度,经过试验优化分析得到最佳分类引力公式。用该算法和其他常用算法对涡轮泵仿真故障进行分类比较,结果表明基于引力球结构的支持向量机故障诊断算法学习速度快,诊断效果好。 相似文献
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支持向量数据描述方法在高光谱图像小异常目标检测中具有较好的检测性能,但是待检异常的几何形状受到约束和背景的选择具有盲目性影响检测效果,且检测需要对整幅图像进行遍历导致计算量大。提出邻域聚类分割和支持向量数据描述相结合的异常检测方法,首先利用邻域聚类方法分割图像,将几何尺寸小的分割块作为潜在异常目标;其次选择与潜在异常的形状和大小相适应的背景窗进行背景像元收集;最后采用SVDD方法从潜在异常中快速且准确地检测出异常目标。对HYMAP图像的实验结果表明,该算法提高了复杂地物背景下异常的检测性能,降低了SVDD用于高光谱图像异常检测的计算量。 相似文献
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本文首先介绍了增量聚类算法的分类以及研究现状,提出了增量聚类算法等价性概念;然后介绍了增量DBSCAN聚类算法;最后针对用于批量更新的增量DBSCAN聚类算法,提出了本文的改进方法.其中,用插入更新数据集生成的子模式调整原聚类模式的方法,还可有效地应用于分布式聚类. 相似文献
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结合粗集的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种融合算法.应用粗集理论的属性约简过程作为数据的预处理,把冗余的属性和冲突的对象从决策表中删去,却不损失任何有效信息;然后利用支持向量机进行分类识别.这样可以大大降低数据维数,减小支持向量机分类过程中的复杂度,在不同程度上避免了训练模型的过拟合现象,且分类性能更加优越.最后通过对雷达信号识别的仿真实例说明了上述方法的有效性. 相似文献
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提出了一种在K-Means算法基础上改进的聚类算法QSKM,对网络结点分组进行优化设计。我们利用排队论对网络通信中的呼叫与处理进行分析,确定最少分组数,作为K-Means聚类算法的初试K值,由此作为聚类算法的起点,对交换机数量、空间布局以及网络结点分组进行设计。通过对QSKM算法和传统K-Means算法的计算复杂度进行分析比较以及QSKM算法在北京航天飞行控制中心显示网络设计中的应用研究表明,QSKM算法是有效的,降低了传统K-Means算法的计算复杂度。在我们设计的QSKM算法中,排队论可以为K-Means聚类运算中K的初始选取提供指导,聚类算法利用网络特征对基于排队论的网络设计方法进行完善,从而得到最佳的网络分布方案。 相似文献
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本文分析了数据库信息检索的索引算法,并且对k-means聚类算法中初始聚类数目和聚类中心的设定进行了改进,设计了一种用于大容量图像数据库的索引方法. 相似文献
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基于多维加权聚类的雷达信号分选方法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着数字技术的发展,新体制、新技术雷达不断出现,反辐射导引头面临的信号环境更加密集和复杂,传统的方法已经不能对其进行有效分选。文中提出一种新的基于多维加权聚类的雷达信号分选算法。通过统计和熵值分析确定权值,计算加权的欧几里得距离,根据既定门限合并同类聚类中心,从而实现雷达脉冲的分选,并在各聚类中心应用改进的SDIF算法进行PRI精分选。计算机仿真结果验证了该方法分选的有效性。 相似文献
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提出了一种采用滑动窗口机制的雷达辐射源信号在线分选算法,该算法基于网格密度聚类的思想,能在线地向用户提供分选结果,动态地检测雷达信号的分选情况。仿真实验结果表明,该方法具有快速在线分选的能力,且分选效果较好。 相似文献
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针对截获的雷达辐射源脉冲数据提出了一种基于特征参数合成的聚类算法。算法利用全脉冲数据的特征参数,通过对每一个特征参数的分选计算出该参数的加权系数。通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,并利用合成参数对脉冲进行聚类。仿真试验表明该算法能够实现对信号的聚类分选,采用编码的方式有利于降低噪声的影响。 相似文献
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针对深空自主无线电接收技术中信噪比(SNR)未知的载波跟踪问题,提出了一种自适应融合的交互式多模型(IMM)算法,可以根据实际环境的信噪比自适应地调节IMM估计器的噪声方差,以实现对未知SNR信号的正常跟踪,并保证频率跟踪精度几乎不受初始噪声方差的影响。在分析系统收敛性的基础上,该算法采用模型概率自适应调整策略,根据系统收敛判断条件自适应地调整IMM模型集中各模型的概率,保证了系统的收敛性,提高了跟踪精度,与广泛使用的Sage-Husa自适应滤波算法相比,收敛时间缩短了一倍左右。 相似文献
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