文档详情

基于高斯混合模型聚类的自适应双权重航空旅客付费选座预测方法.pdf

发布：2023-06-19约1.01万字共10页下载文档

文本预览下载声明

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361758 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110600444.9 (22)申请日 2021.05.31 (71)申请人浙江工业大学地址

显示全部

相似文档

一种基于深度特征交叉的航空旅客付费选座预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361760 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110607532.1 (22)申请日 2021.06.01 (71)申请人浙江
2023-06-20 约7.19千字 7页立即下载
高斯混合模型聚类.doc 范文范例指导参考学习资料整理 高斯混合模型详解 聚类的方法有很多种，k-means要数最简单的一种聚类方法了，其大致思想就是把数据分为多个堆，每个堆就是一类。每个堆都有一个聚类中心（学习的结果就是获得这k个聚类中心），这个中心就是这个类中所有数据的均值，而这个堆中所有的点到该类的聚类中心都小于到其他类的聚类中心（分类的过程就是将未知数据对这k个聚类中心进行比较的过程，离谁近就是谁）。其实k-m
2018-12-29 约1.09万字 13页立即下载
高斯混合模型聚类.docx 高斯混合模型详解 聚类的方法有很多种，k-means要数最简单的一种聚类方法了，其大致思想就是把数据分为多个堆，每个堆就是一类。每个堆都有一个聚类中心〔学习的结果就是获得这k个聚类中心〕，这个中心就是这个类中所有数据的均值，而这个堆中所有的点到该类的聚类中心都小于到其他类的聚类中心〔分类的过程就是将未知数据对这k个聚类中心进行比拟的过程，离谁近就是谁〕。其实k-means算的上最直观、最方便理解的一种聚类方式了，原那么就是把最像的数据分在一起，而“像”这个定义由我们来完成，比方说欧式距离的最小，等等。想对k-means的具体算法过程了解的话，请看这里。而在这篇博文里，我要介绍的是另外一种比拟流
2025-04-17 约8.93千字 11页立即下载
k-means聚类与高斯混合模型.ppt K-MEANS与高斯混合模型 李翔 2013年7月15日 K-means算法，也被称为K-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。它是将各个聚类内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数能达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。 K-MEANS算法流程从样本选K个对象作为初始聚类的中心根据样本与聚类中心的相异度判断每个样本属于哪个簇每个簇中重新计算聚类中心重复2、3步骤直到聚类不再变化
2017-05-21 约3.61千字 17页立即下载
基于高斯混合EM聚类的多编队航迹起始方法.pptx 基于高斯混合EM聚类的多编队航迹起始方法汇报人：2024-01-16 引言高斯混合模型与EM算法理论基础基于高斯混合EM聚类的航迹起始方法实验结果与分析多编队航迹起始方法拓展与应用结论与展望contents目录 01引言研究背景与意义航迹起始问题在雷达数据处理中，航迹起始是航迹处理的第一步，对于后续的目标跟踪和识别具有重要意义。多编队目标特性多编队目标具有复杂的运动特性和相互关联性，使得传统的航迹起始方法难以处理。高斯混合EM聚类优势高斯混合模型（GMM）和EM算法在处理复杂数据分布和聚类问题中具有优势，适用于多编队航迹起始问题。目前，国内外学者在航迹起始方面已经开展了大量研究，包括基于规
2024-07-06 约3.61千字 28页立即下载
k-means聚类与高斯混合模型试题.ppt K-MEANS与高斯混合模型 李翔 2013年7月15日 K-means算法，也被称为K-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。它是将各个聚类内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数能达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。 K-MEANS算法流程从样本选K个对象作为初始聚类的中心根据样本与聚类中心的相异度判断每个样本属于哪个簇每个簇中重新计算聚类中心重复2、3步骤直到聚类不再变化
2017-03-23 约3.61千字 17页立即下载
一种基于高斯混合隐马尔可夫模型的系统故障预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113342597 B (45)授权公告日 2022.04.29 (21)申请号 202110597641.X (56)对比文件
2023-06-16 约2.65万字 20页立即下载
基于双通道高斯混合隐马尔可夫模型的车辆行为预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114771575 A (43)申请公布日 2022.07.22 (21)申请号 202210529642.5 (22)申请日 2022.05.16 (71)申请人天津大学地址 300072 天津
2023-05-14 约3.52万字 28页立即下载
一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法.pdf 一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法--第1页一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法--第1页一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法--第2页一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法--第2页一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法--第3页一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法--第3页一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法--第4页一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法--第4页
2025-02-08 约小于1千字 4页立即下载
一种基于边缘高斯混合模型的运动目标检测方法.pdf
2018-08-02 约小于1千字 7页立即下载
基于高斯混合模型的稀疏射频层析成像方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112967353 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110360892.6 (22)申请日 2021.04.02 (71)申请人福州大学地址 35
2023-06-06 约1.12万字 12页立即下载
一种基于高斯混合模型的工件三维重建方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113362463 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110535760.2 (22)申请日 2021.05.17 (71)申请人浙江工业大学地址
2023-06-20 约1.23万字 10页立即下载
一种基于混合高斯的双空间自适应背景建模方法.pdf
2018-08-05 约小于1千字 9页立即下载
基于权重修正和DRSN-LSTM模型的水位预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 115099500 A (43)申请公布日 2022.09.23 (21)申请号 202210746178.5 (22)申请日 2022.06.29 (71)申请人黄河水利职业技术学
2023-05-22 约2.2万字 21页立即下载
基于高斯混合模型区域颜色迁移.pdf 维普资讯第 11卷第 11期中国图象图形学报 Vo1．11．No．11 2006年 11月 JournalofImageandGraphics Nov．，2006
2017-05-20 约1.32万字 4页立即下载