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Ship recognition based on HRRP via multi-scale sparse preserving method
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作者 YANG Xueling ZHANG Gong SONG Hu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2024年第3期599-608,共10页
In order to extract the richer feature information of ship targets from sea clutter, and address the high dimensional data problem, a method termed as multi-scale fusion kernel sparse preserving projection(MSFKSPP) ba... In order to extract the richer feature information of ship targets from sea clutter, and address the high dimensional data problem, a method termed as multi-scale fusion kernel sparse preserving projection(MSFKSPP) based on the maximum margin criterion(MMC) is proposed for recognizing the class of ship targets utilizing the high-resolution range profile(HRRP). Multi-scale fusion is introduced to capture the local and detailed information in small-scale features, and the global and contour information in large-scale features, offering help to extract the edge information from sea clutter and further improving the target recognition accuracy. The proposed method can maximally preserve the multi-scale fusion sparse of data and maximize the class separability in the reduced dimensionality by reproducing kernel Hilbert space. Experimental results on the measured radar data show that the proposed method can effectively extract the features of ship target from sea clutter, further reduce the feature dimensionality, and improve target recognition performance. 展开更多
关键词 ship target recognition high-resolution range profile(HRRP) multi-scale fusion kernel sparse preserving projection(MSFKSPP) feature extraction dimensionality reduction
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Underwater Image Enhancement Based on Multi-scale Adversarial Network
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作者 ZENG Jun-yang SI Zhan-jun 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2024年第5期70-77,共8页
In this study,an underwater image enhancement method based on multi-scale adversarial network was proposed to solve the problem of detail blur and color distortion in underwater images.Firstly,the local features of ea... In this study,an underwater image enhancement method based on multi-scale adversarial network was proposed to solve the problem of detail blur