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基于背景差分检测和改进GM-PHD滤波器的多目标跟踪 预览 被引量:3
1
作者 谌湘倩 马绍惠 须文波 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2017年第1期253-258,共6页
在多目标跟踪过程中,遮挡和漏检容易引起目标标签错乱和丢失,造成跟踪失败。针对该问题,提出一种基于混合高斯-概率假设密度(GM-PHD)滤波器的改进跟踪方法。使用背景差分检测获得二值图像映射和测量集,以外观为基础的探测器检测目标外... 在多目标跟踪过程中,遮挡和漏检容易引起目标标签错乱和丢失,造成跟踪失败。针对该问题,提出一种基于混合高斯-概率假设密度(GM-PHD)滤波器的改进跟踪方法。使用背景差分检测获得二值图像映射和测量集,以外观为基础的探测器检测目标外观,将背景差分获得的测量集与外观检测器获得的测量集进行融合,利用改进的GM-PHD滤波器保持目标跟踪轨迹,并处理目标跟踪中的一些不确定性因素。实验结果表明,与GM-PHD方法、颜色外观方法和SMC-PHD方法相比,该方法能获得较好的跟踪精度。 展开更多
关键词 多目标跟踪 背景差分检测 滤波 置信概率 多目标跟踪精度
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利用单相机和神经网络估计的室内定位导航
2
作者 张丽娜 彭力 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2017年第10期100-105,共6页
由于三维场景与二维图像之间存在着非线性和高度复杂的关系,使用相机对用户的位置进行估计需要建立复杂的数学模型。针对该问题,本文提出了使用神经网络估计的单相机进行室内定位的方法。室内定位系统的主要优点是LED能够使用可见光通... 由于三维场景与二维图像之间存在着非线性和高度复杂的关系,使用相机对用户的位置进行估计需要建立复杂的数学模型。针对该问题,本文提出了使用神经网络估计的单相机进行室内定位的方法。室内定位系统的主要优点是LED能够使用可见光通信发送其位置信息。首先,该方法充分利用LED光线的投影不变性,借助图像传感器通信(ISC)完成虚拟直线的构建;然后,运用神经网络估计从该虚拟直线中提取出相机的方向信息;最后,使用一个简单数学方程估计用户位置。仿真试验考虑了4种情形,结果表明,本文提出的方法性能优于同类方法,对于一个房间内的大部分地方,定位误差在35 mm以内。 展开更多
关键词 室内定位 单相机 神经网络估计 投影不变性 定位误差
基于有序子集加速拆分算法的三维CT图像重建 预览 被引量:10
3
作者 谌湘倩 马绍惠 须文波 《现代电子技术》 北大核心 2016年第6期104-107,共4页
针对计算机断层扫描(CT)重建过程中统计方法计算时间较长的问题,提出一种利用有序子集加速拆分算法的三维CT图像重建方法。该方法充分利用线性约束凸优化问题的增广拉格朗日(AL)方法在较弱条件下的收敛速度快的优势;同时针对内部最... 针对计算机断层扫描(CT)重建过程中统计方法计算时间较长的问题,提出一种利用有序子集加速拆分算法的三维CT图像重建方法。该方法充分利用线性约束凸优化问题的增广拉格朗日(AL)方法在较弱条件下的收敛速度快的优势;同时针对内部最小二乘问题,使用AL方法的线性变形求解加权正则化最小二乘问题,该方法使用可分离二次型代理函数代替缩放增广拉格朗日中的二次型AL惩罚项,得到一种简单有序子集(OS)加速型拆分算法(OS-ASA),避免了繁琐的参数调整,可快速收敛。实验结果表明,该文算法显著加快了CT图像重建的收敛速度,当使用子集较多时,CT图像重建可以减少OS伪影。 展开更多
关键词 三维图像重建 计算机断层扫描 拉格朗日 有序子集 最小二乘
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基于模糊聚类的含风电场发电系统可靠性分析 预览 被引量:4
4
作者 刘步中 张曦煌 《电网与清洁能源》 北大核心 2016年第7期138-142,共5页
风电出力的随机性和间歇性使得风电在接人发电系统时会对发电系统可靠性造成影响。考虑到风电出力与负荷之间存在一定的相关性,提出了一种基于模糊聚类的风电场多状态可靠性模型。模型根据风电场出力与负荷数据的分布情况,使用两维模... 风电出力的随机性和间歇性使得风电在接人发电系统时会对发电系统可靠性造成影响。考虑到风电出力与负荷之间存在一定的相关性,提出了一种基于模糊聚类的风电场多状态可靠性模型。模型根据风电场出力与负荷数据的分布情况,使用两维模糊聚类对数据进行状态划分,并计算各状态之间的转移概率,最后通过序贯蒙特卡罗模拟对含风电场发电系统进行可靠性评估。算例分析结果表明,所建模型能够很好地模拟出风电场出力和负荷的分时序列,且可靠性分析结果准确有效。 展开更多
关键词 风电场 模糊聚类 相关性分析 可靠性分析
