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语音识别中基于SFCM模糊聚类的矢量量化方法 被引量:4
1
作者 李晶皎 孙杰 姚天顺 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1999年第3期263-267,共5页
模糊聚类分析算法用隶属度确定样本所属类别,因其良好的效果而被广泛用于语音识别领域.文中提出了一种模糊聚类分析算法SFCM,并将其用于语音特征的矢量量化,最终形成码本尺寸为128的码本.用SFCM算法得到的码本分布合理... 模糊聚类分析算法用隶属度确定样本所属类别,因其良好的效果而被广泛用于语音识别领域.文中提出了一种模糊聚类分析算法SFCM,并将其用于语音特征的矢量量化,最终形成码本尺寸为128的码本.用SFCM算法得到的码本分布合理,没有空类.采用此码本的语音识别实验表明了这种量化方法对语音识别的有效性. 展开更多
关键词 模糊聚类分析 语音识别 矢量量化 sfcm
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基于SFCM及水平集方法的溢油图像分割 被引量:4
2
作者 邵桢 翟宏宇 刘雪岩 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2013年第3期134-137,共4页
传统的单一模糊聚类算法(FCM)适用于无噪声图像的分割,而对于具有噪声、特殊点值及瑕疵的图像分割则无能为力。本文提出了应用嵌入空间信息的模糊聚类算法(SFCM)与水平集方法的结合,对海洋溢油污染的合成孔径雷达(SAR)图像进行分割处理... 传统的单一模糊聚类算法(FCM)适用于无噪声图像的分割,而对于具有噪声、特殊点值及瑕疵的图像分割则无能为力。本文提出了应用嵌入空间信息的模糊聚类算法(SFCM)与水平集方法的结合,对海洋溢油污染的合成孔径雷达(SAR)图像进行分割处理,得到了优于其它算法的分割图像。通过对SAR溢油图像分割的数据分析,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 sfcm算法 水平集 SAR 溢油 分割
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新型SFCM算法及其在故障诊断中的应用 被引量:1
3
作者 鲁卿 冯金富 +1 位作者 李骞 钟咏兵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第35期239-242,共4页
为提高故障诊断模式分类的实时性和准确性,采用阈值化类内距离的方法,研究了一种新型SFCM聚类算法,数据验证了此算法较传统FCM算法在收敛速度和聚类精度方面的较好表现,以机载武器控制系统信息通道为诊断对象,采用该方法对通道进行了样... 为提高故障诊断模式分类的实时性和准确性,采用阈值化类内距离的方法,研究了一种新型SFCM聚类算法,数据验证了此算法较传统FCM算法在收敛速度和聚类精度方面的较好表现,以机载武器控制系统信息通道为诊断对象,采用该方法对通道进行了样本无监督分类验证和故障模式识别诊断试验,结果表明新型的SFCM聚类算法能对信息通道故障模式进行正确的分类识别。 展开更多
关键词 sfcm 聚类算法 故障诊断 信息通道
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SFCM模糊聚类在语音矢量量化中的应用 被引量:1
4
作者 李晶皎 孙杰 姚天顺 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第6期595-598,共4页
提出了一种模糊聚类分析算法SFCM,并将其用于语音特征的矢量量化,最终形成码本尺寸为256的码本.用SFCM算法得到的码本分布合理,没有空类.采用此码本的语音识别实验表明了这种量化方法对语音识别的有效性.