and color distortion in underwater images.Firstly,the local features of each layer were enhanced into the global features by the proposed residual dense block,which ensured that the generated images retain more details.Secondly,a multi-scale structure was adopted to extract multi-scale semantic features of the original images.Finally,the features obtained from the dual channels were fused by an adaptive fusion module to further optimize the features.The discriminant network adopted the structure of the Markov discriminator.In addition,by constructing mean square error,structural similarity,and perceived color loss function,the generated image is consistent with the reference image in structure,color,and content.The experimental results showed that the enhanced underwater image deblurring effect of the proposed algorithm was good and the problem of underwater image color bias was effectively improved.In both subjective and objective evaluation indexes,the experimental results of the proposed algorithm are better than those of the comparison algorithm. 展开更多
关键词 Underwater image enhancement Generative adversarial network multi-scale feature extraction Residual dense block
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面向STEP模型装配特征自动提取的装配信息模型构建
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作者 贾康 唐竟 +3 位作者 任东旭 王浩 赵强强 洪军 《中国机械工程》 北大核心 2025年第1期123-132,共10页
装配信息建模是数字化装配、智能化装配的基础,然而人工交互建模效率低下且易发生装配特征识别和装配特征配合的错误,难以满足复杂机械系统的精确建模。基于三维装配体模型隐含的装配工艺信息,以STEP模型文件为输入,研究了面向几何信息... 装配信息建模是数字化装配、智能化装配的基础,然而人工交互建模效率低下且易发生装配特征识别和装配特征配合的错误,难以满足复杂机械系统的精确建模。基于三维装配体模型隐含的装配工艺信息,以STEP模型文件为输入,研究了面向几何信息的装配特征自动提取与配合关系识别算法。进而针对装配集成信息模型的构建,从装配精度模型和装配序列规划角度提出了信息推理算法。最后基于开发的系统,通过装配实例信息模型构建证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 装配信息建模 装配特征自动提取 配合关系识别 装配层次对象坐标系
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基于多特征筛选的蒙皮铣削辅助线提取方法研究
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作者 纪俐 范家雨 +2 位作者 万井明 于国栋 韩文杰 《航空制造技术》 北大核心 2025年第13期32-39,共8页
为提高蒙皮的铣削质量,满足蒙皮装配时对缝间隙的精度要求,本文提出一种基于多特征筛选的飞机蒙皮铣削辅助线提取方法。首先,采用双边滤波对采集到的点云数据进行预处理;随后,运用多种特征的分层搜索结构搜索边界点,利用空间切线连续性... 为提高蒙皮的铣削质量,满足蒙皮装配时对缝间隙的精度要求,本文提出一种基于多特征筛选的飞机蒙皮铣削辅助线提取方法。首先,采用双边滤波对采集到的点云数据进行预处理;随后,运用多种特征的分层搜索结构搜索边界点,利用空间切线连续性特征筛选出点云边界点的主干部分;接着,借助优化的局部表面标准差特征对其余点再次搜索,将结果合并以获取全部边界点;最后,通过各向异性优化算法将带状分布的散乱边界点收缩成线形。试验结果表明,该方法检测到的边界点精确率可达0.95,误差在0.3 mm以内。将本文方法获取的边界点作为辅助线进行蒙皮工件加工,拼接后的对缝间隙平均值小于0.4 mm。 展开更多
关键词 点云数据 局部特征描述子 边界点提取 分层搜索 法向量平滑
