检索结果-内蒙古大学图书馆

中国民航大学学报 2019年第3期37卷 49-53,64页

作者：李海丰姜子政范龙飞陈新伟中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121

提出一种群体突发异常事件检测与事件源定位算法以提高检测的准确性。算法分为群体异常行为检测和事件源定位两个阶段,在异常行为检测阶段,提出一种空间、时间联合的异常行为检测算法:在空间角度,提取平均动能分布直方图来描述人群的运... 详细信息

提出一种群体突发异常事件检测与事件源定位算法以提高检测的准确性。算法分为群体异常行为检测和事件源定位两个阶段,在异常行为检测阶段,提出一种空间、时间联合的异常行为检测算法:在空间角度,提取平均动能分布直方图来描述人群的运动特征,并使用支持向量机分类器对不同状态的人群运动特征进行分类;在时间角度,构建隐马尔可夫模型,对场景中连续的人群行为状态进行异常检测。在事件源定位阶段,在随机抽样一致性算法框架下通过计算异常行为人群的反向延长线交点,实现了事件源位置的定位,并可同时标记多个事件源位置。在UMN公共数据集上进行实验,并与传统光流法、SIFT点检测法与社会力法进行对比,结果表明,该算法能够有效检测出群体异常行为,且AUC=0.967,比上述3种方法的AUC分别提高0.127、0.074、0.007,并成功标记出事件源的合理位置。

关键词：群体异常事件检测事件源定位空间、时间联合随机抽样一致性

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线型无线传感器网络中一种联合优化中继节点选择策略

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传感技术学报 2018年第8期31卷 1277-1281页

作者：罗海波阮志强闽江学院计算机科学系福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121 数字福建智能化生产物联网实验室福州350121 闽江学院工业机器人应用福建省高校工程研究中心福州350121

在无线传感器网络中,时延与功耗性能往往是一对不可兼得的指标,如何优化和平衡这两个指标是路由和MAC算法中的难点。线型无线传感器网络由于拓扑结构的线型性,功耗-时延的均衡问题显得更加突出。基于线型无线传感器网络拓扑模型,理论分... 详细信息

在无线传感器网络中,时延与功耗性能往往是一对不可兼得的指标,如何优化和平衡这两个指标是路由和MAC算法中的难点。线型无线传感器网络由于拓扑结构的线型性,功耗-时延的均衡问题显得更加突出。基于线型无线传感器网络拓扑模型,理论分析了能耗最优传输距离,然后基于节点剩余能量,构建联合优化目标函数。进一步地,将数据包类型在时间敏感性方面分为紧急数据包和普通数据包,并相应调整发射功率,以便在当前通信范围内找到最优下一跳中继节点。最终提出了一个功率可调的时延-能耗自适应优化中继节点选择算法(LEARS)。通过仿真实验将该算法与经典及类似算法比较,LEARS能够在保证紧急数据包传输实时性的同时,进一步降低网络的整体功耗,延长网络的生命周期。

关键词：通信与信息系统线型无线传感器网络联合优化时延能耗剩余能量随机路由

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一种基于立式突出路标的巡检机器人视觉自定位方法

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南京师范大学学报（工程技术版） 2019年第3期19卷 45-52页

作者：杨树玉蔡富东赵鹏鹏韩延彬李金屏济南大学信息科学与工程学院山东济南250022 济南大学山东省网络环境智能计算技术重点实验室山东济南250022 山东省“十三五”高校信息处理与认知计算重点实验室山东济南250022 山东信通电子股份有限公司山东淄博255088

在某些不允许对环境做出大量改造的苛刻的室内定位条件下,传统的定位方法很难满足巡检机器人定位的需求,而使用视觉方法尽可能利用环境中的自然路标或布设少量人工路标辅助定位是一种可行的方案.鉴于某些特殊场合不允许在地面布设定位标... 详细信息

在某些不允许对环境做出大量改造的苛刻的室内定位条件下,传统的定位方法很难满足巡检机器人定位的需求,而使用视觉方法尽可能利用环境中的自然路标或布设少量人工路标辅助定位是一种可行的方案.鉴于某些特殊场合不允许在地面布设定位标志,提出了一种应用少量立式突出路标的视觉定位解决方案,即通过在环境中某些设备侧面布设少量的人工路标,利用透视模型和三角函数,完成机器人的定位.实验表明,该定位方法操作简单,贴近实用,且可获得较为准确的定位效果,能够满足巡检机器人定位需求.

