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基于球结构支持向量机的多标签分类的主动学习
总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现数据的多标签分类,减少多标签训练样本开销,将球结构支持向量机与主动学习方法结合用于多标签分类,依据球重叠区域样本距离差值度确定样本类别,分析多标签分类特性,采用样本近邻方法更新分类器。实验结果表明,该方法可以用较少的训练样本获得更有效的分类结果。
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针对视频车流量检测容易受背景以及车辆阴影等因素影响的问题,提出了一种自适应背景差分结合阴影去除的车流量检测方法。首先,建立自适应背景提取模型;然后,利用差分法从视频检测区域提取包含阴影的车辆目标,并进行二值化处理和孔洞填充;接着依据阴影区域相对于车辆区域灰度较小的特点,从填充后的… …
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基于双正交基字典学习的图像去噪方法
总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高图像去除白高斯噪声的性能,利用超完备字典作为图像的稀疏表示。超完备字典的冗余性可以有效地表示图像的各种几何奇异特征。在贝叶斯框架下,以图像块的稀疏表示定义了全局图像先验概率模型,给出了最大后验概率模型下的优化图像去噪算法。超完备字典使用两个不同的正交基构成,给出了基于奇异… …
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基于蚁群聚类的历史灾害分级方法
总被引:1,自引:0,他引:1
针对历史灾害记录的描述性、简约性问题,提出一种基于蚁群聚类的历史灾害分级方法。利用灰色关联分析方法对灾害数据进行归一化处理后,再通过蚁群自动聚类的结果来划分历史灾害的等级,以避免人为的主观任意性干扰。通过与其他分级方法的性能对比,实验结果证明该方法具有较高的精确性和实用性。… …
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基于SIFT特征匹配与K-均值聚类的运动目标检测
总被引:1,自引:0,他引:1
运动摄像机情况下的运动目标检测是视频监控中的难点和热点问题。为了能够有效地检测出运动目标,根据视频中背景与运动目标的速度不同这一特点,提出了一个基于尺寸不变特征变换(SIFT)和K-均值聚类的运动目标检测方法。首先提取视频中相邻两帧图像的SIFT特征点并进行匹配,并计算匹配特征点… …
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基于“次中心”的社区结构探寻算法
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当前社区结构探测算法在寻求社区结构划分正确性的同时,算法效率较低。为此,提出一种在算法正确性和算法效率两个方面能取得较好均衡的社区结构探寻算法CoreScan。该算法寻找节点集合中一类称之为“次中心”的特殊节点,再将其作为聚类中心,然后通过D模块度来发现社区结构。理论分析表明,该… …
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求解最短路径问题的Lotka-Volterra回复式神经网络模型
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有向图的最短路径(SP)问题是一个优化问题。通过构造有向图的最短路径问题的能量函数,提出了一种Lotka-Volterra (LV)回复式神经网络(RNN)模型,用于求解有向图的最短路径。当LV神经网络迭代收敛到稳定吸引子时,对应的能量函数也达到其能量最小点。因此,通过稳定吸引子… …
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基于演化算法的图像二值化算法研究*
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针对传统二值化方法的搜索时间长、图像保真度差等缺陷,利用演化算法具有搜索速度快、图像保真度高、全局寻优等特点,来解决图像二值化阈值难以选取的问题。以车牌图像的二值化为例,针对图像的复杂特征设计出图像演化染色体的编码、交叉、变异等演化操作算子,进而建立求解图像二值化阈值的适应值函数… …
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B/S架构下基于OPC与Comet技术的实时监控系统
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针对C/S(Client/Server)架构下的OPC(OLE for Process Control)实时监控系统在互联网应用中的局限,采用ASP.NET和Comet技术,提出了一种B/S(Browser/Server)架构下OPC实时监控系统的设计和实现。该方案只需在客户端安… …
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分段抽样模型中抽中目标的概率分析
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为了增大基于种群操作的搜索技术在有限时间内捕捉到决策空间中的特定目标的概率,基于古典概率模型建立不划分的随机抽样模型和划分成多个子区域的随机抽样模型(简称划分模型),分析比较了两个模型分别进行多次独立随机抽样至少抽中1次特定目标的概率,并证明:当总体中特定目标的数量为1或2时,划… …
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针对传统的文本分类算法存在着各特征词对分类结果的影响相同,分类准确率较低,同时造成了算法时间复杂度的增加,在分析了文本分类系统的一般模型,以及在应用了互信息量的特征提取方法提取特征项的基础上,提出一种基于反向文本频率互信息熵文本分类算法。该算法首先采用基于向量空间模型(vecto… …
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互联网是一个不断生长的无标度网络,在其生长过程中伴随着计算机病毒的传播。基于此,兼顾静态和动态网络上的病毒传播过程,建立了含有拓扑结构演化的计算机病毒传播模型,研究了网络增长速度、网络平均度以及计算机连接度对病毒传播的影响。实验结果表明,网络演化速度越快,病毒传播也越快。同时平均… …
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拉格朗日支持向量回归是一种有效的快速回归算法,求解时需要对维数等于样本数加一的矩阵求逆,求解需要较多的迭代次数才能收敛。采用一种Armijo步长有限牛顿迭代算法求解拉格朗日支持向量回归的优化问题,只需有限次求解一组线性等式而不需要求解二次规划问题,该方法具有全局收敛和有限步终止的… …
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基于凸优化的自适应CV模型*
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针对CV模型分割精度不高、分割速度缓慢和易陷于局部最优等缺点,提出了一种新的基于凸优化的自适应CV模型。首先,引入了自适应权重项,对拟合中心的计算采用加权平均,提高了拟合中心计算的准确性;然后,在模型中加入了凸优化技术,以获取模型的全局最优解;最后,采用了Split Bregma… …
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基于评分支持度的最近邻协同过滤推荐算法
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针对传统协同过滤推荐算法存在推荐质量不高的局限性,提出一种基于评分支持度的最近邻协同过滤推荐算法。该算法用调整后的共同评分次数动态调节相似度的值,以更真实地反映彼此间的相似性。然后计算目标用户和目标项目的最近邻集合及各自评分和支持度,根据评分支持度自适应调节基于目标用户和目标项目… …
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为了解决传统PRM算法在处理窄通道问题时的缺陷,提出了一种改进的PRM算法。通过在规划环境中引入人工势场,对落在威胁体内的点施加势场力,使之移动到自由空间内,从而增加窄通道内的节点数量,在不增加采样次数的情况下完成路线图的构建。仿真结果表明,改进PRM算法提高了采样点的利用率,缩… …
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提出了基于多步预测控制方法的多变量非线性神经网络逆控制方案。利用预测模型对系统动态特性进行预测,使用一个带有时延因子的前馈神经网络作为控制器,利用多步预测性能指标对其在线训练,实现神经网络逆系统;在多步预测过程中还对每一步的预测误差进行预测,以实现预测误差补偿。将所提出的控制算法… …
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从瞬时自相关法、小波变换法和时频原子法提取的脉内特征比较分析入手,提出了一种新的最优特征评价准则。以类内距离、类间距离和Bhattacharyya距离为基础,从特征的空间分布和错误识别率的上界等方面对不同算法提取出的脉内特征进行分析,实现了最优特征的选择。实验的仿真结果表明,这种… …
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