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热像仪聚焦程度对红外辐射检测的影响研究 预览
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作者 李众 郝争辉 +1 位作者 王高 张猛 《红外技术》 CSCD 北大核心 2019年第3期245-250,共6页
热像仪主要依据红外辐射定律对物体由于温度产生的红外辐射进行测量,是非接触式测温方式的一种方法。在保持其它影响测温精度因素不变的条件下,通过保持热像仪稳定输出来提高精准度。实验采用黑体作为目标辐射源,并将温度设定后保持不... 热像仪主要依据红外辐射定律对物体由于温度产生的红外辐射进行测量,是非接触式测温方式的一种方法。在保持其它影响测温精度因素不变的条件下,通过保持热像仪稳定输出来提高精准度。实验采用黑体作为目标辐射源,并将温度设定后保持不变。保持热像仪与辐射源的位置固定不变,只调节聚焦程度来采集数据。分析热像仪聚焦程度对其输出值的影响,通过分析可以看出对于均匀的辐射目标源,当热像仪离焦时各个随机点输出的值不一致。只有当其在聚焦的状态下,随机点及区域输出的值才趋于稳定。并计算各点的在不同聚焦程度下的变异系数及区域内方差,进一步确定热像仪输出值的稳定性。实验表明:热像仪聚焦程度对其输出值有较大影响,利用文中聚焦程度与变异系数、区域内方差的计算对于判别热像仪输出值的稳定性具有一定的作用。 展开更多
关键词 聚焦程度 红外热像仪 热辐射 变异系数
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利用带无标签数据的双支持向量机对恒星光谱分类 预览
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作者 刘忠宝 雷宇飞 +3 位作者 宋文爱 张静 王杰 屠良平 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期948-952,共5页
恒星光谱分类是天文技术与方法领域一直关注的热点问题之一。随着观测设备持续运行和不断改进,人类获得的光谱数量与日俱增。这些海量光谱为人工处理带来了极大挑战。鉴于此,研究人员开始关注数据挖掘算法,并尝试对这些光谱进行数据挖... 恒星光谱分类是天文技术与方法领域一直关注的热点问题之一。随着观测设备持续运行和不断改进,人类获得的光谱数量与日俱增。这些海量光谱为人工处理带来了极大挑战。鉴于此,研究人员开始关注数据挖掘算法,并尝试对这些光谱进行数据挖掘。近年来,神经网络、自组织映射、关联规则等数据挖掘方法广泛应用于恒星光谱分类。在这些方法中,支持向量机(SVM)以其强大的学习能力和高效的分类性能而备受推崇。SVM的基本思想是试图在两类样本之间找到一个最优分类面将两类分开。SVM在求解时,通过将其最优化问题转化为具有(QP)形式的凸问题,进而得到全局最优解。尽管该方法在实际应用中表现优良,但为了进一步提高其分类能力,有的学者提出双支持向量机(TSVM)。该方法通过构造两个非平行的分类面将两类分开,每一类靠近某个分类面,而远离另一个分类面。TSVM的计算效率较之传统SVM提高近4倍,因此,自TSVM提出后便受到研究人员的持续关注,并出现若干改进算法。在恒星光谱分类中,一般分类算法都是根据历史观测光谱来建立分类模型,其中最关键的是对光谱进行人工标注,这项工作极为繁琐,且容易犯错。如何利用已标记的光谱以及部分无标签的光谱来建立分类模型显得尤为重要。因此,提出带无标签数据的双支持向量机(TSVMUD)用以实现对恒星光谱智能分类的目的。该方法首先将光谱分为训练数据集和测试数据集两部分;然后,在训练集上进行学习,得到分类依据;最后利用分类依据对测试集上的光谱进行验证。继承了双支持向量机的优势,更重要的是,在训练集上学习分类模型过程中,不仅考虑有标记的训练样本,也考虑部分未标记的样本。一方面提高了学习效率,另一方面得到更优的分类模型。在SDSSDR8恒星光谱数据集上的比较实验表明,与支持向量 展开更多
关键词 恒星光谱 智能分类 双支持向量机 无标签数据
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支持语义扩展的动态多关键词密文排序检索 预览