关键词：巡检机器人视觉定位人工路标立式路标透视模型

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一种基于覆盖表融合的移动群智感知协作算法

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电讯技术 2018年第7期58卷 745-752页

作者：潘俊虹蒋建武吴薇武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山354300

在集中性较高的感知区域中,移动群智感知网络节点在无控制的模式下,容易产生感知数据冗余度大幅升高的问题,降低了网络感知质量。针对这种情况,首先对感知区域进行时空域划分,并对感知过程进行建模;然后引入单元格充足感知覆盖概念,设... 详细信息

在集中性较高的感知区域中,移动群智感知网络节点在无控制的模式下,容易产生感知数据冗余度大幅升高的问题,降低了网络感知质量。针对这种情况,首先对感知区域进行时空域划分,并对感知过程进行建模;然后引入单元格充足感知覆盖概念,设计了一种基于覆盖表信息融合的移动节点协作感知数据收集算法。实验仿真表明,相较于原始感知模式和本地控制模式,该算法能大幅消除感知冗余数据,从而提高感知网络的数据质量,同时节约移动节点代价。

关键词：移动群智感知信息融合协作感知覆盖表数据收集

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增量式关联规则挖掘算法的研究

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安阳工学院学报 2018年第6期17卷 47-49页

作者：亓文娟武夷学院数学与计算机学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山354300

关联规则挖掘是数据挖掘中的重要研究内容,在实际应用中,数据库的更新必然引起关联规则的变化,如何高效地获取更新后数据库的关联规则成为研究的热点。本文重点对增量式关联规则FUP算法的基本思想进行了探讨,指出了该算法的优缺点并通... 详细信息

关联规则挖掘是数据挖掘中的重要研究内容,在实际应用中,数据库的更新必然引起关联规则的变化,如何高效地获取更新后数据库的关联规则成为研究的热点。本文重点对增量式关联规则FUP算法的基本思想进行了探讨,指出了该算法的优缺点并通过具体实例说明发现频繁项集的方法,最后针对该算法会产生大量候选项集和多次扫描数据库的问题,指出了改进算法,为增量式关联规则挖掘奠定理论基础。

关键词：数据挖掘关联规则增量更新 FUP算法

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高校建筑风格图像分类识别算法研究

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福建电脑 2019年第5期35卷 8-11页

作者：俞凯泷蔡远征韩晓东郭浩然闽江学院计算机与控制工程学院福州350108 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350108 福州网龙网络有限公司福州350000

建筑类型图像因为其表观特征整体相似,细节处存在差异的特点,给传统的图像分类识别算法带来很大挑战。为应对该问题,本文首先构建采集自真实校园环境中的14类建筑图像数据训练集,提取具有图像细节的局部特征,随后训练构建表针整幅图像... 详细信息

建筑类型图像因为其表观特征整体相似,细节处存在差异的特点,给传统的图像分类识别算法带来很大挑战。为应对该问题,本文首先构建采集自真实校园环境中的14类建筑图像数据训练集,提取具有图像细节的局部特征,随后训练构建表针整幅图像内容的VLAD图像特征,最后以监督学习的方式训练SVM支持向量机实现对建筑图像的分类。通过实验验证,该方法在测试集上能过够取得75.71%的分类准确率,对校园风格的建筑图像分类识别任务具有较好的鲁棒性。

关键词：建筑图像分类 SIFT特征 VLAD特征 SVM支持向量机

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基于密度分类及组合特征的人数估计算法

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计算机应用研究 2018年第6期35卷 1891-1895页

作者：李海丰姜子政范龙飞陈新伟中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121

为了克服不同人群密度及所采用特征对人数估计的影响,提出了一种基于人群密度分类及组合特征的人数统计算法,该算法包括离线特征组合选取和在线实时估计两个阶段。在离线阶段,选取密度阈值将图像样本分为高、低密度两类,然后通过实验方... 详细信息

为了克服不同人群密度及所采用特征对人数估计的影响,提出了一种基于人群密度分类及组合特征的人数统计算法,该算法包括离线特征组合选取和在线实时估计两个阶段。在离线阶段,选取密度阈值将图像样本分为高、低密度两类,然后通过实验方法选取最优的特征组合;在线估计阶段首先通过分类器将样本分为高、低密度两类,然后利用离线阶段选取的特征组合训练得到高斯模型,并分别对两类样本进行人数估计。实验结果表明,与不分高低密度相比,平均估计误差由10.6%降至8.1%;与目前主流的人数估计算法相比,该算法的平均估计误差也更小。

关键词：人数估计组合特征特征选取密度分类

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基于优化BP神经网络的物理量回归方法

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计算机科学 2018年第12期45卷 170-176页

作者：潘俊虹王宜怀吴薇武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山354300 软件新技术与产业化协同创新中心江苏苏州215006

