基于递归分析和机器学习的小批量机械加工过程状态监测

1

作者 王秋莲 周啸宇 +1 位作者 黎敏 李杰 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4339-4351,共13页

随着市场竞争的日益激烈,小批量生产模式成为了一种重要的生产方式。针对小批量生产的特性和现有研究需要进行大量预先实验的问题,提出一种基于递归分析和机器学习的小批量生产方式下机械加工过程状态监测方法。首先通过加工实验采集不... 随着市场竞争的日益激烈,小批量生产模式成为了一种重要的生产方式。针对小批量生产的特性和现有研究需要进行大量预先实验的问题,提出一种基于递归分析和机器学习的小批量生产方式下机械加工过程状态监测方法。首先通过加工实验采集不同工件的少量试加工的功率信号;其次将预处理后的功率数据输入深度信念网络进行训练,并通过遗传算法优化,得到训练好的工件识别模型;接着进行递归分析以及迭代自组织数据分析,得到状态监测模型。最后案例研究验证了状态监测方法的有效性,其中工件识别精度为99.3%,状态监测准确率为98%。 展开更多

关键词 小批量 递归分析 深度信念网络 迭代自组织数据分析 状态监测

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基于改进ISODATA聚类的Wi-Fi室内定位算法

2

作者 曹祥红 童硕 杜薇 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第9期141-147,共7页

为解决传统聚类算法在Wi-Fi室内定位中易陷入局部最优影响定位精度的问题,提出一种改进迭代自组织数据分析聚类Wi-Fi室内定位算法。离线阶段通过计算指纹数据库中各点欧氏距离标准差,优化初始参数阈值,动态选择聚类中心,减少定位误差;... 为解决传统聚类算法在Wi-Fi室内定位中易陷入局部最优影响定位精度的问题,提出一种改进迭代自组织数据分析聚类Wi-Fi室内定位算法。离线阶段通过计算指纹数据库中各点欧氏距离标准差,优化初始参数阈值,动态选择聚类中心,减少定位误差;在线阶段将自适应加权K近邻与聚类算法结合,避免固定K值对定位结果影响,有效提高定位精度;将改进算法用于工程实例进行验证。结果表明,提出的算法在定位精度1 m范围内时概率为63.33%,定位精度2 m范围内时概率为90.00%,验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 室内定位 迭代自组织数据分析 指纹数据库 自适应加权K近邻

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基于高光谱成像的苹果损伤检测方法研究 被引量：2

3

作者 王凡 孟翔宇 +2 位作者 陈龙跃 段丹丹 钱英军 《广东农业科学》 CAS 2023年第7期57-63,共7页

【目的】研究苹果损伤高光谱特征,建立基于高光谱成像的苹果损伤区域最佳分类模型,为实时、快速、准确地识别苹果损伤提供重要依据。【方法】以北京平谷区收集的苹果样品为研究对象,利用高光谱图像技术检测水果表面机械损伤。利用390~10... 【目的】研究苹果损伤高光谱特征,建立基于高光谱成像的苹果损伤区域最佳分类模型,为实时、快速、准确地识别苹果损伤提供重要依据。【方法】以北京平谷区收集的苹果样品为研究对象,利用高光谱图像技术检测水果表面机械损伤。利用390~1000 nm范围的高光谱图像(HSI)数据,通过比值光谱分析损伤与正常感兴趣区域(ROI)的光谱响应特性,筛选特征波段,并构建较好地突出损伤区域特征的3种类型光谱指数:归一化光谱指数(NDSI)、比值光谱指数(RSI)和差值光谱指数(DSI)。在此基础上,优选提取损伤区域能力较强的光谱指数,利用迭代自组织数据分析(ISODATA)无监督据聚类算法提取苹果损伤区域。【结果】当苹果表面受到损伤时,光谱反射率变化显著。波段优化后发现,528、676 nm的反射率可以有效识别异常区域。基于选定的特征波段,构建苹果损伤检测的识别光谱指数,包括NDSI、RSI和DSI。光谱指数图像的像素值分析发现,损伤区域特征与正常区域特征在各光谱指数(SI)增强图像中区分明显。两类图像特征的NDSI像素平均值相差最大、达到0.629,表明建立的NDSI对损伤区域及正常区域特征具有较强的区分能力。利用无监督分类方法ISODATA分类,验证了光谱特征指数在检测苹果损伤方面具有较高的特异性,对苹果损伤的检测正确率达到92.50%。【结论】研究结果适用于苹果损伤的实时快速检测,为苹果的精准管理生产提供技术基础与参考。 展开更多

