基于MFCM的改进聚类算法及其在交通中的应用

在交通流状态模糊化的过程中,对已有的交通模糊控制研究引入了太多的主观因素.为了解决这个问题,提出了一种基于MFCM算法的分级递减聚类算法,利用MFCM算法寻找类中心,再自适应确定该类中心的隶属度阈值,将聚类进行分级处理,实现未知类别数数据集的聚类.将改进算法应用到交通流状态聚类中,可以更科学地确定交通流状态的聚类数和各类模糊隶属度函数的结构等,最后,通过算例,说明了该算法对于未知聚类数及服从高斯分布的数据集具有聚类效果好、收敛速度快的特点.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

复杂环境基于多信息融合的车辆跟踪方法

平交路口复杂环境下基于视觉的车辆跟踪容易受到如车辆在图像上投影的尺 度变化,车辆的排队与消散过程中邻近车辆间的遮挡及分离等因素的影响.针对该问题, 本文提出了一种利用局部特征增强的Mean-shift 改进算法,利用SIFT 特征点对尺度、旋 转变化鲁棒的特性,将其与基于跟踪区域颜色特征的跟踪方法相融合实现车辆跟踪,较 好地解决了在车辆尺度、运动方向变化,以及遮挡情况下的跟踪问题.同时通过引入跟踪 车辆分离的判定条件,结合特征点聚类算法解决了相邻车辆发生分离时的判断及跟踪问 题.实验结果表明,在多种交通场景的车辆跟踪过程中,本文提出的算法有较好的鲁棒性, 定位结果更加精确.     

基于组合隶属度的快速模糊聚类算法

为了改善模糊C-均值聚类算法(FCM)对噪声图像的分割效果,Stelios等提出了鲁棒性的模糊局部C-均值聚类算法(FLICM),通过引入模糊因子,充分利用邻域像素的灰度信息和空间信息,提高了算法对噪声的鲁棒性,但因每次迭代必须计算邻域像素到聚类中心的距离,导致耗时高、效率低.针对该问题,提出了基于组合隶属度的快速模糊聚类算法,通过构造组合隶属度函数,对迭代中的隶属度矩阵直接进行滤波处理,避免了计算邻域信息耗时较高的缺点,组合隶属度函数不仅考虑了隶属度的局部信息,而且考虑了隶属度的空间信息,在确保算法对图像分割精度的前提下,降低了算法的时间复杂度.实验表明,基于组合隶属度的快速模糊聚类算法可在较短时间内完成高精度的图像分割.     

基于激光雷达的无人驾驶障碍物检测和跟踪

针对激光雷达动态障碍物检测与跟踪过程中聚类适应性差、实时性低和跟踪准确度不高等问题，提出一种自适应的密度聚类算法和多特征数据关联方法，分别用于检测和跟踪. 首先，对激光雷达采集的点云进行路沿检测、感兴趣区域提取和地面分割等预处理，去除无关点云；然后，基于自适应的密度聚类算法对非地面的点云进行聚类，完成障碍物点云检测；最后，利用加权多特征数据关联算法结合卡尔曼滤波器实现对动态障碍物跟踪. 通过实验表明:本算法能够根据10 Hz的激光雷达数据实现对障碍物准确、稳定的检测和跟踪，且聚类时间缩短32%.      

基于改进ART2算法的数据聚类方法

通过对经典自适应谐振(Adaptive Resonance Theory,ART)神经网络聚类过程的分析,指出其存在警戒参数主观设置,过分依赖获胜神经元信息,输出无层次结构等不足之处.在此基础上,提出基于ART2神经网络的改进聚类算法.本算法通过在竞争过程中同时考虑获胜神经元和其它神经元的信息以及Hebb规则来实现通过单个ART神经网络的多层动态聚类结构(对于一定范围粒度的聚类也不再需要重新训练神经网络),除此还降低了对警戒参数主观设置的要求.这些优点有效满足聚类的基本要求,能够避免采用级联结构实现层次聚类带来的性能、参数设置等问题.     

