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Construction of Ship Target Image Library Based on 3DS MAX and AP Algorithm
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作者 Chao Ji Weixing Xia Zhengping Tang 《Modern Electronic Technology》 2023年第2期20-25,共6页
To achieve accurate classification and recognition of ship target types,it is necessary to establish a sample library of ship targets to be identified.On the basis of exploring the principles of building a ship target... To achieve accurate classification and recognition of ship target types,it is necessary to establish a sample library of ship targets to be identified.On the basis of exploring the principles of building a ship target image library,the paper determines the sample set.Using 3DS MAX software as the platform,combined with the accurate 3D model of the ship in an offline state,the software fully utilizes its own rendering and animation functions to achieve the automatic generation of multi-view and multi-scale views of ship targets.To reduce the storage capacity of the image database,a construction method of the ship target image database based on the AP algorithm is presented.The algorithm can obtain the optimal cluster number,reduce the data storage capacity of the image database,and save the calculation amount for the subsequent matching calculation. 展开更多
关键词 ap algorithm Ship target image library 3DS MAX Image recognition
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基于改进AP聚类算法的高校大学生个人行为信息画像分析
2
作者 朱丽丽 《常州信息职业技术学院学报》 2025年第4期37-42,共6页
在高校信息系统的快速发展背景下,海量学生数据的积累形成了独特的校园大数据环境,为提升高校信息管理水平提供了重要的数据基础。提出了一种基于改进AP聚类算法的大学生个人行为信息画像构建方法,旨在为高校信息管理提供更精准的分析... 在高校信息系统的快速发展背景下,海量学生数据的积累形成了独特的校园大数据环境,为提升高校信息管理水平提供了重要的数据基础。提出了一种基于改进AP聚类算法的大学生个人行为信息画像构建方法,旨在为高校信息管理提供更精准的分析工具。对学生原始行为数据进行标准化预处理,确保数据的规范性和可比性;通过引入自适应调整机制优化AP算法中的参考度参数,显著提升了聚类效果。在此基础上,利用相似度函数提取学生的行为特征,并结合学院归属、学号等基本信息,构建了全面且细致的个人行为画像。为高校信息管理提供了一种创新、高效的解决方案,具有重要的理论价值和实践意义。 展开更多
关键词 高校大学生个人行为 ap聚类算法 画像分析技术 行为信息
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基于改进AP聚类和双重注意力机制的区域级新能源超短期出力预测方法 被引量:1
3
作者 苏华英 林晨 +3 位作者 张俨 王融融 程春田 张俊涛 《广东电力》 北大核心 2025年第3期8-17,共10页
