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题名一种新的高精度的L-M基本矩阵估计算法
被引量：2
- 1
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作者
毛雁明
冯乔生
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机构
宁德师范学院计算机系
云南师范大学信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第20期191-194,205,共5页
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基金
福建省自然科学基金(No.2009j01294)
宁德师范高等专科学校科研资助项目(No.2009Y034)
宁德师范学院"服务海西建设"资助项目(No.2010H313)
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文摘
分析了基于随机抽样检测思想的现有鲁棒算法在基本矩阵估计中存在的不足,结合LMedS和M估计法各自的优点,提出一种新的高精度的L-M基本矩阵估计算法。利用LMedS思想方法获得内点集,此时内点集通常情况下不包含误匹配,但仍存在位置误差,用Torr-M估计法计算基本矩阵,因为当匹配点只存在位置误差时,用M估计法得到的基本矩阵非常精确。大量的模拟实验和真实图像实验数据表明,在高斯噪声和误匹配存在的情况下,该算法具有更高的鲁棒性和精确度。
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关键词
基本矩阵
最小平方中值法
M估计法
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Keywords
fundamental matrix
Least Median of Squares （LMedS）
M-estimators
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于Kinect深度信息的手势分割与识别
被引量：10
- 2
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作者
毛雁明
章立亮
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机构
宁德师范学院计算机系
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期830-835,共6页
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基金
福建省自然科学基金(2011J01358)
福建省教育厅A类科技项目(JA13337)
宁德师范学院服务海西基金项目(2012H311)
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文摘
针对手势识别对环境背景要求高、分割的手势往往包含手腕及手指靠拢易造成误识别等问题,提出了一种基于深度信息的手势识别方法。采集手势深度图;接着利用手生成器获取手心信息分割手势,为了去除多余的手腕信息,增加了手掌近似正方形的约束条件;利用扫描线法获取拇指外其它四指数,并结合相邻手指宽度比例及拇指位置的特殊性实现手势的识别。实验结果表明,该方法的平均识别率达到98.4%,实时性好,且对不同光照和复杂背景具有很好的鲁棒性。
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关键词
Kinect传感器
深度信息
手势分割
手势识别
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Keywords
Kinect sensor
depth data
gesture segmentation
gesture recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名船舶航行GPS定位轨迹的新预测模型
被引量：11
- 3
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作者
刘锡铃
阮群生
龚子强
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机构
宁德师范学院计算机系
宁德市海事局
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出处
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2014年第6期686-692,共7页
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基金
福建省自然科学基金项目(2011J01357)
福建省教育厅A类科技项目(JA13337)
宁德师范学院服务海西项目(2011H205)
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文摘
为了提高海上船舶航行轨迹的预测精度,根据船舶航行的GPS定位轨迹特征,构建一套适用于航行轨迹预测优化算法模型,研究内容包括轨迹数值预处理、预测计算、结果精度分析3个部分。运用离散小波变换对船舶航行轨迹数值的分辨预处理,在灰色预测GM(1,1)算法的基础上,运用非线性规划方法动态调整GM(1,1)算法均质生成数列中的发展系数,构建基于时间序列的数值预测优化算法,最后通过算法模型的实验比较和应用测试。结果表明,本预测模型计算结果精确度高,优于多个其它预测算法或模型。
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关键词
非线性规划
小波变换
预测模型
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Keywords
non-linear programming,wavelet transform,prediction model
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名船舶定位信号短时中断下的插值预测模型
被引量：3
- 4
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作者
阮群生
李豫颖
龚子强
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机构
宁德师范学院计算机系
宁德市海事局航运管理处
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
2014年第12期1525-1536,共12页
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基金
福建省自然科学基金
福建省教育厅A类项目
+1 种基金
宁德师范学院服务海西项目
宁德师范学院创新团队项目~~
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文摘
根据基于时间序列的船舶航行定位数据的特征,在差分自回归移动平均模型的基础上,运用马尔可夫链状态转移概率特性解决非平稳数据的预测问题,在建立马尔可夫链状态迁移概率矩阵过程中,使用K-means聚类算法划分预测值与真实值的差值状态区间,继而构建出优化预测算法。对算法进行了理论分析和数值实验,并与其他算法进行了比较,结果表明,该优化算法在船舶定位数据短时预测领域具有较好的预测效果,优于多个其他算法,可应用于船舶移动定位产品中。
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关键词
差分自回归移动平均模型(ARIMA)
马尔可夫链
K-MEANS
定位数据预测
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Keywords
autoregressive integrated moving average model （ARIMA）
Markov chain
K-means
positioning data prediction
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名径向基函数网络与GIS/RS融合的UGB预测
