2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、所謂復(fù)雜結(jié)構(gòu),形象地說(shuō),即指隱藏于數(shù)據(jù)集內(nèi)的聚類:?。┓植夹螤罡鳟悾司o性云狀的凸分布之外,更多的是流形狀的非凸分布; ⅱ)含有大量噪聲或野值; ⅲ)重疊或相交;ⅳ)密度分布非常不均;ⅴ)規(guī)模相當(dāng)大。最典型的例子就是數(shù)字圖像數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)形態(tài)而言,它們外在地表現(xiàn)為“類內(nèi)相似性”小于“類間相似性”,這違反常規(guī)意義下“聚類”的目的。因此,現(xiàn)有的聚類算法大都無(wú)法對(duì)此獲得滿意的聚類或分割結(jié)果。于是,復(fù)雜結(jié)構(gòu)的聚類學(xué)習(xí)成為了當(dāng)今數(shù)據(jù)挖掘和圖像分割

2、應(yīng)用領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和主流之一。 本文針對(duì)這種“類內(nèi)相異、類間相似”的復(fù)雜結(jié)構(gòu)聚類問題進(jìn)行了較深入的思考和研究,提出了相應(yīng)的快速有效的復(fù)雜結(jié)構(gòu)聚類算法,并將部分算法成功地應(yīng)用于灰度圖像分割,其創(chuàng)新性研究成果主要分為兩部分: 第一部分. 復(fù)雜結(jié)構(gòu)的聚類: (1)提出了一個(gè)基于結(jié)構(gòu)連通的啟發(fā)式聚類算法,具體包括:1)充分挖掘數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)性信息,引出鄰域密度指標(biāo)和基于多項(xiàng)式核的鄰域密度指標(biāo),將數(shù)據(jù)分為質(zhì)心、轂和野值;2)

3、構(gòu)建質(zhì)心點(diǎn)之間的連通性,建立一個(gè)基于路徑的規(guī)范化結(jié)構(gòu)性度量,進(jìn)行啟發(fā)式聚類;3)實(shí)驗(yàn)分析表明該算法抗噪性能較強(qiáng)、能快速有效地發(fā)現(xiàn)多種形狀的聚類、并能有效分離重疊聚類。 (2)提出了兩個(gè)基于結(jié)構(gòu)一致的緊性準(zhǔn)則聚類算法,具體包括:1) 建立基于密度一致的相似性準(zhǔn)則;2)建立基于流形一致的相似性準(zhǔn)則;3)定義相應(yīng)的兩種相似性矩陣,分別嵌入到模糊C均值和基于規(guī)范化割的譜聚類算法中;4)實(shí)驗(yàn)分析表明改進(jìn)后的兩個(gè)緊性準(zhǔn)則聚類算法抗噪性能較

4、強(qiáng)、能有效地發(fā)現(xiàn)密度不均的多種形狀的聚類、并能分離交叉聚類。 第二部分. 復(fù)雜結(jié)構(gòu)的圖像分割: (1)提出了一個(gè)基于灰度鄰域的有向樹圖像分割算法,具體包括:1)構(gòu)造基于灰度鄰域的密度因子,將所有灰度分為稠密灰度(具有繁殖能力)和稀疏灰度(不具有繁殖能力);2)尋找稠密灰度為根結(jié)點(diǎn)構(gòu)建有向樹,生長(zhǎng)在同一棵有向樹上的灰度對(duì)應(yīng)的像素集合為一個(gè)分割區(qū)域;3)該算法具有獨(dú)立于圖像大小的計(jì)算復(fù)雜度;4)實(shí)驗(yàn)分割結(jié)果表明該算法對(duì)初始

5、根結(jié)點(diǎn)的選取魯棒,并能很好地保留圖像中的細(xì)節(jié)內(nèi)容。 (2)提出了一個(gè)基于尺度的一致連通樹圖像分割算法,具體包括:1)構(gòu)造出關(guān)于各個(gè)像素點(diǎn)的鄰域一致性因子,將所有像素分為種子像素(具有繁殖能力)和非種子像素(不具有繁殖能力);2)定義一致連通性分割準(zhǔn)則,引出等價(jià)類和一致類的概念,從理論上保證任意一幅圖像可分;3)尋找種子像素為根結(jié)點(diǎn)構(gòu)建一致連通樹,生長(zhǎng)在同一棵一致連通樹上的像素集合為一個(gè)分割區(qū)域;4)該算法具有線性于圖像大小的計(jì)

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