多元调解的平台机制:制度创新、技术赋能与组织迭代 被引量：6

1

作者 王煜宇 《现代法学》 CSSCI 北大核心 2023年第6期31-48,共18页

多元调解的平台化是新时代“大调解”工作的主要趋势。重庆合川、荣昌两地的示范经验表明,多元调解平台既不是政策响应的“在线”技术架构,也不是在线纠纷解决(ODR)的特殊模块单元,而是涵摄以“多元共治”为目标的调解制度创新、以“多... 多元调解的平台化是新时代“大调解”工作的主要趋势。重庆合川、荣昌两地的示范经验表明,多元调解平台既不是政策响应的“在线”技术架构,也不是在线纠纷解决(ODR)的特殊模块单元,而是涵摄以“多元共治”为目标的调解制度创新、以“多元协同”为目标的调解组织再造和以“多元交互”为目标的调解技术赋能的复杂有机系统。通过“制度?组织?技术?组织”的内在机制重构,平台自身趋向演化为吸纳不同调解类型、整合各类调解资源、协调多元调解体系、衔接其他解纷形式的“多元一体”的智慧调解组织,是中国式社会治理现代化的标志性成果。多元调解平台的应用推广,需要进一步优化平台机制,在制度上,制定有关多元调解的专门法律,明确以人民调解为基础的调解主体权责分配与协同配合机制、程序节点重制与场景嵌入规则;在技术上,规范格式标准、统一数据接口,尽快实现内外贯通可信协同、调解知识图谱构建与智能推理、矛盾调解过程要素抓取理解及趋势分析等关键技术的实质性突破。 展开更多

关键词 多元调解 平台机制 技术赋能 制度创新 组织迭代

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基于加权信息量和迭代自组织聚类的地质灾害易发性评价 被引量：23

2

作者 陈绪钰 倪化勇 +3 位作者 李明辉 田凯 宋志 高延超 《灾害学》 CSCD 北大核心 2021年第2期71-78,共8页

以三峡库区忠县-方斗山地区为研究对象,首先选取坡度、坡向、坡高、岩土体类型、坡体结构、构造、水的作用、人类工程活动等8个评价因子建立地质灾害易发性评价指标体系,并对因子状态进行分级;然后,采用层次分析法计算各指标因子的权重... 以三峡库区忠县-方斗山地区为研究对象,首先选取坡度、坡向、坡高、岩土体类型、坡体结构、构造、水的作用、人类工程活动等8个评价因子建立地质灾害易发性评价指标体系,并对因子状态进行分级;然后,采用层次分析法计算各指标因子的权重,应用加权信息量模型进行地质灾害易发性评价;再者,利用迭代自组织聚类模型对地质灾害易发性评价结果进行分级区划;最后,对地质灾害易发性评价的精度进行定量评价。结果表明:地质灾害易发性评价结果与实际地质灾害发生的吻合度高、评价结果可靠、评价方法精度高、适用性强;岩土体类型、坡体结构、水的作用及人类工程活动是地质灾害发育的最主要控制因素;地质灾害易发性划分为极高易发、高易发、中易发、低易发、极低易发五个等级。建立的评价方法从权重确定和等级划分方面完善了地质灾害易发性评价理论体系,可为区域地质灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。 展开更多

关键词 地质灾害 易发性 层次分析法 加权信息量模型 迭代自组织聚类算法 三峡库区

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基于水平集和迭代自组织算法的图像分割 被引量：1

3

作者 吴晓红 罗代升 +1 位作者 王正勇 陶德元 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第36期16-18,28,共4页

提出了基于水平集和迭代自组织数据分析的岩心砾石图像分割方法,既可克服水平集算法伴生的图像过分割问题,也可解决迭代自组织算法产生的图像边缘飘移问题。该方法首先运用水平集算法获取目标颗粒的准确边界,运用迭代自组织算法提取目... 提出了基于水平集和迭代自组织数据分析的岩心砾石图像分割方法,既可克服水平集算法伴生的图像过分割问题,也可解决迭代自组织算法产生的图像边缘飘移问题。该方法首先运用水平集算法获取目标颗粒的准确边界,运用迭代自组织算法提取目标颗粒的整体;其次将两种方法提取的图像给以迭加综合处理,克服水平集算法伴生的图像过分割和迭代自组织算法产生的边缘飘移的缺陷,进而得到既完整又边界准确的目标颗粒。该方法运用于岩心砾石图像的分割,取得了良好的效果。 展开更多