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基于多尺度特征提取的层次多标签文本分类方法 被引量:1
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作者 武子轩 王烨 于洪 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2025年第2期24-30,共7页
针对现有的特征提取方法忽略文本局部和全局联系的问题,提出了基于多尺度特征提取的层次多标签文本分类方法。首先,设计了多尺度特征提取模块,对不同尺度特征进行捕捉,更好地表示文本语义。其次,将层次特征嵌入文本表示中,得到具有标签... 针对现有的特征提取方法忽略文本局部和全局联系的问题,提出了基于多尺度特征提取的层次多标签文本分类方法。首先,设计了多尺度特征提取模块,对不同尺度特征进行捕捉,更好地表示文本语义。其次,将层次特征嵌入文本表示中,得到具有标签特征的文本语义表示。最后,在标签层次结构的指导下对输入文本构建正负样本,进行对比学习,提高分类效果。在WOS、RCV1-V2、NYT和AAPD数据集上进行对比实验,结果表明,所提模型在评价指标上表现出色,超过了其他主流模型。此外,针对层次分类提出层次Micro-F 1和层次Macro-F 1指标,并对模型效果进行了评价。 展开更多
关键词 层次多标签文本分类 多尺度特征提取 对比学习 层次Micro-F 1 层次Macro-F 1
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深度学习融合模型共轭涡旋光干涉微位移测量
6
作者 杨雪娇 刘吉 +6 位作者 武锦辉 袁涛 王仕杰 姬翔峰 于丽霞 张博洋 陈相 《光学精密工程》 北大核心 2025年第15期2331-2341,共11页
针对涡旋光干涉微位移测量技术中传统干涉条纹位移反演算法精度受限的问题,提出一种基于深度学习融合模型共轭涡旋光干涉微位移测量方法。采用集成FasterNet轻量化骨干网络与CARAFE动态上采样模块的YOLOv8s-Seg分割网络对干涉图像中的... 针对涡旋光干涉微位移测量技术中传统干涉条纹位移反演算法精度受限的问题,提出一种基于深度学习融合模型共轭涡旋光干涉微位移测量方法。采用集成FasterNet轻量化骨干网络与CARAFE动态上采样模块的YOLOv8s-Seg分割网络对干涉图像中的花瓣区域进行精确分割,以抑制相位信息提取过程中背景噪声和光束畸变的干扰。设计14层卷积神经网络架构对花瓣区域进行多尺度分层特征提取,构建花瓣形态变化与旋转角度的精准映射关系,实现亚纳米级位移的高精度检测。实验结果表明,在0~500 nm标准位移内,花瓣区域分割的平均精度(mAP)达96.5%,整体位移测量精度优于0.94 nm,平均绝对误差为0.63 nm。通过独特的双网络协同架构,该方法增强了对条纹畸变和噪声的抗干扰性能,在微位移测量的精度和稳定性方面具有明显的优势。 展开更多
关键词 微位移测量 共轭涡旋光干涉 YOLOv8s-Seg分割网络 多尺度分层特征提取
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基于分层特征DS合成的机载LiDAR植被提取方法
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作者 张琳 杨风暴 +1 位作者 赵丹箐 刘朝辉 《现代电子技术》 北大核心 2025年第3期1-6,共6页
精准城区植被提取对城市建设、气候调节及固碳评估具有重要意义。针对目前城区植被边界模糊导致提取精度低的问题,提出一种基于分层特征DS合成的机载LiDAR植被提取方法。首先,对LiDAR数据进行特征提取和适用性分析得到特征分层结构;其次... 精准城区植被提取对城市建设、气候调节及固碳评估具有重要意义。针对目前城区植被边界模糊导致提取精度低的问题,提出一种基于分层特征DS合成的机载LiDAR植被提取方法。首先,对LiDAR数据进行特征提取和适用性分析得到特征分层结构;其次,以DS证据为理论基础,构建具有模糊类的信任分配函数,对每个特征进行概率分配并引入中值滤波去除噪声;最后,根据正交信任函数最大值规则进行决策,得到植被提取结果。在TopoSys数据集上对所提方法进行测试,实验结果表明,文中所提方法有效提升了提取精度,准确率达到了90%以上,能够满足植被提取高精度的要求。 展开更多
关键词 机载LiDAR系统 植被提取 DS证据理论 信任分配函数 特征提取 分层结构
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联合光学和SAR影像的建筑提取算法研究
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作者 秦永志 朱艳 +2 位作者 霍爱梅 庞燕 李小芳 《测绘通报》 北大核心 2025年第S1期174-178,共5页
针对多模态遥感影像建筑提取任务,本文提出了一种三分支多层级特征融合网络(TMFFNet)。基于光学影像与合成孔径雷达(SAR)影像在建筑物表征方面具有的互补特性,该网络设计了自适应模态融合模块(AMFM)和跨层级特征融合模块(CFFM),实现了... 针对多模态遥感影像建筑提取任务,本文提出了一种三分支多层级特征融合网络(TMFFNet)。基于光学影像与合成孔径雷达(SAR)影像在建筑物表征方面具有的互补特性,该网络设计了自适应模态融合模块(AMFM)和跨层级特征融合模块(CFFM),实现了跨模态特征的有效交互与空间特征优化。试验结果表明,本文算法在云覆盖与非云覆盖场景下的建筑物提取精度均优于现有主流模型。通过系统性试验,进一步验证了AMFM模块在跨模态特征选择方面及CFFM模块在跨层级特征融合方面的有效性。 展开更多
