中心点
- 绝妙二等分
蛋糕表面矩形的中心点。只要通过中心点，无论怎么作直线，我们都能把表面矩形二等分。那么，如果给你的是这样一个不规则的六边形蛋糕，你会怎样平分它？有趣的平分乍一看，上面的方法似乎不再适用了。但是仔细一想，这个蛋糕表面的六边形可以看成是两个矩形的组合图形，而且每个矩形的中心点可以通过它们的对角线找到。既然只要通过中心点作线就能将一个矩形二等分，那么我们不妨这样作图，如图3所示。首先将蛋糕表面的六边形分成两个矩形，再利用矩形的对角线分别找出它们的中心点。最后，只要
数学大王·中高年级 2023年6期2023-06-07
- 聚焦党建“中心点”共绘高质量发展“同心圆”
袁博北京作为全国教育高地，教育资源丰富且集中、市场空间巨大，但由于行业监管严格、知名头部高校及教培机构信息化能力处于行业领先水平，电信运营商在教育行业发展中长期处于弱势地位，业务发展面临困境。为此校园市场部作为教育行业专业化运营管理部门应运而生，一方面汇聚力量以集中的态势实现教育行业通信服务保障工作，另一方面以新部门为试点，探索国有企业在战略转型中提升管理、创新及发展的新思路。聚焦这些痛点，校园市场部结合自身经营压力大、年轻员工多的情况，不断思考论证创新工
现代企业 2022年5期2022-05-31
- 架空输电线路铁塔基础偏心测量装置的设计及应用
标准，进行基础中心点与基脚螺栓中心点的偏差测量，确定基础是否达标。受环境因素、技术因素等影响，本地区电网公司架空输电线路铁塔基础偏心测量难度大，耗时长，亟待调整和优化，其具体表现在：1）预投入高。施工单位要投入大量的人力进行预试，由于基础中心点偏心定位与基础螺栓中心点偏移验收操作时间长，效率低下，增加了人工成本；2）精确性差。精确定位基础中心点的偏移单位都是以毫米为单位进行计算，而目前中心点定位均是由手工进行操作，在看尺、划线、计算时容易出现偏差，影响基础
电气技术与经济 2022年2期2022-04-22
- 紧跟“中心点”，画好养老防诈“同心圆”
■郝硕今年4月起，由12个部门参与、持续半年的打击整治养老诈骗专项行动在全国拉开帷幕。自专项行动开展以来，武汉市江岸区检察院提高政治站位，高度重视此项工作，围绕宣传主题，从提高宣传作品质量入手，踩准宣传节点、创新文案表达、紧扣百姓焦点，通过动漫、短视频、长图等形式多样的新媒体产品，扩大宣传覆盖面和影响力，增强老年群体的法治意识和识骗防骗能力，努力画好养老防诈“同心圆”。踩上“鼓点”输出防诈理念今年6月，抖音上“全国各地来上分”系列视频火爆全网，洗脑神曲引来
法治新闻传播 2022年5期2022-04-07
- K-means‖隐私保护聚类算法
k值和聚类初始中心点敏感、离群点[1]处理及分布式数据集聚类时如何保护数据隐私等[2-4]问题。文献[5]针对k均值聚类算法对初始中心点敏感及中心点更新会泄露隐私的问题，提出DPk-means++方法，对k均值的改进算法k-means++利用拉普拉斯机制[6]解决了k均值聚类算法随机选取k个中心点不能保证聚类精确度及数据隐私泄露的问题，但未考虑数据集中离群点问题；文献[7]提出在k均值算法中应用局部差分隐私以适应不同用户的隐私需求，但未考虑整体隐私预算；综
计算机工程与设计 2022年1期2022-02-15
- 基于模糊聚类处理月亮型数据的研究与实现
利用最优的聚类中心点的近邻点进行邻域扩展，将扩展的样本点划分到同一簇内，最终得到聚类结果，实验研究结果可以成功将月亮型数据进行划分，解决了FCM算法以及DFAC算法对月亮型数据表现较差的问题.下面围绕相关概念以及本文所提思想、操作步骤、实验结果进行说明.1 相关知识1.1 基本概念密度聚类以及模糊聚类的基本概念如下所述：定义①：ε-邻域是指存在xi∈数据集R，其ε-邻域指数据集R中与xi距离小于ε的样本个数，即N-ε(xi)={xi∈R | dist(xi
河北建筑工程学院学报 2022年3期2022-02-04
- 房式仓散装粮扦样方法关键节点的优化探讨*
，四角点都是按中心点的1/4、公共点都是按中心点的1/2取舍，同时分样量的确定也只能眼观不能做到量化。2 房式仓散装粮扦样方法的优化2.1 摆线环节设计了一款房式仓散装粮扦样专用线盘，大线盘外侧两边分别加装可拆离小线盘，大线盘尺寸80 m～100 m，小线盘尺寸10 m～20 m不等，除东北比较大的仓房，一般30 m×70 m以内的仓房都能满足需要。如图1，以50 m×20 m的仓房为例，分3区11点，可拆离大线盘放在短边正中间仓房外接电，小线盘拆离后各放