关键词 水平集 图像过分割 迭代自组织数据分析 砾石图像

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迭代自组织哈希算法

4

作者 韩雪莲 田爱奎 +1 位作者 王振 卢海涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期1416-1420,共5页

为了解决现有哈希算法的中心点不确定性和离散编码表达有限的问题,提出迭代自组织哈希算法(iterative self-organizing hashing,ISOH)。该算法采用迭代自组织数据分析量化空间,以提高近邻检索准确率;在聚类中心初始化方面,使用最远平均... 为了解决现有哈希算法的中心点不确定性和离散编码表达有限的问题,提出迭代自组织哈希算法(iterative self-organizing hashing,ISOH)。该算法采用迭代自组织数据分析量化空间,以提高近邻检索准确率;在聚类中心初始化方面,使用最远平均距离方法选择初始聚类中心,避免初始聚类中心的随机性;为解决固定编码长度所表示的二值编码种类有限的问题,提出建立多重编码机制;在时间复杂度方面,ISOH算法采用乘积空间,以较低的代价得到更长的编码。实验结果表明,在SIFT、GIST和CIFAR10数据集上与K-均值哈希和可扩展图哈希等具体化哈希算法相比,ISOH算法能有效提高近邻检索的准确率。 展开更多

关键词 迭代自组织数据分析 多重编码 乘积空间 最远平均距离

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基于相似日与VMD-DBO-KELM的分布式光伏发电功率预测方法 被引量：1

5

作者 方朝雄 郑洁云 +3 位作者 张章煌 陈若晨 周霞 王子博 《高电压技术》 北大核心 2025年第7期3477-3487,共11页

为了降低气象因素对分布式光伏发电功率预测精度的影响,提出一种基于相似日与变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),结合蜣螂算法优化核极限学习机(dung beetle optimizer kernel extreme learning machine,DBO-KELM)的分... 为了降低气象因素对分布式光伏发电功率预测精度的影响,提出一种基于相似日与变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),结合蜣螂算法优化核极限学习机(dung beetle optimizer kernel extreme learning machine,DBO-KELM)的分布式光伏发电功率预测方法。首先,采用改进的迭代自组织数据分析算法(iterative self-organizing data analysis techniques algorithm,ISODATA)将历史分布式光伏发电功率数据划分为不同的相似日类;然后,通过变分模态分解将光伏发电功率序列分解为不同的模态分量,并将其输入采用蜣螂优化算法优化的核极限学习机预测模型中,对每个分量分别进行预测;再对预测分量进行重构,进而实现基于VMD-DBO-KELM的高精度分布式光伏发电功率预测;最后,采用某分布式光伏站点实测数据进行算例分析。结果表明:所提方法在不同相似日下都具有较高的预测精度,具有较强的适应性。 展开更多

关键词 分布式光伏发电 功率预测 蜣螂优化算法 核极限学习机 迭代自组织数据分析算法 变分模态分解

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基于递归分析和机器学习的小批量机械加工过程状态监测 被引量：1

6

作者 王秋莲 周啸宇 +1 位作者 黎敏 李杰 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4339-4351,共13页

随着市场竞争的日益激烈,小批量生产模式成为了一种重要的生产方式。针对小批量生产的特性和现有研究需要进行大量预先实验的问题,提出一种基于递归分析和机器学习的小批量生产方式下机械加工过程状态监测方法。首先通过加工实验采集不... 随着市场竞争的日益激烈,小批量生产模式成为了一种重要的生产方式。针对小批量生产的特性和现有研究需要进行大量预先实验的问题,提出一种基于递归分析和机器学习的小批量生产方式下机械加工过程状态监测方法。首先通过加工实验采集不同工件的少量试加工的功率信号;其次将预处理后的功率数据输入深度信念网络进行训练,并通过遗传算法优化,得到训练好的工件识别模型;接着进行递归分析以及迭代自组织数据分析,得到状态监测模型。最后案例研究验证了状态监测方法的有效性,其中工件识别精度为99.3%,状态监测准确率为98%。 展开更多

