微震震源定位中的多目标计算方法研究与应用

1

作者 陈国庆 庞聪 +2 位作者 宋莹莹 彭海洋 李忠亚 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第7期688-694,共7页

通过引入第二代和第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ)、多目标蝗虫优化算法(MOGOA)、多目标灰狼优化算法(MOGWO)、多目标蚁狮优化算法(MOALO)、基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)等6种多目标智能计算方法,利用2个不同的经典微... 通过引入第二代和第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ)、多目标蝗虫优化算法(MOGOA)、多目标灰狼优化算法(MOGWO)、多目标蚁狮优化算法(MOALO)、基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)等6种多目标智能计算方法,利用2个不同的经典微震震源反演数学模型设计多目标定位优化函数,在深部开采矿井微震事件数据和人工仿真实验数据对比测试基础上,探索和分析6种多目标定位算法的真实效能与可靠性。结果表明,6种多目标定位模型性能不一,MOALO基于多面体台阵仿真的100轮微震震源定位误差均值可达到1.2425 m,NSGA-Ⅱ基于深部开采矿井的微震震源定位误差均值为162.5691 m,MOGOA基于柿竹园矿微震事件的模型鲁棒性优于MOALO。综合考虑定位精度和模型可靠性等多个性能指标认为,MOGOA具有较强的工程物探和微震监测应用前景。 展开更多

关键词 微震震源定位 多目标智能计算 多目标进化分解算法 非支配排序遗传算法 多目标蚁狮优化算法 多目标蝗虫优化算法 多目标灰狼优化算法

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基于视觉传达机理的低光照图像增强方法

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作者 郑哲孚 钟健 《激光杂志》 北大核心 2025年第4期103-108,共6页

低光照影响图像的质量,针对当前低光照图像增强方法无法获得理想结果的问题,提出基于视觉传达机理的低光照图像增强方法。该方法利用平滑滤波消除原始低光照图像噪声,根据人眼视觉特性对低光照图像进行增强处理,并通过脉冲耦合神经网络(... 低光照影响图像的质量,针对当前低光照图像增强方法无法获得理想结果的问题,提出基于视觉传达机理的低光照图像增强方法。该方法利用平滑滤波消除原始低光照图像噪声,根据人眼视觉特性对低光照图像进行增强处理,并通过脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)模型优化图像细节。仿真结果表明,明显提高了低光照图像视觉效果,低光照图像增强后的G梯度均值为0.0078,PSNR为23.94 dB,SSIM达到0.852,均优于对比方法。该方法有效保留了图像边缘细节,降低了噪声和失真,保持了图像结构信息的完整性,从而提升了低光照图像的整体质量和视觉效果。 展开更多

关键词 视觉传达 低光照图像 增强方法 平滑滤波

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结合全局对应矩阵和相对位置信息的古汉语实体关系联合抽取

3

作者 胡益裕 左家莉 +3 位作者 涂传龙 曾雪强 万中英 王明文 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期35-45,共11页

目前,基于全局对应矩阵的联合抽取模型在英文领域和现代汉语领域的实体关系抽取任务上取得了SOTA(state-of-the-art)结果,然而在古汉语实体关系抽取任务上表现相对较差。这首先由于当前的古汉语实体关系数据集具有数据规模小、数据标注... 目前,基于全局对应矩阵的联合抽取模型在英文领域和现代汉语领域的实体关系抽取任务上取得了SOTA(state-of-the-art)结果,然而在古汉语实体关系抽取任务上表现相对较差。这首先由于当前的古汉语实体关系数据集具有数据规模小、数据标注稀疏的特点,模型无法从数据中学习到足量的信息;其次是因为该模型训练时缺少实体的跨度信息,使得模型容易生成长度异常的实体。针对上述问题,该文在研究了开源的《资治通鉴》语料后,人工构建了一个古汉语实体关系数据集,并设计了一种结合全局对应矩阵和相对位置信息的实体关系联合抽取方法。该方法在古汉语实体关系数据集上的精确率和F1值分别达到了81.0%和67.0%,相较于基线模型提升了6.8%和1.4%。同时,该文通过实验验证了上述融合相对位置信息的方法对于解决“容易生成长度异常实体”问题的有效性。 展开更多

