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色散聚焦分离式彩色共聚焦测量系统研究 被引量：4
1
作者 余卿 张学典 崔长彩 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期100-107,共8页
为了满足先进制造工艺的对检测技术越来越高的要求,对材料表面的测量既有高精度的要求,同时也有快速检测的需求。彩色共聚焦测量技术从原理上避免了轴向扫描过程,与传统的激光共聚焦技术相比,具有明显的测量速度优势,可针对大尺寸的被... 为了满足先进制造工艺的对检测技术越来越高的要求,对材料表面的测量既有高精度的要求,同时也有快速检测的需求。彩色共聚焦测量技术从原理上避免了轴向扫描过程,与传统的激光共聚焦技术相比,具有明显的测量速度优势,可针对大尺寸的被测物表面形貌进行快速化检测。通常情况下,针对不同测量需求的被测对象,需要设计不同的彩色共聚焦系统核心部件-色散物镜,增加了系统的复杂性。针对这一情况,采用色散和聚焦分离的设计方式,通过切换物镜参数的方式,快速有效地实现不同测量需求。所设计的大范围色散元件结合不同聚焦物镜时,能实现对色散范围的调制,并以此为基础搭建了聚焦和色散分离的彩色共聚焦系统。实验结果表明,采用不同参数物镜时,可实现对量程和分辨率的调制;其中,当采用10×（NA=0.3）物镜时,可获得轴向225μm的线性色散,此时测量系统的轴向测量精度优于0.2μm。 展开更多
关键词 彩色共聚焦测量 光学表面形貌检测 测量范围调制 测量精度调制
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基于可视信息眼镜摘除的热红外人脸识别方法 被引量：1
2
作者 李伦清 张会林 张杰武 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第20期182-186,共5页
在热红外人脸识别中,眼镜作为人脸图像中常见的遮挡物,造成了人脸眼睛区域信息的丢失,严重影响了人脸识别效果。针对该问题,提出了一种在热红外图像中去除眼镜的算法,对热红外图像进行眼镜检测,使用无眼镜的热红外图像的平均眼睛模板来... 在热红外人脸识别中,眼镜作为人脸图像中常见的遮挡物,造成了人脸眼睛区域信息的丢失,严重影响了人脸识别效果。针对该问题,提出了一种在热红外图像中去除眼镜的算法,对热红外图像进行眼镜检测,使用无眼镜的热红外图像的平均眼睛模板来代替有眼镜的热红外图像的眼镜区域,再基于核主成分分析算法利用可视化图像和热红外图像融合的方法,进行图像融合,获得较好的无眼镜热红外图像,通过分类识别来实现人脸识别。实验结果表明,在热红外人脸识别中,该方法在戴眼镜的情况下能够提高人脸识别的准确率和取得较好的识别效果。 展开更多
关键词 热红外图像 眼镜遮挡物 核主成分分析 人脸识别
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融合标签流行度和时间权重的矩阵分解推荐算法 被引量：12
3
作者 郭娣 赵海燕 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第2期293-297,共5页
社会化标签不仅可以描述资源而且可以表征用户的偏好,因此结合社会化标签的个性化推荐正成为互联网推荐引擎中的研究热点.针对现有基于标签的推荐研究中推荐精确度不高的问题,提出一种融合标签流行度和时间权重的矩阵分解推荐算法TPTMF... 社会化标签不仅可以描述资源而且可以表征用户的偏好,因此结合社会化标签的个性化推荐正成为互联网推荐引擎中的研究热点.针对现有基于标签的推荐研究中推荐精确度不高的问题,提出一种融合标签流行度和时间权重的矩阵分解推荐算法TPTMF,该算法同时考虑用户使用标签的频率与用户兴趣随时间变化的特点,首先根据标签的流行度和时间特征刻画用户对资源的偏好,然后采用梯度下降法对用户-资源矩阵进行分解,最后利用分解后的特征矩阵对目标用户进行预测并推荐.在数据集Last.fm上的实验结果表明该算法具有较好的推荐效果. 展开更多
