锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

基于模糊聚类分析的图像分割技术研究

经验分享睿知

基于图论图像-2/的技术是近年来国际上图像-2/领域新的研究热点 。模糊聚类分析在数据分类中，常用的分类方法有system 聚类 method、模糊聚类分析等，在多元统计中，模糊 -0，即使采用相同的模糊相似度矩阵 ， 不同的阈值也会产生不同的分类结果，“如何确定这些分类的有效性”成为模糊 聚类的要点 。
1、大数据时代空间数据挖掘的认识及其思考Introduction spatial data mining(SDM)是找出空间数据中最初未知但隐藏的潜在的、有价值的规则的过程 。具体来说，空间数据挖掘就是从海量的空间数据集中提取可信的、潜在有用的知识 ， 结合某些集合、模糊 sets、仿生学等理论，利用人工智能、模式识别等科学技术 ， 发现空间数据集背后隐藏的规律和关系，为空间决策提供理论和技术依据 。什么是数字-1？数字图像处理是用计算机对分割进行去噪、增强、恢复、提取图像特征的方法和技术 。数字图像加工的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展；二是数学的发展(尤其是离散数学理论的建立和完善)；第三 ， 日益增长的在农业、畜牧业、林业、环境、军事、工业和医学方面的广泛应用需求 。
数字图像处理的主要目的一般来说，处理图像(或处理分析)的主要目的是提高图像的视觉质量 ， 如/ 。(2)提取图像中包含的一些特征或特殊信息 。这些提取的特征或信息往往为计算机提供了方便 。提取特征或信息的过程就是模式识别或计算机视觉的预处理 。
2、 模糊C均值 聚类算法(FCM FCM算法是基于分区的聚类算法 。其思想是最大化划分到同一个聚类中的对象之间的相似性，最小化不同聚类之间的相似性 。模糊C-means算法是对普通C-means算法的改进，它对数据的划分比较硬，而FCM是灵活的模糊 partition 。FCM有什么用？【嵌入牛鼻】模糊C Mean聚类算法【嵌入牛文】聚类 分析是多元统计的一种分析，也是一种无监督的模式 。
3、 图像模式识别的内容介绍【基于模糊聚类分析的图像分割技术研究】本书实用性强，选材新颖，包括神经网络、模糊集合论、遗传算法等新技术 。对于每一种模式识别技术，本书分为三个部分:理论基础、实现步骤和编程代码 。所有算法均采用VC编程，程序结构简单 ， 代码简洁，便于初学者快速掌握模式识别技术 。本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人、工业自动化、模式识别等学科的本科生和研究生的教材或参考书，也可作为相关工程技术人员的参考 。

    推荐阅读


    上一篇：linux x64 栈帧分析

    下一篇：access.log 在线分析,nginx的access.log