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基于参与式机器学习方法的行程时间动态预测模型 认领
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作者 周正华 丁益星 +2 位作者 李永义 王启超 徐令宇 《应用基础与工程科学学报》 EI 北大核心 2021年第1期239-250,共12页
在常规交通流情况下,应用参与式机器学习模型估算了交通密度的预测值,通过交通流密度与行程时间的关系间接估算行程时间的预测值;对参与式机器学习模型进行了改进,将原模型中的子系统计算方法从最小二乘法改进为适合长时间平稳交通预测... 在常规交通流情况下,应用参与式机器学习模型估算了交通密度的预测值,通过交通流密度与行程时间的关系间接估算行程时间的预测值;对参与式机器学习模型进行了改进,将原模型中的子系统计算方法从最小二乘法改进为适合长时间平稳交通预测的卡尔曼滤波法;在此基础上开发了部署在可变情报板上的交通信息诱导系统,利用观测的交通密度组成的向量作为输入,实时动态估算预测值,最终行程时间估算结果优于其他常见的单一预测方法,表明这种方法对预测行程时间有效,可以应用于交通控制相关的领域. 展开更多
关键词 进化的参与式学习 T-S模糊模型 行程时间 卡尔曼滤波算法 交通流 聚类算法
基于MapReduce和Spark的大数据模糊K-means算法比较 认领
2
作者 翟俊海 田石 +2 位作者 张素芳 王谟瀚 宋丹丹 《河北大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2020年第4期433-440,共8页
从原理和实验2方面对基于MapReduce和Spark的大数据模糊K-均值算法进行分析比较,并对2种大数据开源平台的优缺点进行了总结.由于模糊K-均值算法是一种迭代算法,需要对部分数据进行重复操作以得到最终聚类结果,因此主要从算法执行时间、... 从原理和实验2方面对基于MapReduce和Spark的大数据模糊K-均值算法进行分析比较,并对2种大数据开源平台的优缺点进行了总结.由于模糊K-均值算法是一种迭代算法,需要对部分数据进行重复操作以得到最终聚类结果,因此主要从算法执行时间、同步次数、文件数目、容错性能、资源消耗这5方面进行比较,得出的结论对从事大数据研究的人员具有较高的参考价值. 展开更多
关键词 大数据 机器学习 聚类算法 模糊聚类算法 迭代算法
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大数据中数据挖掘模型的模糊改进聚类算法 认领 被引量:1
3
作者 李小红 常振云 《现代电子技术》 北大核心 2020年第3期177-182,共6页
在大数据的数据挖掘模型中,普遍采用模糊聚类算法进行数据分析。常用的模糊C均值聚类算法即FCM聚类算法,具有较多明显缺点,如抗噪性偏低、收敛速度慢、聚类数目无法自动确定等。常用的增量式模糊聚类方法通常在原有的以一个中心点为集... 在大数据的数据挖掘模型中,普遍采用模糊聚类算法进行数据分析。常用的模糊C均值聚类算法即FCM聚类算法,具有较多明显缺点,如抗噪性偏低、收敛速度慢、聚类数目无法自动确定等。常用的增量式模糊聚类方法通常在原有的以一个中心点为集群代表的基础上,改为选取多中心点进行增量式聚类算法的分析。但是,通过这样的算法进行数据分析也存在一定的问题,主要表现在其中心点选择是固定的,灵活性很差。基于以上原因,文中将对原有基础算法做出改进,主要对大数据中数据挖掘模型的增量型模糊聚类算法做出分析,经实践验证,改进后算法切实可行,普适性较强。 展开更多
关键词 增量型模糊聚类 大数据 数据挖掘模型 聚类算法 余弦相似度 隶属度矩阵
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基于卡方距离的直觉模糊相似度聚类算法 认领
4
作者 周慧 任海平 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2020年第8期238-246,共9页
