AP聚类相关论文
针对传统SVR（Support Vector Regression）及其相关改进模型在不同时间阶段的能源消耗样本数据具有差异较大的不同函数规律或分布特征......
偏向参数和阻尼因子是影响AP聚类算法聚类效果的两个重要参数,但他们均取固定值.随着数据量的改变,原有参数取值不能使算法聚类结......
个性化推荐系统是机器学习的前沿领域,是解决信息过载问题的重要手段之一,通过分析用户的历史行为、社交关系、兴趣点、所处的上下......
在小样本条件下运用SVR模型预测装备维修器材需求量时,预测效果受随机干扰因素影响较大.为解决这一问题,提出了一种新的AP-SVM模型......
随着可再生能源渗透水平的不断提高,现代电力系统面临着更多不可避免的不确定性,这些不确定性可能导致系统的弱阻尼振荡问题.对于......
雷达辐射源信号分选是指对接收机接收、截获到的交错混叠辐射源信号流进行信号处理,从而将同一个辐射源发射出的信号分为相同类别......
针对非限制手写字符识别中，由于字符模式的不稳定而引发训练样本集过于庞大致使识别算法效率下降的问题，提出了一种结合Affinityprop......
为了提高人体动作识别的准确率和实时性,提出了一种基于关键帧的人体行为识别新方法。用Kinect提取人体骨架信息(各关节点的3D坐标......
元胞自动机(CA)作为城市时空动态模拟应用最广泛的模型,可以有效模拟填充式和边缘式城市扩张过程,但是在飞地式扩张模拟方面稍显不......
代表性图像选取是一种从网络相册集中选取最具代表性或最典型的图像摘要技术。它可以根据用户输入的查询关键词，返回与其相关的包含......
SAR(Synthetic Aperture Radar)图像的滤波、目标分割以及目标特征提取和分析匹配是SAR图像目标识别中的关键技术。本文主要对SAR......
复杂网络作为生活中电力系统、通信网络和万维网等复杂系统的高度抽象,复杂网络社团结构表示着网络中的节点聚合的趋势,是复杂网络......
图像分割技术是模式识别、图像分析以及计算机视觉等图像处理领域的重要组成部分,其研究受到了国内外众多学者的关注。图像分割是......
基于有监督学习的预测模型在预测过程中存在以下缺陷:一是过分依赖训练集中有标签样本的数量,导致分类精度受有标签样本数量多少的......
字母识别是字符识别的一个特例,正确识别字符信息并实现自动录入在信息化建设快速发展的今天拥有越来越重要的意义。在过去几十年......
随着社会经济的不断发展、科学技术水平的不断提升,互联网上的数字视频正不受限制地增长并且逐渐成长为一种新型的力量。这些视频......
寻找近邻用户或近邻项目是传统协同过滤推荐算法的关键内容.通常,数据稀疏性会导致推荐精度降低.基于项目类别偏好的混合协同过滤......
随着大数据时代的到来,增量关联规则挖掘已成为数据挖掘领域的热门话题.CAN-tree作为增量关联规则挖掘领域的重要算法,其按项目频......
期刊
在产品生产过程中,往往存在设备突发性故障,这些故障轻则造成一定的经济损失,重则造成人员的伤亡。然而这些突发性故障一般是由于......
水面传感器网络是由分布在水面上的若干具有特定任务(如检测水面的物理属性)的传感器节点组成,普遍应用于水质监测,采油监控,水污......
风电功率预测对维护电力系统稳定及制定电力调度计划等有着重要的意义,然而风电所具有的波动性、间歇性及不确定性会严重影响其预......
智能交通目前已经开始应用于高速公路的收费、停车场的收费、出入访问控制、预防犯罪和交通数据收集等交通领域和安全领域。智能交......
由于太阳能是资源丰富、绿色环保、安全友好的可再生能源,全世界范围内都将加大太阳能发电的渗透率,其具有迅猛的发展趋势和良好的......
在国家提升清洁能源地位的战略部署背景下,分布式光伏得到了迅猛发展,并网比例不断上升,但由于光伏发电功率受到季节、地域和天气......
移动无线传感器网络(Mobile Wireless Sensor Networks,MWSNs)由许多部署在监测区域的传感器节点构成,是一门综合多个学科的高集成......
在人工智能蓬勃发展的今天,深度学习被普遍应用于社会生活的各个方面。空气质量的影响因素有很多,比如会受到风向、风速、气温、湿......
针对RBF神经网络学习算法不能很好地确定其隐含层节点数、隐含层节点中心及其半径的问题,利用AP聚类算法无需事先确定聚类数的特点......
随着高考改革临近,如何对学生进行综合素质评价越来越引起大家的重视,也成为教育评价的一个研究热点。学生综合素质评价属于具有多......
图像着色是指采用计算机处理技术给灰度图像或视频节目增加颜色的过程，是一种面向应用的技术。目前图像着色方法可以大致分为两大类......
学位
利率市场化、大数据迅速发展,银行业均表现出明显的“二八定律”现象,20%的优质客户占据了银行的大部分资产。那么,如何防止银行客......
采用AP聚类算法进行复杂网络社团挖掘,提高了社团挖掘的精度,但在处理海量数据时算法速率明显下降,其中一个重要原因是单台计算机......
仿射传播（Affinity Propagation，AP）聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心，在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类，但不适用于子......
提出了一种基于仿射传播聚类(Affinity Propagation Clustering,AP Clustering)和仿生模式识别理论(Biomi-metic Pattern Recognit......
针对已有的RBF神经网络多标签算法未充分考虑多个样本标签之间的关联性,从而导致泛化性能受到一定影响的问题,研究分析了一种改进......
针对高斯噪声信道下MASK、MFSK和MPSK信号的类间识别问题,提出了一种基于短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform,STFT）和仿射......
为了自动挖掘新闻字幕中人名与新闻人脸图像之间的一一对应关系,提出基于多类SVM的新闻政要人物自动标识方法。首先,针对每个人名,......
视频镜头分割和关键帧提取是当前数字视频系统发展的关键步骤。在AP聚类算法之上做了两点改进:一是在初始相关系数矩阵中增加权重,......
针对AP聚类RBF神经网络在车辆动态称重应用中精度偏低问题,提出按一定步长,迭代增加偏向参数,以RBF神经网络测试误差为评价指标最......
随着语义网数据的迅猛增长,RDF大数据存储成为数据存储领域研究的热点问题,而分布式存储是解决RDF大数据可扩展性的一种有效途径,......
提出一种基于多尺度、多方向Gabor滤波器提取图像局部不变特征并用AP聚类进行约束的配准算法。该方法首先利用Gabor尺度空间核函数......
随着语义网的快速发展,RDF数据呈现出海量的增长特征,单机的RDF数据管理系统的可扩展性成为RDF数据发展的瓶颈,分布式的存储是解决......
中文字符的分割问题导致目前字符识别技术发展受限,对于图像模糊、中英文混排和字符粘连的文本图像,传统的投影分割等基于区域的分......
AP聚类是近年来提出的一种基于代表点的聚类算法,其在绝大多数数据集上都可以得到比传统聚类算法更优的聚类结果,并且在聚类过程中......
互联网技术的飞速发展给人们的生活带来了极大的便利,但随之而来的网络安全问题也严重威胁着人们的信息财产安全。漏洞威胁分析旨......
为了消除主观因素对隐层节点中心向量选择的影响,提高径向基函数RBF(Radial Basis Function)神经网络的预测能力,提出一种引入近邻......
