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基于改进K均值聚类的语音情感识别深度学习方法
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作者 李巧君 郭彍 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第9期224-229,共6页
针对当前语音情感识别(Speech Emotion Recognition, SER)方法中准确性低和时间复杂度高的问题,提出一种基于改进K均值聚类的语音情感识别深度学习方法。采用改进的K-均值聚类算法从整个音频信号中选取反映情感特征的关键片段;使用短时... 针对当前语音情感识别(Speech Emotion Recognition, SER)方法中准确性低和时间复杂度高的问题,提出一种基于改进K均值聚类的语音情感识别深度学习方法。采用改进的K-均值聚类算法从整个音频信号中选取反映情感特征的关键片段;使用短时傅里叶变换将所选序列转化为一个谱图;利用深度残差模型ResNet和深度双向长短时记忆Bi-LSTM网络从空间和时间上学习表征谱图中与情感相关的隐藏特征,基于Softmax分类器获得最终的情感分类。实验结果表明,所提方法比其他识别方法具有明显的优势,在改善情感识别率的同时,降低了模型的处理时间。 展开更多
关键词 语音情感识别 深度双向长短时记忆 k-均值 短时傅里叶变换
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一种基于核数据变换方法的遥感图像谱聚类算法
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作者 赵海军 陈华月 崔梦天 《林业工程学报》 北大核心 2025年第2期130-137,共8页
随着遥感图像在各行各业的日益广泛应用,遥感图像的处理变得愈来愈重要。为了实现谱聚类算法应用于林业工程中的遥感图像处理,本研究提出了一种基于核数据变换和角距离度量的谱聚类新算法。首先,通过对基于多变量核特征提取的一般核熵... 随着遥感图像在各行各业的日益广泛应用,遥感图像的处理变得愈来愈重要。为了实现谱聚类算法应用于林业工程中的遥感图像处理,本研究提出了一种基于核数据变换和角距离度量的谱聚类新算法。首先,通过对基于多变量核特征提取的一般核熵成分分析法的分析,并运用信息论概念和核密度估计密切相关的瑞利二次熵,提出了最佳特征提取和无监督降维方法,即最佳核熵成分分析法。它根据类或聚类信息方面的数据结构,采用一个额外的旋转,使得成分之间的独立性最大化;在这些成分中最佳地捕捉数据的高信息势部分,直接找到关于保留成分的数量的最大化信息势的基,以确保得到的解比标准的核熵成分分析得到的解保留更多(或相等)的信息势;并提出了采用梯度上升法来求解最佳核熵成分分析优化问题,具体实现是采用了一种简单的提前终止方案,以确保梯度达到一个额外迭代不会显著修改成本函数的区域。其次,通过对最佳核熵成分分析变换和样本外扩展的分析,构建了一种基于角距离度量的谱聚类算法,它采用角距离度量的核k-均值聚类目标,而不是采用基于欧氏距离的度量。优化过程采用最佳核熵成分分析空间中的角距离,以保证收敛到局部最优,从而实现图像的聚类。采用多光谱卫星图像的实验结果表明,本研究提出的谱聚类算法不仅适用于遥感图像的云筛选问题,而且相比目前其他先进的聚类算法有更好的分类性能。 展开更多
关键词 遥感图像 非线性特征提取 概率密度函数 k-均值 瑞利熵
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基于改进K均值聚类的光伏板缺陷检测方法 被引量:2
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作者 赵强 刘胜杰 +2 位作者 韩东成 刘常瑜 杨世植 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期475-482,共8页
为了能够对光伏组件热斑部分准确地识别和提取,提出了一种基于HSV空间模型的改进K均值聚类图像处理方法。首先,将红外图像进行HSV空间转换和双边滤波处理,去除噪声并提高图像对比度;其次,使用高斯核函数估计实现图像灰度概率密度函数提... 为了能够对光伏组件热斑部分准确地识别和提取,提出了一种基于HSV空间模型的改进K均值聚类图像处理方法。首先,将红外图像进行HSV空间转换和双边滤波处理,去除噪声并提高图像对比度;其次,使用高斯核函数估计实现图像灰度概率密度函数提取,并以此获取初始聚类中心;最后,利用先验知识对图像进行K均值聚类,提取和量化热斑缺陷。研究结果表明,该方法能够快速地检测定位热斑位置并统计出光伏板损坏程度,具有较高的精度以及较好的灵敏性和稳定性。 展开更多
关键词 红外图像 缺陷检测 热斑 光伏板 HSV空间模型 改进K均值
