检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2019年第12期13卷 2094-2102页

作者：王康周治平江南大学物联网工程学院

针对智能穿戴设备普及背景下,利用运动手环采集的活动数据存在未知异常数据的问题,提出一种基于高斯核密度估计的健康数据异常值检测方法。首先采用t-分布邻域嵌入算法对数据集进行特征提取,增强数据局部结构能力;接着利用高斯核局部密... 详细信息

针对智能穿戴设备普及背景下,利用运动手环采集的活动数据存在未知异常数据的问题,提出一种基于高斯核密度估计的健康数据异常值检测方法。首先采用t-分布邻域嵌入算法对数据集进行特征提取,增强数据局部结构能力;接着利用高斯核局部密度代替局部异常因子算法中的局部可达密度,提出基于高斯核密度估计离群因子(GKDELOF)算法,推导分析了该算法判断阈值的稳定性;最后在UCI标准数据集上进行仿真实验,验证算法的准确性,并在选取的真实运动手环所采集的活动数据集上进行实验分析。实验结果表明,该方法能够解决由活动复杂多样性造成的健康数据稀疏问题,准确检测出异常值。

关键词：运动手环健康数据异常值检测局部异常因子高斯核密度估计

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高斯核密度估计连续后验Logit模型找矿方法

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矿产与地质 2023年第4期37卷 866-874页

作者：浦路平尹意求肖克炎汪新庆林锦富梁世华桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541006 中国有色桂林矿产地质研究院有限公司广西桂林541004 中国地质科学院北京100037 中国地质大学(武汉)资源学院湖北武汉430074

针对证据权模型存在连续型数据需要划分为二态数据并要检验自变量之间的条件独立性的问题,提出了连续后验Logit二分类模型,并据此提出了高斯核密度估计连续后验Logit模型找矿方法,该方法用连续型数据直接计算有矿后验Logit,无需转换连... 详细信息

针对证据权模型存在连续型数据需要划分为二态数据并要检验自变量之间的条件独立性的问题,提出了连续后验Logit二分类模型,并据此提出了高斯核密度估计连续后验Logit模型找矿方法,该方法用连续型数据直接计算有矿后验Logit,无需转换连续型数据为二态数据,也无需检验变量之间条件独立性,减少了工作步骤,可以提高定量找矿的精度和工作自动化程度。利用化探数据对广西丹池成矿带的锡矿预测与已知矿产空间分布具有较好的对应关系,证明该方法是可行和有效的。

关键词：连续后验Logit分类模型高斯核密度估计证据权模型

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基于STL-XGBoost-KDE组合优化模型的生鲜区间价格预测

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江西科学 2025年第1期43卷 126-131页

作者：陈兴琪詹棠森景德镇陶瓷大学信息工程学院江西景德镇333403

通过探索生鲜价格波动研究,构建了基于STL-XGBoost-KDE区间预测模型。对于单STL模型难以分离灵活的趋势和季节性数据的问题,引入Loess方法进行处理再分解,将分解得到的分量与原始价格数据作为输入,选择灵活性和可扩展性的XGBoost模型进... 详细信息

通过探索生鲜价格波动研究,构建了基于STL-XGBoost-KDE区间预测模型。对于单STL模型难以分离灵活的趋势和季节性数据的问题,引入Loess方法进行处理再分解,将分解得到的分量与原始价格数据作为输入,选择灵活性和可扩展性的XGBoost模型进行训练,得到分量并相加得到预测值,对预测误差使用拟合精度高的高斯核密度估计(KDE)来估计其概率分布函数。对于一定置信水平下,最后计算价格预测区间。经过比较评价指标,构建的STL-XGBoost-KDE区间预测模型比其他单模型和组合模型在点预测和区间预测的精准度上都有明显的提高。

关键词：时间序列分解区间预测高斯核密度估计累积分布函数

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利用一维投影分析的无参数多密度聚类算法

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小型微型计算机系统 2013年第8期34卷 1866-1871页

作者：钱美旋叶东毅福州大学数学与计算机学院福州350108

针对DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对参数敏感且无法适用于多密度数据集聚类的缺点,提出一种改进的基于一维投影分析的无参数多密度聚类算法PFMDBSCAN(Parameter Free Multi-Density Clus-tering Using One-dimensional Projection Analysis).算法首先对数据集进行一维投影,并对投影后的数据进行高斯核密度估计,据此采用极值策略得到多个局部密度估计值,将每个局部密度估计值转换为参数后依次调用DBSCAN进行聚类,最终得到完整的聚类结果.该算法达到了聚类无参数化且能适用于多密度的目标.实验表明,本文提出的无参数算法对单密度和多密度数据集都有较好的聚类效果,能适用于任意形状、任意密度的数据集,且具有较强的抗噪性.与近期文献中提出的无参数多密度聚类算法APSCAN相比,不仅聚类效果更好,且计算复杂性更低.

