距离加权相关论文
用户日用电数据可以反映用户的用电行为特征，聚类任务能够从大量运行数据中提取典型用户日负荷曲线为电力系统的规划与调度等任务提......
无线传感器网络作为一种新兴的数据采集处理技术,可广泛用于军事、环境、工业等诸多领域。在传感器网络应用中,节点的位置信息起着......
图像的边缘信息包含了图像中最主要的信息。图像的边缘具有很重要的特点:即使图像的亮暗程度不同、对比度较低等因素会影响一个图......
随着科学技术的快速发展,计算机图形学与虚拟现实、医学图像系统、地理信息系统、计算机辅助设计技术等领域够构造出的模型数据量......
人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题，它是利用计算机分析人脸的图像，抓住人脸的轮廓特征和局部细节特征，提取有效的......
离群数据挖掘是数据挖掘领域中的主要研究内容之一,而逆K近邻是离群数据挖掘中的主要技术之一。离群数据是指明显偏离其他数据,不......
文中针对现有的均匀三角网格简化算法在显示质量上的不足 ,提出了根据网格顶点到视点的距离 ,使用加权的二次误差测度算法进行顶点......
利用GPS精密定位的过程可以精确的估算出大气中的可降水量(PWV)分布,PWV的评估是气象学中研究的重要内容之一。通过对欧洲8个IGS观......
根据空间距离与人类心理感觉的关系,提出一个基于心理距离的加权公式,并结合传统的中值滤波器,构造出一种基于空间距离加权的自适......
研究超大规模数据流聚类效率优化问题。时间序列下的数据流中元素的访问是单次线性的,即数据元素只能按其流入顺序依次读取一次。......
为解决判别式相关滤波(DCF)跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题,提出一种基于距离加权重叠......
本文在统计语言模型构造中,提出了将词间距离信息结合到N-gram统计语言模型中的思路,并称之为距离加权的关联词统计语言模型.该模......
城市复杂背景边缘给空中红外小目标检测带来的非线性、非平稳热辐射信号影响严重。在采用k-最近邻分类判别决策的基础上,提出了一......
KNN（K-Nearest Neighbor）算法和贝叶斯网络分类算法（Bayesian Network，BN）都是目前应用非常广泛的分类算法。本文首先分析了KNN和BN的分......
为了解决SVM入侵检测方法检测率低、误报率高和检测速度慢等问题,提出了一种基于距离加权模板约简和属性信息熵的增量SVM入侵检测......
提出了基于距离加权的二进制传感器网络中的目标跟踪算法。该算法可在二进制传感器节点判决输出信息比特的同时产生感测节点的权值......
针对单目视觉下移动机器人运动目标跟踪任务,提出了一种基于空间映射的背景补偿方法,通过读取机器人的实时运动状态来计算图像空间......
随着城市的发展以及新兴城镇规模的扩张,城镇的更替速度不断加快,使得居民地成为地图中变化最活跃的要素之一;同时,军事演习、防恐......
作为一种非参数的分类算法,K-近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的.它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等.在应用KNN算法解决......
基于广泛应用的张正友标定法,提出一种距离加权的分区域相机标定方法。根据拍摄图像中标定板位置的不同分为三种标定情况进行考虑......
如今,无线通信技术和移动互联网发展迅速,人们在日常生活中,对定位服务也产生了越来越多的需求。GPS(Global Position System)定位......
提出了一种利用距离加权与小波插值相结合,插值引入虚拟钻孔点的建模方法,采用广义三棱柱作为基本建模体元,实现了基于稀疏钻孔点......
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该文主要研究二进制传感器网络中加权目标跟踪算法的设计。针对已有算法中权值不能实时反映目标与感测节点之间距离关系的缺点,提......
无线传感器网络被认为是21世纪最有影响的21项技术和改变世界的10大技术之一。在无线传感器网络的许多实际应用中,目标跟踪是一项......
提出了基于KFST（核Foley-Sammon变换）特征提取的KNN算法（KNNKFST）：首先利用KFST来提取特征,然后在按照特征被提取的先后关系赋权重,再利......
为了有效显示复杂的三维物体网格模型，基于边折叠操作与二次误差测度，给出了建立与视点相关的多分辨率模型的网格简化算法。该方法引......
针对现有巡视器视觉定位方法在定位过程中未考虑控制点权重的问题,提出一种控制点权重优化的巡视器定位方法:根据控制点分辨率与相......
传统的KNN算法在大样本的情况下对试验样本有较强的一致性结果.但该算法每一次都是在样本全局的基础上进行归类计算,这在很大程度......
为了对自然图像有效准确地分类,提出了一种对图像低层特征和KNN分类算法中的近邻样本分别进行加权的分类方法。针对不同类别图像的......
为研究乘客使用公共交通的实际出行距离,基于公交复杂网络中的换乘网络Space P拓扑结构,结合公交车站的经纬度坐标,建立以距离为边......
ML-kNN算法利用贝叶斯概率修改传统的kNN算法以解决多标签问题,但这种基于概率统计的方法对覆盖率低的标签容易造成误判。因此,该......
KNN算法是应用最广泛的分类技术之一。文章简要介绍了KNN算法的基本原理,重点论述了研究人员针对KNN算法的不足所做的各种改进。主......
针对现有地图匹配算法在低采样率时错误率较高的问题,提出一种全局投票地图匹配算法.算法在浮动车GPS轨迹数据的基础上,充分考虑道......
随着各地城镇化进程的不断加快,交通拥堵问题日益突出,公交作为一种便利、廉价、环境友好的出行方式越来越受到推崇。虽然城市的公......
边坡稳定性估计的精度直接关系到边坡工程的成败.然而,边坡稳定性与其影响因素之间存在复杂的非线性关系.当目标函数很复杂时,如果......
地面磁测数据通常具有优秀的水平分辨率，所以在使用地面磁测数据进行反演时，都可以获得场源的水平分布范围。但由于位场勘探在深度分......
互k最近邻算法（mKnnc）是k最近邻分类算法（Knn）的一种改进算法，该算法用互k最近邻原则对训练样本以及k最近邻进行噪声消除，从而提高算法的......
随着无线传感器在环境监测、医疗、军事等领域的广泛应用,无线传感器故障检测成为重中之重。现有无线传感故障诊断基于无线传感器......
针对传统i Beacon指纹定位技术中接收信号强度值（RSSI）波动较大、指纹库聚类复杂、存在较大跳变性定位误差等问题,提出一种基于排序......
针对传统k-nearest neighbor algorithm（K-NN）分类算法计算量大、高维度海量数据集处理效率低的缺点,本文基于Hadoop平台依托MapRedu......
针对DV—HOP算法中信标距未知节点越远其测距误差越大的问题，提出了一种基于三角不等式的加权双曲线定位DV-HOP算法。该算法在计算......
作为一种非参数的分类算法，K近邻（KNN）算法简单有效并且易于实现。但传统的KNN算法认为所有的近邻样本贡献相等，这就使得算法容易受到......
为提高图像去噪的视觉效果,本文根据自然图像通常包含较多的重复性结构这一现象,以及双边滤波器的在图像去噪中所具有的优点,提出......
目的在比较几种椒盐去噪方法的滤波窗口尺寸选择策略的基础上,提出一种基于自适应滤波窗的距离加权图像椒盐噪声滤除方法。方法首......