为提高新能源超短期出力预测的准确性,充分考虑电源的时空互补特性和关键气象信息,提出基于改进近邻传播(affinity propagation,AP)聚类和双重注意力机制的区域级新能源超短期出力预测方法。首先,建立电站之间互补性的评价指标,并计算... 为提高新能源超短期出力预测的准确性,充分考虑电源的时空互补特性和关键气象信息,提出基于改进近邻传播(affinity propagation,AP)聚类和双重注意力机制的区域级新能源超短期出力预测方法。首先,建立电站之间互补性的评价指标,并计算统计区域电站的互补性矩阵,利用改进AP聚类算法对区域电站进行空间聚类;然后,引入时序和特征2个维度的注意力机制,捕捉汇聚区的关键气象特征;最后,以此为基础建立基于双向长短期记忆网络的新能源出力超短期预测模型。实际数据验证所提预测方法相比于区域整体预测及传统AP聚类预测具有更高的精度。同时,与传统相关系数方法对比表明,融合注意力机制的预测模型更能有效捕捉汇聚区的气象特征。 展开更多
关键词 新能源出力 超短期预测 近邻传播聚类 双向长短期记忆 注意力机制
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基于改进AP算法的化工厂人员定位系统设计及应用研究
4
作者 王希阳 《技术与市场》 2025年第8期33-38,共6页
为了提高大型化工厂人员定位系统信号抗干扰能力和减量算法,需要系统的定位精度,通过利用区域划分原则并结合高斯滤波算法与链路质量指示滤波器算法,改进了近邻传播(affinity propagation,AP)算法,并对某化工厂人员定位系统进行重新架构... 为了提高大型化工厂人员定位系统信号抗干扰能力和减量算法,需要系统的定位精度,通过利用区域划分原则并结合高斯滤波算法与链路质量指示滤波器算法,改进了近邻传播(affinity propagation,AP)算法,并对某化工厂人员定位系统进行重新架构,利用仿真试验和现场测试的方法验证了改进算法的应用效果。验证结果表明:改进的算法系统定位误差平均值为1.12 m,较传统的WKNN和AP算法,改进算法的定位精度最高、误差值收敛性好、信号抗干扰能力强。现场测试结果表明,人员定位系统测试结果符合预期。 展开更多
关键词 ap算法 人员定位 定位精度
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基于AP聚类算法的电力系统暂态态势感知方法
5
作者 王伟 《微型电脑应用》 2025年第7期47-50,55,共5页
电力系统暂态态势感知是指通过实时监测电力系统的电压、电流、频率等参数,对电力系统发生的暂态过程进行实时感知和分析,以及预测和评估电力系统的动态状态。提出基于AP聚类算法的电力系统暂态态势感知方法,获取电力系统历史数据中的... 电力系统暂态态势感知是指通过实时监测电力系统的电压、电流、频率等参数,对电力系统发生的暂态过程进行实时感知和分析,以及预测和评估电力系统的动态状态。提出基于AP聚类算法的电力系统暂态态势感知方法,获取电力系统历史数据中的量测信息和运行信息,用Huber函数对所获取的历史数据进行增强处理。根据所得到的数据估计电力系统状态,结合状态估计结果对电力系统特征电压残差矩阵做归一化处理,得到协方差矩阵,协方差矩阵经过变换后推导出电力系统暂态态势感知样本。结合态势感知样本与AP聚类算法对任务样本和可用样本进行交互与更新,从而确定观测样本所属样本类别,样本类别包括电压骤变、电压暂升、电流骤增、频率骤减等。实验结果表明,所提方法可精准感知到电力系统中的异常信息,电压幅值和电压相角绝对误差值最小为0.001%,并能精准感知到第8个节点的异常情况,感知结果具有可靠性。 展开更多
关键词 近邻传播聚类算法 暂态态势感知 Huber函数 协方差矩阵 样本类别
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基于AP聚类算法的RBF神经网络风速预测方法的研究
6
作者 李昊 张煜成 《太阳能》 2025年第2期54-61,共8页
近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调... 近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调度部门调整调度计划,提升电力系统的风电消纳与稳定运行能力。从提高超短期风速预测精度的角度出发,提出了1种基于近邻传播(AP)聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络风速预测方法(即“AP-RBF方法”)。首先建立AP-RBF模型,然后以江苏地区某风电场实地采集的实际风速数据为例进行算例分析,对AP-RBF模型的预测效果进行了验证,并对各类预测方法的预测精度和预测效率进行了对比分析。研究结果表明:1)AP-RBF方法通过采用“先计算聚类结果,再计算权值矩阵”的预测模式,克服了传统聚类方法对初值敏感的缺点。2)与常规预测方法相比,AP-RBF方法在整体预测精度上表现最佳,且在保证训练数据质量的基础上具有较快的预测速度。AP-RBF方法的应用对提高风电消纳能力与电力系统频率稳定性具有重要意义。 展开更多
关键词 清洁能源 风速 风电 近邻传播聚类算法 径向基函数神经网络 风速预测 精度分析
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THE PARALLEL RECURSIVE AP ADAPTIVE ALGORITHM BASED ON VOLTERRA SERIES
7
作者 孔祥玉 魏瑞轩 韩崇昭 《Journal of Pharmaceutical Analysis》 SCIE CAS 2005年第2期3-6,共4页