关键词 小批量 递归分析 深度信念网络 迭代自组织数据分析 状态监测

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基于改进ISODATA聚类的Wi-Fi室内定位算法 被引量：1

7

作者 曹祥红 童硕 杜薇 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第9期141-147,共7页

为解决传统聚类算法在Wi-Fi室内定位中易陷入局部最优影响定位精度的问题,提出一种改进迭代自组织数据分析聚类Wi-Fi室内定位算法。离线阶段通过计算指纹数据库中各点欧氏距离标准差,优化初始参数阈值,动态选择聚类中心,减少定位误差;... 为解决传统聚类算法在Wi-Fi室内定位中易陷入局部最优影响定位精度的问题,提出一种改进迭代自组织数据分析聚类Wi-Fi室内定位算法。离线阶段通过计算指纹数据库中各点欧氏距离标准差,优化初始参数阈值,动态选择聚类中心,减少定位误差;在线阶段将自适应加权K近邻与聚类算法结合,避免固定K值对定位结果影响,有效提高定位精度;将改进算法用于工程实例进行验证。结果表明,提出的算法在定位精度1 m范围内时概率为63.33%,定位精度2 m范围内时概率为90.00%,验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 室内定位 迭代自组织数据分析 指纹数据库 自适应加权K近邻

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基于OpenMP的遥感影像并行ISODATA聚类研究 被引量：11

8

作者 刘扬 王鹏 +4 位作者 杨瑞 左宪禹 张周威 吴晓洋 渠涧涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期238-243,250,共7页

针对传统影像分类算法执行效率较低,无法满足海量高分辨率遥感数据实时处理需求的问题,对资源三号卫星专题产品中遥感影像的迭代自组织数据分析算法进行分析与研究,设计一种基于OpenMP的并行ISODATA聚类算法(PIsodata Omp)。采用OpenMP... 针对传统影像分类算法执行效率较低,无法满足海量高分辨率遥感数据实时处理需求的问题,对资源三号卫星专题产品中遥感影像的迭代自组织数据分析算法进行分析与研究,设计一种基于OpenMP的并行ISODATA聚类算法(PIsodata Omp)。采用OpenMP技术优化ISODATA算法中的样本点聚类、聚类样本中心标准差计算,实现基于共享内存的单机多核并行化处理。实验结果表明,PIsodata Omp算法能在保证分类精度不变的情况下,明显提高资源三号卫星影像数据的处理速度。 展开更多

关键词 并行聚类 迭代自组织数据分析算法 OpenMP技术 遥感影像分类 多核处理

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模糊软分类中最佳聚类数的确定 被引量：15

9

作者 诸克军 成金华 郭海湘 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2005年第3期8-14,共7页

利用迭代自组织分析技术(ISODATA)和遗传算法(GA)嵌套构成遗传—迭代自组织分析技术(GA ISODATA)共同执行模糊C-均值的优化算法,该方法不仅能够在给定预分类数的前提下实现最佳分类,而且在完全不需要人工干预的环境下直接得到模糊C-均值... 利用迭代自组织分析技术(ISODATA)和遗传算法(GA)嵌套构成遗传—迭代自组织分析技术(GA ISODATA)共同执行模糊C-均值的优化算法,该方法不仅能够在给定预分类数的前提下实现最佳分类,而且在完全不需要人工干预的环境下直接得到模糊C-均值(FCM)中最佳分类数.理论证明和实际应用都表明该方法是一种对复杂经济系统实行软分类的有效方法. 展开更多

关键词 迭代自组织分析技术 遗传算法 最优分类 最佳分类数

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地铁盾构施工安全风险规律分析与对策 被引量：22

10

作者 刘文 赵挺生 +2 位作者 张亚静 陈昱锟 周炜 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期130-136,共7页

为预防地铁盾构施工安全事故,利用迭代自组织数据分析算法(ISODATA)对收集到的57起事故和186个未遂事件报告结构化数据进行聚类分析;通过对比分析各聚类集群相对风险可能性的量化结果,探讨地铁盾构施工的安全风险规律及管理对策。结果表... 为预防地铁盾构施工安全事故,利用迭代自组织数据分析算法(ISODATA)对收集到的57起事故和186个未遂事件报告结构化数据进行聚类分析;通过对比分析各聚类集群相对风险可能性的量化结果,探讨地铁盾构施工的安全风险规律及管理对策。结果表明:始发-到达阶段地质条件复杂、洞口土体加固及降水不当是地铁盾构施工领域最危险的风险因素;针对事故风险较大的盾构始发-到达阶段,运用施工安全生产工艺学方法作为安全风险管理对策,可提高地铁盾构施工安全管理绩效。 展开更多

