隨機型分形維數(shù)計算方法及其在數(shù)據(jù)流聚類中的應(yīng)用研究的開題報告

隨機型分形維數(shù)計算方法及其在數(shù)據(jù)流聚類中的應(yīng)用研究的開題報告一、選題背景與意義隨機型分形維數(shù)（RandomFractalDimension，以下簡稱RFD）是描述圖像和信號中自相似性的一種特征參數(shù)。它被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理、紋理分析、圖像檢索等領(lǐng)域中。而在數(shù)據(jù)流聚類中，采用RFD對數(shù)據(jù)進行特征提取，生成高維特征空間，進而進行聚類，可以有效地降低維度、節(jié)省存儲空間，并提高聚類效果。二、研究內(nèi)容和目標(biāo)本研究旨在探究RFD的計算方法，比較現(xiàn)有的基于灰度值和基于幾何外殼的方法在數(shù)據(jù)流聚類中的效果，并嘗試改進現(xiàn)有方法，提高計算效率和聚類性能，提高RFD在實際應(yīng)用中的可行性和可靠性。具體研究內(nèi)容包括：1.綜述RFD的定義、計算方法、應(yīng)用領(lǐng)域，并分析其在數(shù)據(jù)流聚類中的優(yōu)勢。2.對比現(xiàn)有基于灰度值的RFD計算方法和基于幾何外殼的RFD計算方法，研究它們在數(shù)據(jù)流聚類中的適用性和優(yōu)劣。3.提出改進的RFD計算方法，通過降低計算復(fù)雜度和提高計算精度，提高其在數(shù)據(jù)流聚類中的應(yīng)用效果。4.設(shè)計并實現(xiàn)一個數(shù)據(jù)流聚類算法，通過比較不同RFD計算方法的聚類效果，驗證改進的RFD計算方法的有效性和實用性。三、預(yù)期結(jié)果通過本研究，期望得到以下結(jié)果：1.對RFD的計算方法有更深入的理解，包括基于灰度值和基于幾何外殼的方法的優(yōu)劣及其適用范圍。2.提出針對數(shù)據(jù)流聚類的改進型RFD計算方法，并驗證其在聚類效果和計算效率方面的改進性。3.設(shè)計并實現(xiàn)一個基于RFD的數(shù)據(jù)流聚類算法，通過基于不同RFD計算方法的實驗比較，驗證改進方法的有效性和實用性。四、研究方法和步驟1.文獻綜述，調(diào)研和分析現(xiàn)有的RFD計算方法、數(shù)據(jù)流聚類算法及其相關(guān)應(yīng)用。2.實現(xiàn)現(xiàn)有基于灰度值和基于幾何外殼的兩種RFD計算方法，并進行對比實驗，分析其在數(shù)據(jù)流聚類中的適用性。3.提出改進計算方法，包括基于語義分割、基于幾何變換等方法，設(shè)計試驗方案，并通過實驗驗證其改進效果。4.設(shè)計并實現(xiàn)一個基于RFD的數(shù)據(jù)流聚類算法，包括聚類中心的選取、距離度量、聚類結(jié)果的評價等步驟。通過比較不同RFD計算方法的聚類效果，驗證改進方法的有效性和實用性。五、進度計劃1.第一周：文獻綜述，了解RFD的定義和計算方法，學(xué)習(xí)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)流聚類算法和相關(guān)概念。2.第二周-第三周：實現(xiàn)基于灰度值和基于幾何外殼的兩種RFD計算方法，并設(shè)計實驗驗證其適用性和計算效率。3.第四周-第五周：提出基于語義分割和幾何變換的改進型RFD計算方法，并通過實驗比較驗證其改進效果。4.第六周-第七周：設(shè)計并實現(xiàn)一個基于RFD的數(shù)據(jù)流聚類算法，并通過實驗比較不同RFD計算方法的聚類效果。5.第八周：總結(jié)分析實驗結(jié)果，撰寫論文。六、參考文獻[1]王建云,徐小勇.隨機型分形維數(shù)及其在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用--綜述[J].山東大學(xué)學(xué)報:醫(yī)學(xué)版,2013,51(11):26-31.[2]李家欽,張德立.基于RFD特征的空間圖像檢索研究[J].測繪通報,2012,8(12):1-5.[3]Liu,Y.,&Yang,W.(2015).Animprovedfractaldimensionalgorithmfordiversesurfacesbasedonmultiscalesegmentation.IEEETransactionsonImageProcessing,24(9),2827-2839.[4]Nguyen,V.T.,Nguyen,H.T.,Nguyen,T.D.,&Hong,T.P.(2020).Anovelfractaldimensionalgorithmbasedongeometrictransformatio