关键词：投影分析高斯核密度估计无参数多密度聚类 DBSCAN

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基于变权组合模型的中长期负荷概率密度预测

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电力系统及其自动化学报 2019年第7期31卷 88-94页

作者：刘明王红蕾索良泽贵州大学电气工程学院

单一模型或固定权重组合模型进行中长期负荷预测时,可能存在预测精度不高和预测误差不稳定的问题;且由于诸多不确定因素对中长期负荷预测的影响,确定的点预测结果不能很好地反映中长期负荷的波动性。针对上述问题,提出基于变权组合模型... 详细信息

单一模型或固定权重组合模型进行中长期负荷预测时,可能存在预测精度不高和预测误差不稳定的问题;且由于诸多不确定因素对中长期负荷预测的影响,确定的点预测结果不能很好地反映中长期负荷的波动性。针对上述问题,提出基于变权组合模型的中长期负荷概率密度预测方法,即在传统固定权重组合模型的基础上,考虑本次的预测结果,对模型权重进行自适应调整;利用变权组合模型对中长期负荷进行区间预测,最后再用高斯核密度估计方法求取区间概率密度函数。实际算例结果表明:与常规方法相比,该方法在预测精度上有所提高,预测误差波动范围进一步减小。

关键词：中长期负荷预测变权组合模型区间预测高斯核密度估计概率密度预测

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基于相位统计信息特征的相移键控类信号识别

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哈尔滨工程大学学报 2024年第6期45卷 1202-1209页

作者：张晓林李铭孙溶辰哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

为解决非协作通信中,相移键控类信号由于相位相似,导致在复杂环境下的分类识别困难的问题,本文在高斯噪声下通过对信号相位信息概率密度的推导,并使用高斯核密度估计的方法得到了一种恢复信号相位信息特征的方法。通过仿真实验将该方法... 详细信息

为解决非协作通信中,相移键控类信号由于相位相似,导致在复杂环境下的分类识别困难的问题,本文在高斯噪声下通过对信号相位信息概率密度的推导,并使用高斯核密度估计的方法得到了一种恢复信号相位信息特征的方法。通过仿真实验将该方法从加性高斯噪声推广到加性Alpha稳态分布噪声中。在该方法下,本文提出的特征对BPSK、QPSK、OQPSK、π/4_DQPSK、8 PSK 5类信号在Alpha噪声下可以准确识别。研究表明:使用支持向量机方法可以在信噪比0 dB以上时使信号的总体识别率达到90%以上。

关键词：非协作通信高斯核密度估计相位信息特征 Alpha稳态分布噪声相移键控调制识别信噪比支持向量机方法

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基于签到活跃度和时空概率模型的自适应兴趣点推荐方法

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电子与信息学报 2020年第3期42卷 678-686页

作者：司亚利张付志刘文远燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 燕山大学里仁学院秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室(燕山大学) 秦皇岛066004

针对现有兴趣点(POI)推荐算法对不同签到特征的用户缺乏自适应性问题,该文提出一种基于用户签到活跃度(UCA)特征和时空(TS)概率模型的自适应兴趣点推荐方法UCA-TS。利用概率统计分析方法提取用户签到的活跃度特征,给出一种用户不活跃和... 详细信息

针对现有兴趣点(POI)推荐算法对不同签到特征的用户缺乏自适应性问题,该文提出一种基于用户签到活跃度(UCA)特征和时空(TS)概率模型的自适应兴趣点推荐方法UCA-TS。利用概率统计分析方法提取用户签到的活跃度特征,给出一种用户不活跃和活跃的隶属度计算方法。在此基础上,分别采用结合时间因素的1维幂律函数和2维高斯核密度估计来计算不活跃和活跃特征的概率值,同时融入兴趣点流行度来进行推荐。该方法能自适应用户的签到特征,并能更准确体现用户签到的时间和空间偏好。实验结果表明,该方法能够有效提高推荐精度和召回率。