卡方距离作为一类重要的信息测度,在统计模式识别和图像处理领域有成功的应用。经典卡方距离是为度量2个精确数向量而提出,但针对直觉模糊数信息,还未有文献进行讨论。针对直觉模糊集情形,首先提出了一类基于卡方距离的直觉模糊相似度测... 卡方距离作为一类重要的信息测度,在统计模式识别和图像处理领域有成功的应用。经典卡方距离是为度量2个精确数向量而提出,但针对直觉模糊数信息,还未有文献进行讨论。针对直觉模糊集情形,首先提出了一类基于卡方距离的直觉模糊相似度测度,其次在新的相似度基础上提出了一类新的直觉模糊聚类方法,进而得到相似矩阵对备选对象集进行聚类,最后通过算例验证了所提出的聚类方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 直觉模糊集 卡方距离 相似度测度 聚类算法
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特征加权和模糊聚类算法的植物叶片识别研究 认领 被引量:1
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作者 舒蕾 李龙龙 磨莉 《信息技术》 2020年第2期49-52,57共5页
针对当前植物叶片识别正确率低、识别时间长等局限性,为了获得更好的植物叶片识别结果,提出了基于特征加权和模糊聚类算法的植物叶片识别方法。首先采用传感器对植物叶片图像进行采集,并对图像进行预处理,其次提取植物叶片识别特征,采... 针对当前植物叶片识别正确率低、识别时间长等局限性,为了获得更好的植物叶片识别结果,提出了基于特征加权和模糊聚类算法的植物叶片识别方法。首先采用传感器对植物叶片图像进行采集,并对图像进行预处理,其次提取植物叶片识别特征,采用人工鱼群算法确定植物叶片识别特征权值,最后根据特征加权结果对植物叶片识别样本进行处理,通过模糊聚类算法实现植物叶片分类和识别,最在MATLAB 2017平台上的仿真测试。结果表明,文中方法可以正确识别各类植物叶片,植物叶片识别正确率高,误识率远远小于其它植物叶片识别方法,验证了文中方法的优越性。 展开更多
关键词 植物叶片 识别特征 特征贡献 模糊聚类算法 分类器设计
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基于功能流模型及感性评价法的邮轮模块划分方法 认领 被引量:1
6
作者 陈湛 蔡薇 李嘉宁 《武汉理工大学学报:交通科学与工程版》 2020年第4期743-748,共6页
为了改善邮轮系统中模块集成功能的协调性,将功能流与感性设计理念融入邮轮的模块划分方法中.结合邮轮设计特点与游客评价信息,构建了邮轮功能流模型和游客感性评价模型.根据模型中各邮轮模块间的关联性,运用模糊聚类算法形成了多种邮... 为了改善邮轮系统中模块集成功能的协调性,将功能流与感性设计理念融入邮轮的模块划分方法中.结合邮轮设计特点与游客评价信息,构建了邮轮功能流模型和游客感性评价模型.根据模型中各邮轮模块间的关联性,运用模糊聚类算法形成了多种邮轮模块划分方案.基于DEMATEL-熵权组合赋权法,提出了邮轮模块划分方案的综合评价方法.以Vista级邮轮第11层甲板为例,验证了该方法的适用性和优越性. 展开更多
关键词 协调性 功能流模型 感性评价 模块划分 关联性分析 模糊聚类算法 组合赋权法
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复杂环境下高分二号遥感影像的城市地表水体提取 认领 被引量:2
7
作者 洪亮 黄雅君 +2 位作者 杨昆 彭双云 许泉立 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期871-882,共12页
水体指数可以抑制背景噪声和提高地表水体的可分性,已经广泛用于地表水体提取。传统FCM聚类算法考虑了地物的不确定性,但没有顾及地物的邻域空间信息,对背景异质性比较敏感。针对传统FCM聚类算法的不足,提出一种可变邻域的区域FCM聚类... 水体指数可以抑制背景噪声和提高地表水体的可分性,已经广泛用于地表水体提取。传统FCM聚类算法考虑了地物的不确定性,但没有顾及地物的邻域空间信息,对背景异质性比较敏感。针对传统FCM聚类算法的不足,提出一种可变邻域的区域FCM聚类算法。由于复杂环境下高分二号(GF-2)遥感影像的城市地表水体具有复杂异质背景和不确定性的特点,本文利用水体指数和区域FCM聚类算法的优点,提出一种整合水体指数和区域FCM的城市地表水体自动提取算法,该算法主要步骤包括:(1)去除影像阴影后计算归一化差分水体指数NDWI(Normalized Difference Water Index);(2)区域FCM聚类算法;(3)整合水体指数和区域FCM聚类的城市地表水体自动提取算法。最后采用两景GF-2高分辨率遥感影像(广州和武汉)进行实验,验证了该算法的有效性,并与经典地表水体提取算法进行对比分析。实验结果表明:该算法具有较高的水体提取精度,城市地表水体边界既具有较好的区域完整性又保持了局部细节,同时对城市地表水体复杂背景噪声具有较好的抑制作用,有效减少传统FCM聚类算法的'胡椒盐'现象。 展开更多
