检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2016年第3期33卷 749-753,758页

作者：董永峰王安娜周艳聪顾军华河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北工业大学河北省大数据计算重点实验室天津300401 天津商业大学信息工程学院天津300134

针对室内移动机器人自定位算法定位精度不高、定位误差存在波动的问题,提出了一种RTFL(RFID tag floor based localization)定位算法与RSSI定位算法相结合的室内移动机器人自定位方法。由RTFL定位算法给定机器人位置估算初值和机器人所... 详细信息

针对室内移动机器人自定位算法定位精度不高、定位误差存在波动的问题,提出了一种RTFL(RFID tag floor based localization)定位算法与RSSI定位算法相结合的室内移动机器人自定位方法。由RTFL定位算法给定机器人位置估算初值和机器人所在的范围,通过基于RSSI的机器人自定位系统进行机器人位置的进一步精确定位。求解过程中,通过遗传算法求解极大似然方程组,并提出染色体的筛选和剔除策略。仿真实验结果表明,该方法在有效的时间内完成定位,平均定位误差为0.157 2 m,与传统的改进方法 0.332 14 m的定位误差相比,降低了近一倍。并且新方法受环境影响较小,鲁棒性较好,能够很好地满足室内移动机器人的定位要求。

关键词：移动机器人射频识别自定位极大似然定位算法遗传算法

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基于深度学习的线上农产品销量预测模型研究

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计算机应用研究 2017年第8期34卷 2291-2293,2344页

作者：刘晶和述群朱清香安雅程许楠刘凯河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401 河北工业大学经济管理学院天津300401

针对线上农产品销售存在的信息不对称问题,提出一种结合深度学习算法优势和涉农电商销售数据特点的皇冠模型(ICM)。首先建立因素评价指标,将销量分为四个类别;其次采用两层自编码网络提取样本特征,并生成新的特征向量;然后利用带标签样... 详细信息

针对线上农产品销售存在的信息不对称问题,提出一种结合深度学习算法优势和涉农电商销售数据特点的皇冠模型(ICM)。首先建立因素评价指标,将销量分为四个类别;其次采用两层自编码网络提取样本特征,并生成新的特征向量;然后利用带标签样本集训练分类器并对无标签训练样本分类;最后利用BP微调整个网络参数得到使损失函数值达到最小的最优参数,实现线上农产品的销量分类预测。经仿真分析,验证了ICM的分类准确率高达88%,明显高于其他未将数据进行特征学习的浅层分类器,证明了ICM具有较好的增量自学习能力和层次认知能力。

关键词：深度学习农产品销量预测农产品销量评价指标 ICM

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基于图游走的并行协同过滤推荐算法

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智能系统学报 2019年第4期14卷 743-751页

作者：顾军华谢志坚武君艳许馨匀张素琪河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北工业大学河北省大数据计算重点实验室天津300401 天津商业大学信息工程学院天津300134 CCF 中国离散数学学会河北省计算机学会

针对目前协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性问题和可扩展性问题,本文进行了相关研究。针对稀疏性问题,在传统的皮尔逊相关相似度中引入交占比系数计算用户间直接相似度,该方法缓解了用户间共同评分项的占比问题;提出一种基于图游走的间... 详细信息

针对目前协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性问题和可扩展性问题,本文进行了相关研究。针对稀疏性问题,在传统的皮尔逊相关相似度中引入交占比系数计算用户间直接相似度,该方法缓解了用户间共同评分项的占比问题;提出一种基于图游走的间接相似度计算方法,该方法根据用户间的直接相似度建立用户网络图,在用户网络图上通过游走计算用户间的间接相似度,并进行推荐。在Spark平台上实现本文方法的并行化,缓解了数据规模增加带来的可扩展性问题。实验结果表明:本文提出的算法在不同数据集上均取得了良好效果,有效地提高了推荐准确度,并且在分布式环境下具有良好的可扩展性。

关键词：协同过滤推荐用户网络图游走相似度间接相似度并行 Spark平台

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基于大数据的IPTV视频评估模型

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计算机应用与软件 2018年第8期35卷 231-237页

作者：顾军华高星王守彬武君艳张素琪河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401 天津商业大学信息工程学院天津300134

随着网络信息技术的发展以及"三网融合"的推进,交互式网络电视IPTV成为越来越多用户的选择,成为新媒体中的一支主力军,但快速发展的同时也面临着巨大的挑战。如何有效评估供应商提供的大量视频,选择符合用户需求的视频成为IPT... 详细信息