关键词 苹果 损伤 高光谱 光谱指数 迭代自组织数据分析

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基于AFI混合聚类算法的轴承故障诊断方法

4

作者 金阳 王林 +6 位作者 崔朗福 黄云涛 张庆振 张如 韩晓萱 张超祺 宋子雄 《飞控与探测》 2021年第4期82-93,共12页

针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状,提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱,并通过主成分分析方法增强了信号的特征;参考迭代自组织数据分... 针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状,提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱,并通过主成分分析方法增强了信号的特征;参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想,为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为;采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数,并利用改进的人工鱼群算法,迭代搜寻了目标函数的全局最优解,得到了各故障模式的聚类中心;通过计算测试数据的最近邻聚类中心,实现了故障模式识别。结果表明,该方法无需指定聚类簇数,能在标记数据量小的情况下完成训练,较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 人工鱼群算法 模糊C均值 迭代自组织数据分析

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迭代自组织哈希算法

5

作者 韩雪莲 田爱奎 +1 位作者 王振 卢海涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期1416-1420,共5页

为了解决现有哈希算法的中心点不确定性和离散编码表达有限的问题,提出迭代自组织哈希算法(iterative self-organizing hashing,ISOH)。该算法采用迭代自组织数据分析量化空间,以提高近邻检索准确率;在聚类中心初始化方面,使用最远平均... 为了解决现有哈希算法的中心点不确定性和离散编码表达有限的问题,提出迭代自组织哈希算法(iterative self-organizing hashing,ISOH)。该算法采用迭代自组织数据分析量化空间,以提高近邻检索准确率;在聚类中心初始化方面,使用最远平均距离方法选择初始聚类中心,避免初始聚类中心的随机性;为解决固定编码长度所表示的二值编码种类有限的问题,提出建立多重编码机制;在时间复杂度方面,ISOH算法采用乘积空间,以较低的代价得到更长的编码。实验结果表明,在SIFT、GIST和CIFAR10数据集上与K-均值哈希和可扩展图哈希等具体化哈希算法相比,ISOH算法能有效提高近邻检索的准确率。 展开更多

关键词 迭代自组织数据分析 多重编码 乘积空间 最远平均距离

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改进迭代自组织数据分析法的不良数据辨识 被引量：33

6

作者 孙国强 卫志农 周封伟 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第11期162-166,共5页

针对迭代自组织数据分析技术A(iterative selforgani zing data analysis technique A-ISODATlA)对初始聚类中心敏感问题,提出将基于遗传算法的改进ISODATA方法用于电力系统不良数据辨识。该方法采用量测值的标准残差rN 和相邻采样时刻... 针对迭代自组织数据分析技术A(iterative selforgani zing data analysis technique A-ISODATlA)对初始聚类中心敏感问题,提出将基于遗传算法的改进ISODATA方法用于电力系统不良数据辨识。该方法采用量测值的标准残差rN 和相邻采样时刻量测值之差△z作为特征值,然后采用遗传算法形成初始分类矩阵,通过遗传操作进行迭代计算,实现量测数据的模糊聚类分析,最终根据隶属度的大小来辨识其是否属于不良数据。算例表明,该方法能最终获得全局最优解,从而进行准确的不良数据辨识,避免了初始聚类中心对分类结果的影响。 展开更多

关键词 遗传算法 ISOdata法 状态估计 不良数据 检测辨适

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地铁盾构施工安全风险规律分析与对策 被引量：22

7

作者 刘文 赵挺生 +2 位作者 张亚静 陈昱锟 周炜 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期130-136,共7页

为预防地铁盾构施工安全事故,利用迭代自组织数据分析算法(ISODATA)对收集到的57起事故和186个未遂事件报告结构化数据进行聚类分析;通过对比分析各聚类集群相对风险可能性的量化结果,探讨地铁盾构施工的安全风险规律及管理对策。结果表... 为预防地铁盾构施工安全事故,利用迭代自组织数据分析算法(ISODATA)对收集到的57起事故和186个未遂事件报告结构化数据进行聚类分析;通过对比分析各聚类集群相对风险可能性的量化结果,探讨地铁盾构施工的安全风险规律及管理对策。结果表明:始发-到达阶段地质条件复杂、洞口土体加固及降水不当是地铁盾构施工领域最危险的风险因素;针对事故风险较大的盾构始发-到达阶段,运用施工安全生产工艺学方法作为安全风险管理对策,可提高地铁盾构施工安全管理绩效。 展开更多