关键词 遥感 高分二号 城市地表水体 归一化差分水体指数 模糊聚类 FCM算法 区域FCM算法
按风格划分数据的模糊聚类算法 认领
8
作者 沈浩 王士同 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期204-213,共10页
以K -means和模糊C均值为代表的划分式聚类算法无法有效处理按照风格为标准划分样本的聚类任务.针对此问题,文中提出按风格划分数据的模糊聚类算法.利用风格标准化矩阵表示包含在类簇中样本的风格信息,同时使用逼近标准风格之后的样本... 以K -means和模糊C均值为代表的划分式聚类算法无法有效处理按照风格为标准划分样本的聚类任务.针对此问题,文中提出按风格划分数据的模糊聚类算法.利用风格标准化矩阵表示包含在类簇中样本的风格信息,同时使用逼近标准风格之后的样本计算距离矩阵,并以隶属度表示样本点对于类簇的可代表程度.通过常用的交替优化策略同时优化隶属度矩阵和风格标准化矩阵.文中算法可以有效利用样本的风格信息和样本点与类簇之间的关系信息,在人工数据集和真实数据集上的实验表明算法的有效性. 展开更多
关键词 糊聚类 风格化数据 风格信息 模糊风格划分
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基于模糊邻域的比较密度峰值算法 认领
9
作者 李昕 雷迎科 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第11期1919-1928,共10页
聚类作为机器学习中一种重要的无监督学习方式,在图像处理及生物基因分类上具有广泛的应用。快速密度峰搜索与聚类算法(DPC)提出通过寻找密度峰对数据进行分类,它既不需要迭代过程,也不需要人工输入太多参数。但在球形数据集上,DPC算法... 聚类作为机器学习中一种重要的无监督学习方式,在图像处理及生物基因分类上具有广泛的应用。快速密度峰搜索与聚类算法(DPC)提出通过寻找密度峰对数据进行分类,它既不需要迭代过程,也不需要人工输入太多参数。但在球形数据集上,DPC算法聚类效果不好,容易忽略潜在的聚类中心,需要人工参与聚类中心选取。针对上述问题,本文采用模糊邻域关系计算数据密度,采用比较距离代替DPC算法中的相对距离。通过对机器学习数据集的实验,将本文提出的算法同DBSCN、OPTICS、DPC在准确率和调整兰德系数上进行比较。实验结果表明本文提出的算法可行有效。 展开更多
关键词 无监督机器学习 密度峰值聚类算法 模糊聚类算法 比较距离
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模糊聚类算法在船舶图像分割中的应用 认领 被引量:1
10
作者 胡伟强 鹿艳晶 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第10期181-183,共3页
传统船舶图像分割方法存在分割误差大,抗噪声干扰能力差、分割效率低等缺陷,为了解决传统船舶图像分割方法存在的不足,设计了基于模糊聚类算法的船舶图像分割方法。首先对当前船舶图像分割研究进展进行分析,指出不同传统船舶图像分割方... 传统船舶图像分割方法存在分割误差大,抗噪声干扰能力差、分割效率低等缺陷,为了解决传统船舶图像分割方法存在的不足,设计了基于模糊聚类算法的船舶图像分割方法。首先对当前船舶图像分割研究进展进行分析,指出不同传统船舶图像分割方法存在的局限性,然后对船舶图像进行去噪处理,提高船舶图像质量,改善抗噪声干扰能力,最后引入模糊聚类算法进行船舶图像分割,并采用多幅标准船舶图像与传统船舶图像分割方法进行对比测试。测试结果表明,本文方法可以对船舶图像进行高精度的准确分割,能够保留船舶图像边缘的重要信息,船舶图像分割速度可以满足实际应用的要求,获得了比传统船舶图像分割方法更优的结果,具有更加广泛的应用范围。 展开更多
