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面向不平衡数据集的一种基于聚类的欠采样方法
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作者 李春雪 谢林森 卢诚波 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第1期203-209,共7页
针对不平衡数据集分类问题,提出了一种基于聚类的欠采样方法.分别取不同的聚类个数,对训练集中的多数类样本进行若干次聚类,然后用聚类中心作为多数类样本,与少数类样本构成若干个新的训练集,之后用这些训练集训练分类器,剔除具有错误... 针对不平衡数据集分类问题,提出了一种基于聚类的欠采样方法.分别取不同的聚类个数,对训练集中的多数类样本进行若干次聚类,然后用聚类中心作为多数类样本,与少数类样本构成若干个新的训练集,之后用这些训练集训练分类器,剔除具有错误分类倾向的分类器,最后对分类结果进行投票.仿真实验对几种欠采样方法进行比较.实验采用16个平衡率不一的数据集进行测试.理论分析与实验结果表明:提出的基于聚类的欠采样方法能有效地改善不平衡数据集的不平衡性. 展开更多
关键词 不平衡数据集 K-MEANS 欠采样 K-近邻 支持向量机
基于RSSI测距误差离群去约束的优化方法 预览
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作者 王丽娟 马刚 +1 位作者 刘倩 吕途 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期266-272,共7页
针对基于RSSI测距定位中偶然性测距误差和设备误差对定位结果影响较大这一问题,提出了一种误差离群去约束的优化方法。通过对三边定位结果使用K-means算法进行离群分析,得到对定位结果影响较大的几个锚节点,从而对数据进行处理。针对实... 针对基于RSSI测距定位中偶然性测距误差和设备误差对定位结果影响较大这一问题,提出了一种误差离群去约束的优化方法。通过对三边定位结果使用K-means算法进行离群分析,得到对定位结果影响较大的几个锚节点,从而对数据进行处理。针对实际系统使用RSSI测距模块测得多组实验数据,并用Matlab软件进行仿真分析,将测距误差离群去约束模型与传统均值模型使用最小二乘法在不同距离下进行定位对比。仿真结果表明,当引入不同数量误差锚节点时,前者在定位精度方面均有0.1~0.2m^2提升,同时算法也具有很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 RSSI定位 去约束 K-MEANS 最小二乘法 三边定位 锚节点
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基于智能蝙蝠算法的异常数据检测方法 预览
3
作者 孙远 廖小平 《计算机与现代化》 2019年第3期62-67,共6页
随着大数据应用的普及,网络攻击日益严重并已成为主要的网络安全问题。针对大数据环境下的网络攻击检测问题,设计一种融合聚类和智能蝙蝠算法(DEBA)的网络攻击检测系统。该系统将K-means算法与蝙蝠算法相结合进行数据流分类,实现了对异... 随着大数据应用的普及,网络攻击日益严重并已成为主要的网络安全问题。针对大数据环境下的网络攻击检测问题,设计一种融合聚类和智能蝙蝠算法(DEBA)的网络攻击检测系统。该系统将K-means算法与蝙蝠算法相结合进行数据流分类,实现了对异常数据的高效检测。实验结果显示,该系统的聚类准确率、算法耗时和误报率方面明显优于基于传统蝙蝠算法的K-means算法和单独K-means算法的网络异常数据检测方法。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 智能蝙蝠算法 K-MEANS 异常数据检测 聚类准确率
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基于类中心插值的非均衡数据分类算法 预览
4
作者 齐利泉 《通信技术》 2019年第3期583-586,共4页
