结合小波变换和K均值聚类的SAR舰船目标分割

对SAR舰船目标分割方法进行研究,给出一种基于小波变换与K均值聚类相结合的舰船目标分割方法。在该方法中,首先利用双密度双树复小波变换优秀的图像去噪能力,对SAR图像进行降噪处理,以减少相干噪声对分割结果的影响;然后通过改进的K均值聚类方法进行舰船分割。实验结果表明本文方法能有对SAT舰船目标进行有效区分。     

“第32届大阪摩托车博览会2016”指北

近日,日本关西最大规模的摩托展会"第32届大阪摩托车博览会2016"在大阪国际展览中心正式拉开帷幕。对于今年开春以来日本首场以摩托车为主题的盛会,无论厂商还是摩友都抱以了极大热情与期待,甚至为大阪展冠上了"春之祭"的爱称。那么,这次展会究竟有多"给力"呢?现场吸引了大批车友前来观展,会场内的火热气氛可见一斑。更有趣的是,大多数车友都是选择骑车前来,而展会     

基于模糊C均值聚类的模拟电路故障诊断

介绍了模糊C均值聚类分析的理论,并将该理论应用于模拟电路故障诊断.在模拟电路故障仿真分析中引入有容差的各类数据样本,运用迭代优化的模糊聚类算法生成故障模式,然后,将故障模式应用于未知故障情形进行诊断,仿真表明,该方法高效准确.     

管理类运筹学课程教学改革思路

本文对管理类运筹学教学中存在的问题进行了分析,并就运筹学的教学目的,教学内容,教学形式等方面提出了改革的思路和措施。     

系统聚类分析中遥遗传算法

简要介绍了系统聚类法的各种常用方法,对Ｗａｒｄ方法进行了分析,说明爬山法一般得不到全局最优分类,因此提出结合Ｗａｒｄ方法,用遗传算法进行聚类,特别是对交叉操作进行了设计,从而将遗传算法用于聚类分析．最后的实例表明,遗传算法在处理多样本、多属性、多尖别的问题时,是一种有效的方法。     

多层次概念数据库的模型

介绍了ＫＤＤ中的多层次概念数据库的定义与模型,特别是对多层次概念数据库字典库的设计,多层次概念数据库的构造,数据的导入和计算的效率进行了分析。     

脑肿瘤~(99m)Tc-MIBI脑SPECT显像的影像特征及应用价值

为探讨 99m Tc-甲氧基异丁基异腈 ( MIBI)脑 SPECT显像在脑肿瘤中的影像特征及应用价值 ,对 1 0例正常对照者和 30例脑内病变患者进行99m Tc- MIBI脑SPECT显像。结果 :对照组脑实质内均无核素浓聚 ,脑肿瘤组表现为阳性结果者 1 9例 ,显示出脑实质内有局限性核素浓聚 ;表现为阴性结果者 6例 ,均为脑肿瘤术后无复发者 ;5例非肿瘤组良性病变患者均表现为阴性结果。本组术前诊断脑肿瘤的灵敏度与特异性均为 1 0 0 %。表明该显像方法可用于脑肿瘤的诊断 ,尤其是发现并鉴别脑肿瘤术后残留、复发及软化灶形成。     

低客流公交运营模式优化方法

为解决低客流传统公交线路运营效率低的问题,考虑低客流公交线路客流时空特性,提出了采用传统公交与需求响应公交(demand response transit, DRT)相结合的组合运营模式：全时段传统公交模式(M1)、分时段传统公交+DRT模式(M2)全时段DRT模式(M3)的优化思路。分析了不同运营模式的要素,考虑乘客空间、时间特征,构建基于三维时空聚类的站点规划模型;考虑车辆行驶成本、乘客时间成本,以总班次运营成本最小为目标,构建了带有时间窗的灵活型DRT线路与调度规划模型,运用遗传算法进行求解。以北京市某公交线路进行仿真实证,仿真结果表明：M2相比M1、M3分别降低了9.0%、23.0%的运营成本。研究可针对低客流公共交通服务的运营方案制定与优化提供技术参考。     

基于无监督聚类分析的激进换道行为识别方法

为有效指导驾驶人采取更安全的换道行为,本文提出基于改进的自组织映射神经网络(SOM-Kmeans)聚类分析的激进换道行为识别方法。通过模拟驾驶设备和眼动仪获取驾驶数据和眼动状态,运用变点检测算法结合方向盘转角和横向注视位置从多模态数据集中提取换道行为事件数据,进而提取驾驶人换道行为关键特征参数,运用SOM-Kmeans聚类分析识别激进换道行为。将SOM-Kmeans聚类方法分别与基于密度的聚类算法(DBSCAN)及模糊C均值聚类算法(FCM)比较,分析激进换道行为的识别效果。研究结果表明：SOM-Kmeans能够将激进换道行为划分为紧急换道和挤车换道两种类型,并建立相应的行为指标和阈值,当换道过程中加速度波动大于8.22 m·s^-3且方向盘转角大于0.83 (°)·s^-1,识别此次换道为激进换道行为;在激进换道行为的基础上,当换道间隙小于7.5 m且换道持续时间大于10.3 s时,识别此次换道为挤车换道,否则,为紧急换道行为。挤车换道行为多出现在拥堵较严重的强制换道中,紧急换道行为多出现在交通流环境较好的自由换道中。本文提出的识别方法的准确率...     

基于类封装的模糊推理在质量功能配置中的应用研究

质量功能配置QFD（Quality Function Deployment)是一种在产品设计阶段进行质量保证的方法。针对传统质量功能配置对模糊信息处理能力的不足,讨论了基于类封装的模糊推理实现方案,应用基于类封装的模糊推理技术对齿轮减速器的设计过程进行评估与决策。