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对抽样调查解决多层次估计问题的探讨 被引量:16
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作者 金勇进 赵雪慧 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2003年第12期55-58,共4页
Total estimation with multi levels is the most troublesome problem for spreading sample survey method in the process of our governmental statistical system reform. The experts and scholars of this field concern it ver... Total estimation with multi levels is the most troublesome problem for spreading sample survey method in the process of our governmental statistical system reform. The experts and scholars of this field concern it very much, as well as a lot of practitioners. In this article, the authors discuss the contradictory issue and review the existing approaches, then emphatically suggest a new ideal of small area estimation. 展开更多
关键词 抽样调查 层次估计 样本量 精度要求 小区域估计
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利用层次先验估计的显著性目标检测 被引量:21
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作者 徐威 唐振民 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期799-812,共14页
有效的显著性目标检测在计算机视觉领域一直是具有挑战性的问题.本文首先对图像进行树滤波处理,采用Quick shift方法将其分解为超像素,再通过仿射传播聚类把超像素聚集为代表性的类.与以往方法不同,本文提出根据各类中拥有的超像素的类... 有效的显著性目标检测在计算机视觉领域一直是具有挑战性的问题.本文首先对图像进行树滤波处理,采用Quick shift方法将其分解为超像素,再通过仿射传播聚类把超像素聚集为代表性的类.与以往方法不同,本文提出根据各类中拥有的超像素的类内和类间的空间离散程度及其位于图像边界的数目,自适应地估计先验背景,并提取条状背景区域;由目标性度量(Objectness measure)粗略地描述前景范围后,通过与各类之间的空间交互信息,估计先验前景;再经过连通区域优化前景与背景信息.最后,综合考虑各超像素与先验背景和前景在CIELab颜色空间的距离,并进行显著性中心加权,得到显著图.在MSRA-1000和复杂的SOD数据库上的实验结果表明,本文算法能准确、完整地检测出显著性目标,优于21种State-of-the-art算法,包括基于部分类似原理的方法. 展开更多
关键词 显著性目标检测 层次估计 先验背景和前景 显著性中心加权 仿射传播聚类
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基于加速鲁棒特征的眼底图像配准改进方法 被引量:1
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作者 魏丽芳 林甲祥 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第12期237-241,共5页
为保证眼底图像配准精度,同时降低时间损耗,提出一种改进的基于加速鲁棒特征的眼底图像配准方法。该方法在提取眼底图像加速鲁棒特征的基础上,利用BBF算法和特征的方向特性和空间一致性检测得到初始匹配特征序列,并给出层次估计与模型... 为保证眼底图像配准精度,同时降低时间损耗,提出一种改进的基于加速鲁棒特征的眼底图像配准方法。该方法在提取眼底图像加速鲁棒特征的基础上,利用BBF算法和特征的方向特性和空间一致性检测得到初始匹配特征序列,并给出层次估计与模型选择技术相结合的方法,以求解图像之间的变换参数。通过进一步配准修正获得更好的变换参数。实验结果表明,该方法获得的配准精度均方根误差值均小于1,并能够在满足精度要求的同时提高效率。 展开更多
关键词 图像配准 加速鲁棒特征 特征提取 特征匹配 变换模型 层次估计 模型选择
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基于灰色模糊贝叶斯网络算法的编队突防作战效能评估方法 被引量:4
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作者 赵彬 周中良 +1 位作者 阮铖巍 穆中林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A01期356-360,364,共6页
针对环境、人员素质等不确定性因素对编队突防作战效能的影响,提出一种改进灰色模糊贝叶斯网络(GFBN)的编队突防作战效能评估方法。首先,提出了基于层次分析第二类极大似然估计(AHP-ML II)模型的先验信息融合算法,将不同来源的历史先验... 针对环境、人员素质等不确定性因素对编队突防作战效能的影响,提出一种改进灰色模糊贝叶斯网络(GFBN)的编队突防作战效能评估方法。首先,提出了基于层次分析第二类极大似然估计(AHP-ML II)模型的先验信息融合算法,将不同来源的历史先验信息加以处理,降低了主观性影响;其次,对贝叶斯网络模型的输入信息进行了灰色模糊地概率化转化处理;最后,针对不确定性因素的影响建立了基于改进GFBN法的单机、编队突防评估模型;进行了融合算法和编队突防的算例分析,着重将模糊因素作为评估模型的输入来考虑效能评估的效果。最后,通过效能评估值的对比发现,此算法将此类不确定性因素输入算法模型,能使编队突防作战效能显著提高,仿真结果更接近实战效能。 展开更多
关键词 编队突防 效能评估 灰色模糊因素 层次分析第二类极大似然估计 贝叶斯网络
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