粮油仓储科技通讯 2021年5期2022-01-22
- 基于空间分布优选初始聚类中心的改进K-均值聚类算法
对最初K个初始中心点的选取和离群值都非常敏感，当用于海量数据聚类时，由于其迭代次数过多且迭代过程涉及多次文件系统的读写操作非常费时[9-11]，所以有必要对K-means聚类算法初始聚类中心点的选取进行改进以减少聚类过程中的迭代次数，从而降低聚类所需的时间并提高聚类效果。针对上述问题，学者从不同角度对K-means算法进行了改进。Arthur等[12]在K-means算法的基础上对中心点的选择进行改进，即基于每个数据点到已有中心点的距离采用线性概率选出下一
科学技术与工程 2021年19期2021-08-03
- 改良量角器，让量角不再困难
存在顶点没有与中心点重合、0刻度线没有与起始边重合、在量角器上找不到另一边等问题，说明学生没有认清角的性质，没有掌握控制变量法，对量角器的量角原理和放置技巧缺乏认识与练习。从量角器的度量原理出发，改良量角器，有效突破教学难点，有效解决了学生应用量角器量角时存在的问题。[关键词]量角器;读数;中心点;重合[中图分类号] G623.5[文献标识码] A[文章编号] 1007-9068（2021）14-0042-02“用量角器度量角的度数”是苏教版教材四年级上册
小学教学参考(数学) 2021年5期2021-07-11
- 基于磁悬浮轴承的改进PID控制分析
控制，往往是以中心点为控制目标参考量，故净差量也是基于中心点，实际上这样是存在运动学上的问题[1]。例如，在控制重力方向时，径向轴承上端给力克服重力，如果想让轴承到达中心点，应考虑在其还未到达中心点前就撤销上端的力，让转子凭借惯性到达中心点。但传统PID 控制显然没有考虑到这个问题，使其到达中心点后才撤销上端的力，这样实际转子已经偏离中心点往上了，很容易造成转子的碰壁，这是在转子高速运转中所不允许的。于是论文在进行PID 控制时，净差量选取的是传统PID
工程技术与管理 2021年4期2021-03-24
- 三维激光扫描技术在中心对称结构古亭垂直度检测中的应用
顶部采用不同的中心点提取方法，最后采用最小二乘拟合[12]对中心点进行拟合，分析古亭的垂直度和偏移量。1 数据分层对呈中心对称结构的古亭进行垂直度检测，需要对点云数据依据Z 坐标进行分层处理。先检索点云数据中 Z 坐标最小值Zmin和最大值 Zmax，设置分层间距d。 分层具体流程如下：1）依据 Zmin、Zmax和分层间距 d 计算层数 n：式（3）中：Ci（x，y）为第 i 层中心点坐标；k 为红色圆柱个数，取值为 4；（xRj，yRj）为第 i 层红
江西理工大学学报 2021年1期2021-03-23
- 基于改进Canopy-K-means算法的并行化研究
算法也存在聚类中心点的选取具有随机性，需要提前确定聚类个数等不足[1]。对此，许多学者对K-means算法进行了改进并取得了一定的成果。邓海等人[2]结合密度法和“最大最小原则”优化K-means初始聚类中心点的选择，算法准确率得到提高，但是改进后算法的时间复杂度较高，运行时间较长。赵庆等人[3]通过Canopy算法对数据集进行“粗”聚类，避免了传统K-means中心点选取存在的盲目性，极大提升了其准确性，然而在采用Canopy算法初始阈值需要人为指定，所
计算机测量与控制 2021年2期2021-03-04
- 结合改进密度峰值聚类的LGC半监督学习方法优化
计一种迭代选择中心点的密度峰值聚类（Iteration Density Peaks Clustering，IDPC）算法。利用该算法进行局部聚类，并运用每个簇的聚类中心为顶点构造图，通过迭代筛选出的聚类中心点表征原始数据的特征分布，以降低图的规模。1 相关理论1.1 局部与全局一致性算法令数据集D=｛xi|xi∈ℝm，i=1，2，…，n｝，n为D中的样本数。其中，Dl=｛（x1，y1），…，（xl，yl）｝为已标记样本集合，l＜＜n，Du=｛xl+1，…，
计算机工程 2021年2期2021-02-05
- 柴油发电机中性点漂移原因分析及处理
