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基于VMD-SSA-K-means-iForest的重力坝监测数据异常模式混合识别算法研究
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作者 李铁 李涵曼 +2 位作者 王福生 徐量 郭瑞 《水电能源科学》 北大核心 2026年第1期182-187,共6页
重力坝监测数据的异常识别对大坝安全评估具有重要意义,针对现有方法在模式辨识和特征提取方面的局限性,提出一种基于VMD-SSA-KMeans-iForest的重力坝监测数据异常值混合识别方法,该方法通过引入变分模态分解(VMD)优化SSA分解过程,显著... 重力坝监测数据的异常识别对大坝安全评估具有重要意义,针对现有方法在模式辨识和特征提取方面的局限性,提出一种基于VMD-SSA-KMeans-iForest的重力坝监测数据异常值混合识别方法,该方法通过引入变分模态分解(VMD)优化SSA分解过程,显著提升了特征提取的精度和鲁棒性。在此基础上,构建了基于K-means聚类与孤立森林(iForest)协同的异常识别框架,并将该方法应用于W重力坝异常数据识别中。结果表明,所提方法的异常识别准确率提升了2.5%,同时有效区分了结构损伤与仪器故障引起的异常模式,为重力坝安全评估提供了更可靠的技术支持。 展开更多
关键词 重力坝 奇异谱分析 变分模态分解 K-meanS聚类 孤立森林 异常模式识别
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Quality of Life and Long-Term Complications of Diabetic Patients in Bangladesh: Does Treatment Pattern Differ the Quality of Life of Diabetic Patients?
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作者 A. B. M. Nahid Hasan Abu Saleh +7 位作者 Mst. Roni Khatun Md. Sharif Uddin Miah Taufikul Islam Mst. Tasnima Akter Shikha G. M. Yousuf Mahadi Prosenjit Basak Golam Rabby Mst. Rokshana Rabeya 《Journal of Diabetes Mellitus》 2025年第1期71-91,共21页
Background: Diabetes Mellitus (DM) is a growing health issue in Bangladesh, with significant complications affecting the quality of life (QoL). This study aims to assess long-term complications, treatment patterns, an... Background: Diabetes Mellitus (DM) is a growing health issue in Bangladesh, with significant complications affecting the quality of life (QoL). This study aims to assess long-term complications, treatment patterns, and QoL of diabetic patients during COVID-19. Methods: A cross-sectional study was conducted on 385 diabetic patients (aged 18-80) from tertiary hospitals in Dhaka and Mymensingh between May and October 2022. Data were collected via a semi-structured questionnaire on sociodemographics, complications, treatment patterns, and QoL (SF-12 scale). Chi-square tests, ANOVA, and linear regression were used for inferential analysis. Results: The sample predominantly included middle-aged males (41 - 55 years) with type 2 diabetes. Diabetic retinopathy (34.5%), polyneuropathy (32.2%), and hypertension (52.3%) were the most common complications. Oral medications were used by 59.7% of patients, with 29.1% on insulin. Chi-square analysis showed a significant association between treatment adherence and complications (p β = 0.45, p Conclusion: Complications in diabetic patients significantly affect QoL in Bangladesh. Treatment adherence, especially with oral medications, positively impacts QoL. There is a need for improved access to diabetes care to manage complications and enhance the overall well-being of diabetic patients. 展开更多
关键词 Diabetes Mellitus Quality of Life long-term Complications Treatment patterns BANGLADESH
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Spatial Pattern of Long-term Residence in the Urban Floating Population of China and its Influencing Factors 被引量:6
