期刊文献+
共找到4,350篇文章
< 1 2 218 >
每页显示 20 50 100
一种高效的大数据增量真值发现算法 预览
1
作者 谭龙 张晓琪 +2 位作者 贾立 李建中 王宏志 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期805-812,共8页
针对多源异构大数据中传统真值发现算法可扩展性不足、增量真值发现效果差等问题,本文将Map-Reduce框架和贝叶斯真值发现模型相结合,提出了基于Map-Reduce的并行真值发现算法;在MPTF算法基础上,引入Incoop增量框架和基于投票机制的分类... 针对多源异构大数据中传统真值发现算法可扩展性不足、增量真值发现效果差等问题,本文将Map-Reduce框架和贝叶斯真值发现模型相结合,提出了基于Map-Reduce的并行真值发现算法;在MPTF算法基础上,引入Incoop增量框架和基于投票机制的分类器集成策略,并优化了Map过程和Reduce过程,提出了一种高效的大数据增量真值发现算法;实验表明:该算法不仅提高了分类器的准确性,而且实现了新增数据源的真值发现。通过理论分析和实验对比证明,该算法具有高效性和广泛适用性,同时可以兼顾多种现实中的复杂情形。 展开更多
关键词 MAP-REDUCE 贝叶斯 真值发现 增量 投票机制 大数据 数据质量
在线阅读 下载PDF
可持续竞争力的网络空间安全应用型人才培养模式探索 预览
2
作者 李攀攀 朱蓉 +2 位作者 杜选 于海宁 苗春雨 《计算机教育》 2019年第10期121-124,共4页
在分析网络空间安全人才培养供需矛盾和网络空间安全专业知识体系特点的基础上,提出从课堂教学与师资力量建设、实践课程建设到校企合作课程建设3方面多手段深度融合的网络空间安全应用型人才培养模式,介绍具体培养方法,构建符合社会需... 在分析网络空间安全人才培养供需矛盾和网络空间安全专业知识体系特点的基础上,提出从课堂教学与师资力量建设、实践课程建设到校企合作课程建设3方面多手段深度融合的网络空间安全应用型人才培养模式,介绍具体培养方法,构建符合社会需求、具有可持续竞争力的网络空间安全应用型人才培养模式。 展开更多
关键词 网络空间安全 可持续竞争力 应用型人才 人才培养 教学改革
在线阅读 下载PDF
基于改进光流场算法在复杂背景变化图像处理中的应用 预览
3
作者 许磊 戚睿 +2 位作者 袁杰 刘研 温乃峰 《上海航天》 CSCD 2019年第4期110-114,共5页
提出了一种基于Demons算法的全自动非刚性图像配准算法,用于复杂结构的图像配准。将一种基于牛顿第一定律的新驱动力集成到原始光流方程中,以重新计算Demons力。在图像空间的任何点处,Demons模型不仅能产生来自图像局部梯度信息的力,以... 提出了一种基于Demons算法的全自动非刚性图像配准算法,用于复杂结构的图像配准。将一种基于牛顿第一定律的新驱动力集成到原始光流方程中,以重新计算Demons力。在图像空间的任何点处,Demons模型不仅能产生来自图像局部梯度信息的力,以驱使浮动图像中的像素点向参考图像中扩散,而且还可以根据Moore邻域系统中全局灰度变化的趋势产生一种新的“惯性力”,从而促使浮动图像中的像素点更有效地扩散到相应的参考图像中,尤其是当参考图像的梯度场不稳定时。采用具有复杂背景变化的航拍图像来评估所提方法的性能。实验结果表明:该方法能够快速有效配准背景变化复杂的图像,且对图像中的噪声具有稳健性。 展开更多
关键词 目标跟踪 图像配准 复杂结构 高噪声
在线阅读 免费下载
基于混合表示的中文事件检测方法研究 预览
4
作者 秦彦霞 王中卿 +1 位作者 郑德权 张民 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期85-92,共8页
