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基于自适应锚定邻域回归的图像超分辨率算法 预览
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作者 叶双 杨晓敏 严斌宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期3040-3045,共6页
在基于字典的图像超分辨率(SR)算法中,锚定邻域回归超分辨率(ANR)算法由于其优越的重建速度和质量引起了人们的广泛关注。然而,ANR算法的锚定邻域投影并不稳定,以致于不足以涵盖各种样式的映射关系。因此提出一种基于自适应锚定邻域回... 在基于字典的图像超分辨率(SR)算法中,锚定邻域回归超分辨率(ANR)算法由于其优越的重建速度和质量引起了人们的广泛关注。然而,ANR算法的锚定邻域投影并不稳定,以致于不足以涵盖各种样式的映射关系。因此提出一种基于自适应锚定邻域回归的图像SR算法,根据样本分布自适应地计算邻域中心从而以更精确的邻域来预计算投影矩阵。首先,以图像块为中心,运用K均值聚类算法将训练样本聚类成不同的簇;然后,用每个簇的聚类中心替换字典原子来计算相应的邻域;最后,运用这些邻域来预计算从低分辨率(LR)空间到高分辨率(HR)空间的映射矩阵。实验结果表明,所提算法在Set14上平均重建效果以31.56dB的峰值信噪比(PSNR)及0.8712的结构相似性(SSIM)优于其他基于字典的先进算法,甚至胜过超分辨率卷积神经网络(SRCNN)算法。同时,在主观表现上看,所提算法恢复出了尖锐的图像边缘且产生的伪影较少。 展开更多
关键词 图像超分辨率 适应 适应邻域 K均值算法
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一种改进的汽车雷达数据实时聚类算法 预览
2
作者 蒋留兵 温和鑫 车俐 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第27期204-209,共6页
为了更好地在复杂多目标环境下进行汽车雷达数据的实时聚类,使用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对基于密度的聚类算法(DBSCAN)进行改进,并通过仿真和实测实验进行验证。结果表明:新算法在进行增量聚类时每次耗时可以保持在一个稳定且较低的水... 为了更好地在复杂多目标环境下进行汽车雷达数据的实时聚类,使用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对基于密度的聚类算法(DBSCAN)进行改进,并通过仿真和实测实验进行验证。结果表明:新算法在进行增量聚类时每次耗时可以保持在一个稳定且较低的水平;新聚类在不增加时间复杂度的情况下进行自适应聚类,可以解决汽车雷达数据密度不均匀的情况。可见新算法同时实现了增量和自适应DBSCAN聚类,同时保证聚类的效率和准确度。 展开更多
关键词 汽车雷达 增量 适应 改进DBSCAN算法 扩展卡尔曼滤波
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基于主题分析的用户评论聚类方法 预览
3
作者 张会兵 钟昊 胡晓丽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第8期50-55,共6页
在社会化商务中对用户评论进行合理的聚类分析有利于商家提供精准服务或推荐信息,文中提出了一种基于主题分析的用户评论聚类方法。根据主题词在用户评论中的互信息强度以及主题词之间的相似度计算主题词权重,并依此构建用户评论主题向... 在社会化商务中对用户评论进行合理的聚类分析有利于商家提供精准服务或推荐信息,文中提出了一种基于主题分析的用户评论聚类方法。根据主题词在用户评论中的互信息强度以及主题词之间的相似度计算主题词权重,并依此构建用户评论主题向量。在此基础上,提出了一种基于用户评论相似度自动选择canopy聚类算法初始阈值的自适应canopy+kmeans聚类算法,对主题向量进行聚类分析。在亚马逊的评论数据上进行测试,结果表明:该方法充分描述了用户评论中不同主题词对用户观点的突出程度不同,并改善了K-means聚类算法易陷入局部最优的缺点,与传统的LDA+K-means算法相比,取得了更好的效果。 展开更多
关键词 用户评论 主题分析 主题向量 适应
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基于特征语谱图和自适应聚类SOM的快速说话人识别 预览
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作者 贾艳洁 陈曦 +1 位作者 于洁琼 王连明 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第15期211-218,共8页