被引量：2
- 5
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作者
张世良
叶必雄
肖守中
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机构
宁德师范学院计算机系
中国科学院地理科学与资源研究所
福建省宁德市国土局
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第20期227-231,235,共6页
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基金
国家重大科学研究计划项目(No.2012CB955500)
福建省自然科学基金(No.2011J01358)
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文摘
针对城市空间增长特点,探究城市扩展的规律,研究城市增长边界的计算和预测模型,这对于城市的发展规划具有重要的意义。然而,在国内外,关于城市增长边界方面的研究较少,首次提出利用人工神经网络、地理信息系统和遥感相结合的技术建立具有复杂几何形状的城市增长边界模型。通过数值实验结果表明,模型对城市未来增长边界的计算和预测准确度达80%～84%,结果表示直观、真实,能够为当前精明增长模式下的城市用地规划工作提供决策参考。
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关键词
城市边界增长模型
神经网络
地理信息系统
遥感
城市规划
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Keywords
Urban Growth Boundary （UGB）
neural netowk
Geographic Information System （GIS）
Remote Sensing （RS）
urban planning
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多代表点的文本分类研究
被引量：1
- 6
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作者
陈可华
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机构
宁德师范学院计算机系
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2010年第6期116-118,125,共4页
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文摘
文本自动分类是一种有效的组织信息和管理信息的工具,传统分类方法一般在分类效果和运行效率上两者不可兼得,通过综合Rocchio和KNN2种分类方法的优点,设计出一种基于多代表点的文本分类方法,该方法通过对各类挖掘出多个有效的代表点(真实或虚拟的),再使用基于这些代表点的Rocchio和KNN方法进行分类.实验表明,该方法以较少的训练时间达到令人满意的分类效果,并且能很好地解决不平衡类问题,实验结果显示,该方法能达到与SVM相当的分类效果.
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关键词
文本分类
多代表点
ROCCHIO
KNN
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Keywords
text classification
multiple representative points
rocchio
KNN
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名RSS测距模式下水声传感器网络半正定松弛定位算法
被引量：1
- 7
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作者
王辉
李有明
毛雁明
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
宁德师范学院计算机系
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2018年第12期106-109,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61571250)
福建省自然科学基金资助项目(2017J01774)
+1 种基金
宁德师范学院青年专项项目(2017Q105)
宁德师范学院教改项目(JG2018012)
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文摘
为了提高空间阴影相关环境下的未知节点的定位精度,考虑到水声环境的复杂性,提出了一种接收信号强度(RSS)测距模式下的水声传感器网络半正定松弛(SDR)定位算法。算法结合水声信道的传输损耗特性,建立了问题的优化函数和求解模型。同时,为了避免求解时出现最大似然收敛问题,通过松弛约束将非凸优化问题等价转化为凸问题,并运用凸优化理论中的SDR算法求解未知节点的位置。在空间阴影不相关和相关两种情况下,提出算法分别与最大似然定位算法和最小二乘算法进行了比较。仿真分析表明:提出算法在不相关和相关的阴影环境中都具有较高的估计精度。
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关键词
接收信号强度
半正定松弛
水声传感器网络
最大似然估计
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Keywords
received signal strength (RSS)
semidefinite relaxation(SDR)
underwater acoustic sensor network
maximum likelihood estimation
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名图结构模糊XML文档上的模式匹配算法
被引量：1
- 8
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作者
缪丰羽
王宏志
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机构
宁德师范学院计算机系
哈尔滨工业大学计算机学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第11期284-290,共7页
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基金
国家973计划(2012CB316200)
国家自然科学基金项目(61472099
+2 种基金
61133002)
国家科技支撑计划项目(2015BAH10F00)
宁德师范学院2014年校级青年专项基金(2014Q51)资助
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文摘
模糊XML文档是指包含不确定信息的XML文档。在模糊XML文档查询方面,现有的研究成果较少,并且都是基于树型结构的XML文档进行的。针对图结构下模糊XML文档的特征,设计了一组高效的图结构模糊XML文档上的模式匹配算法。该算法基于一种适合于图结构文档的索引方式,采用自底向上的结点匹配顺序,大大减少了结点的重复判断操作,也不需要进行局部匹配结果的归并以及针对PC关系设计额外的过滤函数。理论分析以及实验结果证明,提出的模式匹配算法不仅在小枝查询性能上优于现有的相关算法,而且能够较好地实现DAG模式匹配查询。
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关键词
图结构
模糊数据
XML
模式匹配
DAG
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Keywords
Graph structure
Fuzzy data
XML
Pattern matching
DAG
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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