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[期刊论文] 作者：夏士雄, 王志晓,,
来源：计算机教育 年份：2011
推行导师团队模式是新时期研究生培养的客观需求,在计算机学科领域表现得尤为突出。导师团队模式是提高研究生培养质量的源泉,是进行导师学术交流的纽带,还是实现学科交叉的...
[期刊论文] 作者：李雯,夏士雄,张磊,
来源：微电子学与计算机 年份：2011
移动对象轨迹stop区域发现是轨迹数据分析的一个重要方面.提出基于VR-tree的轨迹stop区域快速发现方法.首先选择一条轨迹使用DBSCAN算法得到stop区域,把它们作为其他轨迹的st...
[期刊论文] 作者：李帆,夏士雄,张磊,
来源：2011全国开放式分布与并行计算学术年会 年份：2011
轨迹模式挖掘是轨迹数据知识发现的一个重要课题。由于定位设备的局限性，采集到的轨迹数据具有不确定性。着眼于不确定轨迹数据模式挖掘，通过引入模糊集方法，提出不确定轨迹......
[期刊论文] 作者：张辰,夏士雄,刘兵,,
来源：计算机应用研究 年份：2011
通过分析FCM、PCM、IPCM和PFCM等流行的聚类算法和它们在噪声环境下所面临的问题,提出一种概率模糊聚类新算法(SWPFCM),该算法结合样本加权和一种适用于噪音环境下的初始化聚类中心的方法,可以有效地消除噪声对聚类结果的影响。实验表明,SWPFCM算法具有处理大量......
[期刊论文] 作者：李勇,梁志贞,夏士雄,
来源：计算机工程 年份：2011
主成分分析方法由于使用了L2范数,因此对异常值较敏感。针对该问题,提出一种基于核函数的L1范数主成分分析方法。运用核函数将原始数据映射到核空间中得到核矩阵,再利用L1范...
[期刊论文] 作者：张文涛,夏战国,张磊,夏士雄,
来源：计算机工程与设计 年份：2011
分析了传统公共子模式发现方式中存在的问题，提出了一种距离和轨迹属性相结合的公共子模式发现算法。该算法基于平移的最小Hausdorff距离的思想，通过计算时序点集合和参考点的...
[期刊论文] 作者：刘强, 夏士雄, 周勇, 刘兵,,
来源：计算机应用研究 年份：2011
模糊聚类是一种应用广泛的数据分析和建模的无监督方法，但该算法受离群点影响较大，并且没有考虑样本数据中各维特征对聚类贡献程度的不同。针对这两个问题，提出了基于两种加权方......
[期刊论文] 作者：韩陈寿, 夏士雄, 张磊, 朱长成,,
来源：计算机工程 年份：2011
目前的轨迹数据聚类直接对整条轨迹数据聚类,或先分段再对轨迹段聚类。分段聚类法抛弃轨迹段内部点,丢失轨迹局部特征,没有考虑点的速度影响。针对该问题,提出一种基于速度约...
[期刊论文] 作者：葛二壮,夏士雄,闫秋艳,,
来源：微电子学与计算机 年份：2011
根据车牌区域的灰度分布特征,提出一种定位车牌区域的新方法.该方法先利用车牌区域灰度分布特征,对车辆图片进行粗定位并得到车牌上下边界;再根据车牌区域字符紧密性特征,利用垂直投影方法初步得到车牌的左右边界,最后根据字符宽度和间距进一步修正车牌的左右边......
[期刊论文] 作者：王志愿,夏士雄,张磊,周川祥,
来源：计算机工程与设计 年份：2011
为了使传统的关联规则挖掘算法在结合到具体领域时具有更强的适应性,提出了DS-Apriori算法。该算法建立在语义本体的基础上,根据项集内部的语义相关度动态的确定该项集的最小...
[期刊论文] 作者：韩旭东,夏士雄,刘兵,周勇,,
来源：计算机工程与应用 年份：2011
传统的快速聚类算法大多基于模糊C均值算法（FuzzyC．means，FCM），而FCM对初始聚类中心敏感，对噪音数据敏感并且容易收敛到局部极小值，因而聚类准确率不高。可能性C一均值聚类较好地解......
[期刊论文] 作者：周红兵,夏士雄,周勇,勾红云,,
来源：计算机工程 年份：2011
局部线性嵌入算法通常用于高维流形数据降维,具有结构简单、不易陷入局部极小值、能保持局部几何结构不变的特点,但它对噪声和干扰奇异值点非常敏感。为此,提出基于局部超平...
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