关键词 盾构施工 安全风险 未遂事件 施工安全生产工艺学 迭代自组织数据分析算法(ISOdata)

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应用迭代自组织数据分析技术模糊聚类法划分伪装效能等级 被引量：15

8

作者 吕绪良 林伟 +2 位作者 许卫东 潘玉龙 孙文艳 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期681-684,共4页

通过分析以往的等级划分的不足,提出以模糊聚类理论为基础的软划分方法,并以光学伪装等级划分为例,运用迭代自组织数据分析技术(ISODATA)模糊聚类原理,建立了光学伪装等级划分模型,成功实现了效能等级的划分,并最终确定了各等级指标量。

关键词 系统评估与可行性分析 伪装效能等级 伪装效能等级划分 ISOdata模糊聚类

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基于OpenMP的遥感影像并行ISODATA聚类研究 被引量：11

9

作者 刘扬 王鹏 +4 位作者 杨瑞 左宪禹 张周威 吴晓洋 渠涧涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期238-243,250,共7页

针对传统影像分类算法执行效率较低,无法满足海量高分辨率遥感数据实时处理需求的问题,对资源三号卫星专题产品中遥感影像的迭代自组织数据分析算法进行分析与研究,设计一种基于OpenMP的并行ISODATA聚类算法(PIsodata Omp)。采用OpenMP... 针对传统影像分类算法执行效率较低,无法满足海量高分辨率遥感数据实时处理需求的问题,对资源三号卫星专题产品中遥感影像的迭代自组织数据分析算法进行分析与研究,设计一种基于OpenMP的并行ISODATA聚类算法(PIsodata Omp)。采用OpenMP技术优化ISODATA算法中的样本点聚类、聚类样本中心标准差计算,实现基于共享内存的单机多核并行化处理。实验结果表明,PIsodata Omp算法能在保证分类精度不变的情况下,明显提高资源三号卫星影像数据的处理速度。 展开更多

关键词 并行聚类 迭代自组织数据分析算法 OpenMP技术 遥感影像分类 多核处理

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模糊聚类分析在低频振荡主导模式辨识中的应用 被引量：10

10

作者 蔡国伟 张涛 孙秋鹏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期30-33,共4页

互联系统中,利用振荡曲线提取多机振荡信息,需要选择合适的曲线才能快速得到系统主导振荡模式。文章首先提出了一种基于模糊划分的迭代自组织数据分析技术的聚类方法;然后在一些基本假设的基础上,形成了模糊集合,并运用模糊聚类分析法... 互联系统中,利用振荡曲线提取多机振荡信息,需要选择合适的曲线才能快速得到系统主导振荡模式。文章首先提出了一种基于模糊划分的迭代自组织数据分析技术的聚类方法;然后在一些基本假设的基础上,形成了模糊集合,并运用模糊聚类分析法将系统分区;最后用Prony分析算法从合适的低频振荡信号曲线中准确地提取区域主导振荡模式。通过对中国电力科学研究院8机36节点系统的算例仿真验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 电力系统 模糊聚类 迭代自组织数据分析技术 系统分区 低频振荡 PRONY方法 主导模式

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基于改进YOLOv2模型的驾驶辅助系统实时行人检测 被引量：8

11

作者 白中浩 李智强 +1 位作者 蒋彬辉 王鹏辉 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期1416-1423,共8页

为解决驾驶辅助系统(ADAS)对复杂背景行人和小尺寸行人检测精度较低的问题,基于深度神经网络模型YOLOv2建立了ADAS实时行人检测模型YOLOv2-P。首先在特征提取网络中采用参数化修正线性单元激活函数,以从训练数据中自适应地学习参数,并... 为解决驾驶辅助系统(ADAS)对复杂背景行人和小尺寸行人检测精度较低的问题,基于深度神经网络模型YOLOv2建立了ADAS实时行人检测模型YOLOv2-P。首先在特征提取网络中采用参数化修正线性单元激活函数,以从训练数据中自适应地学习参数,并在行人检测网络中采用多层特征图融合方法,将低层特征图信息与高层特征图信息进行融合;然后使用交叉熵损失函数替代YOLOv2模型中的sigmoid激活函数,并对宽度、高度损失函数进行归一化处理;最后采用迭代自组织数据分析算法对行人数据集中行人边界框尺寸进行聚类。试验结果表明:相比于YOLOv2,YOLOv2-P对复杂背景行人及小尺寸行人的检测精度有明显提升,能够满足ADAS行人检测准确性和实时性需要。 展开更多