为获得说话人发音特征,基于仿生思想,提出一种基于语谱图统计的方法,通过对说话人短时语谱图的线性叠加获得可表征说话人稳定发音特征的特征语谱图。为解决资源受限的设备中说话人识别系统网络训练速度慢、识别效率低的问题,基于传统自... 为获得说话人发音特征,基于仿生思想,提出一种基于语谱图统计的方法,通过对说话人短时语谱图的线性叠加获得可表征说话人稳定发音特征的特征语谱图。为解决资源受限的设备中说话人识别系统网络训练速度慢、识别效率低的问题,基于传统自组织映射(self-organizing feature map,SOM)神经网络提出了一种自适应聚类SOM (adaptive clustering-SOM,ACSOM)算法,随着待识别说话人数的增加,自动调节增加竞争层神经元个数,直至聚类数达到说话人个数。采用该AC-SOM模型对100人的自建特征语谱图样本库进行聚类识别,最大训练时间只需304 s,最大单张识别时间小于28 ms;在识别人数相同时,相对于所对比的其他识别方法,该方法大大提升了网络训练速度和识别速度,满足了边缘智能(edge intelligence)系统中对数据处理与执行的实时性的要求。 展开更多
关键词 说话人识别 特征语谱图 适应 神经网络 统计 深度学习
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HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法 预览
5
作者 朱树明 王凤随 程海鹰 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期481-489,共9页
为了提高关键帧提取的准确率,改善视频摘要的质量,提出了一种HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法。首先,对视频序列进行编解码,在解码中统计HEVC帧内编码PU块的亮度预测模式数目。然后,特征提取是利用统计得到的模式数目构建成模式特... 为了提高关键帧提取的准确率,改善视频摘要的质量,提出了一种HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法。首先,对视频序列进行编解码,在解码中统计HEVC帧内编码PU块的亮度预测模式数目。然后,特征提取是利用统计得到的模式数目构建成模式特征向量,并将其作为视频帧的纹理特征用于关键帧的提取。最后,利用融合迭代自组织数据分析算法(ISODATA)的自适应聚类算法对模式特征向量进行聚类,在聚类结果中选取每个类内中间向量对应的帧作为候选关键帧,并通过相似度对候选关键帧进行再次筛选,剔除冗余帧,得到最终的关键帧。实验结果表明,在Open Video Project数据集上进行的大量实验验证,该方法提取关键帧的精度为79.9%、召回率达到93.6%、F-score为86.2%,有效地改善了视频摘要的质量。 展开更多
关键词 视频摘要 高效视频编码(HEVC) 模式特征向量 权重系数 适应 关键帧提取
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一种基于证据推理的自适应聚类算法 预览
6
作者 张扬 陈磊 +1 位作者 刘钦 韩春雷 《现代导航》 2019年第2期119-124,共6页
为了有效处理模式分类中的不确定信息,将证据推理的Dempster和Yager规则与K-NN分类相结合,设计了一种新的证据K-NN分类器。然后针对目标样本数据缺失且类别数目未知的识别问题,又提出了一种基于证据推理的自适应聚类算法。随机给定各分... 为了有效处理模式分类中的不确定信息,将证据推理的Dempster和Yager规则与K-NN分类相结合,设计了一种新的证据K-NN分类器。然后针对目标样本数据缺失且类别数目未知的识别问题,又提出了一种基于证据推理的自适应聚类算法。随机给定各分类对象的初始置信度和类别数目,通过所设计的证据K近邻分类器对目标数据类别属性和类别数目进行迭代更新,实现目标数据的完全自适应聚类。通过仿真和真实数据集实验,将新算法与目前聚类识别中应用最为广泛的FCM进行了对比分析,结果显示新算法能够有效提高目标数据的识别正确率。 展开更多
关键词 目标识别 信息融合 数据分 适应 证据推理
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自适应属性加权近邻传播聚类算法 预览 被引量:1
7
作者 李海林 魏苗 《电子科技大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期247-255,共9页
