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基于优化度量学习算法的电子元件智能分栋系统的实现
1
作者 潘美莲 林启英 《办公自动化》 2024年第16期4-6,10,共4页
当今社会电子产品的更新迭代速度加快,造成大量电子废弃物,为避免资源浪费,回收可重复利用的电子元件的分栋工作变得日益重要。传统的分栋方法效率低并易受人为因素的影响。现开发一种基于优化度量学习算法的电子元件智能分栋系统。该... 当今社会电子产品的更新迭代速度加快,造成大量电子废弃物,为避免资源浪费,回收可重复利用的电子元件的分栋工作变得日益重要。传统的分栋方法效率低并易受人为因素的影响。现开发一种基于优化度量学习算法的电子元件智能分栋系统。该系统引用核分类器改进优化度量学习模型,可提高电子元件识别效率和精度,能充分挖掘电子废弃物中可回收利用价值,并带来巨大的循环经济效益。 展开更多
关键词 电子废弃物 电子元件 核分类器 度量学习 分抹系统
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Kernel-kNN:基于信息能度量的核k-最近邻算法 被引量:15
2
作者 刘松华 张军英 +1 位作者 许进 贾宏恩 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期1681-1688,共8页
提出一种核k最近邻算法.首先给出用于最近邻学习的信息能度量方法,该方法克服了高维数据不便于用传统距离度量表示的困难,提高了数据间类别相似性和距离的一致性.在此基础上,将传统的kNN扩展为非线性形式,并采用半正定规划学习全局最优... 提出一种核k最近邻算法.首先给出用于最近邻学习的信息能度量方法,该方法克服了高维数据不便于用传统距离度量表示的困难,提高了数据间类别相似性和距离的一致性.在此基础上,将传统的kNN扩展为非线性形式,并采用半正定规划学习全局最优的度量矩阵.算法主要特点是:能较好地适用于高维数据,并有效提升kNN的分类性能.多个数据集的实验和分析表明,本文的Kernel-kNN算法与传统的kNN算法比较,在低维数据上,分类准确率相当;在高维数据上,分类性能有明显提高. 展开更多
关键词 距离度量 非线性变换 k-最近邻(k-NN) 核方法
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HEAT KERNEL ESTIMATES ON JULIA SETS 被引量:1
3
作者 杨甍 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2017年第5期1399-1414,共16页
We give heat kernel estimates on Julia sets J(f;) for quadratic polynomials f c(z) = z;+ c for c in the main cardioid or the ±1/k-bulbs where k ≥ 2. First we use external ray parametrization to construct a r... We give heat kernel estimates on Julia sets J(f;) for quadratic polynomials f c(z) = z;+ c for c in the main cardioid or the ±1/k-bulbs where k ≥ 2. First we use external ray parametrization to construct a regular, strongly local and conservative Dirichlet form on Julia set. Then we show that this Dirichlet form is a resistance form and the corresponding resistance metric induces the same topology as Euclidean metric. Finally, we give heat kernel estimates under the resistance metric. 展开更多
关键词 Julia sets heat kernel resistance metric
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Air Traffic Operation Complexity Analysis Based on Metrics System
4
作者 Xie Hua Cong Wei +1 位作者 Hu Ming hua Liu Sifeng 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2016年第4期461-468,共8页
