软件定义物联网中多源异构数据混合属性特征检测

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作者 张连连 郭伟 刘锋 《吉林大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第8期2746-2752,共7页

软件定义物联网中多源异构数据来源于不同设备,具有不同的格式、结构和质量,增加了特征检测的复杂性。因此,本文提出软件定义物联网中多源异构数据混合属性特征检测方法。利用联合卡尔曼滤波算法对软件定义物联网中的多源异构数据实施... 软件定义物联网中多源异构数据来源于不同设备,具有不同的格式、结构和质量,增加了特征检测的复杂性。因此,本文提出软件定义物联网中多源异构数据混合属性特征检测方法。利用联合卡尔曼滤波算法对软件定义物联网中的多源异构数据实施融合处理,完成异构数据的初步整合,结合证据分类算法,将具有相同混合属性的网络数据划分至同一数据集中,实现多源异构数据的分类。基于多源数据的逆相似特性,引入边缘算子计算方法对分类后的数据属性特征展开拆分,结合支持向量机将混合属性特征转化为线性可分问题,实现多源异构数据属性特征的精准检测。实验表明,本文方法的协方差计算结果始终在0.15以下,对不同属性特征之间的区分较明显,且检测概率在0.8以上。该方法能实现软件定义物联网中多源异构数据混合属性的精准划分。 展开更多

关键词 联合卡尔曼滤波算法 软件定义物联网 证据分类算法 边缘算子 支持向量机

原文传递

基于KPCA-ISOA-KELM的冷缝检测分类研究 被引量：1

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作者 朱洪谷 吴佳晔 《四川轻化工大学学报(自然科学版)》 2025年第2期91-99,共9页

针对现有的冷缝检测手段存在检测效率较低、对数据解析要求高、波形信息不能进一步深入挖掘等问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)、改进海鸥优化算法(Improve Seagull optimization algorithm,ISOA... 针对现有的冷缝检测手段存在检测效率较低、对数据解析要求高、波形信息不能进一步深入挖掘等问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)、改进海鸥优化算法(Improve Seagull optimization algorithm,ISOA)、核极限学习机(Kernel Extremel Learing Machine,KELM)相结合的冷缝检测分类方法(KPCA-ISOA-KELM)。首先,采用冲击弹性波法在隧道疑似冷缝区域中采集数据构成数据集,并利用KPCA对数据进行降维操作;然后,利用ISOA对KELM的参数进行优化;最后,利用含最优参数的KELM实现对检测数据分类。通过与KPCA-SOA-KELM、KPCA-FOA-KELM、KPCA-CNN-LSTM进行对比验证,结果表明,KPCA-ISOA-KELM模型对现场检测具有一定的指导意义,并且相较于其他3种模型,该模型能达到96.00%的准确率和0.9598的加权F1-score。 展开更多

关键词 冷缝 冲击弹性波 核主成分分析 改进海鸥优化算法 核极限学习机 数据分类

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基于联合分量灰度化算法和深度学习的玻璃绝缘子目标识别算法 被引量：15

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作者 黄新波 高玉菡 +3 位作者 张烨 赵隆 伍逸群 孙苏珍 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期203-209,共7页

针对相近色干扰、不同光照条件下玻璃绝缘子颜色特征不明显而无法准确识别的问题,提出一种基于联合分量灰度化算法和深度学习的玻璃绝缘子目标识别算法。首先,提出一种联合分量灰度化算法,通过补偿玻璃绝缘子目标区域的颜色特征实现目... 针对相近色干扰、不同光照条件下玻璃绝缘子颜色特征不明显而无法准确识别的问题,提出一种基于联合分量灰度化算法和深度学习的玻璃绝缘子目标识别算法。首先,提出一种联合分量灰度化算法,通过补偿玻璃绝缘子目标区域的颜色特征实现目标增强;然后,在均匀分块的基础上,采用动态分块阈值进行玻璃绝缘子图像粗分割,并结合玻璃绝缘子的颜色和空间信息等多尺度高维特征,提出一种双尺度分类卷积神经网络算法实现玻璃绝缘子图像细分割;最后,将细分割得到的所有子图像进行合并,实现复杂背景下玻璃绝缘子目标的准确识别。实验结果表明,所提算法能对图像中存在相近色干扰、光照变化影响的玻璃绝缘子目标进行精准识别,且其在Dice参数、杰卡德系数2项识别指标上均达到90%以上,平均识别准确率高达92%。 展开更多

关键词 玻璃绝缘子 联合分量灰度化算法 动态分块阈值分割 双尺度分类卷积神经网络 深度学习

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一种基于粒子滤波的联合跟踪与分类算法 被引量：3

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作者 申屠晗 郭云飞 薛安克 《机电工程》 CAS 2010年第3期41-44,共4页