关键词 模糊聚类分析 语音识别 矢量量化 sfcm
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一种新型SFCM聚类算法
5
作者 胡俊华 鲁卿 +1 位作者 冯金富 彭志专 《电光与控制》 北大核心 2008年第1期84-87,共4页
为提高故障诊断模式分类的收敛速度及诊断准确度,采用阈值化类内距离的方法,研究了一种新型SFCM聚类算法,证明了算法模糊加权幂指数m在区间(0,1)取值时能实现半模糊聚类,讨论了阈值η对算法的影响并给出了聚类程序算法,实验结果表明此... 为提高故障诊断模式分类的收敛速度及诊断准确度,采用阈值化类内距离的方法,研究了一种新型SFCM聚类算法,证明了算法模糊加权幂指数m在区间(0,1)取值时能实现半模糊聚类,讨论了阈值η对算法的影响并给出了聚类程序算法,实验结果表明此算法较FCM算法在收敛速度和聚类精度方面有较好表现,在故障模式分类中有一定的使用价值。 展开更多
关键词 故障诊断 sfcm 聚类算法 阈值化 航空武器 故障分类
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基于SFCM自适应矢量量化码本训练方法
6
作者 李晶皎 夏晓东 顾树生 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期151-153,共3页
自适应矢量量化在语音信号处理中有广泛地应用 ,提出了一种基于SFCM算法的自适应矢量量化码本的训练方法 ,其特点是通过模糊聚类方法 ,重新调整训练样本与码字之间的隶属度 ,达到最小编码失真 ,使码本更适合新说话人 ,且计算简单·... 自适应矢量量化在语音信号处理中有广泛地应用 ,提出了一种基于SFCM算法的自适应矢量量化码本的训练方法 ,其特点是通过模糊聚类方法 ,重新调整训练样本与码字之间的隶属度 ,达到最小编码失真 ,使码本更适合新说话人 ,且计算简单·实验结果表明 ,可以使编码平均失真下降· 展开更多
关键词 矢量量化 自适应 sfcm算法 语音信号处理 码本 训练
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基于SFCM模型的我国新能源企业成本效率分析 被引量:1
7
作者 李爽 《中国物价》 2015年第10期73-75,共3页
本文利用我国91家新能源上市企业2009-2013年的财务数据,采用随机成本边界模型(SFCM)对企业的成本效率水平进行测度和分析。研究发现:当前我国新能源企业的成本效率普遍处于较低水平;企业的成本效率值呈现缓慢上升的趋势;新能源产业内... 本文利用我国91家新能源上市企业2009-2013年的财务数据,采用随机成本边界模型(SFCM)对企业的成本效率水平进行测度和分析。研究发现:当前我国新能源企业的成本效率普遍处于较低水平;企业的成本效率值呈现缓慢上升的趋势;新能源产业内部企业间的成本效率呈"橄榄型"结构;企业的成本效率与企业规模不成比例。未来应从研发创新系统建设、企业兼并重组、产业政策调整等方面来提升我国新能源企业的成本控制能力。 展开更多
关键词 新能源企业 成本效率 sfcm
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面向多颜色空间的自适应SFCM聚类图像融合分割 被引量:1
8
作者 何子博 《计算机与数字工程》 2020年第4期799-804,共6页
论文提出了一种高效的自适应多颜色空间融合方法,在六个不同的颜色空间中选择最佳分割分量,利用直方图和Sugeno模糊C均值聚类算法(SFCM)技术对分割进行初始化,融合了分割结果并合并了相似的区域。利用该算法在Berkeley图像数据库上进行... 论文提出了一种高效的自适应多颜色空间融合方法,在六个不同的颜色空间中选择最佳分割分量,利用直方图和Sugeno模糊C均值聚类算法(SFCM)技术对分割进行初始化,融合了分割结果并合并了相似的区域。利用该算法在Berkeley图像数据库上进行实验,结果表明:与传统的均值漂移(Mean-shift)、FCR、CTM等分割算法相比,该方法分割效果较好且具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 图像分割 直方图 sfcm 图像融合 多颜色空间
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基于Sugeno模糊测度的SFCM聚类分析算法 被引量:1
9
作者 李晶皎 张俐 姚天顺 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 1999年第1期85-91,共7页
本文给出了新的聚类分析算法—Sugeno模糊C均值聚类算法(SFCM)。SFCM算法是在研究FCM算法和GLCA算法的基础上得到的,且推广了FCM算法和GLCA算法。SFCM算法能通过适当地选择参数λ,解决FCM算法和GLCA算法不能解决的某些模糊聚类分析问题。
关键词 sfcm算法 模糊测度 语音识别 聚类分析
原文传递
融合多颜色空间分量的自适应彩色图像分割 被引量:5
10
作者 刘俊 马燕 +1 位作者 陈坤 李顺宝 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第5期185-189,251,共6页
提出了一种新的简单有效的融合多颜色分量的分割方法,首先在六个不同的颜色空间中选择最佳的待分割颜色分量,然后应用直方图和空间模糊C均值(SFCM)技术对不同颜色分量进行自适应初始分割,最后融合分割结果并进行区域合并。利用该算法在B... 提出了一种新的简单有效的融合多颜色分量的分割方法,首先在六个不同的颜色空间中选择最佳的待分割颜色分量,然后应用直方图和空间模糊C均值(SFCM)技术对不同颜色分量进行自适应初始分割,最后融合分割结果并进行区域合并。利用该算法在Berkeley图像库上进行了大量实验,实验结果表明,与当前一些经典分割算法Mean-shift、FCR、CTM等相比,利用该方法能够获得更好的分割结果以及更优的性能指标。 展开更多