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稀疏表示因子模糊粒子滤波的目标追踪 被引量:1
5
作者 林庆 徐小丁 +1 位作者 廖定安 王士同 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第1期181-184,共4页
为了解决基于颜色直方图粒子滤波等对存在快速变化的目标形状和光照,以及多个相似目标的情况下,目标追踪能力的下降,提出含稀疏因子的模糊粒子滤波方法.该方法综合运用蒙特卡罗算法,模糊测量技术,稀疏因子等方法有效减少了粒子数... 为了解决基于颜色直方图粒子滤波等对存在快速变化的目标形状和光照,以及多个相似目标的情况下,目标追踪能力的下降,提出含稀疏因子的模糊粒子滤波方法.该方法综合运用蒙特卡罗算法,模糊测量技术,稀疏因子等方法有效减少了粒子数量,同时增强了粒子滤波的识别定位和实时追踪目标的能力.实验表明,新方法能够在目标形状,姿态以及光照快速变化的序列中实时地,稳定地跟踪目标.该算法增强了粒子滤波对光照快速变化和目标形变的白适应能力,有了较好的鲁棒性和实时性,且部分遮挡的情况下目标不丢失,新的方法或许对目标追踪研究有重要借鉴意义. 展开更多
关键词 模糊粒子滤波 稀疏表示因子 蒙特卡罗 模糊测量技术 光照
因子分析法和聚类分析法在服刑人员行为矫正评估中的应用 预览
6
作者 姜晓莉 朱云峰 《南通航运职业技术学院学报》 2014年第2期14-18,共5页
文章针对服刑人员行为矫正评估中测试指标多、计算量大导致的不易观测问题,提出了采用因子分析和聚类分析法对不同测题进行有分类抽题和组题,利用聚类分析对测评成绩的合理归类,进而对数据进行综合分析的评定方法,并以图表方式实例化展... 文章针对服刑人员行为矫正评估中测试指标多、计算量大导致的不易观测问题,提出了采用因子分析和聚类分析法对不同测题进行有分类抽题和组题,利用聚类分析对测评成绩的合理归类,进而对数据进行综合分析的评定方法,并以图表方式实例化展示了分析结果。 展开更多
关键词 因子分析 聚类分析 行为矫正
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一种用于硬Java实时平台的非堆内存模型
7
作者 胡光 柴志雷 +1 位作者 涂时亮 陈章龙 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第3期648-653,共6页
针对Java实时规范中的非堆内存抽象,讨论实现中的不确定因素以及运行时不可预测的时间特性,提出并实现了一种用于硬Java实时平台的非堆内存模型.模型基于硬Java实时平台预处理机制的支持,采用一种基于静态约束的安全访问检查算法,将运... 针对Java实时规范中的非堆内存抽象,讨论实现中的不确定因素以及运行时不可预测的时间特性,提出并实现了一种用于硬Java实时平台的非堆内存模型.模型基于硬Java实时平台预处理机制的支持,采用一种基于静态约束的安全访问检查算法,将运行时单亲规则及赋值规则检查等影响系统实时性的操作在运行前完成,保证了运行时的可预测.同时,针对当前关于静态分析方法研究中多不支持作用域多线程共享的现状,模型在不改变实时Java句法及编程模式的前提下,保留了对作用域多线程共享的支持. 展开更多
关键词 实时JAVA JAVA处理器 内存管理 单亲规则 赋值规则
基于基准线的多候选数学公式识别 预览 被引量:1
8
作者 陈国俊 唐勇智 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第1期206-209,238共5页
提出了一种基于基准线的多候选数学公式识别(Baseline Based Multi—candidate Mathematical Expression Recog—nition,BBMMER)方法。现代印刷体数学公式识别是模式识别的重要组成部分,而数学公式结构分析又是数学公式识别技术发... 提出了一种基于基准线的多候选数学公式识别(Baseline Based Multi—candidate Mathematical Expression Recog—nition,BBMMER)方法。现代印刷体数学公式识别是模式识别的重要组成部分,而数学公式结构分析又是数学公式识别技术发展的瓶颈所在。提出了一种利用基准线定位公式嵌套结构,多候选分析公式符号间结构关系的方法,并使用LaTex格式表示数学公式的识别结果。在大量的公式图像组成的测试集上取得了良好的公式分析正确率。 展开更多
关键词 基准线 多候选 数学公式识别 结构分析
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伊立替康及其主要活性代谢产物在人血浆和唾液中的药物浓度及药动学 被引量:1
9
作者 卢红文 都浩 +2 位作者 蔡东焱 刘丽 陶冠军 《中国医院药学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2012年第23期1877-1882,共6页
