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“我鉴非疑”APP功能设计研究 认领
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作者 刘慧媛 刘敏 +2 位作者 朱芙赓 刘雯静 李宁 《科技风》 2021年第3期9-10,共2页
首先对市场上现存的文化类APP进行了比较分析,并指出现存文化类APP缺乏整合性、趣味性和互动性。鉴于已有文化类APP具有一定的局限性,结合云南少数民族文化认知不足的现状,设计了一款基于Web的云南文化推广APP,主要功能包括展示、识别... 首先对市场上现存的文化类APP进行了比较分析,并指出现存文化类APP缺乏整合性、趣味性和互动性。鉴于已有文化类APP具有一定的局限性,结合云南少数民族文化认知不足的现状,设计了一款基于Web的云南文化推广APP,主要功能包括展示、识别、监测、社交、订单和注册登录界面等。人们通过浏览APP上的信息,可增加对云南少数民族文化的了解,从而达到推广云南少数民族文化的目的。 展开更多
关键词 文化类APP WEB 功能设计
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极小负co-location模式及有效的挖掘算法 认领
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作者 王光耀 王丽珍 +1 位作者 杨培忠 陈红梅 《计算机科学与探索》 北大核心 2021年第2期366-378,共13页
空间co-location(并置)模式是指实例在空间中频繁关联的一组空间特征的子集。在空间数据挖掘中,现有算法主要针对的是正模式的挖掘,而空间中还存在着具有强负相关性的模式,如负co-location模式,这类模式的挖掘在一些应用中同样具有重要... 空间co-location(并置)模式是指实例在空间中频繁关联的一组空间特征的子集。在空间数据挖掘中,现有算法主要针对的是正模式的挖掘,而空间中还存在着具有强负相关性的模式,如负co-location模式,这类模式的挖掘在一些应用中同样具有重要的意义。现有的负co-location模式挖掘算法的时间复杂度较高,挖掘到的模式数量巨大。针对该问题,探索了负co-location模式的向上包含性质,提出了极小负co-location模式,证明了极小负co-location模式可推导出所有频繁负co-location模式。在负co-location模式挖掘中,计算模式的表实例是制约挖掘效率的根本因素,为此提出了3个剪枝策略有效地提高了算法的效率。在真实和合成数据集上的大量实验,验证了提出方法的正确性和高效性。特别地,大量实验结果表明极小负co-location模式可将频繁负co-location模式数量压缩80%以上。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 空间co-location模式 极小负co-location模式 向上包含 紧凑表示
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多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法 认领
3
作者 王长城 周冬明 +1 位作者 刘琰煜 谢诗冬 《云南大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2021年第1期23-32,共10页
在传统的多聚焦图像融合方法中,聚焦测量产生的决策图往往对噪声和错误配准敏感,同时在聚焦检测区域中容易出现毛刺、小孔以及小块孤立区域等识别错误.针对上述问题提出了一种基于多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法... 在传统的多聚焦图像融合方法中,聚焦测量产生的决策图往往对噪声和错误配准敏感,同时在聚焦检测区域中容易出现毛刺、小孔以及小块孤立区域等识别错误.针对上述问题提出了一种基于多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法.首先,多聚焦图像通过多尺度形态聚焦测量生成初始的决策图,多尺度形态聚焦测量有高的聚焦区域检测精度并且能很好地识别图像轮廓;然后,利用形态滤波和小块滤波对决策图中的聚焦区域进行重建,去除初始决策图中的毛刺和小块孤立区域;最后,利用优化后的随机游走算法从概率的角度建模,通过求解一个替代目标函数来估计决策图中每个像素与观察到的像素相关联的概率,生成最优的决策图.实验结果表明,在主观评价中,提出的方法其局部放大图像清晰无伪影,能较好地对准边界;在客观评价中,提出的方法在8项指标中均取得了明显的优势. 展开更多