关键词 彩色图像分割 直方图 空间模糊C均值(sfcm) 融合 多颜色空间分量 SPATIAL Fuzzy C-Means(sfcm)
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一种基于半模糊聚类的故障诊断方法 被引量:6
11
作者 鲁卿 冯金富 +1 位作者 聂光戍 李骞 《测试技术学报》 2007年第6期551-556,共6页
为满足故障诊断的实时性和准确性要求,采用阈值化类内距离的方法,研究了一种快速收敛的半模糊c均值(SFCM)聚类诊断方法.证明了SFCM算法的模糊加权幂指数m在区间(0,1)取值时能实现半模糊聚类,讨论了阈值η对算法的影响并给出了算法步骤.... 为满足故障诊断的实时性和准确性要求,采用阈值化类内距离的方法,研究了一种快速收敛的半模糊c均值(SFCM)聚类诊断方法.证明了SFCM算法的模糊加权幂指数m在区间(0,1)取值时能实现半模糊聚类,讨论了阈值η对算法的影响并给出了算法步骤.以机载武器控制系统信息通道为诊断对象,采用该方法对通道进行了样本无监督分类验证和故障模式识别诊断试验.结果表明:SFCM算法能对信息通道故障模式进行快速准确的分类识别. 展开更多
关键词 sfcm 聚类算法 阈值化 故障诊断 信息通道
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基于多LS-SVM集成模型的锅炉NO_x排放量建模 被引量:22
12
作者 赵文杰 吕猛 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第7期1037-1044,共8页
为了提高电站锅炉氮氧化物(NO_x)排放量预测模型的精度,提出了一种基于多最小二乘支持向量机(LS-SVM)集成模型的NO_x排放量建模方法。首先按照NO_x排放量由低到高将数据空间初步划分为低、中、高3个子空间,然后依据输入变量与NO_x相关... 为了提高电站锅炉氮氧化物(NO_x)排放量预测模型的精度,提出了一种基于多最小二乘支持向量机(LS-SVM)集成模型的NO_x排放量建模方法。首先按照NO_x排放量由低到高将数据空间初步划分为低、中、高3个子空间,然后依据输入变量与NO_x相关性分析来确定输入变量的权重,通过筛选得到主要的特征变量。在此基础之上,采用有监督的遗传算法-软模糊聚类(GA-SFCM)方法,获得各数据子空间的聚类中心及其相应的样本隶属度,通过融合隶属度的最小二乘法对各子空间LS-SVM模型进行集成。仿真结果表明,通过筛选参与聚类的变量提高了聚类性能和模型精度,采用有监督的GA-SFCM算法进行聚类,降低了聚类复杂度,建立的多LS-SVM集成模型比单一LS-SVM模型有更好的泛化能力。 展开更多
关键词 NOX排放量 多LS-SVM集成模型 GA-sfcm 有监督模糊聚类
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区位、企业规模、股权结构和成本效率:基于我国19家高速公路上市企业的实证研究 被引量:3
13
作者 庞瑞芝 刘秉镰 王婷 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2008年第10期51-56,61,共7页
本文利用我国19家高速公路上市企业2001—2005年财务数据采用随机成本边界模型(SFCM)对高速公路企业的成本效率进行估计,并对可能影响企业成本效率的不可控变量,如区位、企业规模和股权结构等构建无效率影响因子模型进行假设和验证。本... 本文利用我国19家高速公路上市企业2001—2005年财务数据采用随机成本边界模型(SFCM)对高速公路企业的成本效率进行估计,并对可能影响企业成本效率的不可控变量,如区位、企业规模和股权结构等构建无效率影响因子模型进行假设和验证。本文主要结论是:我国高速公路上市企业的成本效率普遍比较低。有效利用资源、严格控制成本应该是每一个高速公路企业不容忽视的问题;总体上看,高速公路上市企业的成本效率经历了先下降后上升的过程,企业的成本控制水平在向积极方面转化;经济区位对高速公路企业成本效率产生间接影响;我国高速公路企业发展正处于规模报酬递增阶段,企业规模越大,其成本效率相对越高;国有股占比对企业成本效率影响不显著。 展开更多
关键词 区位 企业规模 股权结构 成本效率 sfcm
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基于改进的半监督FCM算法的高光谱遥感影像分类 被引量:8
14
作者 谢福鼎 李壮 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2016年第9期60-62,72,共4页
分类是空间数据挖掘研究的主要问题之一。由于无监督分类忽视了样本信息,往往得不到理想的精度。而监督分类需要标记大量的样本点,带来了巨大的工作量。因此半监督分类逐渐成为空间数据挖掘的研究热点之一。本文通过改进FCM算法的目标... 分类是空间数据挖掘研究的主要问题之一。由于无监督分类忽视了样本信息,往往得不到理想的精度。而监督分类需要标记大量的样本点,带来了巨大的工作量。因此半监督分类逐渐成为空间数据挖掘的研究热点之一。本文通过改进FCM算法的目标函数和迭代过程,提出了一种新的半监督FCM算法(SFCM),该算法充分利用了有标签样本点在迭代过程中的作用。本文选取了在高光谱图像分类中广泛使用的Indian Pines和Pavia University两幅高光谱遥感影像作为试验对象。结果显示,随着有标签样本点比例的增加,分类精度也随之增加,且分类结果较好。 展开更多
关键词 半监督学习 sfcm算法 高光谱遥感影像 分类