针对多维数据属性对聚类分析结果有不同重要程度影响的问题,提出一种基于自适应属性加权的近邻传播聚类算法.该方法通过考虑多维数据属性权值的重要度,在近邻传播聚类过程中引入属性加权相似性矩阵计算,并根据当前数据聚类划分的结果来... 针对多维数据属性对聚类分析结果有不同重要程度影响的问题,提出一种基于自适应属性加权的近邻传播聚类算法.该方法通过考虑多维数据属性权值的重要度,在近邻传播聚类过程中引入属性加权相似性矩阵计算,并根据当前数据聚类划分的结果来分析目标评价函数,计算各个属性对当前聚类的贡献程度.随后根据贡献程度的计算结果自适应地更新属性权值,并通过属性加权相似性矩阵来重新计算近邻传播算法中的两种竞争信息,进而提高聚类结果的质量.数值实验结果表明,新方法能够有效实现属性权值的自适应调整,提高近邻传播算法的聚类效果,与其他传统聚类算法相比新方法具有更好的聚类质量. 展开更多
关键词 适应 近邻传播 评价 属性加权 相似性度量
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自适应聚类的全耦合稀疏学习算法 预览
8
作者 胡明明 杨晓敏 +2 位作者 吴炜 Gwanggil Jeon 袁皓 《太赫兹科学与电子信息学报》 北大核心 2018年第3期522-528,共7页
在图像处理领域,基于稀疏表示理论的图像超分辨力算法、高低分辨力字典与稀疏编码之间的映射关系是其中的2个关键环节。由于丰富多样的图像类型,单一字典并不能很好地表示图像。而在稀疏编码之间的映射关系上,严格相等的约束关系也限制... 在图像处理领域,基于稀疏表示理论的图像超分辨力算法、高低分辨力字典与稀疏编码之间的映射关系是其中的2个关键环节。由于丰富多样的图像类型,单一字典并不能很好地表示图像。而在稀疏编码之间的映射关系上,严格相等的约束关系也限制了图像重建的效果。针对上述两个方面,采用包容性更强的多个字典与约束条件更为宽松的全耦合稀疏关系进行图像的超分辨力重建。在图像非局部自相似性的基础上,进行多次自适应聚类;挑选出最优的聚类,通过全耦合稀疏学习的图像超分辨力算法,得到多个字典;最后,对输入的低分辨力图像进行分类重建,得到高分辨力图片。实验结果表明,在图像Leaves,Barbara,Room上,本文的聚类算法比原全耦合稀疏学习算法在峰值信噪比(PSNR)上分别提升了0.51 d B,0.21 d B,0.15 d B。 展开更多
关键词 图像处理 适应 超分辨力 相似性
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自适应半耦合稀疏字典学习算法 预览
9
作者 沈志伟 杨晓敏 +1 位作者 吴炜 胡明明 《太赫兹科学与电子信息学报》 北大核心 2018年第3期529-534,546共7页
为实现图像超分辨力重建,提出了一个自适应半耦合稀疏字典学习算法。由于耦合字典学习算法中存在稀疏编码约束条件太过严苛的缺点,本文采用半耦合的字典学习算法。根据在半耦合的字典学习算法中全局字典表达的局限性,分析和采用了多字... 为实现图像超分辨力重建,提出了一个自适应半耦合稀疏字典学习算法。由于耦合字典学习算法中存在稀疏编码约束条件太过严苛的缺点,本文采用半耦合的字典学习算法。根据在半耦合的字典学习算法中全局字典表达的局限性,分析和采用了多字典训练算法及相应的重建方法。提出了基于自适应图像块聚类算法的半耦合稀疏字典学习算法。仿真实验结果显示,新算法重建得到的Butterfly,Cameraman,Foreman,Plants,Hat和Lena等图像的峰值信噪比(PSNR)分别比用基于K-means聚类算法的半耦合稀疏字典学习算法得到的重建图像高出0.18 dB,0.16 dB,0.52 dB,0.21 dB,0.23 dB和0.14 dB。该算法可以得到更好的图像重建效果。 展开更多
关键词 适应 稀疏表示 超分辨力 半耦合字典学习 图像处理
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基于函数型自适应聚类的股票收益波动模式比较 预览 被引量:1
10
作者 王德青 何凌云 朱建平 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2018年第9期79-91,共13页
