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密度自适应的数据竞争聚类算法 被引量:2
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作者 苏辉 葛洪伟 张涛 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第10期1439-1450,共12页
针对现有数据竞争聚类算法在处理密度不均匀数据集时聚类效果不理想的问题,提出了一种密度自适应的数据竞争聚类算法。首先,定义了一种局部密度自适应线段;然后,根据局部密度自适应线段计算出密度自适应相似度,密度自适应相似度不仅反... 针对现有数据竞争聚类算法在处理密度不均匀数据集时聚类效果不理想的问题,提出了一种密度自适应的数据竞争聚类算法。首先,定义了一种局部密度自适应线段;然后,根据局部密度自适应线段计算出密度自适应相似度,密度自适应相似度不仅反映了数据的整体空间分布信息,还反映了数据点的局部信息,更加符合数据的实际分布;最后,将密度自适应相似度用于数据竞争聚类算法中。在人工和真实数据集上的仿真实验结果表明,新算法比现有的数据竞争聚类算法在处理密度不均匀数据集时,具有更高的聚类性能。 展开更多
关键词 聚类 数据竞争 聚合场 密度不均匀
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自动确定聚类中心的数据竞争算法 被引量:1
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作者 许家楠 张桂珠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第24期136-142,163,共8页
针对数据竞争算法采用欧式距离计算相似度、人为指定聚类簇数以及聚类中心无法准确自动确定等问题,提出了一种自动确定聚类中心的数据竞争聚类算法。引入了数据场的概念,使得计算出的势值更加符合数据集的真实分布;同时,结合数据点的势... 针对数据竞争算法采用欧式距离计算相似度、人为指定聚类簇数以及聚类中心无法准确自动确定等问题,提出了一种自动确定聚类中心的数据竞争聚类算法。引入了数据场的概念,使得计算出的势值更加符合数据集的真实分布;同时,结合数据点的势能与局部最小距离形成决策图完成聚类中心点的自动确定;根据近邻原则完成聚类。在人工以及真实数据集上的实验效果表明,提出的算法较原数据竞争算法具有更好的聚类性能。 展开更多
关键词 数据竞争 数据场 自动聚类 密度不均匀
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三维激光扫描点密度不均匀性对地形建模精度的影响研究 被引量:3
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作者 刘舜 徐亚楠 王涛 《地理信息世界》 2015年第3期99-101,110,共4页
三维激光扫描技术获取的扫描点由于密度的不均匀性可能导致所建立的模型不能准确地反映实体的形态变化。本文通过建立严格的数学曲面模型,由曲面模型生成原始采样数据,在生成的原始数据上进行重采样作为实验数据,通过Delaunay三角形建... 三维激光扫描技术获取的扫描点由于密度的不均匀性可能导致所建立的模型不能准确地反映实体的形态变化。本文通过建立严格的数学曲面模型,由曲面模型生成原始采样数据,在生成的原始数据上进行重采样作为实验数据,通过Delaunay三角形建立格网模型,定量分析密度对建模精度的影响。 展开更多
关键词 三维激光扫描 点云 密度不均匀性 建模精度
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有限β等离子体中密度和磁场不均匀驱动的动理学Alfven波 被引量:1
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作者 段素平 李中元 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期253-260,共8页
在分析有限β等离子体中的密度、磁场不均匀引起的漂移波不稳定性的基础上,剖析了漂移波不稳定性对动理学Alfven波激发的作用.动理学理论能正确地处理有限拉莫半径效应和波粒共振相互作用,本文根据带电粒子在电磁场中的运动特性,采用Vla... 在分析有限β等离子体中的密度、磁场不均匀引起的漂移波不稳定性的基础上,剖析了漂移波不稳定性对动理学Alfven波激发的作用.动理学理论能正确地处理有限拉莫半径效应和波粒共振相互作用,本文根据带电粒子在电磁场中的运动特性,采用Vlasov方程描述离子运动,运用漂移动理学方程对电子运动进行描述.密度不均匀和磁场不均匀对产生漂移不稳定性的对比分析表明:在有限β等离子体中,密度不均匀比磁场不均匀更易激发漂移不稳定性,且密度不均匀激发漂移不稳定性中的能量转换和转移更为强烈.这种能量的转换为动理学Alfven波的激发提供了物理基础.所得数值解表明:动理学Alfven波在磁层中能广泛地被激发产生,特别是在磁层空间的极尖区、磁层顶和等离子体片边界层等具有明显的不均匀性区域中更容易被激发产生.本文的研究结果进一步表明动理学Alfven波对磁层空间中能量传输具有重要作用. 展开更多
关键词 动理学Alfven波 密度不均匀 磁场不均匀 不稳定性增长率 磁层物理 有限β等离子体
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su(3)的多分量相干态表示
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作者 李光华 《长沙水电师院学报(自然科学版)》 1998年第3期285-290,共6页
给出了李代数su(3)的多分量相干态表示,得到了密度算符在这多分量相干态下的表达式和su(3)的非齐次微分实现,讨论了它的压缩性质.
关键词 SU(3) 多分量相干态 密度算符 非齐次微分实现
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