基于云模型的规则提取算法研究
基于云关联规则的蚁群聚类算法研究
的概率实现移动 ， 并聚集在不 同的食 物源而实现聚
类．
收稿 日期 ：０ ０１ —Ｏ ２ １—２２
基金项 目： 甘肃省 自然科学基金 （９ ６ ＪＡ ３ ） ０ １Ｒ Ｚ ０ １
作者简介 ： 孟昱煜（ ９ ５） 女 ， １ ７ 一 ， 河北张家 口人 ， 讲师 ， 士 硕
２ ２
兰
基 于云 关 联 规 则 的蚁 群 聚 类算 法研 究
孟 昱 煜
（ 兰州交通 大学 电子与信息工程学院 ， 甘肃 兰州 ７０７） ３００
摘
要 ： 于云模 型在非规 范知识表 示 中的优 良特征 ， 基 本文提 出了一种基 于云关联规则 的改进蚁群聚 类算 法． 通过
在邻域 内进行基 于云模 型关联规则 的概念快速 动态软 划分 来产 生最 大 内聚核 ， 重新定 义接 受分数模 型 ， 使属 性论
且 采用 蚁群 模 型进行 聚类 更加 接近 实际 聚类 问题 ．
云 变换是 从某一 论 域 的实 际数 据分 布 中进行 概念 描 述 归纳学 习 的过程 ， 对 概 念 从 定 量 描述 到 定 性 描 是
述 的变换 ．
３ 云关联规则 的蚁群聚类算 法
３ １ 云模 型关 联规则 ． 利用 云 模 型对 属 性定 义 域 进 行概 念 划 分 ， 在 并 结果 上提 取关联 规则 称 云关联 规则 ． 丁 一 ｛ ，。 设 ｔ ｔ，
州
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通
大
学
学
报
第 ３ 卷 Ｏ
蚁 群 聚类算 法 的突 出的特 征是 聚类 的数 量从 数
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
叠 加越 多 ， 其相 对误 差 越 小 ． 数 据挖 掘 的角 度 看 ， 从
基于虚拟格网的建筑物点云轮廓线自动提取
建筑物作为城市的重要组成部分，其轮廓线的自动提取对于点云测图、城市空间分析、建筑物三维建模等具有重要的应用价值。
长期以来，建筑物轮廓线的提取一直是测绘、遥感学者的研究重点之一。
早期建筑物轮廓线的提取主要是基于遥感影像立体测图等方式进行，虽然获取结果精度较高，但工序复杂，周期长，成果的现势性难以保证[1-3]。
而目前城市发展迅速，面貌日新月异，如何快速、自动地获取与更新城市建筑信息是目前亟需解决的问题。
具有三维数据采集能力的机载激光雷达（Light Detection And Range，LiDAR）技术的出现，为3D建筑物轮廓线的快速获取提供了新的手段。
对此，已有许多学者针对LiDAR数据开展建筑物轮廓线的提取研究，如尤红建等[4]设计了一种基于LiDAR距离影像的建筑物边缘自动提取方法。
该方法在点云滤波的基础上，利用地面点与非地面点生成数字表面模型（Digital Surface Model，DSM）和数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）差值运算实现建筑物区域分割，然后利用拉普拉斯（Laplace）算子进行建筑物边界提取，并采用最小均方差逼近以及基于主方向的正交化完成建筑物轮廓线基于虚拟格网的建筑物点云轮廓线自动提取徐景中，马丽娜武汉大学遥感信息工程学院，武汉430079摘要：在分析现有轮廓线提取方法不足的基础上，提出基于虚拟格网的建筑物轮廓线自动提取方法。
该方法利用建筑物点云生成虚拟格网并进行二值填充；采用邻域分析方法进行边界格网的标记与追踪；为了避免边界追踪错误，设计了基于方向的单边缘格网抑制方法及基于距离的连接关系调整方法以改善提取结果质量；根据格网追踪结果，从原始建筑物点云中提取真实轮廓点以保持原始建筑物轮廓形态；采用随机抽样一致性估计及最小二乘拟合方法进行轮廓线规则化处理，实现建筑物轮廓线的自动提取。
实验结果表明，该方法能快速从建筑物点云中提取轮廓线，可为建筑物轮廓线的自动提取提供一种可行的解决方案。
基于云计算的规划方案优化和决策模型
基于云计算的规划方案优化和决策模型引言：云计算作为一种新兴的信息技术，正在改变着人们的生活和工作方式。
在各个领域，云计算都发挥着重要的作用，尤其在规划方案优化和决策模型方面，其应用前景更是广阔。
