决策图相关论文
在现代化作战中聚类技术可对目标进行无监督集群分割,发现其中重要目标,从而进行精准打击。由于时效性,并非所有任务都需要传回指......
随着大数据和物联网等技术的发展,数据流已经成为一种新的数据形式,如何挖掘数据流中蕴含的信息逐渐成为研究热点。在有限的内存中......
针对传统聚类方法在处理复杂电磁环境下的雷达信号时存在的聚类质量低、参数需要人为设置、易受孤立噪声脉冲干扰等问题,本文提出了......
离群点检测技术是数据挖掘研究中的重要分支之一,近年来,离群点检测技术在现实生活的各个方面都发挥了重要作用。目前国内外研究学......
近年来,多状态网络的可靠性研究成为可靠性研究领域的热点。本文引入具有隐式表达、易操作等特点的决策图技术,对更接近现实的多状态......
布尔函数在人工智能领域和电子设计自动化领域占据核心地位,二元决策图(BDDs)是表示布尔函数的规范形式,它以图形式表示布尔函数,......
未来战争的主流形态是利用电子战的形式进行的信息化战争,雷达信号分选作为电子侦察的一个重要组成部分,很大程度关系到电子战是否......
模糊连接点聚类算法(Fuzzy Joint Points,FJP)是近年来出现的一种新型模糊聚类算法,其优点是不需要预先设定聚类个数,能通过数据点......
模糊聚类是对没有标签的数据集进行有效划分的重要手段之一。随着大数据时代的到来,数据量呈指数增长,然而大多数数据是没有标签的......
未来战争中很多作战任务需要由多艘无人艇相互配合才能完成,多无人艇协同目标分配是无人艇自主协同控制研究的关键技术之一.为了解......
提出一种基于决策图贝叶斯网络的混沌优化算法,该算法把贝叶斯概率模型结合到混沌遗传算法中,通过构造和学习网络来替代传统遗传算......
在传统的多聚焦图像融合方法中,聚焦测量产生的决策图往往对噪声和错误配准敏感,同时在聚焦检测区域中容易出现毛刺、小孔以及小块......
针对三维模型的无监督聚类问题,目前广泛采用基于词袋的方法具有两大缺陷,既无法准确知道聚类的数目,也不能适用于结构复杂(比如呈......
为了解决2014年在Science上提出的快速密度峰值聚类(CFDP)算法存在的自动选择时误选和漏选中心点、簇的数量需要主观先验判断、算......
通过对数据集进行网格划分来降低聚类过程中的计算复杂度,提出了一种基于网格数据中心的密度峰值聚类算法。首先将数据集进行网格......
可逆逻辑是最子计算、低功耗设计和纳米技术领域的关键技术。目前可逆逻辑电路的综合方法效率较低、未能达到区域优化,所以,这些方法......
文章提出了一种用来解决Web数据库访问优化问题的决策方法的新应用。这种基于图形结构的优化方法借助了香农信息论手段,能够减少数......
论文提出一个新的无损图像压缩算法,主要是通过有序二叉决策图(OBDD)的方法,寻找图像中重复的模式来减少其存储空间的一种变换编码......
密度峰值聚类(DPC)方法能够快速地对数据进行聚类,而不管它们的形状和包含它们的空间的维数,近年来得到广泛研究和应用。然而,当各个......
针对Canh Ngo等为安全策略评价和管理所提出的MIDD和X-MIDD方法的不足,从一般ABAC模型出发,对其进行了改进。设计了新的图结构iMID......
基于时间消耗的城市道路运行测度空间,是一个非欧氏距离空间.根据洛阳城市交通的实际情况,设计了基于非欧氏距离空间的最佳路径选......
CFSFDP算法是一种基于密度的新型聚类算法。文中针对算法需使用决策图人工选取聚类中心点的问题,利用斜率思想找出聚类中心点与非......
属性选择是一种有效的数据预处理方法。为了移除多变量时间序列属性集中的冗余属性和噪声属性,选择出包含足够原始信息并能提高精......
针对传统的多聚焦图像的空间域融合容易出现边缘模糊的问题,提出了一种基于引导滤波(GF)和差分图像的多聚焦图像融合方法。首先,将......
交通状态模式分类在城市交通控制系统中具有重要的应用价值,本文以车流量、平均速度、时间占有率为特征参数,利用CFSFDP(快速搜索查......
描述和分析零星模型构造(SMB)方法中固定模型构造周期参数对层次决策图贝叶斯优化算法性能的影响,提出了一种基于自适应模型构造(AMB)的......
针对复杂随机系统模型检测过程中的状态空间爆炸问题,提出一种用于支持迁移回报特征描述的概率模型对称约减方法.通过引入状态集等......
随着计算机与通信网络的飞速发展,多元化的互联网应用给人们的生活带来极大的便利。与此同时,信息的传播也更加广泛迅捷,越来越多......
针对传统聚类算法在复杂多变的电磁环境中聚类质量低、参数需要预先人为设定、噪声孤立点难识别等问题,本文提出一种改进的数据场......
K-means算法是经典的基于划分的聚类算法。针对K-means算法的类簇数目难以确定、对初始聚类中心敏感的缺陷,提出了改进的K-means算......
密度峰值聚类(clustering by fast search and find of density peaks,简称DPC)是一种基于局部密度和相对距离属性快速寻找聚类中......
针对快速搜索和发现密度峰值聚类(CFSFDP)算法需人工在决策图上选择聚类中心的问题,提出一种基于密度峰值和密度聚类的集成算法。......
以可靠性为中心的维修(RCM)是一种新的维修理念和维修管理模式.其定义为:按照以最小的资源消耗保持装备固有可靠性和安全性的原则,应......
针对标准AP聚类算法在处理大规模数据时复杂度增加、效率降低等问题,提出基于稀疏因子图的大数据近邻传播聚类算法DPCA_AP。利用基......
查询优化技术是关系数据库成功运作的关键技术之一,随着现代数据库规模不断扩大到以十亿字节(GB)计量,对能够处理如此巨大的数据信息的......
快速搜索与发现密度峰值聚类算法(Fast Search and Discovery Density Peak Clustering Algorithm,CFSFDP)的聚类效果十分依赖截断......
为了解决显微镜成像时高倍数和大景深不能共存的矛盾,得到高质量的显微图像,提出了一种简单的空间域像素级显微图像融合算法。首先......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”$ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
聚类分析,是一种在没有任何先验知识的情况下对待聚类数据根据数据间的相似性来进行分类的一种技术,在模式识别中被称为无监督分类......
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重要度理论是可靠性工程领域识别系统薄弱环节的主要方法,复杂系统的重要度计算是系统可靠性优化设计、维修资源优化配置的基础,其对......
聚类分析是数据挖掘的主要内容,K-means算法是常见的聚类算法之一。K-means算法以其思想简单、容易编码实现、收敛速度快等优点而......
基于时间距离的城市道路交通测度空间是一个非欧氏距离空间。根据城市道路交通的实际情况,设计了基于非欧氏距离空间的最佳路径选择......
近年来,Web技术的迅猛发展,为信息的交换与共享提供了快捷有效的解决方法,简单的静态页面已不能满足人们的需求意识,而丰富灵活的交互......
针对多焦点图像融合问题,提出一种新的无监督深度学习模型。首先,训练一个无监督的编解码器网络来提取输入图像的深层特征,然后利......