在物联网实际应用系统的开发中,传统回归方法面对A/D转换物理量回归时存在表达方式不统一、非线性校正能力及动态适应性弱等问题。文中在分析A/D转换物理量回归要素的基础上,依据BP神经网络的非线性映射能力,提出了利用布谷鸟算法进行... 详细信息

在物联网实际应用系统的开发中,传统回归方法面对A/D转换物理量回归时存在表达方式不统一、非线性校正能力及动态适应性弱等问题。文中在分析A/D转换物理量回归要素的基础上,依据BP神经网络的非线性映射能力,提出了利用布谷鸟算法进行优化的BP神经网络,并利用其实现统一数学表达的A/D转换物理量回归方法。实践表明,该方法具有数学公式统一、非线性校正能力及动态适应性强等特点。该方法既适用于利用通信方式将A/D采集的数据直接送至PC机处理的物联网系统,也适用于利用PC机进行学习,将神经网络结构参数存储于MCU内的Flash中,在物联网终端直接将A/D值转为实际物理量的环境。

关键词： A/D转换 BP神经网络布谷鸟搜索算法物理量回归动态校正

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超宽带系统的HDP-HMM-MTCS稀疏信道估计算法

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计算机系统应用 2018年第3期27卷 191-197页

作者：李晓飞武夷学院数学与计算机学院武夷山354300 武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室武夷山354300 华东师范大学上海可信研究重点实验室上海200062

给定超宽带(Ultra Wide-Band,UWB)信道的稀疏结构,利用压缩感知(Compressive Sensing,CS)进行UWB信道估计.作为CS实现的多任务CS(Muti-Task Compressive Sensing,MTCS)算法进行信号重建.信号参数和数据共享可以使用伽马-高斯先验来求解.在本文中,层次结构Dirichle进程(Hierarchy Dirichle Processing,HDP)提供了HDP的树结构,用于解决跨多个任务的数据共享问题.我们研究UWB通信的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)HDP多任务CS(Hierarchy Dirichlet Processing Hidden Markov Model based Muti-Task Compressive Sensing,HDP-HMM-MTCS)的信道估计性能.首先,在视距(Line-Of-Sight,LOS)和非视距(Non-LineOf-Sight,NLOS)环境下的标准化IEEE 802.15.4a信道的稀疏信道结构估计.其次,CS比率(CS Rate,CSR)对HDPHMM-MTCS信道估计性能的影响.最后,利用SNR(Signal-to-Noise Ratio),并将其与MTCS,STCS(Simple-Task Compressive sensing),OMP(Orthogonal Matching Pursuit),L1magic算法以及新的算法如改进的贝叶斯压缩感知(Bayesian Compressive Sensing,BCS)算法,多经字典自适应算法BCS和特征字典自适应算法BCS的信道估计比较时间复杂性.仿真结果表明,无论LOS和NLOS环境如何,HDP-HMM-MTCS具有最小可执行时间,其信道估计性能优于MTCS和其他算法.因此,HDP-HMM-MTCS是用于稀疏信道模式的有效且高效的UWB信道估计方法.

关键词：层次结构Dirichle进程多任务压缩感知 IEEE 802.15.4a信道模式稀疏信道估计 HDP-HMM-MTCS

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基于多分辨率三维图割的NRD分割

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第12期30卷 2234-2241页

作者：唐宇珠何晓俊吴梦麟范雯袁松涛陈强南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 南京工业大学电子与信息工程学院南京211816 南京医科大学第一附属医院江苏省人民医院眼科南京210029 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121

为了提高视网膜神经上皮层脱离自动分割的精度和效率,提出一种基于多分辨率三维图割的自动分割算法.首先通过视网膜厚度变化信息准确定位目标和背景区域,统计目标和背景的灰度分布特征,为图割算法提供先验信息;然后采用三维图割算法对4... 详细信息

为了提高视网膜神经上皮层脱离自动分割的精度和效率,提出一种基于多分辨率三维图割的自动分割算法.首先通过视网膜厚度变化信息准确定位目标和背景区域,统计目标和背景的灰度分布特征,为图割算法提供先验信息;然后采用三维图割算法对4倍下采样后的频域光学相干断层扫描(SD-OCT)图像进行分割,得到粗分割结果;最后在原始分辨率图像上,对粗分割结果两侧的窄带区域进行三维图割,得到最终分割结果.在18组CirrusSD-OCT数据集上进行分割的实验结果表明,该算法的Dice相似性系数为95.07%,分割一组数据的平均时间为57 s,精度和效率均优于现有算法.

关键词：光学相干断层扫描技术视网膜神经上皮层脱离三维图割多分辨率

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