本文将探讨基于云计算的规划方案优化和决策模型，旨在提供一种新的思路和方法，以提高规划和决策的效率和准确性。
一、云计算的基本原理和特点云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源、存储资源和应用软件等进行集中管理和分配，以提供高效、灵活和可扩展的服务。
其基本原理包括虚拟化技术、分布式计算和弹性伸缩等。
云计算的特点主要体现在以下几个方面：1. 弹性伸缩：云计算能够根据实际需求自动调整计算资源的数量，从而实现按需分配和使用。
2. 高可用性：云计算采用分布式架构，具有多个节点和冗余备份，能够提供高可靠性和可用性。
3. 灵活性：云计算提供了丰富的服务和应用，用户可以根据自己的需求选择合适的服务，并随时进行调整和扩展。
4. 成本效益：云计算采用按需付费的模式，用户只需支付实际使用的资源，避免了传统IT基础设施的高昂成本。
二、基于云计算的规划方案优化规划方案优化是指在给定的约束条件下，通过数学模型和优化算法，寻找最优的方案。
基于云计算的规划方案优化主要体现在以下几个方面：1. 数据处理和分析：云计算提供了强大的计算和存储能力，可以对大规模的数据进行处理和分析。
在规划方案优化中，可以利用云计算平台进行数据的预处理、特征提取和模型训练等，从而提高优化算法的效率和准确性。
2. 并行计算和分布式优化：云计算平台具有分布式计算的能力，可以将规划方案优化问题划分为多个子问题，并通过并行计算的方式进行求解。
这样可以大大缩短求解时间，并提高优化算法的效率。
3. 优化算法的选择和调优：云计算平台提供了丰富的优化算法和工具，可以根据具体的问题选择合适的算法，并通过参数调优和模型优化等手段，提高优化算法的性能和效果。
三、基于云计算的决策模型决策模型是指通过建立数学模型和决策规则，对给定的决策问题进行分析和求解。
基于二维云模型的规则提取算法研究
Ａｐ ｌ ａｉ ｎ ． ０ ０ ４ （ ６ ： ６４ ． ｐｉ ｔ ｓ ２ １ 。 ６ ２ ） ４ — ８ ｃ ｏ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｅｆｅ ｔ ｅ ｐ ｒｉ ｏ ｏ ｈ ｉ ｐ ｔ ｎ ｏ ｔ ｕ ｓ ａ ｅ ｍｕ ｔ ｂ ｉ ｖ ｌ ｅ ｅ ｓ ｍｐ ｅ ａ ａ ｉ ｒ ｎ ｆ ｒ ｄ ｎ ｏ ｏ ｓｒ ｃ ： ｉ ｃｉ ａｔｔ ｎ ｆ ｔ ｅ ｎ ｕ ａ ｄ ｕ ｐ ｔ ｐ ｃ ｓ ｖ ｉ ｓ ｅ ｎ ｏ ｖ ｄ ｗｈ ｎ ａ ｌ ｄ ｔ Ｓ ｔａ ｓ ｏ ｍｅ ｉ ｔ ｓ ｍｅ ｑ ａ ｉ ｔ ｅ ｒ ｌｓＷ ｈ ｎ ｅ ｌ ｇ ｗｉ ｍｕ ｔｄｍ ｅ ｓｏ ａ ｓ ｍｐ ｅ ａａ．ｈ ｐ ｉ ｔ ｕ ｌ ａｉ ｕ ｅ ． ｅ ｄ ａ ｉ ｔ ｔ ｖ ｎ ｈ ｌ ｉ ｎ ｉｎ ｌ ａ ｌ ｄ ｔ ｔ ｅ ｏｎ ｍｅ ｔ ｎ ｄ ａ ｏ ｅ Ｓ ｉ ｎ ｉ ｅ ｂ ｖ ｉ ｏ ｍｕ ｈ ｍ ｏ ｅ ｉ ｃ ｌ Ｆ ｒ ｈ ｃ ｒ ｄ ｆ ｕ ｔ ｏ ｔ ｅ ｉ ． ｐ ｒ ｏ ｅ ｏ ａ ｄ ｉ ｇ ｔ ａ ｐ ｏ ｌ ｍ ， ｎ ｉ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ｏ ｃ ｌ ｌｕ ｒ ｎ ｆ ｒ ｕ ｐ ｓ ｆ ｈ ｎ ｌ ｈ ｔ ｒ ｂ ｅ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｎ ｓ ａｅ ｃ ｏ ｄ ｔａ ｓｏ ｍ ｍｅ ｈ ｄ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｍｅ ｔ — ｉ ｎ ｉ ｎ ｃ ｌ ｎ ｔ ｏ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ， ａ ｄ ｗｏ ｄ ｍｅ ｓｏ ｓ ａ ｅ
测绘技术中的点云配准技巧分享
测绘技术中的点云配准技巧分享导语：现代测绘技术发展迅速，点云配准作为其中的一个重要环节，对于高精度地图制作和三维建模具有重要意义。
