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基于加权信息量和迭代自组织聚类的地质灾害易发性评价 被引量：21
1
作者 陈绪钰 倪化勇 +3 位作者 李明辉 田凯 宋志 高延超 《灾害学》 CSCD 北大核心 2021年第2期71-78,共8页
以三峡库区忠县-方斗山地区为研究对象,首先选取坡度、坡向、坡高、岩土体类型、坡体结构、构造、水的作用、人类工程活动等8个评价因子建立地质灾害易发性评价指标体系,并对因子状态进行分级;然后,采用层次分析法计算各指标因子的权重... 以三峡库区忠县-方斗山地区为研究对象,首先选取坡度、坡向、坡高、岩土体类型、坡体结构、构造、水的作用、人类工程活动等8个评价因子建立地质灾害易发性评价指标体系,并对因子状态进行分级;然后,采用层次分析法计算各指标因子的权重,应用加权信息量模型进行地质灾害易发性评价;再者,利用迭代自组织聚类模型对地质灾害易发性评价结果进行分级区划;最后,对地质灾害易发性评价的精度进行定量评价。结果表明:地质灾害易发性评价结果与实际地质灾害发生的吻合度高、评价结果可靠、评价方法精度高、适用性强;岩土体类型、坡体结构、水的作用及人类工程活动是地质灾害发育的最主要控制因素;地质灾害易发性划分为极高易发、高易发、中易发、低易发、极低易发五个等级。建立的评价方法从权重确定和等级划分方面完善了地质灾害易发性评价理论体系,可为区域地质灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。 展开更多
关键词 地质灾害 易发性 层次分析法 加权信息量模型 迭代自组织聚类算法 三峡库区
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基于ISODATA聚类算法的语音转换研究
2
作者 崔立梅 李燕萍 吕中良 《计算机技术与发展》 2017年第6期106-109,共4页
提出了一种基于迭代自组织聚类算法(ISODATA)的双线性频率弯折语音转换模型。根据语音特征参数分类不充分产生残差成分的问题,在基于高斯混合模型的聚类过程中引入了迭代自组织聚类算法。该算法将聚类得到的类内均值作为训练模型初始均... 提出了一种基于迭代自组织聚类算法(ISODATA)的双线性频率弯折语音转换模型。根据语音特征参数分类不充分产生残差成分的问题,在基于高斯混合模型的聚类过程中引入了迭代自组织聚类算法。该算法将聚类得到的类内均值作为训练模型初始均值,改善了EM算法初始值选取不当导致算法不能收敛的问题,从而对特征参数的拟合更加准确,结合后续的双线性频率弯折(BLFW)模型实现语音转换。实验测试结果表明:提出的算法具有较好的自适应聚类特性,能够使特征参数分类更合理,进而得到更准确的转换函数,使得转换的语音更接近目标语音。选择合适的初始值参数,对提出的算法与高斯混合模型及双线性频率弯折模型进行比较,平均MCD值相差很小,平均MOS值有所提高。这说明合理精确的聚类有利于提高语音转换系统的性能。 展开更多
关键词 迭代自组织聚类算法 双线性频率弯折语音转换模型 残差成分 聚类特性
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融合聚类算法与YOLO-v3网络在果蔬种植防虫害中的应用研究
3
作者 武珊 《江西农业学报》 CAS 2022年第10期108-115,共8页
采用融合ISODATA聚类算法与YOLO-v3网络构建果蔬虫害识别模型,利用预选框提取方法分辨栅格害虫目标个数,并加入空间金字塔池化结构,以提高图像特征提取的稳定性。在害虫种类识别的测试中,优化的YOLO-v3网络mAP为88.92%,比Faster-RCNN高... 采用融合ISODATA聚类算法与YOLO-v3网络构建果蔬虫害识别模型,利用预选框提取方法分辨栅格害虫目标个数,并加入空间金字塔池化结构,以提高图像特征提取的稳定性。在害虫种类识别的测试中,优化的YOLO-v3网络mAP为88.92%,比Faster-RCNN高3.7个百分点。而在果蔬图像背景测试中,优化的YOLO-v3网络mAP为87.32%,比传统YOLO-v3模型高4.4个百分点。试验表明:优化的YOLO-v3网络对于图像噪声抗干扰性更强,检测精度高的同时保持了稳定的检测效率。 展开更多
关键词 虫害防治 YOLO-v3网络 迭代自组织聚类算法 空间金字塔池化
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一种快速的自动光学检测路径规划算法 被引量：2
4
作者 刘奇亮 欧阳高飞 +2 位作者 谢宏威 邝泳聪 张宪民 《微计算机信息》 2011年第4期232-234,195,共4页