关键词 船舶图像 分割误差 模糊聚类算法 抗噪干扰效果 边缘信息
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使用模糊聚类的胶囊网络在图像分类上的研究 认领 被引量:3
11
作者 张天柱 邹承明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第12期279-285,共7页
胶囊网络中动态路由的本质就是聚类算法思想的实现。考虑到已有胶囊网络中的聚类方式需要数据满足一定的分布才能达到最好的效果,且图像特征比较复杂,于是将一种普适性更好的模糊聚类算法作为胶囊网络中的特征整合方式,并添加了一个使... 胶囊网络中动态路由的本质就是聚类算法思想的实现。考虑到已有胶囊网络中的聚类方式需要数据满足一定的分布才能达到最好的效果,且图像特征比较复杂,于是将一种普适性更好的模糊聚类算法作为胶囊网络中的特征整合方式,并添加了一个使用信息熵来度量不确定性的激活值,以区分同一级别胶囊层特征的显著性。同时,借鉴特征金字塔网络的思想,将不同胶囊层的特征采样成相同尺度,然后进行融合独立训练。基于Keras框架进行实验,其结果表明,相比原来的胶囊网络,这种具有新型结构的胶囊网络在MNIST和CIFAR-10上有更高的识别准确率。对比实验证明了模糊聚类算法在胶囊网络上的应用潜力,其改善了原胶囊网络中聚类算法存在局限的问题;也证明了对胶囊网络中不同层的特征进行融合,能够获得包含信息更丰富且表达能力更强的特征。 展开更多
关键词 图像分类 胶囊网络 模糊聚类算法 特征金字塔网络 多尺度特征融合
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基于权重差异度的动态模糊聚类算法 认领
12
作者 刘良凤 刘三阳 《吉林大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2019年第3期574-582,共9页
针对传统模糊聚类算法需提前设置参数和初始聚类中心,导致聚类结果不稳定的问题,提出一种基于权重差异度的动态模糊聚类算法.首先引入样本特征权重向量和样本间差异度的概念,对数据集分布情况进行描述,并采用新的评价指标获取候选聚类中... 针对传统模糊聚类算法需提前设置参数和初始聚类中心,导致聚类结果不稳定的问题,提出一种基于权重差异度的动态模糊聚类算法.首先引入样本特征权重向量和样本间差异度的概念,对数据集分布情况进行描述,并采用新的评价指标获取候选聚类中心;然后根据最小差异度准则,对剩余样本点进行分类;最后结合Davies-Bouldin指数(DBI)评价准则对候选聚类中心做进一步筛选与合并.实验结果表明,该算法在不同测试数据集上的性能明显优于传统聚类算法,具有更高的自适应性和稳定性. 展开更多
关键词 模糊聚类算法 权重向量 差异度 Davies-Bouldin指数 自适应
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基于BIM技术的建筑表面热工缺陷检测仿真 认领
13
作者 栗丽 《计算机仿真》 北大核心 2019年第12期349-352,共4页
针对传统的建筑表面热工缺陷检测方法存在检测所需时间较长、误检率较高等问题,提出基于BIM技术的建筑表面热工缺陷检测方法。结合概率分布函数与最大似然函数对建筑表面热工图像的噪声方差进行计算,自适应地调节双边滤波函数中灰度方差... 针对传统的建筑表面热工缺陷检测方法存在检测所需时间较长、误检率较高等问题,提出基于BIM技术的建筑表面热工缺陷检测方法。结合概率分布函数与最大似然函数对建筑表面热工图像的噪声方差进行计算,自适应地调节双边滤波函数中灰度方差值,有效地抑制图像噪声;在图像去噪处理后,通过模糊聚类算法对建筑表面热工图像进行分割,分割出图像的缺陷区域;采用Harris角点检验算法对图像缺陷区域进行检测。实验结果表明,所提方法与传统方法相比,检测所需时间平均缩短了约4.9s,误检率降低了2个百分点。 展开更多
关键词 双边滤波方法 中灰度方差值 模糊聚类算法
