现有的几个网络拓扑随机发生器，其实很难生成理想的网络拓扑结构，其主要原因在于很难控制节点的疏密和间距。我们提出来的这个改进算法，在随机抛撒节点的时候使用了K均值聚类，由本算法作为网络拓扑发生器，网络节点分布均匀且疏密得当，边的分布也比较均衡
上传时间： 2016-05-26
上传用户：baiom
C-means 算法，模式识别中常用到的C均值聚类算法，使用VC开发，版权归开发者所有
上传时间： 2016-08-15
上传用户：
模式识别的经典算法之一，动态聚类的k均值算法，不同于普通的聚敛算法。
上传时间： 2016-11-12
上传用户：zjf3110
毕设题目，基于K均值的PSO聚类算法，共享了。
标签：
上传时间： 2014-12-04
上传用户：ywqaxiwang
实现数据挖掘的几个算法，包括模糊聚类，K均值，以及K近邻等聚类算法
上传时间： 2013-12-28
上传用户：CHINA526
：将K—means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于K—means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K— me．arks算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类，计算缺失数据子集中的每条记录与 个簇重心之间的相似度，把记 录赋给距离最近的一个簇，并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值，然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据 集进行分类。实验结果表明，与朴素贝叶斯相比，基于K—means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。
上传时间： 2017-08-18
上传用户：banyou
不是很好用，参考的别人的，目前的聚类效果不佳，只能适当参考学习
标签： 蚁群聚类
上传时间： 2015-06-14
上传用户：youshikeji
1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明，所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统，提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理，再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上，建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质，建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后，分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后，采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换，并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题，使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题，考虑系统实际运行数据，提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模，并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明，所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词：非线性系统；多模型方法；自适应控制；模糊聚类；神经网络
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-11
上传用户：
人脸检测和定位是在图像中进行人脸检测,以及确定图像中人脸的位置、大小、个数等信息,最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问、智能监测、虚拟现实、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用需求,作为一个独立的课题也备受研究者的重视。 论文针对人脸检测定位和识别技术在智能视频监控系统的特殊应用,进行人脸检测和定位算法研究,并将这些算法通过DSP进行实现。论文工作如下： 1.本文针对人脸检测和定位问题,提出了基于YUV色彩空间的肤色检测的改进算法,通过在YUV空间对人脸肤色的聚类分析,建立了YUV肤色模型。仿真结果表明,该模型可以有效地检测到图像中的肤色区域,为人脸的粗定位奠定了基础。 2.针对图像中肤色不一定是人脸的问题,在人脸检测时,利用肤色确定候选区域,再利用一些规则对人脸候选区域进行判别或合并。针对图像只中存在一个人脸的情况,采用改进的坐标轴投影方法进行单个人脸的检测定位；针对图像中存在多个人脸的情况,利用改进的区域标定算法进行多个人脸的检测定位,使得算法能够完成单人脸检测和多人脸的检测定位,仿真结果表明了算法的有效性。 3.论文提出了通过DSP图像处理系统实现以上算法的过程,首先在MATLAB环境研究算法,然后进行算法的DSP移植,采用了有利于DSP处理的图像存储格式和算法结构,改善了算法的实时性。实际测试结果表明了算法在DSP上实现的正确性和可行性。 基于DSP的人脸检测和定位算法的实现,对监控系统的智能化发展具有重要的实际意义。
上传时间： 2013-05-22
上传用户：sunzhp
本文的目的就是研究如何应用FPGA这种大规模的可编程逻辑器件实现CCD（Charge Coupled Device，电荷耦合器件）数字图像的实时采集及预处理。基于对实时图像处理系统的研究与设计，本文主要研究工作及成果如下： 1.本论文详细的介绍了图像采集卡的结构和基本工作原理。同时，针对高分辨率的CCD摄像机，探讨了有关点目标与CCD像元一一对应的图像采集及其硬件和软件设计方法。 2.本文分析了星图中弱小目标、噪声以及背景的特点，给出了点目标的场景图像的数学模型及复杂背景下点目标检测的预处理方法。针对星图灰度分布的特点，采用高斯低通滤波算法和高通滤波算法对星图进行预处理，同时还对图像扫描聚类算法进行了研究与分析。 3.数字信号处理器常常因为在复杂性、运算速度等方面的限制，难以实时的实现复杂的检测算法。本文采用FPGA技术，实现了复杂背景下弱点目标的预处理算法，解决了计算、数据缓冲和存储操作协调一致的问题，同时采用并行高密度加法器和流水线的工作方式，使整个系统的数据交换和处理速度得以很大的提高，合理的解决了资源和速度之间的相互制约问题，并在实际中取得满意的结果。
上传时间： 2013-07-03
上传用户：wang5829