关键词 建筑提取 多模态遥感 自适应模态融合 跨层级特征融合
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基于HSV和纹理特征的裸地分层精细提取
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作者 卫虹宇 姚文举 +2 位作者 孙建 孙嵩 张焕雪 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第2期56-65,共10页
裸地提取对于国土规划、环境保护和可持续发展具有关键作用。已有的裸地提取方法在大范围、多时相的应用中难以兼顾提取效率和提取精度,针对该问题,提出一种基于色调-饱和度-明度(hue-saturation-value,HSV)特征分析构建归一化差值指数... 裸地提取对于国土规划、环境保护和可持续发展具有关键作用。已有的裸地提取方法在大范围、多时相的应用中难以兼顾提取效率和提取精度,针对该问题,提出一种基于色调-饱和度-明度(hue-saturation-value,HSV)特征分析构建归一化差值指数,结合纹理特征和植被指数,分层精细、简单高效地实现裸地提取的方法,并应用于山东省曲阜市城区。首先,以3期高分一号(GF-1)卫星影像为数据源,将影像的红、绿、蓝波段转换到HSV色彩空间,基于裸地与其他地物类型在H,S,V分量上的差异,构建归一化差值SH指数和归一化差值SV指数,实现裸地分层初步提取;然后,对H,S,V分量差异不明显的低层建筑区与裸地引入纹理特征,对比分析不同纹理特征,实现裸地进一步提取;最后,利用归一化植被指数实现裸地的最终提取,并进行结果后处理。结果表明,构建的归一化差值指数结合同质性纹理特征的提取效果最好,裸地提取的总体精度在93%以上,Kappa系数在0.84以上,均高于对比的分类方法,说明所提方法对裸地提取的有效性,为裸地提取提供新的思路和方法。 展开更多
关键词 高分一号 裸地分层精细提取 HSV 纹理特征
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基于层次化多尺度特征融合的金属缺陷分类模型
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作者 李季桐 刘杰 +1 位作者 杨娜 王子宁 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第3期206-218,共13页
金属缺陷检测作为工业质量控制的关键环节,其检测精度直接影响制造业智能化进程。针对现有特征融合模块存在特征信息丢失、跨尺度信息交互不足以及识别准确率低等问题,提出一种基于层次化多尺度特征融合的分类模型。该模型通过融合Swin ... 金属缺陷检测作为工业质量控制的关键环节,其检测精度直接影响制造业智能化进程。针对现有特征融合模块存在特征信息丢失、跨尺度信息交互不足以及识别准确率低等问题,提出一种基于层次化多尺度特征融合的分类模型。该模型通过融合Swin Transformer与ConvNeXt两种网络架构的互补优势,构建了具有层次化感知能力的特征学习网络。其中,Swin Transformer采用移位窗口机制和多级自注意力机制有效捕获全局特征,ConvNeXt通过深度可分离卷积和高效卷积操作精准提取局部特征。为实现全局与局部的高效融合,创新性地设计自适应层次特征融合层,该层采用通道注意力机制、空间注意力机制和多尺度融合策略,实现全局与局部特征在多层次上的有效融合,同时在该层中增加多层倒残差融合模块,通过动态调整提取特征信息,以确保特征融合的精准性与可靠性。为验证模型的有效性,在公开NEU-DET和GC10-DET数据集上进行实验,准确率分别达到99.6%和96.9%。为验证模型的泛化性,在自建数据集上进行实验,准确率达到99.8%,与目前主流算法ConvNeXt、Swin transformer、VGG16、ResNet34模型相比,准确率分别提升3.4%、2.3%、4.3%、2.7%。实验结果表明,HMFF模型在金属缺陷检测领域具有更显著的分类准确性和鲁棒性,为工业场景下的高精度缺陷检测提供了新的研究方法。 展开更多
关键词 Swin Transformer ConvNeXt 缺陷分类 多尺度特征提取 自适应层次特征融合 多层倒残差连接
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利用BERT和覆盖率机制改进的HiNT文本检索模型 被引量:4
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作者 邸剑 刘骏华 曹锦纲 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期719-727,共9页