目的:测定伊立替康(CPT-11)及其主要活性代谢物SN38和SN38G在人血浆和唾液中的浓度,研究伊立替康及其主要活性代谢物在2种体液中药动学参数的差异。方法:6例采用Folfiri两周方案治疗的晚期结肠癌患者,给药剂量180mg·m-2,测... 目的:测定伊立替康(CPT-11)及其主要活性代谢物SN38和SN38G在人血浆和唾液中的浓度,研究伊立替康及其主要活性代谢物在2种体液中药动学参数的差异。方法:6例采用Folfiri两周方案治疗的晚期结肠癌患者,给药剂量180mg·m-2,测定血浆和唾液中药物浓度,计算药动学参数。样品先经甲醇-乙腈(50:50)沉淀蛋白,用盐酸酸化使内酯环开环,再定量。采用WatersPlatformZMD4000液相色谱仪,XterraRPl8柱,波长为370nm,检测波长为470nm和534nm。喜树碱作内标。结果:血浆和唾液CPT-11及其活性代谢物,酸性提取物在此条件下的稳定性较好。3种待测物线性范围皆为1~1000ng·mL,检测限都是1ng·mL-1。RSD为3.1%~11.7%,测定回收率为93。2%~109,8%,中位提取回收率为9l%。CPT11在2种体液中AUC相近,药动学参数相近;SN-38唾液中的AUC约为血浆的42%;SN-38G在唾液中未检出。结论:建立的方法可用于测定CPT-11,SN-38和SN-38G在人血浆和唾液中的药物浓度,可满足临床进行CPT-11及其主要活性代谢物人体药代动力学研究。在血浆样品不易得时,可采集唾液样品,两者药动学参数具有一定的相关性。 展开更多
关键词 伊立替康 活性代谢物 液相色谱法 血浆 唾液 药动学
局部学习支持向量机 被引量:4
10
作者 陶剑文 王士同 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期1510-1515,共6页
针对传统支持向量机不能较好地利用数据空间局部信息的问题,提出一种基于局部学习的支持向量机.通过同时最小化局部内散度和最大化局部间散度信息来寻求一个最优的分类决策函数.为了更好地反映数据的局部几何特征,该方法采用适于局部学... 针对传统支持向量机不能较好地利用数据空间局部信息的问题,提出一种基于局部学习的支持向量机.通过同时最小化局部内散度和最大化局部间散度信息来寻求一个最优的分类决策函数.为了更好地反映数据的局部几何特征,该方法采用适于局部学习的测地线距离来度量数据点对间的相似性.另外,通过引入一个能同时控制间隔误差上界和支持向量下界的参数,进一步提升学习泛化能力.人造和实际数据集实验验证了所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 局部学习 流形学习 支持向量机 散度
总间隔模糊超球学习机
11
作者 陶剑文 王士同 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期 237-247,共11页
为解决传统支持向量机易出现学习“过拟合”和丢失数据统计特征等问题,通过引入模糊隶属度和总间隔思想,提出一种基于总间隔的最大间隔最小包含模糊球形学习机(TMF-SSLM),使得一类(正类)被包含于一个最小包含超球内,而另一类(... 为解决传统支持向量机易出现学习“过拟合”和丢失数据统计特征等问题,通过引入模糊隶属度和总间隔思想,提出一种基于总间隔的最大间隔最小包含模糊球形学习机(TMF-SSLM),使得一类(正类)被包含于一个最小包含超球内,而另一类(负类)与该超球间隔最大化,从而同时实现类问间隔的增大和正负两类类内体积的缩小.通过使用差异成本,解决不平衡训练样本问题.引入总间隔和模糊性惩罚,克服传统软间隔分类机的过拟合问题,显著提升球形学习机的泛化能力.采用UCI实际数据集分别对二类和一类模式分类进行实验,结果显示TMF-SSLM具有优于相关方法的稳定分类性能. 展开更多
关键词 总间隔 支持向量 模糊支持向量机 超球体
领域适应核支持向量机 预览 被引量:5
12
作者 陶剑文 王士同 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期 797-811,共15页
领域适应学习是一种新颖的解决先验信息缺少的模式分类问题的有效方法,最大化地缩小领域间样本分布差是领域适应学习成功的关键因素之一,而仅考虑领域间分布均值差最小化,使得在具体领域适应学习问题上存在一定的局限性.对此,在某个再生... 领域适应学习是一种新颖的解决先验信息缺少的模式分类问题的有效方法,最大化地缩小领域间样本分布差是领域适应学习成功的关键因素之一,而仅考虑领域间分布均值差最小化,使得在具体领域适应学习问题上存在一定的局限性.对此,在某个再生核Hilbert空间,在充分考虑领域间分布的均值差和散度差最小化的基础上,基于结构风险最小化模型,提出一种领域适应核支持向量学习机(Kernel support vector machine for domain adaptation,DAKSVM)及其最小平方范式,人造和实际数据集实验结果显示,所提方法具有优化或可比较的模式分类性能。 展开更多
关键词 领域适应学习 支持向量机 模式分类 最大均值差 最大散度差