在传统的随机森林算法中,随机森林由多棵决策树组成,分类的结果由所有的决策树共同投票决定。随机森林算法在训练决策树的过程中,单棵决策树训练样本的随机采样使得训练产生的决策树模型分类性能有所差别。训练样本的非均衡性会使随机... 在传统的随机森林算法中,随机森林由多棵决策树组成,分类的结果由所有的决策树共同投票决定。随机森林算法在训练决策树的过程中,单棵决策树训练样本的随机采样使得训练产生的决策树模型分类性能有所差别。训练样本的非均衡性会使随机森林模型更偏向大数据样本,使得小样本数据分类性能欠佳。为此,提出了KC-RF算法。该算法的过采样数据分为两部分:第一部分利用k-means对小样本数据进行聚类,在聚类中心周围根据欧式距离采样部分数据,用以表征样本;第二部分以小样本数据中心CM和大样本数据中心间的类间距作为标准进行样本插值。将过采样产生的两部分数据和原来的小样本数据共同组成训练样本,再使用随机森林进行分类。通过在KEEL数据集上的实验证明,所提算法的分类精度提高明显。 展开更多
关键词 随机森林 过采样 非均衡数据集 K-MEANS CM
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小麦倒伏信息无人机多时相遥感提取方法 预览
5
作者 李广 张立元 +3 位作者 宋朝阳 彭曼曼 张瑜 韩文霆 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期211-220,共10页
采用两期无人机可见光遥感图像,对灌浆期冬小麦倒伏图像特征及倒伏信息提取方法进行研究。从增强图像空间域方面,对图像进行二次低通滤波,获取地物散点图,以散点存在明显分界线为判定标准,选出小麦倒伏信息提取的单特征,对两单特征线性... 采用两期无人机可见光遥感图像,对灌浆期冬小麦倒伏图像特征及倒伏信息提取方法进行研究。从增强图像空间域方面,对图像进行二次低通滤波,获取地物散点图,以散点存在明显分界线为判定标准,选出小麦倒伏信息提取的单特征,对两单特征线性拟合构建倒伏小麦两时期提取特征参数 F 1 和 F 2 ,再以两特征参数相似性构建综合特征参数 F 3 。将特征参数结合K-means算法提取冬小麦倒伏信息,整体精度(OA)达86.44%以上,Kappa系数达0.73以上,倒伏信息提取精度( F )为81.07%以上,因此综合特征参数可作为两个时期冬小麦倒伏信息提取特征参数。分别用本文方法、支持向量机、神经网络法和最大似然法提取验证区域倒伏小麦信息,经验证,本文方法提取小麦倒伏信息整体精度(OA)达86.29%以上,Kappa系数达0.71以上,倒伏信息提取精度( F )达80.60%以上;其他3种常用方法提取的整体精度( OA)为69.68%~87.44%,Kappa系数为0.49~0.72,倒伏信息提取精度( F )为65.33%~ 79.76%。结果表明,本文方法整体精度和倒伏信息提取精度均高于目前常用分类方法。因此,综合特征参数与K-means算法对冬小麦在灌浆期倒伏信息提取具有一定的准确性和适用性。 展开更多
关键词 冬小麦 倒伏 无人机遥感 图像处理 多时相 K-MEANS
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基于K-Means和SEM的消费者互联网保险购买意愿研究——以TPB和TAM为分析框架 预览
6
作者 谭征 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第2期198-207,共10页
“互联网+”正颠覆和重塑着中国经济格局,互联网保险借势兴起并酝酿一场“现象级”热潮。消费者的购买意愿是进一步挖掘互联网保险市场潜力的直接推动因素,以消费者的视角研究互联网保险,合理引导消费者作出购买决策对于互联网保险的发... “互联网+”正颠覆和重塑着中国经济格局,互联网保险借势兴起并酝酿一场“现象级”热潮。消费者的购买意愿是进一步挖掘互联网保险市场潜力的直接推动因素,以消费者的视角研究互联网保险,合理引导消费者作出购买决策对于互联网保险的发展具有十分重要的意义。以ZH财险的互联网车险客户数据和问卷调查数据进行实证分析,运用K-Means聚类技术完成客户细分,并综合TPB和TAM理论构建消费者互联网保险购买意愿新模型,运用结构方程验证该模型。基于研究结论,为互联网保险经营发展提出针对性建议。 展开更多
关键词 K-MEANS 互联网保险 购买意愿 计划行为理论
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基于ACO-PSO自适应的划分聚类算法 预览
7
作者 周文娟 赵礼峰 《计算机技术与发展》 2019年第2期90-95,共6页