本文将分享测绘技术中的点云配准技巧，旨在帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、点云配准的基本概念点云配准是指将两个或多个采集自不同传感器或不同时间的点云数据进行匹配，使其在相同的坐标系下对齐。
点云配准的核心目标是找到两个或多个点云之间的对应关系，以达到数据的一致性和准确性。
二、点云配准的应用领域点云配准技术广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：1. 地理信息系统（GIS）：用于地图制作和空间数据处理，提高地理数据的准确性和精度。
2. 建筑信息模型（BIM）：用于建筑、道路等基础设施的三维建模和设计，提高模型的真实性和可靠性。
3. 汽车自动驾驶：用于激光雷达数据处理，实现车辆感知和路径规划，提高自动驾驶的安全性和可行性。
4. 航空航天：用于航空摄影和地球观测卫星数据处理，提高航空和卫星数据的精度和分辨率。
三、点云配准的常用方法点云配准方法多种多样，根据具体应用场景和需求选择适合的方法非常重要。
下面介绍几种常用的点云配准方法：1. 基于特征的点云配准：通过提取点云中的特征点（如角点、边缘点等），计算其特征描述符（如SIFT、HOG等），再通过特征匹配的方式进行点云配准。
这种方法对于具有明显几何形状和纹理特征的点云数据效果较好。
2. 基于ICP算法的点云配准：ICP（Iterative Closest Point）算法是一种常用的迭代优化算法，通过迭代计算两个点云之间的最小化距离，找到最佳的点云对齐方式。
ICP算法简单高效，适用于点云配准的大部分场景。
3. 基于惯性导航的点云配准：通过利用IMU（Inertial Measurement Unit）传感器提供的姿态信息，结合点云数据进行配准。
这种方法对于动态环境下的点云配准效果较好，如车辆行驶过程中的点云地图更新。
4. 基于机器学习的点云配准：利用深度学习等机器学习方法，将点云配准问题视为一个回归或分类问题进行求解。
基于离散点云的拉伸面与旋转面参数提取技术研究
第29卷第6期2008年12月华 北 水 利 水 电 学 院 学 报Journa l of North China Instit ute of Wa ter Conservancy and Hydr oelectric Po werVol 129No 16Dec 12008收稿日期6作者简介闫雒恒(—),女,河南洛阳人,讲师,主要从事计算机网络和逆向工程方面的研究文章编号:1002-5634(2008)06-0048-04基于离散点云的拉伸面与旋转面参数提取技术研究闫雒恒1,皇甫中民1,张秀梅2(1.华北水利水电学院,河南郑州450011;2.鹿邑县水利局高集乡水利站,河南周口477200)摘 要:为了提高拉伸面和旋转面参数提取的精度和抗噪声能力,依据拉伸和旋转面在各点的法矢与拉伸方向及旋转轴的几何约束关系,利用随机抽样一致性算法结合最小二乘法提取拉伸方向和旋转轴,然后采取全局约束策略,通过对轮廓数据整体拟合来提取轮廓线.实验证明了算法的有效性、鲁棒性和精确性,为逆向工程中高质量的重建曲面奠定了良好的基础.关键词:逆向工程;拉伸方向;旋转轴;随机抽样一致性算法中图分类号:TP391 文献标识码:A 逆向工程是将现有实物或模型经数字化后转换为CA D 模型的过程,曲面重建是其中一个非常关键的步骤[1],决定着最终重建模型的质量和产品再设计的效率.多数零件的表面由二次曲面、拉伸面和旋转面等规则曲面混合构成,从测量数据中提取这些规则曲面,计算出其几何参数,有助于提高模型重建的精度,对产品的再设计十分重要.目前针对拉伸面、旋转面等复杂曲面的提取技术研究的较少.拉伸方向和旋转轴分别是拉伸面和旋转面的非常重要的几何参数,其提取质量将直接影响曲面的提取质量.文献[2-3]采用最小二乘法分别提取拉伸方向和旋转轴,这种方法对噪声数据较敏感,鲁棒性差.文献[4]采用模式搜索策略,对估算出的初始拉伸方向进行优化,计算比较复杂.文献[5]提出的基于主方向高斯映射的旋转轴提取算法同样容易受到噪声数据的影响.笔者在离散点云的基础上,提出将随机抽样一致性算法[6]与最小二乘法相结合对拉伸方向和旋转轴进行提取然后对轮廓数据采用全局约束策略进行整体拟合的算法.