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基于改进K-均值聚类算法的背景建模方法 被引量:14
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作者 杨会锋 曹洁 帅立国 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2010年第12期1114-1118,共5页
针对背景差法易受外界环境因素影响的缺点,提出了一种基于改进K-均值聚类的背景建模方法。通过比较任意样本与该像素位置处的子类中心之间的距离,对各个像素的观察值进行聚类,并在聚类过程中逐步确定其类别数。一段时间的学习之后,样本... 针对背景差法易受外界环境因素影响的缺点,提出了一种基于改进K-均值聚类的背景建模方法。通过比较任意样本与该像素位置处的子类中心之间的距离,对各个像素的观察值进行聚类,并在聚类过程中逐步确定其类别数。一段时间的学习之后,样本数最多的子类就构成了背景模型。仿真结果表明,该算法即使在运动目标存在的情况下也能准确的提取出实际的背景,而且显著地降低了系统的存储量。 展开更多
关键词 背景差 背景建模 k-均值 背景更新
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K-均值算法的初始化改进与聚类质量评估 被引量:1
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作者 何选森 何帆 于海澜 《西安工程大学学报》 CAS 2024年第6期114-123,共10页
为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则... 为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则和肘部法,并用轮廓分析评价聚类质量。仿真结果表明:其他算法平均的λ检验统计量是本方案的2.72倍,而且改进后的聚类误差下降了6.04%。 展开更多
关键词 k-均值算法 主成分分析 最远质心选择 最小-最大距离规则 经验法则 肘部法 轮廓分析
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一种改进的K-均值聚类分形编码方法
6
作者 郭慧 贺杰 陈晓虹 《软件工程》 2017年第11期10-14,共5页
为了解决分形图像编码耗时过长的问题,该论文主要研究了基于K-均值聚类的快速分形编码算法。首先引入方差法将子块分为简单块和复杂块,随后采用K-均值聚类算法对复杂子块及父块进行分类,并在搜索匹配父块的过程中运用近邻搜索法,使得相... 为了解决分形图像编码耗时过长的问题,该论文主要研究了基于K-均值聚类的快速分形编码算法。首先引入方差法将子块分为简单块和复杂块,随后采用K-均值聚类算法对复杂子块及父块进行分类,并在搜索匹配父块的过程中运用近邻搜索法,使得相应子块仅在近邻范围内与同类的父块进行匹配运算。该方法对匹配块的搜索过程进行了优化,大幅度减少了编码时间。测试结果表明,与基本分形编码算法相比可提速多倍,并且其重构图像效果较好。 展开更多
关键词 分形图像编码 k-均值 近邻搜索 方差法
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层次K-均值聚类结合改进ITML的迁移度量学习方法 被引量:1
7
作者 蒋林利 吴建生 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第12期3552-3555,3572,共5页
目前的迁移学习方法多针对单一迁移类型,使用低级特征空间,并且源集比目标集复杂耗力。针对这些问题,综合考虑特征表示迁移、参数迁移和实例迁移,提出迁移度量学习的通用框架。首先,基于属性相似性空间和类别相似性空间,利用层次K-均值... 目前的迁移学习方法多针对单一迁移类型,使用低级特征空间,并且源集比目标集复杂耗力。针对这些问题,综合考虑特征表示迁移、参数迁移和实例迁移,提出迁移度量学习的通用框架。首先,基于属性相似性空间和类别相似性空间,利用层次K-均值聚类获取相似性;然后,利用信任评估框架和去相关归一化转换方法消除源集中的相关关系来抑制负迁移作用;最后,改进信息理论度量学习方法(ITML)进行相似性度量学习。对三种不同复杂度数据集进行实验,结果表明,提出方法的迁移学习性能较传统方法明显提高,且对负迁移影响具有更好的鲁棒性;提出的方法可应用于源集比目标集简单的情况,评估结果表明,即使源集知识有限,也可以得到较好的迁移学习效果。 展开更多
关键词 迁移度量学习 层次k-均值 相似性空间 信任评估框架 去相关归一化空间 信息理论度量学习
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基于改进K-均值聚类算法的汽车用户行为分析方法研究
8