关键词 行人检测 驾驶辅助系统 参数化修正线性单元 交叉熵损失函数 迭代自组织数据分析算法

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一个基于模糊神经网络的数据逼近和泛化建模方法 被引量：4

12

作者 乔志骏 刘其真 +3 位作者 易维列 何永保 刘军 林世雄 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期253-256,共4页

本文介绍一个基于模糊神经网络的数据逼近和泛化建模方法,定义了一种模糊系统动态调节神经网络的学习率,给出了用迭代自组织数据分析算法确定神经网络结构、初始化神经网络参数的方法。在雷达天线罩视线误差建模中的应用表明,这种方法... 本文介绍一个基于模糊神经网络的数据逼近和泛化建模方法,定义了一种模糊系统动态调节神经网络的学习率,给出了用迭代自组织数据分析算法确定神经网络结构、初始化神经网络参数的方法。在雷达天线罩视线误差建模中的应用表明,这种方法加快了网络的收敛速度,避免了局部极值,具有较高的数据逼近和泛化能力。 展开更多

关键词 模糊神经网络 学习率 泛化建模 数据逼近 模糊推理

原文传递

结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割 被引量：7

13

作者 赵泉华 李晓丽 +1 位作者 赵雪梅 李玉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第10期1233-1243,共11页

为了解决传统模糊聚类图像分割方法对噪声敏感及无法自动准确确定聚类数的问题,提出结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割方法。利用Voronoi划分将图像域划分为若干子区域,以划分子区域为基本单元定义基于隐马尔科夫随机场(HM... 为了解决传统模糊聚类图像分割方法对噪声敏感及无法自动准确确定聚类数的问题,提出结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割方法。利用Voronoi划分将图像域划分为若干子区域,以划分子区域为基本单元定义基于隐马尔科夫随机场(HMRF)模型的模糊聚类目标函数,以解决噪声敏感问题;通过迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)中聚类分裂、合并技术改变聚类数,以实现聚类数的自动确定。对模拟、合成图像和真实图像分割结果的定性、定量分析表明:提出算法不仅可以有效克服噪声和像素异常值对分割结果的影响,而且还能自动准确确定聚类数,实现自动变类图像分割。 展开更多

关键词 VORONOI划分 隐马尔科夫随机场(HMRF) 迭代自组织数据分析技术算法(ISOdata) 模糊聚类 图像分割

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基于ISODATA的电力负荷曲线分类 被引量：6

14

作者 李仲恒 刘蓉晖 《上海电力学院学报》 CAS 2019年第4期327-332,共6页

迭代自组织数据分析算法(ISODATA)是一种基于统计模式识别的非监督学习动态聚类算法。针对当前各算法初始聚类数取值困难、容易陷入局部最优等问题,介绍了ISODATA的原理和实现步骤,并将此算法应用于负荷分类中。在MATLAB中结合具体日负... 迭代自组织数据分析算法(ISODATA)是一种基于统计模式识别的非监督学习动态聚类算法。针对当前各算法初始聚类数取值困难、容易陷入局部最优等问题,介绍了ISODATA的原理和实现步骤,并将此算法应用于负荷分类中。在MATLAB中结合具体日负荷曲线样本进行聚类分析,结果证明聚类效果较好。将ISODATA与各种传统聚类方法进行了对比实验,比较各种算法的聚类效果、预定聚类数目对算法结果的影响,以及初始聚类中心的选择对结果的影响。对比结果证明,此方法适用于负荷分类的研究。 展开更多

关键词 迭代自组织数据分析算法 聚类 日负荷曲线 曲线识别 大数据 数据挖掘

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Luojia-01夜光数据和“点轴发育”理论支持下的夜间经济集聚区定量识别与分类方法 被引量：6