关键词 多尺度形态聚焦测量 决策图 随机游走 图像融合 错误配准
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轮式移动机器人预定时间轨迹跟踪控制 认领
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作者 郜冬林 裴以建 +2 位作者 朱久德 许文慧 刘云凯 《云南大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2021年第1期33-38,共6页
在现有的轨迹跟踪控制中,跟踪误差的收敛时间通常与误差初始值有关,且关于非完整系统预定时间轨迹跟踪的控制方法很少.针对上述问题提出了一种使非完整轮式移动机器人系统可在预定时间跟踪上参考轨迹的控制方法.首先,通过坐标变换,将跟... 在现有的轨迹跟踪控制中,跟踪误差的收敛时间通常与误差初始值有关,且关于非完整系统预定时间轨迹跟踪的控制方法很少.针对上述问题提出了一种使非完整轮式移动机器人系统可在预定时间跟踪上参考轨迹的控制方法.首先,通过坐标变换,将跟踪误差系统转变为一个由角度误差构成的一阶子系统和一个由位置误差构成的二阶子系统;然后,分别针对角度误差系统和位置误差系统设计机器人的角速度输入和速度输入,使得角度误差和位置误差在预定时间内收敛到零;最后,利用Lyapunov方法证明了所设计控制律的有效性.试验结果表明,提出的控制方法可使机器人在预定时间跟踪上参考信号,且实际收敛时间与理论计算时间相同,比现有的控制方法更加精确. 展开更多
关键词 轮式移动机器人预定时间控制 轨迹跟踪 非线性反馈 LYAPUNOV函数 非完整系统 反步法
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基于改进的长短期记忆网络的调制识别算法 认领
5
作者 任思睿 黄铭 《云南大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2021年第1期39-45,共7页
自动调制分类技术是无线通信技术中的一个重要研究领域,卷积神经网络以及长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)两种深度学习模型在基于特征的自动调制分类技术中得到了广泛的应用.然而在实际应用中这两种模型都存在着一些问题,... 自动调制分类技术是无线通信技术中的一个重要研究领域,卷积神经网络以及长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)两种深度学习模型在基于特征的自动调制分类技术中得到了广泛的应用.然而在实际应用中这两种模型都存在着一些问题,卷积神经网络模型在处理长时间依赖序列的分类任务时的准确率不佳,LSTM模型的时间性能会随着输入数据规模的增大显著下降.针对以上问题,提出一种基于带有注意力机制的LSTM网络的调制识别算法.首先,读取一定采样长度的信号原始数据,并通过长短期记忆网络提取信号特征;然后,利用注意力机制为学习到的特征分配权重以减少数据冗余;最后,分类器根据学习到的特征输出分类结果.仿真实验结果表明,新算法能以较低的时间代价取得较高的准确率. 展开更多
关键词 无线通信监测 调制识别 注意力机制 长短期记忆网络
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基于深度学习的手骨X射线图像骨龄评估 认领
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作者 王嘉庆 梅礼晔 张俊华 《计算机工程》 CAS 北大核心 2021年第1期291-297,共7页