最后,用添加不同程度噪声的模拟数据和实测数据对本算法进行验证,并与目前常用算法的计算结果进行了比较,结果证明了与该算法的有效性、鲁棒性和精确性.1 拉伸与旋转面的参数表示及特性1.1 拉伸面的参数表示及特性拉伸面包括拉伸方向和轮廓线2个参数,可表示为S translate =D tr an slate (d,c ).式中:d 为拉伸方向,是一个矢量,即沿直线拉伸;c 为轮廓线,可以是任何曲线段或曲线段组合.拉伸面上任一点的法向量必定垂直于它的拉伸方向[2],目前的拉伸方向提取算法大多依据该特性,采用最小二乘法求解.在离散点分布均匀处任取m 个数据点,估算出它们的法矢为n i =(n x i ,n yi ,n zi ),i =1,2,…,m ,设待求拉伸方向的矢量为d =(d x ,d y ,d z ),则得到最小二乘目标函数为∑mi =1<n i,d>2=∑mi =1(nxid x +n yi d y +n z1d z )21.2 旋转面的参数表示及特性旋转面包括旋转轴和轮廓线2个参数,可表示为S r otate =D r o tate (p,t ,c ).式中:p 为旋转轴上一点;t 为旋转轴方向.旋转面由p,t 确定旋转轴的方向和位置,轮廓线c 可以是任何曲线段或曲线段组合.旋转面上任一点的法向量必定与它的旋转轴相交[3].在离散点分布均匀处任取:2008-07-1:1977.m个数据点,估算出它们的法矢,设其Plucke r坐标为(n i,n i)=(n i1,n i2,n i3,n i4,n i5,n i6),i=1,2,…,m,待求旋转轴的P lucker坐标为(d,d)=(d1,d2,d3, d4,d5,d6),则得到最小二乘函数为∑m i=1(<ni,d>+<ni,d>)2利用最小二乘法提取拉伸方向和旋转轴尽管计算简单,但鲁棒性较差,若点云中存在大量的噪声点,法矢估算不够准确,将会影响提取精度,进而影响曲面的提取质量.笔者在最小二乘法的基础上,提出采用随机抽样一致性算法提高估算的抗噪声能力.估算出拉伸方向和旋转轴之后,再利用点云切片技术获取轮廓线的初始信息,进而提取轮廓线.算法依赖于点云的法矢,因此法矢的计算精度将影响拉伸方向和旋转轴的提取精度.目前,基于离散点云进行法矢估算的基本方法是:对数据点p的邻域数据进行平面拟合,用拟合平面的法矢作为点p法矢的近似值.由于估算出的法矢很不精确,为此采用一种改进的方法来提高法矢估算的精度.其基本思路是:以拟合平面的法矢作为法矢初值,通过不断迭代修正的过程最终计算出精确的法矢[7].2 用随机抽样一致性算法估算拉伸方向和旋转轴 尽管利用改进的法矢估算方法可较大地提高法矢估算的精度,但由于点云中噪声数据的影响,依然存在不少估算异常的法矢量,称之为“坏法矢”.如果这些“坏法矢”的数量较多或偏差较大,那么采用最小二乘法将无法估算出满足精度的拉伸方向和旋转轴.随机抽样一致性算法是一种鲁棒性很强的参数估算方法,其基本思想是:首先针对具体问题设计出一个目标函数;然后反复抽取尽可能少但又充分多的数据点集来估算目标函数各参数的初始值,并利用这些参数初始值把所有的数据划分为所谓的内点和外点;最后反过来用所有的内点重新估算目标函数的参数值.与传统优化算法所不同的是,随机抽样一致性算法最开始是利用一小部分数据作为内点得到参数初始值,然后根据初始值寻找数据集合中别的内点,这样可以最大限度地减少噪声和外点的影响,因此该算法具有较强的鲁棒性.2.1 估算拉伸面的拉伸方向利用随机抽样一致性算法估算拉伸方向时,具体实现步骤如下使用改进的法矢方法估算离散点云的法矢;2.从估算的法矢中均匀随机地选取m个法矢量,并构造一个有m个齐次方程的超定线性方程组,选取法矢量的个数m至少为3,求解该线性方程组的非零解得:d(k)=(d x,d y,d z);3.对点云数据的每一个法向量ni,计算误差δi=nxidx+nyidy+nz idz如果δi<ε,ε为一阈值,则认为该法矢为内点,否则为外点;4.统计步骤3的内点数为do t(k),如果dot(k)≥d ot,则以∑dot(k)j=1(nxjd x+n yj d y+n zj d z)2为目标函数,利用最小二乘法重新计算参数(dx,dy,dz),并计算其误差之和δ(k)=∑dot(k)j=1δj5.