关键词 古汉语数据集构建 实体关系联合抽取 全局对应矩阵 相对位置信息

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基于深度学习的逆变器电路图像数据智能识别方法 被引量：2

4

作者 何韦颖 钟健 谌颃 《现代电子技术》 北大核心 2024年第10期139-142,共4页

进行逆变器电路图像数据识别时,特征信息提取不充分使得无法准确捕捉到关键特征,导致识别精度下降。为此,提出一种基于深度学习的逆变器电路图像数据智能识别方法。首先,利用逆变器数据采集系统,采集逆变器电路图像数据。然后,将图像数... 进行逆变器电路图像数据识别时,特征信息提取不充分使得无法准确捕捉到关键特征,导致识别精度下降。为此,提出一种基于深度学习的逆变器电路图像数据智能识别方法。首先,利用逆变器数据采集系统,采集逆变器电路图像数据。然后,将图像数据输入到卷积神经网络模型中,通过卷积核提取数据的特征。最后,采用YOLO算法对其进行有效识别,基于CA模块对特征信息进行关注,并利用Detect模块输出识别结果。Detect模块主要包括置信度函数和模型的损失函数,将两者结合,利用分类框和检测框来实现对逆变器电路图像的识别。实验结果表明,所提方法的识别误报率最高仅为6%,具有实用性。 展开更多

关键词 深度学习 逆变器电路 图像识别 数据特征提取 卷积神经网络 YOLO算法

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多兴趣点融合多模态知识图谱的跨会话推荐

5

作者 陈刚 孙伟 +1 位作者 张丽英 陈平华 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3749-3757,共9页

针对现有的会话推荐专注单一兴趣的上下文,忽略了单用户多兴趣,以及利用知识图谱时忽略多模态数据类型的不足,提出一种多兴趣点融合多模态知识图谱的跨会话推荐。受少样本学习在有限实例学习模型的启发,设计一个跨会话协作网络,将下一... 针对现有的会话推荐专注单一兴趣的上下文,忽略了单用户多兴趣,以及利用知识图谱时忽略多模态数据类型的不足,提出一种多兴趣点融合多模态知识图谱的跨会话推荐。受少样本学习在有限实例学习模型的启发,设计一个跨会话协作网络,将下一个项目推荐建模为少样本学习问题;从用户的行为序列中捕获用户的各种兴趣,根据用户的历史和当前行为序列构建兴趣图;引入多模态知识图注意力网络,通过使用多模态图注意力机制进行信息传播,得到聚集嵌入表示并进行推荐;设计一个相似会话检索网络,从历史会话中找出与当前会话相似的网络来补充和优化偏好表示。实验结果表明,所提算法在Recall@20和MRR@20指标上均优于基线。 展开更多

关键词 会话推荐 兴趣点 知识图谱 少样本学习 多模态 图注意力 用户偏好

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基于Faster R-CNN深度学习的网络入侵检测模型 被引量：27

6

作者 田桂丰 单志龙 +1 位作者 廖祝华 王煜林 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期56-62,共7页

为了提高网络入侵检测性能,采用快速区域卷积神经网络(Faster region-convolutional neural network,Faster R-CNN)深度学习的方法来完成网络入侵检测。在网络上抓取网络数据包,数值化和归一化处理得到网络数据样本,通过卷积神经网络(Co... 为了提高网络入侵检测性能,采用快速区域卷积神经网络(Faster region-convolutional neural network,Faster R-CNN)深度学习的方法来完成网络入侵检测。在网络上抓取网络数据包,数值化和归一化处理得到网络数据样本,通过卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)进行网络入侵数据特征提取,根据特征提取结果进行区域候选网络训练,生成多样化尺寸的基准矩形框,每个矩形框设置4个修正参数,根据修正参数及多个矩形框坐标,获得网络入侵样本的候选生成区域,最后采用分类回归网络训练,结合空间金字塔池化修正不同尺寸矩形框,并采用Softmax分类器,生成不同网络攻击类型的置信度,从而获得网络攻击类型分类结果。通过差异化设置CNN和区域候选网络训练时的卷积核尺寸和区域候选网络训练时的基准矩形框数目,验证合适样本集的卷积核尺寸和矩形框数目。结果表明,相比常用网络入侵检测算法,合理设置卷积核尺寸和基准矩形框数目,能够获得更高的网络入侵检出率和检测时间性能。 展开更多