为有效提升文本语义检索的准确度,本文针对当前文本检索模型衡量查询和文档的相关性时不能很好地解决文本歧义和一词多义等问题,提出一种基于改进的分层神经匹配模型(hierarchical neural matching model,HiNT)。该模型先对文档的各个... 为有效提升文本语义检索的准确度,本文针对当前文本检索模型衡量查询和文档的相关性时不能很好地解决文本歧义和一词多义等问题,提出一种基于改进的分层神经匹配模型(hierarchical neural matching model,HiNT)。该模型先对文档的各个段提取关键主题词,然后用基于变换器的双向编码器(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)模型将其编码为多个稠密的语义向量,再利用引入覆盖率机制的局部匹配层进行处理,使模型可以根据文档的局部段级别粒度和全局文档级别粒度进行相关性计算,提高检索的准确率。本文提出的模型在MS MARCO和webtext2019zh数据集上与多个检索模型进行对比,取得了最优结果,验证了本文提出模型的有效性。 展开更多
关键词 基于变换器的双向编码器 分层神经匹配模型 覆盖率机制 文本检索 语义表示 特征提取 自然语言处理 相似度 多粒度
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EHDE和WHO-SVM模型在齿轮箱故障诊断中的应用 被引量:1
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作者 马晓娜 周海超 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期622-632,共11页
针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型。首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增... 针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型。首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增强层次多样性熵,并将其作为特征提取指标用于提取齿轮箱的故障特征;其次,采用WHO算法对SVM模型的参数进行了优化,建立了参数最优的WHO-SVM分类器;最后,将故障特征样本输入至WHO-SVM分类器中进行了训练和识别,完成了样本的故障识别;利用齿轮箱数据集分别从数据长度敏感性、算法特征提取时间、模型诊断性能三种角度对EHDE、精细复合多尺度样本熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵、精细复合多尺度散布熵、精细复合多尺度波动散布熵进行了对比研究。研究结果表明:EHDE方法对数据长度的要求较低,在数据长度为512时即可以取得99.1%的平均识别准确率,在诊断稳定性和诊断精度方面均优于其他对比方法;在算法的泛化性实验中,EHDE方法能够以98%的准确率识别齿轮箱的不同故障类型,具有明显的泛化性和通用性。 展开更多
关键词 齿轮箱故障诊断 增强层次多样性熵 野马算法优化支持向量机 数据长度敏感性 算法特征提取时间 模型诊断性能
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基于标签注意力与多粒度网络的层级专利分类
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作者 廖列法 张燕琴 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第10期3074-3080,共7页
针对中文专利的多层级自动分类任务中不同层级之间标签丰富语义信息及依赖关系和不同粒度大小的特征信息被忽略问题,提出一种RoBERTa-ALMG模型。通过RoBERTa预训练模型获取专利文本的高级语义表征,在标签注意力模块中借助双重多层感知... 针对中文专利的多层级自动分类任务中不同层级之间标签丰富语义信息及依赖关系和不同粒度大小的特征信息被忽略问题,提出一种RoBERTa-ALMG模型。通过RoBERTa预训练模型获取专利文本的高级语义表征,在标签注意力模块中借助双重多层感知机和注意力机制动态生成标签文本向量表示,通过前向传播过程实现不同层级之间的知识传递与信息共享,借助多粒度特征抽取模块捕捉层级之间的不同粒度特征和信息。在国家信息中心公布的数据集上的实验结果表明,该模型的表现优于其它模型。 展开更多
关键词 专利分类 层级分类 预训练模型 标签注意力 多粒度特征抽取 特征信息 信息共享
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基于改进层次斜率熵(IHSloE)的信号低频和高频故障特征提取方法 被引量:1
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作者 许立学 刘鑫 +2 位作者 关文锦 陈然 邝素琴 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第7期1189-1197,1230,共10页
