搜索结果: 1-8 共查到“最小距离”相关记录8条 . 查询时间(0.075 秒)
序贯最大最小距离设计的空间填充性
序贯设计 空间填充设计 计算机试验
2019/4/18
最大最小距离设计是计算机试验中常用的一种空间填充设计。讨论序贯最大最小距离设计的空间填充性质，证明在样本量趋于无穷时，这种序贯设计中的点在试验区域内达到稠密.
分割逼近法快速求解点到复杂平面曲线最小距离
复杂曲线 最小距离 数据处理
2009/7/22
建立了点到复杂平面曲线最小距离的数学模型，提出了快速计算点到复杂平面曲线最小距离的分割逼近算法。大量算例验证了该算法的有效性，其计算精确度高，可以达到任意给定的精度，非常适用于三坐标测量机的点相关数据处理，在工程上具有重要的实用价值。
基于核的最小距离分类法的参数选择方法
最小距离分类法 数据集 核函数
2009/4/10
在基于核函数的最小距离分类方法对数据集进行分类过程中，目标函数的核函数参数选择直接影响分类器的分类成功率。该文提出一种选择应用目标函数来选择适当参数的方法。实验结果表明，与单纯的基于核的最小距离分类法相比，选择最优核函数的参数可以提高分类器的成功率。
基于字符投影最小距离的车牌校正方法
车牌校正 伴生与互补 投影最小距离 错切
2009/2/26
提出一种利用字符投影距离进行车牌校正的方法。根据伴生与互补颜色特征提取车牌中的字符区域，将车牌旋转计算字符区域在垂直坐标轴上的投影，利用投影的最小距离获取垂直倾斜角度。将车牌水平错切计算字符区域在水平方向投影，利用投影最小距离获得水平错切角度，采用双线性插值对图像进行校正。该方法不依赖车牌边框特征，抗干扰性强。实测车牌图像试验证明，该方法具有较高的鲁棒性和工程实用性。
基于自适应距离度量的最小距离分类器集成
自适应距离度量 最小距离分类器 分类器集成
2009/1/14
提出了一种基于自适应距离度量的最小距离分类器集成方法，给出了个体分类器的生成方法。首先用Bootstrap技术对训练样本集进行可重复采样，生成若干个子样本集，应用生成的子样本集建立自适应距离度量模型，根据建立的模型对子样本集进行训练，生成个体分类器。在集成中，将结果用相对多数投票法集成最终的结论。采用UCI标准数据集实验，将该方法与已有方法进行了性能比较，结果表明基于自适应距离度量的最小距离分类器...
基于最大最小距离法的多中心聚类算法
聚类 最大最小距离法 多中心 抽样
2009/1/14
针对k-means算法的缺陷，提出了一种新的多中心聚类算法。运用两阶段最大最小距离法搜索出最佳初始聚类中心，将原始数据集分割成小类后用合并算法形成最终类,即用多个聚类中心联合代表一个延伸状或者较大形状的簇。仿真实验表明：该算法能够智能地确定初始聚类种子个数,对不规则状数据集进行有效聚类, 聚类性能显著优于k-means算法。