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作者 CHEN Le XI Meijun +1 位作者 JIN Wanfu HU Ya 《Chinese Geographical Science》 SCIE CSCD 2021年第2期342-358,共17页
Exploring long-term residence among the urban floating population is crucial to understanding urban growth in China,particularly since the 2008 financial crisis.By using China Migrants Dynamic Survey data for 2012–20... Exploring long-term residence among the urban floating population is crucial to understanding urban growth in China,particularly since the 2008 financial crisis.By using China Migrants Dynamic Survey data for 2012–2014,China Labor-force Dynamics Survey data for 2014–2016,and macroscale urban matched data,we analyzed the spatial pattern of long-term residential behavior in China’s urban floating population in 2012–2016 and developed an urban spatial utility equilibrium model containing‘macro’urban factors and‘micro’individual and household factors to explain the pattern.The results first revealed that long-term residence is defined as≥6 yr for the urban floating population in China.Second,members of this population are more likely to be long-term residents of the megacities in the three urban agglomerations in eastern China as well as of small and medium-sized cities in western and northeastern China,whereas short-term residence is more likely in cities in central China and near the three urban agglomerations.Third,urban population density and housing prices,both have a significant U-shaped effect,are main factors affecting the spatial pattern of long-term residence. 展开更多
关键词 long-term residence urban floating population spatial pattern spatial utility equilibrium model China
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LOW FREQUENCY VARIABILITY OF INTERANNUAL CHANGE PATTERNS FOR GLOBAL MEAN TEMPERATURE DURING THE RECENT 100 YEARS
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作者 刘晶淼 丁裕国 余锦华 《Journal of Tropical Meteorology》 SCIE 2002年第1期46-55,共10页
The TEEOF method that expands temporally is used to conduct a diagnostic study of the variation patterns of 1, 3, 6 and 10 years with regard to mean air temperature over the globe and Southern and Northern Hemispheres... The TEEOF method that expands temporally is used to conduct a diagnostic study of the variation patterns of 1, 3, 6 and 10 years with regard to mean air temperature over the globe and Southern and Northern Hemispheres over the course of 100 years. The results show that the first mode of TEEOF takes up more than 50% in the total variance, with each of the first mode in the interannual oscillations generally standing for annually varying patterns which are related with climate and reflecting long-term tendency of change in air temperature. It is particularly true for the first mode on the 10-year scale, which shows an obvious ascending