15

作者 王琳 钟泓文 +1 位作者 许章华 王武林 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2022年第11期2141-2152,共12页

“夜间经济”蕴含巨大的消费潜能和市场空间,夜间经济集聚区作为其载体,其准确识别、合理分类和科学布局是发展夜间经济的切入点和主要抓手,更是夜间经济可持续发展的保障。本文在“点轴发育、定量识别”的认知框架下,在定量表达夜间经... “夜间经济”蕴含巨大的消费潜能和市场空间,夜间经济集聚区作为其载体,其准确识别、合理分类和科学布局是发展夜间经济的切入点和主要抓手,更是夜间经济可持续发展的保障。本文在“点轴发育、定量识别”的认知框架下,在定量表达夜间经济活力测度的基础上,利用焦点统计和ISO聚类分析方法提取和识别夜间经济集聚中心和集聚区,并根据区位熵及其变异系数对识别结果进行类型划分,克服了目前夜间经济实践中存在的集聚区范围划定主观随意、类型标准不一的问题,为夜间经济定量化研究开辟了新的思路。研究表明:(1)相较于DMPS/OLS及NPP-VIIRS等夜光遥感数据,Luojia1-01数据的空间分辨率高,溢出效应低,更适合于“夜间经济区”这种小尺度的精细化研究。(2)夜间灯光和兴趣点数据是夜间社会活力和功能活力的良好表征,其综合影响可通过夜间经济活力测度来定量表达;(3)上海推出的12个地标性夜生活集聚区中,有11个被识别,识别率达91.7%;(4)根据集聚区的功能结构差异,可将其划分为非平衡发展-起步型、平衡发展-起步型、非平衡发展-成熟型、平衡发展-成熟型4种类型,该分类方式具有普适性;(5)在起步阶段,上海中心城区夜间经济集聚区主导功能为购物、餐饮;在成熟阶段,其特色发展方向为住宿、科教文化和体育休闲功能。四大集聚区类型在空间分布上形成明显的圈层结构。 展开更多

关键词 夜间经济集聚区 “点-轴系统”理论 Luojia-01夜间灯光数据 兴趣点(Point of Interest POI) 迭代自组织(iterative self-organization ISO)聚类分析

原文传递

基于自适应扩散高斯核密度风电预测误差估计的风火联合优化调度研究 被引量：5

16

作者 杜宇龙 徐天奇 +2 位作者 李琰 王阳光 邓小亮 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第21期11-21,共11页

随着风电大规模并网,风电出力不确定性增加了电力系统调度的难度。针对风荷不确定性对电力系统调度的影响,采用迭代自组织数据分析算法对风电功率预测值及对应风电功率预测误差进行分段。然后采用自适应扩散高斯核密度估计拟合分段后各... 随着风电大规模并网,风电出力不确定性增加了电力系统调度的难度。针对风荷不确定性对电力系统调度的影响,采用迭代自组织数据分析算法对风电功率预测值及对应风电功率预测误差进行分段。然后采用自适应扩散高斯核密度估计拟合分段后各风电功率区间段内的预测误差。在此基础上,提出一种整体考虑风电及负荷预测误差得到净负荷预测误差、并将净负荷预测误差计入正负旋转备用容量概率约束的优化调度模型。采用机会约束规划将概率约束转换为等价确定性约束进行求解。在IEEE39节点系统进行三种代表性场景的算例仿真,结果表明引入迭代自组织数据分析算法和自适应扩散高斯核密度估计后,备用成本降低6.71%,含碳排放的环境成本降低20.4%,总发电成本降低2.98%。最后分析了置信水平对备用容量和总发电成本的影响。 展开更多

关键词 经济调度 预测误差 迭代自组织数据分析算法 自适应扩散高斯核密度 分段拟合

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基于卡尔曼滤波和ISODATA的航标漂移预警方法 被引量：5