Aiming at the nonlinear system identification problem, a parallel recursive affine projection (AP) adaptive algorithm for the nonlinear system based on Volterra series is presented in this paper. The algorithm identif... Aiming at the nonlinear system identification problem, a parallel recursive affine projection (AP) adaptive algorithm for the nonlinear system based on Volterra series is presented in this paper. The algorithm identifies in parallel the Volterra kernel of each order, recursively estimate the inverse of the autocorrelation matrix for the Volterra input of each order, and remarkably improve the convergence speed of the identification process compared with the NLMS and conventional AP adaptive algorithm based on Volterra series. Simulation results indicate that the proposed method in this paper is efficient. 展开更多
关键词 nonlinear system Volterra series adaptive identification ap algorithm
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基于AP聚类算法的充电站/光伏电站一体化规划方法 被引量:3
8
作者 陈泫光 刘俊勇 +2 位作者 李林果 梅亦蕾 籍雁南 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1371-1380,共10页
文章基于熵权法构建光伏出力特性指标权重,利用AP聚类算法生成典型场景。同时,计入电动汽车负荷时空分布特性及需求响应能力,建立了负荷联动时空响应模型。基于分时电价与光伏典型场景出力,优化电动汽车充电时序及空间布局,满足充电站... 文章基于熵权法构建光伏出力特性指标权重,利用AP聚类算法生成典型场景。同时,计入电动汽车负荷时空分布特性及需求响应能力,建立了负荷联动时空响应模型。基于分时电价与光伏典型场景出力,优化电动汽车充电时序及空间布局,满足充电站距离约束、系统网络约束等前提下,提出了以充电站年总成本最小、用户满意度指标最优的充电站/光伏电站一体化规划方法。最后,通过算例仿真,基于对各个场景下经济性与满意度等指标的权衡考量,求得了充电站/光伏电站一体化规划方案。 展开更多
关键词 充电站规划 电动汽车 ap聚类 用户满意度
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基于K-means聚类算法的洁净厂房无线网络AP布局优化设计 被引量:2
9
作者 李柏 郭晨 +6 位作者 李博 杨志泽 邵琰 马延 胡东阳 王承馀 易力 《现代工业经济和信息化》 2024年第9期127-129,共3页
基于K-means聚类算法,将无线网络使用点作为聚类对象进行聚类计算,输出不同聚类簇下的AP布局点,并通过检测优化前后相同使用点的无线网络信号强度评估优化效果。在使用相同AP数量的情况下,优化后的布局方案使用点的平均信号强度能明显... 基于K-means聚类算法,将无线网络使用点作为聚类对象进行聚类计算,输出不同聚类簇下的AP布局点,并通过检测优化前后相同使用点的无线网络信号强度评估优化效果。在使用相同AP数量的情况下,优化后的布局方案使用点的平均信号强度能明显提升。同时如果要增加AP数量以提高所有使用点的信号强度,该算法也给出了较好的指导方案。该算法可以给出提高洁净厂房无线网络使用点信号强度的AP布局优化设计方案。 展开更多
关键词 无线网络 ap K-MEANS聚类算法 布局优化 信号强度
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基于AP聚类算法的联邦学习聚合算法
10
作者 敖博超 范冰冰 《计算机与现代化》 2024年第4期5-11,共7页
在传统的联邦学习中,多个客户端的本地模型由其隐私数据独立训练,中心服务器通过聚合本地模型生成共享的全局模型。然而,由于非独立同分布(Non-IID)数据等统计异质性,一个全局模型往往无法适应每个客户端。为了解决这个问题,本文提出一... 在传统的联邦学习中,多个客户端的本地模型由其隐私数据独立训练,中心服务器通过聚合本地模型生成共享的全局模型。然而,由于非独立同分布(Non-IID)数据等统计异质性,一个全局模型往往无法适应每个客户端。为了解决这个问题,本文提出一种针对Non-IID数据的基于AP聚类算法的联邦学习聚合算法(APFL)。在APFL中,服务器会根据客户端的数据特征,计算出每个客户端之间的相似度矩阵,再利用AP聚类算法对客户端划分不同的集群,构建多中心框架,为每个客户端计算出适合的个性化模型权重。将本文算法在FMINST数据集和CIFAR10数据集上进行实验,与传统联邦学习FedAvg相比,APFL在FMNIST数据集上提升了1.88个百分点,在CIFAR10数据集上提升了6.08个百分点。实验结果表明,本文所提出的APFL在Non-IID数据上可以提高联邦学习的精度性能。 展开更多