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作者 庞晓琼 严小龙 +2 位作者 陈文俊 余本国 聂梦飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1059-1065,共7页
针对云存储环境下已有的动态多关键词密文排序检索方案不支持关键词语义扩展、不具备前向安全和后向安全的问题,提出一种支持语义检索且具备前向安全和后向安全的动态多关键词密文排序检索方案。该方案通过构建语义关系图实现查询关键... 针对云存储环境下已有的动态多关键词密文排序检索方案不支持关键词语义扩展、不具备前向安全和后向安全的问题,提出一种支持语义检索且具备前向安全和后向安全的动态多关键词密文排序检索方案。该方案通过构建语义关系图实现查询关键词的语义扩展;使用树索引结构实现数据的检索和动态更新;利用向量空间模型实现多关键词排序搜索;基于安全K近邻算法对维度扩展后的索引和查询向量进行加密。安全性分析表明,该方案在已知密文模型下是安全的且具有动态更新时的前向安全和后向安全。效率分析及仿真实验结果表明,该方案在服务器检索效率方面优于目前同类型具有相同安全性或相同功能的方案。 展开更多
关键词 对称可搜索加密 多关键词排序检索 动态更新 语义扩展
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利用融合数据分布特征的模糊双支持向量机对恒星光谱分类 预览
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作者 刘忠宝 秦振涛 +2 位作者 罗学刚 周方晓 张靖 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1307-1311,共5页
恒星光谱分类是天文学研究的一个热点问题。随着观测光谱数量的急剧增加,传统的人工分类无法满足实际需求,急需利用自动化技术,特别是数据挖掘算法来对恒星光谱进行自动分类。关联规则、神经网络、自组织网络等数据挖掘算法已广泛应用... 恒星光谱分类是天文学研究的一个热点问题。随着观测光谱数量的急剧增加,传统的人工分类无法满足实际需求,急需利用自动化技术,特别是数据挖掘算法来对恒星光谱进行自动分类。关联规则、神经网络、自组织网络等数据挖掘算法已广泛应用于恒星光谱分类。其中,支持向量机(SVM)分类能力突出,被广泛应用于恒星光谱分类。该方法试图在两类样本之间找到一个最优分类面将两类分开。该方法具有较高的时间复杂度,计算效率有限。双支持向量机(TWSVM)的出现有效地解决了SVM面临的效率问题。该方法通过构造两个非平行的分类面将两类分开,每一类靠近某个分类面,而远离另一个分类面。TWSVM的计算效率较之传统SVM提高近4倍,因此,自TWSVM提出后便受到研究人员的持续关注。但上述方法在分类决策时,一方面没有考虑数据的分布特征,另一方面较易受噪声点和奇异点的影响,分类效率难以显著提升。鉴于此,在双支持向量机的基础上,提出融合数据分布特征的模糊双支持向量机(TWSVM-SDP)。该方法引入线性判别分析(LDA)的类间离散度和类内离散度,用以表征光谱数据的分布性状;引入模糊隶属度函数用以降低噪声点和奇异点对分类结果的影响。在SDSS DR8恒星光谱数据集上的比较实验表明,与支持向量机SVM、双支持向量机TWSVM等传统分类方法相比,融合数据分布特征的模糊双支持向量机TWSVM-SDP具有更优的分类能力。该方法亦存在一定的局限性,其中一大难题是其无法处理海量光谱数据。接下来将利用大数据处理技术,来对所提方法在大数据环境下的适应性展开进一步研究。 展开更多
关键词 恒星光谱 分类 数据分布特征 模糊隶属度 双支持向量机
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语义检索模型中的词元扩展算法研究
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作者 赵文娟 刘忠宝 郭慧 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2019年第5期108-114,共7页
