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基于反激拓扑与RC隔离触发网络的短弧脉冲氙灯电源设计 认领
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作者 陈朋 毛待春 +2 位作者 陈思逾 陈诺 张怡龙 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期119-127,共9页
针对现有的短弧脉冲氙灯电源存在明显的阻尼振荡等现象,提出了一种基于反激拓扑方法与RC隔离触发网络的短弧脉冲氙灯驱动电源设计。驱动电源采用24 V输入,主电压通过反激拓扑结构产生700~1000 V连续可调输出,脉冲触发电压电路采用二级... 针对现有的短弧脉冲氙灯电源存在明显的阻尼振荡等现象,提出了一种基于反激拓扑方法与RC隔离触发网络的短弧脉冲氙灯驱动电源设计。驱动电源采用24 V输入,主电压通过反激拓扑结构产生700~1000 V连续可调输出,脉冲触发电压电路采用二级级联升压电路产生5~7 kV脉冲输出,主电压和脉冲触发电压经过RC隔离触发网络后对脉冲氙灯进行驱动点亮。对驱动电源各个模块进行了设计与实现,将RC隔离触发网络仿真与实际触发波形对比,并比较分析了主电压在不同电压下的充放电波形。实验结果表明,所设计的驱动电源点亮短弧脉冲氙灯的成功率达100%,验证了所设计驱动电源的可行性;所设计的驱动电源充放电总时间最大值为5.63 ms,为短弧脉冲氙灯提供了较高的闪烁频率;所设计的驱动电源与文献对比将阻尼振荡范围从32.24%降低到4.7%,有效抑制了放电产生的阻尼振荡,避免对储能电容造成二次充电,有效提高了储能电容及短弧脉冲氙灯的放电次数及寿命。 展开更多
关键词 脉冲氙灯 反激拓扑 RC隔离触发网络 阻尼振荡
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基于信道状态特征的手势动作识别技术研究 认领
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作者 吴哲夫 邵承贤 +2 位作者 龚树凤 毛科技 吕跃华 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期8-14,共7页
手势识别作为人和机器之间重要的交互手段,在日常生活中具有广泛的应用场景。基于无线信号特别是WiFi的手势识别由于其无接触、成本低等优点成为当前热门的方式。为解决传统基于无线信号手势识别算法没有充分利用信号相位特征的缺点,本... 手势识别作为人和机器之间重要的交互手段,在日常生活中具有广泛的应用场景。基于无线信号特别是WiFi的手势识别由于其无接触、成本低等优点成为当前热门的方式。为解决传统基于无线信号手势识别算法没有充分利用信号相位特征的缺点,本文提出利用WiFi信道状态信息幅值和相位结合的方式进行手势识别。通过子载波降维和动作曲线提取对接收的WiFi信号进行处理,并将信号的幅值和相位结合,利用机器学习算法对数据进行训练和分类,实现了单手向前、单手向后、单手向左、单手向右、单手向上和单手向下六种手势的识别。实验结果显示,本文算法在近距离和远距离下的精确度分别为96%和92%。 展开更多
关键词 手势识别 信道状态信息 相位 动作提取
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IEEE 802.11ax密集WLAN的干扰协调策略 认领
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作者 徐晓锋 张闽 +1 位作者 钱晨喜 陈清华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期182-187,195,共7页
无线局域网(WLAN)中设备数量的指数级增长,导致激烈的信道争用及严重的同频干扰。当运行在同一频段上的两个WLAN在彼此感知范围内时,使用先监听后发送的分布式信道接入方式会引起资源浪费,降低网络吞吐率。提出一种密集WLAN场景下的干... 无线局域网(WLAN)中设备数量的指数级增长,导致激烈的信道争用及严重的同频干扰。当运行在同一频段上的两个WLAN在彼此感知范围内时,使用先监听后发送的分布式信道接入方式会引起资源浪费,降低网络吞吐率。提出一种密集WLAN场景下的干扰协调策略。根据IEEE 802.11ax中的基本服务集颜色对站点进行分组,提出协调交替目标唤醒时间策略(CAT),安排不同组内站点在不同的时间接收数据,从而避免信道争用,最小化干扰,同时通过优化下行数据包大小提高网络吞吐率。仿真结果表明,当两个WLAN距离很近时,CAT方案能够保证网络吞吐率。此外,在考虑误码率的情况下,吞吐率并非随着数据包的增大单调递增,而是存在一个阈值,超过该阈值后网络吞吐率即呈下降趋势。 展开更多