传统中文事件检测方法采用人工定义的特征表示候选触发词,耗时耗力。基于神经网络的特征学习方法在中英文事件检测任务中得到了验证。现有的基于神经网络的中文事件检测方法初步探索了字信息对解决分词错误的作用。字是中文的最小结构... 传统中文事件检测方法采用人工定义的特征表示候选触发词,耗时耗力。基于神经网络的特征学习方法在中英文事件检测任务中得到了验证。现有的基于神经网络的中文事件检测方法初步探索了字信息对解决分词错误的作用。字是中文的最小结构单元和语义表示单元。词语的字符级信息能够提供词语的结构性信息和辅助词语级语义。该文研究了字/词混合神经网络特征对于解决中文事件数据集未登录词问题的作用。采用神经网络模型分别学习词语的词语级表示和字符级表示,进而拼接得到词语的混合表示。实验结果表明,基于字/词混合表示的中文神经网络事件检测模型的F1值比当前最好的模型高2.5%。 展开更多
关键词 中文 事件检测 神经网络 混合表示
在线阅读 下载PDF
城市空气质量感知方法综述 预览
5
作者 王鹏跃 郭茂祖 +1 位作者 赵玲玲 张昱 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期35-40,51共7页
城市空气质量信息对于控制空气污染和保护大众健康都是尤为重要的。城市空气质量感知方法按传感器位置是否发生改变可划分为静态感知方法和动态感知方法两种。其中静态感知方法的数据是基于空气质量监测站、卫星遥感和固定位置的传感器... 城市空气质量信息对于控制空气污染和保护大众健康都是尤为重要的。城市空气质量感知方法按传感器位置是否发生改变可划分为静态感知方法和动态感知方法两种。其中静态感知方法的数据是基于空气质量监测站、卫星遥感和固定位置的传感器进行采集的。再按成本高低可进一步划分为低成本静态感知和高成本静态感知。动态感知方法按是否以参与者为感知中心划分为参与式方法和非参与式方法。随着感知技术和计算能力的发展,将多源异构的城市数据,如气象数据、交通数据等进行融合,可进一步提高感知的准确性。文中首先对当前空气质量感知方法进行综述,然后分类介绍了各种方法的感知框架和数据处理方法,最后讨论了其面临的问题和挑战。 展开更多
关键词 空气污染 城市感知 数据采集 机器学习
在线阅读 免费下载
坐卧式下肢康复机器人的被动训练控制 预览
6
作者 吕显耀 杨炽夫 +1 位作者 姜峰 韩俊伟 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第4期244-247,共4页
考虑到下肢康复机器人很难获得精确、完整的数学模型,而且在建立模型时需要进行合理的近似处理,因此忽略了外部干扰、参数误差、未建模的动态和摩擦等不确定因素,这些原因导致控制性能不佳。基于此提出了一种基于计算力矩法的神经网络... 考虑到下肢康复机器人很难获得精确、完整的数学模型,而且在建立模型时需要进行合理的近似处理,因此忽略了外部干扰、参数误差、未建模的动态和摩擦等不确定因素,这些原因导致控制性能不佳。基于此提出了一种基于计算力矩法的神经网络鲁棒控制器,通过计算力矩法对标称模型进行控制,RBF神经网络控制器对系统中未知的不确定项进行补偿,而自适应鲁棒控制器则用来补偿神经网络的逼近误差及外部的干扰,从而提高了系统的动态性能和控制精度,并对算法的稳定性进行了证明。通过实验验证,证明了控制算法的有效性,在被动训练时具有较好的轨迹跟踪性能。 展开更多
关键词 外骨骼 康复机器人 轨迹跟踪 被动训练
在线阅读 下载PDF
电动汽车充电桩轻量级密钥管理方案
7
作者 谭凯 李中伟 +3 位作者 关亚东 叶麟 佟为明 张宝军 《电力建设》 北大核心 2019年第9期73-81,共9页