柴油发电机发生中心点漂移的故障，展开故障处理、原因分析，并对三相四线制低压供电系统发生中心点漂移的原理进行研究，为同类型供电系统中心点漂移故障处理提供参考。关键词 ： 柴油发电机 中心点 漂移 三相四线1原理介绍在380V三相四线供电系统中，ABC三相对于中心点O，电压均为220V，在空间的排列上相差120度，A相和B相，A相和C相，B相和C相之间电压均为380V。如果负载平衡，各相对负荷的中性点电压是固定的相电压，即所谓对称三相系统，如只包括电动机的
装备维修技术 2020年4期2020-11-23
- 一种基于标准差的K-medoids聚类算法
，由于初始聚类中心点的选取和中心点迭代更新等原因，存在着聚类精度和效率较低,且需要额外设置参数等不足。文中利用标准差选择候选初始聚类中心，给出了一种K-medoids聚类分析算法。该算法首先利用标准差定义了初始中心点候选集度量公式，有效地避免密集程度较低的样本点,尤其是孤立点作为初始聚类中心；其次采用从两个初始中心点逐步增加中心点直到K个中心点的方式，从初始中心点候选集中确定初始中心点，避免初始中心点选择在同一个聚类簇；然后按照将数据样本归属于最近的中心点
计算机技术与发展 2020年8期2020-08-12
- Scratch 3.9更新了什么?
更新解决了角色中心点和背景中心点不易寻找不易操作的痛点。以前版本的角色中心点就是背景图上一个点，不会随着放大和缩小变化，也会被阻挡很不好找。新版本加强了背景中心点，当移動角色时它就会凸显出来，不会被前景的角色阻挡。选区也新增了一个中心点，两者接近时还会吸附在一起。2.0版Scratch寻找中心点小技巧Scratch 2.0版现在还在广泛使用，现在介绍一个寻找角色中心点的小技巧——画辅助线。在造型中用直线工具按Shift可以画出垂直相交的横线和垂线作为辅助线
电脑报 2020年12期2020-06-30
- Scratch做地月公转
1.设置物体的中心点在Scratch中让角色旋转起来有很多办法。最基础的当然是旋转积木，太阳的自转就可以使用这种旋转积木完成。其实角色是以物体中心点为圆心旋转的，通过移动角色中心点可以完成地球围绕太阳公转的动画。在角色造型中框选地球，把它移开就能看到画面中心有个小十字。这就是物体的中心点，角色旋转、计算距离和画笔落笔等都是以这个点为基础。缩小画布把地球移到左上角，同样用旋转积木就可以完成地球围绕太阳的公转动画。这种通过移动物体中心点的方法虽然简单，却有缺陷
电脑报 2020年9期2020-04-28
- 不同的K-means聚类算法比较研究
，初始点也称为中心点或质心（centroid）。传统的K-means 算法假定质心的初始数量是事先已知的，这种对簇数的依赖以及质心的初始选择会影响算法的性能和准确性。如果初始点的选择不恰当，将会导致聚类的结果是局部最优，而这样的局部最优解可能存在很多个。一般常用的确定初始中心点方法如下：3.1 随机选取最简单的方法是随机选择K 个点作为初始的类簇中心点，有时候可能选取的点较为接近，因此该方法在有些情况下的效果较差。聚类的结果与初始的类簇中心点有关，而初始点
电子技术与软件工程 2020年21期2020-02-04
- 如何设置造型中心点？
0如何设置造型中心点？”总体来说Scratch3.0设置造型中心点比起2.0来有一些区别，下面就来演示如何设置：1.打开Scratch3.0（图1），选中一个角色，然后切换到造型选项卡（本例使用默認角色小猫）。2.在默认矢量图模式下，用鼠标将造型全部框选住。用鼠标移动造型，然后你就会看到造型的中心点位置标记（图2）。3.现在你可以将希望设置的中心点位置移动到这个标记处，比如耳朵（图3）。4.现在你就可以改变方向，来让角色以设置的中心点开始旋转（图4），帮你
电脑报 2019年4期2019-09-10
- 磨课，一段痛苦与快乐交织的过程
以哪个点为旋转中心点呢？谁来指一指。生1：A点。生2：B点。生3：线段中间任意一点都可以。师：请同学们以AB上的任意一点为旋转中心点进行旋转。（1）展示：绕A点顺时针旋转90度师：请你来说说你的想法？生2：我是绕A点顺时针方向旋转了90度。顺时针可以用这样的符号来表示。师：谢谢！这条旋转后的线段是随便画的吗？那有什么要求，要画多长呢？生：和原来一样长，原来有5格，现在也要画5格。师：为了區分方便，旋转后B点的对应点，我们用B′来表示。师：如果这里有一C点，
