用于彩色图像分割的有效特征分析(英文)

提出了一种基于分析特征分割贡献的彩色图像分割方法。该方法不受某一特定彩色空间的限制 ,有效特征的确定取决于所设计的特征编码器对被测彩色图像中各种彩色特征的分析结果。该技术不同于以往的分割技术 ,自组织特征映射被用来构造特征编码器 ,使得编码器能自组织地分析不同彩色图像的有效特征。当合适的彩色特征和初始参数给定后 ,模糊聚类技术被用于最后的分割处理。该方法已经应用于不同类型的彩色图像分割处理 ,实验结果说明了该技术明显优于传统的聚类技术。研究表明 ,特征编码为彩色图像分割的自动化和最优化提供了保证。     

基于LOFC时间窗分割算法的航迹聚类研究

针对传统聚类算法在聚类过程中缺乏时间信息而仅考虑三维坐标点的聚类,同时未考虑航空器运行速度和航向变化对聚类结果的影响,以及由于二次雷达机载设备、地面设备和信号遮挡等原因造成的实测数据源中存在离群点异常数据,离群点很难被有效识别出来从而使得非正常航迹点的影响放大,得不到理想的聚类效果等问题。本文提出LOFC算法,引入时间窗分割概念,将航空器进场平均速度值和航向变化值作为确定聚类簇大小的影响因子对进场航空器航迹点数量进行分割,引入离群点检测以及离群点剔除率等概念对离群点进行识别和剔除。对进场二次雷达数据仿真分析,从仿真结果中可以看出,新算法能有效地对离群点进行识别和剔除,当影响因子α取值为0.7时,航迹的曲率最小,得到的中心航迹的平滑程度最佳,验证了新算法对于聚类和离群点识别与剔除具有可行性和优越性。     

一种基于语义相似度的文本聚类算法

文本聚类在很多文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用。现有的聚类算法大多数都是基于向量空间模型,文档集合中出现的单词词频作为特征项。这些算法都存在数据维数过高、聚簇难以描述的问题,而且忽略了单词间的语义联系。本文提出了一种基于语义相似度的文本聚类算法——TCU SS(Text clustering usingsem an ticsim ilarity)算法。TCU SS算法将文档表示成概念列表,有效地解决了数据维数高和聚簇描述难的问题,并给出如何利用概念列表进行聚簇描述的方法。TCU SS算法利用两个概念列表中单词间的语义相似度作为文档间相近程度的度量,并以图为基础进行聚类分析,避免有些聚类算法对聚簇形状的限制。实验证明,TCU SS算法提高了聚类质量。     

流数据复杂聚类查询处理算法

流数据上的连续查询,尤其连续聚类查询是流数据处理研究的难点.草图算法能够计算流数据上等值连接大小的高精度近似值,而直方图算法能够较精确地统计流数据的分布.本文结合这两种算法的优势,提出了一种能够高效处理流数据上复杂聚类查询的算法.理论和实验结果表明,该算法具有较高的精度和较小的空间复杂度.     

一种新的基于粒子群算法的聚类方法

建立了聚类分析问题的数学优化模型,提出了一种新的粒子群算法解决聚类问题。对基本粒子群优化算法作了改进,思路是将K-均值方法的结果作为一个粒子和利用新的分类中心调整粒子位置。对Iris植物样本数据的测试结果表明:4种粒子群算法的效果都比较好,特别是第3种改进的粒子群算法的效果更好,粒子群优化聚类技术很有潜力．     

基于证据理论聚类算法的故障诊断

为了正确高效地诊断故障,以并发故障为例,建立了基于证据理论聚类算法的诊断模型,提出了基于Dempster理论的聚类算法,该聚类算法既分析每个单类,还考虑单类的各种组合,并利用质心特性,将单类聚类原型推广为适合组合类特性的聚类原型。通过故障实例说明,本文模型既适合普通故障诊断,更适合并发故障诊断,且计算的时间复杂度较小。     

一种改进的模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

提出了一种改进的模糊聚类图像边缘快速检测算法,该算法在利用像素灰度值的同时还考虑了像素的空间信息,基于模糊集合理论将图像从灰度空间映射成一个模糊隶属度矩阵,然后将隶属度矩阵中的元素作为样本进行模糊聚类,从而提取出图像边缘。基于热力学原理选取隶属度函数,通过调节温度系数,实现图像边缘由粗到细的提取。实验证明,该方法在计算速度、滤除噪声、提取边缘等方面均优于C-均值聚类算法。     

