一种基于遗传优化的k均值聚类算法研究

在k均值聚类算法设计过程中引入遗传算法,提出一种改进的k均值聚类遗传算法。在新的算法设计中对适度函数重新构造,同时在遗传算法的变异操作中引入新的变异算子,该变异操作主要利用对种群个体长度的不断改变来实现聚类数的自动增减,即使k值不断向最佳聚类值靠近。     

基于灰度图像的阈值分割改进方法

目前,数字图像处理技术在各个领域上都有了比较广泛的应用。若人们只对图像的某个部分感兴趣,为了能够把其提取出来,就得对图像进行分割,即把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域,以便进一步的进行图像分析和理解。本文在基于matlab运行环境下分析了传统的灰度阈值图像分割,即双峰法、迭代法和最大类间方差法在细节部分分割上的缺点,然后,结合图像增强中的微分梯度,对原有图像的细节进行锐化增强,然后再使用这三种方法进行分割,得到的分割结果和传统的分割方法得到的结果进行比较得出结论,改进后的方法确实达到了改善分割后图像细节的效果,为图像分割方法的改进提供了技术支持。     

聚类法模糊系统建模的研究与进展

二十世纪九十年代以来,模糊系统的研究与应用得到快速地发展。从输入-输出数据出发建立模糊系统也成为控制领域一个研究热点。本文综述并分析了二十年来聚类法模糊系统建模研究的重要成果,并指出了进一步的研究方向。     

基于K-means算法车牌分割的应用

在车辆管理中,车牌的提取一直是一项重要的信息。本文针对车牌的分割问题进行研究和应用。首先做图像的预处理,把彩色图像转化成灰度图像,利用阈值迭代法进行目标的二值处理。车牌中文字以及数字的提取中,首先利用canny算子对这牌进行粗分割,粗分割之后存在一些小的断点或是噪声点,利用数学形态学腐蚀和膨胀进行去噪。最后利用k-means聚类的方法对这牌进行精细分割。本文采用MATLAB对算法进行仿真实验。     

基于MapReduce的并行小波聚类

本文结合MapReduce编程模型和小波聚类算法特点,实现基于MapReduce的并行小波聚类算法。用5台电脑和2.75GB数据验证并行小波聚类算法的性能。结果表明并行小波聚类算法具有较好的加速比。     

基于网格聚类中边界点的处理

基于网络聚类中,效率与精度是一对矛盾.聚类的边界代表了一种潜在的模式,对数据挖掘有着重要的意义.文中介绍了边界点处理相关工作的基础上,提出一种应用密度的思想对边界点扩展的处理技术,可在一定程度上提高基于网格聚类的精度.     

运用聚类方法指导体育教学

运用R型聚类方法从与体育教学研究相关的常用人体形态指标中筛选典型指标，用以指导体育教学。通过“物以类聚”运用微机进行统计运算，其归类结果如下：第1类：身高、坐高、肩宽、骨盆宽；第2类：体重、胸围；第3类：50m跑、立定跳远、1000m跑；第4类：引体向上，本例以相关系数R=0．714为界，从各类中筛选的典型指标为：身高、体重、立定跳远、引体向上。     

一种新的聚类分析方法——复相关系数聚类分析法

本文提出了一种新的聚类分析方法——复相关系数聚类法。本方法采用指标间的复相关系数作为聚类过程中新类指标与旧类指标间的相互系数,克服了以往各种聚类分析法中在求新类指标与旧类指标间的相互关系数时所作的人为规定的不足,反映了聚类过程的本质关系。     

结合体育特点改造的最优聚类方法

为使统计方法适用于体育实际,应当跳出体育统计的思维定势,站在体育专业的角度有选择、有条件地利用统计学方法,必要时结合体育专业特征对可利用的统计方法进行改造。     

基于系统聚类的大学生在校学习成绩分析

本文以山西财经大学管理科学与工程学院2008级项目管理系48个学生大学期间7个学期的综合测评成绩为例,通过系统聚类法进行综合评价,划分出三类学生群体,并分析了各类的基本特征,进而得出：影响高校大学生学习成绩的主要内外部因素有学习态度、努力程度、性别因素和学习环境,与学生生源地、入学成绩没有明显的关系。高校的教学管理应从以上主要影响因素方面进行教育与引导,从而全面提升学生的培养质量。     

基于区域的图像检索算法

本论文主要针对现在日益增长的多媒体信息检索需求,以及目前国内外现有的基于区域的图像检索算法的局限性,深入地探讨了基于区域的图像检索的通用技术问题,提出了解决方案,着重于新的图像特征描述方法,相似度检测、特征提取与快速检索算法等方面的研究,构建了一个基于区域的图像检索通用模型,通过大量实验,验证了方案的合理性。     

