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基于EM算法与Gauss混合模型的地铁站点类型分析
被引量：
3
1
作者
韩荔
李想
曾险峰
《都市快轨交通》
北大核心
2022年第1期70-78,86,共10页
结合成都地铁2019年5月工作日的AFC数据,利用EM算法(expectation-maximum algorithm)与Gauss混合模型,分析成都市156个轨道站点客流曲线的特征差异,并结合平方和误差将其聚类为居住导向型、就业导向型、职住错位型、错位偏居住型、错位...
结合成都地铁2019年5月工作日的AFC数据,利用EM算法(expectation-maximum algorithm)与Gauss混合模型,分析成都市156个轨道站点客流曲线的特征差异,并结合平方和误差将其聚类为居住导向型、就业导向型、职住错位型、错位偏居住型、错位偏就业型、交通枢纽型、综合型7种不同类型的地铁站,最后分析不同类型地铁站的区域分布及土地性质。研究表明,不同类型站点分布具有区域性,站点类型随着到城市中心距离的增加而减少,中心区站点类型更多样,可体现城市功能区域时空差异的表现形式,提供城市空间进行研究的新视角,有助于了解城市功能的空间分布,为未来城市及交通规划提供依据。
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关键词
地铁站点
客流特征
AFC数据
EM算法
gauss混合模型
城市功能分布
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职称材料
基于混合Gauss模型的鲁棒性人脸识别算法
被引量：
3
2
作者
谭萍
邢玉娟
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1229-1235,共7页
针对人脸图像受表情、光照、角度变化等因素影响,传统算法难以获得较理想的人脸识别结果问题,提出一种基于混合Gauss模型的鲁棒人脸识别算法.先将每副图像划分成子块,提取其方向梯度直方图特征,并加入子块相应的空间位置信息产生人脸图...
针对人脸图像受表情、光照、角度变化等因素影响,传统算法难以获得较理想的人脸识别结果问题,提出一种基于混合Gauss模型的鲁棒人脸识别算法.先将每副图像划分成子块,提取其方向梯度直方图特征,并加入子块相应的空间位置信息产生人脸图像的局部特征向量;再采用全部图像的局部特征向量训练混合Gauss模型生成人脸特征向量;最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别分类器,实现人脸匹配与识别.采用ORL,Yale和CIGIT人脸库进行仿真对比测试,仿真结果表明,该算法的人脸识别率高于其他人脸识别算法,对光照、角度、表情等有较强的鲁棒性,且可以获得更快的人脸识别速度.
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关键词
人脸识别
提取特征
混合
gauss
模型
最小二乘支持向量机
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职称材料
基于特征图的北京市道路交通状况量化指标的研究
被引量：
3
3
作者
刘曙云
关积珍
+1 位作者
蒋心晓
刘静
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2009年第1期39-44,共6页
各种仪器设备采集了大量的城市道路交通实时信息数据,但目前所能利用的信息仍较为稀少.研究如何利用这些丰富的信息数据资源极具意义,也十分必要.本文基于对北京市快速干道实时采集的RTMS数据的分析,以交通流理论为基础,结合统计分析方...
各种仪器设备采集了大量的城市道路交通实时信息数据,但目前所能利用的信息仍较为稀少.研究如何利用这些丰富的信息数据资源极具意义,也十分必要.本文基于对北京市快速干道实时采集的RTMS数据的分析,以交通流理论为基础,结合统计分析方法,提出一种基于特征图的道路交通状况量化评价指标模型.具体将模型应用于北京市二、三、四环的交通状况分析,取得了具有一定实际应用意义的量化评价指标.最后,应用多成份Gauss混合模型对交通流参数的分布实施拟合,并采用EM算法进行参数估计,就指标的合理性和可信性做出了进一步的评价分析.