随着网络信息技术的发展以及"三网融合"的推进,交互式网络电视IPTV成为越来越多用户的选择,成为新媒体中的一支主力军,但快速发展的同时也面临着巨大的挑战。如何有效评估供应商提供的大量视频,选择符合用户需求的视频成为IPTV发展的关键问题。提出利用新媒体和传统媒体的视频大数据和IPTV历史收视大数据,在Spark平台上使用BP神经网络建立视频评估模型。基于新媒体和传统媒体从视频收视度、视频影响度和视频内容三个方面完善视频评估体系;基于IPTV历史收视大数据,建立反映IPTV受众群体喜好的视频隐式评分策略,使用BP神经网络构建视频评估模型;针对大数据的海量性,在Spark并行化平台上建立视频评估模型,实现数据的并行训练,完成模型的建立。实验结果证明,新的视频评估模型能从IPTV受众群体的角度有效评估视频,在Spark平台上进行评估模型的训练,能够有效提高大数据量的评估模型训练速度。

关键词：大数据 IPTV视频评估模型隐式评分 Spark BP神经网络

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基于MapReduce聚类和神经网络的公交车到站时间预测模型

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计算机应用 2017年第A01期37卷 118-122页

作者：谢芳顾军华张素琪张建河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学) 天津300401 天津商业大学信息工程学院天津300134

提出一种基于MapReduce的聚类和神经网络相结合的公交车到站时间预测模型。首先,结合公交车的运行特点,利用K-means聚类方法对公交车的运行时段进行划分,同一时段中的公交车运行数据具有较高的相似性;然后,分别对各个时段的公交车运行... 详细信息

提出一种基于MapReduce的聚类和神经网络相结合的公交车到站时间预测模型。首先,结合公交车的运行特点,利用K-means聚类方法对公交车的运行时段进行划分,同一时段中的公交车运行数据具有较高的相似性;然后,分别对各个时段的公交车运行数据建立BP神经网络模型进行到站时间的预测;其次,在大数据平台上,针对聚类和神经网络相结合的分段预测模型,建立了基于MapReduce的并行化框架。最后,以公交车的实际运行数据为例进行仿真与验证。实验结果表明,该分段模型优于传统的BP神经网络预测模型,具有较高的预测精度和预测速度。

关键词：公交车到站时间预测 MapReduce 聚类 BP神经网络

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基于双向双区间标签实现k步可达性查询

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计算机科学 2018年第3期45卷 178-181页

作者：宋亚青武优西刘靖宇李艳河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据重点实验室天津300401 河北工业大学经济管理学院天津300401

近年来,图的可达性查询已经成为一个研究热点。传统的可达性查询算法——GRAIL在处理k步可达性查询时具有较高的查询效率,但不适合处理不同分支顶点之间的k步可达性查询。为了解决上述问题,提出了一种新的双向双区间标签索引,进而实现了... 详细信息

近年来,图的可达性查询已经成为一个研究热点。传统的可达性查询算法——GRAIL在处理k步可达性查询时具有较高的查询效率,但不适合处理不同分支顶点之间的k步可达性查询。为了解决上述问题,提出了一种新的双向双区间标签索引,进而实现了RE-GRAIL算法,从而有效解决了k步可达性查询问题。最后,在5个不同特征的数据集上进行实验,并从索引构建时间、索引大小、查询时间、扩展性4个方面进行验证。实验结果表明,与众多同类算法相比,RE-GRAIL算法具有更好的性能。

关键词： k步可达性查询不同分支双向双区间

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基于多尺度多特征的显著性区域检测

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河北工业大学学报 2017年第6期46卷 26-31页

作者：侯向丹刘晓曼刘洪普连珂河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

针对目前大多数显著性检测方法显著性区域轮廓不明显的缺点,提出了一种基于多尺度多特征的显著性区域检测算法.该算法利用基于改进的八邻域算法和基于熵率的超像素分割方法,获取到不同尺度下图像的亮度特征、颜色特征和纹理特征,从而使... 详细信息

针对目前大多数显著性检测方法显著性区域轮廓不明显的缺点,提出了一种基于多尺度多特征的显著性区域检测算法.该算法利用基于改进的八邻域算法和基于熵率的超像素分割方法,获取到不同尺度下图像的亮度特征、颜色特征和纹理特征,从而使显著性区域的轮廓更明显.该算法在MSRA-1000、ECSSD、THUR15K 3个公开数据集上进行实验,并与现有的8种算法(FT,AC,IT,GB,AIM,SEG,SIM,SUN)做了对比,实验结果表明,该方法能够有效地提高图像的检测效果.