关键词 盾构施工 安全风险 未遂事件 施工安全生产工艺学 迭代自组织数据分析算法(ISODATA)

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属性权重聚类算法的研究 被引量：8

11

作者 武优西 侯丹丹 +1 位作者 李建满 米少华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第3期651-654,共4页

一个实际的聚类问题中,各维属性的贡献通常是不一样的,具有主次之分,但传统的聚类算法将所有属性赋予相同的权重.如果能够将其重要属性赋予较大属性权重,则可以提高聚类效果.采用改进粒子群优化算法为每一维属性求取相应权重,并将得到... 一个实际的聚类问题中,各维属性的贡献通常是不一样的,具有主次之分,但传统的聚类算法将所有属性赋予相同的权重.如果能够将其重要属性赋予较大属性权重,则可以提高聚类效果.采用改进粒子群优化算法为每一维属性求取相应权重,并将得到的权重应用到迭代自组织数据分析技术算法中,构建一种基于改进粒子群属性权重的迭代自组织数据分析技术算法.试验结果表明,合理的权重改善了聚类算法的性能,提高了聚类质量. 展开更多

关键词 聚类 属性权重 改进粒子群算法 迭代自组织数据分析技术算法

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基于直觉模糊的ISODATA算法 被引量：4

12

作者 李前进 王寅龙 +2 位作者 李志祥 王希武 林克成 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第9期176-177,234,共3页

ISODATA算法能自动地进行类的分裂和合并,但这种硬分类算法没有充分考虑图像本身的特点和人类的视觉特性,其分类效果一般差于模糊聚类算法。而大多数模糊识别方法都需要设置类别数目,有其自身的缺点,而直觉模糊则弥补了传统模糊理论不... ISODATA算法能自动地进行类的分裂和合并,但这种硬分类算法没有充分考虑图像本身的特点和人类的视觉特性,其分类效果一般差于模糊聚类算法。而大多数模糊识别方法都需要设置类别数目,有其自身的缺点,而直觉模糊则弥补了传统模糊理论不足。结合直觉模糊和ISODATA优点,将与隶属度和非隶属度相关的判定函数作为分类度量,提出了一种基于直觉模糊的ISODATA算法,结合实际改进了隶属度函数,以区域为待分类样本以提高算法速度,将其应用到图像分割,经实验证明了算法的有效性。 展开更多

关键词 直觉模糊 图像分割 迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)

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一种融合分水岭与ISODATA的岩心图像分割方法 被引量：3

13

作者 吴晓红 王正勇 罗代升 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期214-215,219,共3页

分水岭算法用于图像分割,能获得封闭的和位置准确的轮廓,但容易造成过分割;ISODATA算法能将岩心砾石颗粒聚集成一类,但会使砾石目标边缘位置漂移。为克服以上两种方法的缺点,提出融合分水岭和ISODATA的图像分割方法。该方法首先利用分... 分水岭算法用于图像分割,能获得封闭的和位置准确的轮廓,但容易造成过分割;ISODATA算法能将岩心砾石颗粒聚集成一类,但会使砾石目标边缘位置漂移。为克服以上两种方法的缺点,提出融合分水岭和ISODATA的图像分割方法。该方法首先利用分水岭算法得到过分割图像,ISODATA算法得到聚类图像,然后以ISODATA算法聚类的结果为依据,校正分水岭法的过分割问题。该方法用于砾岩图像的分割,取得了较好的实验效果。 展开更多

关键词 分水岭 迭代自组织数据分析算法 过分割 砾岩图像

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模糊聚类分析在低频振荡主导模式辨识中的应用 被引量：10

