聚类

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基于英语语言理解的农机自动导航研究
《农机化研究》2019年第6期233-236,240共5页杜堃 苏倩 
随着时代的发展,我国农田出现集中连片和规模化经营的趋势,为农业机械的应用提供了空间。自动导航技术可以降低机械操作的人力成本,提高土地利用率,具有重要意义。语言理解是一种主动性的信息处理技术,成为整合农业机械各个系统的有力...
关键词:农机 自动导航 聚类 英语 语言理解 
智能农机控制中的英语语言理解动词聚类
《农机化研究》2019年第3期224-227,共4页欧国芳 
农机的智能控制研究集中在定位导航、视觉感知和物联网通讯等方面,以多种学科的交叉融合为前提条件。语言理解为主动性的信息处理构建过程,是智能农机整合各个系统以提升整体性能的有力工具。动词聚类是语言学的重要研究内容,对语言理...
关键词:智能农机 控制 英语 语言理解 动词聚类 
基于全局K-means聚类算法的汽车行驶工况构建
《河南理工大学学报:自然科学版》2019年第1期112-118,共7页高建平 任德轩 郗建国 
国家自然科学基金资助项目(U1604147); 河南科技大学研究生创新基金资助项目(CXJJ-2016-ZR01)
为构建符合郑州市交通特征的乘用车典型行驶工况,选取60辆乘用车进行数据采集,将采集的有效行驶数据划分成120 744条运动学片段,采用主成分分析法对构建的特征参数矩阵进行降维、非线性化处理。选取戴维森-堡丁指数来确定最佳聚类数,并...
关键词:乘用车 行驶工况 主成分分析法 全局K-means聚类 
兰州市中心城区便民自行车点时空格局及其特征变化
《干旱区资源与环境》2019年第1期178-183,共6页张旻 白永平 汪凡 王雪 车磊 
国家自然科学基金(40771054);高等学校博士学科点专项科研基金联合资助课题(20106203110002)资助
基于便民自行车点的空间数据以及兰州市中心城区各类服务的POI点数据,运用DBSCAN空间聚类算法、空间形态指标以及缓冲区分析法对中心城区便民自行车点的时空分布格局、空间集聚特征以及缓冲区的服务范围面积进行研究。结果表明:1) 2014-...
关键词:兰州市 便民自行车 DBSCAN聚类 空间特征 
基于簇特征的增量聚类算法
《传感器与微系统》2019年第1期152-154,共3页姚琳燕 钱雪忠 樊路 
国家自然科学基金资助项目(61673193);中央高校基础研究资助项目(JUSRP51510,JUSRP51635B)
针对传统聚类算法无法处理大规模数据的特点,结合增量算法和簇特征的思想,在初始聚类阶段,采用基于距离的K-means聚类算法获取相应簇的特征。根据簇特征,并结合K最近邻(KNN)的思想处理增量,提出了基于簇特征的增量聚类算法。提出的方法...
关键词:簇特征 增量 K最近邻 
基于K-均值聚类的股票价格形态识别与收益分析
《中国市场》2019年第2期35-36,38共3页周彩节 黄恒秋 
形态分析是一种重要的技术分析方法,道氏理论认为市场波动具有某种趋势,不同时期多空双方力量对比的大小决定了股票价格时间序列是向上还是向下运行。找到对盈利有益的形态,是投资者关心的目标。目前,一些经典的分析形态,比如双重顶、...
关键词:K-均值聚类 投资策略 形态分析 
基于EK-GMPHD的分布式聚类融合算法
《传感器与微系统》2019年第1期134-136,140共4页董青 胡建旺 吉兵 
针对杂波环境下非线性系统中目标跟踪精度问题,提出了一种基于扩展卡尔曼—高斯混合概率假设密度(EK-GMPHD)的模糊C均值(FCM)分布式融合算法。算法在全局估计上采用FCM聚类融合算法,得出隶属度最大的目标状态估计,再根据相关公式,计算...
关键词:多目标跟踪 概率假设密度 扩展卡尔曼滤波 模糊C均值 
聚类算法对风电场机组分类问题的研究策略
《电子测试》2018年第13期34-34,33共2页吕昊泽 
针对大型风电场机组分组和功率预测的问题,可以运用基于划分的K-means聚类、基于神经网络的SOM聚类及基于RBF的神经网络等理论或方法,构建风电场风速功率分组及风电场功率预测等模型,综合运用MATLAB及EXCEL等软件求解,实现两种不同聚类...
关键词:风电场 K-MEANS聚类 SOM聚类 MATLAB 
基于灰色聚类-IAHP的顶板事故风险评估
《采矿技术》2018年第6期102-104,共3页陈述 郁钟铭 李春良 董智斌 
为评估顶板事故风险,建立灰色聚类-IAHP风险评价模型,使用区间层次分析法(IAHP)构建评估对象层次结构体系,利用区间数特征根法求得指标权向量,利用灰色聚类法计算出事故风险的综合评价值.评估实例表明,灰色聚类-IAHP评价模型是一种简...
关键词:顶板事故 风险评估 区间层次分析法 灰类聚类法 
基于PLFT及图像融合的卫星河流识别
《计算机工程与设计》2018年第12期3762-3766,共5页冷凯群 
国家自然科学基金项目(61070149).
提出一种卫星图像河流识别的融合算法,其包含两方面的要素:基于无监督聚类k-means算法利用颜色信息将河流从图像背景中分隔出来;运用提出的基于PCA的局部傅里叶变换(PLFT)实现图像去噪和纹理特征信息检测,利用有监督的大间隔近邻(LMNN)...
关键词:卫星图像河流识别 K-MEANS聚类 图像融合 基于主元分析的局部傅立叶变换(PLFT) 大间隔近邻算法(LMNN) 
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