非正式群体对健美操教学影响的研究

非正式群体是学生在学习和生活中自然形成的人群组织。根据健美操教学和学生的特点，运用心理学和教育学等理论，设计了一套教学实验，即在健美操教学分组练习时采用自由组合的方式，使学生结成的非正式群体在练习中发挥作用。实验结果表明：教学中若能充分利用非正式群体，发挥其正功能，对提高健美操教学效果是十分有益的。     

基于内容的南通蓝印花布图像检索系统的设计与实现--JAVA EE框架下OpenCV图像相似度研究

本文针对国家非物质文化遗产---南通蓝印花布在信息化方面的空白,综合分析南通蓝印花布在数字图像处理、图像数据库设计以及JAVA EE架构中存在的难点,利用OpenCV、JAVA EE对蓝印花布图案进行对比研究,基于内容的图像检索系统研究、开发与实现。     

基于自适应阈值距离分段坐标系的形状上下文图像配准算法

灾害前后。感图像全局结构相对稳定不变,特征点遍布在全局形状中,形状上下文采用对数极坐标系,对小距离变化区分度高而中长距离区分度低,本文提出了一种基于自适应阈值距离分段坐标系的傅里《相对形状上下(SAT-RFSC),SAT-RFSC使用特征点的距离,计算描述算子的自适应阈值(SAT)得到坐标系,这种自适应距离分段坐标系提高了特征描述符中长距离的区分度。相对傅里《形状上下文(RFSC)实现了算法的旋转不变性。使用RANSAC方法计算仿射变换矩阵实现配准。实验结果证明：本文提出的SAT-RFSC能实现大范围旋转角度变化图像配准。配准精度显著高于传统SIFT算法,和对数极坐标系和对数坐标系划分法相比,SAT具有更高的距离区分度。     

基于SIFT算法的视觉导航方法的研究

本文提出了一种基于SIFT算法和相对定向直接解算方法的视觉定位匹配方法,可解决SIFT算法无法准确定位的问题。 SIFT算法通过构建尺度空间、检测极值点、确定关键点等步骤为含有位置信息的视觉图片序列生成关键特征点,然后,计算每个关键特征点周围图像区域的旋转不变纹理特征,并将其作为该关键特征点的描述,进行SIFT初匹配,利用得到的相匹配坐标进行相对定向直接解算,从而得到载体在运动中的位置坐标和运动轨迹。实验结果表明,本方法能够较为准确的得到物体在运动中的位置及其运动轨迹,误差较小,有很好的应用性。     

砂土颗粒SEM图像分析方法的研究

提取砂土颗粒SEM图像的细观特性参数对砂土颗粒的细观研究具有极其重要的意义。在提取砂土颗粒的细观特性参数时遇到了图像质量不高,粘连颗粒比较严重等问题,影响了特征参数的提取。针对这个问题,对砂土颗粒SEM图像的特征进行了分析,借助开运算、中值滤波、直方图均衡化等方法,对图像进行处理,优化了图像质量。使用Otsu法二值化,对处理后的砂土颗粒图像应用形态学处理,改进的分水岭分割算法等,分割粘连的砂土颗粒。最后提取了砂土颗粒的数目、占空比、质心等参数,为岩土的组构张量描述提供了数据支撑。     

基于MSK与MIMO技术的高速移动通信图像传输系统性能研究

MSK信号具有包络恒定、相位连续的优点,被广泛应用于无线通信领城。在以往的高速移动系统,人们采用的调制一般是BPSK和QAM,性能上并不能满足人们的需求。为了满足人们使用高速移动通信系统传输清楚视频数据的需要,本文设计了基于MSK与MIMO技术的高速移动通信图像传输系统,并对该系统进行了仿真实验。实验结果表明,在同样的MIMO参数配置下,在误码率为10-4的时候,采用MSK调制比BPSK有6dB的提高,图像质量有较大的改善。     

基于自由分布式FDR阈值的NSCT遥感图像去噪

提出一种新的自由分布式(FDR)假设检验阈值和非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的图像去噪方法。该方法首先在NSCT域利用统计学中的自由分布式错误发现率(FDR)假设检验方法来设定阈值,再通过软阈值函数进行去噪,且不依赖信号的长度。实验结果表明：该方法能够更有效地去除。感图像的高斯噪声,提高图像的峰值信噪比;同时利用NSCT变换的平移不变性抑制了去噪中的伪Gibbs失真效应,较完整地保持了图像的纹理和边缘等细节信息,从而明显改善了图像的视觉效果。     

体育赛事创新研究:赞助资源的分割与组合

分割与组合是创造的重要技法，也是体育赛事赞助不可缺少的环节。运用经济学的观点，认为除传统地按时间、地点、行业（产品）对赞助资源进行分割与组合外，从物、属性、服务和产权四个方面对赞助资源进行分割与组合，有助于体育赛事的创新，也有助于赛事价值的提升。     

“念动训练”法在体操技术教学中的运用研究

在体操技术教学中运用“念动训练”法,有助于学生形成正确的动作概念,促进运动技能的形成