trend concerning the temperature in winter and consistently the primary component of time goes in a way that is very close to the sequence of actual temperature. Apart from the first mode of all time sections of TEEOF for the globe and the two hemispheres and the second mode of the 1-year TEEOF, interannual variation described by other characteristic vectors are showing various patterns, with corresponding primary components having relation with long-term variability of specific interannual quasi-periodic oscillation structures. A 2T test applied to the annual variation pattern shows that the abrupt changes for the Southern Hemisphere and the globe come closer to the result of a uni-element t test for mean temperature than those for the Northern Hemisphere do. It indicates that the 2Ttest, when carried out with patterns of multiple variables, seems more reasonable than the t test with single elements. 展开更多
关键词 global mean temperature patterns of interannual variation abrupt change of climate 2T test
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基于K-means聚类算法的中小流域雨型推求——以盱眙仪征六合山丘区为例
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作者 韩尚 杨娜 +2 位作者 聂青 陆小明 纪小敏 《江苏水利》 2025年第10期30-33,共4页
山丘区水文资料相对匮乏,雨型研究对于产汇流的计算具有关键意义。以盱眙仪征六合山丘区为例,选取其中24个雨量站在1960—2023年汛期发生的大暴雨场次中的最大24 h降水数据作为样本,使用K-means聚类算法对其进行聚类分析并概化出各聚类... 山丘区水文资料相对匮乏,雨型研究对于产汇流的计算具有关键意义。以盱眙仪征六合山丘区为例,选取其中24个雨量站在1960—2023年汛期发生的大暴雨场次中的最大24 h降水数据作为样本,使用K-means聚类算法对其进行聚类分析并概化出各聚类的雨型。结果表明,K-means聚类的最佳聚类数为4,聚类后第四类包含的降雨样本最多,且四类降雨的概化雨型之间差异明显。 展开更多
关键词 雨型 K-meanS聚类 聚类数确定
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K-Means聚类算法下复杂花纹织物图像瑕疵检测方法
6
作者 邵煜涵 杨昊 刘文良 《毛纺科技》 北大核心 2025年第5期137-143,共7页
为了实现对复杂花纹织物图像的精准瑕疵检测,解决现有方法在复杂花纹织物图像上表现不佳的问题,设计K-Means聚类算法下复杂花纹织物图像瑕疵检测方法。使用双边滤波器对复杂花纹织物图像实施平滑处理,以消除潜在的噪声和干扰。为克服K-M... 为了实现对复杂花纹织物图像的精准瑕疵检测,解决现有方法在复杂花纹织物图像上表现不佳的问题,设计K-Means聚类算法下复杂花纹织物图像瑕疵检测方法。使用双边滤波器对复杂花纹织物图像实施平滑处理,以消除潜在的噪声和干扰。为克服K-Means聚类算法的局限性,提出结合区域合并策略与改进K-Means预分割技术的彩色图像分割方法实施复杂花纹织物图像的分割处理,将疵点区域从织物的复杂纹理背景中区分出来。针对复杂花纹织物图像特有的复杂纹理背景以及显著的瑕疵形态差异,结合深度卷积神经网络与深度残差网络CrossNet,实现各种瑕疵的检测。实验结果表明:本文方法在复杂纹理特征提取方面表现优异,在缺经、缺纬、吊经、污点、破洞5种瑕疵类型上展现出优势,阳性预测值(PPV)均高于0.9。 展开更多
关键词 双边滤波器 K-means预分割技术 复杂花纹 织物图像 深度卷积神经网络 瑕疵检测
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基于K-means算法与Canny算法的瓷器图像纹样特征解析及数字化转译研究
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作者 朱文 闻婧 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第12期72-74,167,共4页
针对特征解析算法存在边缘定位不稳定、模型训练成本高等问题,研究设计了一种融合改进K-means聚类与自适应Canny边缘检测的轻量级图像解析算法。在图案边缘模糊条件下,该算法的F1分数与结构相似性指数分别达到0.879与0.908,验证了所提... 针对特征解析算法存在边缘定位不稳定、模型训练成本高等问题,研究设计了一种融合改进K-means聚类与自适应Canny边缘检测的轻量级图像解析算法。在图案边缘模糊条件下,该算法的F1分数与结构相似性指数分别达到0.879与0.908,验证了所提出算法在小样本环境下的效率与实用性。研究成果为高保真瓷器纹样的结构提取与轻量级数字化转译提供了新的方法路径,具备良好的工程适配性与文化延展价值。 展开更多
关键词 瓷器图像处理 K-means聚类 CANNY边缘检测 纹样结构提取 数字化转译
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Fault Pattern Recognition based on Kernel Method and Fuzzy C-means