针对经典划分算法聚类数K先验未知及初始聚类中心随机选取,导致陷入局部最优的问题,提出一种基于ACO-PSO自适应的划分聚类算法。首先根据聚类算法类内相似度最大差异度最小和类间相似度最小差异度最大的基本原则,将个体轮廓系数作为最... 针对经典划分算法聚类数K先验未知及初始聚类中心随机选取,导致陷入局部最优的问题,提出一种基于ACO-PSO自适应的划分聚类算法。首先根据聚类算法类内相似度最大差异度最小和类间相似度最小差异度最大的基本原则,将个体轮廓系数作为最佳聚类数的检验函数,得到聚类算法的自适应K值;其次利用群智能搜索方法思想,有效结合了粒子群算法和蚁群算法的优点,先利用具有全局性和快速性的粒子群算法获得初始信息素分布,再利用具有正反馈性和并行性的蚁群算法得到精确解。最后在多个UCI数据集上的仿真结果表明,该算法不仅求解能力优于传统聚类算法及基于个体轮廓系数优化的初始聚类中心算法,而且聚类时间效率大大提高,应用于大数据收敛速度更加明显。 展开更多
关键词 K-MEANS 自适应 个体轮廓系数 ACO-PSO 鲁棒性
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基于超像素和K-means的图像分割算法 预览
8
作者 苏建菖 马燕 《计算机时代》 2019年第2期58-60,66共4页
传统的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素算法在图像细节处容易产生欠分割问题,文章对超像素块采用K-means算法进一步聚类,并按聚类中心定义了相似度,对于相似度大于预设阈值的超像素块,视其为欠分割区域,对该超像素块保留K-means聚类结果... 传统的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素算法在图像细节处容易产生欠分割问题,文章对超像素块采用K-means算法进一步聚类,并按聚类中心定义了相似度,对于相似度大于预设阈值的超像素块,视其为欠分割区域,对该超像素块保留K-means聚类结果。实验结果表明,本文算法在分割准确率等各项指标上均优于SLIC算法。 展开更多
关键词 超像素 SLIC K-MEANS 图像分割
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基于聚类和XGboost算法的心脏病预测 预览
9
作者 刘宇 乔木 《计算机系统应用》 2019年第1期228-232,共5页
过去十几年来,心脏病发病率在全球一直呈上升趋势且居高不下.所以,如果可以通过计算机手段提取人体相关的体检指标,且通过机器学习的方式来分析不同特征及其权值对于心脏病的影响,对于预测和预防心脏病将起到很关键的作用.因此本文提出... 过去十几年来,心脏病发病率在全球一直呈上升趋势且居高不下.所以,如果可以通过计算机手段提取人体相关的体检指标,且通过机器学习的方式来分析不同特征及其权值对于心脏病的影响,对于预测和预防心脏病将起到很关键的作用.因此本文提出一个基于聚类和XGboost算法的预测方法.通过对数据的预处理,区分特征,再通过聚类算法如K-means对数据集聚类分块.最后用XGboost算法进行预测分析.实验结果表明,所提出的基于聚类和XGboost算法的预测方法的可行性和有效性,为就医推荐等应用提供了精准有效的帮助. 展开更多
关键词 心脏病预测 聚类 机器学习 K-MEANS XGboost
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SVM一对一多分类的图像反馈检索优化 预览
10
作者 王冲 马晓楠 宋冬慧 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第1期173-178,共6页
针对多语义图像在用户图像检索反馈过程中带来的困扰,SVM在图像多分类过程中分类器同等对待等问题,提出基于K-means和SVM一对一多分类的图像反馈检索优化算法KWOVOSVM(K-means and weighted one-versus-one support vector machine)。运... 针对多语义图像在用户图像检索反馈过程中带来的困扰,SVM在图像多分类过程中分类器同等对待等问题,提出基于K-means和SVM一对一多分类的图像反馈检索优化算法KWOVOSVM(K-means and weighted one-versus-one support vector machine)。运用K-means算法对图像特征进行多次聚类,选取最具代表的信息图像样本供用户反馈;在用户反馈过程中,对其图像样本进行多分类训练时,通过欧式距离计算对每个分类器分配相对权重,使用户反馈次数减少,图像检索结果不断接近用户需求。实验结果表明,KWOVOSVM算法在查准率和满意度上有一定的提高。 展开更多
关键词 图像检索 一对一多分类 K-MEANS算法 用户反馈 KWOVOSVM算法
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改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用 预览
