减法聚类相关论文
图像处理所涉及的应用十分广泛，与人们的生活密不可分。在解决图像处理问题时，所使用的图像表征模型往往起到至关重要的作用。图像表......
通信信号的调制识别在信号检测与信号解调之间起着重要的作用,是信号分析的重要组成部分,不论在军用还是民用方面都有着广泛的应用......
随着互联网的迅猛发展，网络用户数量剧增，越来越多的人将生活和工作的重心投入网络，在巨大的网络用户量和用户信息里，存在很多方面的问......
对LF炉钢水温度的准确预测,是合理组织生产、提高钢水质量、降低炼钢成本、实现钢水温度控制的重要前提。而在LF炉冶炼过程中,预测......
氧气转炉炼钢法从1952年出现以来，得到了迅速的发展，目前已成为世界上最主要的炼钢方法之一，其生产过程是一个周期性的升温降碳过程，包......
数据库作为信息系统存储和处理重要数据的核心部分,往往成为入侵者攻击的主要目标。传统的入侵检测系统在数据库入侵检测的过程中......
无线传感器网络作为一个新兴的研究领域迅速地发展起来，它在军事、环境、医疗卫生、家居、太空探测、救灾等方面都有潜在的应用价值......
炮长瞄准镜是坦克观瞄系统的重要组成部分,以积木式结构安装在坦克内部,具有观察、搜索、瞄准目标的功能。其精密度高,结构复杂,仅......
在出现如地下渗水、瓦斯爆炸等突发事故的煤矿等地下封闭作业空间,或者在发生了火灾等突发事故的大型室内或地下场所,由于灾害性事......
大型开放式网络课程(MOOC)随着互联网的发展而变得流行,并且在过去几年中吸引了数百万的学生加入.在这种大数据环境下,通过合理的......
由于数据库技术的日趋完善带来了剧增的数据量,各个行业已经累计了相当多的数据,在信息量过大的环境里,人们感到很难从大量的信息......
当在果蔬采摘、加工等作业环节中引入农业机器人时,经常需要末端执行器执行抓取作业。合适抓取力既要能够避免果蔬滑落,也要防止果......
针对机器人这种不确定性的复杂非线性系统很难建立其精确的数学模型这一问题,提出一种基于自适应神经模糊推理(ANFIS)的方法对机器......
依据GB/T 5773-2004,本文搭建了容积式制冷剂压缩机性能试验台,其精度及可靠度完全取决于传感器的可靠性.本文提出采用减法聚类和......
提出了一种基于ANFIS的烧结终点预测模型,该模型采用减法聚类来确定隶属度函数的中心,接着采用正交最小二乘参数辨识对神经网络进......
针对大规模数据集减法聚类时间复杂度高的问题,提出一种基于Nyst(o)m密度值逼近的减法聚类方法.特别适用于大规模数据集的减法聚类......
针对目前很多工业锅炉燃烧煤种发生变化时,控制效果下降,燃烧效率降低等问题,设计了一套在线煤种辨识系统,其核心采用模糊神经网络......
把负荷建模的实测电流数据看成随机扰动电压的响应,基于小波包的分解和重构理论,采用Wpdec小波包分解函数,用db1小波包对实测建模......
传统减法聚类的性能依靠山峰函数中参数的选择,只有合适的参数才能使减法聚类产生较好的效果.因此,本文提出一种基于遗传算法的减......
针对非合作通信系统中,多径信道下含有导频的正交频分复用(OFDM)信号子载波调制方式难识别的问题,提出了一种OFDM信号子载波调制方......
研究基于减法聚类的高速公路混沌系统主线可变速度模糊神经网络控制方法。针对交通系统的不确定性和非线性,提出了通过数据挖掘技......
针对电液伺服系统具有典型的非线性系统,但要求控制精度高和响应速度快,建模困难。为解决上述问题,提出用减法聚类的模糊神经网络......
针对采用振动法测量球磨机料位时,振动信号和料位之间存在非线性和时变性,采用传统方法存在测量精度低、稳定性差的问题,提出基于T......
提出了一种基于减法聚类算法构造解释性模糊模型的方法.首先指出模糊模型解释性的重要地位,分析影响解释性的主要因素;然后利用减......
