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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: 1; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合聚类算法与YOLO-v3网络在果蔬种植防虫害中的应用研究被引量：1: 2; 作者武珊《江西农业学报》 CAS 2022年第10期108-115,共8页; 采用融合ISODATA聚类算法与YOLO-v3网络构建果蔬虫害识别模型,利用预选框提取方法分辨栅格害虫目标个数,并加入空间金字塔池化结构,以提高图像特征提取的稳定性。在害虫种类识别的测试中,优化的YOLO-v3网络mAP为88.92%,比Faster-RCNN高... 展开更多; 关键词虫害防治 YOLO-v3网络迭代自组织聚类算法空间金字塔池化; 在线阅读下载PDF 职称材料

动态噪声影响的三维重构几何估计算法: 3; 作者吴文辉苏晓龙《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第5期988-991,共4页; 提出针对概率分布参数时变的噪声空间的双目视觉几何估计问题,由于Hartley三维重构几何估计算法是针对双目视觉受到同等噪声影响下所采用的.因此,对于受到不同噪声影响的情况而言,这个方法不能有效、准确地估计实时变化的测量点位置.通... 展开更多; 关键词 Hartley几何估计动态Bayes网 Bayes学习迭代自组织分析聚类算法 EM算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于动态贝叶斯网的时变样本空间无监督学习: 4; 作者王翀王天舒《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1203-1208,共6页; 提出了针对概率分布参数时变的样本空间的参数估计问题,由于一般的聚类和EM算法等参数估计方法是针对概率分布时不变的样本空间的问题所采用的。因此,对于概率分布时变的样本空间而言,这些方法均不能有效、准确地估计实时变化的样本参... 展开更多; 关键词动态Bayes网 Bayes学习 EM算法迭代自组织分析聚类算法时变混合样本空间; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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: 1; 作者陈绪钰倪化勇李明辉田凯宋志高延超; 机构中国地质调查局成都地质调查中心中国地质调查局南京地质调查中心; 出处《灾害学》 CSCD 北大核心 2021年第2期71-78,共8页; 基金国家重点研发计划(2018YFC1505406) 中国地质调查局项目(DD20160249、DD20190524) 国家自然科学基金(41572294)。; 文摘以三峡库区忠县-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。; 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; Keywords geo-hazard susceptibility AHP Weighted Information Value Model ISODATA Cluster Algorithm Three Gorges Reservoir Area; 分类号 P642.4 [天文地球—工程地质学] P642.5 [天文地球—工程地质学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合聚类算法与YOLO-v3网络在果蔬种植防虫害中的应用研究被引量：1: 2; 作者武珊; 机构青海高等职业技术学院; 出处《江西农业学报》 CAS 2022年第10期108-115,共8页; 文摘采用融合ISODATA聚类算法与YOLO-v3网络构建果蔬虫害识别模型,利用预选框提取方法分辨栅格害虫目标个数,并加入空间金字塔池化结构,以提高图像特征提取的稳定性。在害虫种类识别的测试中,优化的YOLO-v3网络mAP为88.92%,比Faster-RCNN高3.7个百分点。而在果蔬图像背景测试中,优化的YOLO-v3网络mAP为87.32%,比传统YOLO-v3模型高4.4个百分点。试验表明:优化的YOLO-v3网络对于图像噪声抗干扰性更强,检测精度高的同时保持了稳定的检测效率。; 关键词虫害防治 YOLO-v3网络迭代自组织聚类算法空间金字塔池化; Keywords Pest control YOLO-v3 network Iterative self-organizing clustering algorithm Space pyramid pooling; 分类号 S431.9 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名动态噪声影响的三维重构几何估计算法: 3; 作者吴文辉苏晓龙; 机构中国矿业大学计算机学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第5期988-991,共4页; 基金国家自然科学基金项目(60575019)资助; 文摘提出针对概率分布参数时变的噪声空间的双目视觉几何估计问题,由于Hartley三维重构几何估计算法是针对双目视觉受到同等噪声影响下所采用的.因此,对于受到不同噪声影响的情况而言,这个方法不能有效、准确地估计实时变化的测量点位置.通过构建动态贝叶斯网,利用先验和后验的知识进行预测和滤波,结合贝叶斯增量式学习方法并充分利用了其学习所获得的噪声样本空间概率模型变化演进的规律,这样可以较准确、平滑地估计出噪声对摄像头的影响,并以此来改进Hartley三维重构几何估计算法.; 关键词 Hartley几何估计动态Bayes网 Bayes学习迭代自组织分析聚类算法 EM算法; Keywords geometric estimate dynamic bayesian network bayesian learning EM algorithm ISODATA; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于动态贝叶斯网的时变样本空间无监督学习: 4; 作者王翀王天舒; 机构清华大学航天航空学院; 出处《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1203-1208,共6页; 文摘提出了针对概率分布参数时变的样本空间的参数估计问题,由于一般的聚类和EM算法等参数估计方法是针对概率分布时不变的样本空间的问题所采用的。因此,对于概率分布时变的样本空间而言,这些方法均不能有效、准确地估计实时变化的样本参数。通过构建动态贝叶斯网,利用先验和后验的知识进行预测和滤波,结合贝叶斯增量式学习方法并充分利用了其学习所获得的样本空间概率模型变化演进的规律,这样可以较准确、平滑地学习实时概率模型及其分布参数。; 关键词动态Bayes网 Bayes学习 EM算法迭代自组织分析聚类算法时变混合样本空间; Keywords Dynamic Bayesian Network Bayesian learning EM algorithm ISODATA time-variable sample space; 分类号 TP391.9 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	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	陈绪钰倪化勇李明辉田凯宋志高延超	《灾害学》 CSCD 北大核心	2021	23	在线阅读下载PDF 职称材料
2	融合聚类算法与YOLO-v3网络在果蔬种植防虫害中的应用研究	武珊	《江西农业学报》 CAS	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	动态噪声影响的三维重构几何估计算法	吴文辉苏晓龙	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于动态贝叶斯网的时变样本空间无监督学习	王翀王天舒	《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料