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郝永宽

作品数:9 被引量:33H指数:4
供职机构:内蒙古科技大学经济与管理学院更多>>
发文基金:内蒙古自治区自然科学基金国家自然科学基金内蒙古自治区高等教育科学研究规划课题更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学更多>>

文献类型

  • 8篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 8篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 7篇聚类
  • 5篇聚类算法
  • 4篇图像
  • 3篇图像分类
  • 2篇增量聚类
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇聚类分析
  • 2篇非监督分类
  • 1篇大型数据
  • 1篇大型数据库
  • 1篇大学生
  • 1篇电子商务
  • 1篇遥感
  • 1篇遥感图像
  • 1篇增量聚类算法
  • 1篇商务
  • 1篇数据库
  • 1篇图像处理
  • 1篇自我
  • 1篇自我培养

机构

  • 9篇内蒙古科技大...
  • 2篇包头市第二十...
  • 1篇中国农业银行

作者

  • 9篇郝永宽
  • 5篇孟海东
  • 3篇王淑玲
  • 2篇王威
  • 2篇聂维同
  • 2篇宋飞燕
  • 2篇王德强
  • 1篇张媛

传媒

  • 3篇计算机工程与...
  • 2篇计算机与现代...
  • 2篇数字技术与应...
  • 1篇科技经济市场

年份

  • 1篇2012
  • 2篇2011
  • 1篇2010
  • 2篇2009
  • 2篇2008
  • 1篇2007
9 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
论大学生自我培养过程中教师的引导作用
2012年
大学生成才的关键在于他们能否有意识地培养自己,使自己成为满足社会需要的有用之才。但是单纯依靠学生的单打独斗、自我培养是很难取得成功的,教师应该在这个过程中对学生进行指导,同时学校也应该为学生提供更多的有利条件,为学生的成才开辟一个广阔的空间。
张媛郝永宽
关键词:自我培养
聚类分析在非监督图像分类中的应用研究被引量:3
2009年
为了提高聚类分析在非监督计算机图像分类中的应用效果,将设计并实现的基于密度和自适应密度可达聚类分析算法应用于图像分类。通过与K-means和层次聚类对图像分类效果的实验对比,证明了基于密度和自适应密度可达聚类分析算法在非监督计算机图像分类中具有良好的应用效果。
孟海东郝永宽王淑玲
关键词:非监督分类图像分类聚类算法
基于密度与划分方法的聚类算法设计与实现被引量:8
2007年
在分析常用聚类算法的特点和适应性基础上提出一种基于密度与划分方法的聚类算法。该算法根据数据对象密度分布状态来自动确定聚类簇密度吸引中心点和聚类簇的初始划分;然后利用划分的方法,根据密度可达定义来寻找密度可达数据对象簇,从而完成数据对象簇的最终聚类。实验证明该算法能够很好地处理具有任意形状和大小的簇,能够有效地屏蔽噪声和离群点的影响和发现孤立点;同时也减小了输入参数对领域知识的依赖性。
孟海东宋飞燕郝永宽
关键词:数据挖掘聚类密度函数
图像分类与聚类分析
2011年
图像分类是一个划分的过程,用聚类分析的方法进行图像分类是一个很好的选择。本文将课题组设计实现的基于密度和自适应密度可达聚类分析算法(CADD)与传统聚类算法K-means和层次聚类在真彩色BMP位图的分类中作了对比分析,结果证明CADD在图像分类中的应用具有良好的效果。
郝永宽王威聂维同王德强
关键词:图像分类聚类算法
动态增量聚类的设计与实现被引量:9
2009年
传统聚类算法往往只适用于静态数据集的聚类。对于动态数据集,新增数据后,前期的聚类结果不再可靠,运用此类算法则需要重新聚类,这样会造成效率低下和计算资源浪费。在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上,提出了一种新的增量聚类算法。理论分析和实验结果证明该算法能够有效地处理动态数据集,提高聚类效率和资源的利用率。
孟海东王淑玲郝永宽
关键词:增量聚类
WEB挖掘与电子商务
2011年
数据挖掘是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法,其使用统计学原理和人工智能等算法进行知识发现。WEB挖掘作为数据挖掘技术在WEB上的一种应用,为解决电子商务所面临的问题提供了有效途径。本文主要阐述WEB挖掘的一般技术和数据挖掘技术在电子商务领域中的应用。
郝永宽王威聂维同王德强
关键词:电子商务WEB挖掘聚类
聚类分析在图像分类中的应用研究
到目前为止,图像的分类识别依然是图像处理领域中的难点。因为现实世界是多样的和复杂的,获取图像的途径也是多种多样的,这就使得不同的图像相互之间差别很大,难以用统一的方法和模型描述。 论文中将数据挖掘中的聚类分析方...
郝永宽
关键词:聚类分析图像分类图像处理数据挖掘
文献传递
基于簇特征的增量聚类算法设计与实现被引量:11
2010年
对于大型数据库,如空间数据库和多媒体数据库,传统聚类算法的有效性和可扩展性受到限制。通过动态增量的方法,在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上,根据BIRCH算法中聚类特征的概念,利用簇特征设计与实现了一种新的动态增量聚类算法,解决了大型数据库聚类的有效性以及空间和时间复杂度问题。理论分析和实验结果证明该算法能够有效地处理大型数据库,使聚类算法具有良好的可扩展性。
孟海东王淑玲郝永宽
关键词:大型数据库
遥感图像非监督计算机分类方法的研究被引量:8
2008年
通过对几种常用的非监督计算机遥感图像分类方法,如k-means、层次聚类和神经网络的分析研究发现,由于这些方法不能克服数据噪声点的影响,输出结果对输入参数依赖性较大,使其对图像的分类效果受到影响。为了提高图像的非监督分类效果,本文提出了一种基于密度和自适应密度可达聚类算法。实验分析表明,与常用的分类方法相比,该算法具有良好的分类效果。
孟海东郝永宽宋飞燕格日勒图
关键词:遥感图像非监督分类聚类算法
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