數(shù)據(jù)融合作為數(shù)據(jù)挖掘的重要部分,其通過綜合數(shù)據(jù)各方面的特征,以提取出數(shù)據(jù)所蘊含的更大的價值。該技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于計算機交互、健康監(jiān)護、目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域。基于改進模糊C均值聚類的數(shù)據(jù)融合算法（RFCM）是一種經(jīng)典且傳統(tǒng)的融合算法,通過將RFCM應(yīng)用到數(shù)據(jù)融合中,其具有自動對樣本數(shù)據(jù)進行分類、聚類速度快等優(yōu)點。此外,基于深度長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合算法（DLSTM）是一種基于深度學(xué)習(xí)的融合算法,其能維持?jǐn)?shù)據(jù)間的關(guān)系且能很好地處理長期時序數(shù)列等優(yōu)點。但任何一種單一的融合算法都存在局限性,因此本文對RFCM與DLSTM算法的不足進行創(chuàng)新與改進,提出了相應(yīng)的改進算法。論文工作如下:1.提出了自適應(yīng)模糊C均值聚類的數(shù)據(jù)融合算法。針對RFCM算法存在融合不精確、融合可信度較低等不足,本文引入了自適應(yīng)系數(shù),結(jié)合卡爾曼濾波原理和基于多層感知機的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法,進行誤差協(xié)方差的估計,并設(shè)計了一種融合策略,從而提出了一種自適應(yīng)模糊C均值聚類的數(shù)據(jù)融合算法,即ARFCM算法。通過具有不同屬性的合成數(shù)據(jù)集與真實數(shù)據(jù)集的仿真實驗,將ARFCM算法與FCM、RFCM、RLS、KF、EFCM、FDP-FCM、IIFCM... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

可看出，大多數(shù)(k)

5.2 Bird1示的是由眼動儀采集的 Bird1 視頻序列的目標(biāo)的運動軌跡 { }P |1i= p ≤ i ≤ n，其中 ( ), ,i i i ip = t x y，it 為圖片的幀數(shù)，ix的空間位置。注視、眼跳、平滑尾隨是眼動數(shù)據(jù)的三個主對于感興趣的目標(biāo)以及背景，人眼注視的位置比較穩(wěn)定；眼跳表現(xiàn)為當(dāng)目標(biāo)發(fā)生光照變化、遮擋、變形、運動模糊時，人眼的運動較快，甚至?xí)l(fā)生失幀或連續(xù)失幀的情況；動的幅度不大時，人眼不斷追隨目標(biāo)的運動以致注視點前后跟蹤數(shù)據(jù)采集化相關(guān)濾波[53]與跟蹤學(xué)習(xí)檢測[49]（TrackingLearningDetec視頻序列的目標(biāo)進行跟蹤，得到一系列的跟蹤數(shù)據(jù)。其中核于機器學(xué)習(xí)的短時目標(biāo)跟蹤算法，該算法采用嶺回歸實現(xiàn)在現(xiàn)了對搜索區(qū)域的密集采樣，增加了學(xué)習(xí)樣本的多樣性，并

5.3 MontorRolling5.2.4 跟蹤數(shù)據(jù)特點當(dāng)目標(biāo)在運動過程中發(fā)生部分遮擋、目標(biāo)的位置以及形狀瞬時發(fā)生突變、光嚴(yán)重不均衡時，利用核化相關(guān)濾波算法采集的部分跟蹤數(shù)據(jù)如圖 5.4 所示，由的數(shù)量太多且篇幅限制，故本章只展示了 MontorRolling 視頻序列的跟蹤數(shù)據(jù)情況。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3549437