采用传统的基于粗粒化处理的多尺度特征提取方法,无法提取故障信号中的高频部分的故障信息,导致其提取到的故障特征难以准确地表征滚动轴承的故障状态和动态特性,无法保证故障诊断的可靠性和准确性。针对该缺陷,提出了一种基于改进层次... 采用传统的基于粗粒化处理的多尺度特征提取方法,无法提取故障信号中的高频部分的故障信息,导致其提取到的故障特征难以准确地表征滚动轴承的故障状态和动态特性,无法保证故障诊断的可靠性和准确性。针对该缺陷,提出了一种基于改进层次斜率熵(IHSloE)和随机森林(RF)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用改进层次化处理代替粗粒化处理,实现了信号的多尺度分析目的,基于斜率熵,提出了改进层次斜率熵的非线性动力学指标;随后,利用IHSloE方法提取了滚动轴承振动信号的故障特征,建立了表征滚动轴承故障特性的故障特征;最后,基于RF模型建立了多故障分类器,并将故障特征输入至RF分类器进行了训练和测试,以实现滚动轴承的故障识别目的;利用滚动轴承数据集进行了实验,并将其与其他的故障特征提取指标进行了对比。研究结果表明:IHSloE方法采用改进的层次化处理,能够快速有效地提取出振动信号中的高频故障特征,诊断准确率达到了99%,而特征提取时间仅为149.35 s;相较于采用粗粒化处理和层次处理的特征提取方法,其准确率至少提高了2%和1%,证明该方法适用于滚动轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 故障信号高频部分特征 改进层次斜率熵 随机森林(RF)分类器 多尺度特征提取方法 改进层次化处理 故障诊断的可靠性
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结合层次图神经网络与长短期记忆的产业链风险评估预警模型
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作者 花晓雨 李冬芬 +3 位作者 付优 毕可骏 应时 王瑞锦 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期3223-3231,共9页
产业链风险评估预警是有效保护产业链上下游公司利益和减轻公司风险的重要措施。然而,现有方法由于忽视了产业链上下游公司之间的传播效应和公司信息的不透明性,无法准确评估公司风险,且忽略了动态财务数据对产业链的影响,无法提前感知... 产业链风险评估预警是有效保护产业链上下游公司利益和减轻公司风险的重要措施。然而,现有方法由于忽视了产业链上下游公司之间的传播效应和公司信息的不透明性,无法准确评估公司风险,且忽略了动态财务数据对产业链的影响,无法提前感知风险,进行风险预警。针对以上问题,提出一种结合层次图(HG)神经网络与长短期记忆(LSTM)的产业链风险评估预警模型(HiGNN)。首先,利用产业链上下游关系和投融资关系构建“产业链-投资”HG;其次,利用财务特征提取模块提取公司多季度财务数据的特征;再次,利用投资特征提取模块提取投资关系图特征;最后,利用注意力机制融合财务特征和投资特征,通过图表示学习方法对公司节点进行风险分类。在真实的集成电路制造业数据集上的实验结果表明,与图注意力网络(GAT)模型、循环神经网络(RNN)模型相比,当训练比率为60%时,所提模型的准确率分别提升了14.87%、22.10%,F1值提升了12.63%、16.67%。所提模型能够有效捕捉产业链中的传染效应,提高风险识别能力,优于传统的机器学习方法和图神经网络方法。 展开更多
关键词 产业链风险评估 层次图神经网络 长短期记忆网络 财务特征提取 投资特征提取
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煤矿GIS一张图快速构建平台研究 被引量:1
16
作者 黄坤 江振鹏 +1 位作者 杨晓宇 安宁 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第7期40-46,114,共8页
目前,煤矿使用的工程专题地图基本都是CAD制图,高效提取CAD图件中的数据并快速组织成地理信息系统(GIS)服务,进而支持矿井空间对象创建和业务属性扩展,集成安全生产实时数据,是构建煤矿GIS一张图的关键。基于ArcGIS平台将CAD图件转为GI... 目前,煤矿使用的工程专题地图基本都是CAD制图,高效提取CAD图件中的数据并快速组织成地理信息系统(GIS)服务,进而支持矿井空间对象创建和业务属性扩展,集成安全生产实时数据,是构建煤矿GIS一张图的关键。基于ArcGIS平台将CAD图件转为GIS服务的方法实现过程较为繁琐,且ArcGIS平台成本较高,无法较好地跨平台运行。针对该问题,设计了一种煤矿GIS一张图快速构建平台。该平台包括CAD图件管理、地图服务发布、专题地图管理3大功能模块:CAD图件管理模块用于图件基础信息管理和状态跟踪,地图服务发布模块用于地图打包发布和在线预览,专题地图管理模块用于地图服务管理、矿井对象创建及属性扩展。基于开放设计联盟(ODA)的Teigha for Java SDK实现CAD图件全要素精确识别与快速准确提取;通过构建基于GIS数据特征的煤矿CAD图件数据分层描述模型,实现了CAD图件全要素数据快速存储;按照面向对象设计思路,开发了Spring Cloud框架下的Web端煤矿CAD图件数据集存储接口及专题地图服务发布平台,实现了煤矿GIS一张图快速构建。以某煤矿采掘工程平面图为例,分别采用传统方法和快速构建平台进行煤矿GIS一张图的构建,对比结果表明,快速构建平台可大幅提高煤矿GIS一张图的构建效率,为煤矿智能化建设提供时空数字底座。 展开更多
关键词 煤矿智能化 煤矿GIS一张图 地理信息系统 CAD图件全要素提取 CAD图件数据分层描述模型 专题地图服务发布
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概念设计中基于笔式手势的交互计算研究(英文) 被引量:12
17