充电桩通信系统作为“泛在电力物联网”通信网络的重要组成部分,其密钥管理是信息安全防护措施成功实施的关键。为保证管理控制中心、电气控制柜、电动汽车充电桩三层架构的通信安全,兼顾电动汽车充电桩通信效率,提出一种轻量级的充电... 充电桩通信系统作为“泛在电力物联网”通信网络的重要组成部分,其密钥管理是信息安全防护措施成功实施的关键。为保证管理控制中心、电气控制柜、电动汽车充电桩三层架构的通信安全,兼顾电动汽车充电桩通信效率,提出一种轻量级的充电桩密钥管理方案(charging pile key management scheme,CPKMS),并给出了详细的密钥管理实现流程;分析了该方案的密钥安全性、前向与后向安全性、抗攻击能力及其运算负荷和密钥存储数量。分析结果表明:该方案具有抗伪造攻击、抗中间人攻击与抗重放攻击的能力,兼顾了安全性与效率,能够满足充电桩密钥管理的安全需求。 展开更多
关键词 电动汽车充电桩 密钥管理 充电桩密钥管理方案(CPKM S) 信息安全
重叠局部高斯过程回归 预览
8
作者 刘晓芳 刘策 +1 位作者 刘露咪 程丹松 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期22-26,共5页
高斯过程是一种函数的分布,在机器学习领域常用于回归.对于n个训练样本,其训练和预测时间复杂度分别为O(n^3)和O(n^2),因此难以应用于大规模数据.针对这个问题,本文基于分治的思想,提出一种简单高效的近似模型,称为“重叠局部高斯过程”... 高斯过程是一种函数的分布,在机器学习领域常用于回归.对于n个训练样本,其训练和预测时间复杂度分别为O(n^3)和O(n^2),因此难以应用于大规模数据.针对这个问题,本文基于分治的思想,提出一种简单高效的近似模型,称为“重叠局部高斯过程”.本文方法假设随机变量在给定邻近变量的值后,会与距离较远的变量条件独立.首先将训练样本集递归划分,构建一棵三叉树,其中兄弟节点包含的样本存在交集,交集中的样本起到诱导点的作用,可构建相邻区域的依赖关系.然后利用每个叶子结点所包含的样本建立局部的高斯过程回归模型,在当前假设下,每个父节点的边缘似然和预测分布可通过组合其子节点的计算结果来近似,从而降低计算量.同时,这种组合方式可保证拟合的函数是连续的.理论分析表明,对于n个训练样本,近似模型训练和预测的时间复杂度均为O(n^t),其中t与交集的大小相关,通常介于1与2之间.此外通过在公共数据集上的实验对比也验证了本文近似模型的有效性. 展开更多
关键词 模式识别 高斯过程 回归 贝叶斯学习 大规模机器学习
在线阅读 免费下载
大学计算机课程的教学模式改革研究 预览
9
作者 李鑫 战德臣 《吉林化工学院学报》 CAS 2019年第6期27-31,共5页
在教育部高教司以及教指委的推动下,“大学计算机”课程面向计算思维的教学改革已经走向深入化,但仍旧存在学生基础薄弱和教学内容提升与教学师资水平提升的困难等问题,总结了“MOOC+SPOCs+翻转课堂”的教学改革实践的过程,提出了如何基... 在教育部高教司以及教指委的推动下,“大学计算机”课程面向计算思维的教学改革已经走向深入化,但仍旧存在学生基础薄弱和教学内容提升与教学师资水平提升的困难等问题,总结了“MOOC+SPOCs+翻转课堂”的教学改革实践的过程,提出了如何基于MOOC+SPOCs进行大学计算机课程改革的建议,学生线上学习MOOC和SPOC课程,线下进行翻转课堂,该教学模式以学生为中心,有效提高了学生用计算思维解决系统工程实际问题的能力。 展开更多
关键词 计算思维 教学模式 翻转课堂
在线阅读 下载PDF
基于FPGA的多加解密算法可重构的设计 预览
10
作者 陈翔宇 王翥 +2 位作者 姚艳 佟晓筠 罗清华 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期649-653,661共6页
