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《一種硬件友好型自適應(yīng)K–均值學(xué)習(xí)算法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、航天返回與遙感第38卷第3期68SPACECRAFTRECOVERY&REMOTESENSING2017年6月一種硬件友好型自適應(yīng)K–均值學(xué)習(xí)算法1211侯作勛韓培張宏偉安然（1北京空間機(jī)電研究所，北京100190）（2中國科學(xué)院空間應(yīng)用工程與技術(shù)中心，北京100190）摘要文章提出了一種適合于嵌入式平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)K–均值學(xué)習(xí)算法，用于解決標(biāo)準(zhǔn)K–均值算法中存在的無法自主確定類屬數(shù)量、難以確定合理的初始化種子集和運(yùn)算時(shí)間過長的問題。算法通過引入變異比準(zhǔn)則（VRC）對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行定量評(píng)估，并通過迭代運(yùn)算尋找VR
2、C最大值的方法有效解決了類屬數(shù)量的自主確定問題；提出了一種分布式最大–最小初始化種子選擇方法，利用漸進(jìn)尋找類內(nèi)距離最大樣本的方法解決了K值遞增時(shí)初始化種子集的確定問題；并給出了利用FPGA實(shí)現(xiàn)該算法的有效途徑。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法針對(duì)各種類型的樣本向量均能夠準(zhǔn)確高效的完成聚類處理任務(wù)，VRC評(píng)估結(jié)果與理論預(yù)期一致，初始化種子集選擇正確。為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分類、圖像分割等智能圖像處理任務(wù)奠定了基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞自適應(yīng)K–均值硬件友好圖像處理航天遙感中圖分類號(hào):TP72文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號(hào):1009-8518(201
3、7)03-0068-10DOI:10.3969/j.issn.1009-8518.2017.03.008AnHardware-friendlyAdaptiveK–meansLearningAlgorithm1211HOUZuoxunHANPeiZHANGHongweiANRan（1BeijingInstituteofSpaceMechanics&Electricity,Beijing100190,China）（2TechnologyandEngineeringCenterforSpaceUtilization,
4、ChineseAcademyofSciences,Beijing100190,China）AbstractThispaperproposesahardware-friendlyadaptiveK–meanslearningalgorithmtosolvethebasicproblemsofthestandardK–meansalgorithmwhichincludedeterminingtheclusternumberandthereasonableinitialseedsautomatically,andim
5、provingthecomputingspeedeffectively.Theproposedalgorithmusesthevarianceratiocriterion(VRC)toquantativelyevaluatetheclusteringresult,andfindstheoptimizedclusternumberbyseekingthemaximalvalueoftheVRC.Thedistributedmax–mininitialseedsselectionmethodisproposedto
6、findtheoptimizedinitialseedsfordifferentKbysearchingforthesamplewithmaximalinner-clusterdistancegradually.Also,thispaperintroducesthepossibleschemeofimplementingthealgorithmbyFPGA.Thesimulationsshowthattheproposedalgorithmcanfinishtheclusteringtasksfordiffer
7、entkindsofsamplesaccuratelyandefficiently.TheVRCevaluatingresultscompletelysatisfythetheoreticalprospective,andthefoundinitialseedsarereasonable.Itcanbeusedinsomeintelligentimageprocessingtasks,suchastheobjectclassificationandimagesegmentation.Keywordsadapti
8、ve;K–means;hardwarefriendly;imageprocessing;spaceremotesensing收稿日期：2016-12-13基金項(xiàng)目：國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2016YFB0501300，2016YFB0501302）第3期侯作勛等:一種硬件友好型自適應(yīng)K–均值學(xué)習(xí)算法690引言無監(jiān)督學(xué)習(xí)是智能航天遙感的重要手段，是實(shí)現(xiàn)遙感圖像分割、目標(biāo)分類等任務(wù)的基礎(chǔ)。無監(jiān)督
