检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2023年第3期38卷 857-864页

作者：陈玉明蔡国强卢俊文曾念峰厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024 易成功(厦门)信息科技有限公司福建厦门361024

K均值聚类,对于非凸、稀疏及模糊的非线性可分数据,其聚类效果不佳.针对此问题,通过引入粒计算理论,采用邻域粒化技术,提出一种邻域粒K均值聚类方法.样本在单特征上使用邻域粒化技术构造邻域粒子,在多特征上使用邻域粒化技术形成邻域粒... 详细信息

K均值聚类,对于非凸、稀疏及模糊的非线性可分数据,其聚类效果不佳.针对此问题,通过引入粒计算理论,采用邻域粒化技术,提出一种邻域粒K均值聚类方法.样本在单特征上使用邻域粒化技术构造邻域粒子,在多特征上使用邻域粒化技术形成邻域粒向量;通过定义邻域粒与邻域粒向量的大小、度量和运算规则,提出两种邻域粒距离度量,并对所提出的邻域粒距离度量进行公理化证明.采用多个UCI数据集进行实验,将K均值聚类算法分别结合两种邻域粒距离度量,在邻域参数和距离度量两个方面与经典聚类算法进行比较,结果验证了所提出的邻域粒K均值聚类方法的可行性和有效性.

关键词：粒计算邻域粒 K均值聚类聚类无监督学习粒向量

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利用三频数据最优组合求解电离层延迟的方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2014年第5期39卷 600-604页

作者：邓健潘树国洪卓众厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024 东南大学仪器科学与工程学院江苏南京210096

针对利用双频观测值估计双差电离层延迟量时间长、精度低等问题,基于三频载波观测值,提出了一种适用于长距离双差电离层延迟量实时估计的方法。首先,根据不同观测值线性组合的误差特性,选择求解电离层延迟量的最优组合观测值;然后,在准... 详细信息

针对利用双频观测值估计双差电离层延迟量时间长、精度低等问题,基于三频载波观测值,提出了一种适用于长距离双差电离层延迟量实时估计的方法。首先,根据不同观测值线性组合的误差特性,选择求解电离层延迟量的最优组合观测值;然后,在准确获取最优组合观测值对应模糊度的基础上求解电离层延迟量初值;最后,引入平滑思想,通过Hatch滤波进一步优化电离层延迟量初值。算例分析表明,只要利用几十甚至十几个历元,双差电离层延迟量估值精度即可有效控制在2cm之内,实现了长距离双差电离层延迟量实时、高精度估计。

关键词：双差电离层延迟三频载波最优组合长距离

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主成分分析在均值漂移遥感影像分割中的应用

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遥感信息 2016年第2期31卷 93-96页

作者：黄灵操栾海军厦门理工学院计算机与信息工程学院厦门361024

针对均值漂移分割算法假设样本处于欧式空间,而遥感影像由于波段范围广,不能像普通彩色图像一样,能够由RGB空间转换到LUV空间来满足这种假设的问题,该文提出采用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）对遥感影像进行变换,以... 详细信息

针对均值漂移分割算法假设样本处于欧式空间,而遥感影像由于波段范围广,不能像普通彩色图像一样,能够由RGB空间转换到LUV空间来满足这种假设的问题,该文提出采用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）对遥感影像进行变换,以满足这种假设。对于输入的一幅遥感影像,首先采用PCA对该影像进行变换,并且将变换后的数据线性拉伸到0~255之间,然后替换原始影像数据,并调用均值漂移算法进行影像分割。实验结果表明,采用所提出方法得到的结果优于直接对原始影像进行均值漂移分割的结果。

关键词：特征空间影像分割主成分分析 Mean Shift 相关性

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采用电离层权重的长距离网络RTK参考站间模糊度解算方法

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大地测量与地球动力学 2014年第2期34卷 64-68页

作者：邓健洪卓众厦门理工学院计算机与信息工程学院厦门361024

针对常规电离层权重法解算模糊度需要电离层先验信息的局限性,提出了一种基于改进电离层权重模型的网络RTK参考站间模糊度解算方法。该方法先利用相位平滑伪距构造电离层伪观测量及相应随机模型;再建立基于电离层权重的卡尔曼滤波模型;... 详细信息

