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基于聚类的噪音消除方法

New Method of Eliminating Noise Based on Clustering

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【作者】 王静红刘教民李笔

【Author】 WANG Jing-hong,LIU Jiao-min, LI Bi (School of Electrical Engineering and Automation, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China; Information Technology School, Heber Normal University, Shijiazhuang 050091, China; Business School, Hebei Normal University, Shijiazhuang 050091, China.

【机构】 河北工业大学电气与自动化学院河北师范大学商学院

【摘要】 对原有消除噪音的方法进行了探讨,提出了基于相似度噪音消除的概念,并在此基础上给出了一个消除噪音的聚类启发式算法(GK-means).实验结果表明,算法能够进行较为简单而精确的划分,较好地解决了实际领域中存在的噪音问题,证明了此算法比较有效.

【Abstract】 Several methods of reducing noise are systemic introduced and first a heuristic algorithm using reduce noise in clustering theory (GK-means is proposed). The empirical results show that GK-means can obtain simpler, more precise and handle noises database effectively. The samples are used to prove the validity of this algorithm.

【关键词】 嗓音聚类相似度分析
【Key words】 NoiseClusteringSimilarity calibration
【基金】 河北省科技厅项目(042135126);河北省教育厅自然科学基金项目(2005360)
  • 【会议录名称】 2006中国控制与决策学术年会论文集
  • 【会议名称】2006中国控制与决策学术年会
  • 【会议时间】2006-07
  • 【会议地点】中国天津
  • 【分类号】TN911
  • 【主办单位】《控制与决策》编辑委员会、中国航空学会自动控制分会、中国自动化学会应用专业委员会
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