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基于相似度网络融合的极化SAR图像地物分类被引量：4: 1; 作者张月邹焕新 +3 位作者邵宁远秦先祥周石琳计科峰《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期295-302,共8页; 从极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中提取多种特征向量堆叠成一个高维特征向量用于地物分类,将导致部分特征向量的分类能力减弱或丧失。针对此问题,将每种特征向量看作为不同视角数据,提出了一种基于一致相似度网... 展开更多; 关键词极化SAR图像非监督分类多视学习一致相似度网络融合谱聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向翻唱歌曲识别的改进相似度网络融合算法: 2; 作者朱东辉陈宁《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2023年第1期158-165,共8页; 提出了改进型相似度网络融合(modified similarity network fusion, MSNF)算法,通过自建核矩阵实现了非方阵的直接融合;通过引入核矩阵的融合,避免了由表现较差的特征构造的核矩阵的负面影响的延伸。在3个数据集上的实验结果表明:MSNF... 展开更多; 关键词翻唱歌曲识别相似度网络融合核矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于相似度融合和GCN的音频分类模型: 3; 作者何敏捷陈宁林家骏《计算机应用与软件》北大核心 2025年第5期116-121,197,共7页; 为了充分利用样本间基于不同音频特征的相似度表示的拓扑结构特性的互补性,提出一种基于相似度融合和GCN的音频分类模型。分别利用基于CNN14和DenseNet的网络提取输入音频的特征,并进行音频类别的预测;利用相似度网络融合模型对基于以... 展开更多; 关键词特征融合图卷积网络相似度网络融合深度学习音频分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多视角网络融合的典型用电负荷模式挖掘被引量：1: 4; 作者魏伟李永胜 +3 位作者程逍孙立时朵向阳吴卓青《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2022年第3期248-254,共7页; 为了识别用户端典型用电负荷模式,解决传统聚类算法中仅使用单视角数据致使典型模式识别不全面的问题,提出一种基于多视角网络融合的典型用电负荷模式挖掘方法.采用多视角网络融合算法对三个粒度视角数据进行融合,利用谱聚类算法与共现... 展开更多; 关键词多视角网络相似度网络融合相似性度量谱聚类算法典型用电负荷模式可视化用电数据短期负荷; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多视角数据与社区发现的典型用电负荷模式挖掘研究被引量：3: 5; 作者魏伟韩颖 +1 位作者刘怡君张伟《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期68-74,共7页; 电力系统为满足各类用户的用电需求,需掌握用户端用电负荷曲线的典型模式。当前电力负荷模式挖掘过程中往往使用单视角数据进行聚类分析,未考虑不同视角数据内部度量信息差异和复杂的计算。针对这一问题,从三个粒度获取多视角用电负荷... 展开更多; 关键词多视角数据社区发现相似度网络融合模式识别典型用电负荷曲线; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于相似度网络融合的极化SAR图像地物分类被引量：4: 1; 作者张月邹焕新邵宁远秦先祥周石琳计科峰; 机构国防科学技术大学电子科学与工程学院空军工程大学信息与导航学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期295-302,共8页; 基金国家自然科学基金(61331015 41601436 61372163)资助课题; 文摘从极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中提取多种特征向量堆叠成一个高维特征向量用于地物分类,将导致部分特征向量的分类能力减弱或丧失。针对此问题,将每种特征向量看作为不同视角数据,提出了一种基于一致相似度网络融合的极化SAR图像非监督地物分类方法。首先,将极化SAR图像进行过分割,基于超像素提取5种特征向量以构建5个相似度矩阵;其次,采用一致相似度网络融合多视学习算法生成融合的相似度矩阵;然后,基于该矩阵进行谱聚类;最后,提出一种分类后处理策略修正错分像素。仿真和实测极化SAR图像地物分类结果表明,该方法性能优于其他5种经典方法。; 关键词极化SAR图像非监督分类多视学习一致相似度网络融合谱聚类; Keywords PolSAR image unsupervised classification multi-view learning consensus similarity network fusiom spectral clustering; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向翻唱歌曲识别的改进相似度网络融合算法: 2; 作者朱东辉陈宁; 机构华东理工大学信息科学与工程学院; 出处《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2023年第1期158-165,共8页; 基金国家自然科学基金面上项目(61771196)。; 文摘提出了改进型相似度网络融合(modified similarity network fusion, MSNF)算法,通过自建核矩阵实现了非方阵的直接融合;通过引入核矩阵的融合,避免了由表现较差的特征构造的核矩阵的负面影响的延伸。在3个数据集上的实验结果表明:MSNF算法在翻唱歌曲识别任务中取得了比SNF算法更高的识别准确率,大幅度降低了时间复杂度。