关键词 无线局域网 同频干扰 目标唤醒时间 无线局域网控制器 基本服务集颜色
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基于曲面拟合的NDIR单通道CO2气体传感器快速标定算法 认领
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作者 陈凯彦 朱斌成 毛科技 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期103-108,共6页
为了提高非色散红外(NDIR,Non-Dispersion Infrared)二氧化碳(CO2)气体传感器的标定效率,提出一种针对NDIR单通道CO2气体传感器的高效快速标定算法。首先采集m个传感器节点在不同温度、不同浓度下对应的电压值;然后对于每个节点,... 为了提高非色散红外(NDIR,Non-Dispersion Infrared)二氧化碳(CO2)气体传感器的标定效率,提出一种针对NDIR单通道CO2气体传感器的高效快速标定算法。首先采集m个传感器节点在不同温度、不同浓度下对应的电压值;然后对于每个节点,将它的数据点(温度,浓度,输出电压)进行曲面拟合,拟合后的曲面作为候选曲面;测量待标定传感器的6个在不同温度、不同浓度下对应的输出电压数据点,选择一个与这6个数据点最优匹配的曲面,以此作为待标定传感器的标定曲面。实验结果表明,算法标定准确性和可靠性高,按照5%+50×10-6的精度,算法标定的数据合格率达到99%。 展开更多
关键词 CO2 气体传感器 NDIR 标定算法 曲面拟合
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基于GPS轨迹挖掘的兴趣地点个性化推荐方法 认领
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作者 张翔宇 张强 吕明琪 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2021年第1期75-83,共9页
随着全球定位系统(GPS)等定位设备的普及,用户可方便地记录其GPS轨迹,这使得自动从用户的GPS轨迹中发现兴趣地点(POI)(如餐厅、商场、景点)并在用户之间进行推荐成为可能。因此,本文提出了一种基于GPS轨迹挖掘的兴趣地点个性化推荐方法... 随着全球定位系统(GPS)等定位设备的普及,用户可方便地记录其GPS轨迹,这使得自动从用户的GPS轨迹中发现兴趣地点(POI)(如餐厅、商场、景点)并在用户之间进行推荐成为可能。因此,本文提出了一种基于GPS轨迹挖掘的兴趣地点个性化推荐方法。该方法与现有主流的兴趣地点推荐平台具有以下不同:首先,现有平台假设兴趣地点是事先已知的,而该方法通过一个层次化聚类算法从用户GPS轨迹中自动挖掘兴趣地点。其次,现有平台的推荐模式为平台向用户推荐,因此仅考虑了用户的偏好,忽略了用户之间的社交关联对推荐效果的影响。针对此问题,该方法基于用户交叠访问行为计算用户之间的社交信任度,基于用户访问行为的相似性计算其对兴趣地点偏好的相似度,在此基础上提出了一种能够融合用户信任度和相似度的评分算法。文本基于真实GPS轨迹数据对提出的方法进行了评测,实验结果表明,本文所提方法的综合推荐性能明显优于简单的基于访问数量的推荐方法、仅基于用户信任度的推荐方法及仅基于偏好相似度的推荐方法。 展开更多
关键词 个性化兴趣地点(POI)推荐 基于位置社会网络 全球定位系统(GPS)轨迹 时空数据挖掘
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基于分组残差联合空间学习的人体活动识别 认领
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作者 吕明琪 陈文青 +1 位作者 陈铁明 刘杨圣彦 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期215-224,共10页
针对基于多传感器的交互性人体活动识别任务,提出了一种基于窗口预处理和分组残差联合空间学习的多传感器交互性活动识别算法。首先,针对多传感器交互性活动数据预处理过程中的滑动窗口处理方式对人体活动识别的影响进行了实验分析和实... 针对基于多传感器的交互性人体活动识别任务,提出了一种基于窗口预处理和分组残差联合空间学习的多传感器交互性活动识别算法。首先,针对多传感器交互性活动数据预处理过程中的滑动窗口处理方式对人体活动识别的影响进行了实验分析和实验对比,包括不同滑动窗口大小和覆盖率等;其次,基于多传感器的交互性活动识别的窗口预处理结论,利用分组残差联合空间学习进行活动识别与分类,并设计多组对比实验,分别对网络模型、损失函数和分类器等进行了优化;最后,在Opportunity活动数据集上进行对比试验,该算法性能超过了现有的大部分其他活动识别算法。实验结果验证了基于窗口预处理和分组残差联合空间学习的多传感器人体活动识别算法的有效性。 展开更多