【目的/意义】传统的信息检索技术主要是基于关键词匹配的信息推送,该方法容易出现漏检和误检的情况。语义检索通过语义分析获得用户真正的检索意图,实现精准检索。【方法/过程】本文在对语义检索的原理和模型进行描述的基础上,提出了... 【目的/意义】传统的信息检索技术主要是基于关键词匹配的信息推送,该方法容易出现漏检和误检的情况。语义检索通过语义分析获得用户真正的检索意图,实现精准检索。【方法/过程】本文在对语义检索的原理和模型进行描述的基础上,提出了基于本体概念树模型的词元扩展算法,通过对词元的语义相似性、语义相关性进行计算,得出词元的语义关联度,关联度超过一定阈值的词元的集合即为扩展后的词元集。【结果/结论】该方法既考虑了具有继承关系的词元间的语义相似性,也考虑了具有相同属性词元间的语义关联度,结论更具参考价值。 展开更多
关键词 语义检索 语义模型 词元扩展
基于云模型与决策树的入侵检测方法 预览
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作者 郭慧 刘忠宝 柳欣 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期142-147,共6页
针对入侵检测系统中传统决策树分类算法仅能处理离散化数据的情况,提出一种改进的入侵检测方法。通过云模型对数据集连续属性进行离散化,利用遗传算法引入加权选择概率函数,使得决策树分类算法能检测出DoS、R2L、U2R、PRB攻击。KDDCUP 9... 针对入侵检测系统中传统决策树分类算法仅能处理离散化数据的情况,提出一种改进的入侵检测方法。通过云模型对数据集连续属性进行离散化,利用遗传算法引入加权选择概率函数,使得决策树分类算法能检测出DoS、R2L、U2R、PRB攻击。KDDCUP 99数据集上的实验结果表明,与基于贝叶斯、支持向量机与云模型离散化的检测方法相比,该方法具有更好的入侵检测与分类性能。 展开更多
关键词 云模型 决策树 离散化 遗传算法 入侵检测 连续属性
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基于中文微博语言特征的自杀意念检测 预览
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作者 许立鹏 宋文爱 《中北大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第4期350-357,共8页
针对自杀意念检测,建立一个可迁移性强的自杀词典,并提出词性特征,以提高基于n-gram特征的自杀意念检测模型的分类准确率.采用对比实验与控制变量的方式,以n-gram特征、语言特征(词汇特征、词性特征)为输入特征,以随机森林、支持向量机... 针对自杀意念检测,建立一个可迁移性强的自杀词典,并提出词性特征,以提高基于n-gram特征的自杀意念检测模型的分类准确率.采用对比实验与控制变量的方式,以n-gram特征、语言特征(词汇特征、词性特征)为输入特征,以随机森林、支持向量机算法为驱动,重点研究语言特征对模型性能的影响,同时探究在不同特征下不同分类算法训练模型的性能表现.结果表明:语言特征对模型性能有大幅提升,通过比较发现,基于n-gram特征与语言特征的模型性能优于基于n-gram特征和词典特征的模型和基于n-gram特征的模型,其中在随机森林算法下性能提升约20%. 展开更多
关键词 自杀意念 语言特征 支持向量机 随机森林
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复杂环境中的线结构光中心提取方法 预览
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作者 郭雁蓉 杨剑 +2 位作者 宋文爱 郭斯檀 张强 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第4期1133-1138,1144共7页
为避免复杂环境和物体不均等因素影响,造成提取的线结构光中心不完整、无效或者断裂问题,提出一种多尺度卷积并行的方式,利用端到端深度学习方法提取线结构光中心。用第一个网络进行目标检测,用于提取感兴趣的图像特征区域,检测到线结... 为避免复杂环境和物体不均等因素影响,造成提取的线结构光中心不完整、无效或者断裂问题,提出一种多尺度卷积并行的方式,利用端到端深度学习方法提取线结构光中心。用第一个网络进行目标检测,用于提取感兴趣的图像特征区域,检测到线结构光。因为第一个网络中加入解码层和编码层,即使在复杂的背景环境中,也可以提取线结构光的面积。使用第二个网络和稀疏算法得到单像素的线结构光中心。通过不断优化算法定义的损失函数值,得到平滑、完整的中心线。实验结果表明,该方法速度快,有效排除了环境干扰,在复杂环境中提取的线结构光中心线完整。 展开更多