骨龄评估是研究儿童内分泌、遗传因子和生长障碍的常用临床手段,传统骨龄评估方法耗时较长,易受评估者主观因素影响产生误差,而现有自动提取临床特征的骨龄评估方法精度低且泛化能力差。提出一种基于深度学习的端到端手骨X射线图像自动... 骨龄评估是研究儿童内分泌、遗传因子和生长障碍的常用临床手段,传统骨龄评估方法耗时较长,易受评估者主观因素影响产生误差,而现有自动提取临床特征的骨龄评估方法精度低且泛化能力差。提出一种基于深度学习的端到端手骨X射线图像自动骨龄评估方法。去除Inception ResNet V2网络的Softmax层优化结构,在Inception模块中增加非对称卷积核提高特征图分类精度,引入残差连接结构避免梯度消失或爆炸问题,同时采用均方误差损失函数对骨龄评估回归性能进行评价,并使用分层K折交叉验证法保证数据集样本分类均衡。实验结果表明,与采用BoNet网络的骨龄评估方法相比,该方法评估的骨龄与真实骨龄平均绝对误差减少0.4230岁,骨龄预测精度更高。 展开更多
关键词 骨龄评估 深度学习 X射线图像 分层K折交叉验证法 Inception ResNet V2网络
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图正则化非负矩阵分解的异质网社区发现 认领
7
作者 刘家骥 包崇明 +2 位作者 周丽华 王崇云 孔兵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第21期131-138,共8页
挖掘数据网络中有价值的、具有稳定性的社区,对网络信息的获取、推荐及网络的演化预测具有重要的价值。针对现有异质网络聚类方法难以在同一维度有效整合网络中异质信息的问题,提出了一种基于图正则化非负矩阵分解的异质网络聚类方法。... 挖掘数据网络中有价值的、具有稳定性的社区,对网络信息的获取、推荐及网络的演化预测具有重要的价值。针对现有异质网络聚类方法难以在同一维度有效整合网络中异质信息的问题,提出了一种基于图正则化非负矩阵分解的异质网络聚类方法。通过加入图正则项,将中心类型子空间和属性类型子空间的内部连接关系作为约束项,引入到非负矩阵分解模型中,从而找到高维数据在低维空间的紧致嵌入,成功消除了异质节点之间的部分噪声,同时,对反映不同子网络共有潜在结构的共识矩阵进行优化,有效整合异质信息,并且在降维过程中较大限度地保留了异质信息的完整性,提高了异质网络聚类方法的精度,在真实世界数据集上的实验结果也验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 异质网络 社区发现 非负矩阵分解 图正则化
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基于图结构特征分析的Top-k结构洞发现算法 认领
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作者 朱江 包崇明 +2 位作者 王崇云 周丽华 孔兵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期94-101,108共9页
结构洞通常指社交网络中处于信息扩散关键位置的节点,此类节点对社交网络舆情控制、影响力分析、信息传播等具有重要作用。为快速准确地找到社交网络中的结构洞,提出一种基于图最短路径增量的Top-k结构洞发现算法。通过计算并分析节点... 结构洞通常指社交网络中处于信息扩散关键位置的节点,此类节点对社交网络舆情控制、影响力分析、信息传播等具有重要作用。为快速准确地找到社交网络中的结构洞,提出一种基于图最短路径增量的Top-k结构洞发现算法。通过计算并分析节点的图最短路径增量、连通分量个数和节点方差确定其结构洞属性值,并依据该属性值对节点进行排序,从而发现Top-k结构洞。同时,结合中介中心性算法进行节点的过滤与筛选,大幅降低算法的时间复杂度。在真实网络和不同规模LFR人工合成网络上的实验结果表明,与经典结构洞发现算法相比,该算法具有更高的结构洞检测效率。 展开更多
关键词 结构洞 图最短路径增量 中介中心性 信息扩散 复杂网络
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东巴画艺术风格绘制 认领
9
作者 钱文华 徐丹 +2 位作者 徐瑾 何磊 张波 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1349-1359,共11页
