基于视觉词典模型(bag of visual words model,BoVWM)的目标检索存在时间效率低、词典区分性不强的问题,以及由于空间信息的缺失及量化误差等导致的视觉语义分辨力不强的问题.针对这些问题,提出了基于词典优化与空间一致性度量的目标检...基于视觉词典模型(bag of visual words model,BoVWM)的目标检索存在时间效率低、词典区分性不强的问题,以及由于空间信息的缺失及量化误差等导致的视觉语义分辨力不强的问题.针对这些问题,提出了基于词典优化与空间一致性度量的目标检索方法.首先,该方法引入E2LSH(exact Euclidean locality sensitive hashing)过滤图像中的噪声和相似关键点,提高词典生成效率和质量;然后,引入卡方模型(chi-square model,CSM)移除词典中的视觉停用词增强视觉词典的区分性;最后,采用空间一致性度量准则进行目标检索并对初始结果进行K-近邻(K-nearest neighbors,K-NN)重排序.实验结果表明:新方法在一定程度上改善了视觉词典的质量,增强了视觉语义分辨能力,进而有效地提高目标检索性能.展开更多
为了解决传统视觉词典模型(bag of visual words model,Bo VWM)中存在的时间效率低、词典区分性不强的问题,以及由于空间信息的缺失及量化误差等导致的目标检索性能较低的问题。提出一种新的目标检索方法,首先引入精确欧氏位置敏感哈希(...为了解决传统视觉词典模型(bag of visual words model,Bo VWM)中存在的时间效率低、词典区分性不强的问题,以及由于空间信息的缺失及量化误差等导致的目标检索性能较低的问题。提出一种新的目标检索方法,首先引入精确欧氏位置敏感哈希(exact euclidean locality sensitive hashing,E2LSH)过滤训练图像集中的噪声和相似关键点,提高词典生成效率和质量;然后,引入卡方模型(Chi-square model)移除词典中的视觉停用词增强视觉词典的区分性;最后,采用空间一致性度量准则进行目标检索并对初始结果进行K-近邻(K-nearest neighbors,K-NN)重排序。将提出的方法在数据库Oxford5K和Flickr1上进行目标检索,结果表明,新方法在一定程度上改善了视觉词典的质量,增强了视觉语义分辨能力,有效地提高目标检索性能。展开更多
人们通常习惯用语言术语来表达他们的偏好,因此概率型语言术语集(Probabilistic Linguistic Term Set,PLTS)在决策过程中有着十分重要的作用。目前PLTS的研究刚刚起步,有关PLTS的相关研究没有关注到一致性度量的问题,对于PLTS的多属性...人们通常习惯用语言术语来表达他们的偏好,因此概率型语言术语集(Probabilistic Linguistic Term Set,PLTS)在决策过程中有着十分重要的作用。目前PLTS的研究刚刚起步,有关PLTS的相关研究没有关注到一致性度量的问题,对于PLTS的多属性群决策方法有待进一步研究。首先,给出了一种新的PLTS的集结方法,并且在已有的PLTS可能度公式的基础上,构建了PLTS的相似度量方法,在此基础上,进一步提出了基于PLTS一致性度量的多属性群决策方法。该方法在各决策者权重未知的情况下,考虑到各决策者之间的一致性。首先,定义PLTS的一致性度量公式,确定决策者权重;并根据PLTS的集结方法,集结各决策者的评价信息;最后,利用可能度公式对PLTS进行排序。通过案例分析验证了该方法的可行性和优越性。展开更多
发电量的多期投标组合是一个动态的优化问题,决策过程中常常呈现多期风险,因而对风险的度量也应该是动态的。条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)是一种静态一致性风险度量,不适用于对发电量的时间分解进行多期风险评估。该...发电量的多期投标组合是一个动态的优化问题,决策过程中常常呈现多期风险,因而对风险的度量也应该是动态的。条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)是一种静态一致性风险度量,不适用于对发电量的时间分解进行多期风险评估。该文提出一种动态一致性风险度量,考虑风险对未来投资收益波动的长期影响,将分位数作用于静态一致性风险度量来表征多期风险的动态特征,并采用分位数回归的方法,以各期CVaR的绝对偏差加权和最小为目标函数建立数学模型,该模型可同时应用于计及风险的发电量时间分解和空间分配计算。以水电厂短期优化调度为例,说明该风险度量指标的可行性和实用性。展开更多
文摘人们通常习惯用语言术语来表达他们的偏好,因此概率型语言术语集(Probabilistic Linguistic Term Set,PLTS)在决策过程中有着十分重要的作用。目前PLTS的研究刚刚起步,有关PLTS的相关研究没有关注到一致性度量的问题,对于PLTS的多属性群决策方法有待进一步研究。首先,给出了一种新的PLTS的集结方法,并且在已有的PLTS可能度公式的基础上,构建了PLTS的相似度量方法,在此基础上,进一步提出了基于PLTS一致性度量的多属性群决策方法。该方法在各决策者权重未知的情况下,考虑到各决策者之间的一致性。首先,定义PLTS的一致性度量公式,确定决策者权重;并根据PLTS的集结方法,集结各决策者的评价信息;最后,利用可能度公式对PLTS进行排序。通过案例分析验证了该方法的可行性和优越性。
文摘发电量的多期投标组合是一个动态的优化问题,决策过程中常常呈现多期风险,因而对风险的度量也应该是动态的。条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)是一种静态一致性风险度量,不适用于对发电量的时间分解进行多期风险评估。该文提出一种动态一致性风险度量,考虑风险对未来投资收益波动的长期影响,将分位数作用于静态一致性风险度量来表征多期风险的动态特征,并采用分位数回归的方法,以各期CVaR的绝对偏差加权和最小为目标函数建立数学模型,该模型可同时应用于计及风险的发电量时间分解和空间分配计算。以水电厂短期优化调度为例,说明该风险度量指标的可行性和实用性。
