模糊聚类无监督算法在图像识别中的应用 被引量：5

1

作者 磨莉 李龙龙 舒蕾 《自动化技术与应用》 2020年第1期121-124,159,共5页

本文就模糊C均值聚类算法的优势与缺陷为主要依据,提出了一种模糊聚类无监督算法,切实应用于图像分割。并提出了基于Polysegment快速分析纹理图像的方法明确聚类数目,在此基础上利用模糊聚类无监督算法获取最终分割结果。通过实验结果表... 本文就模糊C均值聚类算法的优势与缺陷为主要依据,提出了一种模糊聚类无监督算法,切实应用于图像分割。并提出了基于Polysegment快速分析纹理图像的方法明确聚类数目,在此基础上利用模糊聚类无监督算法获取最终分割结果。通过实验结果表明,模糊聚类无监督算法在图像分割中使用所获得的分割结果可以在很大程度避免图像纹理对分割结果的影响,有效分割目标图像与背景图像,精确度较高,而且对不同图像分割的精确性,幅值变化相对稳定,是一种非常科学有效的图像分割法,值得大力推广应用。 展开更多

关键词 模糊聚类 无监督算法 图像识别 图像分割

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基于无监督算法的DRG细分组在编码高套上的应用研究 被引量：1

2

作者 卢洪满 《数字通信世界》 2022年第12期117-119,共3页

2021年9月29日,国务院办公厅《关于印发“十四五”全民医疗保障规划的通知》中要求积极探索将按疾病诊断相关分组付费等新型支付方式。这种支付方式,对医保基金的监管提出了新的挑战。文章将探索在DRG支付方式下,通过无监督算法,挖掘在... 2021年9月29日,国务院办公厅《关于印发“十四五”全民医疗保障规划的通知》中要求积极探索将按疾病诊断相关分组付费等新型支付方式。这种支付方式,对医保基金的监管提出了新的挑战。文章将探索在DRG支付方式下,通过无监督算法,挖掘在同一核心组下,治疗方式不同对于不同细分组所产生的规则,跟原来通过不同辅助诊断进入不同细分组形成相对应关系,从而对细分组中通过辅助诊断中的编码升级进入更高一级的分组进行监控,及时发现可疑骗保行为,通过事前提醒、事后监管减少医保基金的流失。 展开更多

关键词 无监督算法 关联规则 TD-IDF DRG 细分组 编码升级 医保基金 基金监管

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基于无监督算法的电能替代潜能用户识别系统设计

3

作者 张雨薇 王庆杰 李江涛 《电子设计工程》 2020年第11期9-13,共5页

针对传统系统存在识别效果低的问题,提出了基于无监督算法的电能替代潜能用户识别系统设计。根据整体系统架构,设计系统硬件结构框图。通过Restful API访问网络前端服务模块,保证识别周期内识别效果的可靠性。利用前端服务模块接收移动... 针对传统系统存在识别效果低的问题,提出了基于无监督算法的电能替代潜能用户识别系统设计。根据整体系统架构,设计系统硬件结构框图。通过Restful API访问网络前端服务模块,保证识别周期内识别效果的可靠性。利用前端服务模块接收移动前端子系统提交的请求;利用失败请求控制模块对每个网络请求进行补救管理;利用识别业务模块调用任意接口,使其与Web前端服务模块相呼应。设计软件识别流程,由此完成电能替代潜能用户识别系统设计。通过仿真实验结果可知,该系统识别效果较好,为电力资源收集提供支持。 展开更多