关键词 线结构光 中心提取 复杂环境 多尺度卷积 端到端深度学习
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最大稳定极值区域与角点检测结合的医疗图像文本区域检测算法 预览
9
作者 马巧梅 石桓印 康珺 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第6期174-179,共6页
医疗图像的文本区域检测在网络协同诊疗和医疗云的迅速发展中起着至关重要的作用。鉴于医疗图像相对复杂、文本字体太小而难以提取这一特殊问题,有针对性地提出了一种基于最大稳定极值区域算法与改进的角点检测算法相结合的医疗图像文... 医疗图像的文本区域检测在网络协同诊疗和医疗云的迅速发展中起着至关重要的作用。鉴于医疗图像相对复杂、文本字体太小而难以提取这一特殊问题,有针对性地提出了一种基于最大稳定极值区域算法与改进的角点检测算法相结合的医疗图像文本区域检测算法。该算法首先使用成分特征分析对最大稳定极值区域进行滤除,其次使用改进的最小核值相似区(smallest univalue segment assimilating nucleus,SUSAN)角点检测算子对剩余最大稳定极值区域进行检测并滤除,最后将检测出的所有文本区域使用膨胀处理进行合并即可得到医疗图像的文本区域。实验结果表明,使用该算法提取出的医疗图像文本区域的准确率、召回率和综合性能分别为0. 9、0. 92和0. 91,达到了理想的检测效果。 展开更多
关键词 医疗图像 文本检测 最大稳定极值区域 角点 膨胀
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外包空间数据库的完整性保证机制 预览
10
作者 洪军 温涛 +1 位作者 叶正旺 康珺 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期327-333,共7页
存储在云计算服务提供商上的用户数据可能被篡改或删除,查询完整性验证方案的作用是确保查询用户能够验证查询结果中的数据是真实的且包含所有满足条件的数据.本文在现有验证树结构基础上进行改进,提出了一种空间验证数据结构VSS-tree.... 存储在云计算服务提供商上的用户数据可能被篡改或删除,查询完整性验证方案的作用是确保查询用户能够验证查询结果中的数据是真实的且包含所有满足条件的数据.本文在现有验证树结构基础上进行改进,提出了一种空间验证数据结构VSS-tree.利用SS-tree作为基本结构并为其附加验证信息,采用边界球进行区域划分增大了节点的度,有效降低了验证树的高度,并避免了不必要的磁盘访问,从而提高了空间查询验证的处理效率.实验结果表明,该方案比MR-tree具有更好的性能. 展开更多
关键词 数据外包 k最近邻 空间数据库 云计算 查询验证
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基于卷积神经网络的构件分类策略的研究 预览
11
作者 张富为 杨秋翔 宋超峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期201-207,共7页
为了提高软件复用过程中构件检索的效率,分析了软件构件分类技术的优缺点以及构件特征,从构件刻面信息的角度,采用卷积神经网络技术,提出一种基于卷积神经网络的构件分类策略;利用卷积神经网络对构件刻面特征进行提取,减少人为因素,提... 为了提高软件复用过程中构件检索的效率,分析了软件构件分类技术的优缺点以及构件特征,从构件刻面信息的角度,采用卷积神经网络技术,提出一种基于卷积神经网络的构件分类策略;利用卷积神经网络对构件刻面特征进行提取,减少人为因素,提高刻面信息提取精确性,并训练出基于卷积神经网络的构件分类模型,通过具体的实验,来论证该模型的准确性,以达到提高构件检索效率的目的。 展开更多
关键词 软件复用 软件构件 卷积神经网络 构件分类 构件检索