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大间隔最小压缩包含球学习机 预览 被引量:1
13
作者 陶剑文 王士同 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期 1458-1471,共14页
为了提高球形分类器的分类性能,受支持向量机和小球体大间隔等方法的启发,提出一种大间隔最小压缩包含球(large margin and minimal reduced enclosing ball,简称LMMREB)学习机,其在Mercer核诱导的特征空间,通过优化一个最小包... 为了提高球形分类器的分类性能,受支持向量机和小球体大间隔等方法的启发,提出一种大间隔最小压缩包含球(large margin and minimal reduced enclosing ball,简称LMMREB)学习机,其在Mercer核诱导的特征空间,通过优化一个最小包含球,以寻求两个同心的分别包含二类模式的压缩包含球,且使二类模式分别与压缩包含球间最小间隔最大化,从而可以同时实现类间间隔和类内内聚性的最大化.分别采用人工数据和实际数据进行实验,结果显示,LMMREB的分类性能优于或等同于相关方法. 展开更多
关键词 泛化 支持向量数据描述 支持向量机 最小包含超球体
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多核局部领域适应学习 预览 被引量:6
14
作者 陶剑文 王士同 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期2297-2310,共14页
领域适应(或跨领域)学习旨在利用源领域(或辅助领域)中带标签样本来学习一种鲁棒的目标分类器,其关键问题在于如何最大化地减小领域间的分布差异.为了有效解决领域间特征分布的变化问题,提出一种三段式多核局部领域适应学习(mul... 领域适应(或跨领域)学习旨在利用源领域(或辅助领域)中带标签样本来学习一种鲁棒的目标分类器,其关键问题在于如何最大化地减小领域间的分布差异.为了有效解决领域间特征分布的变化问题,提出一种三段式多核局部领域适应学习(multiple kernel local leaning—based domain adaptation,简称MKLDA)方法:1)基于最大均值差(maximum mean discrepancy,简称MMD)度量准则和结构风险最小化模型,同时,学习一个再生多核Hilbert空间和一个初始的支持向量机(support vector machine,简称SVM),对目标领域数据进行初始划分;2)在习得的多核Hilbert空间,对目标领域数据的类别信息进行局部重构学习;3)最后,利用学习获得的类别信息,在目标领域训练学习一个鲁棒的目标分类器.实验结果显示,所提方法具有优化或可比较的领域适应学习性能. 展开更多
关键词 领域适应学习 多核学习 局部学习 模式分类 最大均值差
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局部保留最大信息差v-支持向量机 预览 被引量:8
15
作者 陶剑文 王士同 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期 97-108,共12页
针对现有模式分类方法不能较好地保持数据空间的局部流形信息或差异信息等问题,提出一种皋于流形学习的局部保留最大信息差υ-支持向量机(Locality—preserved maximum information variance υ—support vector machine,υ-LPMIVSV... 针对现有模式分类方法不能较好地保持数据空间的局部流形信息或差异信息等问题,提出一种皋于流形学习的局部保留最大信息差υ-支持向量机(Locality—preserved maximum information variance υ—support vector machine,υ-LPMIVSVM).对于模式分类问题,υ-LPMIVSVM引入局部同类离散度和局部异类离散度概念,分别体现输入空间局部流形结构和局部差异(或判别)信息,通过最小化局部同类离散度和最大化局部异类离散度,优化分类器的投影方向,同时,υ-LPMIVSVM采用适于流形数据的测地线距离米度量数据点对间的相似性,以更好地反映流形数据的本质结构.人造和实际数据集实验结果显示所提方法具有良好的泛化性能. 展开更多
关键词 局部保留投影 V-支持向量机 流形学习 局部同类离散度 局部异类离散度
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QPSO算法优化BP网络的网络流量预测 预览 被引量:8
16
作者 冯华丽 刘渊 陈冬 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第3期 102-104,共3页