提出了一种交互式东巴画数字模拟方法。设计并开发了一个东巴画白描图绘制系统,通过交互方式方法建立图形元素数据库,选取不同图形元素组合后获得光滑、连续的白描图图像;采用多频率噪声积分卷积算法模拟块状纹理的混色效果,生成东巴画... 提出了一种交互式东巴画数字模拟方法。设计并开发了一个东巴画白描图绘制系统,通过交互方式方法建立图形元素数据库,选取不同图形元素组合后获得光滑、连续的白描图图像;采用多频率噪声积分卷积算法模拟块状纹理的混色效果,生成东巴画前景图像;采用纹理合成算法产生东巴画背景图像,通过前景图像与背景图像融合、局部色彩传输方法获得最终东巴画数字仿真结果。算法简单有效,是少数民族艺术风格作品数字化模拟的有效补充,有利于少数民族文化数字化保护和传承。 展开更多
关键词 艺术风格模拟 东巴画 交互 白描图 局部色彩传输
深度迁移学习在紫茎泽兰检测中的应用 认领
10
作者 蒋毅 耿宇鹏 +2 位作者 张俊华 王嘉庆 宋颖超 《计算机系统应用》 2020年第6期271-275,共5页
紫茎泽兰作为中国遭受外来物种入侵的典型例子,其对生态环境多样性造成严重破坏,影响农林业经济的发展.紫茎泽兰检测作为整个防治过程中的初始阶段和监控阶段,其检测精度会对防治结果造成影响.针对紫茎泽兰这一类复杂背景叶片图像的目... 紫茎泽兰作为中国遭受外来物种入侵的典型例子,其对生态环境多样性造成严重破坏,影响农林业经济的发展.紫茎泽兰检测作为整个防治过程中的初始阶段和监控阶段,其检测精度会对防治结果造成影响.针对紫茎泽兰这一类复杂背景叶片图像的目标检测问题,本文提出一种基于YOLOv3的迁移学习方法来实现紫茎泽兰的检测.将深度学习模型YOLOv3迁移到紫茎泽兰数据集上,用K均值算法进行维度聚类确定目标框参数;在训练过程中改变损失函数中各类损失的权重,增加模型对数据集的适应性.实验结果表明,在紫茎泽兰检测任务中,平均精度(Average Precision,AP)相较于原YOLOv3提高了17%,能够满足复杂背景下的紫茎泽兰检测任务. 展开更多
关键词 紫茎泽兰检测 YOLOv3算法 目标检测 深度学习 迁移学习
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一种优化的风格化边缘的生成方法 认领
11
作者 解婉誉 杨明 +1 位作者 李庆芹 徐丹 《昆明冶金高等专科学校学报》 CAS 2020年第1期95-101,共7页
非真实感绘制技术是近几年计算机图形学领域的热点,通常会涉及到对各种风格化绘制边缘的数字模拟。提出一种优化的风格化边缘的生成方法,这种边缘具有抽象线性特征,可以模拟刻制特征的边缘。对边缘切线流(Edge Tangent Flow,ETF)的平滑... 非真实感绘制技术是近几年计算机图形学领域的热点,通常会涉及到对各种风格化绘制边缘的数字模拟。提出一种优化的风格化边缘的生成方法,这种边缘具有抽象线性特征,可以模拟刻制特征的边缘。对边缘切线流(Edge Tangent Flow,ETF)的平滑模型作出改进,生成一种由强边信息组成的抽象线性流;由此生成的风格化边缘也具有抽象线性特征,并且由强边信息组成。 展开更多
关键词 非真实感绘制 风格化绘制 风格化边缘 对边缘切线流
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多尺度双通道卷积神经网络下的刺绣模拟 认领
12
作者 李宗彦 钱文华 +1 位作者 徐丹 普园媛 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期343-353,共11页
目的针对现有刺绣模拟算法中针线感不强、针线轨迹方向单一等问题,提出了一种基于多尺度双通道卷积神经网络的刺绣模拟算法。方法1)搭建多尺度双通道网络,选取一幅刺绣艺术作品作为风格图像,将MSCOCO(microsoft common objects in conte... 目的针对现有刺绣模拟算法中针线感不强、针线轨迹方向单一等问题,提出了一种基于多尺度双通道卷积神经网络的刺绣模拟算法。