17

作者 甘浪雄 徐才云 +2 位作者 周春辉 郑元洲 陈润 《上海海事大学学报》 北大核心 2017年第4期26-31,共6页

为解决目前航标遥控遥测系统中航标漂移误报警过多的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和迭代自组织数据分析算法(iterative self-organizing data analysis technique algorithm,ISODATA)的组合优化方法。该方法如下:对航标GPS接收机原始坐... 为解决目前航标遥控遥测系统中航标漂移误报警过多的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和迭代自组织数据分析算法(iterative self-organizing data analysis technique algorithm,ISODATA)的组合优化方法。该方法如下:对航标GPS接收机原始坐标数据进行滤波,消除波动较大的数据后得到较可靠的航标位置数据;使用ISODATA得出其聚类中心;以该聚类中心取代航标抛设位置作为航标回旋中心,计算航标漂移距离。测试结果表明,该组合优化方法能够获取较为准确的航标漂移距离,在降低航标维护成本的同时,还能有效减少误报警。 展开更多

关键词 航标 卡尔曼滤波 迭代自组织数据分析算法(IS0data) 误报警

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基于直觉模糊的ISODATA算法 被引量：4

18

作者 李前进 王寅龙 +2 位作者 李志祥 王希武 林克成 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第9期176-177,234,共3页

ISODATA算法能自动地进行类的分裂和合并,但这种硬分类算法没有充分考虑图像本身的特点和人类的视觉特性,其分类效果一般差于模糊聚类算法。而大多数模糊识别方法都需要设置类别数目,有其自身的缺点,而直觉模糊则弥补了传统模糊理论不... ISODATA算法能自动地进行类的分裂和合并,但这种硬分类算法没有充分考虑图像本身的特点和人类的视觉特性,其分类效果一般差于模糊聚类算法。而大多数模糊识别方法都需要设置类别数目,有其自身的缺点,而直觉模糊则弥补了传统模糊理论不足。结合直觉模糊和ISODATA优点,将与隶属度和非隶属度相关的判定函数作为分类度量,提出了一种基于直觉模糊的ISODATA算法,结合实际改进了隶属度函数,以区域为待分类样本以提高算法速度,将其应用到图像分割,经实验证明了算法的有效性。 展开更多

关键词 直觉模糊 图像分割 迭代自组织数据分析技术算法(ISOdata)

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改进的自适应模糊ISODATA灰度图像分割算法 被引量：4

19

作者 康永辉 戴激光 王广哲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第17期198-202,214,共6页

传统模糊ISODATA(Fuzzy ISODATA,FISODATA)算法中,分裂-合并操作需人工选取阈值参数。而不适当的阈值往往使算法陷入局部极值,因而得到错误的类属数并最终影响图像分割结果。为此,在模糊集理论基础上提出一种改进的自适应FISODATA算法... 传统模糊ISODATA(Fuzzy ISODATA,FISODATA)算法中,分裂-合并操作需人工选取阈值参数。而不适当的阈值往往使算法陷入局部极值,因而得到错误的类属数并最终影响图像分割结果。为此,在模糊集理论基础上提出一种改进的自适应FISODATA算法。该算法设计了自适应分裂-合并操作,即在每次分裂-合并后,根据该次计算结果改变参数阈值,解决了人为选取参数带来的诸多问题。利用该算法对模拟图像和真实IKONOS图像进行分割实验,均能得到良好的分割结果。 展开更多

关键词 遥感图像分割 模糊聚类 模糊迭代自组织数据分析技术算法(ISOdata)

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基于ISODATA的实时动态电动汽车运行工况与耗电特性研究 被引量：3

20

作者 李广玮 吴鸣 +1 位作者 王昕扬 徐毅 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第11期344-349,共6页

针对电动汽车行驶工况进行研究是确定电动汽车能耗、电动汽车新型技术和评估的核心方法。采集电动汽车在实际道路行驶的数据,使用主成分分析算法(Principal Component Analysis, PCA)、迭代自组织数据分析算法(Iterative Self Organizin... 针对电动汽车行驶工况进行研究是确定电动汽车能耗、电动汽车新型技术和评估的核心方法。采集电动汽车在实际道路行驶的数据,使用主成分分析算法(Principal Component Analysis, PCA)、迭代自组织数据分析算法(Iterative Self Organizing Data Analysis Techniques Algorithm, ISODATA)以及运动学片段分析法对实测的数据进行降维和聚类,利用Silhouette函数验证聚类结果的合理性。根据聚类中心的大小,筛选提取的运动学片段,构建电动汽车实际行驶的代表性工况,通过测试数据进行了差异性检验。在建立代表性工况的基础上,提出电动汽车能耗特性和电量实时估算方法。 展开更多

关键词 电动汽车 行驶工况 耗电特性 迭代自组织数据分析算法

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