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基于数据采样方法的城市道路自由流行程时间估计 被引量:2
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作者 俞怡 曾佳棋 王殿海 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1241-1248,共8页
基于交通波模型,提出利用车牌识别数据估计城市道路自由流行程时间.无需额外架设检测器或现场测算,所提方法具备准确性、科学性、实用性的特点.基于车辆均匀到达的假设,将行程时间分为自由流行程时间和延误,建立信号影响下的路段行程时... 基于交通波模型,提出利用车牌识别数据估计城市道路自由流行程时间.无需额外架设检测器或现场测算,所提方法具备准确性、科学性、实用性的特点.基于车辆均匀到达的假设,将行程时间分为自由流行程时间和延误,建立信号影响下的路段行程时间分布函数.针对现实环境中车流非均匀到达的特点,提出数据重采样方法生成符合均匀流假设的行程时间数据;拟合行程时间分布函数以获得路段自由流行程时间.在杭州市多个路段的数据验证结果表明,重采样后的行程时间数据较好地拟合了行程时间分布模型,估得的自由流行程时间准确且具备理论支撑. 展开更多
关键词 自由流行程时间 行程时间分布 数据重采样 城市道路
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利用GPS和InSAR数据反演2011年日本东北M_W9.0地震断层的同震滑动分布 被引量:5
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作者 王永哲 《地震学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期796-805,885,共10页
本文首先对Envisat/ASAR数据进行干涉处理,获取2011年日本东北MW9.0地震的地表InSAR同震形变场;然后通过对InSAR同震形变数据重采样方法的深入分析,选择条纹率法结合干涉图的空间相干性对InSAR同震形变数据进行重采样;最后基于弹性半空... 本文首先对Envisat/ASAR数据进行干涉处理,获取2011年日本东北MW9.0地震的地表InSAR同震形变场;然后通过对InSAR同震形变数据重采样方法的深入分析,选择条纹率法结合干涉图的空间相干性对InSAR同震形变数据进行重采样;最后基于弹性半空间位错模型,联合InSAR与GPS形变数据,采用最小二乘法反演发震断层的滑动分布.研究结果表明:考虑相干性的条纹率重采样方法,更适用于形变场中存在除断层外的有限边界、且形变场范围较大的InSAR数据重采样处理;断层滑动主要发生在地表以下50km范围内,最大滑动量为49.9m,矩张量为4.89×1022 N·m,所对应的矩震级为MW9.1,与地震学反演的结果比较吻合. 展开更多
关键词 日本东北MW9.0地震 合成孔径雷达干涉测量 数据重采样 同震滑动分布
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25 Hz相敏轨道电路相位差测量非整周期采样误差校正算法 被引量:4
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作者 王静 李忠科 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A01期374-376,共3页
针对25 Hz相敏轨道电路接收器相位差测量过程中非整周期采样带来的误差问题,设计了一种基于希尔伯特数据重采样的校正算法。该算法从25 Hz相敏电路待测信号频率波动范围有限的实际出发,结合希尔伯特变换计算出待测信号的实际周期值,然... 针对25 Hz相敏轨道电路接收器相位差测量过程中非整周期采样带来的误差问题,设计了一种基于希尔伯特数据重采样的校正算法。该算法从25 Hz相敏电路待测信号频率波动范围有限的实际出发,结合希尔伯特变换计算出待测信号的实际周期值,然后依据估测的周期值对采样信号的值进行更新,排除频率漂移的影响,提高测量精度。用仿真软件量化观察校正方法的效果,实验结果表明,在有无噪声的情况下相位和幅值的精度都很好,相位角测量误差不大于0.3°。 展开更多
关键词 相位差测量 傅里叶级数法 非整周期采样 数据重采样 希尔伯特变换
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基于混合多阶集成模型的非平衡热轧带钢凸度智能诊断 被引量:2
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作者 丁成砚 孙杰 +2 位作者 李霄剑 彭文 张殿华 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期762-782,共21页
为了提升带钢热轧加工过程的智能化水平,基于数字孪生(DT)和信息物理系统(CPS),文本采用数据驱动方法以诊断热轧带钢凸度。因为热轧工艺具有遗传性、非线性和强耦合性的特点,因此带钢凸度诊断是一个决策边界不明确的非平衡问题。现有回... 为了提升带钢热轧加工过程的智能化水平,基于数字孪生(DT)和信息物理系统(CPS),文本采用数据驱动方法以诊断热轧带钢凸度。因为热轧工艺具有遗传性、非线性和强耦合性的特点,因此带钢凸度诊断是一个决策边界不明确的非平衡问题。现有回归方法倾向于从多数类样本学习信息,而忽略了少数类的缺陷凸度。为了解决这一问题,本文提出了一个混合多阶集成模型(HMSEN)分类带钢凸度。首先,提出了一个新的采样方法,该方法结合了自适应采样(ADASYN)和重复编辑近邻样本(RENN)以强化对缺陷凸度的关注。随后,基于增加的数据,建立了一个多阶集成模型以提升分类精度。同时,通过分析不同基分类器的组合确定了最佳性能的混合多阶集成模型。实验结果表明,相比于其它采样方法,本文提出的采样方法更适合凸度数据集。此外,混合多阶集成模型的性能要优于现有回归方法和机理模型。因此,对于非平衡热轧带钢凸度智能诊断,本文提出的混合多阶集成模型是一种有效且鲁棒的方法。 展开更多
关键词 热轧带钢凸度诊断 非平衡多类别分类 多阶集成建模 数据重采样方法 智能制造 信息物理系统
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种群分布格局的各向异性分析 被引量:12
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作者 王本洋 余世孝 王永繁 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期83-87,共5页