关键词 人体活动识别 多传感器 窗口预处理 残差网络 联合空间学习
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以全面、高效和可持续性为导向的Java EE课堂教学 认领
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作者 李小薪 赵小敏 +1 位作者 韩姗姗 郝鹏翼 《计算机教育》 2021年第3期118-122,共5页
针对目前Java EE课堂教学存在的问题,基于3年的教学实践,提出以全面、高效和可持续性为导向的Java EE课堂教学,从授课安排、开发工具、教学方法等方面介绍具体教学实践,最后通过课程考核数据说明教学效果。
关键词 Java EE 全面 高效 可持续
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无线携能通信中继网络最大化总传输速率 认领
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作者 田贤忠 赵晨 +1 位作者 姚超 丁军 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期210-214,224,共6页
能量捕获无线传感器网络是解决传统无线传感器网络能量问题的有效途径之一,无线携能通信网络SWIPT(Simultaneous wireless information and power transfer)是其中的一个重要研究方向。研究了一种SWIPT场景,在源节点总功率的约束条件下... 能量捕获无线传感器网络是解决传统无线传感器网络能量问题的有效途径之一,无线携能通信网络SWIPT(Simultaneous wireless information and power transfer)是其中的一个重要研究方向。研究了一种SWIPT场景,在源节点总功率的约束条件下,最大化总传输速率。源节点通过在不同的频谱上分配不同的功率发送携能信号给多个中继节点,中继节点对于接收到的携能信号通过功率分配将一部分信号转化为能量,一部分信号解码为信息;中继节点利用捕获的能量将信息转发给目的节点。建立数学模型求解最优的功率分配因子,运用拉格朗日乘数法求得源节点在每个频谱上分配功率的表达式,按照注水算法求得最终分配的功率和最大化的总传输速率,最后通过数值模拟进行了有效性验证。 展开更多
关键词 能量捕获 无线传感器网络 无线携能通信 中继 总传输速率
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基于最新Python的Excel应用浅析 认领
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作者 樊潮 秦娥 《计算机时代》 2021年第4期69-71,75,共4页
利用最新版Python实现对最新版本Excel中数据的存取,文章对该功能的编程及其应用进行了分析,解决了最新版的Python与最新版的Excel一起使用时出现的不兼容情况,实现了对Excel中的大批量数据的处理。对一些想利用Python来处理Excel数据的... 利用最新版Python实现对最新版本Excel中数据的存取,文章对该功能的编程及其应用进行了分析,解决了最新版的Python与最新版的Excel一起使用时出现的不兼容情况,实现了对Excel中的大批量数据的处理。对一些想利用Python来处理Excel数据的人,具有一定的帮助。 展开更多
关键词 PYTHON Openpyxl EXCEL CELL WINDOWS OFFICE 数据
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基于改进DenseNet的水果小目标检测 认领
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作者 徐利锋 黄海帆 +1 位作者 丁维龙 范玉雷 《浙江大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期377-385,共9页