基于FPGA实现加解密系统时,采用多种算法处理数据可以适应不同的应用环境与功能需求,但在同一片上实现多种算法会导致逻辑资源消耗增加、资源利用率低、系统灵活性差。针对以上问题,以动态可重构技术为核心,基于ZYNQ-7000系列FPGA设计... 基于FPGA实现加解密系统时,采用多种算法处理数据可以适应不同的应用环境与功能需求,但在同一片上实现多种算法会导致逻辑资源消耗增加、资源利用率低、系统灵活性差。针对以上问题,以动态可重构技术为核心,基于ZYNQ-7000系列FPGA设计动态可重构控制平台,通过片上Cortex-A9 ARM处理器控制重配置处理模块,将存储于SD卡中的多种算法逻辑按功能需求配置到片上划定的逻辑分区中,更新逻辑电路并完成算法重构。实验结果表明,该设计能在片上其它功能正常工作的同时,以15759.51Bytes/ms的配置速度完成算法切换,在保证系统稳定的前提下,降低了片上的逻辑资源消耗,提高了资源利用率与系统灵活性。 展开更多
关键词 动态可重构 加解密算法 现场可编程逻辑门阵列 可重构控制平台 资源优化
在线阅读 下载PDF
TSL:基于连接强度的Facebook消息流行度预测模型 预览
11
作者 王晓萌 方滨兴 +1 位作者 张宏莉 王星 《通信学报》 CSCD 北大核心 2019年第10期1-9,共9页
在线社交网络的迅速发展使信息呈现爆炸式增长,然而不同消息的流行度存在较大差异,对其准确预测一直是领域内的研究难点。流行度预测的任务是根据消息传播早期过程中涌现的特征预测其未来的传播趋势,现有基于传播网络特征与拟合函数的... 在线社交网络的迅速发展使信息呈现爆炸式增长,然而不同消息的流行度存在较大差异,对其准确预测一直是领域内的研究难点。流行度预测的任务是根据消息传播早期过程中涌现的特征预测其未来的传播趋势,现有基于传播网络特征与拟合函数的预测模型难以解决预测准确率低的问题,因此借助社会学中的弱连接理论,引入连接强度的概念,并融合消息传播早期的流行度构建多元线性回归方程,提出了一种针对Facebook知名主页的消息流行度的预测模型TSL。通过在Facebook真实数据集(含154万次转发)上与其他具有代表性的基准模型进行比较,实验表明TSL模型可以对消息的最终转发流行度进行有效预测,预测性能优于同类方法。 展开更多
关键词 在线社交网络 弱连接 流行度 信息传播
在线阅读 下载PDF
基于多尺度特征的乳腺肿块检测方法研究 预览
12
作者 陈珊 卜巍 邬向前 《智能计算机与应用》 2019年第1期159-164,168共7页
提升乳腺肿块病变检测的准确率,从而提升乳腺钼靶X光检查的效率对乳腺癌的及早防治有重要意义。针对乳腺钼靶图像中形态大小不一的肿块病变,本文提出了一种基于多尺度特征的乳腺肿块病变检测方法,将在自然图像检测领域取得优秀性能的SS... 提升乳腺肿块病变检测的准确率,从而提升乳腺钼靶X光检查的效率对乳腺癌的及早防治有重要意义。针对乳腺钼靶图像中形态大小不一的肿块病变,本文提出了一种基于多尺度特征的乳腺肿块病变检测方法,将在自然图像检测领域取得优秀性能的SSD网络应用到乳腺肿块病变检测中。首先利用特征提取网络对输入的乳腺钼靶图像进行特征提取,特征提取网络的每个特征层中的特征图的尺度随着层次加深而减小,再在不同尺度的特征图上对肿块目标进行预测,最后将各个特征层的结果综合起来作为最后的检测结果。通过FROC曲线进行性能分析,并在相同Sensitivity值下的FPI值大小这一评测指标上与其它目前性能较佳的乳腺肿块检测方法进行比较,本文方法的有效性得以证实。 展开更多
关键词 乳腺钼靶图像 计算机辅助诊断 乳腺肿块检测 多尺度特征
在线阅读 免费下载
基于深度学习的手分割算法研究 预览
13