关键词 无监督算法 电能替代潜能 用户 识别

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融合半监督及无监督算法的视频前景对象自动分割

4

作者 战涛 姚璐 《科技通报》 2022年第5期31-35,共5页

为了提高视频前景对象分割的效率,设计了一个融合半监督及无监督算法的视频前景对象自动分割方法。计算视频帧中超像素,建立视频前景模型更新机制用来调节阈值和环境复杂性。将鬼影作为视频背景进行分类,同时更新背景模型,建立前景的统... 为了提高视频前景对象分割的效率,设计了一个融合半监督及无监督算法的视频前景对象自动分割方法。计算视频帧中超像素,建立视频前景模型更新机制用来调节阈值和环境复杂性。将鬼影作为视频背景进行分类,同时更新背景模型,建立前景的统计图谱,对背景的相似度进行了二次判别。检测视频前景对象阴影,在此基础上,建立象素级别的交叉熵损失函数,对候选区域集成。采用融合半监督及无监督算法对视频前景对象自动分割,以此实现融合半监督及无监督算法的视频前景对象自动分割。实验对比结果表明,此次研究的视频前景对象自动分割方法有效提高了分割效率,并提高了分割全局正确率以及分割轮廓精准度,满足了视频前景对象自动分割需求。 展开更多

关键词 融合半监督 无监督算法 超像素 视频前景 自动分割

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基于无监督学习算法的5G网络安全态势感知系统设计

5

作者 任若冰 李启文 王丹弘 《电子设计工程》 2025年第5期188-191,196,共5页

5G网络的特性使其更容易受到攻击和威胁,网络安全问题日益突出。为此,设计基于无监督学习算法的5G网络安全态势感知系统。在系统采集模块中利用三个采集器从各种网络设备和系统收集数据,态势要素筛选模块从收集的数据中筛选态势要素,态... 5G网络的特性使其更容易受到攻击和威胁,网络安全问题日益突出。为此,设计基于无监督学习算法的5G网络安全态势感知系统。在系统采集模块中利用三个采集器从各种网络设备和系统收集数据,态势要素筛选模块从收集的数据中筛选态势要素,态势感知模块中利用无监督学习算法,根据态势要素感知安全态势等级。结果表明,通过系统应用,安全态势在一段时间内存在波动和起伏,但总体上保持在一个较高的水平,5G网络在大部分时间都保持了较高的安全性,但在某些时间段内可能存在一些安全风险。无监督学习算法运行下内存占用率为22.63%,说明该系统在系统资源占用性能方面表现更好。 展开更多

关键词 无监督学习算法 5G网络 聚类算法 安全态势感知系统

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基于预训练大模型的无监督图像字幕生成优化

6

作者 李炳楠 丁濛 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2025年第1期11-19,共9页

图像字幕生成模型普遍依赖高质量的图像-文本对,且泛化能力较差。早期研究通过对比语言-图像预训练(contrastive language-imagepre-training,CLIP)模型的跨模态关联性,尝试利用无监督文本数据生成字幕,减少了对成对数据的依赖。然而,... 图像字幕生成模型普遍依赖高质量的图像-文本对,且泛化能力较差。早期研究通过对比语言-图像预训练(contrastive language-imagepre-training,CLIP)模型的跨模态关联性,尝试利用无监督文本数据生成字幕,减少了对成对数据的依赖。然而,这些方法未能有效缩小CLIP文本与图像嵌入之间的差距,也未充分利用图像和文本的局部特征。为解决上述挑战,提出了一种基于纯文本训练的图像字幕生成框架——FusionCap。结合噪声网络和投影网络策略,有效缩小了文本与图像模态之间的差距,并引入局部特征提取模块,提升了模型对细粒度特征的捕捉能力。实验结果表明,FusionCap模型在字幕生成的准确性和细节描述方面显著优于现有的纯文本训练方法。尤其是在零样本生成场景中,生成的字幕在细节捕捉和语义一致性方面表现出色,验证了其良好的泛化能力和生成效果。 展开更多

关键词 图像字幕生成 多模态 预训练模型 无监督学习算法 深度学习

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基于稀疏自编码的无监督哈希算法 被引量：1

7

作者 张丽萍 孟卫平 谭家海 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期950-957,共8页

最近邻搜索在大规模图像检索中变得越来越重要。在最近邻搜索中,许多哈希方法因为快速查询和低内存被提出。然而,现有方法在哈希函数构造过程中对数据稀疏结构研究的不足,本文提出了一种无监督的稀疏自编码的图像哈希方法。基于稀疏自... 最近邻搜索在大规模图像检索中变得越来越重要。在最近邻搜索中,许多哈希方法因为快速查询和低内存被提出。然而,现有方法在哈希函数构造过程中对数据稀疏结构研究的不足,本文提出了一种无监督的稀疏自编码的图像哈希方法。基于稀疏自编码的图像哈希方法将稀疏构造过程引入哈希函数的学习过程中,即通过利用稀疏自编码器的KL距离对哈希码进行稀疏约束以增强局部保持映射过程中的判别性,同时利用L2范数来哈希编码的量化误差。实验中用两个公共图像检索数据集CIFAR-10和YouTube Faces验证了本文算法相比其他无监督哈希算法的优越性。 展开更多