In order to quantitatively analyze air traffic operation complexity,multidimensional metrics were selected based on the operational characteristics of traffic flow.The kernel principal component analysis method was ut... In order to quantitatively analyze air traffic operation complexity,multidimensional metrics were selected based on the operational characteristics of traffic flow.The kernel principal component analysis method was utilized to reduce the dimensionality of metrics,therefore to extract crucial information in the metrics.The hierarchical clustering method was used to analyze the complexity of different airspace.Fourteen sectors of Guangzhou Area Control Center were taken as samples.The operation complexity of traffic situation in each sector was calculated based on real flight radar data.Clustering analysis verified the feasibility and rationality of the method,and provided a reference for airspace operation and management. 展开更多
关键词 operation complexity traffic metrics kernel primary component analysis hierarchical clustering
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基于核与局部信息的多维度模糊聚类图像分割算法 被引量:6
5
作者 王少华 狄岚 梁久祯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期3227-3231,3237,共6页
在以聚类分析为背景的图像分割算法中,引入局部信息是为了在保留图像细节的同时尽可能地减少噪声。在模糊C均值算法基础上,提出了一种基于核与局部信息的多维度模糊聚类分析方法来权衡图像中的噪声和细节。该算法引入2个基于局部信息的... 在以聚类分析为背景的图像分割算法中,引入局部信息是为了在保留图像细节的同时尽可能地减少噪声。在模糊C均值算法基础上,提出了一种基于核与局部信息的多维度模糊聚类分析方法来权衡图像中的噪声和细节。该算法引入2个基于局部信息的图像变体,即平滑和锐化处理后的图像,使之与原始图像一起构成多维度的灰度值向量来替换原始单维的灰度值;再利用核方法提高其鲁棒性;最后添加一个邻域隶属度差异惩罚项很好地修正和增强了最终的分割效果。在人工合成图片的去噪实验中,所提方法取得了近99%的分割正确率,优于Nystrom归一化分割(NNcut)和基于模糊局部信息C均值(FLICM)算法;同时在自然图片和医学图片的对比实验以及参数调控实验中,展现出了其在处理图像噪声和细节时灵活、稳定、健壮且易于调控的特点。 展开更多
关键词 聚类分析 图像分割 模糊C均值 多维度 核方法 局部信息
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基于多特征子空间与核学习的行人再识别 被引量:27
6
作者 齐美彬 檀胜顺 +2 位作者 王运侠 刘皓 蒋建国 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期299-308,共10页
行人再识别指的是在无重叠视域多摄像机监控系统中,匹配不同摄像机视域中的行人目标.针对当前基于距离测度学习的行人再识别算法中存在着特征提取复杂、训练过程复杂和识别效果差的问题,我们提出一种基于多特征子空间与核学习的行人再... 行人再识别指的是在无重叠视域多摄像机监控系统中,匹配不同摄像机视域中的行人目标.针对当前基于距离测度学习的行人再识别算法中存在着特征提取复杂、训练过程复杂和识别效果差的问题,我们提出一种基于多特征子空间与核学习的行人再识别算法.该算法首先在不同特征子空间中基于核学习的方法得到不同特征子空间中的测度矩阵以及相应的相似度函数,然后通过比较不同特征子空间中的相似度之和来对行人进行识别.实验结果表明,本文提出的算法具有较高的识别率,其中在VIPe R数据集上,RANK1达到了40.7%,且对光照变化、行人姿态变化、视角变化和遮挡都具有很好的鲁棒性. 展开更多
关键词 行人再识别 特征空间 测度学习 核学习
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复杂装备健康状态评估的粗糙核距离度量方法 被引量:14
7
作者 张亮 张凤鸣 杜纯 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第18期4269-4271,共3页
复杂装备的健康状态评估对于减少定时维修和事后维修的次数以及推动视情维修具有重要的意义。提出了一种基于粗糙核距离度量的复杂装备健康状态评估方法,该方法首先用粗糙集进行健康特征的约简和权重系数确定,以得到优化的联合健康特征... 复杂装备的健康状态评估对于减少定时维修和事后维修的次数以及推动视情维修具有重要的意义。提出了一种基于粗糙核距离度量的复杂装备健康状态评估方法,该方法首先用粗糙集进行健康特征的约简和权重系数确定,以得到优化的联合健康特征向量,然后基于加权核距离度量进行健康状态分类。航空发动机健康状态评估中的应用表明,该方法具有鲁棒性、实时性强、计算简单的特点。 展开更多