针对自然环境中小目标水果的检测精度普遍较低的问题,提出基于DenseNet改进的水果目标检测框架.构建以DenseNet为核心的多尺度特征提取模块,在DenseNet不同层级的稠密块中建立特征金字塔结构,加强网络层特征复用.结合低层特征的高分辨... 针对自然环境中小目标水果的检测精度普遍较低的问题,提出基于DenseNet改进的水果目标检测框架.构建以DenseNet为核心的多尺度特征提取模块,在DenseNet不同层级的稠密块中建立特征金字塔结构,加强网络层特征复用.结合低层特征的高分辨率和高层特征的高语义性,实现准确定位和预测小目标水果存在的目的.引入软阈值非极大值抑制(Soft-NMS)算法,改善簇状果实结构中检测框被误剔除的情况.与常用的Faster R-CNN网络相比,所提出的框架在苹果、芒果和杏3个数据集中的平均检测速度大于40 FPS,F1值分别为0.920、0.928、0.831,实现了检测效率及精度的提升. 展开更多
关键词 DenseNet 深度学习 水果小目标检测 特征金字塔网络(FPN) 软阈值非极大值抑制(Soft-NMS)
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利用网络表征学习辨识复杂网络节点影响力 认领
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作者 杨旭华 熊帅 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第2期418-423,共6页
发现复杂网络中最具影响力的节点,有助于分析和控制网络中的信息传播,具有重要的理论意义和实用价值.传统的确定节点影响力的方法大多基于网络的邻接矩阵、拓扑结构等,普遍存在数据维度高和数据稀疏的问题,基于网络表征学习,本文提出了... 发现复杂网络中最具影响力的节点,有助于分析和控制网络中的信息传播,具有重要的理论意义和实用价值.传统的确定节点影响力的方法大多基于网络的邻接矩阵、拓扑结构等,普遍存在数据维度高和数据稀疏的问题,基于网络表征学习,本文提出了一种局部中心性指标来辨识网络中高影响节点(NLC),首先采用DeepWalk算法,把高维网络中的节点映射为一个低维空间的向量表示,并计算局部节点对之间的欧氏距离;接着根据网络的拓扑结构,计算每个节点在信息的传播过程中,对所在局部的影响力大小,用以识别高影响力节点.在八个真实网络中,以SIR和SI传播模型作为评价手段,将NLC算法和度中心性、接近中心性、介数中心性、邻居核中心性、半局部中心性做了对比,结果表明NLC算法具有良好的识别高影响力传播节点的性能. 展开更多
关键词 节点影响力 网络表征学习 局部节点中心性 复杂网络
基于改进AdaBoost算法的复杂网络链路预测 认领
12
作者 龚追飞 魏传佳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第3期158-162,共5页
链路预测是复杂网络的重要研究方向,当前的链路预测算法因可利用的网络信息有限,导致预测算法的精确度受限。为了提高预测算法的性能,采用改进的AdaBoost算法进行链路预测。首先根据复杂网络样本建立邻接矩阵,完成样本的矩阵化处理;然... 链路预测是复杂网络的重要研究方向,当前的链路预测算法因可利用的网络信息有限,导致预测算法的精确度受限。为了提高预测算法的性能,采用改进的AdaBoost算法进行链路预测。首先根据复杂网络样本建立邻接矩阵,完成样本的矩阵化处理;然后采用AdaBoost算法进行分类训练,通过权重投票获取预测结果;最后,考虑到复杂网络弱分类器预测正负误差分布的不均衡问题,设置权重调整因子η及其调整范围[η1,η2],并根据η值动态调整AdaBoost算法的多个弱分类器分类结果的权重,从而获得准确的链路预测结果。实验结果证明,相比其他常用网络链路预测算法及传统AdaBoost算法,改进的AdaBoost算法的预测准确率优势明显,且在节点数量较多时,其预测时间性能和其他算法的差距较小。 展开更多
关键词 复杂网络 链路预测 ADABOOST 权重调整 邻接矩阵
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基于户型图实例分割的室内场景建模研究 认领
13
作者 李伟 王辰鑫 李澎林 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期225-230,236,共7页
为满足房产室内场景在线三维建模与展示的需求,提出了一种基于户型图实例分割与ThreeJS的室内场景建模方法。该方法以户型图栅格数据和户型结构矢量数据作为输入,将Mask R-CNN算法应用于户型图栅格数据的实例分割,实例分割结果与户型结... 为满足房产室内场景在线三维建模与展示的需求,提出了一种基于户型图实例分割与ThreeJS的室内场景建模方法。该方法以户型图栅格数据和户型结构矢量数据作为输入,将Mask R-CNN算法应用于户型图栅格数据的实例分割,实例分割结果与户型结构矢量数据进行配准,最后,通过家具模型库自动适配,基于ThreeJS完成室内场景三维在线快速建模。实验结果表明:该方法建模过程简单、高效、灵活,模型效果符合预期。 展开更多