循环操作步骤2—4,直到计算出所有的δ(k),k=1,2,…,n;6.求所有δ(k)的最小值,并记该最小值对应的下标为k′,则相应的d(k′)就是估计的拉伸方向.上述算法中步骤5的n表示从法矢集合中的取样次数,其值的确定与法矢集合中“好法矢”的概率有关.设获得的法矢集中“好法矢”的概率为p,则i 次取样中只有一个“好样本”的概率为P i=(1-p m)i-1p m其符合几何分布的分布规律,因此,所需要的取样次数n的数学期望为E(n)=∑∞i=1(iPi)=p-m获得“好法矢”的概率p以及阈值do t的选择均与实际数据测量的情况有关,在工程计算时,可由技术人员根据测量状况交互确定.同样,为了确保取得“好样本”,工程计算中取样次数n的选择也要适当大于其数学期望.2.2 估算旋转面的旋转轴同样可估算出旋转面的旋转轴.设估算出的旋转轴的Plucke r坐标为(d,d),则旋转轴的方向向量为t=dd,且过点p=dd×dd.3 基于全局约束的轮廓线拟合提取出拉伸面的拉伸方向和旋转面的旋转轴后,通过对点云进行切片,以获取轮廓线上的数据点集依据拉伸面和旋转面不同的特性,采用不同的切片策略以垂直于拉伸方向的平面对拉伸面点云进行切94第29卷第6期闫雒恒等: 基于离散点云的拉伸面与旋转面参数提取技术研究 : 1...片,并通过投影法将各测点投影到切平面上,如图1所示.其中,p i 为拉伸面点云的任一测点;d 为拉伸方向;E 为切平面;p ′i 为点p i 经投影变换后在E 上的投影点.以过旋转轴的一个平面对旋转面点云进行切片,并通过旋转投影法将各测点旋转投影到切平面上,如图2所示.其中,p j 为旋转面点云的任一测点;t 为旋转轴;E 表示切平面;p ′j 为点p j 经旋转投影后在E 上的投影点. 将点云中每一测点投影到切平面上,得到轮廓线的数据点集.针对轮廓线数据点,经过简化、排序等预处理运算后,将其坐标转换至二维平面坐标系,进行基于约束的二维轮廓线整体拟合[8],得到满足逼近误差和约束要求的轮廓线参数方程.4 结果分析以拉伸面提取为例,分别用3组拉伸面模拟数据来验证算法的有效性和鲁棒性,并通过对2个包含拉伸面和旋转面的机械零件实测数据的参数提取来证明算法在实际工程中的可行性.模拟数据用计算机生成正常数据作为第1组,然后分别在正常数据基础上加入2种不同程度的高斯噪声(≤0101和≤0110)作为另外2组.使用改进算法和最小二乘法对3组拉伸面模拟数据提取拉伸方向的结果及误差分析见表1.其中,取样次数n 取20,内点数阈值dot 取100.对拉伸面、旋转面的提取如图3、图4所示.图3中(a )图表示一个鼠标的点云数据,其点云分区及曲面类型识别的结果如图(b)所示,其中2个侧面具有拉伸面特性;(c )图是侧面点云数据的法矢估算结果,对其进行拉伸方向提取,经过点云切片后获取轮廓线数据,再经简化、排序等处理后,拟合得到轮廓线,计算过程如图(d)所示.图4中,(a )图是某一具有旋转面特性的机械零件点云数据,(b )图是部分点云数据的法矢估算结果,旋转轴及轮廓线的提取结果如图(c)所示.表1 模拟数据提取拉伸方向算法数据拉伸方向矢量真实值与估计值间的夹角(误差)(0,0,1)最小正常数据(0.000000,0.000000,1.000000)0.000000000二乘加0.01噪声(-0.001987,-0.000948,0.999998)0.002000000法加0.10噪声(0.000067,-0.004991,0.999988)0.004898984改进正常数据(0.000000,0.000000,1.000000)0.000000000算法加0.01噪声(-0.000009,-0.000005,1.000000)0.000011300加0.10噪声(0.000000,-0.000005,1.000000)0.000005901图3 鼠标侧面提取05 华 北 水 利 水 电 学 院 学 报 2008年12月 由表1可以看出,在噪声数据较少的情况下,改进后的算法和最小二乘法均能计算出较精确的拉伸方向,随着噪声的增多增大,改进后的算法更具有良好的抵抗能力,而最小二乘法受噪声影响较大.5 结 语利用随机抽样一致性算法并结合最小二乘法估算拉伸面的拉伸方向及旋转面的旋转轴,通过大量实验并与目前常用算法的计算结果比较,证明所提出的改进算法具有可行性、精确性以及很强的抗噪声能力,对提高曲面参数提取的精度乃至最终重建模型的精度和效率都有重要意义.