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结合标签发现与独热编码的链路预测方法
1
作者
李鑫阳
柳亚云
+2 位作者
姜麟
孙玉清
张志坚
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第6期1609-1615,共7页
为解决当前链路预测因节点和网络拓扑等信息有限而导致的预测性能受限这一问题,提出一种结合标签发现与独热编码的链路预测方法。采用标签发现算法,深入挖掘网络中具有相同标签的节点;结合节点标签与独热编码定义节点的标签特征向量,将...
为解决当前链路预测因节点和网络拓扑等信息有限而导致的预测性能受限这一问题,提出一种结合标签发现与独热编码的链路预测方法。采用标签发现算法,深入挖掘网络中具有相同标签的节点;结合节点标签与独热编码定义节点的标签特征向量,将两节点标签特征向量间夹角的余弦值作为这两个节点的相似性度量指标;提出基于该相似性度量指标的链路预测算法,区别于传统算法基于网络中已知的结构信息定义相似性指标,该算法利用的是网络中未知的结构信息。实验结果表明,该方法能有效提高链路预测的准确性并且具有较优的鲁棒性。
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关键词
链路预测
网络拓扑
标签
发现
独热编码
标签特征向量
相似性指标
鲁棒性
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职称材料
基于特征提取的SVM图像分类技术的无人机遥感建筑物震害识别应用研究
被引量：
7
2
作者
张莹
郭红梅
+3 位作者
尹文刚
赵真
鲁长江
肖本夫
《灾害学》
CSCD
北大核心
2022年第4期30-36,56,共8页
在现有的建筑物震害信息获取途径中,相比传统的现场调查法,无人机遥感系统具有机动灵活、快速高效等优点,目前已成为一种重要的震害信息获取手段。而在遥感图像中识别建筑物震害时,常用的人工目视解译及现有的计算机自动识别方法存在效...
在现有的建筑物震害信息获取途径中,相比传统的现场调查法,无人机遥感系统具有机动灵活、快速高效等优点,目前已成为一种重要的震害信息获取手段。而在遥感图像中识别建筑物震害时,常用的人工目视解译及现有的计算机自动识别方法存在效率低下、精度不足等缺陷。结合机器学习最新进展,将基于特征提取的SVM图像分类技术应用到无人机遥感建筑物震害识别中,通过尺度不变特征转换(SIFT)提取图像特征后,再采用视觉词袋构建建筑物震害无人机遥感图像特征向量标签库,作为SVM进行图像分类的基础。并以2021年9月16日发生的四川泸县6.0级地震为例,对方法的可行性加以验证。结果表明:该方法可快速准确地从无人机遥感图像中识别出建筑物震害情况。
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关键词
尺度不变
特征
转换(SIFT)
特征向量
标签
库
支持
向量
机(SVM)
图像分类技术
无人机遥感
建筑物震害识别
四川泸县6.0级地震
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职称材料
题名
结合标签发现与独热编码的链路预测方法
1
作者
李鑫阳
柳亚云
姜麟
孙玉清
张志坚
机构
昆明理工大学理学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第6期1609-1615,共7页
基金
国家自然科学基金项目(12361065)
云南省教育厅科学研究基金项目(2017ZZX133)
昆明理工大学引进人才科研启动基金项目(KKZ3202207025)。
文摘
为解决当前链路预测因节点和网络拓扑等信息有限而导致的预测性能受限这一问题,提出一种结合标签发现与独热编码的链路预测方法。采用标签发现算法,深入挖掘网络中具有相同标签的节点;结合节点标签与独热编码定义节点的标签特征向量,将两节点标签特征向量间夹角的余弦值作为这两个节点的相似性度量指标;提出基于该相似性度量指标的链路预测算法,区别于传统算法基于网络中已知的结构信息定义相似性指标,该算法利用的是网络中未知的结构信息。实验结果表明,该方法能有效提高链路预测的准确性并且具有较优的鲁棒性。
关键词
链路预测
网络拓扑
标签
发现
独热编码
标签特征向量
相似性指标
鲁棒性
Keywords
link prediction
network topology
label discovery
one-hot encoding
label feature vectors
similarity index
robustness
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于特征提取的SVM图像分类技术的无人机遥感建筑物震害识别应用研究
被引量：
7
2
作者
张莹
郭红梅
尹文刚
赵真
鲁长江
肖本夫
机构
四川省地震局
武警警官学院
出处
《灾害学》
CSCD
北大核心
2022年第4期30-36,56,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFA0710603-07)
国家自然科学基金项目(42061073)
+1 种基金
四川省重点研发项目(2020YFS0451)
四川地震科技创新团队专项(201901)。
文摘
在现有的建筑物震害信息获取途径中,相比传统的现场调查法,无人机遥感系统具有机动灵活、快速高效等优点,目前已成为一种重要的震害信息获取手段。而在遥感图像中识别建筑物震害时,常用的人工目视解译及现有的计算机自动识别方法存在效率低下、精度不足等缺陷。结合机器学习最新进展,将基于特征提取的SVM图像分类技术应用到无人机遥感建筑物震害识别中,通过尺度不变特征转换(SIFT)提取图像特征后,再采用视觉词袋构建建筑物震害无人机遥感图像特征向量标签库,作为SVM进行图像分类的基础。并以2021年9月16日发生的四川泸县6.0级地震为例,对方法的可行性加以验证。结果表明:该方法可快速准确地从无人机遥感图像中识别出建筑物震害情况。
关键词
尺度不变
特征
转换(SIFT)
特征向量
标签
库
支持
向量
机(SVM)
图像分类技术
无人机遥感
建筑物震害识别
四川泸县6.0级地震
Keywords
scale invariant feature transformation
feature vector tag library
support vector machine
Image classification technology
UAV remote sensing
earthquake damage identification of buildings
Sichuan Luxian M6.0 earthquake
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
P15.5 [天文地球—天文学]
P315 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合标签发现与独热编码的链路预测方法
李鑫阳
柳亚云
姜麟
孙玉清
张志坚
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于特征提取的SVM图像分类技术的无人机遥感建筑物震害识别应用研究
张莹
郭红梅
尹文刚
赵真
鲁长江
肖本夫
《灾害学》
CSCD
北大核心
2022
7
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职称材料
已选择
0
条
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引证文献
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