股票收益波动具有典型的连续函数特征,将其纳入连续动态函数范畴分析,能够挖掘现有离散分析方法不能揭示的深层次信息。本文基于连续动态函数视角研究上证50指数样本股票收益波动的类别模式和时段特征:首先由实际离散观测数据信息自行... 股票收益波动具有典型的连续函数特征,将其纳入连续动态函数范畴分析,能够挖掘现有离散分析方法不能揭示的深层次信息。本文基于连续动态函数视角研究上证50指数样本股票收益波动的类别模式和时段特征:首先由实际离散观测数据信息自行驱动,重构隐含在其中的本征收益波动函数;进一步,利用函数型主成分正交分解收益函数波动的主趋势,在无核心信息损失的主成分降维基础上,引入自适应权重聚类分析客观划分股票收益函数波动的模式类别;最后,利用函数型方差分析检验不同类别收益函数之间波动差异的显著性和稳健性,并基于波动函数周期性时段划分、图形展示和可视化剖析每一类别收益函数在不同时段波动的势能转化规律。研究发现:上证综指股票收益波动的主导趋势可以分解为四个子模式,50只股票存在五类显著的波动模式类别,并且五类波动模式的特征差异主要体现在本次研究区间的初始阶段。本文拓展了股票收益波动模式分类和差异因素分析的研究视角,能够为金融监管部门管理策略的制定和证券市场的投资组合配置提供实证支持。 展开更多
关键词 函数型主成分 波动模式 适应 上证50
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自适应高斯混合模型海上移动对象浮标轨迹聚类研究 预览
11
作者 葛丽阁 孙伟 《现代计算机:中旬刊》 2018年第8期3-8,共6页
海洋轨迹具有震荡性大和非受限性等特征而成为研究的热点和难点。针对现有算法研究的不足,提出一种自适应高斯混合模型的聚类算法,可在很大程度上可以避免人工设定聚类个数的烦扰,首先通过设定一个较小的起始聚类簇个数作为EM(即期望... 海洋轨迹具有震荡性大和非受限性等特征而成为研究的热点和难点。针对现有算法研究的不足,提出一种自适应高斯混合模型的聚类算法,可在很大程度上可以避免人工设定聚类个数的烦扰,首先通过设定一个较小的起始聚类簇个数作为EM(即期望最大化算法)的初始化参数,然后设定一个合适的阈值不断迭代来确定是否增加聚类个数,从而得到最优的聚类簇。通过实验仿真表明自适应高斯混合模型聚类算法不仅实用性和可靠性较高,与传统的高斯混合模型和HMM聚类相比可信度较高,而且该算法适用于海上浮标非受限复杂轨迹,通过对轨迹的聚类分析可以为未来的工作,例如海上搜救、轨迹异常点检测和海洋运输业的繁荣,提供重要的意义。 展开更多
关键词 高斯混合模型 适应 浮标轨迹
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LDA模型的优化及其主题数量选择研究——以科技文献为例 被引量:5
12
作者 王婷婷 韩满 王宇 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第1期29-40,共12页
【目的】为提升传统LDA模型的主题识别性能,并给主题最优数目选择提供技术方案,提出基于自适应聚类的K-wrLDA模型。【方法】利用LDA和Word2Vec模型得出包含主题词概率信息及词义相关性的T-WV矩阵,并将传统LDA模型的主题数目选择问题转... 【目的】为提升传统LDA模型的主题识别性能,并给主题最优数目选择提供技术方案,提出基于自适应聚类的K-wrLDA模型。【方法】利用LDA和Word2Vec模型得出包含主题词概率信息及词义相关性的T-WV矩阵,并将传统LDA模型的主题数目选择问题转化为聚类效果评价问题,以内部指标伪F统计量作为目标函数,计算主题聚类数目的最优解,并对新旧两种模型的主题识别效果进行比较。【结果】经自适应聚类得出最优主题数量为33,且新模型的困惑度得分始终低于传统模型,主题识别效果对比显示新模型具有更好的凝聚性。【局限】在实证语料选取上获取单一主题下的科技文献,数据量不大。【结论】新模型具有更理想的主题识别能力,并能够自主计算最优主题数目。该模型作为对传统LDA模型的改进,可以应用于各领域的大规模语料中。 展开更多
关键词 主题模型 词嵌入 适应 困惑度
基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割 被引量:4
13
作者 田青华 白瑞林 李杜 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第12期310-318,共9页
针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题,提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径滤波法进行预处理,得到去除干扰点后的散乱工件点云;通过基于法线夹角的边缘检测去除点云中的边缘点,... 针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题,提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径滤波法进行预处理,得到去除干扰点后的散乱工件点云;通过基于法线夹角的边缘检测去除点云中的边缘点,并使相互碰撞的工件在空间上产生分离;采用改进的搜索半径自适应欧氏聚类进行点云分割,得到多个工件点云子集,基于距离约束将去除的边缘点补齐到点云子集之中,从而完成点云分割。此外,线下模板点云注册为分割参数的选取提供依据,从而保证了分割结果的准确性,提高了分割速度。结果表明:基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法能够准确地分割出感兴趣的工件,分割时间约为696ms,满足了工业机器人抓取的实时性要求。 展开更多