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作者 SUN Yebei ZHAO Rongzhen TANG Xiaobin 《International Journal of Plant Engineering and Management》 2016年第4期231-240,共10页
A method about fault identification is proposed to solve the relationship among fault features of large rotating machinery, which is extremely complicated and nonlinear. This paper studies the rotor test-rig and the c... A method about fault identification is proposed to solve the relationship among fault features of large rotating machinery, which is extremely complicated and nonlinear. This paper studies the rotor test-rig and the clustering of data sets and fault pattern recognitions. The present method firstly maps the data from their original space to a high dimensional Kernel space which makes the highly nonlinear data in low-dimensional space become linearly separable in Kernel space. It highlights the differences among the features of the data set. Then fuzzy C-means (FCM) is conducted in the Kernel space. Each data is assigned to the nearest class by computing the distance to the clustering center. Finally, test set is used to judge the results. The convergence rate and clustering accuracy are better than traditional FCM. The study shows that the method is effective for the accuracy of pattern recognition on rotating machinery. 展开更多
关键词 Kernel method fuzzy C-means FCM pattern recognition CLUSTERING
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基于同态加密和K-means聚类算法的用户充电模式聚类和需求响应潜力评估
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作者 杨景旭 郑楷洪 +1 位作者 周尚礼 曾璐琨 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第4期101-109,117,共10页
为解决利用单充电站数据进行用户充电模式提取不准确、不全面的问题,提出在保证用户隐私安全的前提下充分利用区域内多个充电站充电数据来提取用户的充电模式,基于同态加密和K-means聚类算法提出用户充电模式聚类模型和需求响应潜力评... 为解决利用单充电站数据进行用户充电模式提取不准确、不全面的问题,提出在保证用户隐私安全的前提下充分利用区域内多个充电站充电数据来提取用户的充电模式,基于同态加密和K-means聚类算法提出用户充电模式聚类模型和需求响应潜力评估方法。综合考虑不同充电模式在起始充电时间、充电时长和充电功率方面的差异,提出充电模式综合误差作为新的充电模式聚类标准,基于此提出基于手肘法的最优聚类数确定方法。提出基于同态加密算法的用户充电模式提取方案,阐述了方案的参与主体、密钥和随机数管理、数据链式加密操作、算法步骤。提出综合考虑用户日充电频率、充电模式的需求响应时段重合度、充电功率以及充电概率的用户需求响应潜力评估和排序方法,基于此提出充电站充电负荷需求响应潜力计算方法。通过算例验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 同态加密 充电模式 需求响应 充电站 聚类 K-meanS聚类算法
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光照和尺度自适应的Mean Shift人脸跟踪算法 被引量:4
10
作者 李晗 王瑜 薛红 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第5期156-159,220,共5页
针对原始Mean Shift算法易受光照强度影响及跟踪窗口不随目标尺度自适应变化的问题,提出了一种光照和尺度自适应的Mean Shift人脸跟踪算法。该算法将颜色特征与光照不变性特征局部二值模式结合起来共同表征人脸,增强了复杂背景下目标的... 针对原始Mean Shift算法易受光照强度影响及跟踪窗口不随目标尺度自适应变化的问题,提出了一种光照和尺度自适应的Mean Shift人脸跟踪算法。该算法将颜色特征与光照不变性特征局部二值模式结合起来共同表征人脸,增强了复杂背景下目标的跟踪性能,利用矩特征和巴氏系数估计目标的真实尺度,提高了人脸发生较大形变时的适应能力。实验结果表明,提出的算法比传统的基于颜色直方图的Mean Shift算法具有更准确的跟踪结果。 展开更多
关键词 人脸跟踪 mean SHIFT算法 局部二值模式 尺度自适应 Local Binary pattern(LBP)
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对k-means聚类算法的改进 被引量:48
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作者 袁方 孟增辉 于戈 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第36期177-178,232,共3页