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关键词
城市道路交通
特征图
RTMS数据
量化指标
gauss混合模型
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职称材料
题名
基于EM算法与Gauss混合模型的地铁站点类型分析
被引量：
3
1
作者
韩荔
李想
曾险峰
机构
广州铁路职业技术学院
西南交通大学交通运输与物流学院
出处
《都市快轨交通》
北大核心
2022年第1期70-78,86,共10页
基金
广东省教育厅特色创新类科研项目(2019GKTSCX079)。
文摘
结合成都地铁2019年5月工作日的AFC数据,利用EM算法(expectation-maximum algorithm)与Gauss混合模型,分析成都市156个轨道站点客流曲线的特征差异,并结合平方和误差将其聚类为居住导向型、就业导向型、职住错位型、错位偏居住型、错位偏就业型、交通枢纽型、综合型7种不同类型的地铁站,最后分析不同类型地铁站的区域分布及土地性质。研究表明,不同类型站点分布具有区域性,站点类型随着到城市中心距离的增加而减少,中心区站点类型更多样,可体现城市功能区域时空差异的表现形式,提供城市空间进行研究的新视角,有助于了解城市功能的空间分布,为未来城市及交通规划提供依据。
关键词
地铁站点
客流特征
AFC数据
EM算法
gauss混合模型
城市功能分布
Keywords
metro stations
passenger flow characteristics
AFC data
gauss
hybrid model
expectation-maximum algorithm
urban function distribution
分类号
U231 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于混合Gauss模型的鲁棒性人脸识别算法
被引量：
3
2
作者
谭萍
邢玉娟
机构
兰州文理学院数字媒体学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1229-1235,共7页
基金
甘肃省教育厅科研基金项目(批准号:2014A-125)
文摘
针对人脸图像受表情、光照、角度变化等因素影响,传统算法难以获得较理想的人脸识别结果问题,提出一种基于混合Gauss模型的鲁棒人脸识别算法.先将每副图像划分成子块,提取其方向梯度直方图特征,并加入子块相应的空间位置信息产生人脸图像的局部特征向量;再采用全部图像的局部特征向量训练混合Gauss模型生成人脸特征向量;最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别分类器,实现人脸匹配与识别.采用ORL,Yale和CIGIT人脸库进行仿真对比测试,仿真结果表明,该算法的人脸识别率高于其他人脸识别算法,对光照、角度、表情等有较强的鲁棒性,且可以获得更快的人脸识别速度.
关键词
人脸识别
提取特征
混合
gauss
模型
最小二乘支持向量机
Keywords
face recognition
extraction feature
gauss
ian mixture model
least squares support vector machine
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于特征图的北京市道路交通状况量化指标的研究
被引量：
3
3
作者
刘曙云
关积珍
蒋心晓
刘静
机构
装备指挥技术学院基础部
北京四通智能交通系统集成有限公司
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2009年第1期39-44,共6页
基金
973基金项目(2006CB705507)
文摘
各种仪器设备采集了大量的城市道路交通实时信息数据,但目前所能利用的信息仍较为稀少.研究如何利用这些丰富的信息数据资源极具意义,也十分必要.本文基于对北京市快速干道实时采集的RTMS数据的分析,以交通流理论为基础,结合统计分析方法,提出一种基于特征图的道路交通状况量化评价指标模型.具体将模型应用于北京市二、三、四环的交通状况分析,取得了具有一定实际应用意义的量化评价指标.最后,应用多成份Gauss混合模型对交通流参数的分布实施拟合,并采用EM算法进行参数估计,就指标的合理性和可信性做出了进一步的评价分析.
关键词
城市道路交通
特征图
RTMS数据
量化指标
gauss混合模型
Keywords
Urban freeway traffic
Characteristic figure
RTMS data
quantify measure
gauss
ian mixture model
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EM算法与Gauss混合模型的地铁站点类型分析
韩荔
李想
曾险峰
《都市快轨交通》
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于混合Gauss模型的鲁棒性人脸识别算法
谭萍
邢玉娟
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于特征图的北京市道路交通状况量化指标的研究
刘曙云
关积珍
蒋心晓
刘静
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2009
3
在线阅读
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职称材料
已选择
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