基于均值聚类的体绘制中传递函数的自动产生

采用均值聚类的算法为三维数据场直接体绘制的传递函数中的各类分界自动产生关键点。该方法为传递函数关键点的初选提供了合理的依据和参考，将器官组织的灰度自动分为C类，传递函数的关键点取在边界点处，并使分界点处的透明度为较大值，这样使器官组织的分割自动达到较好状态。实验显示，通过自动产生的传递函数比手动选择的传递函数提供了表达更清晰组织的重构的显示效果。     

RBF神经网络模型在遥感目标检测中的应用

光学遥感成像是一种常见的船舶目标图像获取方法,对其图像中的船舶目标检测正逐渐成为研究热点。本文利用RBF神经网络模型对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种常见船舶光学遥感图像进行检测,首先结合kmeans和区域增长法对遥感图像进行分割,接着对船舶区域提取灰度一致性矢量和距离直方图2个特征。最后用聚类方法对RBF网络训练,并用其对船舶目标进行训练和检测。检测结果表明,本文的RBF神经网络模型对船舶目标的检测准确率为86%左右,有效实现了常见船舶目标的检测。     

国际干散货运输市场月评

<正>(2021年12月)本月尽管有圣诞假期等季节性因素的影响,但国际干散货运输市场表现好于预期。继上月市场大幅调整后,本月上半月大宗商品价格止跌回升,欧洲天气不佳、太平洋市场铁矿石、煤炭货盘增加等拉升市场运价,下半月受圣诞等季节性因素影响,市场运价大幅回落但仍好于预期。波罗的海干散货指数(BDI)先升后降,月平均值为2 832点,环比上涨1.8%。远东干散货综合指数止跌小幅回升后断崖式下滑,月均值略低于上期。12月31日,上海航运交易所发布的远东干散货指数(FDI)综合指数、运价指数和租金指数分别报收于1 588.29点、     

中国港航股指走势月度分析（2013年6月）

1 中国A股码头上市公司指数走势 中国A股码头上市公司指数6月28日收于31．6点，当月累计下跌15．O％。第一期（6月3—713）指数均值为36．4点，比上期（5月27—31日）均值37．3点下跌2．4％；第二期（6月17—21日）指数均值为34．8点，比上期下跌4．6％；第三期（6月24—28日）指数均值为31．8点，比上期下跌8．5％。     

基于均值法的地铁网络通信配置方案设计

列车网络控制系统的网络负载率及均衡程度直接影响地铁车辆的运行平稳性。以某地铁车辆为例设计了一种以均值为基准,通过自动修正偏移量来实现网络通信配置表的生成方法,并对网络负载情况进行了分析。本网络通信配置方案算法合理可行,保证了通信负载的均衡分配,提高了通信网络的稳定性。     

基于C-均值聚类算法的列车故障诊断系统

介绍了2动1拖内燃电传动动车组网络拓扑结构、列车故障诊断系统,故障分类等级及应用C-均值聚类算法准确识别列车故障评估方法,阐述列车诊断系统收集并处理故障信息后,根据聚类核心及数据样本形成平方和聚类准则,对数据样本进行决策分析并输出诊断结果。人机接口设备可存储并及时显示列车故障。列车故障诊断系统增强了动车组运行的可靠性,减少维护人员的工作量,有助于列车长期稳定运行。     

“车道保持”原理揭秘

您开车,车道我来保持(续)据一项在欧洲所做调查表明,39.4%的意外交通事故是在无意间偏离车道而产生的。当车辆偏离车道行驶时,车道保持辅助功能可以提醒驾驶者注意并自动轻微转动方向盘来修正车辆行驶轨迹,以保证车辆行驶在正确而安全的车道上。     

快速高维均值平移算法及其在航空图像分割中的应用

随着军事伪装技术的广泛应用,如何有效提取与背景色彩接近的目标是提高航空图像目标识别能力的关键。针对背景色彩接近目标的航空图像分割问题,应用一种基于快速高维均值平移的图像分割方法对航拍图像进行处理。在包含有空间,色彩和纹理的高维特征空间中对图像进行均值平移滤波,再通过聚类方法分割图像。同时,针对特征空间维数增大带来的大计算量问题,对均值平移算法进行了改进,给出了一种基于均值平移向量预测的快速算法。实验结果表明,算法用于航拍图像分割,分割效果和运算速度均优于标准算法。     

基于灰度共生矩阵的舰船噪声特征提取方法研究

灰度共生矩阵（GLCM）可以描述图像各基元灰度的空间分布和结构特征,而舰船辐射噪声二维谱图中也含有许多目标的固有信息。利用灰度共生矩阵对舰船辐射噪声二维谱图的图像进行纹理研究,求取能量、熵、惯性矩等几个典型特征量,并通过实验室仿真和对实际舰船辐射噪声分析计算,其具有明显的差异,可以作为目标分类和识别的重要特征信息。     

Driving Cycle Construction and Accuracy Analysis Based on Combined Clustering Technique

基于通过实车试验采集的城市典型道路行驶工况数据,首先用主成分分析法对选取的12个表征道路运行特性的特征参数进行减缩,接着利用SOFM神经网络算法和K均值聚类法相结合的组合聚类技术对所有运动学片段的前3个主成分得分进行分类,再根据各类别的时间比例从各类别中选取合适片段,最终拟合出代表性工况.通过对各工况加速度分布的K-S检验和采用ADVISOR软件进行的发动机载荷谱和燃油消耗量仿真分析,表明和K均值聚类法相比,组合聚类法的行驶工况拟合精度更高,更能综合反映城市交通真实状况.