关键词 复杂装备 健康状态评估 健康特征 粗糙集 核距离度量
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基于多核Boosting方法的通用目标分类和识别 被引量:3
8
作者 林亦宁 韦巍 戴渊明 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期66-71,共6页
针对传统基于SVM分类器的多核学习方法优化参数多、优化过程复杂、计算量大的缺点,本文提出基于Real Adaboost的多核学习方法解决通用目标分类与识别问题。该方法根据核函数能将高维特征映射到低维空间的特性,采用核函数空间上的线性平... 针对传统基于SVM分类器的多核学习方法优化参数多、优化过程复杂、计算量大的缺点,本文提出基于Real Adaboost的多核学习方法解决通用目标分类与识别问题。该方法根据核函数能将高维特征映射到低维空间的特性,采用核函数空间上的线性平面分割构建弱分类器,并用Real Adaboost学习框架对弱分类器进行学习。先用分层特征算子PHOG和PHOW分别提取图像不同尺度的形状和表观信息,并用核函数计算特征距离,然后在核空间上构建线性弱学习器池,最后用Real Adaboost算法学习得到强分类器。实验结果表明,该方法有效提高了图像分类的准确率。 展开更多
关键词 核函数 图像分类 多尺度特征 核空间线性学习器 ADABOOST 距离学习
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一种改进高斯核度量的HEC算法在变压器故障诊断中的应用 被引量:4
9
作者 李中胜 刘林 《广东电力》 2016年第12期104-109,共6页
针对传统超球型聚类算法难以解决变压器故障诊断问题的特性,使用一种改进的高斯核的超椭球聚类(hyper-ellipsoidal clustering,HEC)算法,并将其解释为寻找体积和密度都紧凑的椭球分簇,该算法能够有效地处理形状为椭球、大小不同和密度... 针对传统超球型聚类算法难以解决变压器故障诊断问题的特性,使用一种改进的高斯核的超椭球聚类(hyper-ellipsoidal clustering,HEC)算法,并将其解释为寻找体积和密度都紧凑的椭球分簇,该算法能够有效地处理形状为椭球、大小不同和密度不同的分簇。在模拟数据集上的仿真实验表明所提算法在聚类结果和性能上优于K-Means算法、模糊C-Means算法和混合高斯模型期望最大化算法,从而验证了该提算法在处理椭球形或复杂形状数据集聚类时的可行性和有效性;同时将该算法应用在基于变压器油中溶解气体(dissolved gas-in-oil analysis,DGA)的变压器故障诊断中,验证了该方法更高的故障诊断准确度。 展开更多
关键词 数据聚类 超椭球聚类 高斯核度量 变压器 油中溶解气体 故障诊断
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基于标记信息级联传播树特征的谣言检测新方法 被引量:7
10
作者 蔡国永 毕梦莹 刘建兴 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期1488-1495,共8页
近年来新浪微博已成为国内重要的社交媒体平台之一,然而该类平台开放的匿名环境给谣言提供了滋生、传播的温床,造谣传谣给社会带来的消极影响不容忽视。传统的基于特征的谣言检测研究主要关注消息文本、发布用户、传播等方面的静态扁平... 近年来新浪微博已成为国内重要的社交媒体平台之一,然而该类平台开放的匿名环境给谣言提供了滋生、传播的温床,造谣传谣给社会带来的消极影响不容忽视。传统的基于特征的谣言检测研究主要关注消息文本、发布用户、传播等方面的静态扁平特征,忽略了对消息传播演化结构和传播群体反应等方面的研究。针对此问题,首先将消息传播的级联模型引入标记传播树(LPT)模型中,提出改进的标记信息级联传播树模型(CA-LPT);在此模型下提出一种动态度量用户影响力的方法;然后提出10个新特征以扩充已有的静态扁平特征集,再利用基于随机通路图核和RBF核的混合核支持向量机(SVM)进行谣言检测;最后通过基于新浪微博真实数据集的实验分析,验证了所提方法能提升谣言检测的性能。 展开更多
关键词 谣言检测 混合核函数 影响力度量 标记信息级联传播树
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核耦合度量学习方法及其在步态识别中的应用 被引量:2
11
作者 王科俊 阎涛 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期169-175,共7页
针对已有基于线性变换的耦合度量学习方法在解决实际问题时会遇到维数灾难和无法很好描述非线性模型等问题,通过引入核方法,提出核耦合度量学习方法.首先采用非线性变换将来自不同集合的数据投影到同一个高维耦合空间,使两个集合中具有... 针对已有基于线性变换的耦合度量学习方法在解决实际问题时会遇到维数灾难和无法很好描述非线性模型等问题,通过引入核方法,提出核耦合度量学习方法.首先采用非线性变换将来自不同集合的数据投影到同一个高维耦合空间,使两个集合中具有相关关系的元素投影后尽可能接近.然后在这个公共的耦合空间使用传统的核方法进行运算.最后将其应用到步态识别中,以解决步态识别中不同集合间的匹配问题.采用CASIA(B)步态数据库进行实验分析,结果表明文中方法取得较满意的识别效果. 展开更多