作者 王健 毋丽丽 +2 位作者 裴春琴 郝耀军 刘文远 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期229-235,245,共8页
汽车用户的驾驶行为和操作习惯等决定着驾驶是否存在风险,对于道路交通安全具有重要的意义,针对这种情况,提出一种用于预测汽车用户驾驶行为风险等级的模型。该模型为了提高模型的分类效率,在自组织映射神经网络算法中采用遗忘第二名的... 汽车用户的驾驶行为和操作习惯等决定着驾驶是否存在风险,对于道路交通安全具有重要的意义,针对这种情况,提出一种用于预测汽车用户驾驶行为风险等级的模型。该模型为了提高模型的分类效率,在自组织映射神经网络算法中采用遗忘第二名的策略,然后结合自组织映射神经网络改进K-均值聚类分析方法,实现对于车辆驾驶人员的风险行为等级进行划分,通过聚类分析得到风险标签后,利用XGBoost算法实现对于用户风险行为的辨识。实验结果表明,改进算法的聚类精确度和运行效率都得到了提高,预测准确率为98%,召回率为98%,F1值98%,kappa系数高达0.97,远远超过其他集成辨识模型,表明本文模型在汽车用户行为的分辨准确率上得到有效提高。 展开更多
关键词 汽车用户 驾驶行为 k-均值算法 行为分析
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新的K-均值算法最佳聚类数确定方法 被引量:92
9
作者 周世兵 徐振源 唐旭清 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第16期27-31,共5页
K-均值聚类算法是以确定的类数k和随机选定的初始聚类中心为前提对数据集进行聚类的。通常聚类数k事先无法确定,随机选定的初始聚类中心容易使聚类结果不稳定。提出了一种新的确定K-均值聚类算法的最佳聚类数方法,通过设定AP算法的参数,... K-均值聚类算法是以确定的类数k和随机选定的初始聚类中心为前提对数据集进行聚类的。通常聚类数k事先无法确定,随机选定的初始聚类中心容易使聚类结果不稳定。提出了一种新的确定K-均值聚类算法的最佳聚类数方法,通过设定AP算法的参数,将AP算法产生的聚类数作为聚类数搜索范围的上界kmax,并通过选择合适的有效性指标Silhouette指标,以及基于最大最小距离算法思想设定初始聚类中心,分析聚类效果,确定最佳聚类数。仿真实验和分析验证了以上算法方案的可行性。 展开更多
关键词 k-均值 有效性指标 初始中心
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基于改进预测强度的大数据K-均值聚类方法 被引量:1
10
作者 蔡洪山 许峰 《软件导刊》 2016年第5期4-6,共3页
为了降低偶然因素的影响,提出了一种基于改进预测强度的大数据K-均值聚类方法,其基本思想是:首先将数据集若干等分,每一等分轮流作为测试集,取其平均预测强度,然后根据预测强度确定聚类数和聚类变量,再用K-均值聚类方法对数据集进行聚... 为了降低偶然因素的影响,提出了一种基于改进预测强度的大数据K-均值聚类方法,其基本思想是:首先将数据集若干等分,每一等分轮流作为测试集,取其平均预测强度,然后根据预测强度确定聚类数和聚类变量,再用K-均值聚类方法对数据集进行聚类。用上述方法研究了访客在某网站各栏目的平均停留时间,结果表明,基于预测强度的聚类方法较常规聚类方法更适宜于大数据的聚类分析。 展开更多
关键词 大数据 k-均值 预测强度 网站栏目关注度
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基于改进k-均值聚类的负荷概率模型 被引量:25
11
作者 陈凡 刘海涛 +1 位作者 黄正 张雪娇 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第22期128-133,共6页
提出采用改进的k-均值聚类方法对电力系统小时负荷进行聚类,避免了传统k-均值聚类存在的聚类中心初始值难以确定、聚类结果不稳定的问题。在建立聚类负荷模型的基础上,进一步建立了考虑负荷不确定性和相关性的负荷概率模型。RBTS和IEEE ... 提出采用改进的k-均值聚类方法对电力系统小时负荷进行聚类,避免了传统k-均值聚类存在的聚类中心初始值难以确定、聚类结果不稳定的问题。在建立聚类负荷模型的基础上,进一步建立了考虑负荷不确定性和相关性的负荷概率模型。RBTS和IEEE RTS79算例分析结果表明,采用所建立的聚类负荷模型时的发电系统可靠性计算结果精度高,节省了状态抽样法的计算时间;负荷不确定性和相关性对发电系统可靠性有较大影响。所建立的负荷概率模型为采用解析法和状态抽样法进行发电和发输电系统可靠性评估提供了基础。 展开更多
关键词 k-均值 层次 负荷模型 不确定性 相关性
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基于K-均值聚类算法的行驶工况构建方法 被引量:45
12