关键词：八邻域多尺度超像素多特征显著性检测

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一种基于Spark的改进协同过滤算法研究

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计算机应用与软件 2017年第5期34卷 247-254,278页

作者：许智宏蒋新宇董永峰赵嘉伟河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

为提高协同过滤算法在大数据环境下的可扩展性以及在高维稀疏数据下的推荐精度,基于Spark平台实现了一种分层联合聚类协同过滤算法。利用联合聚类对数据集进行稀疏性处理并构建聚类模型,运用层次分析模型并结合评分密集度分析联合聚类... 详细信息

为提高协同过滤算法在大数据环境下的可扩展性以及在高维稀疏数据下的推荐精度,基于Spark平台实现了一种分层联合聚类协同过滤算法。利用联合聚类对数据集进行稀疏性处理并构建聚类模型,运用层次分析模型并结合评分密集度分析联合聚类模型中用户和项目潜在类别权重,由此进行项目相似度计算并构建项目最近邻居集合,完成在线推荐。通过在GroupLens提供的不同规模MovieLens数据集上实验表明,改进后的算法能够明显提高推荐的准确度,并且在分布式环境下具有良好的推荐效率和可扩展性。

关键词：协同过滤联合聚类层次分析模型 Spark

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基于特征融合的奶牛个体识别

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江苏农业科学 2018年第24期46卷 278-281页

作者：张满囤米娜于洋单新媛阎刚郭迎春河北工业大学计算机科学与软件学院/河北省大数据计算重点实验室天津300401

为快速精准对奶牛个体进行自动化识别,提出一种基于改进方向梯度直方图与局部二值模式(HOG-LBP)特征融合的特征提取算法,结合主成分分析对奶牛个体进行分类。首先依据奶牛头部鼻镜和额部位差异明显的特点,利用方向梯度直方图(HOG)特征... 详细信息

为快速精准对奶牛个体进行自动化识别,提出一种基于改进方向梯度直方图与局部二值模式(HOG-LBP)特征融合的特征提取算法,结合主成分分析对奶牛个体进行分类。首先依据奶牛头部鼻镜和额部位差异明显的特点,利用方向梯度直方图(HOG)特征检测算法进行边缘特征提取,得到奶牛头部的轮廓特征,然后与改进的局部二值模式(LBP)纹理特征提取进行特征融合,结合主成分分析方法进行奶牛个体识别,对20 000张奶牛图像进行试验。结果表明,该方法识别正确率超过99%,可成功应用到奶牛识别领域。

关键词：轮廓特征局部纹理特征特征融合主成分分析奶牛个体识别

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基于显著区域检测的SURF特征匹配优化算法

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软件导刊 2017年第3期16卷 22-26页

作者：陈谦吴清河北工业大学计算机科学与软件学院河北省大数据计算重点实验室天津300401

针对传统SURF匹配算法在特征点选取阶段选取了大量不符合匹配预期的特征点,增加了后期匹配的运算复杂度,提出一种SURF算子和显著区域检测相结合的方法。为使检测出的极值点和预期匹配的目标更加接近,用SURF算子构建出尺度空间图像后对... 详细信息

针对传统SURF匹配算法在特征点选取阶段选取了大量不符合匹配预期的特征点,增加了后期匹配的运算复杂度,提出一种SURF算子和显著区域检测相结合的方法。为使检测出的极值点和预期匹配的目标更加接近,用SURF算子构建出尺度空间图像后对该空间作显著区域检测,再对特征点赋显著度权值并通过孤立点剔除和局部冗余筛选出目标点,筛选后的特征点比传统方法得到的特征点数量明显减少,在降低时间复杂度的同时匹配精度提高了18%。特征匹配时引入RANSAC算法剔除误匹配点对,对匹配结果作进一步修正。实验表明,与传统SURF算法比较,改进算法在实时性和匹配精度方面均更优。

关键词： SURF算法显著区域检测尺度空间特征值匹配精度 RANSAC算法

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