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关于改进的激活函数TReLU的研究
12
作者 张涛 杨剑 +1 位作者 宋文爱 宋超峰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第1期58-63,共6页
近年来深度学习在各个研究领域取得越来越多的成果,这些都离不开激活函数的发展.但现有的激活函数Tanh、Re LU和PRe LU在随着研究的深入暴露出越来越多的问题,比如存在"神经元死亡"和偏移现象,对噪声不具有鲁棒性.针对这些问... 近年来深度学习在各个研究领域取得越来越多的成果,这些都离不开激活函数的发展.但现有的激活函数Tanh、Re LU和PRe LU在随着研究的深入暴露出越来越多的问题,比如存在"神经元死亡"和偏移现象,对噪声不具有鲁棒性.针对这些问题,结合Tanh和PRe LU的优点,提出了TReLU激活函数,通过参数α控制负半轴非饱和区间获得激活值,输出近似0均值,软饱和性对噪声鲁棒.实验结果表明,TReLU在四种不同的数据集上都取得了最好的效果,对不同优化方法具有鲁棒性,具有一定的实用价值. 展开更多
关键词 深度学习 激活函数 软饱和性 鲁棒性
基于时间序列的多源日志安全数据挖掘仿真 预览
13
作者 杨秋翔 王冠男 王婷 《计算机仿真》 北大核心 2019年第2期297-301,共5页
采用当前数据挖掘方法挖掘多源日志中存在的安全数据时,数据挖掘所用的时间较长,挖掘得到的数据不完整,存在挖掘效率低和数据完整度低的问题。提出基于时间序列的多源日志安全数据挖掘方法,标记时刻不同的信号在多源日志中的强度,根据... 采用当前数据挖掘方法挖掘多源日志中存在的安全数据时,数据挖掘所用的时间较长,挖掘得到的数据不完整,存在挖掘效率低和数据完整度低的问题。提出基于时间序列的多源日志安全数据挖掘方法,标记时刻不同的信号在多源日志中的强度,根据信号强度计算标签数据在多源日志中的过程时间和移动速度,根据计算结果去除多源日志中存在的脏数据和冗余数据。对多源日志中的时间序列数据做分块处理,结合二维奇异值分解方法和主成分分析方法提取子矩阵中的特征,根据提取得到的特征通过最小距离方法建立数据分类器,利用数据分类器对多源日志中存在的安全数据做分类处理,完成多源日志安全数据的挖掘。仿真结果表明,所提方法的挖掘效率高、数据完整度高。 展开更多
关键词 时间序列 多源日志 数据挖掘 分类
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面向大规模图数据的分布式子图匹配算法 预览
14
作者 许文 宋文爱 +1 位作者 富丽贞 吕伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期28-35,共8页
图数据规模的爆发式增长使在单机上的子图匹配变得较为困难.尽管现有的分布式算法可以在一定程度上解决大规模图数据的子图匹配问题,但分布式环境中的网络通信代价仍然影响着算法的性能.为此,文中提出了DSGsearch分布式子图匹配算法,包... 图数据规模的爆发式增长使在单机上的子图匹配变得较为困难.尽管现有的分布式算法可以在一定程度上解决大规模图数据的子图匹配问题,但分布式环境中的网络通信代价仍然影响着算法的性能.为此,文中提出了DSGsearch分布式子图匹配算法,包含查询图拆分、数据图预处理、候选顶点过滤、中间结果合并4个步骤.其中,在数据图预处理步骤中使用图划分和完善邻居顶点策略来降低匹配过程中分布式计算节点之间的通信代价;在过滤候选顶点阶段设计DSgraph存储结构存储候选顶点,通过推迟笛卡尔积来减少冗余的中间结果.最后设计了对比实验并在具有7个计算节点的Spark分布式集群上使用真实数据集进行验证.实验结果表明,DSsearch算法能够在秒级时间内完成对百万规模顶点的数据图的子图匹配,尤其是在处理复杂查询图和稠密数据图方面更高效.数据图预处理策略的实验结果说明了通过顶点复制来降低分布式环境中网络通信代价这一策略的可行性.相比TwinTwigJoin、PSgL等算法,随着查询图顶点数量的增加,DSsearch算法的运行时间增长得更缓慢,当查询图顶点数量达到14时,其运行时间是TwinTwigJoin和PSgL算法的一半.实验数据充分说明,分布式环境中的网络通信代价和中间结果数量是影响分布式子图匹配算法的主要因素.实现数据图的预处理和推迟笛卡尔积解决了分布式子图匹配的性能瓶颈问题,有效地完成了大规模图数据的子图匹配. 展开更多