14

作者 蔡国伟 张涛 孙秋鹏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期30-33,共4页

互联系统中,利用振荡曲线提取多机振荡信息,需要选择合适的曲线才能快速得到系统主导振荡模式。文章首先提出了一种基于模糊划分的迭代自组织数据分析技术的聚类方法;然后在一些基本假设的基础上,形成了模糊集合,并运用模糊聚类分析法... 互联系统中,利用振荡曲线提取多机振荡信息,需要选择合适的曲线才能快速得到系统主导振荡模式。文章首先提出了一种基于模糊划分的迭代自组织数据分析技术的聚类方法;然后在一些基本假设的基础上,形成了模糊集合,并运用模糊聚类分析法将系统分区;最后用Prony分析算法从合适的低频振荡信号曲线中准确地提取区域主导振荡模式。通过对中国电力科学研究院8机36节点系统的算例仿真验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 电力系统 模糊聚类 迭代自组织数据分析技术 系统分区 低频振荡 PRONY方法 主导模式

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中国省级粮食产量的风险区划研究 被引量：26

15

作者 邓国 王昂生 +1 位作者 周玉淑 李世奎 《南京气象学院学报》 CSCD 北大核心 2002年第3期373-379,共7页

以全国各省份历年粮食单产资料为基础 ,通过适当的处理 ,定义了三个反映中国粮食产量风险水平的指标 :历年平均减产率 ,历年减产变异系数和风险概率。这三个指标分别从不同角度刻画了中国粮食产量的风险状况。进而以这三个指标为基础采... 以全国各省份历年粮食单产资料为基础 ,通过适当的处理 ,定义了三个反映中国粮食产量风险水平的指标 :历年平均减产率 ,历年减产变异系数和风险概率。这三个指标分别从不同角度刻画了中国粮食产量的风险状况。进而以这三个指标为基础采用迭代自组织动态聚类分析方法分别划分了全国省级粮食生产单元的风险区 ,分区的结果反映了近五十年来中国粮食生产的基本状况和风险水平。最后从中国各地孕灾环境、致灾因子和生产力水平差异等方面探讨了风险水平的区域分异的原因。 展开更多

关键词 中国 省级粮食产量 风险区划 风险指标 迭代自组织动态聚类 孕灾环境 致灾因子 生产力水平

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基于卡尔曼滤波和ISODATA的航标漂移预警方法 被引量：5

16

作者 甘浪雄 徐才云 +2 位作者 周春辉 郑元洲 陈润 《上海海事大学学报》 北大核心 2017年第4期26-31,共6页

为解决目前航标遥控遥测系统中航标漂移误报警过多的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和迭代自组织数据分析算法(iterative self-organizing data analysis technique algorithm,ISODATA)的组合优化方法。该方法如下:对航标GPS接收机原始坐... 为解决目前航标遥控遥测系统中航标漂移误报警过多的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和迭代自组织数据分析算法(iterative self-organizing data analysis technique algorithm,ISODATA)的组合优化方法。该方法如下:对航标GPS接收机原始坐标数据进行滤波,消除波动较大的数据后得到较可靠的航标位置数据;使用ISODATA得出其聚类中心;以该聚类中心取代航标抛设位置作为航标回旋中心,计算航标漂移距离。测试结果表明,该组合优化方法能够获取较为准确的航标漂移距离,在降低航标维护成本的同时,还能有效减少误报警。 展开更多

关键词 航标 卡尔曼滤波 迭代自组织数据分析算法(IS0DATA) 误报警

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模糊ISODATA聚类结合直方图熵值算法的异常行为检测 被引量：3

17

作者 王燕妮 李军 田思敏 《现代电子技术》 北大核心 2017年第12期120-123,127,共5页

针对传统智能视频监控系统不能及时准确地发现危险或者发现危险不能及时报警的问题,提出一种基于模糊迭代自组织数据分析聚类结合直方图熵值算法的异常行为智能检测方法。该方法通过模糊迭代自组织数据分析聚类方法获取视频关键帧,根据... 针对传统智能视频监控系统不能及时准确地发现危险或者发现危险不能及时报警的问题,提出一种基于模糊迭代自组织数据分析聚类结合直方图熵值算法的异常行为智能检测方法。该方法通过模糊迭代自组织数据分析聚类方法获取视频关键帧,根据分类结果采用直方图熵值法对异常行为进行判断。实验结果表明,所提算法可以对具有复杂背景的监控区域有效地实现人体的检测,并且能准确地识别出人体异常的动态行为,有效地减少了住宅小区和养老院的安全隐患。 展开更多

关键词 迭代自组织分析聚类 关键帧 直方图熵值 异常行为

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结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割 被引量：7