方法1)搭建多尺度双通道网络,选取一幅刺绣艺术作品作为风格图像,将MSCOCO(microsoft common objects in context)数据集作为训练集,输入网络得到VGG(visual geometry group)网络损失和拉普拉斯损失;2)将总损失值传回到网络,通过梯度下降法更新网络参数,并且重复更新参数直到指定的训练次数完成网络训练;3)选取一幅目标图像作为刺绣模拟的内容图像,输入训练完成的网络,获得具有刺绣艺术风格的结果图像;4)使用掩模图像将得到的结果图像与绣布图像进行图像融合,即完成目标图像的刺绣模拟。结果本文算法能产生明显的针线感和多方向的针线轨迹,增强了刺绣模拟绘制艺术作品的表现力。结论本文将输入图像经过多尺度双通道卷积神经网络进行前向传播,并使用VGG19、VGG16和拉普拉斯模块作为损失网络进行刺绣模拟。实验结果表明,与现有卷积神经网络风格模拟算法对比,本文提出的网络能够学习到刺绣艺术风格图像的针线特征,得到的图像贴近真实刺绣艺术作品。 展开更多
关键词 刺绣模拟 卷积神经网络 多尺度双通道 VGG网络损失 拉普拉斯损失
基于噪声辅助快速多维经验模式分解的运动想象脑电信号分类方法 认领
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作者 郑潜 乔丹 +4 位作者 郎恂 谢磊 李东流 王琪冰 苏宏业 《智能科学与技术学报》 2020年第3期240-250,共11页
脑机接口是一项新兴的技术,它可以处理分析采集到的运动想象脑电信号,从而实现对外部辅助设备的控制。针对目前运动想象脑电信号处理方法计算效率低、分类准确率不高等问题,提出了一种新的基于噪声辅助快速多维经验模式分解(NA-FMEMD)... 脑机接口是一项新兴的技术,它可以处理分析采集到的运动想象脑电信号,从而实现对外部辅助设备的控制。针对目前运动想象脑电信号处理方法计算效率低、分类准确率不高等问题,提出了一种新的基于噪声辅助快速多维经验模式分解(NA-FMEMD)的运动想象脑电信号分类方法。该方法首先利用NA-FMEMD得到全部的多维本征模式函数和趋势项;接着,根据平均频率选取特定的信号层,构建出新的多维信号;然后,通过共空间模式提取出脑电信号的特征向量;最后,将特征向量输入支持向量机分类器中进行分类。分别采用仿真数据和BCI Competition IV数据进行测试,并与基于噪声辅助多维经验模式分解(NA-MEMD)的方法进行比较,验证了所提方法的有效性和优势。 展开更多
关键词 脑电信号 运动想象 噪声辅助快速多维经验模式分解 共空间模式
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一种基于CNN的无线路由器指纹识别方法 认领
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作者 张六 曾正 +2 位作者 陈俊昌 杨晶晶 黄铭 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期350-357,共8页
针对无线设备“指纹”特征提取技术含量较高,且技术手段较为复杂的问题,在无线空间信道状态不变的前提下,提出了一种基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)自动分类无线路由器指纹的识别方法,解决无线设备“指纹”特征提取... 针对无线设备“指纹”特征提取技术含量较高,且技术手段较为复杂的问题,在无线空间信道状态不变的前提下,提出了一种基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)自动分类无线路由器指纹的识别方法,解决无线设备“指纹”特征提取困难的问题.文章设计并实现了一种通过接收处理多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)信号幅度识别无线路由器的方法,该方法通过采集无线路由器的信道状态信息(channel state information,CSI),并对CSI的幅度数据进行预先平滑和去噪处理,然后把预处理后的幅度数据作为设备的指纹特征,最后通过机器学习的算法进行分类和识别.实验采用CNN对10台商用无线路由器进行分类和识别,准确率达到96%以上,证明了使用CSI来识别无线路由器是可行的. 展开更多
关键词 无线路由器 指纹识别 信道状态信息(CSI) 预处理 机器学习 卷积神经网络(CNN)
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基于边信息改进的分布式信源编码方案 认领
