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特征聚类

特征聚类的相关文献在2002年到2022年内共计214篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、电工技术 等领域,其中期刊论文91篇、会议论文3篇、专利文献69784篇;相关期刊67种,包括通信学报、信息技术、计算机工程等; 相关会议3种,包括第四届和谐人机环境联合学术会议、第十届保密通信与信息安全现状研讨会、第六届全国信息获取与处理学术会议等;特征聚类的相关文献由667位作者贡献,包括王磊、刘海峰、尹积栋等。

特征聚类—发文量

期刊论文>

论文:91 占比:0.13%

会议论文>

论文:3 占比:0.00%

专利文献>

论文:69784 占比:99.87%

总计:69878篇

特征聚类—发文趋势图

特征聚类

-研究学者

  • 王磊
  • 刘海峰
  • 尹积栋
  • 李阳
  • 焦李成
  • 许镇义
  • 谢茶花
  • 闫涛
  • 丁昊
  • 万伟
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

作者

    • 刘张榕
    • 摘要: 为提高信息智能推荐系统的目标特征数据挖掘精度,提出新的信息智能推荐系统目标特征数据挖掘方法。采用分布式链路融合方法构建数据存储模型,在多维特征空间中实现对特征数据的解析,基于此分析目标特征分布集,根据大数据的关联规则分布特性,实现数据智能融合处理。采用显著度特征解析控制的方法提取目标特征模板匹配特征量,实现信息智能推荐系统目标特征数据的挖掘。实验结果表明,所提目标数据挖掘方法准确性较高,且信息智能推荐系统目标特征数据挖掘过程具有较为理想的聚类性。
    • 李明妍; 徐永刚; 刘英男
    • 摘要: 针对当前复制-粘贴篡改检测算法存在的识别准确度不高的问题,提出了曲率尺度空间耦合旋转约束聚类的图像篡改检测方法。借助Canny算子,计算图像边缘曲线,再引入曲率尺度空间特征提取方法,通过像素点与高斯函数的卷积运算,求取曲线曲率,从而获取图像的初始特征点。采用初始特征点的二次Taylor项,对其真伪性进行辨别,以精确提取图像特征。并在特征点FFT(·)小波的基础上,求取特征向量。采用特征向量对图像特征进行距离测量,利用图像特征间的距离信息作为其依据,对图像特征进行准确匹配。通过旋转图像及匹配特征点来获取其旋转角度,利用该旋转角度作为约束条件,对匹配的图像特征进行聚类,以定位出篡改内容。实验结果显示,较现有的篡改经检测算法而言,在多种不同的几何变换下,所提方法的检测准确度更高。所提算法对多种内容篡改均有较高的检测精度与稳健性,能给信息安全领域提供较好的技术依据。
    • 杨欣; 严军; 蒋道乾
    • 摘要: 为了推动客户失效信息的校准与基于电力联系网络的稳定服务能力,提高电力主动通知的准确性和渠道服务的粘性,提出电力客户自助查询系统智能IVR语音自动播报设计方法。对采集的语音播报信号进行多分辨融合滤波处理,以多尺度的小波特征分解方法提取信号的关联频谱特征量,采用频谱特征分析方法,智能提纯和检测分析语音信号,根据语音信号的特征聚类结果,实现对电力客户自助查询系统智能IVR语音自动播报和优化特征辨识。仿真结果表明,采用该方法进行电力客户自助查询系统智能IVR语音播报的稳定性能较好,语音信号检测准确率较高,提高了电力客户自助查询智能服务水平。
    • 杨宇环; 张开生
    • 摘要: 为了提升文本信息检索的正确率及检索效率,增强读者的阅读体验,研究一种基于特征聚类的文本信息检索算法.首先采用PCA技术对高维文本信息进行降维处理,去除复杂文本信息中的冗余数据.然后采用改进K-Means算法对降维文本信息进行聚类.采用检索准确率及检索时间两种算法评价指标,分别与多种算法进行对比分析.结果显示,检索时间分别降低13.3%和25.7%,检索准确率也得到一定程度的提高.
    • 滕永兴; 杨霖; 钟睿君; 闵诚; 李祺
