模糊C均值相关论文
图像分割是计算机视觉和图像分析中的关键技术之一,广泛的应用于军事、气象、医学和农业等领域,在这些应用领域中图像分割结果的好......
我国是全世界自然灾害发生频率最高、受其影响最严重的国家之一。从这些重特大突发事件的难以预测性、高发生频率和高社会危害性来......
近年来,近场三维合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）在安检、雷达散射截面积测量等领域得到应用,这对近场三维SAR成像的分......
随着保险行业的蓬勃发展,保险欺诈问题也愈发引人关注.车险欺诈一直是所有保险欺诈中较为严重的一个类别,对保险行业的发展至关重......
情感不仅反映人当下的生理心理状态,而且在人类的认知、沟通和决策能力扮演了重要的角色,是构成人类社会活动的必备条件。情感识别......
针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题，将模糊聚类与神经网络相结合，提出一种使用区间二型模糊神经网络进行......
针对扩展目标跟踪中量测集划分困难及目标数目估计不准问题，提出了一种面向扩展目标跟踪的网格聚类量测集划分方法。首先，由目标之间......
新型陶瓷纤维复合材料以其耐高温、低密度、高比强和抗烧蚀等优点在超高声速飞行器外层隔热得到应用。该类材料可能因为生产与装配......
随着新能源技术的发展,纯电动公交车在公共交通运输中扮演着越来越重要的角色。荷电状态（State of Charge,SOC）是纯电动公交车动力电......
肝脏疾病对于人类的健康是巨大的威胁,临床上对于这类疾病的诊断和治疗是十分依赖计算机辅助技术的。因此如何从CT图像中获取肝脏......
图像分类是计算视觉领域的一个重要分支,随着软硬件水平的提高,基于深度学习的图像分类方法已经成为近几年的研究热点。其中,卷积......
世界卫生组织的报告指出,乳腺癌是导致女性死亡的主要原因之一。在过去的几十年里,全球女性的乳腺癌发病率在不停地上升,只有及时......
深度学习(DL)作为规模图像大数据的聚类与分类的一种有效工具,展现了其解决无监督和半监督条件下的聚类与分类算法表示问题的无限......
基于大气弱湍流信道模型,设计了模糊聚类与改进反向传播(BP)神经网络相结合的星座图识别方法。采用模糊C均值(FCM)算法对无线光副......
在图像分割中,考虑邻域信息的模糊C均值算法能够有效地降低噪声对图像的干扰,但这类算法需额外引入参数,且无损检测图像的较大类间......
随着计算机、互联网以及手持移动设备的快速发展,关于数字图像的应用越来越多。其中,基于内容的图像检索技术是近些年国内外研究的......
当前，随着计算机硬件及多媒体技术的发展，图像处理在人们的日常生活中起了巨大作用。而在这当中，又以彩色图像处理算法对人们有着最直......
本文基于图像分割技术对织物疵点的检测与识别进行了研究。织物瑕疵是影响布匹质量的重要因素，所以疵点检测是织物生产过程中必不可......
核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技术以其非介入性、无损伤性、多方向多参数成像、较高的软组织分辨能力等特点,已......
机场检测在军事和民用上都有着重要的意义，受到越来越多的关注。随着SAR成像技术的快速发展，图像覆盖范围越来越广，分辨率越来越高，人......
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为主动式微波遥感的一种,是遥感领域的一个重要的分支。SAR具有分辨率高、穿透性强......
目前在纺织行业中主要依靠人工借助放大镜或照布镜识别机织物的组织结构，该方法不仅浪费了大量的人力和时间，而且人眼容易疲劳造成误......
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和......
核磁共振成像（MRI）是医学影像中的一种重要成像技术，由于其高质量的图像显示效果，现在已经被广泛的应用到人体各种组织器官病变的诊断，......
地物分类，作为图像处理等相关领域重要的研究课题，在国防、经济、科技和空间等方面得到了广泛应用及发展。在对目标进行分类的过程中......
神经元动作电位(spike)的发放与传递，是大脑神经系统实现信息交互和处理的基础。对spike的分类是研究大脑神经系统信息编码机制的重......
基因微阵列技术使得人们可以同时监测成千上万个基因的表达水平。目前对基因表达数据进行分析的各种方法中,聚类分析方法应用得最......
数据融合是对多源信息进行处理的一门综合性学科.目标跟踪是数据融合的一个重要方面.传统的多目标跟踪技术存在快速响应与提高精度......
医学图像分割问题一直是图像处理领域中的经典难题。大脑组织具有特别复杂的结构,为了得到脑部病变组织的尺寸、外观的量化信息和......
随着医学影像技术的发展及新技术的出现,新一代成像方式及扫描设备产生了大量的图像数据,对2D/3D图像处理软件的需求也随之快速增......
在医学图像处理与分析领域中,医学图像的分割一直是经典难题之一。在本文中,提出了三种基于不同方法的MRI脑图像分割技术。本文中......
聚类是一门非常重要的技术。所谓聚类就是按照某种度量(相似性度量、不相似性度量或距离),根据一定的准则将个体集合分成若干类,使......
聚类分析方法按一定的距离或相似性测度将数据分成若干不同的组,由此发现整个数据集合的分布、结构与模式。根据学习方式的不同可......
图像分割是图像处理的一个重要工具,一个有效的、前端的、复杂的算法。它能够简化对图像的后续处理,并在视频和计算机视觉方面都有......
本文把网络入侵检测系统作为解决计算机网络安全的一种重要手段。经过数据集的数值化和归一化等预处理后,利用特征提取算法对训练......
颜色是人们识别图像的主要感知特征,在模式识别与计算机视觉领域发挥了重要的作用。随着科学技术的发展以及计算机处理能力的提高,......
现今的大多数数据挖掘算法更偏重于发现大部分数据的模式匹配，却不太深入研究那些偏离模式的特殊数据对象。然而恰恰就是这些罕见事......
针对传统模糊C均值(FCM)聚类算法在处理噪声图像时易受到噪声影响的问题,提出了基于FCM的小波域特征增强的噪声图像分割方法。首先......
像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑。该文基于......
磁共振(Magnetic Resonance,MR)成像技术作为现代医学成像技术中的重要组成部分,由于它的非入侵性、高对比度等特点,在临床医学方......
当前,众多学者针对心脏中的内部组成结构提出很多的分割算法,而且这些算法绝大部分的侧重点在于对心脏具体的心房、心室结构的分割......
为有效处理电力变压器观测数据,提升电力变压器检修计划的针对性,提出了基于模糊C均值算法的电力变压器大数据的聚类分析方法。该......
