密度聚类

作品数：700被引量：2998H指数：23
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：陈晋音毛伊敏邓超周红芳吴洋洋更多>>
相关机构：重庆邮电大学东南大学武汉大学大连理工大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金国家科技支撑计划更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
选择条件：
  • 期刊=计算机应用x
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于边界点检测的变密度聚类算法被引量：3
《计算机应用》2022年第8期2450-2460,共11页陈延伟 赵兴旺 
国家自然科学基金资助项目(62072293)。
密度聚类算法因具有对噪声鲁棒、能够发现任意形状的类等优点,得到了广泛的应用。然而,在实际应用中,这种算法面临着由于数据集中不同类的密度分布不均,且类与类之间的边界难以区分等导致聚类效果较差的问题。为解决以上问题,提出一种...
关键词：密度聚类 相对密度 变密度 边界点检测 噪声识别 
自动确定聚类中心的比较密度峰值聚类算法被引量：6
《计算机应用》2021年第3期738-744,共7页郭佳 韩李涛 孙宪龙 周丽娟 
山东省自然科学基金资助项目(ZR2017MD003)。
针对密度峰值聚类算法(DPC)不能自动确定聚类中心,并且聚类中心点与非聚类中心点在决策图上的显示不够明显的问题,设计了一种自动确定聚类中心的比较密度峰值聚类算法(ACPC)。该算法首先利用距离的比较量来代替原距离参数,使潜在的聚类...
关键词：聚类分析 密度聚类 密度峰值 聚类中心 统计分析 
基于多种聚类算法和多元线性回归的多分类主动学习算法被引量：6
《计算机应用》2020年第12期3437-3444,共8页汪敏 武禹伯 闵帆 
国家科技重大专项(2-16ZX05020-006);四川省青年科技创新研究团队项目(2019JDTD0017)。
针对传统岩性识别方法识别精度低,难以和地质经验有机结合的问题,提出了一种基于多种聚类算法和多元线性回归的多分类主动学习算法(ALCL)。首先,通过多种异构聚类算法聚类得到对应每种算法的类别矩阵,并通过查询公共点对类别矩阵进行标...
关键词：岩性识别 主动学习 多元线性回归 样本选择策略 密度聚类 
基于密度峰值与密度聚类的集成算法被引量：5
《计算机应用》2019年第2期398-402,共5页王治和 黄梦莹 杜辉 秦红武 
国家自然科学基金资助项目(61662068)~~
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。首先,借鉴CFSFDP思想,将局部密度最大的数据作为第一个中心;接着,从该中心点出发采用一种利用Warshall算...
关键词：密度峰值 密度聚类 WARSHALL算法 决策图 聚类中心 
基于改进单类支持向量机的工业控制网络入侵检测方法被引量：18
《计算机应用》2018年第5期1360-1365,1371,共7页刘万军 秦济韬 曲海成 
辽宁省教育厅科研一般项目(L2015216);辽宁工程技术大学生产技术基金资助项目(20160092T)~~
针对单类支持向量机(OCSVM)入侵检测方法无法检测内部异常点和离群点导致决策函数偏离训练样本的问题,提出了一种结合具有噪声的密度聚类(DBSCAN)方法和K-means方法的OCSVM异常入侵检测算法。首先通过DBSCAN算法,剔除训练数据中的离群点...
关键词：单类支持向量机 具有噪声的密度聚类 K-MEANS 工业控制网络 异常入侵检测 
面向以多视角立体匹配获取的植株三维点云的去噪方法被引量：7
《计算机应用》2017年第A02期141-145,共5页宋时德 李淼 张健 陈雷 袁媛 吴娜 
国家863计划项目(2013AA10230403)
针对植株三维点云噪声数据影响三维重建精度问题,通过对噪声数据进行分析,提出一种基于密度聚类与快速双边滤波相结合的方法。首先用密度聚类算法对大尺度的离群噪声点进行处理,然后利用快速双边滤波对小尺度噪声进行平滑。对以多视角...
关键词：多视角立体匹配 植株三维点云 去噪 密度聚类 快速双边滤波 
基于复杂学习分类系统的密度聚类方法被引量：24
《计算机应用》2017年第11期3207-3211,共5页黄虹玮 葛笑天 陈烜松 
江苏省重点研发计划(产业前瞻与共性关键技术)项目(BE2015213)~~
提出一种基于复杂学习分类系统(XCS)的密度聚类方法,可以用于对任意形状且带有噪声的二维数据进行聚类分析。此方法称为DXCSc,主要包括以下三个过程:1)基于学习分类系统,对输入数据生成规则种群,并对规则进行适当压缩;2)将已经生成的规...
关键词：学习分类系统 进化计算 强化学习 密度聚类 规则合并 
基于密度聚类构建物流配送问题的毁灭移除算法
《计算机应用》2017年第8期2387-2394,共8页阳旺 何国超 吴雁 
国家科技支撑计划项目(2015BAH05F02)~~
研究多车型大规模物流配送问题,针对企业配送门店规模大且聚集的特点,在自适应大规模邻域搜索(ALNS)框架下提出一种新的邻域映射方式:基于密度聚类的毁灭移除算法。ALNS包含毁灭与重建两个阶段,通过不断对当前解进行破坏和重建得到更好...
关键词：新零售 车辆路径问题 固定车辆数的多车型车辆路径问题 毁灭与重建 密度聚类 自适应大规模邻域搜索 
基于MapReduce的密度聚类改进算法被引量：5
《计算机应用》2017年第A01期63-67,共5页邱宁佳 李宾 王鹏 杨华民 王玮琦 
吉林省科技发展计划重点科技攻关项目(20150204036GX)
针对空间密度聚类算法(DBSCAN)经验化求解参数导致聚类效果差和执行效率低下的问题,提出了一种基于遗传算法和Map Reduce并行计算编程框架的自适应DBSCAN算法。通过遗传算法迭代优化合理规划密集区间阈值min Pts、扫描半径Eps大小,同时...
关键词：DBSCAN 遗传算法 MAPREDUCE 
基于时空模式的轨迹数据聚类算法被引量：17
《计算机应用》2017年第3期854-859,895,共7页石陆魁 张延茹 张欣 
天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(14JCZDJC31600);河北省自然科学基金专项(F2016202144);河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2014030)~~
针对轨迹聚类算法在相似性度量中多以空间特征为度量标准,缺少对时间特征的度量,提出了一种基于时空模式的轨迹数据聚类算法。该算法以划分再聚类框架为基础,首先利用曲线边缘检测方法提取轨迹特征点;然后根据轨迹特征点对轨迹进行子轨...
关键词：时空模式 轨迹数据 曲线边缘检测 相似性度量 密度聚类 
全选清除导出
共2页<12>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部