新课程·小学 2019年1期2019-03-18
- 改进的聚类算法在入侵检测系统中的应用*
最终效果。k-中心点算法作为其中的代表性算法之一，具有不易被极端的数据影响，适应性广泛，特别是针对“噪声”点、孤立点不敏感并且在检测当中应用广泛的特点，而且对数据属性的类型没有局限性，具有比较强的鲁棒性等。但是，该算法也存在许多缺陷。主要表现在：在对于处理规模较大的数据集时，K-中心点算法在聚类过程中的高耗时性。因此，针对传统聚类算法的不足，本文结合算法和有效性指标提出了一种基于“密度”信息改进的算法。并将优化算法应用于入侵检测系统中。用实验验证了以这种方
火力与指挥控制 2019年2期2019-03-14
- 小小蔷薇花
色圆片对折，在中心点处点胶，捏一会儿，直到它粘住。4.再将半圆对折，中心点胶，捏一会儿直到它粘住，做成花瓣。用同样的方法做好其他花瓣。5.把浅绿色花托放好，把四片花瓣按照十字形摆放在花托上，中心点处点胶，粘住。6.把最后一片花瓣放在十字交点处，多点些胶粘住。再用墨绿色的海绵纸剪两片叶子，来装饰花朵。7.把两片叶子粘在花托上，一朵美丽的蔷薇花就做好了。
作文小学中年级 2019年1期2019-02-14
- 浅谈恒温干燥箱在烟草行业的应用与校准方法
准;温度偏差;中心点【Keywords】tobacco; moisture; calibration; temperature deviation; center point【中图分类号】TS43 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2019）12-0140-021 引言在烟草的生产和加工过程中，烟草
中小企业管理与科技·上旬刊 2019年12期2019-01-13
- 通用六轴工业机器人创建与离线编程
划好机器人基座中心点到第一轴的位置偏移，第一轴到第二轴的位置偏移，依此类推直到第六轴到TCP的位置偏移。2.机器人CAD模型利用3维建模工具依据机器人运动学模型绘制创建机器人底座及各轴连杆的三维CAD模型，为后续粘连到机器人各轴做好准备。二、机器人CAD模型1.设置机器人关节数及旋转方式EASY-ROB提供了多种机器人创建模型，通常我们会选择创建通用型机器人，可以选择1-12轴机器人创建，根据需要设定机器人的轴数（6轴）和各关节的旋转方向。2.设置机器人各
新教育时代电子杂志(学生版) 2018年19期2018-12-17
- 需求响应式公交乘客出行中心确认方法研究
域内的乘客出行中心点。乘客在手机等客户端确认自己的出行地点及支付意愿，系统将会收集乘客信息，并利用接驳公交提供点到点的接送服务，将乘客送至乘客出行中心点，再由干线公交到乘客出行中心点接送乘客，提供长距离出行服务。现有DRT的研究着重点为其适用范围、可行性分析及车辆调度模型等，对DRT的干线公交停靠站点，即接驳公交服务区域内乘客出行中心点和孤立乘客剔除的研究较少，并且均将距离较远或者较孤立的乘客出行点直接当作孤立点处理，没有充分考虑偏远地区有支付意愿乘客的出
交通科学与工程 2018年3期2018-10-11
- 优化初始聚类中心的改进K-means算法
.随机选取初始中心点的方法，使得K-means算法易陷入局部最优解，且聚类结果不稳定.针对这一缺点，众多学者提出了许多优化初始中心点的选择方法.Arthu[4]等人提出了K-means++算法，该算法首先在数据集上随机选取一个数据对象作为第一个初始中心点，再在剩余的数据对象中，计算到已有初始中心点的欧式距离，选择距离值最大的数据对象作为第二个初始中心点，重复上述过程，直到选出k个初始中心点为止.文献[5,6]引入智能算法的思想，在每次迭代计算初始中心点的时
小型微型计算机系统 2018年8期2018-09-07
- 一种支持权重的改进K-means聚类算法
据对象列表和簇中心点坐标对象。数据对象列表中是该簇中所有的数据对象，中心点坐标对象表示该簇计算得到的中心点坐标。1.2 算法流程及计算公式算法流程如下：1）随机选择K个数据对象作为初始簇的中心点。2）循环遍历其余数据对象，计算数据对象到K个簇中心点的距离。3）将数据对象加入到距离最近的簇中。4）重新计算加入新数据对象后簇的中心点坐标。5）直到所有数据对象加入完成。6）转到2），直到未出现数据对象被重新分配到其他簇的情况。K-means算法常用的计算簇内距离