18

作者 赵泉华 李晓丽 +1 位作者 赵雪梅 李玉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第10期1233-1243,共11页

为了解决传统模糊聚类图像分割方法对噪声敏感及无法自动准确确定聚类数的问题,提出结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割方法。利用Voronoi划分将图像域划分为若干子区域,以划分子区域为基本单元定义基于隐马尔科夫随机场(HM... 为了解决传统模糊聚类图像分割方法对噪声敏感及无法自动准确确定聚类数的问题,提出结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割方法。利用Voronoi划分将图像域划分为若干子区域,以划分子区域为基本单元定义基于隐马尔科夫随机场(HMRF)模型的模糊聚类目标函数,以解决噪声敏感问题;通过迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)中聚类分裂、合并技术改变聚类数,以实现聚类数的自动确定。对模拟、合成图像和真实图像分割结果的定性、定量分析表明:提出算法不仅可以有效克服噪声和像素异常值对分割结果的影响,而且还能自动准确确定聚类数,实现自动变类图像分割。 展开更多

关键词 VORONOI划分 隐马尔科夫随机场(HMRF) 迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA) 模糊聚类 图像分割

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应用ISODATA选取可行域的荧光分子断层成像 被引量：2

19

作者 侯榆青 胡跃林 +2 位作者 易黄建 焦璞 贺小伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期2074-2083,共10页

为了实现快速、准确、鲁棒的荧光分子断层成像(FMT)重建,有限投影FMT和可行域选取策略得到了越来越多的关注。为了解决现有的可行域选取方法中存在的参数设置困难以及多目标选取不准确的问题,从而提高有限投影FMT的重建质量,提出了应用... 为了实现快速、准确、鲁棒的荧光分子断层成像(FMT)重建,有限投影FMT和可行域选取策略得到了越来越多的关注。为了解决现有的可行域选取方法中存在的参数设置困难以及多目标选取不准确的问题,从而提高有限投影FMT的重建质量,提出了应用迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)的FMT可行域选取方法。首先采用ISODATA对初级重建结果聚类分区,然后在各分离的区域上分别选取可行域。为了验证提出的方法在应用中的可行性和有效性,设计了三目标荧光团重建的对比实验。实验结果显示,使用2个投影数据时,只有使用本文提出的方法可以准确地重建出三个荧光源的位置;使用4个投影数据时,重建的平均位置误差为0.18mm,荧光产额相对误差小于50%,而此时使用阈值法不能重建,使用区域收缩法的荧光产额相对误差为61.2%。即使在测量数据较少时,提出的方法也可以准确高效地选取可行域,提高有限投影FMT重建的精确度和鲁棒性。 展开更多

关键词 荧光分子断层成像 有限投影 可行域选取 迭代自组织数据分析技术算法

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基于改进YOLOv2模型的驾驶辅助系统实时行人检测 被引量：8

20

作者 白中浩 李智强 +1 位作者 蒋彬辉 王鹏辉 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期1416-1423,共8页

为解决驾驶辅助系统(ADAS)对复杂背景行人和小尺寸行人检测精度较低的问题,基于深度神经网络模型YOLOv2建立了ADAS实时行人检测模型YOLOv2-P。首先在特征提取网络中采用参数化修正线性单元激活函数,以从训练数据中自适应地学习参数,并... 为解决驾驶辅助系统(ADAS)对复杂背景行人和小尺寸行人检测精度较低的问题,基于深度神经网络模型YOLOv2建立了ADAS实时行人检测模型YOLOv2-P。首先在特征提取网络中采用参数化修正线性单元激活函数,以从训练数据中自适应地学习参数,并在行人检测网络中采用多层特征图融合方法,将低层特征图信息与高层特征图信息进行融合;然后使用交叉熵损失函数替代YOLOv2模型中的sigmoid激活函数,并对宽度、高度损失函数进行归一化处理;最后采用迭代自组织数据分析算法对行人数据集中行人边界框尺寸进行聚类。试验结果表明:相比于YOLOv2,YOLOv2-P对复杂背景行人及小尺寸行人的检测精度有明显提升,能够满足ADAS行人检测准确性和实时性需要。 展开更多

关键词 行人检测 驾驶辅助系统 参数化修正线性单元 交叉熵损失函数 迭代自组织数据分析算法

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