基于灰色关联模糊聚类算法优化飞机排故方法

采用灰色关联与模糊聚类原理，建立一种灰色关联的模糊聚类算法，应用该算法可直接对飞机维修经验中的多种排故方法．依排除故障的可能性进行排序，并根据排序结果时排故方法进行相似聚类，从而将排故经验与多因素决策算法进行有效综合．较好地解决了民航飞机故障诊断专家系统中多种故障原因的优化选择问题，并可直接给出排故方法的选择指导，提高专家系统的指导水平和飞机排故效率。文中对算法原理进行了详细介绍，并给出算法实例。     

一种基于多维空间超球体的快速聚类算法

提出了一种基于多维空间超球体的快速聚类算法。这种算法结合密度聚类和层次聚类两种思想。首先利用密度聚类方法将小范围内的数据对象聚合成超球体,然后再按照层次聚类中的凝聚思想,根据超球体之间的位置关系产生最终聚类。实验表明,该算法对于数值型数据集不仅在效率、噪声敏感性等方面均有较好的表现,同时还可以通过诸如“双环测试”等带有刁难性的特殊测试集。以往,常常简单的以距离来刻画的数据间“相似性”,而所提出的快速聚类算法则改由超球体之间连接的紧密程度来描述这种性质。实验表明,这种修改使得算法的性能得到了很好的改善。     

基于密度聚类与匹配算法的异常飞行行为挖掘

在空中交通愈加拥挤的背景下,航空器的异常飞行行为的有效挖掘可以辅助管制员进行调配决策。现有方法只能辨识飞机空间位置特征异常,存在水平可扩展性的局限。本文考虑位置、速度、高度和航向4个异常特征,采用高度层划分策略、局部异常因子和快速覆盖树对基于密度的有噪声应用中的空间聚类（Density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN）方法进行改进,提出局部异常因子改进的考虑速度、方向及高度的基于密度聚类方法（Density-based spatial clustering considering speed, direction and high level improved by local outlier factor,LOFDBSC-SDH）密度聚类算法对正常航迹模式进行快速准确提取。然后,基于正常航迹模式设计考虑过点时间和上述异常特征的航迹匹配算法,挖掘异常飞行行为。最后,通过实验仿真验证了本文方法的有效性和应用价值。     

联合模糊c-均值聚类模型

提出一种新的结合了模糊c-均值聚类（FCM）算法和可能性c-均值聚类（PCM）算法优点的联合模糊c-均值聚类（AFCM）算法。它克服了PCM对初始值敏感、易产生一致性聚类的缺点，是PCM的扩展算法。试验表明：AFCM能同时产生隶属度和典型值，从而更好地处理噪声，避免了一致性聚类，同时提高了聚类准确性。     

特征加权的阴影C均值聚类新算法(英文)

将特征加权的划分聚类方法应用在阴影集的框架中阴影聚类产生的核心区和边界区的样本对每一个类的质心有不同的影响。通过集成特征权重,加权计算的公式引入到聚类算法中。权重指数的选择对于好的聚类结果非常关键,而且权重随着每次迭代划分而更新。文中给出了算法的收敛性,并且使用了可行的聚类有效性指标。在合成数据集和真实数值数据集上的不同特征权重的实验结果表明,该加权算法优于其他不加权算法。     

SOFT IMAGE SEGMENTATION BASED ON CENTER-FREE FUZZY CLUSTERING

Image segmentation remains one of the major challenges in image analysis.And soft image segmentation has been widely used due to its good effect.Fuzzy clustering algorithms are very popular in soft segmentation.A new soft image segmentation method based on center-free fuzzy clustering is proposed.The center-free fuzzy clustering is the modified version of the classical fuzzy C-means ( FCM ) clustering.Different from traditional fuzzy clustering , the center-free fuzzy clustering does not need to calculate the cluster center , so it can be applied to pairwise relational data.In the proposed method , the mean-shift method is chosen for initial segmentation firstly , then the center-free clustering is used to merge regions and the final segmented images are obtained at last.Experimental results show that the proposed method is better than other image segmentation methods based on traditional clustering.     

