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一种确定性星座对地覆盖计算方法
被引量：
6
1
作者
陈晓宇
戴光明
+1 位作者
王茂才
宋志明
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期55-60,共6页
为提高星地覆盖计算精度和效率,研究了星座对地覆盖问题.首先,分析了星座对地覆盖几何特性,着重研究了基于Delaunay三角网和Voronoi图的星座空间几何构形划分方法;其次,通过定义卫星的所属覆盖区域,将星座对地覆盖问题简化为单星覆盖问...
为提高星地覆盖计算精度和效率,研究了星座对地覆盖问题.首先,分析了星座对地覆盖几何特性,着重研究了基于Delaunay三角网和Voronoi图的星座空间几何构形划分方法;其次,通过定义卫星的所属覆盖区域,将星座对地覆盖问题简化为单星覆盖问题.并在此基础上提出了星座对任意类型地面目标覆盖能力的精确、快速计算方法;最后,比较不同覆盖目标下,所提出的方法和经典的网格点划分方法的计算精度和计算效率.实验结果表明,所提出方法具有正确性和高效性,且该方法可以有效应用于卫星星座优化设计和性能分析中.
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关键词
卫星星座
覆盖计算
性能分析
DELAUNAY三角网
VORONOI图
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职称材料
一种基于Tri-training的众包标记噪声纠正算法
被引量：
1
2
作者
杨艺
蒋良孝
+1 位作者
李超群
李宏伟
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期424-434,共11页
在众包学习中,使用标记集成算法得到的集成标记中仍然存在一定程度的标记噪声.本文受三重训练思想的启发,提出了一种基于tri-training的众包标记噪声纠正算法(Tri-Training-based Label Noise Correction,TTLNC).TTLNC首先使用过滤器获...
在众包学习中,使用标记集成算法得到的集成标记中仍然存在一定程度的标记噪声.本文受三重训练思想的启发,提出了一种基于tri-training的众包标记噪声纠正算法(Tri-Training-based Label Noise Correction,TTLNC).TTLNC首先使用过滤器获得干净集和噪声集,然后在干净集上进行bagging分别训练三个不同的分类器,并通过这些分类器重新标注噪声集中的实例,同时按照实例分配策略将实例分配给相应的训练集.最后在新训练集上重新训练三个不同的分类器,并用新分类器的分类结果重新标注所有实例.在仿真标准数据和真实众包数据集上的实验结果表明TTLNC比其他四种最先进的噪声纠正算法在噪声比和模型质量两个度量指标上表现更优.
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关键词
众包学习
三重训练
集成标记
标记噪声
噪声纠正
噪声过滤
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职称材料
题名
一种确定性星座对地覆盖计算方法
被引量：
6
1
作者
陈晓宇
戴光明
王茂才
宋志明
机构
中国地质大学
计算机学院
智能
地学
信息
处理
湖北省
重点
实验室
(
中国地质大学
)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期55-60,共6页
基金
国家自然科学基金(41571403
61472375
61103144)
文摘
为提高星地覆盖计算精度和效率,研究了星座对地覆盖问题.首先,分析了星座对地覆盖几何特性,着重研究了基于Delaunay三角网和Voronoi图的星座空间几何构形划分方法;其次,通过定义卫星的所属覆盖区域,将星座对地覆盖问题简化为单星覆盖问题.并在此基础上提出了星座对任意类型地面目标覆盖能力的精确、快速计算方法;最后,比较不同覆盖目标下,所提出的方法和经典的网格点划分方法的计算精度和计算效率.实验结果表明,所提出方法具有正确性和高效性,且该方法可以有效应用于卫星星座优化设计和性能分析中.
关键词
卫星星座
覆盖计算
性能分析
DELAUNAY三角网
VORONOI图
Keywords
satellite constellation
coverage calculation
performance analysis
delaunay triangulation
Voronoi diagram
分类号
V474 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
一种基于Tri-training的众包标记噪声纠正算法
被引量：
1
2
作者
杨艺
蒋良孝
李超群
李宏伟
机构
中国地质大学
计算机学院
智能
地学
信息
处理
湖北省
重点
实验室
(
中国地质大学
)
中国地质大学
数学与物理学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期424-434,共11页
基金
国家自然科学基金联合基金(No.U1711267)
中央高校基本科研业务费专项资金(No.CUGGC03)。
文摘
在众包学习中,使用标记集成算法得到的集成标记中仍然存在一定程度的标记噪声.本文受三重训练思想的启发,提出了一种基于tri-training的众包标记噪声纠正算法(Tri-Training-based Label Noise Correction,TTLNC).TTLNC首先使用过滤器获得干净集和噪声集,然后在干净集上进行bagging分别训练三个不同的分类器,并通过这些分类器重新标注噪声集中的实例,同时按照实例分配策略将实例分配给相应的训练集.最后在新训练集上重新训练三个不同的分类器,并用新分类器的分类结果重新标注所有实例.在仿真标准数据和真实众包数据集上的实验结果表明TTLNC比其他四种最先进的噪声纠正算法在噪声比和模型质量两个度量指标上表现更优.
关键词
众包学习
三重训练
集成标记
标记噪声
噪声纠正
噪声过滤
Keywords
crowdsourcing learning
tri-training
integrated labels
label noise
noise correction
noise filtering
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种确定性星座对地覆盖计算方法
陈晓宇
戴光明
王茂才
宋志明
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
6
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职称材料
2
一种基于Tri-training的众包标记噪声纠正算法
杨艺
蒋良孝
李超群
李宏伟
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
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职称材料
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