关键词 耦合度量学习 核方法 步态识别 步态能量图
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图像分类中基于核映射的光谱匹配度量方法 被引量:2
12
作者 夏列钢 王卫红 +1 位作者 胡晓东 骆剑承 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期591-596,604,共7页
针对多光谱遥感数据特点利用SSV匹配技术改进高斯核函数得到新的KSSV函数,然后在由KSSV核函数映射得到的高维空间中利用SAM匹配技术代替基于欧氏距离的相似性度量。如此可以充分挖掘多光谱影像中的波谱特征信息并有效利用,提高模式识别... 针对多光谱遥感数据特点利用SSV匹配技术改进高斯核函数得到新的KSSV函数,然后在由KSSV核函数映射得到的高维空间中利用SAM匹配技术代替基于欧氏距离的相似性度量。如此可以充分挖掘多光谱影像中的波谱特征信息并有效利用,提高模式识别方法应用的有效性。将此方法分别应用于非监督分类(k均值)与监督分类(最小距离、SVM)的试验表明,改进度量的分类方法可显著提高地类间的可区分度并有效降低类内的不一致性,更有效针对多光谱遥感影像中的地物类型,获得较好的精度改进。 展开更多
关键词 相似性度量 光谱匹配 核映射 K均值聚类 支撑向量机
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基于核映射多光谱特征融合的高光谱遥感图像分类法 被引量:6
13
作者 樊利恒 吕俊伟 +1 位作者 于振涛 曹亮杰 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期87-92,共6页
多光谱遥感图像的波段设定在理论和实践上都极具地物针对性,在更有效的数据挖掘方法帮助下可以提取足够的光谱特征以区分地物,本文将光谱匹配技术用于相似性度量,以提高分类准确度.首先选定光谱角制图、光谱相关制图、Mahalanobis距离... 多光谱遥感图像的波段设定在理论和实践上都极具地物针对性,在更有效的数据挖掘方法帮助下可以提取足够的光谱特征以区分地物,本文将光谱匹配技术用于相似性度量,以提高分类准确度.首先选定光谱角制图、光谱相关制图、Mahalanobis距离、光谱相似度和光谱信息差异做为光谱度量;随后选择高斯核函数,在选定核函数之后,得到了核映射下的光谱特征度量来挖掘高光谱遥感数据的光谱特征.最后采用核映射多光谱特征融合法对多光谱遥感图像光谱特征的相似性进行描述,得到基于核映射多光谱特征融合的高光谱遥感图像分类算法.使用MATLAB中的LIBSVM工具箱对AVIRIS高光谱遥感数据进行分类实验,并与已有算法进行对比,结果表明本文提出的算法具有较高的分类准确度和性能. 展开更多
关键词 高光谱 核映射 遥感图像 分类 相似性度量 光谱度量
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关于C_(p,q)圆型域的酉曲率 被引量:1
14
作者 刘小妹 许忠义 《南昌大学学报(理科版)》 CAS 北大核心 2006年第1期3-6,共4页
先用级数法得到圆型域Cp,q=E{a|z1|2p+b|z2|2q<1,0<a,b≤1,p,q为正整数}的Bergm an核函数显表达式,然后计算了它的Bergm an度量,酉曲率和R icc i曲率。
关键词 Cp q圆型域 BERGMAN核函数 BERGMAN度量 酉曲率 RICCI曲率
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联合增强局部最大发生特征和k-KISSME度量学习的行人再识别 被引量:1
15
作者 孙锐 夏苗苗 +1 位作者 陆伟明 张旭东 《图学学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期362-371,共10页
行人再识别是一种在监控视频中自动搜索行人的重要技术,该技术包含特征表示和度量学习2部分。有效的特征表示应对光线和视角变化具有鲁棒性,具有判别性的度量学习能够提高行人图像的匹配精度。但是,现有的特征大多都是基于局部特征表示... 行人再识别是一种在监控视频中自动搜索行人的重要技术,该技术包含特征表示和度量学习2部分。有效的特征表示应对光线和视角变化具有鲁棒性,具有判别性的度量学习能够提高行人图像的匹配精度。但是,现有的特征大多都是基于局部特征表示或者全局特征表示,没有很好的集成行人外观的精细细节和整体外观信息且度量学习通常是在线性特征空间进行,不能高效地利用特征空间中的非线性结构。针对该问题,设计了一种增强局部最大发生的有效特征表示(eLOMO)方法,可以实现行人图像精细细节和整体外观信息的融合,满足人类视觉识别机制;并提出一种被核化的KISSME度量学习(k-KISSME)方法,其计算简单、高效,只需要对2个逆协方差矩阵进行估计。此外,为了处理光线和视角变化,应用了Retinex变换和尺度不变纹理描述符。实验表明该方法具有丰富和完整的行人特征表示能力,与现有主流方法相比提高了行人再识别的识别率。 展开更多
关键词 行人再识别 增强的局部最大发生特征 核学习 特征表示 度量学习
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基于块的分级存储系统多样性机制设计与研究 被引量:3