基于自适应谐振理论的Web文档聚类集成方法

提出了基于自适应谐振理论的Web文档聚类集成方法．该方法先用蚁群算法对Web文档进行聚类,再用ART神经网络对聚类结果集成．实验结果表明,集成后的聚类综合质量高于集成前的聚类综合质量．     

极大熵聚类算法的收敛性定理

讨论了极大熵聚类算法的收敛性，构造了极大熵聚类算法的收敛点集，并证明了极大熵聚类算法的收敛性定理．结果表明，极大熵聚类算法不一定收敛到局部极小点，有时收敛到鞍点．同时，也给出了如何判断极大熵聚类算法的收敛点是局部极小点还是鞍点的方法。     

基于改进的FCM在人脑MR图像分割中的应用

为解决模糊C-均值聚类（FCM）算法在医学图像分割中存在计算量大、运行时间过长以及样本集不理想会导致不好的聚类结果的问题,提出了相应的改进算法．利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心,并将样本对于各个聚类的隶属度之和为1这一约束条件,改变为所有样本对各类的隶属度总和等于样本总数．实验表明,该方法用于人脑磁共振图像分割时,运行速度提高了近3倍,分割准确度明显得到提高．     

基于深度分层图的虚拟视点合成方法的研究

提出了一种基于深度图分层的虚拟视点合成算法,该方法先采用均值漂移聚类算法将深度图进行分割处理,使得深度图中的对象块有同一深度值,然后对视频信息以及处理后的深度信息进行3D图像转换,再对图像中的空洞进行填充处理,完成了虚拟视点合成。实验结果表明,与通过MVC编码后合成的虚拟视点相比,该方案改进了合成图中对象边缘的质量问题。     

基于簇形均衡评估的高速公路收费数据聚类

高速公路收费数据是一种高维、海量、分布特征未知的数据集,因此难以选择 何种算法和参数最适合此类数据的聚类.针对此问题,提出一种基于簇形均衡的聚类评估 指标IBCS,对各簇的形状、分布、密度和尺寸等多种形态进行均衡综合评估.该指标根据 数据集稀疏程度自适应调整邻域置信区间来度量簇结构的分散度和分离度;度量密度使 得IBCS 具有面向数据集的算法选择能力;度量簇大小避免簇划分过于悬殊的问题.UCI 数据集上多种候选算法评估比较实验验证了该指标灵活有效,能获得准确簇数并合理划 分.最后,基于IBCS 评估的西宝高速公路收费数据聚类结果表明,采用K-means 算法,簇 数为5时聚类模式最佳.     

Magnetic Tile Surface Defect Detection Based on Texture Feature Clustering

In the field of magnetic tile surface detection, artificial detection efficiency is low, and the traditional image segmentation algorithm cannot show good performance when the gray scale of the magnetic tile itself is small, or the image is affected by uneven illumination. In view of these questions, this paper puts forward a new clustering segmentation algorithm based on texture feature. This algorithm uses Gabor function spectra to represent magnetic tile surface texture and then uses a user-defined local product coefficient to modify Gabor energy spectra to get the center number of fuzzy C-means(FCM) clustering. Moreover, the user-defined Gabor energy spectra image is segmented by clustering algorithm. Finally, it extracts the magnetic tile surface defects according to the changes of regional gray characteristics. Experiments show that the algorithm effectively overcomes the noise interference and makes a good performance on accuracy and robustness, which can effectively detect crack,damage, pit and other defects on the magnetic tile surface.     

物体表面重建轮廓拼接的改进遗传算法

为解决物体表面重建中的轮廓拼接问题，将其转化为在有向图中寻求最优路径问题．提出了基于遗传算法的适用各种目标函数的轮廓拼接算法，其中对初始种群的产生、交叉算子和变异算子等做了改进，以确保产生的个体均能代表有效解．算例模拟结果表明，该算法简单可行，在优化性能、收敛速度及鲁棒性等方面优于模拟退火算法．     

基于图正则化和Schatten-p范数最小化的交通数据恢复

为充分利用交通数据低秩特性与局部近邻关系，准确恢复交通数据采集系统中的缺失数据，首先，应用基于核范数的低秩矩阵补全模型对交通数据矩阵进行预插补，以获得缺失值的初始估计，基于此，构建表征数据局部近邻结构的图模型；然后，提出融合图正则化和Schatten-p范数最小化的交通数据缺失值恢复模型；进一步，提出基于交替方向乘子框架的优化算法，求解缺失值恢复的最优化问题，得到最终的数据恢复结果；最后，用实际的高速公路交通流量和速度数据比较多种方法的恢复误差，同时给出所提方法的参数敏感性分析. 实验结果表明:在完全随机缺失、随机缺失和混合缺失模式下，缺失率为10% ~ 50%时，相比于局部最小二乘、概率主成分分析和低秩矩阵补全等方法，基于图正则化和Schatten-p范数最小化的算法恢复误差降低了3.02% ~ 28.49%.      