关键词 社会化标签 个性化推荐 精确度 流行度 时间权重 矩阵分解
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结合时间权重与信任关系的协同过滤推荐算法 被引量：10
4
作者 赵海燕 侯景德 陈庆奎 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第12期3565-3568,共4页
针对传统协同过滤推荐算法在计算用户相似度时只考虑单一的用户评分矩阵问题,提出一种结合时间权重与信任关系的协同过滤推荐算法TTCF。首先通过标签的流行度刻画用户对资源的偏好,并利用用户的时间行为信息获得用户兴趣相似度;然后通... 针对传统协同过滤推荐算法在计算用户相似度时只考虑单一的用户评分矩阵问题,提出一种结合时间权重与信任关系的协同过滤推荐算法TTCF。首先通过标签的流行度刻画用户对资源的偏好,并利用用户的时间行为信息获得用户兴趣相似度;然后通过一级与二级好友扩展用户熟悉相似度,并与兴趣相似度加权获得最终的用户相似度;最后结合用户相似度和时间衰减项为用户产生推荐。在数据集Last.fm上的实验结果表明该算法具有较好的推荐效果。 展开更多
关键词 协同过滤 标签 时间行为 兴趣相似度 熟悉相似度
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一种融合相似网络的多主题域混合推荐算法 被引量：3
5
作者 赵海燕 郭娣 +1 位作者 陈庆奎 曹健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第10期2901-2904,2909,共5页
针对基于社会化标签的推荐算法中面临的标签质量和数据稀疏性问题,提出了一种融合相似网络的多主题域混合推荐算法。通过划分主题域,将表达不同主题含义的资源及标签分开以解决标签多义性问题;通过建立标签的相似网络找到标签的同义词,... 针对基于社会化标签的推荐算法中面临的标签质量和数据稀疏性问题,提出了一种融合相似网络的多主题域混合推荐算法。通过划分主题域,将表达不同主题含义的资源及标签分开以解决标签多义性问题;通过建立标签的相似网络找到标签的同义词,然后利用这些同义词扩展用户和资源的标签偏好以解决标签同义词的问题和数据稀疏性的问题。最后结合用户自身的偏好信息和其相似邻居的偏好信息产生推荐。实验结果表明,该方法具有较好的效果。 展开更多
关键词 标签质量 稀疏性 主题域 相似网络 偏好信息
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考虑社会关系影响差异和动态性的社会化推荐 被引量：3
6
作者 赵海燕 韩松 +1 位作者 陈庆奎 曹健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第9期2605-2609,共5页
随着社交媒体的发展,社交活动日益普及并产生丰富的社会关系。融合社会关系进行推荐可以缓解传统推荐系统面临的数据稀疏和冷启动问题。已有很多成功利用社会关系和评分信息进行推荐的算法,然而它们没有充分地挖掘不同的社会关系对用户... 随着社交媒体的发展,社交活动日益普及并产生丰富的社会关系。融合社会关系进行推荐可以缓解传统推荐系统面临的数据稀疏和冷启动问题。已有很多成功利用社会关系和评分信息进行推荐的算法,然而它们没有充分地挖掘不同的社会关系对用户的不同影响以及在不同时间段中社会关系的不同影响,这导致推荐效果的下降。基于对现实中社会关系影响复杂性的充分考虑,提出了新的考虑社会关系影响差异和动态性的社会化推荐算法。在Epinions数据集上的实验结果表明该方法可以提高推荐质量。复杂度分析也表明该方法具有可扩展性,能够适应大数据集的要求。 展开更多
关键词 协同过滤 社交网络 矩阵分解 社交信任 差异性 动态性
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基于相似性传播和流行度降维的混合推荐方法 被引量：1
7
