为识别城市轨道交通网络关键站点并研究其多年演化,构建基于截断奇异值分解(truncated singular value decomposition,TSVD)的关键站点识别方法,选取北京市2011—2019年早高峰时段的OD数据,通过关键特征向量分析网络客流演变并对城轨网...为识别城市轨道交通网络关键站点并研究其多年演化,构建基于截断奇异值分解(truncated singular value decomposition,TSVD)的关键站点识别方法,选取北京市2011—2019年早高峰时段的OD数据,通过关键特征向量分析网络客流演变并对城轨网络中关键站点进行识别,将其与复杂网络方法的识别结果进行对比。分析表明:TSVD法能很好地应用于考虑OD分布的网络关键站点识别,识别结果能更好代表网络客流的空间分布。从识别结果看,北京轨道交通关键站点空间布局呈现多中心发展趋势,如西北西二旗,西南丰台科技园等站点逐步形成网络客流中心并相互联系;东南土桥、东北俸伯等站点也初步呈现网络客流中心的特征。展开更多
为在大数据环境下处理高维矩阵和应用奇异值分解提供更高效的解决方案,从而加速数据分析和处理速度,通过研究随机投影以及Krylov子空间投影理论下关于高维矩阵求解特征值特征向量(奇异值奇异向量)问题,分别总结了6种高效计算方法并对其...为在大数据环境下处理高维矩阵和应用奇异值分解提供更高效的解决方案,从而加速数据分析和处理速度,通过研究随机投影以及Krylov子空间投影理论下关于高维矩阵求解特征值特征向量(奇异值奇异向量)问题,分别总结了6种高效计算方法并对其相关应用研究进行对比分析。结果表明,在谱聚类的应用上,通过降低核心步骤SVD(Singular Value Decomposition)的复杂度,使优化后的算法与原始谱聚类算法的精度相近,但大大缩短了运行时间,在1200维的数据下计算速度相较原算法快了10倍以上。同时,该方法应用于图像压缩领域,能有效地提高原有算法的运行效率,在精度不变的情况下,运行效率得到了1~5倍的提升。展开更多
针对可见光图像弱小目标检测中的背景抑制和去噪问题,提出了奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)带通滤波新方法.首先分析了图像奇异值与目标、噪声和图像背景的关系,结果表明奇异值的高序部分更多地反映图像噪声,中序部分更...针对可见光图像弱小目标检测中的背景抑制和去噪问题,提出了奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)带通滤波新方法.首先分析了图像奇异值与目标、噪声和图像背景的关系,结果表明奇异值的高序部分更多地反映图像噪声,中序部分更多地反映目标性质,而低序部分更多地反映图像背景.以此为依据提出了SVD-Ⅰ型和SVD-Ⅱ型两种带通滤波器,并给出了奇异值曲线转折点法和门限准则法两种滤波器参数确定方法.实验表明SVD带通滤波能有效抑制图像背景,去除噪声,进而提高弱小目标的信噪比.展开更多
文摘为识别城市轨道交通网络关键站点并研究其多年演化,构建基于截断奇异值分解(truncated singular value decomposition,TSVD)的关键站点识别方法,选取北京市2011—2019年早高峰时段的OD数据,通过关键特征向量分析网络客流演变并对城轨网络中关键站点进行识别,将其与复杂网络方法的识别结果进行对比。分析表明:TSVD法能很好地应用于考虑OD分布的网络关键站点识别,识别结果能更好代表网络客流的空间分布。从识别结果看,北京轨道交通关键站点空间布局呈现多中心发展趋势,如西北西二旗,西南丰台科技园等站点逐步形成网络客流中心并相互联系;东南土桥、东北俸伯等站点也初步呈现网络客流中心的特征。
文摘为在大数据环境下处理高维矩阵和应用奇异值分解提供更高效的解决方案,从而加速数据分析和处理速度,通过研究随机投影以及Krylov子空间投影理论下关于高维矩阵求解特征值特征向量(奇异值奇异向量)问题,分别总结了6种高效计算方法并对其相关应用研究进行对比分析。结果表明,在谱聚类的应用上,通过降低核心步骤SVD(Singular Value Decomposition)的复杂度,使优化后的算法与原始谱聚类算法的精度相近,但大大缩短了运行时间,在1200维的数据下计算速度相较原算法快了10倍以上。同时,该方法应用于图像压缩领域,能有效地提高原有算法的运行效率,在精度不变的情况下,运行效率得到了1~5倍的提升。
文摘针对可见光图像弱小目标检测中的背景抑制和去噪问题,提出了奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)带通滤波新方法.首先分析了图像奇异值与目标、噪声和图像背景的关系,结果表明奇异值的高序部分更多地反映图像噪声,中序部分更多地反映目标性质,而低序部分更多地反映图像背景.以此为依据提出了SVD-Ⅰ型和SVD-Ⅱ型两种带通滤波器,并给出了奇异值曲线转折点法和门限准则法两种滤波器参数确定方法.实验表明SVD带通滤波能有效抑制图像背景,去除噪声,进而提高弱小目标的信噪比.