基于不同划分优度的因特网拓扑聚合特征

因特网拓扑的社区聚合特征对网络性能具有重要影响.本文选取两种不同的社区划分算法：基于模块度Q的MOME算法与基于伸缩变换覆盖测度SCM的SACA算法,利用10年实际测量数据,对因特网AS层拓扑分别进行社区划分,获得的社区结构具有显著差异,究其根源在于两种算法采用的社区划分优度不同.分析发现：微小社区占大多数的幂律分布以及社区结构以星型为主的现象是SCM测度自身限制的效果.基于模块度Q的社区划分显示因特网拓扑聚合程度显著且呈增长趋势,社区规模随网络规模增长,社区结构以稠密的非星结构为主.研究表明,设计适当的社区划分优度及划分算法对于正确理解实际网络真实聚合特征具有重要意义.     

基于优化模糊C均值算法的锚泊船聚集特性

针对模糊C均值算法随机选择初始聚类中心导致聚类结果对噪声样本点敏感性的不足, 采用局部密度加权的方法, 将初始聚类中心的选择范围限制在局部密度较高样本点区域, 优化初始聚类中心的选择方法; 利用样本点的局部密度改进目标函数, 提高局部密度较高的样本点在目标函数迭代过程中的影响力, 从而提升模糊C均值算法的聚类性能, 并采用人造数据集和鸢尾花真实数据集验证优化的局部密度模糊C均值算法的聚类效果; 通过计算锚泊船位置数据的局部密度, 分析了船舶锚泊偏好。试验结果表明: 对比模糊C均值算法, 优化的局部密度模糊C均值算法聚类精准率提高了2.9%, 召回率提高了3.8%, F度量值提高了3.9%, 说明优化的局部密度模糊C均值算法的性能优于模糊C均值算法; 在锚泊船位置数据上的聚类结果正确反映了天津港锚泊船的聚集特点和锚泊偏好, 其结果与船舶的常规做法一致, 说明优化的局部密度模糊C均值聚类算法是一种分析锚泊船聚集特性和锚泊偏好的有效方法。      

基于等高线特征的三维地形造型技术研究与应用

讨论了基于矢量化的等高线生成数字高程模型（Digital Elevation Map）的方法,并在此基础上进行了三维建模,实现了等高线的三维可视化,本文以线性内插为基础,采取了简化的基于等高线特性的内插方法,并提出了一种等高线的快速搜索方法,该算法通过软件实现,已应用在铁路电力架空线路辅助设计系统中．     

基于车载GPS轨迹的立体交叉口空间结构信息获取方法

为了识别立体交叉口中不同的行驶规则, 利用随机森林特征选择方法分析了车辆轨迹数据特征, 按照重要性评分对特征进行聚类; 利用戴维森堡丁指数衡量聚类结果, 获得交叉口最优聚类结果下的各个行驶规则的聚类簇, 并构建聚类簇范围约束的狄洛尼三角网; 利用骨架线提取与公共序列合并方法, 提取立体交叉口的几何结构与拓扑连通关系, 获取城市立体交叉口空间结构信息; 以武汉市2016年出租车轨迹为数据源, 选取了武汉市城区立体交叉口进行空间结构信息获取试验。研究结果表明: 立体交叉口中车载GPS轨迹特征重要性评分的前4项依次是终点角度、起点角度、起终点角度差、中间角度平均值, 其中利用终点角度与起点角度特征组合的聚类结果是最优的; 立体交叉口空间结构信息获取方法在直行、左转、右转方向下识别准确率分别为85.7%、85.4%、87.5%, 综合准确率为86.2%, 直行、左转、右转方向下信息召回率分别为91.5%、87.2%、85.9%, 综合召回率为88.2%, 因此, 较高的准确率与召回率说明本文提出的方法可以准确识别立体交叉口空间结构信息, 并提取立体交叉口中各个行驶规则的几何与拓扑连通关系。