关键词 卷积神经网络 网络入侵检测 候选区域 基准矩形框

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基于遗传优化PNN神经网络的网络安全态势评估 被引量：22

7

作者 王金恒 单志龙 +1 位作者 谭汉松 王煜林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第6期338-342,共5页

为提高网络安全态势评估的准确率,提出了一种基于遗传优化概率神经网络的网络安全态势评估。首先,在网络安全态势评估建模过程中,根据网络安全态势特点和常见评估等级建立了概率神经网络的网络安全态势评估模型,以便充分挖掘概率神经网... 为提高网络安全态势评估的准确率,提出了一种基于遗传优化概率神经网络的网络安全态势评估。首先,在网络安全态势评估建模过程中,根据网络安全态势特点和常见评估等级建立了概率神经网络的网络安全态势评估模型,以便充分挖掘概率神经网络在网络安全态势评估细粒度方面的优势。然后,为了防止因网络安全态势参数细粒度评估而造成收敛速度过慢的情况发生,对概率神经网络的修正因子进行遗传算法优化,并再次进行概率神经网络训练,从而得到稳定的概率网络安全态势评估模型。经过实验证明,相比传统的概率神经网络算法,基于遗传算法优化概率神经网络的网络安全态势评估准确度更高,平均准确率达到90%以上,且训练速度更快。 展开更多

关键词 概率神经网络 网络安全态势 网络攻击 遗传算法

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基于空间降维和多核支持向量机的网络入侵检测 被引量：14

8

作者 田桂丰 单志龙 +1 位作者 廖祝华 王煜林 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第4期365-369,375,共6页

提出空间降维和多核支持向量机算法进行网络入侵检测;从网络中抓取数据包,通过局部线性嵌入数据降维获得属性降维后的数据样本;通过差异化设置参与局部线性嵌入运算的邻居数,验证适合样本集的邻居数,将多项式核函数、高斯核函数和Sigmoi... 提出空间降维和多核支持向量机算法进行网络入侵检测;从网络中抓取数据包,通过局部线性嵌入数据降维获得属性降维后的数据样本;通过差异化设置参与局部线性嵌入运算的邻居数,验证适合样本集的邻居数,将多项式核函数、高斯核函数和Sigmoid核函数进行两两组合,分别验证多核支持向量机的网络入侵检测性能。结果表明,在合理设置局部线性嵌入邻居数和核函数组合方式的条件下,基于空间降维和多核支持向量机的网络入侵检出率较高,检测时间较短。 展开更多

关键词 网络入侵检测 空间降维 支持向量机 局部线性嵌入

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Spark平台下聚类挖掘的智能推荐系统 被引量：3

9

作者 钟桂凤 庞雄文 +1 位作者 孙道宗 刘宇东 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期575-581,共7页

为了提高智能推荐系统的性能,采用狼群优化的K-means聚类挖掘实现数据分类,通过协同过滤完成智能推荐。为了提高推荐效率,引入Spark平台多节点完成聚类和推荐。建立用户和资源的K-means聚类模型,采用狼群优化算法对初始类别中心点进行优... 为了提高智能推荐系统的性能,采用狼群优化的K-means聚类挖掘实现数据分类,通过协同过滤完成智能推荐。为了提高推荐效率,引入Spark平台多节点完成聚类和推荐。建立用户和资源的K-means聚类模型,采用狼群优化算法对初始类别中心点进行优化,以提高聚类准确度,根据用户和资源的类别属性获得用户-资源评分数据,最后建立协同过滤智能推荐模型。根据推荐效率要求,将推荐模型部署至Spark平台,实现聚类和智能推荐的分布式运算。实验证明,通过合理设置聚类中心点数目,结合Spark平台多节点运算,与常用推荐算法对比,所提算法可以获得更准确的推荐性能,在大规模数据的智能推荐系统中更能满足实时性要求,智能推荐效率高。 展开更多