关键词 图像哈希 稀疏自编码 KL距离 量化误差 无监督算法

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基于无监督学习算法的脱机试卷管理平台设计

8

作者 王文慧 张晓倩 周谢益 《大众科技》 2024年第6期21-25,共5页

为改进传统阅卷方式,提高阅卷效率,文章采用前后端分离的开发方式搭建了一个基于无监督学习算法的脱机试卷管理平台。该平台分别以Vue-Element-Admin框架和OpenCV框架开发前后端,并运用无监督学习算法实现了出题和阅卷两大功能。与传统... 为改进传统阅卷方式,提高阅卷效率,文章采用前后端分离的开发方式搭建了一个基于无监督学习算法的脱机试卷管理平台。该平台分别以Vue-Element-Admin框架和OpenCV框架开发前后端,并运用无监督学习算法实现了出题和阅卷两大功能。与传统的出题及阅卷方式相比,基于无监督学习算法的脱机试卷管理平台不仅改进了出题时各题型试题的编辑功能,而且在使用该平台阅卷时可以通过自动扫描识别出学生答卷并生成评分,帮助使用者更高效地管理和批改试卷。 展开更多

关键词 前后端分离 无监督学习算法 Vue-Element-Admin框架 OpenCV框架

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基于K-means无监督机器学习算法的移动通信数据清洗方法

9

作者 李羽晨 《消费电子》 2024年第9期57-59,共3页

移动通信数据清洗通常仅通过设定固定的阈值来识别异常值,可能会出现误判或漏判的情况,导致清洗质量较差,为此研究基于K-means无监督机器学习算法的移动通信数据清洗方法。该方法首先进行移动通信数据信息的预处理,保证数据的准确性和... 移动通信数据清洗通常仅通过设定固定的阈值来识别异常值,可能会出现误判或漏判的情况,导致清洗质量较差,为此研究基于K-means无监督机器学习算法的移动通信数据清洗方法。该方法首先进行移动通信数据信息的预处理,保证数据的准确性和一致性。随后,通过特征提取技术,从预处理后的数据中提取出关键特征,为后续的数据处理提供基础。接着利用K-means无监督机器学习算法对移动通信数据进行聚类分析,识别并处理异常值,消除数据中的错误。最后,处理允余数据,进一步实现数据清洗,提升数据质量。实验结果表明:该方法在移动通信数据清洗的质量效果方面表现出色,不仅在数据完整性、准确性和一致性上有所提升,而且在降低允余度方面也有显著效果,实际应用价值更高。 展开更多

关键词 K-means无监督机器学习算法 K-means学习算法 移动通信数据 移动通信 数据清洗

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基于ISODATA改进K均值聚类算法的NLOS识别技术 被引量：1

10

作者 韦子辉 廖戈 +2 位作者 李明轩 周敬仪 董鹏 《电子测量技术》 北大核心 2024年第4期172-180,共9页

针对超宽带信号中非视距误差造成定位系统定位偏差的问题,提出了一种改进无监督算法的NLOS识别技术。本文提取信道脉冲冲激响应波形的8种特征参量,选择主成分分析算法对多维特征进行降维处理;采用基于迭代自组织数据分析法改进的K均值... 针对超宽带信号中非视距误差造成定位系统定位偏差的问题,提出了一种改进无监督算法的NLOS识别技术。本文提取信道脉冲冲激响应波形的8种特征参量,选择主成分分析算法对多维特征进行降维处理;采用基于迭代自组织数据分析法改进的K均值聚类算法,自适应地选择K值来区分视距和非视距信号;最后,结合特征参量的冗余性、相关性对分类结果进行判别。实验结果表明,该方法能有效地识别出NLOS信号,且具有较好的环境适应性,识别准确度达到95%。 展开更多