提出了一种k-means聚类算法中寻找初始聚类中心的新方法。算法首先计算样本间的距离,然后根据样本点之间的距离寻找有可能是一类的数据,依据这些样本点形成初始聚类中心,从而得到较好的聚类结果。实验表明,改进后的方法相对于随机选取... 提出了一种k-means聚类算法中寻找初始聚类中心的新方法。算法首先计算样本间的距离,然后根据样本点之间的距离寻找有可能是一类的数据,依据这些样本点形成初始聚类中心,从而得到较好的聚类结果。实验表明,改进后的方法相对于随机选取初始聚类中心具有较高的准确率。 展开更多
关键词 K-meanS聚类算法 聚类 模式识别
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基于K-Means聚类算法的自动图谱识别在电缆局部放电在线监测系统中的应用 被引量:46
12
作者 靖小平 彭小圣 +3 位作者 姜伟 周文俊 周承科 唐泽洋 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2437-2446,共10页
局部放电相位谱图(phase resolved partial discharge pattern)是局部放电模式识别普遍采用的重要方法。但在中高压电缆在线局放监测系统中,电缆中的电压信号难以直接获取,使得局放相位谱图分析的开展遇到了重大的挑战。为此,在多年局... 局部放电相位谱图(phase resolved partial discharge pattern)是局部放电模式识别普遍采用的重要方法。但在中高压电缆在线局放监测系统中,电缆中的电压信号难以直接获取,使得局放相位谱图分析的开展遇到了重大的挑战。为此,在多年局放理论研究和局放现场应用研究的基础上,提出了基于K-Means聚类的局部放电相位谱图自动模式识别技术。该技术通过信号提取、坐标变换、K-Means聚类、中心点平移、模式判断的流程,克服了电缆局放监测中相位信息难以直接获取的缺点,能对来自三相的局部放电信号进行自动识别判断。5个应用实例证明,该方法能对电晕放电、内部放电、沿面放电和干扰信号做出准确的判断,必将在电缆在线监测系统中获得广泛的应用。 展开更多
关键词 局部放电(PD) K-meanS 局部放电相位谱图 自动模式识别 聚类 在线监测 电力电缆
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光照鲁棒的Mean Shift跟踪方法 被引量:6
13
作者 王路 阳琳赟 +1 位作者 卓晴 王文渊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第7期1672-1674,共3页
针对Mean Shift跟踪方法存在的光照不稳定问题,提出了一种光照鲁棒的Mean Shift跟踪方法。该方法采用颜色特征和局部二元模式特征(Local Binary Pattern)两种特征相结合来描述目标,其中局部二元模式特征的光照不变性使得目标模型更加鲁... 针对Mean Shift跟踪方法存在的光照不稳定问题,提出了一种光照鲁棒的Mean Shift跟踪方法。该方法采用颜色特征和局部二元模式特征(Local Binary Pattern)两种特征相结合来描述目标,其中局部二元模式特征的光照不变性使得目标模型更加鲁棒。同时,为了避免原始Mean Shift跟踪方法中bin-to-bin度量带来的不稳定性,该方法采用了一种新的cross-bin度量,该度量更好地融合了多层次的特征信息,使得光照变化下的特征匹配更加稳定。实验表明,该方法在光照变化情况下能取得比原始Mean Shift跟踪方法更好的性能。 展开更多
关键词 目标跟踪 mean SHIFT 光照 局部二元模式 cross—bin度量
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HLBP纹理特征Mean Shift目标跟踪算法 被引量:7
14
作者 杨德红 闫河 +1 位作者 刘婕 王朴 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第4期976-981,共6页
经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用Haar型局部二值模式(Haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLBP... 经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用Haar型局部二值模式(Haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLBP纹理特征,利用HLBP纹理特征具有较强辨识度、对光照变化不敏感等特点,代替原始视频图像序列,建立HLBP纹理特征的空间概率密度分布模型来表征目标特征;在此基础上,在Mean Shift框架下获取目标位置估计值,实现目标的跟踪。对比实验结果表明,该算法具有较高的目标跟踪精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 均值漂移 HAAR特征 Haar型特征局部二值模式
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基于多特征Mean Shift的人脸跟踪算法 被引量:10
15
作者 张涛 蔡灿辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期1816-1820,共5页
该文把局部三值模式(Local Ternary Patterns,LTP)纹理特征引入MeanShift跟踪算法,提出了基于多特征的Mean Shift人脸跟踪算法以解决Mean shift跟踪算法的鲁棒性问题。通过对LTP纹理特征的分析、研究,提出了一个LTP关键纹理模型,既增强... 该文把局部三值模式(Local Ternary Patterns,LTP)纹理特征引入MeanShift跟踪算法,提出了基于多特征的Mean Shift人脸跟踪算法以解决Mean shift跟踪算法的鲁棒性问题。通过对LTP纹理特征的分析、研究,提出了一个LTP关键纹理模型,既增强了目标的关键纹理信息,又简化了LTP纹理模型。在此基础上,提出一种基于LTP关键纹理特征和肤色特征的Mean Shift人脸跟踪算法,有效地解决了Mean Shift算法的鲁棒性问题。为进一步提高对快速运动目标的跟踪速度和跟踪性能,该文引入了卡尔曼滤波器对目标进行预测。实验结果表明,该文的算法在目标定位的准确性和跟踪性能上比Mean Shift算法均有明显的提高。 展开更多