关键词 实例分割 ThreeJS 室内场景 三维建模
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用于面向目标的情感分析的分级预测策略 认领
14
作者 王卫红 吴成 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期231-236,共6页
针对面向目标的情感分析,提出了一种分级预测方法,该方法是在上下文基础上衡量每个词作为"意见词"的可能性,并作为最终预测的特征输入;使用卷积方法提取句子的局部特征,引入位置权重来对词语之间的相对位置进行捕捉;使用微调... 针对面向目标的情感分析,提出了一种分级预测方法,该方法是在上下文基础上衡量每个词作为"意见词"的可能性,并作为最终预测的特征输入;使用卷积方法提取句子的局部特征,引入位置权重来对词语之间的相对位置进行捕捉;使用微调后的Bert进行向量嵌入,增加语义的准确性。在SemEval2014数据上的实验表明:该方法相对于以前的模型有一定的提升,结果较好。 展开更多
关键词 分层策略 卷积层 Bert
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基于网络嵌入与局部合力的复杂网络社区划分算法 认领
15
作者 杨旭华 王晨 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期229-236,共8页
社区划分可以揭示复杂网络中的内在结构和行为动态特点,是当前的研究热点。文中提出了一种基于网络嵌入和局部合力的社区划分算法。该算法将网络的拓扑空间转化成欧氏空间,把网络节点转换成向量表示的数据点,首先基于重力模型和网络拓... 社区划分可以揭示复杂网络中的内在结构和行为动态特点,是当前的研究热点。文中提出了一种基于网络嵌入和局部合力的社区划分算法。该算法将网络的拓扑空间转化成欧氏空间,把网络节点转换成向量表示的数据点,首先基于重力模型和网络拓扑结构,提出局部合力和局部合力余弦中心性指标(Local Resultant Force Cosine Centrality,LFC),通过节点的LFC和节点间的距离来确定各个初始小社区的中心节点,然后将网络中其他的非中心节点划入与其最近的中心节点所在的初始小社区内,最后通过优化模块度的方法来合并初始小社区并找到最优的网络社区结构。在6个现实世界网络和可调参数人工网络上与6种知名社区划分方法进行比较,比较结果表明了新算法良好的社区划分的性能。 展开更多
关键词 社区划分 网络嵌入 引力模型 局部合力 局部合力余弦中心性
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邻域自适应的三维点云滤波算法 认领
16
作者 吴俊威 焦吾振 郑河荣 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第1期191-195,共5页
针对现有的点云滤波算法存在的精度丢失和收缩的不足,提出邻域自适应选择的算法,有效地改善了点云滤波中丢失精度的问题.算法首先针对原始点和均值点滤波出现的收缩问题,提出混合增采样策略.其次采用邻域自适应选择保持特征部分的滤波精... 针对现有的点云滤波算法存在的精度丢失和收缩的不足,提出邻域自适应选择的算法,有效地改善了点云滤波中丢失精度的问题.算法首先针对原始点和均值点滤波出现的收缩问题,提出混合增采样策略.其次采用邻域自适应选择保持特征部分的滤波精度.最后定义每个采样点以对应的似然函数,并按照其梯度方向进行迭代,通过最大似然估计得到最优滤波结果.实验部分表明,本文三维点云滤波算法对点云滤波精度的保持具有更好的效果.适用于工业生产与检测领域的三维扫描. 展开更多
关键词 点云滤波 收缩 邻域自适应 混合采样 似然函数
结构化矩阵优化的高光谱图像噪声去除算法 认领
17
作者 徐宏辉 郑建炜 +1 位作者 秦梦洁 陈婉君 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期68-80,共13页