关键词 联邦学习 非独立同分布 ap聚类算法
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基于稳定AP选择的动态室内定位方法 被引量:2
11
作者 魏军 罗恒 +1 位作者 倪启东 陈明哲 《微电子学与计算机》 2024年第1期37-44,共8页
在室内复杂多变环境下,基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)的位置指纹算法得到了广泛研究。其中,在线阶段的匹配算法通常采用加权K近邻(Weighted K-Nearest Neighbor,WKNN)算法,但该算法往往采用固定k值... 在室内复杂多变环境下,基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)的位置指纹算法得到了广泛研究。其中,在线阶段的匹配算法通常采用加权K近邻(Weighted K-Nearest Neighbor,WKNN)算法,但该算法往往采用固定k值方法存在较大的定位误差,具有一定的局限性,并且离线阶段构建位置指纹数据库时并没有考虑到无线接入点(Access Point,AP)信号的波动性。因此,存在大量不同AP的冗余信息,对定位效果产生较大影响。针对上述问题,提出一种基于稳定AP选择的动态室内定位方法。首先,通过高斯滤波对RSSI值进行预处理,滤除随机干扰;然后,通过优选AP算法计算AP的稳定度,筛选出关键AP用于定位;最后,利用距离阈值动态调整k值,并对权重系数进行改善,实现了对WKNN算法的改进。实验结果表明,基于稳定AP选择的动态室内定位方法可以有效去除冗余AP信息,并实现动态k值方案,在定位精度上优于K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法、加权K近邻算法和改进的加权K近邻算法,平均定位误差分别降低了26.13%、21.29%和9.89%,定位误差在1.5 m内的累积分布概率达到了60.41%,分别提升了25%、16.66%和8.33%,定位效果提升明显。 展开更多
关键词 室内定位 优选ap 信号强度 加权K近邻算法 信号波动 指纹匹配
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基于AP-WOA-GRU的分布式光伏集群电压越限动态预测 被引量:5
12
作者 韩雨 郭成 +1 位作者 方正云 陈凤仙 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第4期118-126,共9页
针对整县光伏背景下规模化分布式光伏接入配电网导致的电压波动问题,提出了一种基于近邻传播聚类(affinity propagation,AP)与鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)优化门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的分布式光伏集群... 针对整县光伏背景下规模化分布式光伏接入配电网导致的电压波动问题,提出了一种基于近邻传播聚类(affinity propagation,AP)与鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)优化门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的分布式光伏集群电压越限预测方法。首先,在考虑分布式光伏地理坐标气象特征的基础上,添加基于配电网节点负荷密度因素的位置特征,采用近邻传播聚类方法,在不指定聚类数目的情况下划分具有近似气象特征和地理位置特征的分布式光伏集群,提高模型训练效果及适应性;然后,采用鲸鱼优化算法全局搜索GRU模型的最优训练参数,进一步提高模型的训练速度和预测精度;最后,利用WOA-GRU组合模型实现配电网节点电压与环境温度、光照强度的关联匹配,进而实现区域配电网电压波动及电压越限情况的整体预测。实验证明:所提出的方法能够有效提高预测精度及训练速度,强化预测模型的适应能力,具有较好的经济性和实用性。 展开更多
关键词 电压越限 分布式光伏 鲸鱼优化算法 门控循环单元 近邻传播聚类
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基于深度学习算法与AP聚类的轻量级分布式数据泄露检测
13
作者 商圣光 《计算机应用文摘》 2024年第18期79-81,共3页