关键词 机器视觉 欧氏 点云分割 适应 随机箱体抓取 分割
基于多层自适应聚类模型的密集人群分群检测算法 预览 被引量:2
14
作者 邵洁 赵倩 《上海电力学院学报》 CAS 2017年第1期91-96,共6页
针对存在更复杂运动模式的无序运动人群密集场景,提出了一种基于多层自适应聚类模型的分群检测算法.以基于高斯混合模型的背景去除算法和自适应初始化聚类算法为核心,通过建立多层自适应聚类模型实现密集人群的分群检测.实验数据库... 针对存在更复杂运动模式的无序运动人群密集场景,提出了一种基于多层自适应聚类模型的分群检测算法.以基于高斯混合模型的背景去除算法和自适应初始化聚类算法为核心,通过建立多层自适应聚类模型实现密集人群的分群检测.实验数据库选用了大量真实室内外密集人群运动场景视频,并通过大量对比实验验证了算法的有效性、可靠性和优越性. 展开更多
关键词 密集人群 分群检测 适应 多层模型
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一种基于快速k-近邻的最小生成树离群检测方法 预览 被引量:9
15
作者 朱利 邱媛媛 +1 位作者 于帅 原盛 《计算机学报》 CSCD 北大核心 2017年第12期2856-2870,共15页
离群检测也称异常点检测,是数据挖掘领域很有意义的热点问题之一,在很多方面都有广泛应用,如入侵行为、欺诈行为、医学上疾病前期的征兆等.基于k-近邻的算法能够很好的运用到大数据集上,因此在基于距离和基于密度的离群检测技术方面得... 离群检测也称异常点检测,是数据挖掘领域很有意义的热点问题之一,在很多方面都有广泛应用,如入侵行为、欺诈行为、医学上疾病前期的征兆等.基于k-近邻的算法能够很好的运用到大数据集上,因此在基于距离和基于密度的离群检测技术方面得到广泛应用.然而k-近邻算法的时间复杂度为O(N2),随着数据集规模的增加,时间开销大大增加.基于最小生成树的聚类算法在使用Prim或者Kruskal算法构建最小生成树时空间复杂度和时间复杂度均为O(N2),聚类结果依赖于用户参数的选择,而且容易漏检稠密簇中的局部离群点.针对以上问题,融合基于密度和基于聚类方法的优势,提出一种新的离群检测方法.该方法具有以下优点:(1)计算k近邻的时间复杂度为O(kN)(k<<N);(2)构建最小生成树的时间复杂度为O(NlogN);(3)自适应识别聚类数目;(4)能够检测出多种类型的离群数据.最后通过大量实验验证了文中所提的KDNS算法,FkNN算法和ADC算法的有效性.实验结果表明,相对于现有算法,文中算法可以大幅度降低时间复杂度并显著提高离群检测率. 展开更多
关键词 良分割对 最小生成树 K-近邻 适应 离群检测 数据挖掘
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基于表面深度值均方差的航空行李分类研究 预览
16
作者 高庆吉 位园园 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期125-130,共6页
以航空旅客行李托运方式的国际标准为出发点,研究了基于行李表面深度值均方差的分类方法,为采取何种方式托运提供依据。采用Kinect传感器在行李输送带上方采集深度图像,提取行李区域的像素值并计算其均方差进行粗分类;结合行李三维... 以航空旅客行李托运方式的国际标准为出发点,研究了基于行李表面深度值均方差的分类方法,为采取何种方式托运提供依据。采用Kinect传感器在行李输送带上方采集深度图像,提取行李区域的像素值并计算其均方差进行粗分类;结合行李三维形态的先验知识,根据网格之间的距离以及深度值均方差的差异,设计了基于网格相似度的自适应聚类算法,拟合聚类结果中高层单元的面积和数量,分析行李三维形态特征,确定其类别。实验结果表明,所提算法复杂度低,能快速准确地识别行李类别。 展开更多
关键词 航空行李 方差 适应 三维形态
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自适应聚类Hough变换及地震断层检测 预览 被引量:1
17
作者 陈雷 肖创柏 +2 位作者 禹晶 张亚红 王真理 《高技术通讯》 北大核心 2017年第3期193-202,共10页