关键词 超宽带定位 非视距识别 无监督算法 信道冲激响应

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基于电子鼻和改进无监督鉴别投影算法的大闸蟹新鲜度识别方法 被引量：8

11

作者 朱培逸 徐本连 +2 位作者 鲁明丽 施健 吕岗 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第18期310-316,共7页

通过自制电子鼻系统采集活体大闸蟹的气味信息,采用流行学习算法对大闸蟹样本的多维特征响应进行降维,提取样本的低维特征向量,再利用反向传播神经网络实现对大闸蟹新鲜度的识别,并与理化指标挥发性盐基氮进行比较。结果表明,基于该算... 通过自制电子鼻系统采集活体大闸蟹的气味信息,采用流行学习算法对大闸蟹样本的多维特征响应进行降维,提取样本的低维特征向量,再利用反向传播神经网络实现对大闸蟹新鲜度的识别,并与理化指标挥发性盐基氮进行比较。结果表明,基于该算法的大闸蟹新鲜度识别的准确度可达到98.1%,且依据电子鼻技术与依据理化指标判断结果基本一致,因此采用电子鼻技术的大闸蟹新鲜度无损识别方法是可行的。 展开更多

关键词 大闸蟹 新鲜度 电子鼻 无监督鉴别投影算法 反向传播神经网络

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一种新型ARTⅡ无监督分类算法 被引量：6

12

作者 徐永成 温熙森 韩小云 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第8期13-15,20,共4页

ＡＲＴ是一种典型的、无监督的、能够对复杂输入模式实现自稳定和自组织识别的神经网络。该文针对标准ＡＲＴⅡ算法的预处理信号畸变问题，提出了新的非线性变换函数和竞争学习算法，该新型ＡＲＴⅡ算法的输入域由原来的非负实数域扩大... ＡＲＴ是一种典型的、无监督的、能够对复杂输入模式实现自稳定和自组织识别的神经网络。该文针对标准ＡＲＴⅡ算法的预处理信号畸变问题，提出了新的非线性变换函数和竞争学习算法，该新型ＡＲＴⅡ算法的输入域由原来的非负实数域扩大到整个实数域，且分类性能良好，以多种分类问题对该算法的性能进行验证，结果表明该算法性能优良，能自适应地识别未知故障模式，分类准确。 展开更多

关键词 神经网络 自适应共振理论 模式识别 人工智能 ARTII 无监督分类算法

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通用型无监督的无参考图像质量评价算法

13

作者 任波波 杜海清 刘勇 《电视技术》 北大核心 2013年第19期36-41,共6页

为了克服针对特定失真类型的局限性以及避免有监督的学习过程,通过视觉注意模型和边缘信息来构造特征池,提出了一种基于特征池的不区分失真类型以及无监督的无参考图像质量评价算法。该算法不针对特定失真类型,对各种失真类型的图像都... 为了克服针对特定失真类型的局限性以及避免有监督的学习过程,通过视觉注意模型和边缘信息来构造特征池,提出了一种基于特征池的不区分失真类型以及无监督的无参考图像质量评价算法。该算法不针对特定失真类型,对各种失真类型的图像都能做出较好的评价,从这个角度来说,是一种通用型算法。此外,该算法不需要主观分值的训练,因而又是一种真正的无监督的质量评价算法。而且,在提取空域特征时,考虑了人类的视觉感知特性,认为感兴趣区域以及边缘块会显著地影响人们对图像质量的评价。实验结果表明,该算法性能与人们的主观感知具有较好的一致性。 展开更多

