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基于密度峰值的云变换加速机制
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作者 杨洁 王国胤 庞紫玲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第6期1299-1304,共6页
云模型是在概率论和模糊理论基础上提出的一种认知模型,可以实现定性概念与其定量数值的双向转换模型.自适应高斯云变换(Adaptive Gaussian Cloud Transformation,AGCT)是云模型最常见的一种粒计算机制.AGCT从数据拟合的角度实现了不... 云模型是在概率论和模糊理论基础上提出的一种认知模型,可以实现定性概念与其定量数值的双向转换模型.自适应高斯云变换(Adaptive Gaussian Cloud Transformation,AGCT)是云模型最常见的一种粒计算机制.AGCT从数据拟合的角度实现了不同概念层次、不同粒度的概念提取.但是,由于AGCT进行概念跃升需要从最细粒度的数据开始,导致时间复杂度较高.本文借鉴密度峰值聚类算法的思想,为AGCT跨层提供先验知识,提出一种利用关键信息粒加速高斯云变换机制——AGCTacc,从而避免了迭代次数过高,加速变粒度的过程.通过图像分割实验显示,本文提出的方法 AGCTacc与AGCT在不同数据集上最终生成的云概念参数几乎相同,即分割效果很接近,而AGCTacc的时间损耗却比AGCT减少很多. 展开更多
关键词 密度峰值 高斯云变换 粒计算 图像分割
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