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图像拼接技术关键在于图像配准和算法效率,针对传统的图像特征匹配算法数据量大、计算耗时长的缺点,将K-means聚类算法应用到图像匹配算法中,提出了一种解决该问题的改进算法。该方法利用K-means聚类算法对图像提取出的角点对先进行聚类分组,然后采用预判断模型和分组随机选取的方法来提高传统算法效率。实验结果表明,该算法相比于传统的RANSAC算法,在保持较高的精度和鲁棒性的情况下,大大提高了计算效率,有助于提高图像的自动拼接的效率。 相似文献
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Dijkstra算法的分析与改进 总被引：3，自引：0，他引：3
Dijkstra算法是许多工程解决最短路径问题的理论基础,有着广泛的应用。传统Dijkstra算法在求解单源最短路径时,存在一些不足之处,影响了算法的效率。本文从节约存储空间和提高运算效率方面对传统Dijkstra算法进行了改进,通过分析与比较,这种改进算法的效率优于传统的Dijkstra算法,特别适用于大规模网络。 相似文献
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秦晓薇 《赤峰学院学报(自然科学版)》2011,27(6):47-49
区域填充算法是计算机图形学的一个重要研究课题.传统的区域填充算法存在填充结果不完备及算法效率不高的问题,在分析了两种传统区域填充算法的原理的基础上,详细阐述了四种改进的区域填充算法,并对算法的效率性能进行比较分析,最后指明了区域填充算法未来的研究热点. 相似文献
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潘雷 《南京晓庄学院学报》2005,21(5):71-76
Apriori算法是关联规则挖掘技术中的一个经典算法。笔者通过对该算法的思想和性能分析,认为它存在两方面的不足。本文提出了一种提高频繁项集挖掘算法效率的优化方法。实验表明,该优化算法对提高频繁项集挖掘算法的效率是有效的。 相似文献
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冒泡排序算法及其改进 总被引：1，自引：0，他引：1
周秋芬 《新乡教育学院学报》2009,22(3)
传统的冒泡排序算法存在效率不高的缺陷.经过深入分析论证,提出了改进的方法,并编程予以实现,由此提高了算法的效率. 相似文献
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李平荣 《喀什师范学院学报》2014,(3):35-37
对数据挖掘技术关联分析Apriori算法做了介绍,并对Apriori算法做了分析,指出其在候选项集比较多的情况下效率低下的缺点,最后提出了利用建立临时数据库的方法来提高Apriori算法的效率。 相似文献
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网络最小生成树问题的贪心解法 总被引：1，自引：0，他引：1
讨论了最小生成树问题的两种贪心算法：Prim算法和Kruskal算法,给出了算法步骤,设计了算法实现的一般模式,并介绍了它们的几种改进算法及时间效率比较。 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究内容,其主要目标就是发现数据库中一组对象之间某种关联。频繁项集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,它在很大程度上决定了关联规则挖掘的效率。介绍了Apriori算法及其算法改进。该改进算法对剪枝步进行了优化,提高了连接效率,并且不断减小数据库的规模,去掉无效事务,减少了每次扫描数据库所花费的时间,提高了算法效率。经过试验论证,性能比原有算法提高,具有一定的实用性。 相似文献
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施祖平 《通化师范学院学报》2010,31(12):95-96
冒泡法的基本思想是通过比较在待排数组中相邻元素的值来进行,在每一趟比较过程中使较大的元素向下＂沉＂而较小的元素向上＂浮＂,从而完成排序的目的.为提高排序效率,可以分别从两头交替扫描进行冒泡排序,即采用＂两头冒泡法＂对其改进. 相似文献
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传统冒泡排序算法的时间复杂度高达 O（n2）,且冒泡排序算法在排序序列基本有序、无序的情况下,时间复杂度都是相同的,排序效率并不高。文章结合选择排序的算法思想,对冒泡排序进行改进,以期达到减少交换次数的目的。另外,引进一种叫“反序标识符”的变量,从而有效标识在排序过程中的反序情况,可以大大减少排序序列基本有序的比较次数。利用以上两个措施降低传统冒泡排序算法的比较复杂度和交换次数,从而改进冒泡排序算法。 相似文献
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李云 《和田师范专科学校学报》2006,26(5):171-172
排序(sorting)是计算机程序设计中的一种重要操作,其方法也很多,有快速排序、冒泡法排序、选择法排序等,笔者将对这三种方法进行详细分析,以便大家能够更好领悟它。 相似文献
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针对程序设计中常出现的分类问题．介绍了六种常用的分类算法：冒泡分类、选择分类、合并分类、基数分类(桶分类)、堆分类、快速分类，以及每种分类法所需的时间复杂度。当对大量的数据进行分类时，应选择适当的算法，以提高程序的执行速度。 相似文献
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牛晨光 《北京工业职业技术学院学报》2004,3(2):34-37
排序是程序设计中非常重要的内容,其方法有很多,常用的有三种:冒泡排序、选择排序和插入排序.本文将对这三种方法用C语言进行详细分析,以便大家能够更好的理解和应用. 相似文献
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魏少涵 《宁德师专学报(自然科学版)》2012,24(4):371-376
冒泡排序是一种常见的单向的交换排序,而鸡尾酒排序是在冒泡排序的基础上进行改进的一种双向的交换排序,其每一趟排序都可以将当前的最大值和最小值放置到正确的位置．传统的鸡尾酒排序算法即使引入了标志是否交换的变量来记录前一趟数据是否发生交换从而确定排序是否结束,也无法处理前一趟排序有数据交换但是某些连续的数据存储子区间无交换的情况．为了有效降低不必要的比较,引入了一种鸡尾酒排序算法的改进算法． 相似文献