轻量级分布式数据在分布上存在属性特征。在对该类数据的泄漏状态进行检测时,可能导致输出结果误差较大。因此,文章提出了基于深度学习算法与AP聚类的轻量级分布式数据泄露检测方法。结合数据簇不同区域meanshift模长的差异性,对分布式... 轻量级分布式数据在分布上存在属性特征。在对该类数据的泄漏状态进行检测时,可能导致输出结果误差较大。因此,文章提出了基于深度学习算法与AP聚类的轻量级分布式数据泄露检测方法。结合数据簇不同区域meanshift模长的差异性,对分布式数据的局部中心量度进行了重新定义,并采用深度学习的方式将属于边缘区域的部分进行了剔除处理。同时,引入了AP聚类算法,将数据泄露检测问题转化为原始轻量级数据点初始连接能力计算和连接能力衰减状态计算的问题,从而根据聚类后数据簇内数据点之间的关系确定数据泄露状态。在测试结果中,设计检测方法的输出结果与实际设置值表现出较高的拟合度,对应的误差始终稳定在0.008以下,最小误差为0。 展开更多
关键词 深度学习算法 ap聚类 轻量级分布式数据 泄露检测 MEANSHIFT 局部中心量度 连接能力 衰减状态
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基于LMD基本尺度熵的AP聚类滚动轴承故障诊断 被引量:14
14
作者 许凡 方彦军 +1 位作者 张荣 冯海波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第6期1732-1736,共5页
针对滚动轴承聚类故障聚类模式识别方法中需要预先设定聚类数目问题,提出了一种基于局部均值分解(local mean decompoeiton,LMD)与基本尺度熵(base scale entropy,BSE)的相邻传播(affinity propagation,AP)滚动轴承聚类故障诊断方法。... 针对滚动轴承聚类故障聚类模式识别方法中需要预先设定聚类数目问题,提出了一种基于局部均值分解(local mean decompoeiton,LMD)与基本尺度熵(base scale entropy,BSE)的相邻传播(affinity propagation,AP)滚动轴承聚类故障诊断方法。该方法首先使用LMD模型将滚动轴承的不同状态振动信号分解为若干乘积函数(production function,PF);其次使用BSE计算前三个PF的熵值(BSE1-BSE3),并将其作为AP的输入进行滚动轴承的故障模式识别。最后实验结果表明,在不需要划分聚类中心个数的前提条件下AP聚类模型对滚动轴承的故障划分效果较好。 展开更多
关键词 局部均值分解 基本尺度熵 滚动轴承 故障诊断 ap聚类算法
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基于改进属性约简的细粒度并行AP聚类算法 被引量:7
15
作者 朱红 丁世飞 许新征 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期2638-2644,共7页
Affinity Propagation(AP)聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心,在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类.与传统聚类方法相比,对于规模很大的数据集,AP是一种快速、有效的聚类方法.正是这样,属性约简对于AP算法非常重要.另外,在... Affinity Propagation(AP)聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心,在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类.与传统聚类方法相比,对于规模很大的数据集,AP是一种快速、有效的聚类方法.正是这样,属性约简对于AP算法非常重要.另外,在大规模并行系统的设计中,细粒度并行是实现高性能的基本策略.提出了一种基于改进属性约简的细粒度并行AP聚类算法(IRPAP),将粒度思想引入到并行计算中.首先分析了并行计算中的粒度原理.然后用改进的属性约简算法对数据集预处理.此算法并行计算并选择差别矩阵元素,降低了时间空间复杂度,最后用AP算法聚类.整个IRPAP算法将任务划分到多个线程同时处理.实验证明,对于大规模数据集的聚类,IRPAP算法比AP算法效率更高. 展开更多
关键词 属性约简 细粒度 并行计算 ap算法 聚类
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基于Volterra级数并行递推AP算法的陀螺漂移预测 被引量:3
16
作者 孔祥玉 胡昌华 +2 位作者 洪贝 胡友涛 陈亮 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期1917-1920,共4页
为了预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立基于Volterra级数的非线性时间预测模型,提出了一种基于Volterra级数的并行递推放射投影AP自适应算法.以系统Volterra核向量增量的模与某约束总和为损失函数,按照最... 为了预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立基于Volterra级数的非线性时间预测模型,提出了一种基于Volterra级数的并行递推放射投影AP自适应算法.以系统Volterra核向量增量的模与某约束总和为损失函数,按照最陡下降原理导出各阶Volterra核更新公式;再利用矩阵求逆引理递推求取各阶Volterra子系统自相关逆矩阵导出算法.某导弹实测的陀螺漂移数据预测应用研究表明,该算法运算速度快、预测精度高. 展开更多
