陈旺

作品数：2被引量：9H指数：2
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供职机构：武汉大学资源与环境科学学院更多>>
发文主题：二值图像模式识别地理信息系统栅格数据K-均值聚类更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《测绘工程》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
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一种K-均值聚类的改进算法及其应用被引量：3
《测绘工程》2015年第5期42-46,共5页江京亚 郭庆胜 陈旺 周贺杰 陈勇 
国家863计划资助项目(2012AA12A402);国家自然科学基金资助项目(41071289;41171350)
由于传统的K-均值聚类算法固有的特性,如对初始聚类中心的依赖性和对噪声点的敏感性,导致了其聚类结果的不稳定。文中基于k-dist图提出一种改进算法,算法首先去除数据集中的噪声点,然后从数据集中选取靠近点聚集区域、相距最远的k′个...
关键词：数据挖掘 K-均值聚类 第4邻近距离图 初始簇中心 噪声点 
二值图像中目标物体边界跟踪的一种快速算法及其应用被引量：6
《测绘工程》2014年第12期63-66,共4页陈旺 郭庆胜 范伟 张航 周贺杰 
国家863计划资助项目(2012AA12A402);国家自然科学基金资助项目(41071289;41171350)
对比分析传统的二值图像边界跟踪算法,并在此基础上提出一种只根据邻近两个栅格的图像状态控制轮廓走向的新算法。实验结果表明,新算法搜索次数少,轮廓识别准确,且很好地解决了岛洞问题,最后在应用中验证了算法的有效性。
关键词：二值图像 边界追踪 地理信息系统 栅格数据 模式识别 
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