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基于带权多维尺度变换的奇异值挖掘 被引量:3
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作者 魏莱 王守觉 徐菲菲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第1期190-192,共3页
大量的高维数据在分布上表现为一低维流形,试图从这样的数据集中探测出奇异点,传统的奇异点挖掘算法可能失效。本文提出了一种带权重的多维尺度变化,算法通过局部的高维数据集和其低维重构的误差来设定数据点的局部权重,再利用权重之和... 大量的高维数据在分布上表现为一低维流形,试图从这样的数据集中探测出奇异点,传统的奇异点挖掘算法可能失效。本文提出了一种带权重的多维尺度变化,算法通过局部的高维数据集和其低维重构的误差来设定数据点的局部权重,再利用权重之和得到的数据点置信度,以此来进行奇异值的判定。通过实验验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 奇异值 多维尺度变换 带权多维尺度变换 流形学习
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基于融合鲁棒特征与多维尺度变换的紧凑图像哈希算法 被引量:4
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作者 余震 何留杰 吴婷 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第1期186-195,共10页
目的为了增强哈希序列对任意旋转角度的鲁棒性与识别能力,提出一种基于融合鲁棒特征与多维尺度变换的紧凑图像哈希算法。方法首先,利用双线性插值来固定图像的哈希序列长度,获取规则尺寸的图像;借助高斯低通滤波对规则图像完成过滤操作... 目的为了增强哈希序列对任意旋转角度的鲁棒性与识别能力,提出一种基于融合鲁棒特征与多维尺度变换的紧凑图像哈希算法。方法首先,利用双线性插值来固定图像的哈希序列长度,获取规则尺寸的图像;借助高斯低通滤波对规则图像完成过滤操作,消除噪声污染和插值误差对哈希生成的影响;将滤波图像转换到YCbCr颜色空间,提取亮度Y分量,增强哈希对亮度调整的鲁棒性;利用极坐标变换LPT方法处理亮度Y分量,输出二次图像;引入SVD机制来分解二次图像,获取其抗旋转的鲁棒特征;同时,根据Fourier变换与残差机制,获取Y分量的局部显著特征;随后,将这2种特征组合,形成融合鲁棒特征,将其视为中间哈希序列;引入多维尺度变换,对中间哈希序列完成压缩,获取紧凑哈希;基于Logistic映射,完成紧凑哈希序列的加密,形成目标哈希;通过计算真实图像与待认证图像之间哈希序列对应的Hamming距离,根据预设阈值,完成图像识别。结果测试数据表明,较已有的哈希方案而言,所提方案拥有更高的鲁棒性和更紧凑的哈希长度,呈现出更为理想的ROC曲线,在多种攻击下,其稳定的正确识别率保持在96%以上。结论所提哈希方案拥有良好的鲁棒性与敏感性,在包装图标检索、信息水印等行业具备较好的应用价值。 展开更多
关键词 图像哈希 融合鲁棒特征 多维尺度变换 双线性插值 YCBCR颜色空间 FOURIER变换 残差机制
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红外光谱法结合多维尺度变换快速识别不同品牌的沥青 被引量:5
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作者 王康 《理化检验(化学分册)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期141-146,共6页
收集了来自6个不同厂家的共120个沥青样品,通过傅里叶变换衰减全反射红外光谱法对其进行分析。所得光谱数据经过预处理方法和多维尺度变换进行解析。由多维尺度变换的散点图可以看出:沥青样品分布于6个不同的区域,每个区域里的沥青样品... 收集了来自6个不同厂家的共120个沥青样品,通过傅里叶变换衰减全反射红外光谱法对其进行分析。所得光谱数据经过预处理方法和多维尺度变换进行解析。由多维尺度变换的散点图可以看出:沥青样品分布于6个不同的区域,每个区域里的沥青样品都归属于同一个品牌。由已知样品的多维尺度变换结果可以建立回归模型,将未知样品代入模型,即可在多维尺度变换散点图中识别其所属品牌。 展开更多
关键词 红外光谱法 多维尺度变换 沥青 识别
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基于多维尺度变换和自适应增强回归进行插值——以三维地质属性体为例 被引量:1
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作者 李杨 钟宝荣 +1 位作者 许晓宏 梁梓君 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第26期11334-11341,共8页
为了探索地质属性分布特征,求得三维地质体中未知点的属性值,实现自动化插值,提出了利用多维尺度变换(multidimemsional scaling,MDS)和自适应增强回归(adaptive boosting regressor,ABR)进行三维地质属性体的空间插值。在空间插值中,... 为了探索地质属性分布特征,求得三维地质体中未知点的属性值,实现自动化插值,提出了利用多维尺度变换(multidimemsional scaling,MDS)和自适应增强回归(adaptive boosting regressor,ABR)进行三维地质属性体的空间插值。在空间插值中,未知点的属性值与其最近的几个样本点的属性值、距离以及各向异性特征紧密相关。MDS可以把这些因素进行降维得到一维的因子,然后建立ABR模型求得未知点,最后利用均值滤波(mean filtering,MF)减少ABR产生的不连续性,实现自动插值。通过对比普通克里金方法,结果表明,该方法在考虑各向异性的情况下简化克里金方法中人为进行半变异分析等繁琐流程,实现自动化插值;同时避免了在非特定随机场的地质破碎地带,运用克里金插值时已知样本点必须符合特定随机场的局限性。 展开更多
关键词 多维尺度变换 自适应增强回归 均值滤波 地质属性体 空间插值
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众包室内定位系统中基于多维尺度变换的接收信号强度平滑理论 被引量:3