关键词 子图匹配 子图查询 分布式 图数据 图划分
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大规模图数据边受限制的最短距离查询算法 预览
15
作者 吕伟 宋文爱 +1 位作者 富丽贞 许文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期71-81,86共12页
计算两点之间的最短距离是标记图的基本操作之一。对于大图,根据路标节点估算两点之间最短距离的方法来提高查询效率。现有的路标节点选择策略不能在中心性和计算量小两方面同时满足,路标节点存储到其他节点的距离信息,存储量仍然很大... 计算两点之间的最短距离是标记图的基本操作之一。对于大图,根据路标节点估算两点之间最短距离的方法来提高查询效率。现有的路标节点选择策略不能在中心性和计算量小两方面同时满足,路标节点存储到其他节点的距离信息,存储量仍然很大。对于大规模有向图来说,路标节点选取策略保证中心性的同时减少了计算量,使用了DBSCAN聚类思想将节点划分成不同的类,选择具有联通性的向前和向后核心节点作为向前和向后路标节点;存储类内路标节点与普通节点之间的距离信息以及类间路标节点之间的距离信息来减少存储量;源节点通过向后路标节点和向前路标节点到达目标节点,采用上界和下界的最小均值作为估计值。理论证明算法策略在时间复杂度和空间复杂度方面与传统方法相比降低了。实验证明对于大图在平均相对误差方面与传统方法误差数量级相同。 展开更多
关键词 图数据 边受限制 预处理 最短距离查询
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改进的卷积神经网络架构 预览
16
作者 宋超峰 杨剑 +1 位作者 宋文爱 张涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期819-824,共6页
对卷积神经网络架构进行改进,提高其对遥感图像处理的识别能力。以端到端的形式处理图像数据,为提取更加完善的图像特征数据,对图像数据进行打补丁操作并利用小训练集训练模型参数,达到优化网络的目的,降低过拟合的概率。为验证该方法... 对卷积神经网络架构进行改进,提高其对遥感图像处理的识别能力。以端到端的形式处理图像数据,为提取更加完善的图像特征数据,对图像数据进行打补丁操作并利用小训练集训练模型参数,达到优化网络的目的,降低过拟合的概率。为验证该方法的有效性,采用遥感数据集进行实验验证,实验结果表明,该卷积神经网络架构对遥感图像的处理有更好的效果和更高的精确度。 展开更多
关键词 卷积神经网络 遥感图像 图像特征 补丁 过拟合
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基于模糊本体和遗传算法的推荐系统 预览
17
作者 郭斯檀 潘广贞 +1 位作者 赵利辉 郭雁蓉 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期834-838,共5页
针对在数字图书馆中刻画教育者和学习者图书偏好的文本和网络数据不精确、不一致和不通用问题,提出一种基于模糊本体和遗传算法的推荐系统框架。将模糊逻辑引入领域本体,处理在图书领域中的模糊信息,采用遗传算法对图书的特征进行权重优... 针对在数字图书馆中刻画教育者和学习者图书偏好的文本和网络数据不精确、不一致和不通用问题,提出一种基于模糊本体和遗传算法的推荐系统框架。将模糊逻辑引入领域本体,处理在图书领域中的模糊信息,采用遗传算法对图书的特征进行权重优化,通过聚类算法缩小推荐搜索空间,达到精细化的推荐结果。实验结果表明,该方法有效解决了冷启动、数据稀疏性问题,解决了本体推荐图书的不确定性和主观判断问题,与传统方法相比精度和泛化能力有所提高。 展开更多
关键词 模糊本体 遗传算法 推荐 聚类 数字图书馆
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基于自编码器的深度神经网络管控算法 预览
18