15
作者 陈建华 和志圆 王炯 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1678-1685,共8页
针对现有的非对称分布式信源编码(DSC)方案均存在的在误比特率(BER)以及压缩率方面的不足,该文提出基于边信息改进的DSC(DSCUISI)方案。发送方对信源序列进行抽样,将序列分为抽样与未抽样子序列,利用算术编码器对未抽样子序列进行压缩,... 针对现有的非对称分布式信源编码(DSC)方案均存在的在误比特率(BER)以及压缩率方面的不足,该文提出基于边信息改进的DSC(DSCUISI)方案。发送方对信源序列进行抽样,将序列分为抽样与未抽样子序列,利用算术编码器对未抽样子序列进行压缩,同时计算抽样子序列的伴随式。接收方利用边信息序列与未抽样子序列之间的相关性,对抽样符号进行估计,估计出的序列与原始抽样子序列的相关性得到改进。最后利用原始抽样子序列的伴随式与估计出的序列进行联合译码以重建原始抽样子序列。实验结果表明:与基于低密度奇偶校验码和算术码的DSC方案相比,该文所提方案在信源内部相关性较强时具有压缩率高、在信源间相关度不高时则有重建错误率低的特点,是一种高效、实用且易于实现的DSC方案。 展开更多
关键词 分布式信源编码 边信息 离散去噪理论 抽样
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基于高斯混合模型聚类的B超图像颈动脉内膜和中膜厚度检测 认领
16
作者 戚贵玲 何冰冰 +3 位作者 张榆锋 李支尧 莫鸿 程洁 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1080-1088,1094,共10页
内、中膜厚度是临床上用于评价动脉粥样硬化发展程度的主要指标。目前,基于B超图像测量内、中膜厚度通常由专业医生手动标记内、中膜边界来实现,过程繁琐耗时,人为影响因素多。本文提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的聚类灰度阈值法,以... 内、中膜厚度是临床上用于评价动脉粥样硬化发展程度的主要指标。目前,基于B超图像测量内、中膜厚度通常由专业医生手动标记内、中膜边界来实现,过程繁琐耗时,人为影响因素多。本文提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的聚类灰度阈值法,以检测B超图像中颈动脉内、中膜厚度。首先基于GMM对颈动脉图像灰度聚类,然后用灰度阈值法检测血管壁内、中膜的分界,最后测量二者的厚度。与直接使用灰度阈值法的测量技术相比,颈动脉B超图像的聚类解决了内、中膜灰度边界模糊的问题,从而提高了灰度阈值法的稳定性与检测精度。本研究选取120例健康颈动脉临床试验数据,以两名专家分别手动精细测量4次的内、中膜厚度的均值作为参考值,最终研究结果显示,经GMM聚类后估计的内、中膜厚度的归一化均方根误差(NRMSE)分别为0.1047±0.0762和0.0974±0.0683;与直接进行灰度阈值估计的结果相比,NRMSE的均值分别减小19.6%和22.4%,表明本文所提方法测量精度有所提高;标准差分别减小17.0%和21.7%,表明所提方法稳定性增加。综上,本文方法有助于动脉粥样硬化等血管疾病的早期诊断和病程监测。 展开更多
关键词 超声图像 颈动脉 内膜和中膜检测 高斯混合模型 聚类
脉搏波检测小儿阻塞性呼吸睡眠障碍综合征进展 认领
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作者 代长敏 苏民民 +2 位作者 李彦如 董宇涵 张榆锋(审校) 《生物医学工程与临床》 CAS 2020年第3期346-353,共8页
脉搏波传导时间(PTT)常被用作简单且非侵入性的替代辅助诊断方法,在量化成年人睡眠障碍的呼吸努力、微觉醒和血压的变化方面有出色表现。PTT也有望成为儿童睡眠呼吸领域有效的初筛工具。文章概述了PTT监测婴幼儿阻塞性呼吸睡眠障碍综合... 脉搏波传导时间(PTT)常被用作简单且非侵入性的替代辅助诊断方法,在量化成年人睡眠障碍的呼吸努力、微觉醒和血压的变化方面有出色表现。PTT也有望成为儿童睡眠呼吸领域有效的初筛工具。文章概述了PTT监测婴幼儿阻塞性呼吸睡眠障碍综合征的原理,并在可能的情况下与食管压力或多导睡眠图(PSG)数据进行了比较。此外,还评估了PTT提取婴幼儿睡眠相关特征的潜力和血压追踪的能力,并讨论了现有PTT存在的一些局限性。 展开更多