针对常规电离层权重法解算模糊度需要电离层先验信息的局限性,提出了一种基于改进电离层权重模型的网络RTK参考站间模糊度解算方法。该方法先利用相位平滑伪距构造电离层伪观测量及相应随机模型;再建立基于电离层权重的卡尔曼滤波模型;最后引入自适应卡尔曼滤波算法,调节补偿由于滤波模型不准确对估计参数值造成的偏差。算例分析表明,该方法可适用于长距离网络RTK参考站间模糊度解算,特别对于仰角在20°以上卫星模糊度解算收敛快,稳定性较好。

关键词：电离层权重模糊度解算网络RTK 长距离卡尔曼滤波

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一种改进的精密单点定位模型

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武汉大学学报（信息科学版） 2018年第4期43卷 613-619页

作者：赵兴旺刘超邓健余学祥安徽理工大学测绘学院安徽淮南232001 厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024

针对现有精密单点定位（PPP）模型收敛慢的问题,提出了一种改进的PPP定位模型。采用码相位半合组合观测值以及几何无关组合观测值分别降低码伪距观测噪声和轨道误差的影响,该模型不仅具有较小的观测噪声,还降低了轨道误差影响。实验结... 详细信息

针对现有精密单点定位（PPP）模型收敛慢的问题,提出了一种改进的PPP定位模型。采用码相位半合组合观测值以及几何无关组合观测值分别降低码伪距观测噪声和轨道误差的影响,该模型不仅具有较小的观测噪声,还降低了轨道误差影响。实验结果表明,引入新的组合观测值后明显改善了PPP的解算性能。当观测时长为0.5h时,采用所提模型的收敛率较标准非组合（un-combined model,UC）模型、UofC（university of calgary model）模型和标准非差无电离层组合（un-difference ionosphere free combined model,UD）模型分别提高了37.6%、4.2%和235.9%,且收敛速度有明显提高;在定位精度方面,新模型与UofC模型较为一致,但明显优于UC和UD模型;采用新模型估计的天顶对流层延迟与UC模型较为一致,且高于UofC和UD模型。

关键词： PPP模型收敛性能定位精度天顶对流层延迟

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基于稀疏图表示的特征选择方法研究

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计算机工程与科学 2015年第12期37卷 2372-2378页

作者：王晓栋严菲谢勇江慧琴厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024

特征选择旨在降低待处理数据的维度,剔除冗余特征,是机器学习领域的关键问题之一。现有的半监督特征选择方法一般借助图模型提取数据集的聚类结构,但其所提取的聚类结构缺乏清晰的边界,影响了特征选择的效果。为此,提出一种基于稀疏图... 详细信息

特征选择旨在降低待处理数据的维度,剔除冗余特征,是机器学习领域的关键问题之一。现有的半监督特征选择方法一般借助图模型提取数据集的聚类结构,但其所提取的聚类结构缺乏清晰的边界,影响了特征选择的效果。为此,提出一种基于稀疏图表示的半监督特征选择方法,构建了聚类结构和特征选择的联合学习模型,采用l__1范数约束图模型以得到清晰的聚类结构,并引入l_2,1范数以避免噪声的干扰并提高特征选择的准确度。为了验证本方法的有效性,选择了目前流行的几种特征方法进行对比分析,实验结果表明了本方法的有效性。

关键词：特征选择半监督学习 l2.1范数 l1范数

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一种基于线结构光的焊缝三维重建方法

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激光与光电子学进展 2014年第4期51卷 118-124页

作者：郑鹭斌王晓栋严菲厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024

介绍了一种基于结构光和双目视觉的焊缝三维重建方法。该方法利用轮廓点曲率提取激光条纹的轮廓关键点,再由所提取的关键点计算轮廓横截面法向量。并根据激光条纹服从正态分布的特点,借助灰度重心法提取条纹中心线。将焊缝在双目摄像机... 详细信息