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作者 郑志强 刘妍妍 +1 位作者 潘长城 李国宁 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期28-32,共5页
为了准确识别遥感图像中的飞机,基于YOLO V3算法,通过使用K-means算法对数据集进行聚类分析,借鉴Densenet网络的思想,将YOLO V3网络中的两个残差网络模块替换为两个密集网络模块,改进为一种Dense-YOLO深度卷积神经网络结构。对改进前与... 为了准确识别遥感图像中的飞机,基于YOLO V3算法,通过使用K-means算法对数据集进行聚类分析,借鉴Densenet网络的思想,将YOLO V3网络中的两个残差网络模块替换为两个密集网络模块,改进为一种Dense-YOLO深度卷积神经网络结构。对改进前与改进后的网络进行训练,分别选出使两个网络识别效果最好的权重文件,针对高质量遥感图像与过度曝光、云雾遮挡等低质量遥感图像分别进行测试与分析。实验结果表明,新改进的深度卷积神经网络应用在两种图像上效果均有提升。其中,改进的算法在高质量的遥感图像中准确率高达99.72%,比原始算法准确率提升了0.85%,召回率高达98.34%,召回率提升了1.94%。在低质量遥感图像中准确率高达96.12%,比原始算法准确率提升了5.07%,召回率高达93.10%,召回率提升了19.75%。 展开更多
关键词 卷积神经网络 YOLO V3 K-MEANS Densenet 飞机识别 遥感图像
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融合发展绩效与创新分级的开发区综合评价——以安徽省经济开发区为例 预览
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作者 曹承龙 《江汉大学学报:社会科学版》 2019年第2期64-71,126共9页
开发区是地方经济增长的引擎,对改善投资环境,带动地方经济发展贡献突出。对开发区进行科学有效评价,将有利于其健康发展。研究从经济效益和对外开放两个方面,基于投入、产出的8项指标,采用熵值法计算开发区绩效;为明确创新与绩效关系,... 开发区是地方经济增长的引擎,对改善投资环境,带动地方经济发展贡献突出。对开发区进行科学有效评价,将有利于其健康发展。研究从经济效益和对外开放两个方面,基于投入、产出的8项指标,采用熵值法计算开发区绩效;为明确创新与绩效关系,采用K-means聚类算法对开发区的创新等级进行识别,并结合熵值法计算结果,构建创新—绩效的关系分布。同时进一步基于2012年至2016年安徽省统计年鉴数据,展开实证研究。分析结果显示:安徽省16个地市省级以上开发区分布在3个类型区,其中,位于高创新—高绩效类型区的地市数量少,低创新—低绩效类型区的地市数量偏多,各地市发展差距明显。针对这3个类型区,分别提出均衡经济梯度、加快产业转移、产业结构调整等建议。 展开更多
关键词 开发区 综合评价 创新分级 熵值 K-MEANS聚类算法
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基于AFC数据挖掘的轨道交通站点分类研究 预览
13
作者 邓评心 郑长江 +1 位作者 马庚华 李锐 《华东交通大学学报》 2019年第2期77-82,共6页
轨道交通站点的分类对于研究不同类别站点的客流规律、周边土地利用情况以及发展趋势都有着重要影响。基于AFC数据,综合多种有效性指标确定分类数,采用主成分分析、k-means聚类、多元线性回归等方法,定性分析与定量分析相结合对站点进... 轨道交通站点的分类对于研究不同类别站点的客流规律、周边土地利用情况以及发展趋势都有着重要影响。基于AFC数据,综合多种有效性指标确定分类数,采用主成分分析、k-means聚类、多元线性回归等方法,定性分析与定量分析相结合对站点进行类别划分。将苏州轨道交通1、2号线共58个站点分为4类,为站点分类别后续研究以及轨道交通发展研究奠定基础。 展开更多
关键词 AFC数据 站点功能定位 K-MEANS 回归分析
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基于聚类和支持向量机的高血压患者住院费用分析 预览
14
作者 李相蓉 韩颖 《卫生软科学》 2019年第5期46-50,共5页
