为了精确评价纱线疵点的种类与个数,提出了一种融合空间模糊C-均值(FCM)聚类的纱线疵点检测算法。
首先利用融合空间FCM聚类算法提取纱线条干;然后对纱线条干进行形状学开运算处理,以获取精确的纱线条干,并利用条干上下边缘点之间的像素个数计算纱线的直径与平均直径;最后根据纱线疵点标准判定纱线疵点的种类与个数。
为了验证本算法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容性纱疵分级仪的检测结果进行对比。
结果表明,本算法与电容性的检测结果一致性较好,且价格低廉,不易受环境温度、湿度等因素的影响。
首先利用融合空间FCM聚类算法提取纱线条干;然后对纱线条干进行形状学开运算处理,以获取精确的纱线条干,并利用条干上下边缘点之间的像素个数计算纱线的直径与平均直径;最后根据纱线疵点标准判定纱线疵点的种类与个数。
为了验证本算法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容性纱疵分级仪的检测结果进行对比。
结果表明,本算法与电容性的检测结果一致性较好,且价格低廉,不易受环境温度、湿度等因素的影响。
2019/9/9 14:33:50
2.81MB
1
Splunk_ML_Toolkit_Algorithms其他MLTK算法添加的第一个算法是OPTICS聚类算法。
这是对DBSCAN算法的某些改进。
scikit-learn实现（）使用默认设置，min_pts=5并使用欧氏距离进行测量。
另外，max_eps是可以减少计算时间的有用功能。
需要检查您能否正确注册了算法？运行这个：|休息/servicesNS/nobody/-/configs/conf-algos|表标题
这是对DBSCAN算法的某些改进。
scikit-learn实现（）使用默认设置，min_pts=5并使用欧氏距离进行测量。
另外，max_eps是可以减少计算时间的有用功能。
需要检查您能否正确注册了算法？运行这个：|休息/servicesNS/nobody/-/configs/conf-algos|表标题
2019/11/12 22:09:02
3KB
1
可以做图像分割，数据挖掘，目前，针对K-Means算法研究及应用，尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因而把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因而把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
2015/5/23 20:02:13
3KB
1
Opencv各种特征点提取和婚配classKeyPoint{Point2fpt;//坐标floatsize;//特征点邻域直径floatangle;//特征点的方向，值为[零,三百六十)，负值表示不使用floatresponse;intoctave;//特征点所在的图像金字塔的组intclass_id;//用于聚类的id
2018/10/4 6:17:28
393KB
1
各种复杂网络的matlab程序，包括求最大特征根，度分布，聚类系数，点和边的介数，网络均匀距离，ER,WS,BA网络生成等等。
2015/4/21 3:01:47
7KB
1
初始聚类中心给定。
K均值聚类算法首先是聚类算法。
K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为类似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。
它将类似的对象归到同一个簇中，聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越类似，聚类的效果越好，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇。
K均值聚类算法首先是聚类算法。
K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为类似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。
它将类似的对象归到同一个簇中，聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越类似，聚类的效果越好，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇。
2018/3/20 4:08:39
1.7MB
1
我的数据是115*64维的，需要进行聚类操作，于是自己动手进行了实验，运用的是matlab语言，最初选取部分进行可视化展示，效果还不错。
（代码注释完整）
（代码注释完整）
2022/10/17 15:36:09
61KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB