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机载LiDAR森林蓄积量非参数模型构建与残差分析
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作者 宋子戈 肖海 +5 位作者 张泰 陈松 唐杰 龙依 周晟 孙华 《中南林业科技大学学报》 北大核心 2025年第10期86-95,123,共11页
【目的】针对机载点云数据目前反演蓄积量算法较多和较杂的现状,本研究旨在运用不同筛选方法结合不同算法开展对比分析寻找最优模型,为机载激光雷达蓄积量反演提供参考。【方法】以旺业甸林场为研究区,在每木检尺的基础上求算样地蓄积量... 【目的】针对机载点云数据目前反演蓄积量算法较多和较杂的现状,本研究旨在运用不同筛选方法结合不同算法开展对比分析寻找最优模型,为机载激光雷达蓄积量反演提供参考。【方法】以旺业甸林场为研究区,在每木检尺的基础上求算样地蓄积量,结合机载点云数据提取的点云高度特征变量,采用逐步回归(SR)和Boruta算法筛选特征变量,构建随机森林(RF)、核岭回归(KRR)、极端梯度提升(XGBoost)、k近邻(KNN)、多层感知机(MLP)和支持向量机(SVM)六种非参数模型,基于精度评价和残差分析结果确定最佳模型,完成研究区森林蓄积量制图。【结果】相比于逐步回归筛选方法,Boruta法能筛选出更为有效的特征变量,更适合用于森林蓄积量建模,模型平均R2从0.73升至0.76,RMSE从38.94 m^(3)·hm^(-2)降至35.47 m^(3)·hm^(-2),rRMSE从29.68 m^(3)·hm^(-2)降至26.38 m^(3)·hm^(-2),MAE从20.26%降至18.22%,SMAPE从16.26%降至14.31%;XGBoost建模算法结合Boruta特征变量筛选后可获得最优模型,具有最高的反演精度,R2为0.92、RMSE为20.02 m^(3)·hm^(-2)、MAE为16.62 m^(3)·hm^(-2)、rRMSE为10.29%、SMAPE为10.58%,且残差分析结果显示模型残差分布合理并与其他模型之间具有显著性差异。【结论】机载激光雷达技术可以有效采集森林三维信息,适合用于森林蓄积量反演,而结合Boruta特征变量筛选方法和XGBoost非参数模型,可以有效地用于森林蓄积量的空间分布反演。 展开更多
关键词 森林蓄积量 非参数算法 残差分析 机载激光雷达
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一种基于Leap Motion的非参数RDP检测算法
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作者 张雪鉴 刘宏哲 +1 位作者 黄先开 袁家政 《计算机应用与软件》 2017年第6期169-175,186,共8页
随着计算机软硬件技术的进步和应用的普及,人机交互技术在博物馆领域中扮演着越来越重要的角色,并且受到了学术界和产业界的高度重视。尤其是Leap Motion体感控制器的出现,使人机交互的应用范围更加广泛与成熟,操作者可以通过非接触式... 随着计算机软硬件技术的进步和应用的普及,人机交互技术在博物馆领域中扮演着越来越重要的角色,并且受到了学术界和产业界的高度重视。尤其是Leap Motion体感控制器的出现,使人机交互的应用范围更加广泛与成熟,操作者可以通过非接触式的方式对设备进行操作,而无需使用触控屏、鼠标、键盘等外部设备,令人机交互方式更加友好、便捷。为了提高手势识别的准确性与实用性,提出一种基于Leap Motion的非参数RDP检测算法应用在手势识别中,并与Ramer-Douglas-Peucker(RDP)算法进行比较。实验证明使用非参数RDP检测算法可以有效地识别手势并且具有很好的自适应性。 展开更多
关键词 参数RDP检测算法 手势识别 Leap MOTION 人机交互
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使用补偿非参数CUSUM方法检测DDoS攻击 被引量:13
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作者 严芬 陈轶群 +1 位作者 黄皓 殷新春 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期126-132,共7页
提出了一种有效的、在攻击目的端检测DDoS攻击的方法。研究目的是为了在花费较少代价的情况下,早期检测到攻击的存在,记录可疑的攻击包。对基于TCP协议的DDoS攻击而言,从受害端进行观察,会发现很多没有确认的TCP报文段。在每个时间间隔... 提出了一种有效的、在攻击目的端检测DDoS攻击的方法。研究目的是为了在花费较少代价的情况下,早期检测到攻击的存在,记录可疑的攻击包。对基于TCP协议的DDoS攻击而言,从受害端进行观察,会发现很多没有确认的TCP报文段。在每个时间间隔?t,计算未确认的报文段个数与总报文段个数的比值,形成基于时间的统计序列,再用经过改进的非参数递归CUSUM(cumulative sum)算法在线、快速检测DDoS攻击,并在检测的同时记录可疑的攻击包。经实验验证,该检测算法不仅快速,而且具有更低的误报率,能够适应更复杂的网络检测环境。另外,还能为攻击的分析取证和追踪提供一定帮助。 展开更多
关键词 信息安全 DDOS 参数CUSUM算法 攻击检测 TCP 未确认报文段
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基于工业控制模型的非参数CUSUM入侵检测方法 被引量:17
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作者 张云贵 赵华 王丽娜 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第A01期55-59,共5页
为解决日趋严重的工业控制系统(industrial control system,ICS)信息安全问题,提出一种针对工业控制网络的非参数累积和(cumulative sum,CUSUM)入侵检测方法.利用ICS输入决定输出的特性,建立ICS的数学模型预测系统的输出,一旦控制系统... 为解决日趋严重的工业控制系统(industrial control system,ICS)信息安全问题,提出一种针对工业控制网络的非参数累积和(cumulative sum,CUSUM)入侵检测方法.利用ICS输入决定输出的特性,建立ICS的数学模型预测系统的输出,一旦控制系统的传感器遭受攻击,实际输出信号将发生改变.在每个时刻,计算工业控制模型的预测输出与传感器测量信号的差值,形成基于时间的统计序列,采用非参数CUSUM算法,实现在线检测入侵并报警.仿真检测实验证明,该方法具有良好的实时性和低误报率.选择适当的非参数CUSUM算法参数τ和β,该入侵检测方法不但能在攻击对控制系统造成实质伤害前检测出攻击,还对监测ICS中的误操作有一定帮助. 展开更多
关键词 工业控制系统 网络安全 异常检测 参数CUSUM算法
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非参数化区域竞争方法:一种新的图像分割框架 被引量:6
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作者 唐明 马颂德 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期737-743,共7页
提出了一种新的图像分割框架——非参数化区域竞争算法 .这种算法克服了基于尺度空间滤波的特征空间聚类法的缺陷 ,提高了原区域竞争算法的性能 ,并且采取了一种自动选取种子位置及大小的形式化策略 .非参数化区域竞争算法可以把图像分... 提出了一种新的图像分割框架——非参数化区域竞争算法 .这种算法克服了基于尺度空间滤波的特征空间聚类法的缺陷 ,提高了原区域竞争算法的性能 ,并且采取了一种自动选取种子位置及大小的形式化策略 .非参数化区域竞争算法可以把图像分割成统计意义上并不具有一致性 ,但在应用中更有意义的区域 ,称这样的分割为语义一致 (或均匀 )的分割 .非参数化区域竞争算法把定量地控制分割结果中的区域个数和语义一致的分割结合起来 ,从而净化了分割结果 。 展开更多
关键词 图像分割 参数化区域竞争算法 计算机视觉
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基于非参数因果网络的风险溢出分析及多因子预测 被引量:1
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作者 王宗润 周玲 米允龙 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第4期1-19,共19页
风险溢出是系统性金融风险产生和演化的核心动因,因此,探究风险的溢出路径与强度至关重要.为了弥补传统方法在维度与参数上的局限,本文将非参数条件互信息检验与因果网络结构学习算法相结合,提出了一种新的非参数高维因果网络构建方法... 风险溢出是系统性金融风险产生和演化的核心动因,因此,探究风险的溢出路径与强度至关重要.为了弥补传统方法在维度与参数上的局限,本文将非参数条件互信息检验与因果网络结构学习算法相结合,提出了一种新的非参数高维因果网络构建方法来分析金融系统波动溢出的动态联动性和风险传递机制.此文在非线性合成数据集中验证了该方法的有效性和稳健性并根据因果拓扑关系构造最优预测子集对序列进行多因子预测.并将该模型应用于构建2013年1月至2019年12月期间全球81家能源公司日度股票收益的波动溢出网络,测量基本面与投资者两种维度的风险溢出强度动态变化并进行预测分析.此外,结合企业财务数据和宏观经济变量,考虑企业之间的业务异质性,探索风险溢出的决定因素.研究结果表明,1)能源产业链的上游以及高油价风险敞口的能源企业表现出较大的风险外溢效应和风险承受程度;2)除公司规模以外,企业资产收益率,边际收益等因素也影响溢出效应的强弱;3)能源公司的风险溢出在业务上存在很大差异,溢出驱动因素也有所不同,这对于在投资组合决策和监管政策设计等具有重要的参考价值;4)虽然因果预选信息选择策略结合非参数模型的短期预测效果要优于结合参数模型,但是随着预测步长的增加,参数模型的优势却更明显. 展开更多
关键词 因果网络 参数因果网络结构学习算法 风险溢出 多因子预测
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基于改进非参数核密度估计和拉丁超立方抽样的电动公共客车负荷模型 被引量:19
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作者 缪鹏彬 余娟 +4 位作者 史乐峰 刘国平 梁明 李文沅 任洲洋 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期187-193,共7页
为了建立更精确的电动公共客车充电负荷模型,对起始荷电状态和起始充电时间的概率分布和抽样方法进行研究。首先针对概率分布,提出采用边界核的自适应非参数核密度估计算法,该方法无需概率分布的任何假设,能有效解决边界偏差和缺乏局部... 为了建立更精确的电动公共客车充电负荷模型,对起始荷电状态和起始充电时间的概率分布和抽样方法进行研究。首先针对概率分布,提出采用边界核的自适应非参数核密度估计算法,该方法无需概率分布的任何假设,能有效解决边界偏差和缺乏局部适应性的问题,从而提高了起始荷电状态和起始充电时间概率分布的准确度和适应性。其次针对抽样环节,提出结合三次样条插值法的改进拉丁超立方抽样算法,该方法不仅可以解决累积分布函数的反函数较难求解的问题,而且具有准确度高、抽样规模小等优点。最后,以这两种算法为基础,建立电动公共客车充电负荷模型,并将其与实测数据和传统参数估计方法所得结果进行对比。仿真结果证明了所提方法的适应性和有效性。 展开更多
关键词 电动公共客车 充电负荷 自适应参数核密度估计算法 边界核 拉丁超立方抽样
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基于参数矩阵计算全体极小碰集的方法 被引量:2
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作者 王冬 冯文全 +1 位作者 李景文 赵琦 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期1205-1209,共5页
极小碰集计算是基于模型诊断的关键步骤之一.针对参数化求解方法的局限性,以及大型系统诊断中由于状态空间规模增加导致诊断能力下降甚至无法诊断等问题,研究了一种非参数化极小碰集求解算法M-MHS(Matrix-based Minimal Hitting Set)算... 极小碰集计算是基于模型诊断的关键步骤之一.针对参数化求解方法的局限性,以及大型系统诊断中由于状态空间规模增加导致诊断能力下降甚至无法诊断等问题,研究了一种非参数化极小碰集求解算法M-MHS(Matrix-based Minimal Hitting Set)算法.该算法利用参数矩阵描述元素与集合的关系,通过矩阵分解将原始问题逐步分解为多个子问题,并采用有效的剪枝规则避免对无解子问题的计算.仿真结果表明:该算法能够计算全体极小碰集,且在进行较大规模碰集计算时性能优于HSSE(Hitting Set-Set Enumeration)算法和去参数化后的BNB-HSSE(Branch and Bound-HSSE)算法,并对不同规律数据能够维持性能稳定,从而为大型系统基于模型诊断提供了可行方法. 展开更多
关键词 极小碰集 基于模型诊断 参数矩阵 参数算法
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基于流连接信息熵的DDoS攻击检测算法 被引量:3
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作者 赵继俊 胡志刚 张健 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第16期139-141,共3页
分析了分布式拒绝服务(DDoS)攻击的特点,提出了流连接信息熵的定义,并通过对流连接信息熵时间序列的分析,采用非参数CUSUM算法进行DDoS攻击检测。该检测方法对固定IP、端口号随机变化的DDOS攻击有比较好的检测效果。实验结果证明,该方... 分析了分布式拒绝服务(DDoS)攻击的特点,提出了流连接信息熵的定义,并通过对流连接信息熵时间序列的分析,采用非参数CUSUM算法进行DDoS攻击检测。该检测方法对固定IP、端口号随机变化的DDOS攻击有比较好的检测效果。实验结果证明,该方法能够以较高的精确度及时地检测出DDoS攻击行为。 展开更多