新乡学院学报 2018年3期2018-04-24
- 基于密度峰值优化的Canopy-Kmeans并行算法*
选取的K个初始中心点可能会使聚类结果产生局部最优解，算法效果受噪声点影响大。针对K-means算法存在的缺点，学者们从不同角度提出了改进方法。文献[2]提出一种优化初始中心点的算法，采用密度敏感的相似性度量来计算对象密度。文献[3]提出运用Canopy[4]算法和K-means算法结合，解决初始中心点选择问题，但Canopy算法初始参数的确定也需依靠人工选取，因此效果并不稳定。文献[5]提出了用最大距离法选取初始簇中心的K。文献[6]提出一种基于最大最小化
通信技术 2018年2期2018-03-13
- 基于大数据对运营商基站覆盖中心点的预测及对比分析
运营商基站覆盖中心点的预测及对比分析唐忠林，许盛宏，谭志远（中国电信股份有限公司广东研究院，广东 广州 510630）为深入了解运营商的网络覆盖程度，提升网络资源投放效率，通过Mean-Shift算法对基站的MR数据做首次聚类分析，预测出局部最优的基站覆盖中心点，再用DBSCAN算法预测出全局最优的基站覆盖中心点。在此基础上分析三大运营商基站小区在地理位置上的部署密集程度，从而获得每个运营商的网络热点区域分布，为网络规划和智慧网优提供全方位的分析方法。MR
移动通信 2017年22期2017-12-27
- 改进K中心点算法在入侵检测的应用
000)改进K中心点算法在入侵检测的应用魏明军，田 昆(华北理工大学，河北 唐山 063000)传统K中心点算法虽然改进了K均值算法对噪声和孤立点数据敏感的不足，但是仍存在着初始聚类中心和聚类个数k难以确定的问题，因此，针对算法存在的问题，提出一种基于密度的改进K中心点算法。该算法会根据数据集数据的分布情况自主确定聚类个数k和k个聚类中心点。最后，通过在入侵检测领域KDD Cup99数据集上实验测试表明，改进K中心点算法不仅能够自动形成k个聚类，而且具有较
河北能源职业技术学院学报 2017年4期2017-12-21
- 基于Spark平台的聚类算法的研究和实现
指定个样本作为中心点开始聚类，中心点选取不同，聚类算法每次执行的结果可能不一样，这样会导致不稳定的结果。为了使聚类结果更加稳定，在聚类算法开始之前怎样得到准确的中心点个数以及正确地挑选合适的初始中心点[2]的研究具有非常重要的价值。Mean shift算法[3]是一种非参数密度估计算法。Mean shift算法可以通过不停的循环调用，可以很快地收敛于概率密度函数最大的地方。算法的过程就是不断寻找概率密度局部最大值的过程。通过Mean shift算法可以很快
电子世界 2017年23期2017-12-19
- 鼻咽癌调强放射治疗中心点Y轴精度的临床分析
癌调强放射治疗中心点Y轴精度的临床分析任 珺1,2许 青1,2目的：探讨鼻咽癌调强放射治疗中心点Y轴精度的情况。方法：2016年1月至5月病理明确诊断鼻咽低分化鳞癌患者50例进入本研究。年龄43～58岁，平均年龄55岁，男女比例为3：1；使用飞利浦CT模拟机进行常规CT螺旋扫描，扫描层厚为5mm；使用Pinnacle放射治疗计划系统制订放射治疗计划，并确保进行研究的50例患者的放射治疗计划所生成的中心是采用原始的中心点即标记点（放疗中心点），重建生成数字重
中国医学计算机成像杂志 2017年3期2017-08-16
- 急性脑梗死不同中医证型与NIHSS评分时相性演变的相关性研究*
HSS评分聚类中心点动态演变规律：0～3 d NIHSS聚类中心点变化不明显，在3～4 d之后下降明显，8 d之后下降趋势平稳。3）风痰瘀阻证重度NIHSS评分聚类中心点在4～8 d时线形图斜率最大，评分下降速度最快。结论急性脑梗死不同中医证型与NIHSS评分时相性演变规律密切相关，其结论对针对不同证型脑梗死患者在不同时相的辨证治疗具有一定的指导意义。急性脑梗死 中医证型 NIHSS评分 相关性急性脑梗死属于中医学“中风”范畴，辨证分型是中风病辨证论治的核
中国中医急症 2017年7期2017-08-16
- 免疫算法优化的RBF在入侵检测中的应用