关键词 智能推荐 K-MEANS聚类 Spark平台 协同过滤 狼群算法

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基于Word2Vec和改进注意力机制AlexNet-2的文本分类方法 被引量：15

10

作者 钟桂凤 庞雄文 隋栋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第4期288-293,共6页

为了提高文本分类的准确性和运行效率,提出一种Word2Vec文本表征和改进注意力机制AlexNet-2的文本分类方法。首先,利用Word2Vec对文本词特征进行嵌入表示,并训练词向量,将文本表示成分布式向量的形式;然后,利用改进的AlexNet-2对长距离... 为了提高文本分类的准确性和运行效率,提出一种Word2Vec文本表征和改进注意力机制AlexNet-2的文本分类方法。首先,利用Word2Vec对文本词特征进行嵌入表示,并训练词向量,将文本表示成分布式向量的形式;然后,利用改进的AlexNet-2对长距离词相依性进行有效编码,同时对模型添加注意力机制,以高效学习目标词的上下文嵌入语义,并根据词向量的输入与最终预测结果的相关性,进行词权重的调整。实验在3个公开数据集中进行评估,分析了大量样本标注和少量样本标注的情形。实验结果表明,与已有的优秀方法相比,所提方法可以明显提高文本分类的性能和运行效率。 展开更多

关键词 文本分类 注意力机制 AlexNet-2模型 上下文嵌入 词相依性

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三维后期重建中基于果蝇优化的点云数据配准研究 被引量：2

11

作者 王婷 李凯 +1 位作者 张洁 杨雨佳 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期692-698,共7页

为了提高三维后期重建中的点云数据配准成功率,采用果蝇优化算法进行点云的最优变换矩阵和平移向量求解。首先,提取源点云特征,并结合模板点云特征构建点云配准目标函数。接着,建立果蝇优化算法点云配准模型,以点云配准目标函数作为果... 为了提高三维后期重建中的点云数据配准成功率,采用果蝇优化算法进行点云的最优变换矩阵和平移向量求解。首先,提取源点云特征,并结合模板点云特征构建点云配准目标函数。接着,建立果蝇优化算法点云配准模型,以点云配准目标函数作为果蝇优化算法适应度函数,并通过对最优浓度个体的搜索,完成最优变换矩阵和平移向量的求解。为了提高果蝇优化算法搜索精度,采用自适应气味浓度变换率参数,以增强果蝇优化算法对大规模点云的配准适应度。仿真结果表明,即使对源点云引入不同强度的噪声信号和不同规模的离群率干扰,果蝇优化算法的仍能够表现出较高的点云配准成功率和稳定性。相比常用点云配准算法,所提算法的旋转均方根误差和平移均方根误差更小,且配准的成功率更高。 展开更多

关键词 点云配准 三维重建 果蝇优化算法 变换矩阵 平移向量

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基于改进Sigmoid卷积神经网络的手写体数字识别 被引量：9

12

作者 樊继慧 滕少华 金弘林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第12期244-249,共6页

深度学习技术在数字识别领域有着普遍的应用。通过深度学习技术构造神经网络模型,运用不同的激活函数搭配不同的参数初始化策略,对MINIST手写数据集进行训练;构建分析模型,识别图像中的数字,将大数据量的图片降维成小数据量图片,同时保... 深度学习技术在数字识别领域有着普遍的应用。通过深度学习技术构造神经网络模型,运用不同的激活函数搭配不同的参数初始化策略,对MINIST手写数据集进行训练;构建分析模型,识别图像中的数字,将大数据量的图片降维成小数据量图片,同时保证能够有效保留图片特征;通过对图片数据的分析,加入特征转换过程,利用梯度下降优化器,搭建网络结构,将数据降维,有效地避免过拟合;利用交叉熵验证对模型进行编译和训练,对输出的分类结果进行进一步分析,在Sigmoid激活函数的输出层,通过K最近邻分类算法,设置KNN分类器,进一步提高了分类预测的准确率。MNIST数据集上的实验结果显示识别率为96.2%,在输出层引入K最近邻算法KNN(K-Nearst Neighbors)结合传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的全连接层与softmax层,经交叉验证得到99.6%的识别率。 展开更多