关键词 分布式拒绝服务攻击 相关数据包 流连接信息熵 参数CUSUM算法
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一种基于ReliefF特征加权的R-NIC算法 被引量:6
10
作者 陈晓琳 姬波 叶阳东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期161-165,共5页
非参数信息理论聚类(NIC)算法通过计算数据点与簇间的互信息来实现聚类,利用无参估计法计算集群平均熵,从而降低人为参与的成本,但该算法假定待分析样本的所有特征对分类具有相同的贡献,与目前已有的研究结果相悖。为此,提出一种特征加... 非参数信息理论聚类(NIC)算法通过计算数据点与簇间的互信息来实现聚类,利用无参估计法计算集群平均熵,从而降低人为参与的成本,但该算法假定待分析样本的所有特征对分类具有相同的贡献,与目前已有的研究结果相悖。为此,提出一种特征加权的R-NIC算法,该算法考虑各维特征对模式分类的不同影响,使用Relief F对特征进行加权变换,抑制冗余特征,加强有效特征,利用NIC算法在变换后的特征空间中进行聚类以提高聚类效果。在UCI数据集上的实验结果表明,该算法具有较高的聚类性能,聚类效果优于NIC算法。 展开更多
关键词 监督 聚类 互信息 参数信息理论聚类算法 准确率 特征加权
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基于顾客到达和购买数据的新品广告预算分配学习算法
11
作者 高秋爽 黄帝媛 杨超林 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第1期23-41,共19页
新产品上市导入期,企业通常会设定一定预算进行广告营销。该时期产品的销售过程可划分为“获客”和“转化”两个阶段,广告首先将潜在消费者引流到消费平台上,消费者再根据产品特性以一定概率达成购买行为。由于欠缺历史数据,企业难以评... 新产品上市导入期,企业通常会设定一定预算进行广告营销。该时期产品的销售过程可划分为“获客”和“转化”两个阶段,广告首先将潜在消费者引流到消费平台上,消费者再根据产品特性以一定概率达成购买行为。由于欠缺历史数据,企业难以评估消费者对新产品广告投入的反应以及产品本身对消费者的吸引力。为解决给定广告总预算和总库存约束的新产品推广期广告预算分配问题,提出了一种利用顾客到达和购买数据,同时学习顾客到达人数与广告投入的关系以及顾客购买概率(转化率)的非参数学习算法。从理论上证明了预算分配策略的渐进最优性质,并通过数值实验验证了策略在多种场景下的性能,说明了策略的鲁棒性。 展开更多
关键词 广告预算分配 参数学习算法 渐进最优策略
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基于序贯变化检测的DDoS攻击检测方法 被引量:6
12
作者 林白 李鸥 刘庆卫 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期135-137,共3页
给出了一种有效的DDoS攻击检测方法,将DDoS攻击的检测作为序贯变化检测的一个具体实例来分析,采用序贯变化检测算法——非参数CUSUM算法进行检测。方法具有计算量小、检测迅速准确、适用于不同网络环境和攻击模式的优点,有一定的实用价... 给出了一种有效的DDoS攻击检测方法,将DDoS攻击的检测作为序贯变化检测的一个具体实例来分析,采用序贯变化检测算法——非参数CUSUM算法进行检测。方法具有计算量小、检测迅速准确、适用于不同网络环境和攻击模式的优点,有一定的实用价值。文章最后对两种典型的攻击模式进行了实际检测,全面评估了检测算法在不同DDoS攻击场景下的性能。 展开更多
关键词 DDOS攻击 序贯变化检测 参数CUSUM算法
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祁连山国家公园森林地上碳密度遥感估算 被引量:20
13
作者 宋洁 刘学录 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2021年第4期1045-1057,共13页
