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面向不平衡数据集的机器学习分类策略 被引量:65
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作者 徐玲玲 迟冬祥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第24期12-27,共16页
由于不平衡数据集的内在固有特性,使得分类结果常受数量较多的类别影响,造成分类性能下降。近年来,为了能够从类别不平衡的数据集中学习数据的内在规律并且挖掘其潜在的价值,提出了一系列基于提升不平衡数据集机器学习分类算法准确率的... 由于不平衡数据集的内在固有特性,使得分类结果常受数量较多的类别影响,造成分类性能下降。近年来,为了能够从类别不平衡的数据集中学习数据的内在规律并且挖掘其潜在的价值,提出了一系列基于提升不平衡数据集机器学习分类算法准确率的研究策略。这些策略主要是立足于数据层面、分类模型改进层面来解决不平衡数据集分类难的困扰。从以上两个方面论述面向不平衡数据集分类问题的机器学习分类策略,分析和讨论了针对不平衡数据集机器学习分类器的评价指标,总结了不平衡数据集分类尚存在的问题,展望了未来能够深入研究的方向。特别的,这些讨论的研究主要关注类别极端不平衡场景下的二分类问题所面临的困难。 展开更多
关键词 不平衡数据集 重采样策略 分类模型 评价指标
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基于随机投影和稀疏表示的跟踪算法 被引量:3
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作者 郁道银 王悦行 +1 位作者 陈晓冬 汪毅 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1602-1608,共7页
针对目标跟踪过程中存在的诸多技术问题,该文提出一种鲁棒的目标跟踪方法。首先,该文采用基于稀疏表示的全局模板描述目标的表观状态,通过构造正负模板以区分目标和背景;然后采用随机投影法对表示模板和候选目标进行降维,以降低算法的... 针对目标跟踪过程中存在的诸多技术问题,该文提出一种鲁棒的目标跟踪方法。首先,该文采用基于稀疏表示的全局模板描述目标的表观状态,通过构造正负模板以区分目标和背景;然后采用随机投影法对表示模板和候选目标进行降维,以降低算法的时间复杂度;采用粒子滤波法作为目标的运动模型,通过多项式重采样方法进行粒子重采样,以保持粒子的多样性;设计了正负模板更新策略,将正模板分为固定集和更新集,对这两部分在相似度计算和正模板更新时采取不同的处理方法,并且在其中加入目标遮挡的判决机制,从而可以有效避免遮挡的影响;实验结果表明,该算法能够准确跟踪受遮挡、运动模糊等多种复杂场景的目标,与现有跟踪方法相比,所提算法具有更好的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 目标跟踪 稀疏表示 随机投影 模板更新 重采样策略
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粒子滤波的改进优化方法及在组合导航系统中的应用 被引量:2
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作者 周翟和 刘建业 赖际舟 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期711-715,共5页
组合导航系统中存在非线性环节,粒子滤波技术能较好地解决这些非线性问题。本文根据常见组合导航系统非线性滤波问题,总结了组合导航系统非线性滤波模型特点及一般建模方法。从粒子滤波算法实现框架出发,分析总结了粒子滤波性能特点及... 组合导航系统中存在非线性环节,粒子滤波技术能较好地解决这些非线性问题。本文根据常见组合导航系统非线性滤波问题,总结了组合导航系统非线性滤波模型特点及一般建模方法。从粒子滤波算法实现框架出发,分析总结了粒子滤波性能特点及其改进演化规律。根据惯性组合导航系统中数据处理特点,对如何选择适合组合导航系统的粒子滤波算法提出了选择原则。分析和总结了组合导航系统中非线性滤波建模方法及粒子滤波改进优化策略,对解决组合导航系统的非线性滤波问题具有理论和实践指导意义。 展开更多
关键词 粒子滤波 组合导航 非线性滤波 重采样策略
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基于粒子分组优化的自适应跟踪算法
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作者 刘振涛 王朝英 刘卫群 《电光与控制》 北大核心 2012年第2期29-32,53,共5页
针对粒子滤波算法中粒子退化问题,提出一种基于粒子分组优化的自适应跟踪算法。在传统粒子滤波算法的基础上,分别从特征直方图的建立和粒子重采样策略两个角度进行改进。综合考虑目标与背景的特征显著性和相似性两个因素建立比值关系进... 针对粒子滤波算法中粒子退化问题,提出一种基于粒子分组优化的自适应跟踪算法。在传统粒子滤波算法的基础上,分别从特征直方图的建立和粒子重采样策略两个角度进行改进。综合考虑目标与背景的特征显著性和相似性两个因素建立比值关系进行量化分析,选取能够最大程度区分前景目标和背景的特征,并以此区分度作为权值确定直方图中所选特征的区间数。通过实时分析粒子间相对空间分布位置,建立一种新的粒子重采样策略,采用复制、线性组合、淘汰等不同形式对粒子的数量和分布位置进行自适应调整,使得粒子性能得到优化。实验仿真结果验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 图像目标跟踪 粒子滤波算法 粒子分组优化 重采样策略 特征显著性 特征相似性
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基于EKPF的机电暂态过程动态状态估计 被引量:1
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作者 杨振瑞 桂建忠 +2 位作者 邵帅 赵祥 郑存龙 《中国电力》 CSCD 北大核心 2015年第11期94-98,共5页
根据暂态期间发电机的转子动态特性建立了动态状态估计(DSE)模型,针对扩展卡尔曼滤波(EKF)一阶线性化导致的滤波精度下降甚至滤波发散问题,结合粒子滤波(PF)提出了一种基于扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)的机电暂态过程动态估计方法,采用重... 根据暂态期间发电机的转子动态特性建立了动态状态估计(DSE)模型,针对扩展卡尔曼滤波(EKF)一阶线性化导致的滤波精度下降甚至滤波发散问题,结合粒子滤波(PF)提出了一种基于扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)的机电暂态过程动态估计方法,采用重采样策略选择粗糙采样以防止样本退化。利用WSCC三机九节点系统实现了EKF、无迹卡尔曼滤波(UKF)和EKPF 3种算法的DSE,仿真结果说明了EKPF算法的有效性,且暂态期间其估计效果明显优于另2种方法。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF) 样本退化 机电暂态过程 重采样策略
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