检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：唐宇电子科技大学

学位级别：硕士

网络的发展改变了整个世界,计算机网络在我们的生活、学习及工作中拥有了越来越重要的分量。网络的不安定因素又制约网络技术的发展。以前的安全技术,如防火墙和身份识别系统等被证明越来越不安全。我们迫切需要一种能够采取主动防护的... 详细信息

网络的发展改变了整个世界,计算机网络在我们的生活、学习及工作中拥有了越来越重要的分量。网络的不安定因素又制约网络技术的发展。以前的安全技术,如防火墙和身份识别系统等被证明越来越不安全。我们迫切需要一种能够采取主动防护的技术来对各种未知的入侵攻击进行检测,入侵检测系统就是在这样的背景下产生的。将聚类分析应用于入侵检测系统已经成为网络安全技术的趋势,它将作为另一道防御线守卫着网络系统的安全,成为了当今计算机领域的热门。数据挖掘技术中很重要的一项技术就是聚类技术,一般常用的有模糊c-均值聚类算法,只是传统的c-均值聚类算法对入侵检测数据进行处理有很多不令人满意的地方。针对这些问题本文进行了相关研究,给出了相应的解决方法。本文的主要工作如下: 论文在数据挖掘技术和入侵检测理论基础上,分析和比较常用的入侵检测技术,提出了一个基于数据挖掘的异常入侵检测模型,讨论了模型的设计思路。并且讨论了聚类分析的基本理论和算法,再将其应用到入侵检测领域里。针对FcM算法的一些缺点进行改进,让它更加适用于实际。还引入了遗传算法,以此来弥补常规FcM算法的不足,最后通过实验仿真验证了算法。

关键词：入侵检测聚类模糊c-均值算法遗传算法

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基于模糊聚类的医学图像分割算法的应用研究

基于模糊聚类的医学图像分割算法的应用研究

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作者：王艳华昆明理工大学

学位级别：硕士

医学图像分割在医学影像分析中正在发挥着日益重要的作用,被广泛的应用于医学研究的各个领域。从医学研究和临床应用的角度来看,图像分割是对医学图像进行对象提取、定量分析、3D重建、体积显示、图像配准等处理的基础。由于人体解剖结... 详细信息

医学图像分割在医学影像分析中正在发挥着日益重要的作用,被广泛的应用于医学研究的各个领域。从医学研究和临床应用的角度来看,图像分割是对医学图像进行对象提取、定量分析、3D重建、体积显示、图像配准等处理的基础。由于人体解剖结构的复杂性、组织器官形状的不规则性以及不同个体间的差异性,再加上成像过程中受到时间、空间和参数分辨率的影响以及成像设备等其它物理限制,所以医学图像从本质上是模糊的,图像分割问题是典型的结构不良问题。模糊集理论具有描述不良问题的能力,所以将模糊集理论引入图像处理与分析领域,使基于模糊集理论的图像分割方法有更好的图像分割效果。基于模糊聚类的医学图像分割算法正是在这样的背景下发展起来的,并成为当今医学图像分割算法研究领域的热点。本文以基于模糊聚类的医学图像分割算法为研究重点,详细的对其理论基础和发展现状进行了分析和研究,论文的主要工作和创新点包括如下几点： 1.分析了国内外医学图像分割的研究现状以及发展趋势,对主要分割算法(如基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘检测分割等)的理论基础和算法流程进行了研究,以MR脑部图像作为研究对象进行了实验和比较,并对现有的图像分割评价方法进行了详细的综述和总结。 2.对模糊聚类算法的基本理论进行细致地研究,并对模糊c—均值聚类(FcM)图像分割算法进行了深入的探讨,研究了聚类类别数c、模糊加权指数m、迭代截止误差ε以及初始聚类中心对算法的影响,并对如何选取合适的初始参数进行了讨论。然后将FcM算法应用于脑部MR图像分割,将图像分割为白质、灰质、脑脊液和背景四部分,并对FcM分割存在的问题和不足进行了分析。 3.针对传统FcM算法由于未考虑图像的空间信息,导致算法对噪声较为敏感这一问题,对基于灰度信息和空间信息二维特征的FcM图像分割算法进行了研究。首先,引入图像的空间信息,介绍了基于空间信息约束的DFcM算法。然后,在此基础上利用二维直方图描述的邻域关系属性,设计了简单有效的二维距离度量方法,提出聚类中心同时在像素值和邻域像素值二维方向上更新的思想,通过建立包含邻域信息的聚类目标函数,得到基于邻域空间信息的二维FcM图像分割算法。人工图像和实际图像的实验结果表明所提出的算法具有很强的抗噪性和实用性。