关键词 数字识别 K最近邻算法 深度学习 卷积神经网络 交叉熵

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基于差分进化的卷积神经网络的文本分类研究 被引量：3

13

作者 钟桂凤 庞雄文 孙道宗 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期136-141,共6页

为了提高文本分类的性能,采用差分进化的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法进行分类.首先随机设置CNN结构参数,然后采用差分进化算法优化参数,通过交叉和选择等操作选择不断进化获得最优个体,为增强差分优化的适用性... 为了提高文本分类的性能,采用差分进化的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法进行分类.首先随机设置CNN结构参数,然后采用差分进化算法优化参数,通过交叉和选择等操作选择不断进化获得最优个体,为增强差分优化的适用性,将缩放因子变化与进化代数相关联,解决了因为缩放因子设置不合理而造成优化等级不高的问题.卷积神经网络采用经过差分优化后的权重和阈值对文本进行分类训练,以获得稳定的文本分类结果.实验证明,通过合理设置差分进化交叉速率和卷积神经网络的卷积核尺寸,能够获得较好的分类准确率性能,RMSE值更低,在文本分类中的适用度高. 展开更多

关键词 分类 差分进化 卷积神经网络 缩放因子 卷积核

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基于混合优化算法的图像盲水印技术 被引量：2

14

作者 张国梅 邹华兴 吴迪 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第3期278-285,共8页

为了平衡水印系统约束与净负荷容量,提出一种结合量子粒子群优化与细菌觅食优化的混合优化算法,将提出的混合优化算法应用于图像盲水印;通过离散小波变换对测试图像的像素进行变换,选择测试图像的水平低频垂直高频和水平高频垂直低频子... 为了平衡水印系统约束与净负荷容量,提出一种结合量子粒子群优化与细菌觅食优化的混合优化算法,将提出的混合优化算法应用于图像盲水印;通过离散小波变换对测试图像的像素进行变换,选择测试图像的水平低频垂直高频和水平高频垂直低频子带,基于边缘熵和视觉熵的视觉特性,在子带中选择合适区块以提高水印图像质量;对选定的区块系数执行Schur变换,并隐藏感兴趣区域和患者电子记录水印;利用提出的混合优化算法选择最优阈值,将多个水印隐藏到测试图像中。结果表明,基于混合优化算法的图像盲水印技术性能优秀,可以抵御常见攻击,同时具有较好的鲁棒性和隐蔽性。 展开更多

关键词 混合优化算法 盲水印 感兴趣区域 鲁棒性 隐蔽性

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基于入侵性杂草优化的机械手逆向运动学求解 被引量：2

15

作者 杨雨佳 神显豪 +1 位作者 刘珊珊 程日光 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第3期265-270,共6页

为了有效提高机械手控制中逆向运动学求解的速度和准确度,提出一种基于极限学习机-入侵性杂草优化的机械手逆向运动学求解方法;建立工业六自由度机械手的正向运动学模型,并利用训练较快的极限学习机计算机械手关节角度向量,即输出机械... 为了有效提高机械手控制中逆向运动学求解的速度和准确度,提出一种基于极限学习机-入侵性杂草优化的机械手逆向运动学求解方法;建立工业六自由度机械手的正向运动学模型,并利用训练较快的极限学习机计算机械手关节角度向量,即输出机械手关节逆运动学初解;利用入侵性杂草优化算法对得到的初始逆解进行优化,取最小适应度时的杂草位置作为输出,以便得到最佳的逆向运动学求解。结果表明,相比于基于粒子群优化-反向传播神经网络的求解方法,所提出方法的机械手末端执行器的精度更高,平均计算时间仅为5.68 ms,实时性更好。 展开更多

