1) Clustering Fast Segmentation
聚类快速分割法
1.
Based on the mathematical morphological algorithm,two methods to solve this complexity were proposed,namely,Clustering Fast Segmentation and Watershed Region Segmentation.
基于数学形态学的方法,研究了两种针对这种较复杂情况的成熟草莓果实分割的方法,即聚类快速分割法和分水岭区域分割法。
2) high speed splitting
快速分割
1.
In this paper, a high speed splitting algorithm is presented for splitting the capacity of multiplexing segment ring, and it is compared with the traditional balance algorithm, then the calculation results and the mathematics model is given, at last the algorithm steps is presented.
文章针对复用段环容量的分割提出了一种快速分割算法 ,并与传统的平衡算法进行了比较 ,并给出相应的演算结果 ,同时给出了此种算法的数学模型及上机实现算法的步骤 。
3) ast clustering algorithm
快速聚类算法
1.
Based on the Google\'s searching results,this article through compare and analysis all kinds of commonly used clustering algorithms,put forward a fast clustering algorithm for web documents,and it be realized by the technology of multithreading.
基于Google搜索引擎获取的结果,并在比较分析各种常用聚类算法的基础上,提出了一种基于Web文档的快速聚类算法,并采用多线程技术加以实现;该方法在保证聚类精度的前提下,提高了文本聚类的速度,适用于对大规模数据进行聚类;实验结果表明,该算法的聚类速度与文档的数量满足线性关系,优于各种常用聚类算法。
4) quick cluster analysis
快速聚类分析
1.
Joints are categorized into several clusters by using quick cluster analysis.
采用快速聚类分析的方法,将节理产状的样本数据划分为不同的簇,利用极大似然估计的原理,通过数值方法求解费歇尔概率分布模型的参数,并用皮尔逊检验说明了费歇尔逊概率模型的有效性。
5) optimum partitioning clustering method
最优分割聚类法
1.
In the paper, the method for determining the deficit irrigation norm is put forward, by means of crop physiology ecology mutation characteristics, on the basis of calculating the soil water stress threshold value with optimum partitioning clustering method.
把最优分割聚类法应用到非充分灌溉条件下土壤水分胁迫阈值的计算,利用作物生理生态突变特征和最优分割理论,提出了确定非充分灌溉标准的方法。
6) fast clustering
快速聚类
1.
A fast clustering algorithm called F-CABDET(Fast Clustering Algorithm based on Building a DEnsity-Tree) was presented, which significantly improves computing efficiency, reduces executing time and achieves satisfactory clustering results by the window-based method of converting global computation into local computation.
提出了一种基于窗口的快速聚类算法———FCABDET(Fast Clustering Algorithmbasedon Buildinga DEnsityTree)。
2.
For each pixel around the boundary,a local color model is first estimated through a new fast clustering algorithm,which is designed specially for color clustering.
对边界附近的每一像素,首先通过一种新的专门用于颜色聚类的快速聚类算法得到该像素周围的局部颜色模型,并用来重新估计像素的alpha值,以消除误分割。
补充资料：动态模糊聚类法
分子式：
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条