    • 摘要: 为提高配电网负荷预测精度,提出一种将模糊C均值(FCM)聚类与改进乌鸦搜索算法(ICSA)优化支持向量回归机(SVR)相结合的低压台区负荷预测模型。利用FCM算法对台区用户用电特征进行提取和聚类,消除用电行为特性差异对预测精度的影响,并构建ICSA-SVR模型,对各类用户的用电负荷进行回归预测,进而叠加得到台区负荷预测结果。结果显示,台区内不同类型用户之间的用电特性差异较大,可分冬季单峰型、夏季单峰型和冬夏双峰型三类,各台区负荷呈现不同的季节性波动;该方法能够明显提升台区负荷预测精度,预测结果可对电力生产运营提供指导。
    • 王博; 庄暨军; 熊军; 罗小臣
    • 摘要: 针对传统的随机森林算法(RF)在对高维特征数据集计算速度慢、聚类效果不佳的缺陷,提出了一种基于高维特征聚类的随机森林算法(HDFC-RF),首先用传统RF方法对初始高维数据集聚类后,使用K均值聚类(KM)和模糊C-均值(FCM)结合,计算样本相似度,并对聚类特征划分族群,最后通过计算DBI指标,并与相关性阈值δ比较和排序,得到最终的高维特征序列。将HDFC-RF算法应用于高维特征数据集ColonTumor,与传统的RF和FSRF算法比较。实验结果表明,HDFC-RF算法对于高维特征的数据集具有更好的聚类效果、训练速度也更快,具备良好的可行性。
    • 陈淑琴; 胡佳敏; 黄宇蕊; 黄志锋; 杨仕超; 吴培浩
    • 摘要: 针对当前城镇住宅用能需求研究中缺少对住户用能行为差异性考虑的现状,以广州市城镇住宅为研究对象,根据问卷调研和聚类分析,提炼得到用能需求较高(B1)、用能需求中等(B2)和用能需求较低(B3)3种典型用能行为模式,并使用DesignBuilder能耗模拟软件进行用能需求模拟。结果表明,广州市城镇住宅居民用能行为模式存在较大差异,住户用能方式的多样化直接导致了户均用能需求差异巨大。B1、B2和B3模式下全年户均用能需求分别为36~49、31~41、25~33 GJ。
    • 王菽裕; 宋俊芳; 王蒙; 吴思; 关琛夕
    • 摘要: 人脸表情识别具有巨大的发展潜力,可用于智能人机交互、大众娱乐、安全驾驶、辅助医疗和在线教育等应用场景.文中提出一种新的表情识别算法.首先,通过局部二值模式(LBP)、局部矢量模式(LVP)和Gabor局部矢量模式(GLVP)创建参考人脸表情,从参考人脸表情提取各类表情特征;其次,采用布谷鸟搜索算法将提取的特征进行聚类;最后,在测试阶段,利用极限学习机(ELM)依据不同表情类别的不同特征进行识别;并对所提出的算法和现有K最近邻(KNN)分类算法、支持向量机(SVM)方法,从识别精度和误差等角度进行了分析比较,所提算法均取得了良好的实验效果.
    • 唐世星; 柯凤琴; 聂帅帅
    • 摘要: 探究高职院校学生网络学习行为特征对于提高高职院校教学水平有着重要的指导意义。为此,文章采集了承德石油高等专科学校3个专业5个班级共179名学生的《高等数学》课程网络学习数据,并基于混合式教学模式框架,优选出平台登录时长、资源学习时长等8项学习行为指标。通过采用KMO和Bartlett''s球形检验发现,KMO统计量大于0.8,检验概率小于0.05,说明特征指标数据适合进行因子分析,并提取出学习参与因子、学习记载因子两项特征公因子。最后,基于K-Means聚类算法将学生的学习行为划分为三类,并针对性地制定了网上教学策略。基于混合学习环境下的高职院校学生网络学习行为具有多样性特征,因此针对不同群体因材施教成为进一步提高学生整体学习效果的关键所在。
    • 唐世星; 柯凤琴; 聂帅帅
    • 摘要: 探究高职院校学生网络学习行为特征对于提高高职院校教学水平有着重要的指导意义.为此,文章采集了承德石油高等专科学校3个专业5个班级共179名学生的《高等数学》课程网络学习数据,并基于混合式教学模式框架,优选出平台登录时长、资源学习时长等8项学习行为指标.通过采用KMO和Bartlett's球形检验发现,KMO统计量大于0.8,检验概率小于0.05,说明特征指标数据适合进行因子分析,并提取出学习参与因子、学习记载因子两项特征公因子.最后,基于K-Means聚类算法将学生的学习行为划分为三类,并针对性地制定了网上教学策略.基于混合学习环境下的高职院校学生网络学习行为具有多样性特征,因此针对不同群体因材施教成为进一步提高学生整体学习效果的关键所在.
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