关键词：医学图像分割模糊聚类模糊c-均值算法直方图空间信息

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印刷体文档中的数学公式识别技术研究

印刷体文档中的数学公式识别技术研究

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作者：陈峰哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

伴随着计算机技术的不断发展,信息资源的电子化成为至关重要的问题。数学公式是许多科技文献的重要组成部分,由于手工输入困难,自动输入技术的研究尤为重要。现有的OcR(Optical character Recognition)技术虽然对中英文字符和数字等符... 详细信息

伴随着计算机技术的不断发展,信息资源的电子化成为至关重要的问题。数学公式是许多科技文献的重要组成部分,由于手工输入困难,自动输入技术的研究尤为重要。现有的OcR(Optical character Recognition)技术虽然对中英文字符和数字等符号都能获得较好的识别效果,但是无法正确处理数学公式。其原因在于数学公式具有复杂的二维嵌套结构,并且公式符号含义具有多样性,这使得数学公式在识别和结构分析方面存在很多困难。因此,数学公式识别已经成为OcR领域的一个研究热点。本课题研究的是印刷体文档中的数学公式识别问题。印刷体文档中数学公式识别系统主要包括三个组成部分:公式提取,公式识别和公式结构分析重构。由于字符识别技术相对成熟,本文的主要工作是数学公式的提取和公式的分析与重构。本文对公式提取和公式的分析与重构做了较深入的研究,主要从以下的两个方面进行了改进。首先在公式提取阶段结合数学公式自身的特征,提出了一种基于模糊c-均值算法的印刷体数学公式提取方法。模糊c-均值算法利用数学公式行与一般的文本文字行的行间距、宽高比、行密度的不同,将数学公式行提取出来。通过这种方法可以有效的提高提取数学公式的识别率,改善字符分割的质量,在试验中采用该提取算法取得了较好的效果。其次在公式的分析与重构阶段,利用基准线找到中心点在同一阈值内的字符,根据各个字符之间的位置关系,放在不同的子节点中,构建出初始结构树;然后利用语法和语义知识将结构树转化成以运算符为子节点,操作数为叶子节点的树,最终得到输出结果。

关键词：数学公式识别公式提取模糊c-均值算法基准线

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改进模糊聚类算法在入侵检测中的应用

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科学技术与工程 2009年第22期9卷 6884-6887,6899页

作者：丁守雪苏勇范玉玲江苏科技大学计算机科学与工程学院镇江212003

在模糊c均值算法基础上,提出一种将粒子群算法与c均值算法相结合产生基于自适应粒子群优化的模糊聚类算法(APFc)。用KDD cup99数据集进行评估模糊c均值算法和APFc算法检测性能。试验结果表明,APFc均值算法能够避免模糊c均值算法固有的缺... 详细信息

在模糊c均值算法基础上,提出一种将粒子群算法与c均值算法相结合产生基于自适应粒子群优化的模糊聚类算法(APFc)。用KDD cup99数据集进行评估模糊c均值算法和APFc算法检测性能。试验结果表明,APFc均值算法能够避免模糊c均值算法固有的缺点,检测率提高和误报率下降,并且有较高的检测性能。

关键词：入侵检测自适应粒子群优化算法模糊聚类模糊c-均值算法

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基于APSO的模糊聚类算法

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科学技术与工程 2009年第19期9卷 5696-5699页

作者：李金霞宋淑娜胡学坤高尚江苏科技大学计算机科学与工程学院镇江212003 浙江大学CAD&CG国家重点实验室杭州310027

利用改进的自适应粒子群优化算法(APSO)较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊c-均值算法(FcM)对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点。提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法(APFM)。新算法有效的克服了FcM算法的缺点,同时增强... 详细信息

利用改进的自适应粒子群优化算法(APSO)较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊c-均值算法(FcM)对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点。提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法(APFM)。新算法有效的克服了FcM算法的缺点,同时增强了APSO算法全局搜索和跳出局部最优的能力。实验表明:新算法与单一的FcM和APSO算法相比聚类更准确,效率更高。

关键词：自适应粒子群优化算法模糊聚类模糊c-均值算法

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基于重叠度增量的模糊聚类有效性函数

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计算技术与自动化 2009年第4期28卷 115-118页

作者：欧卫华怀化学院数学系湖南怀化418008

提出用重叠度来刻画模糊类间的距离,在此基础上针对模糊划分总重叠度有随类数增加而单调递增的趋势,提出基于重叠度增量的聚类有效性函数。该算法由重叠度增量最大值来确定最佳聚类数,不但克服了传统有效性函数的单调问题,而且计算简单... 详细信息