关键词 非线性系统 VOLTERRA级数 自适应辨识 陀螺漂移预测 ap算法
原文传递
一种用于公交站点聚类的AP算法 被引量:4
17
作者 胡继华 程智锋 詹承志 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期223-225,232,共4页
针对公交站点全球定位系统数据采集过程中定位精度较低的问题,提出一种用于公交站点聚类的AP算法。AP算法以相似度矩阵为基础,根据聚类对象自动进行分类判断,依靠2点之间消息传递迭代更新得到最佳的聚类结果。针对公交站点数据特征选择... 针对公交站点全球定位系统数据采集过程中定位精度较低的问题,提出一种用于公交站点聚类的AP算法。AP算法以相似度矩阵为基础,根据聚类对象自动进行分类判断,依靠2点之间消息传递迭代更新得到最佳的聚类结果。针对公交站点数据特征选择参考度,提出个数控制和距离控制的改进方法。实验结果表明,该算法能够准确得到公交站点聚类个数,有效排除噪声点,执行效率满足要求。 展开更多
关键词 聚类 ap算法 相似度矩阵 消息传递
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基于AP聚类的支持向量机公交站点短时客流预测 被引量:11
18
作者 杨信丰 刘兰芬 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2016年第1期36-40,共5页
公交站点短时客流预测是公交调度决策的基础,文中设计了一种基于AP聚类算法的支持向量机用于公交短时客流预测.该方法利用AP聚类算法将客流调查数据划分为若干个聚类子集,对每一子集建立支持向量机预测模型,并采用遗传算法对预测模型的... 公交站点短时客流预测是公交调度决策的基础,文中设计了一种基于AP聚类算法的支持向量机用于公交短时客流预测.该方法利用AP聚类算法将客流调查数据划分为若干个聚类子集,对每一子集建立支持向量机预测模型,并采用遗传算法对预测模型的参数进行优化选择.该方法在兰州市快速公交站点客流数据统计的基础上进行实例分析,结果表明:设计的遗传算法可以有效解决支持向量机模型中的参数优选问题,使用AP聚类算法对客流数据进行分类可以提高支持向量机的预测精度,该预测方法可有效的对公交车站客流进行短时预测. 展开更多
关键词 公交 短时客流预测 支持向量机 ap聚类算法 遗传算法
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合成孔径雷达原始数据压缩AP算法幅相比特分配研究 被引量:2
19
作者 张文超 王岩飞 潘志刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期1007-1010,共4页
该文研究合成孔径雷达原始数据压缩AP算法,由非正态信源率失真不等式下界结合拉格朗日乘子法推导了幅相比特分配的微分熵公式,指出幅度微分熵和相位微分熵决定了幅相比特分配。进一步研究了相位的均匀分布特性和幅度的瑞利分布特性,由... 该文研究合成孔径雷达原始数据压缩AP算法,由非正态信源率失真不等式下界结合拉格朗日乘子法推导了幅相比特分配的微分熵公式,指出幅度微分熵和相位微分熵决定了幅相比特分配。进一步研究了相位的均匀分布特性和幅度的瑞利分布特性,由连续信源微分熵定义推导了幅相比特分配的幅度均值公式,指出幅度均值是决定幅相比特分配的唯一因素。根据统计直方图和概率密度之间的关系,给出了更为一般情况下的幅度相位微分熵计算公式。两种幅相比特分配方案各有优点,都可以实现幅度相位比特的自动分配。真实数据实验证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 原始数据压缩 ap算法 微分熵 比特分配
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基于LDA模型和AP聚类的主题演化分析 被引量:7
20
作者 倪丽萍 刘小军 马驰宇 《计算机技术与发展》 2016年第12期6-11,共6页
随着互联网的高速发展,网络信息呈现爆炸性增长态势,主题演化分析能够帮助人们从海量的互联网数据中获取更有价值的信息。分析主题的演化发展轨迹有利于人们了解主题事件发生的前因后果,并对主题事件发展趋势进行更好地预测,进而辅助管... 随着互联网的高速发展,网络信息呈现爆炸性增长态势,主题演化分析能够帮助人们从海量的互联网数据中获取更有价值的信息。分析主题的演化发展轨迹有利于人们了解主题事件发生的前因后果,并对主题事件发展趋势进行更好地预测,进而辅助管控。针对单个主题演化分析方法中阈值设定和主题漂移的问题,提出一种LDA-AP主题演化模型。该方法利用LDA模型对不同时间窗口内的新闻文本分别进行建模,得到相应的主题。利用AP聚类算法对不同时间窗口内的多个主题进行聚类,其中计算主题相似度采用加入时间衰减因子的JS散度来度量。最后对多个主题内容进行演化分析。通过相关的实验分析和对比,结果表明该方法可以改善主题演化的性能,并能较好地分析多个新闻主题事件随时间的演化趋势。 展开更多
关键词 多主题演化 时间窗口 LDA模型 ap聚类算法 JS散度
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