关键词 无参考 特征池 通用型无监督算法 感兴趣区域 边缘块

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一种无需手工标注的半监督学习关键词抽取方法 被引量：1

14

作者 蔡茂东 沈国华 黄志球 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第1期69-74,共6页

关键词的自动抽取技术是为了满足信息时代人们对特定领域知识快速便捷获取的需求.它也是机器翻译、信息检索、知识图谱构建等应用场景中的关键基础问题和研究热点.监督学习方法的效果是建立在有现成的大量的带有准确标注的高质量的数据... 关键词的自动抽取技术是为了满足信息时代人们对特定领域知识快速便捷获取的需求.它也是机器翻译、信息检索、知识图谱构建等应用场景中的关键基础问题和研究热点.监督学习方法的效果是建立在有现成的大量的带有准确标注的高质量的数据集的前提上的,无法在低资源环境下快速运用.本文提出了一种考虑词频、词长以及词大小写特征的无监督算法以及结合了该无监督算法的自扩展迭代的半监督学习关键词抽取方法.半监督学习方法在同样无需手工标注关键词的前提下,相比无监督算法具有更高的F1值. 展开更多

关键词 半监督学习 无监督算法 自扩展迭代 低资源环境 关键词抽取

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基于CSA无监督模糊聚类算法的异常检测方法 被引量：1

15

作者 鲜继清 郎风华 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期103-106,共4页

为解决模糊k-均值算法对初始化敏感及易陷入局部极值的不足,提出了基于克隆选择算法(CSA)的无监督模糊聚类异常入侵检测方法.应用结合了具有进化搜索、全局搜索、随机搜索和局部搜索特点的克隆算子快速得到了全局最优聚类,并应用模糊检... 为解决模糊k-均值算法对初始化敏感及易陷入局部极值的不足,提出了基于克隆选择算法(CSA)的无监督模糊聚类异常入侵检测方法.应用结合了具有进化搜索、全局搜索、随机搜索和局部搜索特点的克隆算子快速得到了全局最优聚类,并应用模糊检测算法检测网络中的异常行为模式.该方法的优点是不需要人工对训练集分类,并且可以检测出未知的攻击.仿真试验表明,该方法不但能检测出未知的攻击,而且具有较低的误报率和较高的检测率. 展开更多

关键词 异常检测 模糊聚类 克隆选择算法 无监督模糊k-均值算法

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直接无监督正交局部保持特征提取算法 被引量：2

16

作者 林玉娥 李敬兆 +1 位作者 梁兴柱 林玉荣 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期100-105,共6页

基于局部保持投影发展出的一系列特征提取算法,在应用于人脸识别等高维小样本问题时,均需先采用PCA算法对高维样本降维后才能应用,故此以无监督鉴别分析算法为理论基础,提出了一种直接无监督正交局部保持算法。该算法利用拉普拉斯矩阵... 基于局部保持投影发展出的一系列特征提取算法,在应用于人脸识别等高维小样本问题时,均需先采用PCA算法对高维样本降维后才能应用,故此以无监督鉴别分析算法为理论基础,提出了一种直接无监督正交局部保持算法。该算法利用拉普拉斯矩阵的性质进行相应的矩阵分解,可直接从高维样本的原始空间中提取投影矩阵,因而无需先采用PCA降维处理,且解决了无监督鉴别分析算法的小样本问题。为了进一步提高算法的识别性能,给出了基于QR分解的正交投影矩阵的求解方法。人脸库和掌纹库上的实验结果表明了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 局部保持投影 无监督鉴别分析 直接无监督正交局部保持投影算法 拉普拉斯矩阵

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基于预训练模型的单帧航拍图像无监督语义分割 被引量：2

17

作者 任月冬 游新冬 +1 位作者 滕尚志 吕学强 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2024年第2期21-28,共8页

针对航拍图像语义分割成本高、通用性差和精度低等问题,提出了一种两阶段无监督语义分割网络(two-stage unsupervised semantic segmentation net, TUSSNet),针对单帧航拍图像训练进而生成最终的语义分割结果。算法分为2个阶段。首先,... 针对航拍图像语义分割成本高、通用性差和精度低等问题,提出了一种两阶段无监督语义分割网络(two-stage unsupervised semantic segmentation net, TUSSNet),针对单帧航拍图像训练进而生成最终的语义分割结果。算法分为2个阶段。首先,使用对比语言-图像预训练(contrastive language-image pretraining, CLIP)模型生成航拍图像的粗粒度语义标签,然后进行网络的预热训练。其次,在第一阶段的基础上,采用分割一切模型(segment anything model, SAM)对航拍图像进行细粒度类别预测,生成精细化类别掩码伪标签;然后迭代优化网络,得到最终语义分割结果。实验结果显示,相较于现有无监督语义分割方法,算法显著提高了航拍图像的分割精度,同时提供了准确的语义信息。 展开更多