参 考 文 献[1]V arady T,M ar tin R R ,Cox J .Reverse enginee ring of geo 2m etric mode ls -an intr oduc tion [J ].Co mputer Aided De 2si gn,1997,29(4):255-2681[2]B enko P,M a rtin R R,V árady T .Alg orith m s for reverse en 2ginee ri ng bounda ry rep resentati on models [J ].Co mputerA i ded De sign,2001,33(11):839-8511[3]Pott mann H,R andrup T .Rotati onal and helical surface ap 2p roxi m ati on for reve rse enginee ri ng[J ].Co mputi ng,1998,60(4):307-322.[4]柯映林,李岸.点云数据中拉伸曲面特征的提取[J ].计算机辅助设计与图形学学报,2005,17(6):1329-13341[5]柯映林,李岸.基于主方向高斯映射的旋转面特征提取[J ].浙江大学学报(工学版),2006,40(6):942-946.[6]Fischle r M ,Bolles R .R ando m sample cons ensus:a pa ra 2dig m for mode l fitting with applica tions t o i mage analysis and auto ma ted ca rtography[J 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alg orith m co m 2bined by Least 2Squares,according t o the geo m etrica l rela ti ons hip bet ween the nor ma l of extruded s urface or rotati onal surface and the extruded direc ti on or rotati onal axis at each point .And then,a constra ined fittingm ethod is used t o ge t the profil e curve of the extruded surface or r ota ti ona l surface .The high efficiency,robustne ss and accuracy of t his a lg orithm are proved thr ough ex pe ri m ents,it is v e ry he l pful t o s urface reconstruc ti on in reverse engineering .Key wor ds:reverse engi neering;extruded directi on;rot a tional axis ;RANS AC alg orith m15第29卷第6期闫雒恒等: 基于离散点云的拉伸面与旋转面参数提取技术研究 。
基于云模型的云分类及分类属性重要度计算
基于云模型的云分类及分类属性重要度计算提要：本文介绍了基于云模型的分类方法,并通过实例提出一种云分类方法,从而实现对论域的软划分,且划分结果更符合人类的思维方式,能够反映从定量数值到定性概念间转换的不确定性。