作者 向杰 卜巍 邬向前 《智能计算机与应用》 2019年第3期247-255,共9页
第一视角的人手分割在人机交互、虚拟现实方面具有非常重要的应用价值,但是由于图像中人手区域占比较大,精确的人手分割仍然是一个很具有挑战性的问题。本文提出一种基于深度学习的手部分割算法,利用卷积神经网络强大的特征提取能力提... 第一视角的人手分割在人机交互、虚拟现实方面具有非常重要的应用价值,但是由于图像中人手区域占比较大,精确的人手分割仍然是一个很具有挑战性的问题。本文提出一种基于深度学习的手部分割算法,利用卷积神经网络强大的特征提取能力提取人手图像的特征,模仿人类视觉注意力机制提出Attention模块为特征图中的不同区域赋予更具辨别性的权值,同时为了能有效地提取不同尺度物体的特征,设计空洞卷积DCB模块在同一尺度大小的特征图上提取不同尺度特征。在3个人手数据集上的实验结果表明本文提出的算法能够有效地分割出手部区域并超越了其它的算法,达到了最优的分割效果。 展开更多
关键词 手部分割 深度学习 注意力机制 空洞卷积
在线阅读 免费下载
基于级联随机森林与活动轮廓的3D MR图像分割 预览
14
作者 马超 刘亚淑 +1 位作者 骆功宁 王宽全 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1004-1014,共11页
针对医学磁共振(Magnetic resonance, MR)图像三维分割中随机森林(Random forest, RF)方法难以获得具有几何约束的结果以及活动轮廓模型(Active contour model, ACM)不能自动分割发生信号混叠的组织结构的问题,提出了一种整合了级联随... 针对医学磁共振(Magnetic resonance, MR)图像三维分割中随机森林(Random forest, RF)方法难以获得具有几何约束的结果以及活动轮廓模型(Active contour model, ACM)不能自动分割发生信号混叠的组织结构的问题,提出了一种整合了级联随机森林与活动轮廓模型的磁共振图像三维分割方法.该方法首先从多模态磁共振体数据中提取图像多尺度局部鲁棒统计信息,以此驱动级联随机森林对磁共振图像进行迭代的体素分类,从而获得对组织结构的初步分割结果,进一步将此结果作为初始轮廓与形状先验,整合进一个尺度可调的活动轮廓模型中,将独立的体素分类转化为轮廓曲线演化,最终得到具有几何约束的精确分割结果.在公开数据集上的实验结果表明,本文的自动化分割方法在分割精度和鲁棒性等方面,相比其他同类方法具有较大的性能提升. 展开更多
关键词 医学图像分割 随机森林 活动轮廓模型 三维分割 形状先验
在线阅读 下载PDF
面向大规模网络解析的层次单调别名解析算法 预览
15
作者 孙明思 李斌 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第23期171-176,共6页
随着网络规模的幂指数增长,大规模网络环境下IP级拓扑结构呈现多元复杂结构。针对大规模网络下IP别名解算法性能不高的问题,提出一种层次别名解析方法。该方法通过目标主机IP分类、IP异常检测和基于时空搜索的IP别名检测等3个层次逐步降... 随着网络规模的幂指数增长,大规模网络环境下IP级拓扑结构呈现多元复杂结构。针对大规模网络下IP别名解算法性能不高的问题,提出一种层次别名解析方法。该方法通过目标主机IP分类、IP异常检测和基于时空搜索的IP别名检测等3个层次逐步降低IP地址解析规模,在R&E和Tier-1两个数据集上我们的方法、传统单调别名解析(monotonic ID-based alias resolution,MIDAR)和泛型方法解析(generic approach resolution,GAR)。实验结果表明,提出的方法相比传统MIDAR和GAR方法更有效,且准确率更高。其中,准确率分别提高了19.52%和11.86%。因此,提出的方法可以有效解决大规模网络IP别名解析问题。 展开更多
