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异步电动机是生产生活中应用最广泛的电动机。对异步电动机电气故障特征进行提取,是保证电动机正常运行的重要手段。首先,对异步电......
在FPGA数据处理应用场合中，引入神经网络能够提高数据特征的学习能力。但是基于非嵌入式的神经网络在运算过程中通常具有显著的复杂......
随着多媒体技术及Internet网络的迅速发展,图像来源不断扩大,大容量高速存储系统为图像的海量存储提供了基本保障,各行各业对图像......
视频目标跟踪是计算机视觉领域的核心问题,在民用和军事上都有着广泛的应用,如智能监控、人机交互、机器人导航、以及制导武器等,......
针对化工生产过程中质量指标无法在线监测的问题,多模型软测量建模方法往往能取得不错的模型估计精度。然而传统的模糊聚类算法都......
针对传统K-means聚类算法的聚类结果易随不同的初始聚类中心波动的问题,采用最大距离积法优化K-means聚类算法的初始聚类中心。传......
针对目前网页分类存在的问题,选择利用近义词聚类的方法,将CBC算法运用到网页聚类中,并加入搜索词作为主要的参照数据,通过在聚类......
在实例推理中，特征属性权值是实例准确匹配的基础，甚至关系到实例推理整个过程能否正常运行。现在特征属性权值确定方法分为主观赋权......
为了实现对煤与瓦斯突出快速、准确和动态预测,提出了一种基于主成分分析（PCA）和案例推理（CBR）的煤与瓦斯突出预测方法。考虑煤与瓦斯......
为解决选定特征上的聚类问题和模糊C-均值聚类存在的初始值敏感、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进萤火虫算法的模糊软子......
提出了一种新的电动机聚合方法。首先对电动机动态模型进行轨迹灵敏度分析,然后以灵敏度均值作为改进K-均值聚类算法的特征权值进......
知识资源聚合的关键是对以文档形式存在的知识资源进行聚类,即将知识文档集合分成若干个簇,要求同一簇内文档内容的相似度尽可能的......
现有的k-均值聚类算法大都是以距离差异为基础的，而同等重要地依赖所有属性的相似性度量会引起误导．传统的k-均值算法选择的相似性度......
本文提出了一种改进的K-均值聚类算法，在基本K-均值算法的基础上运用基于密度选择初始中心点并且通过学习特征权值改进聚类效果，克服......
针对当前检测体育场监控图像DCT域时,出现检测结果边缘模糊,显著性差的问题,提出一种新型的DCT域视觉显著性检测模型。通过构建图......
壳近邻分类算法克服了k近邻分类在近邻选择上可能存在偏好的问题,使得在大数据集上的分类效果优于k近邻分类,为了进一步提高壳近邻......
为解决辐射源识别的问题，研究利用变精度粗糙集模型来确定辐射源识别特征权值的方法。由概念的正域中对象类的条件属性的描述，得到该......
船舶柴油机在工作过程中,经常会发生机械磨损故障,给船舶柴油机的工作稳定性带来困扰,针对当前船舶柴油机机械磨损故障存在的诊断......
在原有三维模型检索方法的基础上提出了加入特征权值进行三维模型检索的方法,并将此方法应用到基于球面调和的三维模型检索中。通......
为了提高网络入侵检测正确率,提出一种粒子群算法（PSO）选择特征和信息增益（IG）法确定特征权值的网络入侵检测模型（PSO-IG）.首先采用PSO选......
在目标图像跟踪融合优化时，由于背景特征参数容易受到运动速度和光照变化产生较大干扰，图像质量差。仅以固定权值进行描述，采用传统目......
针对模糊C-均值（FCM）算法在解决各数据样本对聚类中心具有同样影响权重问题的不足以及对噪声和孤立点数据敏感,提出了改进和提高的方......
本体映射可以解决本体间的异构和不一致性,在现有的本体映射过程中,通常采用人工定义实体权值表示资源的重要性.提出一种通过对特......
研究案例系统特征权值优化问题，传统特征权值确定方法过分依赖主观判断和经验，而单一遗传算法或禁忌算法存在各自的不足，因此案例分类......
分析了现有的层次分析(analysis of hierarchy process,AHP)法中的不足并进行了改进, 利用改进的AHP法求得的判断矩阵自然满足一致......
船用柴油机配气机构故障复杂多样,传统船用柴油机配气机构故障分析方法无法描述故障类型,导致故障分析正确率低,误判现象严重,为了......
如今,人们常常通过各种社交网站上发表的消息来了解当时的热点事件、社会舆论等。随着科技的快速发展,微博也逐渐普及,越来越多的......
针对SOM算法中欧氏距离无法根据特征的重要性来衡量相似度、易引入无关特征干扰的缺点，提出了一种基于基因表达谱特征分布的SOM聚类......
为了提高船舶图像检索效果,针对当前的船舶图像检索过程中特征权值的确定问题,提出一种融合改进粒子群算法的船舶图像检索方法。首......
对模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)在机组振动故障诊断中存在不足,提出了一种加权模糊核聚类方法(weighted fuzzy kernel clustering......
在自动文本分类中,TFIDF公式是常用的词语权重计算公式。该方法简单易行,但仅仅考虑了特征词出现的频率,而忽略了特征词对区分每个......
人类从外部世界获取信息的最主要的途径就是视觉,对于视觉信息的相关研究是如今科研中的的重要课题之一。计算机被发明之后,人们就......
由于视觉低层特征与高层语义间存在"语义鸿沟",基于内容的检索算法难以找到满足用户要求的图像,为了提高图像检索准确率,提出一种......
针对汉字字形设计和开发的困难,提出基于特征点抽象的汉字字形描述方法和汉字字形生成方法,研究特征点、特征表达式、特征点的权值......
表面缺陷识别是影响激光再制造质量的关键技术,为了提高激光再制造机器人表面缺陷的识别率,提出一种粒子群优化特征和支持向量机的......
K 均值 (K means)算法聚类的结果依赖于距离度量的选取 传统的K 均值算法选择的相似性度量通常是欧几里德距离的倒数 ,这种距离通......
传统的K-均值算法(K-means clustering)是一种得到最广泛使用的聚类算法。其应用领域非常广泛,包括文本聚类、图像及语音数据压缩,......
支持向量机(Support Vector Machines, SVM)是一种建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原则基础之上的机器学习算法，能够......
由于场景的封闭性及行车速度高的特点，高速公路隧道发生停车事件后一旦不能及时发现和处置，极易导致二次事故的发生，甚至引发重特大交......
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