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多维特征融合与Adaboost-SVM的车辆识别算法 被引量:14
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作者 崔鹏宇 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第3期608-612,共5页
为了解决车辆目标特征不明显而导致识别率低的问题,提出了基于多维特征融合与Adaboost-SVM强分类器的车辆目标识别算法。首先,根据车辆目标几何特征、颜色特征和纹理特征,融合为多维特征向量,达到组建强特征向量的目的。然后,融合Adabo... 为了解决车辆目标特征不明显而导致识别率低的问题,提出了基于多维特征融合与Adaboost-SVM强分类器的车辆目标识别算法。首先,根据车辆目标几何特征、颜色特征和纹理特征,融合为多维特征向量,达到组建强特征向量的目的。然后,融合Adaboost与多个弱分类器,建立强分类器,根据SVM的超优分类平面模型,训练多维特征向量,设计了Adaboost-SVM分类器,达到稳定准确识别车辆目标特征的目的。最后,将样本图像分为训练样本集与测试样本集,通过强分类器,实现并测试车辆目标识别算法。实验测试结果显示:与当前车辆识别技术相比,该算法拥有更高的识别准确度。 展开更多
关键词 车辆识别 多维特征融合 ADABOOST分类器 强分类器 几何特征 纹理特征
原文传递
一种基于碰撞思想的光纤测距优化算法 被引量:2
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作者 童德茂 张华 +1 位作者 李平 崔鹏宇 《控制工程》 CSCD 北大核心 2016年第5期665-669,共5页
传统的光纤测距方法采用特征阻抗检测技术,受到回波信号的峰脊陡变效应的影响,测距精度不准确。提出一种引入数据冲突监测和碰撞思维的光纤优化测距算法。提取测距信息的数据冲突信息特征,对高稳定性低压差线性测距测量系统发出的主频... 传统的光纤测距方法采用特征阻抗检测技术,受到回波信号的峰脊陡变效应的影响,测距精度不准确。提出一种引入数据冲突监测和碰撞思维的光纤优化测距算法。提取测距信息的数据冲突信息特征,对高稳定性低压差线性测距测量系统发出的主频进行分析,考虑不同坐标中心的偏差与测量误差,通过数据整合获得横波坐标位置定位。当入射两固体介质面或粘滞弹性界面时,分析反射和折射的横波碰撞过程,设计自适应滤波器,求得峰脊陡变信息分量回波相对于发射信号的时延,通过传感器测量位移和速度参数,实现光纤测距。实验和仿真结果表明,采用该算法能有效抑制峰脊陡变效应的影响,提高测距精度,在传感器设计与应用中具有较高价值。 展开更多
关键词 碰撞思维 测距 特征阻抗 检测
原文传递
大数据背景下的智慧教育模式 被引量:1
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作者 崔鹏宇 《科技创新导报》 2019年第22期201-202,共2页
大数据的发展给当代教育带来了新的机遇和挑战,我国当前的教育数据缺乏统一的标准,为了能够从不同的平台获得与分析数据必须遵照统一的数据标准。应用于大数据的教育模式主要有翻转课堂、云班级等教学模式,大数据时代促进智慧教育发展... 大数据的发展给当代教育带来了新的机遇和挑战,我国当前的教育数据缺乏统一的标准,为了能够从不同的平台获得与分析数据必须遵照统一的数据标准。应用于大数据的教育模式主要有翻转课堂、云班级等教学模式,大数据时代促进智慧教育发展的重点是加强智慧教育的信息化建设与数据分析、注重教育理念的传承与创新以及构建高度集成的智能网络服务平台等。 展开更多
关键词 智慧教育 大数据 任务导向 翻转课堂
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基于支持向量机的分类器训练研究 被引量:2
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作者 崔鹏宇 《数字技术与应用》 2016年第6期58-58,60,共2页
通过介绍基于机器学习的分类器的训练过程。首先对模式识别的相关知识进行介绍,并对分类器的训练进行具体的说明;然后给出了机器学习中最常用的支持向量机(SVM)方法和梯度方向直方图特征描述的相关知识,重点讲述了其原理和计算过程,建... 通过介绍基于机器学习的分类器的训练过程。首先对模式识别的相关知识进行介绍,并对分类器的训练进行具体的说明;然后给出了机器学习中最常用的支持向量机(SVM)方法和梯度方向直方图特征描述的相关知识,重点讲述了其原理和计算过程,建立了工程车辆样本库,采用梯度方向直方图作为样本特征,使用线性支持向量机的方法训练分类器,最后通过实验证明了算法的正确性和可行性。 展开更多
关键词 梯度方向 支持向量 工程车辆 HOG特征
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共享局部算法的数据分析
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作者 崔鹏宇 《数字技术与应用》 2018年第1期138-139,共2页
本文针对单一关系的数据挖掘方案不能精准的发现网络中隐藏的问题,通过提出异构网络数据挖掘的算法达到网络节点的初步划分目标的实并且能够初步此得到各数据子集。
关键词 异构网络 数据挖掘 共享局部结构
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