关键词：基于位置社交网络兴趣点推荐用户活跃度隶属度高斯核密度估计

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改进S变换谱估计的动态手势肌电特征处理

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仪器仪表学报 2022年第5期43卷 191-198页

作者：李文国罗志增席旭刚杭州电子科技大学自动化学院杭州310018 咸亨国际(杭州)电气制造有限公司杭州310022

手语是各种手势动态变化的一种复杂运动模式,手势特征处理效果直接关系到手语识别的准确性。本文提出一种基于改进S变换谱估计的动态手势肌电特征处理新方法。对采集的表面肌电信号进行S变换,引入优化因子调节时频分辨率并生成改进S变换... 详细信息

手语是各种手势动态变化的一种复杂运动模式,手势特征处理效果直接关系到手语识别的准确性。本文提出一种基于改进S变换谱估计的动态手势肌电特征处理新方法。对采集的表面肌电信号进行S变换,引入优化因子调节时频分辨率并生成改进S变换谱;定义谱的时间和频率分量为二维随机变量,以改进S变换谱元素为二维随机变量样本,通过高斯核密度估计得到二维核密度函数。仿真和实验均表明,改进S变换谱估计方法有效抑制了白噪声,并使动态手势的肌电暂态突变特征得到加强。与经验模态分解、自排序熵、奇异值排序熵等方法对比,基于该方法的动态手势识别率分别提高了10.0%、6.67%和11.67%,特征处理方法的效果明显。

关键词：表面肌电信号改进S变换谱高斯核密度估计动态手势肌电特征

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基于相位统计信息特征的PSK类信号识别

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哈尔滨工程大学学报 2024年

作者：张晓林李铭孙溶辰哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

为解决非协作通信中， PSK类信号由于相位相似，导致在复杂环境下的分类识别困难的问题。在高斯噪声下本文通过对信号相位信息概率密度的推导，并使用高斯核密度估计的方法得到了一种恢复信号相位信息特征的方法。并通过仿真实验将该方... 详细信息

为解决非协作通信中， PSK类信号由于相位相似，导致在复杂环境下的分类识别困难的问题。在高斯噪声下本文通过对信号相位信息概率密度的推导，并使用高斯核密度估计的方法得到了一种恢复信号相位信息特征的方法。并通过仿真实验将该方法从加性高斯噪声推广到加性Alpha稳态分布噪声中。在该方法下，所提出的特征对BPSK，QPSK，OQPSK，π/4＿DQPSK，8PSK五类信号在Alpha噪声下可以准确识别。研究表明：使用SVM方法可以在信噪比0dB以上时使信号的总体识别率达到90%以上。

关键词：非协作通信高斯核密度估计相位信息特征 Alpha稳态分布噪声 PSK 调制识别信噪比 SVM

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离线垃圾短信过滤中社会网络行为模式的分析与应用

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小型微型计算机系统 2013年第8期34卷 1877-1881页

作者：俞泱陈羽中福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350108

随着手机短消息服务的发展,垃圾短信呈爆炸性的增长趋势,给人们的日常生活带来了不便,也给通信运营商带来了损失.本文利用短信用户之间的联系构建短信社会网络,分析用户在短信社会网络中的关系及其行为模式,从中抽取出具有类别区分度的... 详细信息

随着手机短消息服务的发展,垃圾短信呈爆炸性的增长趋势,给人们的日常生活带来了不便,也给通信运营商带来了损失.本文利用短信用户之间的联系构建短信社会网络,分析用户在短信社会网络中的关系及其行为模式,从中抽取出具有类别区分度的社会网络特征,提出了一种新的离线垃圾短信过滤模型.模型针对海量短信数据处理时存在的时空效率的瓶颈问题,提出了线性特征统计算法LFSA,并结合高斯核密度估计和贝叶斯分类器,对短信进行分类过滤.我们使用某省通信运营商提供的30亿条短信数据对模型进行测试,做实验分析.实验结果表明,我们提出的模型能满足运营商的各项性能指标要求,并已部署和应用.

关键词：短信过滤社会网络行为模式高斯核密度估计贝叶斯分类器

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