16
作者 杜然 黄秋兰 +1 位作者 程耀东 陈刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期50-59,共10页
HazelNut是一种基于块的分级存储系统,为满足HazelNut多种存储设备和追踪迁移方式的管理需求,设计并实现多样性设备管理机制HNDisk和多样性追踪迁移机制HNType。HNDisk将物理存储设备分层管理,不限制设备种类和设备数量。HNType可按照... HazelNut是一种基于块的分级存储系统,为满足HazelNut多种存储设备和追踪迁移方式的管理需求,设计并实现多样性设备管理机制HNDisk和多样性追踪迁移机制HNType。HNDisk将物理存储设备分层管理,不限制设备种类和设备数量。HNType可按照公共接口添加类型模块,便于配置并选择不同追踪度量和迁移算法。在HNDisk和HNType的基础上,测试不同追踪度量对btier平均值迁移算法性能的影响,结果表明,追踪度量访问次数和访问字节数非线性相关,两者对迁移效果的影响不同,并且使用读写请求完成时间作为追踪度量至少可使顺序读写性能提升10%。 展开更多
关键词 分级存储系统 多样性 LINUX内核 可装载内核模块 虚拟文件系统开关 追踪度量 迁移算法
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快速非匀质图像分割方法
17
作者 孙建中 熊忠阳 张玉芳 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期64-70,共7页
针对灰度非匀质图像分割困难及效率低下的问题,提出一种基于局部区域活动轮廓模型快速分割方法。该方法结合核函数和割测度定义一个新的能量函数。一方面,在中心点被核函数掩模的局部区域内,用邻近点的加权均值拟合数据项能有效处理图... 针对灰度非匀质图像分割困难及效率低下的问题,提出一种基于局部区域活动轮廓模型快速分割方法。该方法结合核函数和割测度定义一个新的能量函数。一方面,在中心点被核函数掩模的局部区域内,用邻近点的加权均值拟合数据项能有效处理图像的非匀质分布。另一方面,用割测度逼近的曲线长度作为全局正则性,利于轮廓快速定位于物体边界。最后,在轮廓演化过程中,使用基于栅格图的最大流算法,避免了传统模型计算代价高昂的水平集函数。合成图像和真实图像的实验结果表明,提出的方法能有效快速地分割灰度非匀质图像中的弱边缘物体及多灰阶复杂结构物体;同时,对初始轮廓线位置和噪声具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 活动轮廓 图像分割 核函数 割测度 灰度非匀质 最大流
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基于核空间与稠密水平条带特征的行人再识别
18
作者 王强 包晓安 +2 位作者 张福星 高春波 桂江生 《计算机测量与控制》 2018年第7期173-177,共5页
针对不同摄像机场景中的行人图像受到光照、视角和行人姿态等变化的影响,在监控画面中容易造成较大的外观差异的问题,提出了一种基于核空间与稠密水平条带特征的行人再识别算法;该算法在XQDA(Cross-view Quadratic Discriminant Analys... 针对不同摄像机场景中的行人图像受到光照、视角和行人姿态等变化的影响,在监控画面中容易造成较大的外观差异的问题,提出了一种基于核空间与稠密水平条带特征的行人再识别算法;该算法在XQDA(Cross-view Quadratic Discriminant Analysis)度量学习算法的基础上提出了核空间映射与稠密水平条带提取行人图像特征的思想,首先通过自顶向下的滑动水平条带提取每个水平条带的颜色特征和纹理特征,然后融合行人图像的多种特征,把获得的特征映射到核空间中,最后在核空间里学习得到一个对背景、视角、姿势的变化具有鲁棒性的相似度函数,通过比较相似度的排名来对行人进行再识别;在VIPeR和iLIDS两个行人再识别数据集上的实验结果表明,该算法具有较高的识别率,其中Rank1(排名第1的搜索结果即为待查询行人的比率)分别达到48.2%和60.8%。 展开更多
关键词 行人再识别 距离度量学习 核空间 滑动水平条带
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距离度量学习的摄像网络中行人重识别 被引量:1
19
作者 章东平 徐丽园 《中国计量大学学报》 2016年第4期424-428,434,共6页
针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应... 针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率. 展开更多
关键词 人重识别 距离度量学习 摄像网络 核函数 正则项
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二连通域上Bergman空间函数的分解
20
作者 崔学伟 杨雪梅 《商洛学院学报》 1999年第4期11-17,共7页
探讨了二连通域上Bergman空间的原子分解,并给出了Bergman空间函数的一种级数表示.
关键词 BERGMAN空间 Bergman空间再生核 Bengman距离
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