提出用重叠度来刻画模糊类间的距离,在此基础上针对模糊划分总重叠度有随类数增加而单调递增的趋势,提出基于重叠度增量的聚类有效性函数。该算法由重叠度增量最大值来确定最佳聚类数,不但克服了传统有效性函数的单调问题,而且计算简单。基于模糊c-均值聚类算法(FcM),应用多组测试数据对其进行性能分析,并与当前广泛应用且具代表性的有效性函数进行深入比较。仿真结果表明,该函数的有效性和优越性。

关键词：聚类有效性重叠度增量模糊c-均值算法聚类数

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改进的模糊c-均值聚类算法在气测资料解释中的应用

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石油矿场机械 2008年第4期37卷 62-65页

作者：薛磊白康生程起才江苏工业学院计算机科学与工程系江苏常州213164

提出了一种用于气测资料解释的改进的模糊c-均值算法。首先,基于气测资料构造适当的综合指标得到样本数据集;其次,根据最大最小距离算法的思想对样本数据集进行粗聚类,再利用粗聚类得到的聚类中心为初始聚类中心,执行标准模糊c-均值算法... 详细信息

提出了一种用于气测资料解释的改进的模糊c-均值算法。首先,基于气测资料构造适当的综合指标得到样本数据集;其次,根据最大最小距离算法的思想对样本数据集进行粗聚类,再利用粗聚类得到的聚类中心为初始聚类中心,执行标准模糊c-均值算法,得到各类储层的标准模式;最后,按照最小距离原则对待判别储层进行分类。结果表明,该方法简单、准确率较高、稳定性好,优于标准的FcM算法。

关键词：气测模糊聚类模糊c-均值算法

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FcM算法及其在客流统计系统中的应用

FCM算法及其在客流统计系统中的应用

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第十届工业仪表与自动化学术会议

作者：张勇陈晓荣上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海 200093

通过介绍c-均值算法的原理和不足,引入了模糊c-均值算法,对其原理作了重点介绍,并且将其应用到客流统计系统中,解决了客流统计系统中的图象分割以及求运动目标质心的问题.应用Matlab仿真软件实现了客流统计系统,并且分析了模糊c-均值算... 详细信息

通过介绍c-均值算法的原理和不足,引入了模糊c-均值算法,对其原理作了重点介绍,并且将其应用到客流统计系统中,解决了客流统计系统中的图象分割以及求运动目标质心的问题.应用Matlab仿真软件实现了客流统计系统,并且分析了模糊c-均值算法的特点。实验结果证明,模糊c-均值算法速度快,精度高,适合于发现球状类型的簇。

关键词：模糊c-均值算法客流统计图象分割运动目标质心

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模拟信源标量量化的模糊c-均值算法

模拟信源标量量化的模糊c-均值算法

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2005年通信理论与信号处理年会

作者：杨保峰沈越泓解放军理工大学通信工程学院无线教研室解放军理工大学通信工程学院无线教研室

传统模拟信源的标量量化使用的是c-均值算法,本文将模糊数学中的模糊c-均值算法进行适当改造,应用到模拟信源的标量量化过程中。通过大量的仿真实验,发现新的模糊c-均值算法在量化电平数(分区数目)增加和训练序列长度增加的情况下,收敛... 详细信息

传统模拟信源的标量量化使用的是c-均值算法,本文将模糊数学中的模糊c-均值算法进行适当改造,应用到模拟信源的标量量化过程中。通过大量的仿真实验,发现新的模糊c-均值算法在量化电平数(分区数目)增加和训练序列长度增加的情况下,收敛速度要远优于传统的c-均值算法。同时,本文还针对模糊c-均值算法中的精度E的取值,提出了自己的见解。

关键词：标量量化 c-均值算法模糊c-均值算法隶属度

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基于模糊c-均值的立地类型组划分

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福建农林大学学报（自然科学版） 2008年第2期37卷 150-152页

作者：李小林黄世国林思祖林大辉福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建农林大学林学院福建福州350002

立地类型划分的科学与否是营造混交林成败的关键.应用模糊-c均值(FcM)算法改变了传统的立地类型组通过人为给定阈值的划分方式.本研究中,FcM依据外业调查数据对样地进行分类,将其划分为4个簇即4个立地类型组:阳坡低海拔立地类型组、阳... 详细信息

立地类型划分的科学与否是营造混交林成败的关键.应用模糊-c均值(FcM)算法改变了传统的立地类型组通过人为给定阈值的划分方式.本研究中,FcM依据外业调查数据对样地进行分类,将其划分为4个簇即4个立地类型组:阳坡低海拔立地类型组、阳坡高海拔立地类型组、阴坡高海拔立地类型组、阴坡低海拔立地类型组.

关键词：模糊c-均值算法立地类型组

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