关键词 人脸跟踪 卡尔曼滤波 mean SHIFT算法 局部三值模式
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基于余弦定理和K-means的植物叶片识别方法 被引量:8
16
作者 朱颢东 申圳 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第5期650-655,共6页
为了提高植物叶片识别准确率,提出一种基于余弦定理和K-means的识别方法.该方法首先通过提取叶片的Hu不变矩和形状特征得到叶片的综合特征向量,然后使用K均值聚类(Kmeans)对各类叶片训练样本的特征向量集合进行聚类以获得聚类中心特征向... 为了提高植物叶片识别准确率,提出一种基于余弦定理和K-means的识别方法.该方法首先通过提取叶片的Hu不变矩和形状特征得到叶片的综合特征向量,然后使用K均值聚类(Kmeans)对各类叶片训练样本的特征向量集合进行聚类以获得聚类中心特征向量,紧接着使用余弦定理计算目标叶片和训练样本的相似度并排序.仿真实验表明:在Flavia植物叶片数据库中进行测试,该文方法以96.03%的概率在前5位发现目标,优于KNN、BP神经网络方法,因此,该方法具有一定的实用价值. 展开更多
关键词 叶片识别 图像处理 HU不变矩 形状特征 余弦定理 K均值聚类
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一种改进的 Fuzzy c-means 聚类算法 被引量:4
17
作者 胡钟山 丁震 +2 位作者 杨静宇 唐振民 邬永革 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 1997年第4期337-340,共4页
该文提出了一种改进的fuzzyc-means算法(MFCM)。此算法是将传统算法(FCM)直接对样本集聚类变为对特征集聚类,从而极大提高了fuzzyc-means的速度。证明了MFCM与FCM在分类效果上的等价性,且... 该文提出了一种改进的fuzzyc-means算法(MFCM)。此算法是将传统算法(FCM)直接对样本集聚类变为对特征集聚类,从而极大提高了fuzzyc-means的速度。证明了MFCM与FCM在分类效果上的等价性,且MFCM较FCM有较低的时间复杂性,讨论了MFCM与FCM空间复杂性的关系。最后数值实验证实了结论。 展开更多
关键词 模糊聚类 模式识别 聚类分析 MFCM
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基于Mean Shift和卡尔曼滤波的红外目标跟踪算法 被引量:4
18
作者 翟尚礼 孙宁 《指挥信息系统与技术》 2014年第6期27-31,共5页
为适应目标位置快速变化、局部遮挡和短暂消失等情况,提出了一种基于均值偏移(Mean Shift)和卡尔曼滤波的红外目标跟踪算法。该算法采用局部二元模式(LBP)算子提取图像特征向量,基于Mean Shift特征匹配和目标定位结果,预测下一帧跟踪波... 为适应目标位置快速变化、局部遮挡和短暂消失等情况,提出了一种基于均值偏移(Mean Shift)和卡尔曼滤波的红外目标跟踪算法。该算法采用局部二元模式(LBP)算子提取图像特征向量,基于Mean Shift特征匹配和目标定位结果,预测下一帧跟踪波门中心位置,结合卡尔曼滤波器进行跟踪状态估计和维持。仿真试验表明该算法的有效性。 展开更多
关键词 目标跟踪 均值偏移 卡尔曼滤波器 局部二元模式
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一种基于k-means的两阶段用电异常检测方法 被引量:3
19
作者 张铁峰 张靖 《电力科学与工程》 2018年第12期25-31,共7页
窃电或电力用户其他违规行为及计量错误往往会引起用电异常,导致供电企业的非技术损失。在实际用电环境下,电力负荷受到诸多非线性因素的影响,利用传统的用电异常检测方法难以准确识别用电异常。针对这一问题,提出一种基于k-means聚类... 窃电或电力用户其他违规行为及计量错误往往会引起用电异常,导致供电企业的非技术损失。在实际用电环境下,电力负荷受到诸多非线性因素的影响,利用传统的用电异常检测方法难以准确识别用电异常。针对这一问题,提出一种基于k-means聚类算法的两阶段用电异常检测方法。第一阶段利用k-means聚类算法根据用户用电历史数据提取用户典型负荷曲线作为基础模型,进一步利用灰色分析法对影响电力负荷的关键因素根据影响程度进行分析,并对基础模型进行修正;第二阶段,将待测日负荷曲线与经过修正的典型负荷曲线进行比较,将二者之间的欧氏距离作为用户用电异常的考量依据为嫌疑用户排序。实际案例表明,该方法对于检测用电异常快速有效,具有实用价值。 展开更多
关键词 用电异常 负荷模式 K-meanS 欧氏距离
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基于颜色纹理直方图的mean shift目标跟踪算法 被引量:2
20
作者 梁智学 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期141-146,共6页
Mean shift算法是一种重要的目标跟踪方法.在充分研究Mean shift算法的基础上,提出一种基于颜色纹理直方图的改进Mean shift跟踪算法.该方法首先计算目标图像区域中基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的主要纹理特征,通过提取... Mean shift算法是一种重要的目标跟踪方法.在充分研究Mean shift算法的基础上,提出一种基于颜色纹理直方图的改进Mean shift跟踪算法.该方法首先计算目标图像区域中基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的主要纹理特征,通过提取主要特征消除背景和噪声等因素的干扰.另一方面,联合颜色和信息建立目标表示模型,可以为目标建模提供更丰富的纹理信息,目标表示更为准确,目标特征更明显区别于目标附近邻域内的背景特征.通过实验表明,改进的跟踪算法能有效提高目标跟踪精度,因此该目标跟踪具有较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 mean SHIFT 目标跟踪 局部二值模式 目标建模
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