徐平安
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：西南大学计算机与信息科学学院更多>>
- 发文基金：教育部“春晖计划”中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 融合细节与整体特征的三维模型检索方法被引量：3
- 2015年
- 三维模型检索技术能有效提高三维模型的复用率和共享率.为了提高三维模型检索结果的准确率,提出一种融合细节与整体特征的三维模型检索方法,通过SIFT特征和傅立叶描述子特征来对三维模型进行特征描述.分别利用这2种特征来对三维模型进行相似度度量,再通过加权求和的方式对这2种特征进行融合.通过融合这2种特征可以达到同时兼顾三维模型的整体形状特征和局部细节特征,实验证明该方法能提高三维模型检索结果的准确率.
- 徐平安唐雁牟春倩陈强石教开张辉荣
- 关键词：三维模型检索SIFT特征
- 基于薛定谔方程的K-Means聚类算法被引量：1
- 2016年
- 提出一种基于薛定谔方程的K-Means聚类算法,利用量子力学中薛定谔方程的势能函数来确定初始聚类中心。计算每个数据样本所对应的势能函数值,将势能函数值小的数据样本放入初始聚类中心集合,设置一个距离阈值,数据集合中的数据样本和初始聚类中心集合中的数据样本进行相异度计算,将相异度大于阈值的数据样本放入初始聚类中心集合,重复这一操作,直到初始聚类中心集合中的样本数量等于K为止。试验结果表明,采用该方法能很好地筛选出初始聚类中心,得到更高的聚类结果准确率和较少的迭代次数,与其他几种方法相比,聚类结果准确率平均提高约12%,同时迭代次数减少约3次。
- 徐平安唐雁石教开张辉荣
- 关键词：聚类K-MEANS初始聚类中心薛定谔方程势能函数
- 面向分类数据的重叠子空间聚类算法SCCAT被引量：2
- 2016年
- 改进了面向分类数据的重叠子空间聚类算法(ROCAT),提出了面向分类数据的重叠子空间聚类算法(SCCAT).利用数据凝聚力模型(DCC)代替ROCAT的数据压缩模型以提高算法精度;将源数据集分为样本内数据集和样本外数据集,采取对样本内数据聚类,对样本外数据分类的方法完成聚类来降低算法复杂度.实验结果表明SCCAT在提高算法精度的同时,也降低了算法的时间复杂度和空间复杂度,适用于大规模数据的处理.
- 张辉荣唐雁何荧石教开徐平安
- 关键词：分类数据复杂度凝聚力