针对纯运动学信息联合跟踪与分类问题,提出了一种基于混合无味粒子滤波的联合跟踪与分类算法。在传统粒子滤波联合跟踪与分类算法的基础上,通过采用无味变换,利用多个无味卡尔曼滤波器给出更高质量的粒子建议分布,提高整个算法的性能。... 针对纯运动学信息联合跟踪与分类问题,提出了一种基于混合无味粒子滤波的联合跟踪与分类算法。在传统粒子滤波联合跟踪与分类算法的基础上,通过采用无味变换,利用多个无味卡尔曼滤波器给出更高质量的粒子建议分布,提高整个算法的性能。理论分析和仿真结果都表明,与传统粒子滤波联合跟踪与分类算法相比,该算法无论在跟踪精度还是在分类正确率上都有明显的提高。 展开更多

关键词 联合跟踪与分类 贝叶斯估计 混合无味粒子滤波 无味变换

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基于层次聚类FCM算法的民用机场类别划分研究 被引量：1

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作者 王悦 曾小舟 傅骏 《航空计算技术》 2015年第5期61-64,共4页

从机场运营、机场发展、综合交通以及对应城市社会经济环境四个维度构建民用机场类别细分量表,获取样本数据;将因子分析与基于层次聚类的FCM算法相结合,最终将国内主要民用机场划分为6个类别,并依据原始指标数据对各类别民用机场特征进... 从机场运营、机场发展、综合交通以及对应城市社会经济环境四个维度构建民用机场类别细分量表,获取样本数据;将因子分析与基于层次聚类的FCM算法相结合,最终将国内主要民用机场划分为6个类别,并依据原始指标数据对各类别民用机场特征进行均化统计与类别分析。研究结果表明,以基于层次聚类的FCM算法划分中国主要机场类别可获得满意的划分结果,各机场类别间统计指标均值差异明显。 展开更多

关键词 民用机场 层次聚类 FCM算法 混合算法 类别划分

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一种联合优化算法在选矿生产中的应用研究

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作者 张大明 任凤玉 孙芳锦 《化工矿物与加工》 CAS 北大核心 2017年第2期5-9,26,共6页

选矿生产中的磨矿分级通常是多个过程变量相互作用的过程,为了更好地对选矿过程进行控制,提出了一种联合优化算法:改进的布谷鸟算法(CSA)和支持向量机联合寻优。将一种交叉算子引入传统布谷鸟算法中进行修正,对新生种群进行更新并加速... 选矿生产中的磨矿分级通常是多个过程变量相互作用的过程,为了更好地对选矿过程进行控制,提出了一种联合优化算法:改进的布谷鸟算法(CSA)和支持向量机联合寻优。将一种交叉算子引入传统布谷鸟算法中进行修正,对新生种群进行更新并加速计算收敛,然后将其应用于支持向量机(SVM)建立的预测控制模型中进行参数寻优,利用优化得到的SVM模型进行磨矿分级的预测控制。将该优化算法应用于选矿的磨矿分级过程控制,得到不同控制量的动态特性,并将结果与传统布谷鸟优化算法结果进行了对比,结果表明本文提出的联合优化算法可以较好地跟踪设定值的变化,控制变化平稳、误差小,搜索效率较高;同时可以大幅度降低控制量的控制变化率,对控制变量的约束能力更强,在选矿生产中具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 选矿生产 磨矿分级 改进的布谷鸟算法 支持向量机 联合优化算法

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联合多特征的未来视频快速编码 被引量：2

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作者 崔鑫 彭宗举 陈芬 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期990-999,共10页

与前一代高效视频编码标准相比,未来视频编码标准增加了新的二叉树加四叉树编码结构。针对该结构虽然显著提升了超高清视频编码效率,但是大幅增加了编码复杂度的问题,提出了联合多特征快速编码算法。该算法联合多个编码特征的后验概率信... 与前一代高效视频编码标准相比,未来视频编码标准增加了新的二叉树加四叉树编码结构。针对该结构虽然显著提升了超高清视频编码效率,但是大幅增加了编码复杂度的问题,提出了联合多特征快速编码算法。该算法联合多个编码特征的后验概率信息,估计当前编码单元的划分方式,通过提前终止若干编码单元的划分来节省编码时间。此外,针对单个特征贝叶斯分类不准确的问题,算法在简化联合概率模型的同时提升了分类算法的准确度。实验结果表明:在随机访问配置、低延迟P配置和低延迟B配置下,算法可以平均减少35.7%,25.6%和26.7%的编码复杂度,而BDBR只分别增长了4.3%,3.1%和2.89%。算法在保证视频主观质量的前提下,节省了编码时间。 展开更多

关键词 未来视频编码 联合多特征快速编码算法 二叉树加四叉树结构 快速编码

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联合互信息水下目标特征选择算法 被引量：2

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作者 申昇 杨宏晖 +2 位作者 王芸 潘悦 唐建生 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期639-643,共5页