作者 马翠霞 戴国忠 +1 位作者 滕东兴 陈由迪 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期303-308,共6页
基于笔式手势的自然交互是支持概念设计创新的有效方式.提出了一种笔式手势的层次概念模型,结合基于约束的自由勾画和上下文感知技术描述了手势设计方式,进一步讨论了手势内部的约束建立和求解算法;基于手势应用的范式,给出了概念设计... 基于笔式手势的自然交互是支持概念设计创新的有效方式.提出了一种笔式手势的层次概念模型,结合基于约束的自由勾画和上下文感知技术描述了手势设计方式,进一步讨论了手势内部的约束建立和求解算法;基于手势应用的范式,给出了概念设计中特征手势建模的应用实例,通过与传统建模和交互方式的对比,验证了特征手势建模的方便性.给出一个自然、高效的方法,以基于手势的方式来完成概念设计构思过程,采用笔式交互快速自然地记录下设计思路,所实现的系统方便了用户的创新设计,改善了人机交互模式. 展开更多
关键词 笔式手势 上下丈感知 约束 特征手势
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基于极值序列特征集的雷达PRI调制模式识别算法 被引量:9
18
作者 周一鹏 王星 +2 位作者 田元荣 周东青 程嗣怡 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2016年第5期37-41,63,共6页
识别雷达信号的脉冲重复间隔(PRI)调制模式是分析雷达工作状态和工作任务的重要手段。针对复杂体制雷达的PRI调制模式可实时切换并改变调制参数因而难于识别的问题,提出一种基于极值序列特征集的雷达PRI调制模式识别算法。该算法首先提... 识别雷达信号的脉冲重复间隔(PRI)调制模式是分析雷达工作状态和工作任务的重要手段。针对复杂体制雷达的PRI调制模式可实时切换并改变调制参数因而难于识别的问题,提出一种基于极值序列特征集的雷达PRI调制模式识别算法。该算法首先提取PRI序列的极值特征,构建极值序列特征集;然后,基于PRI序列及其特征集建立恒参、类正弦、正弦和抖动判定准则,实现雷达PRI调制模式的分层识别。仿真分析表明:该算法对复杂体制雷达PRI调制模式的识别正确率达95.3%,同时具有较高的实时性,在电子对抗应用领域具有良好的前景。 展开更多
关键词 极值序列特征集 分层识别 PRI调制模式 特征提取
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一种基于分层结构的音乐自动分类方法 被引量:7
19
作者 杜威 林浒 +2 位作者 孙建伟 于波 姚恺丰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第5期888-892,共5页
音乐分类在音乐信息检索中占据重要地位,自动的音乐分类方法可以在降低花费的同时取得良好的精准度.传统的平面型音乐流派分类方法主要从全体数据集出发使用若干特征作为分类依据,导致分类效果并不太好.本文考虑了音乐文件本身的属性,... 音乐分类在音乐信息检索中占据重要地位,自动的音乐分类方法可以在降低花费的同时取得良好的精准度.传统的平面型音乐流派分类方法主要从全体数据集出发使用若干特征作为分类依据,导致分类效果并不太好.本文考虑了音乐文件本身的属性,结合统计学方面的特征,提出了基于分层结构的分类方法.该方法首先使用K-Means聚类方法以分析不同类别间的关系,并构造类别层次关系图,在此基础上使用支持向量机方法进行分类,通过使用不同的特征集合,保证了分类的准确率.该方法在GTZAN数据集上进行了相关实验,实验结果表明本文所提出的方法能够取得较好的分类准确率. 展开更多
关键词 音乐流派 特征抽取 自动分类 分层结构
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基于形态距离的日负荷数据自适应稳健聚类算法 被引量:29
20
作者 李阳 刘友波 +5 位作者 刘俊勇 程明畅 马铁丰 魏文涛 尹龙 宁世超 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期3409-3419,共11页
为克服传统划分式聚类算法的聚类数k值难以确定以及聚类结果稳定性较差的问题,提出一种基于日负荷曲线形态距离的自适应稳健聚类方法。利用差分算法和分位数对原始日负荷曲线进行特征提取,将其转化为描述负荷曲线形态特征的离散类属性数... 为克服传统划分式聚类算法的聚类数k值难以确定以及聚类结果稳定性较差的问题,提出一种基于日负荷曲线形态距离的自适应稳健聚类方法。利用差分算法和分位数对原始日负荷曲线进行特征提取,将其转化为描述负荷曲线形态特征的离散类属性数据,用曲线形态差异度量替代对负荷数据的欧氏距离度量,避免数据标幺化可能带来的信息缺失;进一步引入特征属性加权和隶属度惩罚,根据样本形态特征,提出基于动态层次Fuzzy U-K-modes的自适应聚类算法,通过多阶段聚类和构建聚类系谱,自适应地确定聚类中心和k值,在不过多损失效率的前提下,使聚类结果的稳定性大幅提升;最后以某地区4869个用户的日负荷数据为研究对象,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 形态距离 特征提取 差异度量 动态层次Fuzzy U-K-modes 聚类系谱图 自适应稳健聚类
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