由于缺少简洁有效的分析方法,目前对植被空间格局各向异性特征研究的报道很少。该文提出基于数据重采样技术并结合R ip ley s L指数进行种群格局各向异性分析的新思路,并在ArcV iew G IS技术平台上,对广东省黑石顶自然保护区针阔叶混交... 由于缺少简洁有效的分析方法,目前对植被空间格局各向异性特征研究的报道很少。该文提出基于数据重采样技术并结合R ip ley s L指数进行种群格局各向异性分析的新思路,并在ArcV iew G IS技术平台上,对广东省黑石顶自然保护区针阔叶混交林中的马尾松Pinus massoniana种群分布格局的各向异性特征进行实例研究。结果表明,马尾松种群分布格局具有典型的各向异性特征,在不同方向上表现不同的分布格局。实例研究表明,通过数据重采样技术在典型方向上的取样过程解决现有格局分析方法中缺少方向参数的问题,是进行种群格局各向异性分析的有效途径,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 种群 空间分布格局 各向异性分析 数据重采样技术 Ripley’s L指数
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基于分形插值技术的MODIS资料几何纠正方法 被引量:4
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作者 程亮 李培军 张水平 《热带海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期79-83,共5页
在讨论了MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪)遥感图像几何畸变的成因后,引入了利用MODIS数据间的互补性去除这种“双眼皮”现象的概念,其后采用了分形插值的方法对数据进行重采样。在与其它几何... 在讨论了MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪)遥感图像几何畸变的成因后,引入了利用MODIS数据间的互补性去除这种“双眼皮”现象的概念,其后采用了分形插值的方法对数据进行重采样。在与其它几何纠正和插值方法进行对比的结果表明,该方法能较好地去除边缘重叠影响,并能保持原有云图的特征和信息,对MODIS资料数据的后续反演工作有一定意义。 展开更多
关键词 MODIS 数据重采样 分形插值 “双眼皮”现象
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一种深度学习的网络安全态势评估方法 被引量:23
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作者 杨宏宇 曾仁韵 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期183-190,共8页
由于传统的网络安全态势评估方法依赖于人工的标注和评估,在面对大量数据时,存在效率低、灵活性差等问题。针对这些问题,提出一种深度学习的网络安全态势评估方法。首先,建立深度自编码模型,对网络中受到的各种攻击进行识别;然后,为了... 由于传统的网络安全态势评估方法依赖于人工的标注和评估,在面对大量数据时,存在效率低、灵活性差等问题。针对这些问题,提出一种深度学习的网络安全态势评估方法。首先,建立深度自编码模型,对网络中受到的各种攻击进行识别;然后,为了提高模型对拥有少量训练样本的类型的检测率,设计了欠过采样加权算法;最后进行模型测试并计算攻击概率,确定每种攻击的影响得分并计算网络安全态势值。实验结果表明,提出的深度自编码模型的准确率和召回率都优于对比的模型,这使得评估结果更加准确有效。 展开更多
关键词 网络安全态势评估 网络攻击 深度学习 深度自编码器 数据重采样
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基于堆叠算法的代码混淆有效性评估模型 被引量:2
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作者 苏庆 黄海滨 +2 位作者 黄剑锋 林佳锐 谢国波 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第3期755-761,共7页
为解决代码混淆算法有效性评估模型存在评价指标不全面、单一学习器泛化能力低的问题,提出一种融合自适应增强训练机制和Stacking算法的代码混淆算法有效性评估模型SDF-Stacking。构建一个包括强度、弹性、开销、隐蔽性4大特征的代码混... 为解决代码混淆算法有效性评估模型存在评价指标不全面、单一学习器泛化能力低的问题,提出一种融合自适应增强训练机制和Stacking算法的代码混淆算法有效性评估模型SDF-Stacking。构建一个包括强度、弹性、开销、隐蔽性4大特征的代码混淆有效性评价指标集合;在模型的基分类器训练阶段引入自适应增强训练机制,提高基分类器的预测精度和多样性;使用最大互信息算法做数据融合,增大元分类器训练数据信息量。实验结果表明,该模型在多个评价指标上均优于其它对比模型,准确率可达98.6%。 展开更多
关键词 Stacking算法 自适应增强训练 代码混淆 数据采样 混淆算法有效性评估 特征提取 特征选择
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基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别
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作者 高立京 陈志敏 +1 位作者 郭国航 王春梅 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期768-779,共12页
针对空间科学卫星遥测参数数据量大且特征维度高、需要消耗大量人力资源预先设置海量阈值、预先设置的阈值可能不再适用、现有监测手段可扩展性低等问题,提出了一种基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别方法。该方法采用相关系数统... 针对空间科学卫星遥测参数数据量大且特征维度高、需要消耗大量人力资源预先设置海量阈值、预先设置的阈值可能不再适用、现有监测手段可扩展性低等问题,提出了一种基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别方法。该方法采用相关系数统计特性和互信息理论对遥测参数数据进行筛选降维,使用数据重采样技术解决数据集中存在的类别不平衡问题,构建集成学习模型,实现空间科学卫星工作模式的识别。借助某型号科学卫星真实遥测参数数据对该方法进行验证,在短时内便可构建完成算法模型,模型对整体类别的识别正确率高达99.67%,可正确识别多数类样本和少数类样本,为地面运控人员判断空间科学卫星工作模式提供了决策依据。 展开更多
关键词 遥测参数数据 特征降维 数据重采样 集成学习
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