际应用中隐含层中心点难求，不能被广泛地应用于入侵检测系统中。免疫算法是基于免疫系统的学习算法，免疫算法不仅对干扰具有较强维持系统平衡的能力，而且具有较强的模式分类能力。为了得到最优的RBF神经网络并将其应用到入侵检测系统中，提出了一种免疫算法优化的基于最小均方差的联合RBF神经网络，即IA-LMS-RBF算法。仿真实验结果表明，与传统的K-means和随机法选取基函数中心点相比，基于免疫算法求取中心点的LMS-RBF神经网络，不仅能明显地提高对已知攻击的检
计算机技术与发展 2017年6期2017-06-27
- 一种基于矩阵理论的多图组合变换研究
需要按照图形的中心点进行变换即可。当图形的中心点确定后，整个图形的位置就确定了。在进行平移操作时，只需平移中心点，依据原有中心点，根据平移量计算出新的中心点位置，就能重新将图形移动到想要的位置，此时图形的宽和高无需做任何变化。在进行缩放操作时，我们可以将图形先移动至Canvas原点，根据缩放系数计算出图形新的宽和高，当图形在原点缩放成功后，再进行一次平移，将图形移动到原位置，就完成了图形在Canvas中的缩放。在进行旋转操作时，我们也将图形的中心点移动到C
绥化学院学报 2017年6期2017-06-15
- 前交叉韧带前嵴与前交叉韧带下止点关系的核磁影像学研究
缘距离和ACL中心点距离。结果：矢状面上ACL中心点位于整个胫骨平台的百分比为42.21%±4.3%（28.43%～50.94%），有58例小于43.3%。ACL前嵴距离为13.61±2.17mm（8.03～18.65mm），占整个胫骨平台的百分比为26.80%±3.89%（17.74%～33.94%）。ACL前嵴距离与ACL前缘距离高度相关（P＜0.001，ICC= 0.954）。ACL前嵴与ACL前缘的间距为0.56±0.68mm（－0.28～2.71
中国运动医学杂志 2017年4期2017-05-03
- 半径自适应的初始中心点选择K-medoids聚类算法
径自适应的初始中心点选择K-medoids聚类算法王 勇，王李福，饶勤菲，邹 辉(重庆理工大学 计算机科学与工程学院，重庆 400054)针对K-medoids(K为中心点)聚类算法对初始聚类中心敏感、聚类结果依赖于初始聚类中心的缺陷，提出一种新的半径自适应的初始中心点选择算法。该算法在每次迭代过程中都重新根据剩余样本点的分布特征计算半径，从而实现动态计算相应样本点的局部方差和领域半径，选取较优的初始聚类中心点，实现良好的聚类效果。采用不同规模的UCI数据
重庆理工大学学报(自然科学) 2017年2期2017-03-16
- 云环境下的高效K-Medoids并行算法
opy区域内对中心点进行替换，再采用优化的准则函数，最后利用顺序组合MapReduce编程模型的思想实现了算法的并行化扩展；实验结果表明，该改进算法与传统算法相比对初始中心的依赖降低，提高了聚类的准确性，减少了聚类的迭代次数，降低了聚类的时间。云环境；K-Medoids聚类；Canopy算法；最大最小原则；MapReduce0 引言随着数据规模的爆炸性增长，传统的数据挖掘工作在处理大规模数据时会出现用时过长、存储量不足等缺点。云计算的提出将这些问题迎刃而解
计算机测量与控制 2016年12期2017-01-16
- 基于影响空间的初始中心点优化K-means聚类算法
影响空间的初始中心点优化K-means聚类算法赵文冲，蔡江辉，张继福(太原科技大学 计算机科学与技术学院，太原 030024)针对K-means聚类算法依赖初始点、聚类结果受初始点的选取影响较大的缺陷，给出了一种稳定的基于影响空间的初始点优化K-means聚类算法。该算法借助了影响空间数据结构和定义的加权距离吸引因子，将特殊中心点合并为K个微簇，并对微簇中的数据点加权平均得到K个初始中心点，然后执行K-means算法；最后，理论分析和实验结果表明，该初始点
太原科技大学学报 2016年5期2016-11-14
- 六边形晕斑图等离子体参数的光谱测量
电中，研究了由中心点和六边形晕组成的六边形晕斑图。从照片中观察六边形晕斑图结构，发现中心点和六边形晕的亮度有明显的差异，说明中心点和六边形晕可能处的等离子体状态不同。利用发射光谱法，详细研究了该六边形晕斑图结构的中心点和六边形晕的等离子体参数随压强的变化关系。实验根据氮分子第二正带系(C3Πu→B3Πg)谱线计算了中心点和六边形晕的分子振动温度； 通过氮分子离子(391.4nm) 与氮分子(394.1nm)谱线强度比，反映中心点和六边形晕的电子平均能量；