关键词 预训练模型 航拍图像 语义分割 无监督算法 聚类效果估计 深度学习

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自适应无监督聚类算法的运动图像关键帧跟踪 被引量：2

18

作者 杨彩霖 《微型电脑应用》 2020年第12期134-136,共3页

针对运动图像关键帧跟踪错误大,速度慢等缺陷,为了获得更高精度的运动图像关键帧跟踪结果,设计了自适应无监督聚类算法的运动图像关键帧跟踪方法。首先对运动图像关键帧跟踪流程进行分析,找到影响运动图像关键帧跟踪效果的因素,然后采... 针对运动图像关键帧跟踪错误大,速度慢等缺陷,为了获得更高精度的运动图像关键帧跟踪结果,设计了自适应无监督聚类算法的运动图像关键帧跟踪方法。首先对运动图像关键帧跟踪流程进行分析,找到影响运动图像关键帧跟踪效果的因素,然后采集运动图像序列,对其进行分帧处理,提取运动图像关键帧特征,采用聚类算法对特征运动图像关键帧进行处理,最后引入自适应无监督聚类算法进行运动图像关键帧跟踪,并进行运动图像关键帧跟踪仿真实验,实验结果表明,文中方法获得了理想的运动图像关键帧跟踪效果,不但运动图像关键帧跟踪误差要小于其它方法,而且运动图像关键帧跟踪速度更快,具有十分显著的优越性。 展开更多

关键词 运动图像 关键帧 无监督聚类算法 目标跟踪

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基于无监督聚类算法的校园网络安全态势预测方法

19

作者 方晖 《新一代信息技术》 2019年第19期12-16,29,共6页

针对传统校园网络安全态势预测误差大的情况,设计了一种基于无监督聚类算法的校园网络安全态势预测方法。应用无监督聚类算法,确定校园网络中的隐藏节点,根据无监督聚类结果,提取安全态势要素,将要素规范处理后得到安全态势要素集。在... 针对传统校园网络安全态势预测误差大的情况,设计了一种基于无监督聚类算法的校园网络安全态势预测方法。应用无监督聚类算法,确定校园网络中的隐藏节点,根据无监督聚类结果,提取安全态势要素,将要素规范处理后得到安全态势要素集。在此基础上,使用安全态势要素集从时间上预测未来时间内的安全态势要素,判断未来时间的网络安全态势情况,由于时间预测具有一定的不确定性,引入空间数据发掘理论,得到空间特性引发的安全态势要素之间的影响关系,并采用空间数据中的指标定量计算网络节点的距离关系,得到网络安全态势预测值,以此完成校园网络安全态势的预测。实验对比结果表明,此次设计的基于无监督聚类算法的校园网络安全态势预测方法比传统方法预测误差小,能够真实反应校园网络的安全态势情况。 展开更多

关键词 无监督聚类算法 网络安全 态势预测 空间

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基于混合概率模型的无监督离散化算法 被引量：16

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作者 李刚 童頫 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期158-164,共7页

现实应用中常常涉及许多连续的数值属性 ,而目前许多机器学习算法则要求所处理的属性取离散值 .根据在对数值属性的离散化过程中 ,是否考虑相关类别属性的值 ,离散化算法可分为有监督算法和无监督算法两类 .基于混合概率模型 ,该文提出... 现实应用中常常涉及许多连续的数值属性 ,而目前许多机器学习算法则要求所处理的属性取离散值 .根据在对数值属性的离散化过程中 ,是否考虑相关类别属性的值 ,离散化算法可分为有监督算法和无监督算法两类 .基于混合概率模型 ,该文提出了一种理论严格的无监督离散化算法 ,它能够在无先验知识、无类别属性的前提下 ,将数值属性的值域划分为若干子区间 。 展开更多

关键词 人工智能 机器学习 混合概率模型 无监督离散化算法

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