1 2 3 m [0045] 作为本发明再进一步的方案:步骤二中,统计滤波算法的流程如下: [0046] ①对初始点云数据集每个点p ={x ,y ,z },其到任意一点p ={x ,y ,z }的距离 1 i i i r r r r 根据设置邻域k的值,计算该点 到所有领域k个点的平均距离 [0047] ②遍历计算初始点云数据集中每个点到...
1. 取定c (2< c < n)，取初值 U (0)属于M fc （U (0)为C 模糊划分矩阵），逐步迭代 2. 计算聚类中⼼ ()()()11 ()/()n n l l r l r i ij j ij j j v u x u ===∑∑ 3. 按如下⽅法更新U (l)4. ⽤⼀个矩阵范数 ⽐较()l U 与(1)l U +。对取定的ε，若 ...
从表1中模糊指标m的参数取值可知,fcm、pcm算法利用梯度信息建立模糊隶属度和聚类中心迭代公式,要求模糊指标m的取值大于零,而rfcm算法使用pso算法估计模糊隶属度,摆脱了模糊隶属度二阶海塞方阵正定m>1的约束,而目标函数和聚类中心公式仅要求m>0,所以rfcm算法模糊指标m的取值范围较fcm、pcm算法更广泛,提高了算法模糊指...
FCM(模糊C-均值聚类)法在泥石流分类中的应用
为了解决上述存在的问题，国内外已有很多学者提出了许多快速FCM聚类算法，文献[5]提出了一种降低迭代计算量提高性能的快速算法2rFCM，该算法通过降低图像的分辨率来减少样本的数量，从而降低运算量，但降低分辨率的做法会使图像有用信息丢失，导致图像分割错误。文献[6]提出的算法通过选取恰当的聚类中心来减少迭代次数，...
一种新的模糊C均值聚类算法的优化方法
从而得到第i组样本数据Dataset在第z个分位点下的条件分位数最终预测结果i进而得到第i组样本数据Dataseti在Z个分位点下的条件分位数最终预测结果步骤6.将Z个分位点下的条件分位数最终预测结果 作为Epanechnikov核函数的输入变量;利用式(6)计算更新后的第k类测试集Test′中任意一点r的电力负荷概k率密度预测结果式(...
基于网格和密度的模糊C均值聚类初始化方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
改进的模糊C-均值聚类方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
[0043](4)在步骤3、4中引入基于MMGR‑WT的Superpixel算法,计算梯度图像的局部最小值并搜索相邻局部最小值之间的分水岭,基于MMGR‑WT的流域分割,通过调整不同尺寸SE实现,可以发现,当R的较大时,超像素图像效果会更好,但是,当R的值大于阈值时,超像素图像不变。显然,通过增加R的值,超像素图像是收敛的。基于...