[目的]利用数据挖掘方法衡量各因素对高血压患者住院费用的影响程度,克服传统分析方法局限,为减轻患者负担提供政策参考。[方法]以某市8所不同级别医院2016年2200例高血压住院患者为样本,将住院费用K-means聚类结果作为目标变量,结合单... [目的]利用数据挖掘方法衡量各因素对高血压患者住院费用的影响程度,克服传统分析方法局限,为减轻患者负担提供政策参考。[方法]以某市8所不同级别医院2016年2200例高血压住院患者为样本,将住院费用K-means聚类结果作为目标变量,结合单因素分析结果选择输入变量,构建支持向量机模型,评估各影响因素重要性。[结果]多项式核函数支持向量机模型分类准确率最高(93.84%),住院天数、医院级别、有无合并症及合并症类别、是否手术、性别、付款方式的重要度大于0.02,对高血压患者的住院费用起主要影响。[结论]数据挖掘方法能够对住院费用进行有效预测;高血压住院负担的控费关键是加强对药费和检查费的监管、缩短住院天数,根本上应充分发挥基层优势,筑起高效的高血压防治体系。 展开更多
关键词 高血压 住院费用 K-MEANS 聚类分析 支持向量机
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物联网异常流量检测算法研究 预览
15
作者 鲍捷 牛颉 +1 位作者 张勇 邓海勤 《信息技术与网络安全》 2019年第2期17-20,共4页
主要研究利用无监督机器学习算法检测物联网中的网络异常流量,采用开源数据集Intrusion Detection Evaluation Dataset,介绍了异常流量的特征选取,深入研究了三种无监督机器学习算法,分别是One-class Support Vector Machine(One-class ... 主要研究利用无监督机器学习算法检测物联网中的网络异常流量,采用开源数据集Intrusion Detection Evaluation Dataset,介绍了异常流量的特征选取,深入研究了三种无监督机器学习算法,分别是One-class Support Vector Machine(One-class SVM)、K-means和Isolation Forest。分析了这三种无监督机器学习算法的原理以及不足的地方,介绍了目前研究的状况。采用wireshark对pcap流量包进行解析、预处理操作,然后使用One-class SVM、K-means和Isolation Forest这三种无监督机器学习算法对训练集进行机器学习,对测试集进行正确率、误报率、漏报率、效率等方面进行评估。实验结果显示K-means算法多方面要优于其他两种算法,主要体现在正确率、误报率、漏报率和效率上。 展开更多
关键词 异常流量 无监督机器学习 ONE-CLASS Support VECTOR Machine算法 K-MEANS算法 ISOLATION Forest算法
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基于聚类和TDOA的无线基站定位算法研究 预览
16
作者 方焕阳 李烨 《通信技术》 2019年第2期311-317,共7页
为提高无线定位的精度,提出了基于聚类和TDOA的基站定位优化算法。首先,建立TDOA定位模型,采用Fang算法对移动终端的位置进行初步估计,并根据多个初步估计值获得的先验信息,去除双解情况下误差较大的估计位置;其次,采用K-means聚类算法... 为提高无线定位的精度,提出了基于聚类和TDOA的基站定位优化算法。首先,建立TDOA定位模型,采用Fang算法对移动终端的位置进行初步估计,并根据多个初步估计值获得的先验信息,去除双解情况下误差较大的估计位置;其次,采用K-means聚类算法进行聚类,进一步筛选出离群点,得到更精确的位置估计数据集,将其取平均后得到精确位置;最后,采用仿真实验验证算法的性能。实验结果表明,相对于经典Fang算法,所提算法具有更优的定位性能,应用前景广阔。 展开更多
关键词 基站定位 到达时间差 非视距误差 Fang算法 K-MEANS
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APT样本的有效网络特征筛选算法 预览
17
作者 李翼宏 杜镇宇 胡劲松 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期83-89,共7页