为了提高AOI(Automatic Optical Inspection)检测速度,本文改进了基于迭代自组织聚类算法的视场分配方法。首先将整个平面平均分为若干网格,通过最小外接矩形法缩小网格并将其合并,从而得到能覆盖所有检测对象的最小数目的窗口;然后利... 为了提高AOI(Automatic Optical Inspection)检测速度,本文改进了基于迭代自组织聚类算法的视场分配方法。首先将整个平面平均分为若干网格,通过最小外接矩形法缩小网格并将其合并,从而得到能覆盖所有检测对象的最小数目的窗口;然后利用局部择优搜索法进行路径优化。通过仿真实验,证明了本文算法的有效性,并将该算法植入AOI系统中,应用结果表明本算法基本满足AOI的使用要求。 展开更多
关键词 自动光学检测 视场分配 迭代自组织聚类算法 路径优化
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基于粒子群与蚁群混合算法的AOI路径规划 被引量：2
5
作者 东苗 《微型电脑应用》 2021年第6期125-128,共4页
为提高AOI过程中图像采集的效率,将AOI路径规划问题分解为检测窗划分和CCD移动路径规划问题相结合的组合优化问题。首先使用改进的迭代自组织聚类算法划分检测窗,然后使用粒子群与蚁群混合算法优化CCD移动路径,充分发挥粒子群算法前期... 为提高AOI过程中图像采集的效率,将AOI路径规划问题分解为检测窗划分和CCD移动路径规划问题相结合的组合优化问题。首先使用改进的迭代自组织聚类算法划分检测窗,然后使用粒子群与蚁群混合算法优化CCD移动路径,充分发挥粒子群算法前期快速的全局收敛性能和蚁群算法的局部寻优能力,同时考虑了检测窗的可移动范围从而缩短了路径长度。最后通过Matlab仿真实验证明,与标准蚁群算法相比本文的AOI路径规划方案能够得到更短的规划路径和更快的收敛速度,提高了AOI设备的工作效率。 展开更多
关键词 粒子群与蚁群混合算法 自动光学检测 路径规划 迭代自组织聚类算法
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动态噪声影响的三维重构几何估计算法
6
作者 吴文辉 苏晓龙 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第5期988-991,共4页
提出针对概率分布参数时变的噪声空间的双目视觉几何估计问题,由于Hartley三维重构几何估计算法是针对双目视觉受到同等噪声影响下所采用的.因此,对于受到不同噪声影响的情况而言,这个方法不能有效、准确地估计实时变化的测量点位置.通... 提出针对概率分布参数时变的噪声空间的双目视觉几何估计问题,由于Hartley三维重构几何估计算法是针对双目视觉受到同等噪声影响下所采用的.因此,对于受到不同噪声影响的情况而言,这个方法不能有效、准确地估计实时变化的测量点位置.通过构建动态贝叶斯网,利用先验和后验的知识进行预测和滤波,结合贝叶斯增量式学习方法并充分利用了其学习所获得的噪声样本空间概率模型变化演进的规律,这样可以较准确、平滑地估计出噪声对摄像头的影响,并以此来改进Hartley三维重构几何估计算法. 展开更多
关键词 Hartley几何估计 动态Bayes网 Bayes学习 迭代自组织分析聚类算法 EM算法
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基于动态贝叶斯网的时变样本空间无监督学习
7
作者 王翀 王天舒 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1203-1208,共6页
提出了针对概率分布参数时变的样本空间的参数估计问题,由于一般的聚类和EM算法等参数估计方法是针对概率分布时不变的样本空间的问题所采用的。因此,对于概率分布时变的样本空间而言,这些方法均不能有效、准确地估计实时变化的样本参... 提出了针对概率分布参数时变的样本空间的参数估计问题,由于一般的聚类和EM算法等参数估计方法是针对概率分布时不变的样本空间的问题所采用的。因此,对于概率分布时变的样本空间而言,这些方法均不能有效、准确地估计实时变化的样本参数。通过构建动态贝叶斯网,利用先验和后验的知识进行预测和滤波,结合贝叶斯增量式学习方法并充分利用了其学习所获得的样本空间概率模型变化演进的规律,这样可以较准确、平滑地学习实时概率模型及其分布参数。 展开更多
关键词 动态Bayes网 Bayes学习 EM算法 迭代自组织分析聚类算法 时变混合样本空间
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