作者 李华玲 黄钰靖 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期845-849,共5页
针对智能养老设备集中管控与决策问题,提出一种基于自编码器和深度神经网络的智能管控算法。采用基于自编码器对各个设备进行无监督逐层贪婪预训练,挖掘设备之间的相似特征;结合具体的养老场景构建深度BP神经网络模型,使用养老环境下的... 针对智能养老设备集中管控与决策问题,提出一种基于自编码器和深度神经网络的智能管控算法。采用基于自编码器对各个设备进行无监督逐层贪婪预训练,挖掘设备之间的相似特征;结合具体的养老场景构建深度BP神经网络模型,使用养老环境下的实例监测数据对模型进行整体训练。实验结果表明,该管控算法对智能养老设备工作状态预测准确率达到99.7%,比传统神经网络模型提高了5.1%,比人工管控模型提高了39%。在智能养老设备不断增长、集中管控情况复杂多变时,管控算法依然可以保持97.3%的预测准确率,验证了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 智能家居 无监督预训练 自编码器 深度神经网络 管控算法
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LVDS远距离通信电缆参数模型研究 预览
19
作者 方炜 任勇峰 +1 位作者 赵利辉 储成群 《中国测试》 北大核心 2018年第12期147-151,共5页
在航空航天领域,工程特殊性要求数据传输具备极高的可靠性。为实现测量数据的高速远距离可靠传输,该文针对通用的两种双绞线缆,分别采用BT0、KPN和KM33种不同线缆参数模型进行建模,利用最小二乘法完成相应的参数估计,分析3种模型在频率... 在航空航天领域,工程特殊性要求数据传输具备极高的可靠性。为实现测量数据的高速远距离可靠传输,该文针对通用的两种双绞线缆,分别采用BT0、KPN和KM33种不同线缆参数模型进行建模,利用最小二乘法完成相应的参数估计,分析3种模型在频率高达几百兆赫兹的范围内信号的衰减特性和模型精度。实验结果表明,所采用的3种模型表征的衰减特性与矢量网络分析仪的实测结果具有较好的一致性。其中,KM3模型具有更好的精度,可为进一步分析LVDS信号实现高速远距离传输提供依据。 展开更多
关键词 双绞线 衰减特性 线缆模型 矢量网络分析仪
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基于深度图像绘制技术的正反向映射技术的改进 预览
20
作者 李英 杨秋翔 +1 位作者 雷海卫 杜博 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期186-190,共5页
针对基于双向深度图像绘制技术(Double-sided Depth-Image Based Rendering,Double-sided DIBR)中产生的空洞、重采样、重叠问题,为提高虚拟图像的合成质量,提出一种改进的正反向映射技术。该技术主要有四点贡献。(1)提出一种深度... 针对基于双向深度图像绘制技术(Double-sided Depth-Image Based Rendering,Double-sided DIBR)中产生的空洞、重采样、重叠问题,为提高虚拟图像的合成质量,提出一种改进的正反向映射技术。该技术主要有四点贡献。(1)提出一种深度差值估计法。(2)在3D-warping过程中使用改进的基于Z-buffer的OPFD算法,有效解决重采样和重叠问题。(3)对深度虚拟图像运用改进的基于背景空洞填补算法消除空洞。(4)改进反向映射过程,通过判断投影后的图像和辅助彩色参考图像被遮挡信息背景的一致性,选择不同的空洞填补算法填补彩色虚拟图像中的空洞,从而达到更好的填补效果。实验结果表明,改进技术在降低算法复杂度的同时,主观图像质量与客观峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)以及结构相似(Structural SIMilarity,SSIM)都有所提高。 展开更多
关键词 基于深度图像的绘制 三维图像映射 双向深度图像绘制技术 正反映射DIBR 重采样 空洞 虚拟视点合成
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