光谱学与光谱分析 2016年6期2016-07-12
- 介质阻挡放电中超四边斑图沿面放电的光谱研究
面放电，它是由中心点和暗点组成的。通过观察普通相机的斑图照片，可以发现中心点位于周围四个暗点的中心处。利用高速录像机对斑图进行短曝光拍摄，观察发现中心点对应体放电，暗点对应沿面放电，暗点由这些沿面放电形成。中心点和暗点的亮度有所不同，这说明中心点和暗点的等离子体状态可能不同。采用发射光谱法，研究了超四边斑图沿面放电的的中心点和暗点的等离子体参量随氩气含量的变化趋势。利用氮分子第二正带系(C3Πu→B3Πg)发射谱线，计算得出了中心点和暗点的分子振动温度；
光谱学与光谱分析 2016年2期2016-06-15
- 根轨迹的中心点研究
摘要：根轨迹的中心点性质确定了根轨迹中心点的坐标。本文给出了根轨迹中心点性质的新证明方法。首先，证明了当被控对象的传递函数为严真时，根轨迹存在渐近线；然后，计算了根轨迹渐近线的倾斜角；最后，通过建立渐近线的矢量方程，确定了根轨迹的中心点坐标。与传统的证明方法相比，本文提出的证明方法具有明确的几何意义。关键词：根轨迹；中心点；矢量方程中图分类号：G642.4 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）13-0211-03一、引言根轨迹法是一种基
教育教学论坛 2016年13期2016-05-30
- 梨核的故事
己是所有东西的中心点。一次，梨核对梨皮和梨肉说：“我是你们的中心点，你们要听我的。”梨皮梨肉异口同声地说：“凭什么我们要听你的。”“因为我是你们的中心点。”梨核自信满满地说。后来，梨皮梨肉不再理梨核，让梨核自己一边去。有一天，一只巨大的手臂把梨从冰柜里拿出来，让梨所有的部分吓死了。只有梨核故作镇定地说：“害……害怕什么。”“你不害怕吗？自己被吓得连话都说不好了。”梨肉说。“谁说的，我才不害怕呢！”梨核狡辩到。突然有水哗哗地流了下来。梨皮说：“我要去游个泳，
青少年日记·小学生版 2016年3期2016-05-30
- 农田视觉导航基准线的识别与提取方法研究
去噪后的图像的中心点，确定导航中心点位置。基于中心点的分布规律，将图像中识别出的中心点进行筛选，得到有效的导航基准中心点，使用改进霍夫变换与最小二乘法相结合的方法提取导航基准线。本文方法能够准确地识别和提取导航基准线，实验证明了该方法的有效性和实时性。关键词：农作物；中心点；导航基准线0引言“精确农业”技术已被国际农业科技界认为是21世纪实现农业可持续发展的先导性技术之一[1]。农业自动化装备的自动导航技术是现代智能农业机械的一个重要组成部分。视觉方法是近
农机化研究 2016年7期2016-03-23
- 变压器接地保护影响和技术措施分析
，分析了变压器中心点单项接地的影响，阐述了变压器接地电阻值过大的影响，提供了从技术和施工两个环节做好变压器接地保护的措施和要点，希望为稳定变压器接地保护功能，建立变压器接地保护体系，制定变压器接地保护措施，实现变压器接地保护安全有所借鉴和启发。关键词：变压器；接地保护；中心点；单项短路；接地电阻；技术；施工1 前言在经济和社会迅猛发展的今天，电力的供应和安全成为全社会和电力行业的关注要点，随着电力网系统的复杂和承载负担的增加，实现电力稳定和运行安全的难度越
中国新技术新产品 2015年2期2015-07-31
- CT系统MT F自适应测量方法
检测点扩展区域中心点位置，可避免手动选点的随意性及噪声对最大CT值的影响。方法 根据点扩展区域是圆形的特征，通过图像处理方法分割出圆形区域，再利用数学变换的方法找出中心点位置，绘制MTF曲线。结果 自动检测中心点位置的方法简化了CT系统评估的检测流程，得到了正确、稳定的中心点位置，并测得了统一的MTF曲线。结论 本文提出的MTF自适应测量方法准确有效，为CT系统评估带来了方便。CT机；调制传递函数；空间分辨率；CT系统评估0 前言调制传递函数（Modula
中国医疗设备 2015年1期2015-06-01
- 古塔变形量的分析与研究
