张西芝
- 作品数：23 被引量：73H指数：5
- 供职机构：郑州升达经贸管理学院更多>>
- 发文基金：河南省科技攻关计划河南省教育厅自然科学基金河南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学机械工程理学更多>>
- 一种基于网格密度的聚类算法
- 2012年
- 提出了一种基于网格密度的聚类算法(DGCA)。该算法主要利用网格技术去除数据集中的部分孤立点或噪声数据,对类的边缘节点使用一种边缘节点判断函数进行提取,最后利用相近值的方法进行聚类。实验表明,DGCA算法能够很好地识别出孤立点或噪声,聚类结果可以达到一个较高的精度。
- 刘敏娟于景茹张西芝
- 关键词：网格聚类边界点
- 基于中心线引导的主动视觉导航方法研究被引量：5
- 2018年
- 为了解决移动机器人主动视觉导航的漂移问题,提出了一种基于中心线引导的视觉导航方法。该方法首先构建了实际物理坐标与图像坐标的映射管辖,为实时图像坐标约束条件的闭环控制提供精确的数学模型;接着,利用Canny算子进行车道边缘线和道路标志线的初步检测,并采用方向引导优化的方法消除背景杂波的干扰,提升复杂背景下的检测精度;最后,通过模糊控制器对导航中心引导线的偏离角度进行修正,保证形式路线的正确性。实验结果表明,同传统的被动固定摄像机导航方法相比,有效提升了不同路况条件下的导航精度。
- 吕丽平张西芝张玉宏
- 关键词：计算机视觉机器人导航模糊控制
- 关于提高高校毕业设计质量的探索与思考被引量：2
- 2010年
- 文章介绍了高校毕业设计中存在的问题,通过精选课题,强调理论与实践的结合性和完善实践教学的评价指标体系等措施,不断提高毕业设计质量。
- 张西芝甄姬娜刘敏娟
- 《C语言程序设计》教学方法的分析与探讨
- 2015年
- 在程序设计课程教学过程中,要从枯燥、难懂的程序中解脱出来,探讨一种新颖的教学方式和教学方法,结合理论教学情况和上机实践操作,提出了C语言程序设计的几种改进方法,指出通过教学方法的革新,能提高教学质量,提升教学效果。
- 王艳张西芝刘敏娟
- 关键词：程序设计C语言教学方法
- 一种基于网格的K-Means聚类算法
- 2012年
- K-Means算法是聚类方法中常用的一种划分方法。随着数据量的增加,K-Means算法的局限性日益突出。基于网格划分的思想,提出了一种基于网格的K-Means聚类算法,该算法使用了网格技术在一定程度上去除了孤立点和噪声数据,减少了原始K-Means算法将大的聚类分开的可能。实验表明,该算法能处理任意形状和大小的聚类,对孤立点和噪声数据也能很好地识别,并且在去除孤立点和噪声数据方面可以达到较好的精度。
- 张西芝朱小艳刘敏娟
- 关键词：聚类算法K-MEANS网格
- 基于孤立点的手写数字识别算法研究
- 2012年
- 在信息化飞速发展的时代，字符识别是信息录入和转化的一个重要内容。其中，手写体数字的识别有着非常广泛的应用，如邮政编码、手机手写等。该文使用一种基于“孤立点”、交叉数和中间数的手写数字识别方法，利用孤立点对数字（0—9）进行首次分类，再利用交叉数和中间数对分类后的数字进行进一步分类和识别。实验结果表明，该算法有效提高了数字识别的效率。
- 朱小艳张西芝
- 关键词：特征提取孤立点交叉数
- 网格聚类算法的研究
- 数据挖掘技术可以从大量数据中发现潜在的、有价值的知识，它给人们在信息时代所积累的海量数据赋予了新的意义。随着数据挖掘技术的迅速发展，作为其重要的组成部分，网格聚类技术已经被广泛的应用于数据分析、图像处理、市场研究等许多领...
- 张西芝
- 关键词：网格聚类数据挖掘
- 文献传递
- 计算机技术在煤矿安全生产中的应用
- 2013年
- 计算机技术能够实现对煤矿生产远程的监控和运行状态的动态跟踪,很大程度上提高了煤矿生产的安全性。为此提出了当前我国煤矿安全生产中的主要监控的问题,并探讨了计算机技术在煤矿安全生产中的具体应用。
- 刘敏娟张西芝
- 关键词：煤矿安全生产计算机监控系统
- 基于网格的参数自动化聚类算法被引量：18
- 2006年
- 提出了一种基于网格的参数自动化聚类算法PAG,主要目的是解决传统的网格聚类算法对参数敏感的问题.算法采用参数自动化技术来处理参数,即算法开始运行时所需的参数直接由参数自动化技术中的公式计算得出,不需要用户输入任何参数.通过对大量数据集的实验表明,该算法可扩展性好,能处理任意形状和大小的聚类,能够很好地识别出孤立点或噪声,并且有很好的精度.
- 邱保志张西芝
- 关键词：网格聚类孤立点
- 基于距离和密度的多阶段聚类
- 2014年
- 随着聚类技术的发展,对不同密度的数据集的聚类需求也越来越迫切。为了解决不同密度数据集的聚类问题,提出一种基于距离和密度的多阶段聚类算法MCDD。该算法主要采用多阶段密度处理技术提取不同密度的聚类,同时使用密度因子提高聚类的精度,最后通过使用距离阈值的方法去除孤立点和噪声数据。实验表明,该算法在扩展性方面表现良好,对任意形状和大小的聚类都可以很好地处理,并能够很好地识别出孤立点或噪声,在处理多密度聚类方面有很好的精度。
- 张西芝李涛刘敏娟
- 关键词：孤立点