关键词 六自由度机械手 入侵性杂草优化 极限学习机 运动学模型 逆解

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基于混沌YOLO v4的共享图像选择性加密方法 被引量：1

16

作者 张国梅 马琳娟 +1 位作者 张福泉 李庆珍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第12期368-373,共6页

针对社交平台共享图像的信息安全问题,提出了基于混沌YOLO v4和用户选择感兴趣区域(ROI)的图像加密方案。首先,利用YOLO v4自动检测图像中的目标,提供要加密的候选包围框;然后,利用cosine和polynomial映射的线性组合加密算法对用户选定... 针对社交平台共享图像的信息安全问题,提出了基于混沌YOLO v4和用户选择感兴趣区域(ROI)的图像加密方案。首先,利用YOLO v4自动检测图像中的目标,提供要加密的候选包围框;然后,利用cosine和polynomial映射的线性组合加密算法对用户选定的图像区域进行加密,使得只有合法授权用户才能访问共享图像的敏感信息。通过密钥发放和授权机制,实现对第三方转发图像中敏感信息的保护。实验统计和安全分析结果证明,所提方案能够抵御各种攻击,提供高度安全性,且处理速度能够满足在线用户的实时需求。 展开更多

关键词 图像加密 共享图像 混沌映射 YOLO V4 感兴趣区域

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基于局部敏感哈希的K邻近算法识别垃圾短信 被引量：1

17

作者 樊继慧 滕少华 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第6期746-751,共6页

针对目前垃圾短信的识别算法存在的关键字及频次的规则死板,易于被不法分子探测和规避等问题,提出将局部敏感哈希的K邻近算法应用于垃圾短信分类识别;首先定义特征,然后采用局部敏感哈希算法计算向量距离,通过得到的距离衡量矩阵的相似... 针对目前垃圾短信的识别算法存在的关键字及频次的规则死板,易于被不法分子探测和规避等问题,提出将局部敏感哈希的K邻近算法应用于垃圾短信分类识别;首先定义特征,然后采用局部敏感哈希算法计算向量距离,通过得到的距离衡量矩阵的相似性,量化矩阵相似程度,对本文中提出的优化模型进行实现和训练;基于短信文本内容,运用词频-逆向文本频率算法生成矩阵,利用局部敏感哈希算法求解最相似样本,记录样本类别,将训练结果导入K邻近算法分类器得到最优近邻,在测试集或验证集上对优化模型垃圾短信分类识别准确率进行评测。结果表明,经过K邻近算法分类器后,优化模型垃圾短信分类识别准确率达到98.7%。 展开更多

关键词 垃圾短信识别 K邻近算法 局部敏感哈希 矩阵相似性

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基于RGB图像色彩识别的配色法控制研究 被引量：1

18

作者 汤婵 叶娟 《机床与液压》 北大核心 2020年第18期123-136,共14页

RGB图像是在电子系统中检测,表示和显示的图像。配色法是对已有的RGB图像进行色彩识别,将捕捉的顏色记录下来并生成多种颜色搭配方案来应用于辅助对象外观控制。本文基于RGB、HBS颜色模式的特点利用颜色识别方法对电子图片进行颜色采集... RGB图像是在电子系统中检测,表示和显示的图像。配色法是对已有的RGB图像进行色彩识别,将捕捉的顏色记录下来并生成多种颜色搭配方案来应用于辅助对象外观控制。本文基于RGB、HBS颜色模式的特点利用颜色识别方法对电子图片进行颜色采集,采集的颜色数据按照色彩特点、搭配原理和数据提取模型生成不同的配色方案为电子系统控制提供参考。根据实验对比效果和应用数据,利用这种配色法对电子系统内相关对象进行控制,对象质量和工作效率可得到明显提升。此方法在工业外观控制,电子互动控制,虚拟现实和游戏U1等领域具备一定的实用价值。 展开更多

关键词 RGB模式 HBS模式 颜色识别 配色控制

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