; 关键词翻唱歌曲识别相似度网络融合核矩阵; Keywords cover song identification similarity network fusion kernel matrix; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于相似度融合和GCN的音频分类模型: 3; 作者何敏捷陈宁林家骏; 机构华东理工大学信息科学与工程学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2025年第5期116-121,197,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(61771196)。; 文摘为了充分利用样本间基于不同音频特征的相似度表示的拓扑结构特性的互补性,提出一种基于相似度融合和GCN的音频分类模型。分别利用基于CNN14和DenseNet的网络提取输入音频的特征,并进行音频类别的预测;利用相似度网络融合模型对基于以上两个网络获得的预测标签向量的相似度进行非线性融合;分别用DenseNet提取的特征和融合相似度网络对GCN的节点特征和邻接矩阵进行初始化,通过GCN进行节点特征优化以提升音频分类准确性。实验结果表明,在不同的音频分类任务中,该模型相比于基线模型取得了更高的分类准确率,且基于SNF的相似度融合模块和基于GCN的分类模块均对模型性能的提升有贡献。; 关键词特征融合图卷积网络相似度网络融合深度学习音频分类; Keywords Feature fusion Graph convolutional network Similarity network fusion Deep learning Audio classification; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多视角网络融合的典型用电负荷模式挖掘被引量：1: 4; 作者魏伟李永胜程逍孙立时朵向阳吴卓青; 机构郑州大学能源环境经济研究中心青海省电力公司海东供电公司国家电网有限公司国家电力调度控制中心大连理工大学系统工程研究所; 出处《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2022年第3期248-254,共7页; 基金国家自然科学基金项目(72001191) 青海省科技项目(SGQHHD00DDQT2000272) +1 种基金国家电网公司管理咨询项目(SGZB0000GDWT2000604).; 文摘为了识别用户端典型用电负荷模式,解决传统聚类算法中仅使用单视角数据致使典型模式识别不全面的问题,提出一种基于多视角网络融合的典型用电负荷模式挖掘方法.采用多视角网络融合算法对三个粒度视角数据进行融合,利用谱聚类算法与共现矩阵度量方法识别典型用电负荷模式,结合教育行业和房地产行业用户基本信息对其用电负荷曲线趋势进行挖掘与分析.结果表明,与单视角数据相比,挖掘出的典型用电负荷模式更为准确且具有较好的鲁棒性,能够结合不同行业特点为电网系统在不同时段采取错峰用电、削峰填谷等措施提供指导.; 关键词多视角网络相似度网络融合相似性度量谱聚类算法典型用电负荷模式可视化用电数据短期负荷; Keywords multi-view network similarity network fusion similarity measurement spectrum clustering method typical power load pattern visualization electricity consumption data short-term load; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多视角数据与社区发现的典型用电负荷模式挖掘研究被引量：3: 5; 作者魏伟韩颖刘怡君张伟; 机构郑州大学管理学院墨尔本大学商学院郑州大学生态与环境学院; 出处《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期68-74,共7页; 基金河南省哲学社会科学规划项目(2020CZH009) 国家自然科学基金项目(72001191) 中国科技智库青年人才计划项目(20220615ZZ07110090)。; 文摘电力系统为满足各类用户的用电需求,需掌握用户端用电负荷曲线的典型模式。当前电力负荷模式挖掘过程中往往使用单视角数据进行聚类分析,未考虑不同视角数据内部度量信息差异和复杂的计算。针对这一问题,从三个粒度获取多视角用电负荷数据并进行预处理,分别计算相似度矩阵,使用相似度网络融合算法构建融合相似度矩阵,选用Leiden社区发现算法对用户群体进行划分,然后动态识别各个子社区的典型用电负荷曲线并进行趋势分析。实验结果表明,算法能够稳定划分用户群体并识别各个子社区的典型用电负荷模式曲线,结合用户基本信息,得到各个子社区的峰值模式,从而为电力系统采取个性化措施以满足不同用户群体的需求提供指导。; 关键词多视角数据社区发现相似度网络融合模式识别典型用电负荷曲线; Keywords multi-perspective data community detection similarity network fusion pattern recognition typical power load curve; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于相似度网络融合的极化SAR图像地物分类	张月邹焕新邵宁远秦先祥周石琳计科峰	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2018	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	面向翻唱歌曲识别的改进相似度网络融合算法	朱东辉陈宁	《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于相似度融合和GCN的音频分类模型	何敏捷陈宁林家骏	《计算机应用与软件》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多视角网络融合的典型用电负荷模式挖掘	魏伟李永胜程逍孙立时朵向阳吴卓青	《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多视角数据与社区发现的典型用电负荷模式挖掘研究	魏伟韩颖刘怡君张伟	《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料