针对现有基于Hough变换的地震断层检测方法只能检测单个断层,不能准确检测多个断层的不足,提出了一种基于自适应聚类Hough变换的地震断层检测方法。该方法首先对预处理后的地震相干图像进行边缘检测并对边缘图像进行Hough变换以检测出... 针对现有基于Hough变换的地震断层检测方法只能检测单个断层,不能准确检测多个断层的不足,提出了一种基于自适应聚类Hough变换的地震断层检测方法。该方法首先对预处理后的地震相干图像进行边缘检测并对边缘图像进行Hough变换以检测出边缘图像中的线段,然后根据倾斜角和位置信息对线段进行自适应聚类以获得更完整的线段,最后根据初始地震图像对完整线段中的各点进行调整以获得准确、平滑的断层。为验证该方法的有效性,在实际地震图像上进行了对比实验。实验结果表明,该方法可正确检测地震图像中的多个断层,正确率达到90%以上,与现有方法相比,峰值信噪比提高了约10%。 展开更多
关键词 HOUGH变换 地震图像 线段 断层检测 适应
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倾斜摄影实景三维单体化模型自适应聚类算法 预览 被引量:1
18
作者 王洪峰 李铁军 赵龙 《应用科技》 CAS 2017年第2期35-39,共5页
为提高单体化模型提取方法的性能,提出一种基于自适应聚类算法的实景三维单体化模型提取算法,分析了自适应聚类算法中自适应因子的作用并将改进后的自适应模糊C均值算法应用于实景三维模型单体化提取中。实验结果表明,文中算法在实际建... 为提高单体化模型提取方法的性能,提出一种基于自适应聚类算法的实景三维单体化模型提取算法,分析了自适应聚类算法中自适应因子的作用并将改进后的自适应模糊C均值算法应用于实景三维模型单体化提取中。实验结果表明,文中算法在实际建筑物密度较大区域能够有效地提取出单个三维模型。 展开更多
关键词 倾斜摄影 实景三维 单体化模型 适应 算法
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融合要素及主题的汉越双语新闻话题分析 预览
19
作者 夏青 严馨 +3 位作者 余正涛 汪建成 高盛祥 洪旭东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期186-191,共6页
双语话题分析与发现是当前国内外的研究热点,但针对特定文本研究较少。为此,在汉越双语新闻文本中,基于双语主题分布词的汉越文本相似度计算方法,提出融合标题、关键词以及实体等并针对新闻文本的新闻要素特征。将这些新闻特征信息... 双语话题分析与发现是当前国内外的研究热点,但针对特定文本研究较少。为此,在汉越双语新闻文本中,基于双语主题分布词的汉越文本相似度计算方法,提出融合标题、关键词以及实体等并针对新闻文本的新闻要素特征。将这些新闻特征信息融合到文本相似度计算中构建双语文本相似度矩阵,对汉越双语新闻文本采用自适应K均值算法进行聚类,分析汉越双语新闻话题。实验结果表明,与仅考虑新闻文本相似度的计算方法和K均值聚类方法相比,该方法的准确率、召回率和F值更高。 展开更多
关键词 双语新闻话题分析 汉越双语 文本相似度 主题 适应
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多层次空间同位模式自适应挖掘方法 预览 被引量:4
20
作者 蔡建南 刘启亮 +3 位作者 徐枫 邓敏 何占军 唐建波 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期475-485,共11页
空间同位模式挖掘旨在从空间数据中发现频繁发生在邻近位置的事件集合,对于揭示地理现象间的共生规律具有重要价值。由于地理现象的空间异质特质,空间同位模式也存在区域性分异的特点,在不同空间层次上的分析结果各异。然而,现有方法仅... 空间同位模式挖掘旨在从空间数据中发现频繁发生在邻近位置的事件集合,对于揭示地理现象间的共生规律具有重要价值。由于地理现象的空间异质特质,空间同位模式也存在区域性分异的特点,在不同空间层次上的分析结果各异。然而,现有方法仅从全局视角挖掘空间同位模式,发现局部空间同位模式依然是一个亟待解决的难题。为此,本文基于由整体到局部的思想,提出了一种多层次空间同位模式自适应挖掘方法。首先,从全局视角提取频繁的空间同位模式,将全局不频繁的空间同位模式作为候选的局部空间同位模式;然后,通过对候选局部同位模式进行自适应聚类自动识别其局部分布区域,并在这些局部区域内度量候选模式的频繁程度;进而,提出了一种叠置推绎的方法,从频繁子模式的局部区域中进一步推绎获得超模式的局部分布区域,最终生成所有频繁的局部空间同位模式集合。通过试验分析与比较发现,本文方法不仅可以发现全局的空间同位模式,还能有效提取具有区域性分布特征的局部空间同位模式,可以从多个空间层次上反映地理事件间的共生规则。 展开更多
关键词 空间异质性 空间同位模式 适应 叠置分析
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