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动态模糊PLS法实现废水处理出水指标预测 认领
14
作者 张昊 杨冲 +1 位作者 刘鸿斌 黄明智 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第6期485-489,共5页
针对废水处理过程普遍存在的时变性和非线性特征,提出动态模糊偏最小二乘法(DFPLS)实现废水出水指标预测。分别采用线性偏最小二乘(LPLS)、模糊偏最小二乘(FPLS)和DFPLS方法对比分析。结果表明:DFPLS方法预测均方误差相较于LPLS和FPLS... 针对废水处理过程普遍存在的时变性和非线性特征,提出动态模糊偏最小二乘法(DFPLS)实现废水出水指标预测。分别采用线性偏最小二乘(LPLS)、模糊偏最小二乘(FPLS)和DFPLS方法对比分析。结果表明:DFPLS方法预测均方误差相较于LPLS和FPLS分别下降了88.61%和77.50%;DFPLS在第3潜变量下的输出累计方差贡献率相较于FPLS提升了38.51%,显著提高了废水处理过程预测的准确性,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 废水处理过程 动态过程 偏最小二乘 TSK模糊模型 FCM聚类算法
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基于模糊聚类和RFM模型的商场会员画像描绘方法 认领
15
作者 王威娜 《吉林化工学院学报》 CAS 2019年第11期71-73,共3页
为完善会员画像描绘,加强对现有会员的精细化管理,本文提出基于模糊聚类和RFM模型的商场会员画像描绘方法.模型中首先利用模糊C均值聚类算法刻画会员购买力,并利用RFM模型给出会员生命周期和状态划分,然后计算会员生命周期中非活跃会员... 为完善会员画像描绘,加强对现有会员的精细化管理,本文提出基于模糊聚类和RFM模型的商场会员画像描绘方法.模型中首先利用模糊C均值聚类算法刻画会员购买力,并利用RFM模型给出会员生命周期和状态划分,然后计算会员生命周期中非活跃会员的激活率,从而便于管理者充分了解会员可激活的情况,最后根据得到的连带率可以合理安排会员的喜好策划促销活动. 展开更多
关键词 会员肖像 模糊聚类算法 RFM模型
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基于模糊聚类的大学生网络情感分析研究 认领
16
作者 仲伟伟 刘丽萍 汪方正 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第10期226-228,233共4页
正值于青少年时期的大学生很容易受到各种外界因素的影响,导致心理情绪波动较大。特别是进入21世纪以来的大学生大多都是独生子女,通常具有感情色彩丰富、心理较脆弱的特点,如果长期处于一种负面情绪的状态则很有可能会引发一些极端的... 正值于青少年时期的大学生很容易受到各种外界因素的影响,导致心理情绪波动较大。特别是进入21世纪以来的大学生大多都是独生子女,通常具有感情色彩丰富、心理较脆弱的特点,如果长期处于一种负面情绪的状态则很有可能会引发一些极端的不良事件,因此维护大学生的心理健康成为高校教师的重点工作。而传统的心理测评往往容易受到主观条件的影响不能准确和及时地反映当前学生的心理问题,本文结合当前互联网大数据时代的特征,提出一种利用模糊聚类算法对大学生在微博等网络社交平台的文本状态进行情感分析的方法,旨在能够及时有效地发现学生的心理健康问题避免不良的影响。 展开更多
关键词 模糊理论 聚类算法 大数据 情感分析 人工智能
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基于特征加权理论的数据聚类算法 认领 被引量:17
17
作者 费贤举 李虹 田国忠 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2018年第1期77-81,共5页