准确、及时地绘制森林地上碳密度图是了解全球碳循环的必要条件。虽然星载激光雷达(如ICESat/GLAS)数据已被广泛用于估算大尺度的森林地上碳密度分布,但地形坡度对GLAS提取冠层高度精度的影响往往限制了其在山区森林的应用。通过以祁连... 准确、及时地绘制森林地上碳密度图是了解全球碳循环的必要条件。虽然星载激光雷达(如ICESat/GLAS)数据已被广泛用于估算大尺度的森林地上碳密度分布,但地形坡度对GLAS提取冠层高度精度的影响往往限制了其在山区森林的应用。通过以祁连山国家公园为研究区域,结合GLAS数据、Landsat OLI(Operational land imagery)数据、样地调查数据,对祁连山地区进行区域性的森林地上碳密度估算。首先通过改进后的地形校正模型减小坡度对GLAS数据提取森林冠层高度精度的影响,使得更多的GLAS数据可用于后续的研究;其次将所建立的不同类型森林地上生物量估算模型与相关碳含量转换系数结合,得到GLAS激光光斑(脚印点)的森林地上碳密度;最后利用非参数化算法最大熵(MaxEnt)模型得到祁连山国家公园2018年森林地上碳密度分布图。结果表明:祁连山国家公园2018年平均森林地上碳密度为40.72±6.72 t·hm^(-2),总蓄积量为28.58±4.72 Tg,海拔2770~3770 m区域的森林植被碳储量最大,且阴坡的碳储量明显高于阳坡。采用森林资源清查数据独立验证估算结果的准确性,模型估测均方根误差(Root mean square error,RMSE)为18.946 t·hm^(-2)。本研究结果可以为监测区域乃至国家尺度的森林碳储量变化以及制定可持续的森林管理措施提供依据。此外,本文所采用的方法在山区森林碳储量估算方面也具有较大的潜力。 展开更多
关键词 星载激光雷达 Landsat OLI 森林地上碳密度 参数算法 祁连山
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Vine Copula模型的失效动态相关机械系统可靠性分析 被引量:4
14
作者 胡启国 周松 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2018年第8期1149-1155,共7页
提出机械系统的失效动态相关可靠性可采用动态Vine Copula模型进行描述。采用Vine Copula函数将复杂多失效相关的机械系统可靠性问题转换为对多个二维动态Copula函数进行分析。利用非参数估计算法,提出经验分布函数-局部极大似然两步法... 提出机械系统的失效动态相关可靠性可采用动态Vine Copula模型进行描述。采用Vine Copula函数将复杂多失效相关的机械系统可靠性问题转换为对多个二维动态Copula函数进行分析。利用非参数估计算法,提出经验分布函数-局部极大似然两步法估计动态Copula函数中的时变参数,从而建立动态Vine Copula模型来描述多失效动态相关机械系统的可靠性;并重点对机械系统的串联体系可靠性进行建模与分析,进而对机械系统的可靠度进行求解。最后通过单级减速器系统的算例验证了所述方法的合理性及有效性。 展开更多
关键词 机械系统 VINE COPULA函数 参数估计算法 失效动态相关 可靠度计算
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全波测井速度频散提取方法性能对比与应用 被引量:1
15
作者 周显华 沈金松 +2 位作者 李亚曦 侯桐 高鑫 《石油物探》 CSCD 北大核心 2022年第5期940-950,共11页
全波列数据包含多种频散波,准确有效地提取频散信息可以为储层及含油气性评价等提供更丰富的信息。详细对比了傅里叶变换算法(FTM)、加权频谱相干法(WSS)、振幅相位估计法(APES)、前后向振幅相位估计法(FBAPES)和最小方差无失真波束形... 全波列数据包含多种频散波,准确有效地提取频散信息可以为储层及含油气性评价等提供更丰富的信息。详细对比了傅里叶变换算法(FTM)、加权频谱相干法(WSS)、振幅相位估计法(APES)、前后向振幅相位估计法(FBAPES)和最小方差无失真波束形成算法(Capon)及前后向最小方差无失真波束形成算法(FBCapon)共6种频散信息提取方法的性能与应用效果。首先,基于已知函数的波形信号与实测数据的处理分析,对比了上述6种算法的保幅性、分辨率及抗噪性。其次,结合实测与模拟声波波列数据,对比了算法的实际应用效果,实现了模式波的分离。最后,考察了基于波场分离频散提取方法的应用效果。分析结果表明,在6种算法中,加权频谱相干算法及傅里叶变换算法抗噪性好,但保幅性能差且分辨率偏低;振幅相位估计类算法振幅估计准确、分辨率较高,但抗噪性较差;最小方差无失真波束形成类算法分辨率、抗噪性以及慢度估计准确性等综合性能较好,但估计的振幅低于正常值。实测声波波列数据处理结果表明,基于长短时方差比值法的时域滤波与频域滤波的波场分离能够有效分离模式波且不改变其速度及频散特征,与综合性能较好的前后向最小方差无失真波束形成算法结合能较好地提取频散信息。 展开更多
关键词 声波全波列 速度频散 参数估计算法 波场分离 分辨率与抗噪性
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Nonparametric VSS-APA based on precise background noise power estimate 被引量:1
16