关键词 脉搏波传导时间 呼吸努力 微觉醒 血压 阻塞性呼吸睡眠障碍综合征 儿童
基于混合特征和XGBoost算法的微博转发预测 认领
18
作者 张林森 包崇明 +1 位作者 周丽华 孔兵 《云南大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期836-845,共10页
微博转发是微博信息传播的重要途经.影响微博转发的因素主要是用户属性、微博内容、用户社交和用户兴趣.已有的微博转发预测模型仅考虑部分因素,实际上4个因素对用户转发行为都有影响,此外也应该关注预测模型的计算时间.基于此,提出一... 微博转发是微博信息传播的重要途经.影响微博转发的因素主要是用户属性、微博内容、用户社交和用户兴趣.已有的微博转发预测模型仅考虑部分因素,实际上4个因素对用户转发行为都有影响,此外也应该关注预测模型的计算时间.基于此,提出一种基于混合特征和XGBoost算法的微博转发预测模型.首先根据4个因素分别提取用户特征、微博特征、社交特征以及兴趣特征;然后基于PageRank算法计算用户影响力,基于隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型和KL距离计算兴趣相似度,定义用户转发活跃度和用户交互影响力的计算公式;最后利用XGBoost算法构建预测模型,对转发预测进行分析.实验结果表明,新的预测方法在准确率和时间等评价指标上有较好的表现,同时也验证了综合考虑4个因素的重要性和有效性. 展开更多
关键词 微博 转发行为特征提取 混合特征 XGBoost 转发预测
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面向判别性低秩回归模型的优化模型方法研究 认领
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作者 王婷 王威廉 于传波 《云南大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期846-853,共8页
针对传统的回归模型方法忽略标签信息,提出一种优化模型的判别性低秩回归模型方法.首先,通过预先设置模型目标矩阵,结合局部优化和全局优化的方式改进损失函数;然后利用增广拉格朗日方法求解目标函数,在求解函数的基础上得到新的模型目... 针对传统的回归模型方法忽略标签信息,提出一种优化模型的判别性低秩回归模型方法.首先,通过预先设置模型目标矩阵,结合局部优化和全局优化的方式改进损失函数;然后利用增广拉格朗日方法求解目标函数,在求解函数的基础上得到新的模型目标矩阵,并通过线性回归模型计算最终的映射矩阵;最后通过实验验证了所提方法的有效性.实验结果表明,与其他几种低秩回归模型方法相比,提出算法的识别率最高. 展开更多
关键词 映射 低秩回归模型 标签信息 模式识别
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微带天线RCS减缩方法的研究 认领
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作者 王宗山 雷宁 《天线学报》 2020年第1期1-12,共12页
针对微带天线的RCS减缩问题,设计了一种新颖的微带贴片天线,在满足天线辐射性能的同时,减缩了微带天线的宽频带雷达散射截面。在此基础上,加载了3 &#215;3 AMC棋盘式结构,进一步实现了RCS的减缩,并拓宽了微带天线工作的带宽。仿真... 针对微带天线的RCS减缩问题,设计了一种新颖的微带贴片天线,在满足天线辐射性能的同时,减缩了微带天线的宽频带雷达散射截面。在此基础上,加载了3 &#215;3 AMC棋盘式结构,进一步实现了RCS的减缩,并拓宽了微带天线工作的带宽。仿真结果验证了设计的可行性和正确性,表明所提方法可以显著地减缩微带天线的RCS,并能够大幅拓宽其工作带宽,对微带天线的隐身技术有重要意义。 展开更多
关键词 微带天线 RCS减缩 棋盘结构 人工磁导体
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