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可再生CH/PA阻燃涂层对剑麻纤维素微晶的改性 被引量:1
15
作者 曾思华 韦春 +4 位作者 谭玉园 王武 付俊 刘红霞 覃爱苗 《材料研究学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期121-125,共5页
采用层层自组方法在剑麻纤维素微晶(SFCM)表面吸附天然聚电解质壳聚糖(CH)和植酸(PA),构筑可再生CH/PA阻燃涂层,用Zeta电位、热重分析(TGA)、场发射扫描电镜(FESEM)、垂直燃烧测试(VFT)和燃烧量热仪(MCC)等手段对复合材料进行了表征。Z... 采用层层自组方法在剑麻纤维素微晶(SFCM)表面吸附天然聚电解质壳聚糖(CH)和植酸(PA),构筑可再生CH/PA阻燃涂层,用Zeta电位、热重分析(TGA)、场发射扫描电镜(FESEM)、垂直燃烧测试(VFT)和燃烧量热仪(MCC)等手段对复合材料进行了表征。Zeta电位和FESEM结果显示,在CH和PA吸附过程中电位正负交替变化,SFCM表面局部位置被一层凸起的涂层包覆。TGA和FESEM结果表明,随着CH/PA层数的增加复合材料的初始分解温度由299℃降低至257℃,残炭率由5.41%提高至37.64%,SFCM(CH/PA)5的TG残炭物表面未出现螺旋状收缩,纤维素形貌基本上不变;VFT结果显示,SFCM(CH/PA)5续燃时间(39 s)比纯SFCM(150 s)缩短了111 s。MCC结果表明,SFCM(CH/PA)5的热释放速率峰值(pkHRR)和热释放总量(Total HR)与纯SFCM相比分别减少70.6%和79.2%,表明CH/PA涂层具有明显提高SFCM阻燃性能的作用。 展开更多
关键词 复合材料 层层自组 sfcm(CH PA)n 热性能 阻燃
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基于多模型聚类集成的锅炉烟气NO_x排放量预测模型 被引量:11
16
作者 甄成刚 刘怀远 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第4期33-40,共8页
电站锅炉烟气NO_x排放量的预测控制对电站的经济效益和环境污染治理有重要影响。为了提高NO_x排放量预测模型的精度,本文提出了一种基于多模型聚类集成的锅炉烟气NO_x排放量建模方法。首先根据输出NO_x排放量的高低划分数据空间,通过基... 电站锅炉烟气NO_x排放量的预测控制对电站的经济效益和环境污染治理有重要影响。为了提高NO_x排放量预测模型的精度,本文提出了一种基于多模型聚类集成的锅炉烟气NO_x排放量建模方法。首先根据输出NO_x排放量的高低划分数据空间,通过基于相关性分析的变量权重和基于信息熵的分层聚类确定参与聚类的变量,然后利用提出的多模型聚类集成(VMSC)算法聚类得到各子空间的隶属度矩阵,最后采用融合隶属度的最小二乘法对各子空间的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型进行集成。仿真结果表明,通过集成模糊C均值聚类(FCM)和有监督的遗传算法-软模糊聚类(GA-SFCM)的VMSC算法提高了建模的精度,比单一模型的仿真性能更好。 展开更多
关键词 多模型 聚类集成 GA-sfcm LS-SVM 有监督模糊聚类 NOX排放量
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模糊聚类在自适应矢量量化码本训练中的应用
17
作者 张俐 李晶皎 顾树生 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第6期710-713,共4页
自适应矢量量化在语音信号处理中有广泛的应用,提出了一种基于SFCM算法的自适应矢量量化码本的训练方法,其特点是通过模糊聚类方法,重新调整训练样本与码字之间的隶属度,达到最小编码失真,使码本更适合新说话人,且计算简单.方法... 自适应矢量量化在语音信号处理中有广泛的应用,提出了一种基于SFCM算法的自适应矢量量化码本的训练方法,其特点是通过模糊聚类方法,重新调整训练样本与码字之间的隶属度,达到最小编码失真,使码本更适合新说话人,且计算简单.方法的实验结果表明,可以使编码平均失真下降. 展开更多
关键词 矢量量化 sfcm算法 码本训练 语音信号处理
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抑制式模糊C均值聚类惩罚因子的改进 被引量:5
18
作者 肖满生 肖哲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2427-2431,共5页
针对传统模糊C均值(FCM)算法在聚类过程中存在收敛速度慢、对大数据处理实时性不强等问题,提出了一种基于惩罚因子的样本隶属度改进算法。首先分析抑制式模糊C均值(SFCM)聚类特点,研究惩罚因子对样本隶属度修正的触发条件,进而设计出基... 针对传统模糊C均值(FCM)算法在聚类过程中存在收敛速度慢、对大数据处理实时性不强等问题,提出了一种基于惩罚因子的样本隶属度改进算法。首先分析抑制式模糊C均值(SFCM)聚类特点,研究惩罚因子对样本隶属度修正的触发条件,进而设计出基于惩罚因子的SFCM聚类隶属度动态修正算法。通过算法实现样本向"两极移动",达到快速收敛之目的。理论分析与实验结果表明,在相同的初始化条件下,改进算法的执行时间效率比传统FCM算法提高约40%,比基于优化选择的SFCM(OS-SFCM)算法提高10%,其聚类准确度与其他两种算法相比也有一定的提高。 展开更多
关键词 抑制式模糊C均值 惩罚因子 模糊隶属度 快速收敛