在研究APT攻击的防御方案过程中,针对提取APT样本网络特征的维数过高问题,提出一种基于k-means++聚类的APT样本有效网络特征筛选算法。该算法的思路是首先基于聚类的思想将提取的原特征集划分成APT流量特征集与背景流量特征集,然后计算... 在研究APT攻击的防御方案过程中,针对提取APT样本网络特征的维数过高问题,提出一种基于k-means++聚类的APT样本有效网络特征筛选算法。该算法的思路是首先基于聚类的思想将提取的原特征集划分成APT流量特征集与背景流量特征集,然后计算去掉某一维特征向量后聚类性能的变化程度,最后根据该结果评价该特征向量的区分度。其中,有效特征向量即为区分度超过设定阈值的特征向量。目的就是从提取的原特征集中筛选出有效特征,达成对特征的降维,从而降低后续威胁情报形成和部署检测工作的时空开销。实验结果表明,该算法具有一定可行性,针对此问题相比于其他筛选算法具有一定的优势。 展开更多
关键词 APT攻击 网络特征 降维 k-means++ 区分度
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树干与地面点云分类K-means方法的改进 预览
18
作者 李真 汪沛 张青 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期41-46,共6页
随着激光雷达的发展,树木点云数据的获取更加简便、准确。为了实现树木点云的树干与地面分类,对K-means方法进行改进,通过计算高度和强度直方图确定k值和初始聚类中心点,用高度距离做聚类分析,实现单株树木原始三维点云数据聚类。结果表... 随着激光雷达的发展,树木点云数据的获取更加简便、准确。为了实现树木点云的树干与地面分类,对K-means方法进行改进,通过计算高度和强度直方图确定k值和初始聚类中心点,用高度距离做聚类分析,实现单株树木原始三维点云数据聚类。结果表明:采用MATLAB对香椿树的31394个点云数据和油松树的14260个点云数据,分别进行了直方图处理和不同距离的目标函数做聚类分析的试验,得到树木点云数据的分类结果,并与DBSCAN算法和传统K-means算法结果对比分析,说明改进K-means方法,能够使得树干与地面更好的分离,提高了效率;采用改进的K-means方法对12颗树木点云进行应用分析,验证了方法的普适性,最终分类结果达到了树干与地面分离的标准。 展开更多
关键词 三维激光扫描 树木点云 K-means聚类方法
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基于自动聚类模型的输电线路外力破坏预警预测 预览
19
作者 马大燕 《电信科学》 2019年第3期135-139,共5页
外力破坏事件已成为严重威胁架空输电线路安全稳定运行的主要因素,给防御、预警工作带来一定的困难。针对传统的聚类方法聚类中心难以准确确定、易受异常点影响的问题,提出了一种基于自动聚类模型的输电线路外破数据分析方法,对外力破... 外力破坏事件已成为严重威胁架空输电线路安全稳定运行的主要因素,给防御、预警工作带来一定的困难。针对传统的聚类方法聚类中心难以准确确定、易受异常点影响的问题,提出了一种基于自动聚类模型的输电线路外破数据分析方法,对外力破坏数据从时间和空间纬度进行分析。该算法首先通过Canopy算法初始聚类中心,采用削弱不符合正态分布的异常数据权值的思想,利用优化的K-means算法进行聚类处理,最终通过实验分析证明了该算法的有效性及高效性。本文算法能够应用于电力信息系统的GIS模块,实现分析结果的时空可视化,为找到输电线路外力破坏发生原因、进行预警预测提供有力的决策支持。 展开更多
关键词 外力破坏 自动聚类 CANOPY K-MEANS 数据分析
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基于k-means的手势识别系统设计 预览
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作者 束仁义 陈帅 +2 位作者 王思贤 朱梦成 吴浩 《廊坊师范学院学报:自然科学版》 2019年第1期46-50,共5页
系统以STM32F103ZET6为核心处理器,通过TI公司的电容检测芯片FDC2214将不同手势引起的电容值发送给处理器,处理器再对采集到的电容值采用k-means聚类算法来判决手势,并将判决结果在显示屏上显示,最终实现手势识别功能。经过测试划拳游... 系统以STM32F103ZET6为核心处理器,通过TI公司的电容检测芯片FDC2214将不同手势引起的电容值发送给处理器,处理器再对采集到的电容值采用k-means聚类算法来判决手势,并将判决结果在显示屏上显示,最终实现手势识别功能。经过测试划拳游戏和猜拳游戏,与经验方法对比发现,k-means具有更高的手势识别率,能够很好地满足应用要求。 展开更多
关键词 手势识别 K-MEANS 系统 FDC2214
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