作者 秦大同 詹森 +1 位作者 漆正刚 陈淑江 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期383-389,共7页
提出一种基于K-均值聚类算法的城市循环工况构建方法,该方法通过实车采集某城市道路行驶工况的数据,将工况数据预处理后划分为工况块,运用平均速度、行驶距离和巡航时间比3个参数对工况块进行K-均值聚类分析,采用距离聚类中心越近越能... 提出一种基于K-均值聚类算法的城市循环工况构建方法,该方法通过实车采集某城市道路行驶工况的数据,将工况数据预处理后划分为工况块,运用平均速度、行驶距离和巡航时间比3个参数对工况块进行K-均值聚类分析,采用距离聚类中心越近越能代表簇特征的原则选取工况块,最终拟合出某城市循环工况,并对其从特征参数、转毂实验和废气分析采集的油耗和排放数据3个方面与其他典型城市循环工况进行了对比。对比分析结果表明:采用本方法构建的城市循环工况能够很好地反映某地实际交通道路状况,具有实用价值。 展开更多
关键词 车辆工况 行驶工况 k-均值 燃油消耗量 污染物排放
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一种改进的k-均值聚类算法 被引量:41
13
作者 徐义峰 陈春明 徐云青 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第3期275-277,共3页
针对k-均值(k-means)聚类算法中随机选取初始聚类中心的缺陷,提出了一种新的基于数据样本分布选取初始聚类中心的方法。实验结果表明,改进后的算法能改善其聚类性能,并能取得较高的分类准确率。
关键词 k-均值 中心 数据分布
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基于改进的k-均值聚类和数学形态学的彩色眼科图像病灶分割 被引量:13
14
作者 王兴伟 沈兰荪 +1 位作者 卫保国 刘党辉 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期443-448,共6页
病灶面积的定量化研究在眼科临床上具有重要的意义 ,为此首先需要把病灶从眼科图像中分割出来。已有的分割算法未充分利用眼科图像的整体信息 ,不适用于角膜病灶的分割。因此 ,本文提出了一种新算法 :首先利用改进的k 均值算法 ,对色度... 病灶面积的定量化研究在眼科临床上具有重要的意义 ,为此首先需要把病灶从眼科图像中分割出来。已有的分割算法未充分利用眼科图像的整体信息 ,不适用于角膜病灶的分割。因此 ,本文提出了一种新算法 :首先利用改进的k 均值算法 ,对色度和亮度进行聚类 ,再通过数学形态学运算分割角膜病灶。实验结果表明 。 展开更多
关键词 k-均值算法 色彩分割 亮度分割 数学形态学 眼科
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基于节点生长k-均值聚类算法的强化学习方法 被引量:13
15
作者 陈宗海 文锋 +1 位作者 聂建斌 吴晓曙 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期661-666,共6页
处理连续状态强化学习问题,主要方法有两类:参数化的函数逼近和自适应离散划分.在分析了现有对连续状态空间进行自适应划分方法的优缺点的基础上,提出了一种基于节点生长k均值聚类算法的划分方法,分别给出了在离散动作和连续动作两种情... 处理连续状态强化学习问题,主要方法有两类:参数化的函数逼近和自适应离散划分.在分析了现有对连续状态空间进行自适应划分方法的优缺点的基础上,提出了一种基于节点生长k均值聚类算法的划分方法,分别给出了在离散动作和连续动作两种情况下该强化学习方法的算法步骤.在离散动作的MountainCar问题和连续动作的双积分问题上进行仿真实验.实验结果表明,该方法能够根据状态在连续空间的分布,自动调整划分的精度,实现对于连续状态空间的自适应划分,并学习到最佳策略. 展开更多
关键词 强化学习 k-均值算法 Sarsa学习 连续状态表示
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基于密度加权的粗糙K-均值聚类改进算法 被引量:25
16
作者 郑超 苗夺谦 王睿智 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第3期220-222,共3页
针对粗糙K-均值聚类算法中类均值计算式的特点,提出了一种改进的粗糙K-均值算法。改进后的算法基于数据对象所在区域的密度,在类的均值计算过程中对每个对象赋以不同的权重。不同测试数据集的实验结果表明,改进后的粗糙K-均值算法提高... 针对粗糙K-均值聚类算法中类均值计算式的特点,提出了一种改进的粗糙K-均值算法。改进后的算法基于数据对象所在区域的密度,在类的均值计算过程中对每个对象赋以不同的权重。不同测试数据集的实验结果表明,改进后的粗糙K-均值算法提高了聚类的准确性,降低了迭代次数,并且可以有效地减小孤立点对聚类的影响。 展开更多
