检索结果-内蒙古大学图书馆

2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)

作者：黄哲学徐军景丽萍高阳叶允明李雄飞香港大学电子商务科技研究所香港南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 哈尔滨工业大学深圳研究生院深圳518055 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

k-均值是著名的聚类算法,被广泛应用在诸多领域.经过多年发展,原始的MacQueenk-均值算法已经衍生出多种变形,构成了k-均值算法家族.首先回顾k-均值家族重要成员:k-均值(k-means)、k-模(k-modes)、k-原型(k-prototypes)算法和它们的模糊... 详细信息

k-均值是著名的聚类算法,被广泛应用在诸多领域.经过多年发展,原始的MacQueenk-均值算法已经衍生出多种变形,构成了k-均值算法家族.首先回顾k-均值家族重要成员:k-均值(k-means)、k-模(k-modes)、k-原型(k-prototypes)算法和它们的模糊版本,然后提出两个新成员--变量自动加权的k-均值算法,并讨论它们在子空间聚类中的应用.文本数据的实验结果表明,变量自动加权的k-均值算法在分类精度上优于传统的k-均值算法和二分式k-均值算法(bisectionk-means),并能通过权重值识别表达每个聚类簇意义的

关键词： k-均值算法模糊k-均值 k-模变量自动加权文本挖掘子空间聚类

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基于映射节点级联宽度学习的人体坐姿识别

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南通大学学报（自然科学版） 2020年第3期19卷 28-33,89页

作者：李洪均孙婉婷周泽李超波张士兵南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南通智能信息技术联合研究中心江苏南通226019 南通大学通科微电子学院江苏南通226019

为了有效地识别办公场景下的人体坐姿,提出一种映射节点级联宽度学习系统。采用Kinect硬件设备获取相关数据并建立坐姿识别数据库;创新性地设计基于映射节点级联的坐姿识别模块,通过级联特征节点,有效地将低级特征逐步映射为高级特征,... 详细信息

为了有效地识别办公场景下的人体坐姿,提出一种映射节点级联宽度学习系统。采用Kinect硬件设备获取相关数据并建立坐姿识别数据库;创新性地设计基于映射节点级联的坐姿识别模块,通过级联特征节点,有效地将低级特征逐步映射为高级特征,提高特征的可区分性,便于识别不同坐姿;由于真实视频中包含不同坐姿变换之间的过渡帧,同时引入帧判别概率和结构相似性指标建立视频序列中的过渡帧检测模块,筛选过渡帧,提高识别率。在公共数据集和自建库的测试实验结果表明:该模型不仅在公共数据集上取得显著效果,而且在自建库图像上的平均识别精度达到99.90%,在视频序列上的平均识别精度达到79.21%,平均识别率相较经典的宽度学习系统提高了5.5%。该模型的识别精度明显提升、速度增快,具有一定的泛化性能。

关键词：映射节点级联宽度学习人体坐姿识别 Kinect

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多视点视频编码校验模型的宏块模式选择结果的统计分析

多视点视频编码校验模型的宏块模式选择结果的统计分析

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中国电子学会第十四届信息论学术年会暨2007年港澳内地信息论学术研讨会

作者：彭宗举刘尉悦郁梅蒋志迪蒋刚毅宁波大学信息科学与工程学院宁波 315211 中国科学院计算技术研究所北京 100080 宁波大学信息科学与工程学院宁波 315211 宁波大学信息科学与工程学院宁波 315211 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京 210093

本文首先介绍了多视点视频编码校验模型中宏块模式选择方法,统计分析了各个测试序列宏块模式选择情况。该分析结果对设计宏块模式快速选择算法起指导作用。

关键词：多视点视频视频编码模式选择宏块模式

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基于混沌蜂群算法的高耸结构振动信号小波阈值去噪方法研究

基于混沌蜂群算法的高耸结构振动信号小波阈值去噪方法研究

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第四届建筑结构基础理论与创新实践学术论坛

作者：张迅李决龙邢建春王平杨启亮解放军理工大学国防工程学院江苏南京210007 解放军理工大学国防工程学院江苏南京210007 海军海防工程研究中心北京100841 解放军理工大学国防工程学院江苏南京210007 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

为了有效去除实测振动信号中的噪声,改进了一种基于Kent混沌人工蜂群(KCABC)算法的振动信号小波阈值去噪方法.该算法采用Kent混沌映射初始化蜂群,引入锦标赛选择机制选择食物源,并结合混沌策略搜索最优解.基于广义交叉验证(GCV)阈值构... 详细信息

为了有效去除实测振动信号中的噪声,改进了一种基于Kent混沌人工蜂群(KCABC)算法的振动信号小波阈值去噪方法.该算法采用Kent混沌映射初始化蜂群,引入锦标赛选择机制选择食物源,并结合混沌策略搜索最优解.基于广义交叉验证(GCV)阈值构造了目标函数,采用改进的KCABC算法搜索最优阈值,实现了不基于噪声先验知识的振动信号阈值去噪.通过对广州新电视塔4组实测振动信号的处理,比较了改进的KCABC算法与粒子群优化(PSO)算法、标准蜂群(SABC)算法以及Logistic混沌蜂群(LCABC)算法的去噪性能.结果表明:提出的KCABC算法具有较快的收敛速度和较高的搜索精度,能够有效去除高耸结构振动信号中的噪声部分.

关键词：高耸结构振动信号小波阈值去噪人工蜂群算法

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