受带噪线路或电子感应设备老化等影响,高光谱图像在编码和传输过程中往往会被混合噪声污染,严重影响后续图像检测、分类、跟踪、解卷等应用的性能.为实现有效地去噪,将零化滤波技术扩展至高光谱图像修复中,提出一种结构化矩阵恢复的混... 受带噪线路或电子感应设备老化等影响,高光谱图像在编码和传输过程中往往会被混合噪声污染,严重影响后续图像检测、分类、跟踪、解卷等应用的性能.为实现有效地去噪,将零化滤波技术扩展至高光谱图像修复中,提出一种结构化矩阵恢复的混合噪声去除算法.首先根据高光谱图像不同波段之间的关联性和局部空间邻域的关滑性,将不同图像子块构建成具有Hankel结构的低秩矩阵;然后考虑Hankel化线性操作并不破坏混合噪声的稀疏状态,将稀疏性约束作为先验条件;最后使用截断核范数和组稀疏范数分别替代低秩和稀疏约束函数,构建双先验条件下的目标模型,并采用交替方向乘子法进行变量优化求解.整体去噪流程通过图像patch分组、子块优化和patch重组3个步骤实现.通过多组行业通用高光谱数据进行实验的结果表明,该算法在视觉效果和定量评价PSNR,SSIM以及SAD上都明显优于现有的高光谱噪声去除算法. 展开更多
关键词 高光谱图像 图像去噪 结构化矩阵 截断核范数 交替方向乘子法
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凝聚中心犹豫度恒定的模糊层次聚类算法 认领
18
作者 王志飞 陆亿红 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第1期20-26,共7页
传统的模糊方法已无法解决数据本身不确定性的问题,犹豫模糊集方法却行之有效.原有的犹豫模糊层次聚类算法没有考虑犹豫模糊集对权值的影响,缺乏合理的权重计算方法,并且算法的时间复杂度和空间复杂度都为指数级.为了更有效地解决聚类... 传统的模糊方法已无法解决数据本身不确定性的问题,犹豫模糊集方法却行之有效.原有的犹豫模糊层次聚类算法没有考虑犹豫模糊集对权值的影响,缺乏合理的权重计算方法,并且算法的时间复杂度和空间复杂度都为指数级.为了更有效地解决聚类分析问题,本文提出一种凝聚中心犹豫度恒定的模糊层次聚类算法(FHCA),首先设计了一种基于数据集本身信息的权重公式,可以得到更加合理的权重分配.此外还提出了新的簇中心的计算公式,不仅使聚类过程中,簇中心的犹豫度具有不变性,还将原有算法的时间复杂度以及空间复杂度从指数级降至线性级,并且聚类的质量不劣于原有的聚类算法. 展开更多
关键词 犹豫模糊集合 聚类 数据挖掘 不确定数据
基于多视图的文本聚类改进方法 认领
19
作者 王卫红 李樊 金凌剑 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期1-8,共8页
近年来,随着自然语言处理技术的发展,聚类技术在文本处理领域中的作用愈发凸显。目前,国内多视图文本聚类的相关研究进展仍处于起步阶段,通常运用的聚类方法是基于文本的单一领域来展现特定方面的聚类情况,但越来越多的文本聚类研究从... 近年来,随着自然语言处理技术的发展,聚类技术在文本处理领域中的作用愈发凸显。目前,国内多视图文本聚类的相关研究进展仍处于起步阶段,通常运用的聚类方法是基于文本的单一领域来展现特定方面的聚类情况,但越来越多的文本聚类研究从单视图向多视图的方向转变。提出了一种以LDA主题模型和TF-WIDF特征提取算法作为特征向量组,基于谱聚类的改进型多视图半监督文本聚类方法。该方法基于半监督的协同训练(Co-training)算法,通过对协同训练算法中的文本标记方式进行改进,实现无监督性质的多视图协同训练算法。实验结果表明:改进算法相较于传统单视图文本聚类算法,很大程度上避免了单视图算法的偶然性和局限性,提高了文章整体聚类的准确度。 展开更多
关键词 文本聚类 LDA TF-WIDF CO-TRAINING 谱聚类
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基于光流改进与YOLOv3的烟雾检测方法 认领
20
作者 李澎林 章军伟 李伟 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期9-15,共7页
火灾严重威胁着人们的生命和财产安全,而烟雾作为火灾前期的一个重要特征,应当作为火灾检测的首选目标。为了解决传统火灾检测在准确度和实时性上存在的不足,提出了一种基于传统光流改进与YOLOv3结合的烟雾检测模型。该模型针对烟雾的... 火灾严重威胁着人们的生命和财产安全,而烟雾作为火灾前期的一个重要特征,应当作为火灾检测的首选目标。为了解决传统火灾检测在准确度和实时性上存在的不足,提出了一种基于传统光流改进与YOLOv3结合的烟雾检测模型。该模型针对烟雾的动态特征,通过改进光流算法对动态前景区域进行目标框定完成一次筛选;利用大样本数据集训练的YOLOv3网络模型,将初筛结果输入模型进行二次识别和筛选,从而达到检测烟雾目的。实验结果表明:在各类烟雾检测任务中,该模型可以有效地减少外界因素干扰,准确实时地检测各类烟雾情景,鲁棒性较好。 展开更多
关键词 烟雾检测 光流算法 特征提取 YOLOv3
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