关键词 算法 粗糙k-均值 密度 孤立点
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基于改进k-均值聚类算法的LTE基站需求选点方法 被引量:1
17
作者 李亚 薛伟 +1 位作者 叶敏 谭裴 《电信科学》 2018年第S1期30-34,共5页
针对目前LTE基站需求阶段选点由于多部门、多类型来源导致在同一个相近位置附近存在重复上报的问题,为了提高无线基站规划的建设效率,通过对普通k-均值聚类算法中初始k值、聚类中心、离散点处理这几个关键点进行改进,进而提出一种全新... 针对目前LTE基站需求阶段选点由于多部门、多类型来源导致在同一个相近位置附近存在重复上报的问题,为了提高无线基站规划的建设效率,通过对普通k-均值聚类算法中初始k值、聚类中心、离散点处理这几个关键点进行改进,进而提出一种全新的无线基站需求选点方法。该方法已嵌入目前已投入使用的无线规划设计审核平台中,在需求阶段中得到了很好的应用。 展开更多
关键词 LTE k-均值 基站选点
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基于改进K-均值聚类算法的合肥市电动客车行驶工况构建 被引量:9
18
作者 孙骏 方涛 +2 位作者 张炳力 李傲伽 朱鹤 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2020年第8期56-62,共7页
为构建合肥市电动客车行驶工况,选取合肥市4条典型线路的12辆电动公交车进行连续一周的数据采集,基于短行程分析法将经过处理的有效数据分割成24595个片段并计算特征值,采用主成分分析法和改进K-均值(K-Means)聚类算法对短行程特征值进... 为构建合肥市电动客车行驶工况,选取合肥市4条典型线路的12辆电动公交车进行连续一周的数据采集,基于短行程分析法将经过处理的有效数据分割成24595个片段并计算特征值,采用主成分分析法和改进K-均值(K-Means)聚类算法对短行程特征值进行降维与聚类,根据类中心距离从聚类结果中选出类代表短行程,从而构建出合肥市电动客车的行驶工况。将所构建的工况与实车采集数据及国内外典型行驶工况进行对比,结果表明,构建的行驶工况能更准确地反映合肥市电动客车的行驶特征。 展开更多
关键词 合肥市 电动客车 行驶工况 改进k-均值
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改进的K均值聚类红外目标检测方法 被引量:11
19
作者 姜斌 石峰 +3 位作者 崔东旭 张鹏辉 袁轶慧 张俊举 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期766-769,共4页
利用图像方差能很好地反映目标边缘信息的特点,提出一种基于方差的K均值聚类红外目标检测算法。利用形态学方法对红外图像进行预处理,运用相应的模板计算得到红外图像的方差图像,利用K均值聚类算法对方差图像进行聚类,从而分离出目标类... 利用图像方差能很好地反映目标边缘信息的特点,提出一种基于方差的K均值聚类红外目标检测算法。利用形态学方法对红外图像进行预处理,运用相应的模板计算得到红外图像的方差图像,利用K均值聚类算法对方差图像进行聚类,从而分离出目标类别和背景类别。实验表明,该算法提取的红外图像中目标信息的兰德指数最高,说明该算法能有效地提取红外图像中目标信息,从而达到目标检测的目的。 展开更多
关键词 目标检测 形态学方法 K均值 方差
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半监督的改进K-均值聚类算法 被引量:13
20
作者 汪军 王传玉 周鸣争 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第28期137-139,共3页
K-均值聚类算法必须事先获取聚类数目,并且随机地选取聚类初始中心会造成聚类结果不稳定,容易在获得一个局部最优值时终止。提出了一种基于半监督学习理论的改进K-均值聚类算法,利用少量标签数据建立图的最小生成树并迭代分裂获取K-均... K-均值聚类算法必须事先获取聚类数目,并且随机地选取聚类初始中心会造成聚类结果不稳定,容易在获得一个局部最优值时终止。提出了一种基于半监督学习理论的改进K-均值聚类算法,利用少量标签数据建立图的最小生成树并迭代分裂获取K-均值聚类算法所需要的聚类数和初始聚类中心。在IRIS数据集上的实验表明,尽管随机样本构造的生成树不同,聚类中心也不同,但聚类是一致且稳定的,迭代的次数较少,验证了该文算法的有效性。 展开更多
关键词 半监督学习 k-均值 标签样本 最小生成树
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