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Simultaneous determination of amino acids in different teas using supercritical fluid chromatography coupled with single quadrupole mass spectrometry 被引量:9
19
作者 Yang Huang Tiejie Wang +2 位作者 Marianne Fillet Jacques Crommen Zhengjin Jiang 《Journal of Pharmaceutical Analysis》 SCIE CAS CSCD 2019年第4期254-258,共5页
Tea is a widely consumed beverage and has many important physiological properties and potential health benefits. In this study, a novel method based on supercritical fluid chromatography coupled with mass spectrometry... Tea is a widely consumed beverage and has many important physiological properties and potential health benefits. In this study, a novel method based on supercritical fluid chromatography coupled with mass spectrometry (SFC-MS) was developed to simultaneously determine 11 amino acids in different types of tea (green teas, Oolong tea, black tea and Pu-erh tea). The separation conditions for the analysis of the selected amino acids including the column type, temperature and backpressure as well as the type of additive, were carefully optimized. The best separation of the 11 amino acids was obtained by adding water (5%, v/v) and trifluoroacetic acid (0.4%, v/v) to the organic modifier (methanol). Finally, the developed SFC-MS method was fully validated and successfully applied to the determination of these amino acids in six different tea samples. Good linearity (r ≥ 0.993), precision (RSDs≤ 2.99%), accuracy (91.95%-107.09%) as well as good sample stability were observed. The limits of detection ranged from 1.42 to 14.69 ng/mL, while the limits of quantification were between 4.53 and 47.0 ng/mL. The results indicate that the contents of the 11 amino acids in the six different tea samples are greatly influenced by the degree of fermentation. The proposed SFC-MS method shows a great potential for further investigation of tea varieties. 展开更多
关键词 Amino ACIDS TEAS SUPERCRITICAL fluid chromatography with SINGLE QUADRUPOLE mass spectrometry (sfcmS)
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一种改进的BM3D绝缘子图像去噪算法 被引量:4
20
作者 李俊杰 张晓龙 +1 位作者 王聪 张峻豪 《软件导刊》 2021年第8期191-194,共4页
随着输电线路巡检自动化水平的提高,输电线路障碍检测技术也随之发展。针对输电线路目标检测中图像存在噪声,且传统BM3D去噪算法存在局限性的问题,提出一种基于SFCM改进的BM3D图像去噪算法。在传统BM3D算法的块匹配之前使用SFCM聚类划分... 随着输电线路巡检自动化水平的提高,输电线路障碍检测技术也随之发展。针对输电线路目标检测中图像存在噪声,且传统BM3D去噪算法存在局限性的问题,提出一种基于SFCM改进的BM3D图像去噪算法。在传统BM3D算法的块匹配之前使用SFCM聚类划分4个同质区,使得块匹配的范围被限制,从而提升算法效果。实验结果表明,改进的BM3D算法可提升峰值信噪比0.51~1.59db,平均提升1.0025db,减少运行时间1.96~3.84s,平均减少2.6s。在提升去噪效果的同时,也加快了去噪速度,提高了算法效率,对于绝缘子图像去噪是一种可行的方法。 展开更多
关键词 绝缘子 图像去噪 BM3D sfcm
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