关键词:云模型;分类;不确定性;1、云模型及分类方法1.1、云模型李德毅院士从以自然语言中的概念为切入点,在模糊数学和概率理论的基础上了建立定性和定量转换模型——云模型,云模型不再强调精确的函数表示,而是利用期望Ex(Expected value)、熵En(Entropy)和超熵He(Hyper entropy)三个数字特征,通过特定构造的算法,形成定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型,主要反映概念中模糊性、随机性及其关联性。
利用云模型,可以从语言值表达的定性信息中获得定量数据的范围和分布规律,也可以把精确数值有效转换为恰当的定性语言值,从而构成不确定性知识表示模型。
1.2、分类最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。
目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。
主要有以下几种分类方法:(1)决策树;(2)KNN法(K-Nearest Neighbor);(3)SVM法;(4)VSM法;(5)Bayes法;(6)神经网络。
其中,决策树归纳是经典的分类算法。
它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。
树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。
可以从生成的决策树中提取规则。
2、实例分析2.1、鸢尾花(Iris)Iris是一种鸢尾属植物,它有三个变种的植物。
每个花的特征用以下五种属性描述:1.萼片长度(厘米);2.萼片宽度(厘米);3.花瓣长度(厘米);4.花瓣宽度(厘米);5.类别(Setosa,Versicolour,Virginica).其中,前四种属性为条件属性,即AC={萼片长度,萼片宽度,花瓣长度花瓣宽度},属性“萼片长度”的取值V萼片长度={5.1,4.9,4.7,4.9,6.6,5.2,7.2,6.5,6.4}。
云计算中的数据分析和挖掘方法
云计算中的数据分析和挖掘方法随着现代科技的不断进步，数据的规模和复杂性不断增加。
这些数据储存在云计算的大数据平台上，如何从海量数据中提取出有价值的信息和知识成为了当前云计算领域研究的热点之一。
数据分析和挖掘方法在这个过程中扮演着至关重要的角色。
一、数据分析方法数据分析是一种从大量数据中提取出有价值的信息，用来支持决策和预测的过程。
它可以基于数据的模式、统计规律、自然语言处理等方面来进行分析，从而为商业和行政决策提供数据支持。
在云计算中，数据分析的方法主要包括以下几种：1. 数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中自动寻找有用的模式和规律，以实现分类、聚类、预测、关联分析等目标的技术。
其过程包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
数据挖掘方法可以应用于电子商务、智能交通、医学等多个领域中，为数据分析提供了有力的支持。
2. 统计分析统计分析是一种在已知数据分布的前提下，对数据进行概率分析的方法。
它可以通过概率统计、假设检验、回归分析等方法，对数据的分布情况进行描述和分析，从而得出结论。
在云计算中，统计分析方法通常用于预测和决策分析。
3. 自然语言处理自然语言处理是一种将自然语言转化为计算机可处理形式的技术。
它可以通过文本分析、语义分析、信息检索等方法，从文本中抽取出有用的信息。
在云计算中，自然语言处理主要应用于文本分析和情感分析等方面。
二、数据挖掘方法数据挖掘是一种从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识的技术。
在云计算中，数据挖掘方法主要包括以下几种：1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种从数据中挖掘出同时出现的频繁项集及其相互间的关系的技术。
它可以用来发现数据之间的关联规律，从而为商业决策提供支持。
2. 分类算法分类算法是一种从已知数据中构建分类模型，然后利用该模型对新数据进行分类的技术。
它可以将数据划分为不同的类别，用于预测和决策分析。
3. 聚类算法聚类算法是一种将数据集中相似的数据划分到同一组别中的技术。