针对数据挖掘过程中数据聚类操作的初始聚类数目和初始聚类中心确定困难的问题,提出了一种软子空间结合竞争合并机制的模糊加权聚类算法.通过对软子空间聚类算法的目标函数进行改写,并结合数据簇势的大小对各数据簇进行竞争与合并操作,... 针对数据挖掘过程中数据聚类操作的初始聚类数目和初始聚类中心确定困难的问题,提出了一种软子空间结合竞争合并机制的模糊加权聚类算法.通过对软子空间聚类算法的目标函数进行改写,并结合数据簇势的大小对各数据簇进行竞争与合并操作,实现了对数据的聚类处理.结果表明,该算法能够准确地对数据样本进行聚类,并且聚类结果与初始数据簇数目和初始聚类中心无关,能够满足对高维数据聚类处理的需要,具有较好的实际应用价值. 展开更多
关键词 数据挖掘 数据聚类 特征加权 软子空间聚类 竞争合并机制 模糊聚类算法 聚类中心 聚类数目
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裂纹图像分割与提取的聚类分析方法 认领 被引量:1
18
作者 陈超 汪同庆 《烟台大学学报:自然科学与工程版》 CAS 2018年第1期55-60,共6页
提出了一种模糊C均值聚类和密度聚类算法相结合的方法对裂纹图像进行分割提取.使用标准的模糊C均值聚类算法来对原始图像进行初始聚类,得到包含裂纹区域的候选点.本文还提出裂纹狭长度与区域向量2种概念,并用来去除候选点中的伪裂纹.然... 提出了一种模糊C均值聚类和密度聚类算法相结合的方法对裂纹图像进行分割提取.使用标准的模糊C均值聚类算法来对原始图像进行初始聚类,得到包含裂纹区域的候选点.本文还提出裂纹狭长度与区域向量2种概念,并用来去除候选点中的伪裂纹.然后,利用密度聚类算法(DBSCAN算法)对候选点进行裂纹聚类,提取出最终的裂纹图像.实验结果证明,使用上述方法对裂纹图像进行分割提取可以得到很好的效果. 展开更多
关键词 模糊C均值 聚类算法 密度聚类算法 分割提取
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基于大数据的改进模糊K-means算法 认领 被引量:3
19
作者 全海金 何映思 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2018年第12期145-148,共4页
针对传统模糊K-means算法易于采用局部最优解的缺陷,设计了一种基于大数据K-means聚类算法的优化算法。首先针对移动大数据的分析处理方法展开研究,再提出了通过欧氏距离来选出密度最大若干个初始点的改进方法,使数据的聚类的有效性及... 针对传统模糊K-means算法易于采用局部最优解的缺陷,设计了一种基于大数据K-means聚类算法的优化算法。首先针对移动大数据的分析处理方法展开研究,再提出了通过欧氏距离来选出密度最大若干个初始点的改进方法,使数据的聚类的有效性及效率性有了很大的提高。实验仿真表明:该算法具有较好的聚类效果,提高了聚类的速度和准确性。 展开更多
关键词 大数据 模糊K-means算法 模糊聚类算法
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自适应距离和模糊拓扑优化的模糊聚类SAR影像变化检测 认领 被引量:9
20
作者 王建明 史文中 邵攀 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期611-619,共9页
针对模糊聚类算法的不足,结合差分影像的特点,提出一种基于自适应距离(adaptive distance)和模糊拓扑(fuzzy topology)理论的SAR影像变化检测技术框架(FATCD)。FATCD首先基于自适应距离公式提出一种自适应的样本到聚类中心的距离... 针对模糊聚类算法的不足,结合差分影像的特点,提出一种基于自适应距离(adaptive distance)和模糊拓扑(fuzzy topology)理论的SAR影像变化检测技术框架(FATCD)。FATCD首先基于自适应距离公式提出一种自适应的样本到聚类中心的距离计算方法,优化了聚类过程中像元隶属度的计算公式,提高了模糊隶属度函数的准确程度;而后利用模糊拓扑理论改进传统去模糊化方式最大隶属度原则,从而增强了去模糊化过程。借助这两点,FATCD提高了模糊聚类变化检测的性能。两组真实SAR影像数据的试验结果表明本文方法可行、有效。 展开更多
关键词 SAR影像变化检测 模糊拓扑 自适应距离 模糊聚类算法 FATCD
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