提出一种将减法聚类与改进的模糊C-均值聚类相结合并用于说话人识别的方法.该方法将从语音信号中提取的Mel频率倒谱系数及其差分作......
在LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）算法的基础上,提出一种基于减法聚类的无线传感器网络分簇路由算法SCC（Subtracti......
分析了对转炉终点温度的影响因素,利用减法聚类自动确定模糊规则的数目,建立了模糊神经网络系统预报转炉终点温度.结果表明,该方法......
山峰聚类既可以对数据集进行近似聚类,又可以为其他聚类方法提供聚类所需的初始聚类中心。减法聚类是山峰聚类的改进,它避免了山峰......
传统双模式算法中的切换时机一般采用经验确定,在迭代达到一定次数或者均方误差(MSE)降低到某一范围时硬性将算法进行切换。针对这......
提出了一种基于减法聚类的聚类上限检测方法.仿真试验表明,这种方法能将聚类上限确定在一个合理的范围之内,从而加快聚类的效率.......
提出一种通过改进减法聚类优选模糊规则的模糊神经网络建模方法.该算法仅从已知的输入输出数据中,就能快速确定模糊规则的数目;给......
当前对高速通信的需求导致对信道资源的利用已经超出了可以采用线性模型建模的范围，必须采用适当的非线性模型进行描述。为了实现对......
提出了一种通过调整减法聚类半径优选模糊规则的软测量建模方法。首先用减法聚类建立T-S模糊模型,然后通过调整聚类半径优选模糊规......
提出了一种基于减法聚类的自适应模糊神经网络,用于织物起皱等级评定.首先利用减法聚类方法确定模糊神经网络的结构,再结合模糊推......
基于对QRS波群的特征变量提取。利用减法聚类和自适应模糊神经网络构建心律失常辅助诊断模型，分析不同训练数据集对模型测试结果的......
为了解决火电厂供热和供电的矛盾、增强机组的调峰范围,需要建立精确的热负荷预测模型。针对热电联供系统热负荷影响因素多、耦合......
针对归一化RBF网络的结构设计 ,首先利用基于山峰函数的减法聚类算法构造网络的初始结构和初始参数 ,并采用奇异值分解 (SVD)算法......
提出了基于T-S模型(Takagi-Sugeno型)的自适应神经网络模糊推理系统(AdaptiveNetwork-basedFuzzyInferenceSystem,ANFIS),介绍了高......
为了更有效地研究配电线路杆塔在不同地形地貌下遭受雷害风险概率的大小,提出一种基于减法聚类与ANFIS的分类识别模型。通过对配电......
定位算法是无线传感器网络中的关键技术。文中在传统的Dv—Hop算法的基础上，找出其产生误差的主要原因，即对未知节点与锚节点之间的......
提出了一种基于核聚类的H．264压缩域的运动对象分割的方法。首先对运动矢量进行归一化处理，其次又引入了平均欧式距离的中值滤波的方......
针对电动汽车电池荷电状态(state of charge,SOC)不可直接测量这一问题,引入基于减法聚类和自适应模糊神经网络的SOC软测量方法。......
对K-means算法加以改进,使用减法聚类确定聚类中心数量;以相距最远的两个样本作为聚类中心的边界,改进的K-means算法将K个初始中心......
建立对象的模型是控制系统设计的基础，非线性系统的建模是复杂系统建模的难点之一，焦炉火道温度复杂多变，其精准模型的建立事关重要。......
使用减法聚类和白适应神经模糊网络方法设计了一种水下机器人运动规划器。根据输入、输出数据的特性，用减法聚类算法，确定模糊系统的......
提出采用小波包相关阈值法对测量数据进行去噪,对处理后的数据采用基于减法聚类和LMS算法的RBF神经网络来建立并补偿传感器模型。......
针对基于减法聚类的Hough变换航迹起始法存在的虚假航迹起始率高、目标航迹点缺失严重的问题，提出了一种基于运动二步约束聚类的Hou......
准确预报转炉炼钢动态过程的补吹氧气用量和冷却剂添加量,对于提高终点命中率具有重要意义.采用机理模型及基于数据的自适应神经模......
针对某扫雷犁电液伺服系统这一典型的非线性系统,使用基于减法聚类的模糊神经网络（FNN）自学习算法设计了控制器,其中减法聚类用于确......