作者 文昊翔 赖晓翰 +1 位作者 陈隆道 蔡忠法 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第1期251-260,共10页
The adaptive algorithm used for echo cancellation(EC) system needs to provide 1) low misadjustment and 2) high convergence rate. The affine projection algorithm(APA) is a better alternative than normalized least mean ... The adaptive algorithm used for echo cancellation(EC) system needs to provide 1) low misadjustment and 2) high convergence rate. The affine projection algorithm(APA) is a better alternative than normalized least mean square(NLMS) algorithm in EC applications where the input signal is highly correlated. Since the APA with a constant step-size has to make compromise between the performance criteria 1) and 2), a variable step-size APA(VSS-APA) provides a more reliable solution. A nonparametric VSS-APA(NPVSS-APA) is proposed by recovering the background noise within the error signal instead of cancelling the a posteriori errors. The most problematic term of its variable step-size formula is the value of background noise power(BNP). The power difference between the desired signal and output signal, which equals the power of error signal statistically, has been considered the BNP estimate in a rough manner. Considering that the error signal consists of background noise and misalignment noise, a precise BNP estimate is achieved by multiplying the rough estimate with a corrective factor. After the analysis on the power ratio of misalignment noise to background noise of APA, the corrective factor is formulated depending on the projection order and the latest value of variable step-size. The new algorithm which does not require any a priori knowledge of EC environment has the advantage of easier controllability in practical application. The simulation results in the EC context indicate the accuracy of the proposed BNP estimate and the more effective behavior of the proposed algorithm compared with other versions of APA class. 展开更多
关键词 adaptive algorithm affine projection algorithm echo cancellation background noise power estimate variable step-size affine projection algorithm
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