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基于核函数特征提取的室内定位算法研究 被引量:47
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作者 李华亮 钱志鸿 田洪亮 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期158-167,共10页
提出了一种基于核函数特征提取(KPCA,kernel principal component analysis)的室内定位算法。该算法在离线阶段使用核函数特征提取方法训练原始位置指纹(OLF,original location fingerprint),提取原始位置指纹的非线性特征,可以有效地... 提出了一种基于核函数特征提取(KPCA,kernel principal component analysis)的室内定位算法。该算法在离线阶段使用核函数特征提取方法训练原始位置指纹(OLF,original location fingerprint),提取原始位置指纹的非线性特征,可以有效地利用各个接入节点(AP,access point)的接收信号强度信息;而在线阶段使用一种改进的加权k近邻(IWKNN,improved weight k-nearest neighbor)算法,自主选择近邻数进行位置估计。实验结果表明,提出的算法在平均误差和定位准确率方面优于其他的室内定位算法,并且该算法需要更少的接收信号强度(RSS,received signal strength)采集次数和AP个数。 展开更多
关键词 无线局域网络 室内定位 接收信号强度 函数特征提取
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变核函数的WVD在汽车轴承故障检测中的应用 被引量:2
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作者 赵坤 张亚岐 +3 位作者 周副权 陈重均 殷婷 杨兴园 《机床与液压》 北大核心 2019年第5期180-184,共5页
由于轴承各个阶段的故障信号存在一定差异,且固定核函数的维格纳分布(WVD)无法适应不同类型的信号,为此,提出利用可变核函数平滑伪WVD对汽车轴承故障进行检测。建立WVD的特征函数,利用特征函数的聚散性抑制交叉项干扰;在此基础上,将不... 由于轴承各个阶段的故障信号存在一定差异,且固定核函数的维格纳分布(WVD)无法适应不同类型的信号,为此,提出利用可变核函数平滑伪WVD对汽车轴承故障进行检测。建立WVD的特征函数,利用特征函数的聚散性抑制交叉项干扰;在此基础上,将不同类型信号核函数的确定转化为最优化化问题,并给出核形状与核参数协同优化的关系式。采用变核平滑方法的WVD对汽车轴承故障进行检测,结果表明:变核函数的平滑WVD对信号的适应性更强,且能有效抑制交叉项振荡,在计算成本略有增加的基础上,检测准确率达到了97%以上。 展开更多
关键词 轴承故障检测 维格纳分布 函数 协同优化 特征核函数
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基于核函数的活动轮廓模型 被引量:4
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作者 朱晓舒 孙权森 +1 位作者 夏德深 孙怀江 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期388-393,共6页
为了改善活动轮廓模型的分割精度和效率,提出一种基于核函数的活动轮廓模型.该模型采用鲁棒的非欧氏距离度量构造能量泛函,提高了模型的分割精度;使用指数类型的核特征函数来提升收敛速度;最后在模型中还加入了水平集正则项,以避免水平... 为了改善活动轮廓模型的分割精度和效率,提出一种基于核函数的活动轮廓模型.该模型采用鲁棒的非欧氏距离度量构造能量泛函,提高了模型的分割精度;使用指数类型的核特征函数来提升收敛速度;最后在模型中还加入了水平集正则项,以避免水平集的重新初始化.实验结果表明,文中模型在分割精度和分割效率上都要强于Chan-Vese模型. 展开更多
关键词 图像分割 CHAN-VESE模型 水平集方法 特征函数
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基于双向参考索引的大规模人体运动数据库的检索 被引量:1
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作者 向坚 郭同强 +2 位作者 吴飞 庄越挺 叶绿 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期2145-2153,共9页
因为运动特征数据的高维复杂性,采用非线性的Isomap流形学习的降维算法来对运动特征数据进行降维,为了能让Isomap方法处理训练数据集之外的数据,通过学习主成分特征核函数逼近降维结果,以扩展传统Isomap的局限性.在运动数据降维之后,为... 因为运动特征数据的高维复杂性,采用非线性的Isomap流形学习的降维算法来对运动特征数据进行降维,为了能让Isomap方法处理训练数据集之外的数据,通过学习主成分特征核函数逼近降维结果,以扩展传统Isomap的局限性.在运动数据降维之后,为大规模运动捕获数据库建立一种双向参考索引(DRI),在检索过程中索引用来排除绝大部分与查询例子无关的运动数据,这样运动检索中的相似度的计算通过索引被缩小到一个小范围候选数据集合中,避免了大量不必要的匹配开销,从而提高了检索的效率. 展开更多
关键词 运动捕获数据库 ISOMAP 特征核函数 双向参考索引 运动检索
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基于间隔区域样本数量的加权支持向量机 被引量:4
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作者 王晔 黄上腾 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期31-33,共3页
分析了数量不对称的样本在允许训练误差的支持向量机训练时产生的最优分界面偏移的问题,认为支持向量机的最优分界面位置取决于间隔(margin)区域中正反例样本数量的比例,而不是传统加权支持向量机所采用的全部正反例样本的数量比。对间... 分析了数量不对称的样本在允许训练误差的支持向量机训练时产生的最优分界面偏移的问题,认为支持向量机的最优分界面位置取决于间隔(margin)区域中正反例样本数量的比例,而不是传统加权支持向量机所采用的全部正反例样本的数量比。对间隔区域中正反例数量不对称的两类样本采用同样的折衷因子将导致最优分界面向间隔区域中样本较少的类别方向偏移。提出了将折中因子与间隔区域中样本的数量比例联系起来的加权支持向量机,并提出了一种在核函数特征空间估计间隔区域样本数量的方法。试验证明该方法可以提高加权支持向量机的分类性能。 展开更多
关键词 支持向量机 不对称样本 间隔区域 最优分界面偏移 函数特征空间
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