关键词 大规模网络 IP别名解析 单调别名解析算法 层次方法 IP地址
在线阅读 免费下载
药物靶标作用关系预测结果评价及查询验证 预览
16
作者 余冬华 郭茂祖 +1 位作者 刘晓燕 程爽 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期1881-1888,共8页
药物靶标作用关系预测是一种重要的辅助药物研发手段,而生物实验验证药物靶标作用关系耗钱耗时,因此,在数据库中查询验证预测的药物靶标作用关系是对预测方法的重要评价.基于KEGG,DrugBank,ChEMBL这3个数据库,利用爬虫获取信息的方式设... 药物靶标作用关系预测是一种重要的辅助药物研发手段,而生物实验验证药物靶标作用关系耗钱耗时,因此,在数据库中查询验证预测的药物靶标作用关系是对预测方法的重要评价.基于KEGG,DrugBank,ChEMBL这3个数据库,利用爬虫获取信息的方式设计开发了药物靶标作用关系查询验证方法DTcheck(drug-target check),实现了对于提供KEGG DRUG ID及KEGG GENES ID的药物靶标对的高效查询验证功能,并利用DTcheck分别为Enzyme,IC(ion channel),GPCR(G-protein-coupled receptor),NR(nuclear receptor)四个标准数据集扩充新增药物靶标作用关系907,766,458,40对.此外,结合DTcheck查询验证,以BLM(bipartite local models)方法为例分析了预测结果的评价问题,结果表明,采用AUC(area under curve)值评价药物靶标作用关系预测方法没有Top N 评价合理,且AUC值低的BLMd方法在预测新的药物靶标作用关系时优于AUC值高的BLMmax方法. 展开更多
关键词 药物靶标作用关系预测 查询验证 药物靶标数据集 AUC评价 TOP N评价
在线阅读 下载PDF
一种基于交替方向乘子法改进的模型预测控制方法
17
作者 李玉 江雨燕 +2 位作者 赵双双 邹启鸣 陆可 《数值计算与计算机应用》 2019年第1期11-20,共10页
模型预测控制能够有效处理实际应用中的扰动、多控制变量和复杂约束,因此被广泛应用于各种大规模控制问题.然而,在处理基于复杂线性时不变系统的模型预测控制问题时,传统的二次规划算法存在计算负载过大,实时性差的缺点.为此,本文引入... 模型预测控制能够有效处理实际应用中的扰动、多控制变量和复杂约束,因此被广泛应用于各种大规模控制问题.然而,在处理基于复杂线性时不变系统的模型预测控制问题时,传统的二次规划算法存在计算负载过大,实时性差的缺点.为此,本文引入交替方向乘子法对模型预测控制问题进行分布式地求解.仿真实验结果表明,基于交替方向乘子法的模型预测控制相较传统的方法,计算效率明显提高,更适于求解大规模优化控制问题. 展开更多
关键词 分布式优化 交替方向乘子法 模型预测控制
基于Convolutional-LSTM的蛋白质亚细胞定位研究 预览
18
作者 王春宇 徐珊珊 +2 位作者 郭茂祖 车凯 刘晓燕 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第6期982-989,共8页
