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監督聚類

  • 基于小波分解和模糊聚類的MRI圖像去噪以及分割算法研究

    磁共振成像(MRI)由于自身獨特的成像特點,使得其處理方法不同于一般圖像.根據不同的應用目的,該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先,該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點,提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點,首先對與噪聲和邊緣相關的小波系數進行建模,然后利用最大似然估計來進行參數估計,同時利用連續尺度間的尺度相關性特點來進行函數升級,以便獲得最佳萎縮函數,進一步提高圖像的質量,最終取得了一定的效果.與此同時,該文對MRI圖像的進一步的分析與應用展開了一定研究,提出了一種改進的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點,同時考慮鄰域對分割結果的影響,對目標函數加以改進,用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響,達到魯棒分割的目的,為進一步圖像處理和分析打下基礎.通過實驗,我們發現,無論是針對模擬圖像還是實際圖像,該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果,達到了預期的目的.

    標簽: MRI 小波分解 圖像去噪 分割

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:zhichenglu

  • 基于粒子群模糊C均值聚類的快速圖像分割

    模糊C-均值聚類算法是一種無監督圖像分割技術,但存在著初始隸屬度矩陣隨機選取的影響,可能收斂到局部最優解的缺點。提出了一種粒子群優化與模糊C-均值聚類相結合的圖像分割算法,根據粒子群優化算法強大的全局搜索能力,有效地避免了傳統的FCM對隨機初始值的敏感,容易陷入局部最優的缺點。實驗表明,該算法加快了收斂速度,提高了圖像的分割精度。

    標簽: 粒子群 模糊 均值聚類 圖像分割

    上傳時間: 2013-10-25

    上傳用戶:llandlu

  • 光伏電池聚光特性

    基于槽式聚光熱電聯供系統,深入分析晶硅電池陣列和砷化鎵電池陣列在高倍聚光下的輸出特性及輸出功率的影響因素+ 研究結果表明,聚光光強下砷化鎵電池陣列輸出性能優于晶硅電池陣列,高光強會導致光伏電池禁帶寬度變窄,短路電流成倍增加,增加輸出功率,但同時耗盡層復合率變大,開路電壓降低,制約陣列的輸出功率;高光強還引起電池溫度升高,電池陣列串聯內阻增加+ 分析表明聚光作用下電池陣列串聯內阻對輸出功率影響巨大,串聯內阻從&!增加!!,四種電池陣列輸出功率分別損失$*,*(-,*.,’)-,**,)&-和%(,&!- +

    標簽: 光伏電池 聚光特性

    上傳時間: 2013-10-18

    上傳用戶:趙一霞a

  • DSP的聚光光伏發電自動跟蹤系統的設計

    為提高聚光光伏發電的太陽能利用率,提出了一種環形軌道式光伏發電雙軸跟蹤系統的設計方案。系統采用DSP控制伺服電機的方法,利用空間電壓矢量脈寬調制(SVPWM)技術,形成了閉環的位置伺服控制。通過MATLAB/SIMULINK進行了速度環仿真,結果表明該系統運行穩定,具有較好的靜態和動態特性。

    標簽: DSP 聚光光伏 發電 自動跟蹤系統

    上傳時間: 2013-10-10

    上傳用戶:Vici

  • 基于聚類分析的警車巡邏方案的研究

    警車在城市道路上巡弋,既能夠對違法犯罪分子起到震懾作用,有效控制犯罪率,又能加快接處警時間提高反應時效,為社會和諧提供有力的保障。本文以模式識別中聚類分析理論為基礎,定量的給出城市道路間警車的覆蓋模式和所需配置的最少警車數量,并給出最優的警車配置及巡邏方案。通過實例說明該方法能夠有效的提高警車出警效率。

    標簽: 聚類分析 方案

    上傳時間: 2014-12-30

    上傳用戶:aa7821634

  • k均值算法實現聚類 c語言編寫

    k均值算法實現聚類 c語言編寫

    標簽: 均值算法 c語言 聚類 編寫

    上傳時間: 2015-01-07

    上傳用戶:wanqunsheng

  • k-聚類算法

    k-聚類算法

    標簽: 聚類算法

    上傳時間: 2014-01-16

    上傳用戶:caozhizhi

  • 運用掃描法求設計一個最佳比例的聚光腔

    運用掃描法求設計一個最佳比例的聚光腔

    標簽: 比例 聚光

    上傳時間: 2015-01-14

    上傳用戶:bcjtao

  • 網絡監控工具服務器端

    網絡監控工具服務器端

    標簽:

    上傳時間: 2015-01-19

    上傳用戶:xcy122677

  • k平均聚類算法

    k平均聚類算法,實現聚類的圖形顯示

    標簽: 聚類算法

    上傳時間: 2015-01-20

    上傳用戶:zhengjian

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