介绍了一种基于结构光和双目视觉的焊缝三维重建方法。该方法利用轮廓点曲率提取激光条纹的轮廓关键点,再由所提取的关键点计算轮廓横截面法向量。并根据激光条纹服从正态分布的特点,借助灰度重心法提取条纹中心线。将焊缝在双目摄像机中的图像坐标点转换为世界坐标点,从而完成焊缝三维空间信息的重建。实验结果证明本文方法快速、准确,可以满足自动焊接机器人系统的应用要求。

关键词：机器视觉线结构光偏态分布灰度重心三维重建

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图书类别的多层表示学习

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图书馆论坛 2018年第8期38卷 129-134页

作者：施航海王琰罗鹏杰厦门理工学院图书馆技术部厦门理工学院计算机与信息工程学院

随着学科交叉发展,传统的中图分类法存在一定的局限性。中图法是一种树状结构的分类方法,每种分类的父类有且仅有一个,而交叉学科理应有多个父类。因此,需要在分类法中引入多层表示方式,以便正确表示图书类别,提高图书借阅时书籍推荐准... 详细信息

随着学科交叉发展,传统的中图分类法存在一定的局限性。中图法是一种树状结构的分类方法,每种分类的父类有且仅有一个,而交叉学科理应有多个父类。因此,需要在分类法中引入多层表示方式,以便正确表示图书类别,提高图书借阅时书籍推荐准确率。图书借阅信息由读者的借阅序列构成,每次借阅会包含多个图书类别。这些类别可以是中图法表示的分类号,也可以是对标题词汇进行聚类得到的词汇群。文章引入一种能提供两类关联信息(借阅序列和每次借阅中并发出现的类别)的层次结构,提出可扩展的两层神经网络框架Bib2Vec,能基于图书类别和读者借阅序列,从借阅数据中学习多层的图书类别表示方式。

关键词：多层表示学习类别嵌入神经网络图书推荐

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基于蜂群算法的城市土地利用变化建模

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地理科学 2016年第3期36卷 359-366页

作者：章欣欣栾海军花利忠厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024

通过引入人工蜂群算法用于构建土地利用变化的驱动力模型,分析土地利用变化的驱动力机制。算法原理通过模仿蜜蜂采蜜行为,自动搜索和提取土地利用变化样本中不同土地变化类型所对应的驱动力分类规则。分类规则的构建采用"IF…THEN&... 详细信息

通过引入人工蜂群算法用于构建土地利用变化的驱动力模型,分析土地利用变化的驱动力机制。算法原理通过模仿蜜蜂采蜜行为,自动搜索和提取土地利用变化样本中不同土地变化类型所对应的驱动力分类规则。分类规则的构建采用"IF…THEN"形式,并选取3种不同的适应度函数分别进行模拟验证。研究案例基于UCI实验数据集和美国纽卡斯尔市真实土地利用变化数据集。由实验结果可知,采用蜂群算法模型的总体精度和Kappa系数评价优于其它算法,表明蜂群算法应用于土地利用变化建模具有可行性。

关键词：蜂群算法土地利用变化建模驱动力机制

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一种基于半监督多任务学习的特征选择模型

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厦门大学学报（自然科学版） 2017年第4期56卷 567-575页

作者：王晓栋严菲洪朝群厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024

为了综合利用流形学习、多任务学习和正则化约束的优势,提出一种基于全局和局部约束的半监督多任务特征选择(semi-supervised multi-task feature selection,SMFS)模型,在多个任务间共享学习的基础上,构建SMFS模型.该模型采用l2,1范数... 详细信息

为了综合利用流形学习、多任务学习和正则化约束的优势,提出一种基于全局和局部约束的半监督多任务特征选择(semi-supervised multi-task feature selection,SMFS)模型,在多个任务间共享学习的基础上,构建SMFS模型.该模型采用l2,1范数约束选择最具判别性的特征,避免噪声的干扰,并引入局部信息约束提高特征选择的准确度.将SMFS模型应用于网页自动分类,与目前流行的几种算法进行对比,证明了该算法的有效性.

关键词：特征选择多任务学习网页自动分类 l2,1范数

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