蛋白质亚细胞位置预测研究是目前蛋白质组学和生物信息学研究的重点问题之一。蛋白质的亚细胞定位决定了它的生物学功能,故研究亚细胞定位对了解蛋白质功能非常重要。由于蛋白质结构的序列性,考虑使用序列模型来进行亚细胞定位研究。尝... 蛋白质亚细胞位置预测研究是目前蛋白质组学和生物信息学研究的重点问题之一。蛋白质的亚细胞定位决定了它的生物学功能,故研究亚细胞定位对了解蛋白质功能非常重要。由于蛋白质结构的序列性,考虑使用序列模型来进行亚细胞定位研究。尝试使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)两种模型挖掘氨基酸序列所包含的信息,从而进行亚细胞定位的预测。随后构建了基于卷积的长短期记忆网络(Convolutional-LSTM)的集成模型进行亚细胞定位。首先通过卷积神经网络对蛋白质数据进行特征抽取,随后进行特征组合,并将其送入长短期记忆神经网络进行特征表征学习,得到亚细胞定位结果。使用该模型能达到0.816 5的分类准确率,比传统方法有明显提升。 展开更多
关键词 蛋白质亚细胞定位 卷积神经网络(CNN) 长短期记忆神经网络(LSTM) 分类
在线阅读 下载PDF
基于深度学习的出行模式识别方法 预览
19
作者 郭茂祖 王鹏跃 赵玲玲 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1-7,共7页
居民出行信息可体现居民活动规律、反映城市交通问题,是制定交通规划与管理的重要依据.利用GPS获取的轨迹数据虽具有大量时空信息但不能直接表达出行模式,需要数据处理和挖掘算法提取隐藏知识来识别出行模式.由于居民出行模式具有高度... 居民出行信息可体现居民活动规律、反映城市交通问题,是制定交通规划与管理的重要依据.利用GPS获取的轨迹数据虽具有大量时空信息但不能直接表达出行模式,需要数据处理和挖掘算法提取隐藏知识来识别出行模式.由于居民出行模式具有高度的非线性和复杂性,识别具有很大挑战.本文利用深度学习方法的特征学习表征优势,解决特征提取的繁琐计算或漏提特征等弊端,通过对轨迹进行去野和划分等预处理后,计算轨迹片段的运动学特征构成输入数据,提出基于卷积神经网络与门控循环单元相结合的识别出行模式方法,利用卷积神经网络的深层特征表征优势和门控循环单元的时序特性挖掘能力,提高对非线性分类问题的学习能力和识别出行模式的准确性.为验证所提出方法的有效性,还设计单独的卷积神经网络和门控循环单元等模型,在Geolife数据集上进行测试和对比.实验结果表明,本文方法虽仅计算4个特征量仍具有较好的识别效果,并且优于单独采用卷积神经网络等分类方法的识别性能. 展开更多
关键词 出行模式识别 卷积神经网络 门控循环单元 语义挖掘 GPS轨迹数据
在线阅读 免费下载
基于机器学习的医疗决策支持系统综述 预览
20
作者 梁书彤 郭茂祖 赵玲玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第19期1-11,共11页
利用健康医疗领域的海量临床数据进行辅助医疗决策支持是智慧医疗的核心技术和必然的发展趋势。医疗决策支持主要包括疾病风险预测与疾病智能诊断两方面,以临床积累和实时获取的多种数据来源为基础,通过多种机器学习算法实现对患者疾病... 利用健康医疗领域的海量临床数据进行辅助医疗决策支持是智慧医疗的核心技术和必然的发展趋势。医疗决策支持主要包括疾病风险预测与疾病智能诊断两方面,以临床积累和实时获取的多种数据来源为基础,通过多种机器学习算法实现对患者疾病类型的分类或者对患病风险的预测。从医疗决策支持的概念和方法框架出发,按照不同疾病种类,总结了当前采用的机器学习诊断和预测方法,着重介绍这些方法的特点和区别,并对存在的挑战和未来发展进行分析。 展开更多
关键词 医疗决策支持 机器学习 疾病智能诊断 疾病风险预测
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 218 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