第十三层各层的中心点坐标，本研究利用SPSS软件分别对第一层至第十二层的第五号测量点的横坐标、纵坐标、竖坐标分别进行拟合，并预测出第十三层第五号测量点的测量数据。首先，利用SPSS软件所提供的十一种模型对所给数据进行初步分析，发现对于横坐标和纵坐标，二次模型效果最好；对于竖坐标，立方模型效果最好。以1986年数据为例：拟合优度（调整R方） 分别为 0.979，0.995，1.000， 显著性检验值（Sig．）均为 0。经过计算，1986 年和 1996 年
重庆电子工程职业学院学报 2014年1期2014-05-05
- 轮形图K1∨Cn和扇形图K1∨Pn的解析
1，轮形图G的中心点v0与圈中所有点都相连，所以去掉圈上的点，最后包含v0的子图要么是C3要么是P3（此时v0为中间顶点），所以相对于中心点v0的链的数目a(G,v0)。由对称性，圈上所有顶点的链的数目都相等。现取v为圈上一个顶点，设在关于顶点v的链中v0排在第m位，由于顶点v的每一个链必含有v0，故现对m进行分类来计算G中相对于v的链的数目。1)m=1中心点v0在链的第一位，即首先去掉v0剩余是Cn。在Cn中相对于每个点的链数目是相等的，由命题 1，得所
商洛学院学报 2013年2期2013-09-16
- 基于划分的聚类分析算法的改进
。1.3 K-中心点轮换算法K-平均算法在计算簇内平均值时很容易被 “噪声”和孤立点所影响。为了改进这个缺点，可以采用用簇中位置最中心的点（中心点）来取代K-平均算法中簇中点的平均值。这种划分方法仍然是基于最小化所有点与其参照点之间的相异度(如常采用欧氏距离来度量)之和的原则来执行的。K-中心点轮换算法(K-mediods)是以k为输入参数，试图以穷举的方式重复地使用目标函数值更小的对象来代替当前的中心点，从而将n个对象分为k个簇。具体的算法过程描述如下：
网络安全与数据管理 2012年18期2012-08-15
- 基于改进聚类算法的传感器非线性数据拟合研究*
的关键点(聚类中心点)，本文对差动式结构的双线圈脉冲电涡流传感器的输出电压与位移之间存在非线性问题，提出了一种改进的模糊C－均值曲线拟合算法，通过输出电压来估计位移量。该方法利用改进的粒子群优化算法对聚类中心点初始化，其中在改进的粒子群优化算法中主要采用Logistic混沌映射式产生混沌初始粒子建立种群，解决了以往模糊C－均值算法容易陷入局部最优的问题。该方法算法简单、精度高、可靠性好、应用方便，有效的减少了单片机内存的占用空间，并提高了电涡流位移传感器的
传感技术学报 2012年6期2012-06-12
- 一种新的边界跟踪算法
踪算法。通过对中心点周围里层点和外层点分别进行搜索，然后把里层点和上一层中心点的外层点合并，并将并集中的点分别作为下一步搜索的中心点，循环向下搜索。同时充分考虑了起始中心点单向搜索的情况，并在一次搜索过程中完成了对断点的补齐工作，从而弥补了“记忆爬虫”法和八邻域法在跟踪分支、断点和“厚”边缘过程中存在的不足。实验证明该方法效果较好。区域生长；边界跟踪；爬虫；八邻域区域的边缘为图像中灰度变化剧烈的地方，它含有丰富的信息。边缘描述了图像中所包含物体的轮廓，表达
图学学报 2011年3期2011-07-31
- 基于最小聚类求解k-means问题算法
空间中选取k个中心点，使P中点与其距离最近的中心点的距离平方和最小。形式化描述为实例：点集 P ∈Rd，正整数k∈Z+。k-means问题相当于在d维空间中计算k个中心点，以中心点为核心将给定点集P划分为k个子集，优化目标为给定点到其所属子集中心点的距离平方和最小。该问题是NP-Hard问题[1]。其教科书算法为Lloyd给出的启发式算法[2,3]，Lloyd算法简单而容易实现，但运行结果依赖于初始值，算法无法保证一个确切的求解近似度。Kanungo[4]
通信学报 2010年7期2010-09-18
- 基于Ｍａｔｌａｂ的Ｓｏｂｅｌ算子的指纹中心点定位
确定位判断指纹中心点具有重要的意义。通过研究指纹中心点的特征，将指纹图像的点方向图以及直方图与sobel算子结合，提出了一种新的指纹中心点定位方法，并在Mat-lab下进行仿真。实验证明，该算法编程简单，中心点的定位准确，具有较高的可行性。关键词：指纹；中心点；Matlab；Sobel算子中图分类号：TP391文献标识码：B文章编号：1004—373X(2009)08—079—02
现代电子技术 2009年8期2009-06-25