利用遗传算法进行稠密视差图估计

提出了一种利用遗传算法解决立体匹配问题的方法以获得稠密的视差图。与以往方法不同．本将立体匹配问题看作一种多极值的优化问题——从一组可能的视差图中找到最合适的一个。在大量的优化算法中，已经证明对于具有广阔搜索空间的全局优化问题，遗传算法是一种潜在的有效方法。从这个思想出发．本把每一个视差图看作是一个进化个体．并把视差值作为染色体进行编码．因此该算法中．一个个体将会包含大量的染色体。然后，把一些匹配约束转化形成目标函数，利用遗传算法去搜索待解决问题的全局最优解。另外，为了减少匹配上的不确定性以及时间消耗，中还采用了从粗糙到细致的层次化匹配策略(coarse—to-fine strategy)。最后给出合成图与真实图的匹配实验结果．以验证该方法的性能。     

数控加工仿真和验证的关键算法

提出了一种快速显示数控加工仿真高质量真实感图形的近似方法。刀具运动扫掠体被划分成一些小区域，系统计算出每个小区域的法向量并将这些向量存储在一个件中。当显示加工动画时不必再计算毛坯表面小平面的法向量，仅仅需要计算是刀具的娜部分切削了该小平面，然后从件中读出对应的法向量。中还提出了一种高效率的NC加工代码验证方法。该方法先计算z方向的误差。如果发现某些点超差，在这些点附近系统自动对毛坯进行进一步细分，计算出表面法向量的误差。     

微型扑翼飞行器的改进非定常涡格法

为在保证较高计算精度的前提下高效地进行扑翼飞行器(MAV)气动特性计算,提出了一种MAV非定常涡格法(UVLM)的改进算法.在算法中充分考虑翼面瞬时形变及诱导阻力等对MAV流场及气动力的影响,并在其尾涡模型中增加对尾迹涡环畸变及粘性耗散等的建模,使算法模型能更好地反映MAV的翼面气动状态.编程实现并通过实例验证了算法的有效性和快速性;为将UVLM引入MAV优化迭代,还研究了尾涡剔除对算法效率及精度的影响,结果表明在算法模型中剔除MAV尾部一定距离处的尾涡后,可在保证算法精度的前提下大幅减少运行时间,表明该算法在MAV结构优化中存在一定的潜力.     

柔性飞机起落架改进设计

综合运用着陆响应模拟和优化设计方法以改进大柔性飞机起落架的设计.以弹性飞机的三质量块等效模型、油气缓冲器多方指数气体弹力模型、油气缓冲器速率平方油孔阻力模型和幂函数轮胎力模型模拟弹性飞机着陆动力学.考虑了大柔性飞机着陆撞击中的缓冲器最大行程、最大缓冲器力及机翼最大位移,对起落架参数进行优化设计.结果表明,大柔性飞机机体结构弹性对起落架参数设计有较大的影响,采用优化设计的油针式缓冲器可以改进起落架的着陆性能.     

一种双管双变压器结构的正-反激组合变换器的分析

提出了一种双管双变压器结构的正反激组合变换器。该变换器电路结构简单,控制方便。该双变压器结构减少了单个变压器的原边匝数,从而降低了原边的铜耗,同时也使得低造型设计成为可能。文中着重对两变压器匝比相等和不等两种情况进行了分析比较。在匝比不等情况下,正反激变压器功率分配可灵活设计。最后试验结果验证了理论分析。     

裁剪NURBS曲面的改进Delaunay三角化

提出了一种改进的裁剪曲面 Delaunay三角化的方法。将仅适用于凸多边形域的 Delaunay三角化方法扩展到可应用于任意形状并可带有任意孔洞的形式 ,并给出了算法所用数据结构和详细的步骤 ,讨论了单连通域的构建方式。最后给出了应用该方法实现的一些例子     

基于SOVA的并行级联空时格码的译码算法

并行级联空时格码调制(Turbo—STCM)将并行迭代译码结构(Turbo)应用于空时编码，可以极大地提高空时格码的编码增益。本基于一种改进的(Soft—output Viterbi a1gorithm，SOVA)译码算法，提出了针对Turbo—STCM的并行迭代译码方案。仿真结果表明，在保持分集增益的前提下，Turbo—STCM和原始的空时格码调制相比，编码增益有了极大的提高．同时采用该SOVA算法译码复杂度低，速度快，更利于实际系统的开发实现．