网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,... 网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 粒子群算法 神经网络 网络流量 预测
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迁移学习数据分类中的ESVM算法 预览 被引量:5
17
作者 张建军 王士同 王骏 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第8期 173-176,共4页
在迁移学习中对变化后的数据集进行分类时,噪音导致分类结果不合理。为此,提出一种迁移学习数据分类中的扩展支持向量机(ESVM)算法。使用变化前数据集的概率分布信息及学习经验,指导缓慢变化后的数据集进行分类,使分割面既可以准... 在迁移学习中对变化后的数据集进行分类时,噪音导致分类结果不合理。为此,提出一种迁移学习数据分类中的扩展支持向量机(ESVM)算法。使用变化前数据集的概率分布信息及学习经验,指导缓慢变化后的数据集进行分类,使分割面既可以准确分割现有数据集,同时也保留原先数据集的一些属性。实验结果表明,该算法具有一定的抗噪性能。 展开更多
关键词 迁移学习 分类 支持向量机 继承经验 抗噪性能
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Data Matrix条码实用定位技术 预览
18
作者 姚林昌 白瑞林 +1 位作者 李英 高保平 《江南大学学报:自然科学版》 CAS 2012年第2期137-141,共5页
为满足工业现场对条码实用性的要求,提出了一种Data Matrix条码实用定位技术。将条码2-D的"L"形边界用1-D的距离为角度的函数来表达,根据Data Matrix条码边界特性在边界函数中求取出边界的直线方程以及旋转的角度;用圆搜索的方法减弱... 为满足工业现场对条码实用性的要求,提出了一种Data Matrix条码实用定位技术。将条码2-D的"L"形边界用1-D的距离为角度的函数来表达,根据Data Matrix条码边界特性在边界函数中求取出边界的直线方程以及旋转的角度;用圆搜索的方法减弱断裂直线对条码边界定位的影响;联立虚线边直线方程来确定虚线边的交点,达到对条码区域准确定位的目的。将此定位方法用于条码识别技术中,对像素大小为640×480的580幅图片进行测试,单个条码识别平均时间为21.93 ms,识别率为99.31%,达到实用性和可靠性的要求。 展开更多
关键词 二维条码 旋转角度 边界定位
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工业物联网拓扑发现协议的设计与实现 预览 被引量:3
19
作者 季杰 白瑞林 +1 位作者 陈大峰 唐超 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第11期221-224,共4页
为识别工业物联网中的哑设备,提出一种基于不完全知识定理的拓扑发现协议。利用不完全知识定理定义哑设备判定规则,设计网络拓扑图生成算法,通过广度优先原则遍历整个网络,根据地址分配表的包含关系得到哑设备的个数和连接情况。测试结... 为识别工业物联网中的哑设备,提出一种基于不完全知识定理的拓扑发现协议。利用不完全知识定理定义哑设备判定规则,设计网络拓扑图生成算法,通过广度优先原则遍历整个网络,根据地址分配表的包含关系得到哑设备的个数和连接情况。测试结果表明,该协议的拓扑发现速度较快、哑设备识别率较高。 展开更多
关键词 不完全知识网络 拓扑发现 哑设备 令牌网 工业物联网
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用于高速入侵检测的工业物联网协议驱动 预览
20
作者 季杰 白瑞林 陈大峰 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2012年第12期42-45,共4页
为了解决工业物联网协议栈所面临的高速入侵检测的吞吐量问题,提出了一种针对Windows平台的协议栈优化方法。分别指出了使用指令时间比分析协议栈高吞吐量的瓶颈所在,以及使用DMA技术解决协议栈内存操作速度的问题。针对协议栈计算效... 为了解决工业物联网协议栈所面临的高速入侵检测的吞吐量问题,提出了一种针对Windows平台的协议栈优化方法。分别指出了使用指令时间比分析协议栈高吞吐量的瓶颈所在,以及使用DMA技术解决协议栈内存操作速度的问题。针对协议栈计算效率问题,给出了基于SSE指令的哈希计算方法,并采用基于多核CPU的多线程协议栈解决协议栈运行效率问题。测试表明,在CPU配置为E5200、3GB内存的系统中,该协议栈对系统资源损耗小,并使检测速度提高30%以上,能够满足工业对数据流速率的需求。 展开更多
关键词 物联网 协议栈 多核处理 过滤驱动 网关 入侵检测
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