作者 郭娣 赵海燕 +2 位作者 侯景德 陈庆奎 曹健 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第4期707-712,共6页
社会化标签作为一种重要的显示评分技术,不仅可以描述资源而且可以表征用户的偏好,因此结合社会化标签的推荐正成为互联网推荐引擎中的研究热点.然而大多数推荐算法的研究都面临着数据稀疏性的问题,目前的学者对稀疏性问题的研究主要采... 社会化标签作为一种重要的显示评分技术,不仅可以描述资源而且可以表征用户的偏好,因此结合社会化标签的推荐正成为互联网推荐引擎中的研究热点.然而大多数推荐算法的研究都面临着数据稀疏性的问题,目前的学者对稀疏性问题的研究主要采用了矩阵填充技术,而没有从对矩阵精简的角度来考虑.文中通过对数据稀疏性问题进行探索和分析,提出一种基于相似性传播和流行度降维的混合推荐方法.该方法首先利用相似性的信息对数据矩阵进行传播和扩展,填充为0的元素.然后利用流行度降维算法对Tag进行评分,对于评分低于某个阈值的可以认为是无效的Tag,从矩阵中删除,从而对数据矩阵进行精简.最后利用这些高质量的数据进行混合推荐.实验结果证明我们的方法具有较好的推荐效果.求解精度. 展开更多
关键词 社会化标签 个性化推荐 稀疏性 相似性传播 流行度降维 混合推荐
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基于WordNet的通用服务分类方法
8
作者 何佳 赵海燕 +2 位作者 陈庆奎 席丽娜 曹健 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第9期157-161,共5页
随着服务技术的发展,越来越多的组织将业务功能作为服务通过网络对外发布。服务的增多导致人工对这些服务进行分类的成本越来越高。将文本挖掘、语义技术和机器学习技术相结合,提出了一个基于WordNet的服务自动分类方法。首先,利用文本... 随着服务技术的发展,越来越多的组织将业务功能作为服务通过网络对外发布。服务的增多导致人工对这些服务进行分类的成本越来越高。将文本挖掘、语义技术和机器学习技术相结合,提出了一个基于WordNet的服务自动分类方法。首先,利用文本挖掘技术和语义消歧技术,从服务的描述文档、社会化标注等获得可描述每个服务的一组有确切语义的Sense向量,本文选取的Sense向量是对每个API进行社会化标注的一组Tags。然后,利用K-均值聚类方法完成相应的分类。最后,以Programmable Web上的服务作为测试数据进行了实验,实验表明本方法具有较好的分类效果。 展开更多
关键词 服务 语义消歧 社会化标注 相似度 WORDNET
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基于转换矩阵区分物品时效性的个性化推荐
9
作者 王颖 赵海燕 +1 位作者 陈庆奎 曹健 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第4期800-805,共6页
在进行物品推荐时,需要考虑人们选择新旧物品时考虑因素的差异.将所有用户物品评分关系用单一矩阵表示并进行统一分解,无法体现出这种差异性.联合矩阵分解方法虽然可以对新旧物品分别建立的矩阵进行分解,但是由于在分解时假设矩阵中具... 在进行物品推荐时,需要考虑人们选择新旧物品时考虑因素的差异.将所有用户物品评分关系用单一矩阵表示并进行统一分解,无法体现出这种差异性.联合矩阵分解方法虽然可以对新旧物品分别建立的矩阵进行分解,但是由于在分解时假设矩阵中具有公共的特征向量,从而导致获得的特征主要决定于数据量大的矩阵,因而具有片面性,无法体现新旧物品特征差异和用户在新旧物品上的选择偏好.所以,本文充分考虑了新旧物品的特征和用户的选择偏好差别,又通过转换矩阵将这些特征进行关联,针对此模型,文中设计了相应的矩阵分解算法.实验表明,该算法可以更好的实现产品时效性推荐. 展开更多
关键词 物品时效性 矩阵分解 转换矩阵
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