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作者 张立晔 王壮 +2 位作者 房超 孟晓亮 田爱奎 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第33期14181-14187,共7页
基于无线局域网(wireless local area network,WLAN)指纹的定位方法具有成本低、可用性好等优点,近年来越来越受到人们的关注。为了实现室内定位系统的快速部署,通常采用众包技术替代传统部署方法。在离线阶段建立radio map数据库时,由... 基于无线局域网(wireless local area network,WLAN)指纹的定位方法具有成本低、可用性好等优点,近年来越来越受到人们的关注。为了实现室内定位系统的快速部署,通常采用众包技术替代传统部署方法。在离线阶段建立radio map数据库时,由于利用众包技术采集的接收信号强度(received signal strength,RSS)数据量大大减少,使得RSS数据中的噪声和采集误差无法得到有效抑制,造成建立的radio map精度较低,定位误差增大。针对该问题,提出了一种基于多维尺度变换(multidimensional scaling,MDS)算法的RSS平滑理论。利用相邻位置RSS数据之间的相关性,在每个位置推断出一个最优RSS值,从而实现抑制噪声和消除采集误差的作用,最终得到更平滑的radio map,提高定位精度。实验结果表明,采用MDS方法达到了预期的目标。 展开更多
关键词 室内定位系统 众包技术 多维尺度变换 RSS平滑理论
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基于可视化近超声的狭长管道人员定位系统 被引量:1
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作者 孙志明 尹康涌 +3 位作者 贾乃征 梁伟 黄浩声 王智 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期55-62,共8页
针对工业系统室内管道空间所具有的狭长和弯折等复杂特征,以及现有室内定位技术精度不够、实用性不强的问题,提出一种基于可视化近超声的狭长管道人员定位系统。采用逐帧归一化互相关方法和联合小波导数寻峰的方法确定到达时间。将改进... 针对工业系统室内管道空间所具有的狭长和弯折等复杂特征,以及现有室内定位技术精度不够、实用性不强的问题,提出一种基于可视化近超声的狭长管道人员定位系统。采用逐帧归一化互相关方法和联合小波导数寻峰的方法确定到达时间。将改进变异率和选择策略的差分进化算法(EA)与极大似然的TDOA算法结合进一步增强定位准确度,将MDS分解与基站定位融合实现基站自标定功能。仿真和实验结果表明,该方法可以很好克服狭长弯折空间以及环境噪声干扰带来的影响,满足狭长管道空间人员定位系统的高精度定位需要。 展开更多
关键词 广义互相关 声学定位 到达时间差 多维尺度变换 差分进化算法 自标定算法 多径效应 狭长空间定位
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一种多权值神经元覆盖网络的构造方法 被引量:7
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作者 魏莱 徐菲菲 王守觉 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1031-1037,共7页
仿生模式识别利用多权值神经元覆盖网络构造模式类的覆盖来进行相应事物的识别.但在构造多权值神经元覆盖网络的过程中,关于构造神经元个数的确定方法没有相关讨论,即需要使用多少个神经元才能完成对模式类的覆盖.较多的神经元在精确的... 仿生模式识别利用多权值神经元覆盖网络构造模式类的覆盖来进行相应事物的识别.但在构造多权值神经元覆盖网络的过程中,关于构造神经元个数的确定方法没有相关讨论,即需要使用多少个神经元才能完成对模式类的覆盖.较多的神经元在精确的对模式类进行覆盖同时,也增大了网络的复杂度.文中提出了一种多权值神经元覆盖网络的构造方法.在保持神经网络对模式类的覆盖能力的基础上采用尽量少的神经元,从而能有效的降低神经网络构造代价.最后,通过实验作者验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 模式识别 神经元 单纯形 覆盖 多维尺度变换
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基于IMDS-DLNS方法的工业过程故障检测 被引量:1
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作者 冯立伟 孙立文 +1 位作者 顾欢 李元 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2022年第3期277-284,共8页
针对多维尺度变换(multidimensional scaling,MDS)方法对高维数据进行维数约简时,新样本缺少映射矩阵无法进行低维嵌入的问题,提出了增量式多维尺度变换(incremental multidimensional scaling,IMDS)方法。首先,引入双重局部近邻标准化(... 针对多维尺度变换(multidimensional scaling,MDS)方法对高维数据进行维数约简时,新样本缺少映射矩阵无法进行低维嵌入的问题,提出了增量式多维尺度变换(incremental multidimensional scaling,IMDS)方法。首先,引入双重局部近邻标准化(dual local nearest neighbor standardization,DLNS)技术以解决IMDS方法降维后数据仍然具有多中心、方差差异明显等问题;其次,采用Hotelling T^(2)统计量对过程进行监控,组成增量式多维尺度变换和双重局部近邻标准化的故障检测方法(IMDS-DLNS);最后,通过数值模拟过程和青霉素发酵过程,将IMDS-DLNS方法分别与PCA,KPCA和FD-KNN等方法作对比分析。结果表明,IMDS-DLNS对比其他方法有更高的故障检测率。IMDS-DLNS方法对多变量、多模态过程具有良好的故障检测能力,能够保障产品质量和生产的安全性,可为工业过程故障检测研究提供参考。 展开更多
关键词 自动控制技术其他学科 多模态 增量多维尺度变换 双重局部近邻标准化 故障检测
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