在特征选择算法中,穷举特征选择算法可选择出最优特征子集,但由于计算量过高而在实际中不可实现。针对计算成本和最优特征子集搜索之间的平衡问题,提出一种新的用于水下目标识别的联合互信息特征选择算法。这个算法的核心思想是:利用顺... 在特征选择算法中,穷举特征选择算法可选择出最优特征子集,但由于计算量过高而在实际中不可实现。针对计算成本和最优特征子集搜索之间的平衡问题,提出一种新的用于水下目标识别的联合互信息特征选择算法。这个算法的核心思想是:利用顺序向前特征搜索机制,在选择出与类别具有最大互信息特征的条件下,选择具有更多互补分类信息的特征,从而达到快速去除噪声特征和冗余特征及提高识别性能的目的。利用4类实测水下目标数据进行仿真实验,结果表明:在支持向量机识别正确率几乎不变的情况下,联合互信息特征选择方法可以减少87%的特征,分类时间降低58%。与基于支持向量机和遗传算法结合的特征选择方法相比,可以选出更少的特征,特征子集具有更好的泛化性能。 展开更多

关键词 特征选择 水下目标识别 联合互信息 条件互信息

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基于纵向-生存联合模型的游戏行会生存预测 被引量：1

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作者 刘贺飞 陈小红 阮彤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第14期264-270,共7页

行会生存对提高游戏用户的活跃度和留存率有着积极的作用。目前行会生存分析方法是使用分类法,即把行会是否生存看作一个二分类问题来处理,其未能充分利用行会纵向数据,不能及时反映行会的状态变化和生存趋势。采用纵向-生存联合模型,... 行会生存对提高游戏用户的活跃度和留存率有着积极的作用。目前行会生存分析方法是使用分类法,即把行会是否生存看作一个二分类问题来处理,其未能充分利用行会纵向数据,不能及时反映行会的状态变化和生存趋势。采用纵向-生存联合模型,充分利用游戏行会纵向的状态变化特征和成员行为特征,预测行会的生存状态。实验表明,纵向-生存联合模型相比传统的Cox比例风险模型,综合性能提高了56.6%,相比分类算法提高了预测性能,如逻辑回归提高了11.9%。实验中发现:成员权利等级标准差对行会生存呈现了正向的影响,说明了行会内成员权利等级有着良好的分布对行会的生存有着重要作用;成员私聊次数标准差和成员PK次数标准差对行会生存有着积极的影响,说明行会成员行为差异性的重要性;生存时间对行会有着负向的影响,即行业已生存时间越长,越不利于行会的生存。 展开更多

关键词 分类算法 游戏行会 联合模型 生存预测

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基于加权DTW的多特征分级融合动态手势识别 被引量：2

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作者 陈潘 华杭波 +1 位作者 孔明 梁晓瑜 《现代电子技术》 北大核心 2024年第10期79-85,共7页

AR设备以第一视角获取的动态手势往往存在手掌角度偏转问题,各关节点位移轨迹相较正视角度发生变化,现有的手掌关节点位移特征无法有效识别,并且受限于AR设备性能,部分神经网络模型无法取得良好表现。针对该应用场景,提出一种使用多特... AR设备以第一视角获取的动态手势往往存在手掌角度偏转问题,各关节点位移轨迹相较正视角度发生变化,现有的手掌关节点位移特征无法有效识别,并且受限于AR设备性能,部分神经网络模型无法取得良好表现。针对该应用场景,提出一种使用多特征分级融合的手势识别方法。该方法构造位移、长度、角度三个特征对手势进行描述,并进行向量编码与归一化以消除抖动干扰。根据关节点与标准手势的相似度距离,仿照sigmoid函数分配关节点权重,以加权的动态时间规整(DTW)距离进行KNN匹配,并根据最佳的KNN置信度与特征优先级筛选出最可信的特征识别结果。实验结果表明:该方法能有效识别9种存在角度偏转的动态手势;相较于传统的位移特征方法,该方法的平均准确率提高了4%,能有效应对手掌偏转情况下的动态手势识别问题。 展开更多

关键词 动态手势识别 多特征融合 DTW算法 关节点 位移特征 KNN分类

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基于隐空间映射的联合嵌入式多标签分类算法研究

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作者 黄素叶 《韶关学院学报》 2021年第6期23-27,共5页

针对当前联合嵌入式多标签分类算法,在计算过程中标签参数特征模糊,导致联合嵌入式多标签分类效果较差,分类精度较低的问题,提出了基于隐空间映射的联合嵌入式多标签分类算法.选择二分类损失焦点函数,获取多标签分类指标,根据多标签分... 针对当前联合嵌入式多标签分类算法,在计算过程中标签参数特征模糊,导致联合嵌入式多标签分类效果较差,分类精度较低的问题,提出了基于隐空间映射的联合嵌入式多标签分类算法.选择二分类损失焦点函数,获取多标签分类指标,根据多标签分类指标,提取联合嵌入式多标签参数特征,采用隐空间映射,筛选优化多标签参数,确保粗糙与精确结构响应方式一致,实现联合嵌入式多标签分类.实验结果表明,该算法的联合嵌入式多标签分类效果较好,能够有效提高联合嵌入式多标签分类精度. 展开更多

关键词 隐空间映射 联合嵌入 多标签 分类算法

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基于联合稀疏表示与形态特征提取的高光谱图像分类 被引量：9

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作者 王佳宁 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2016年第8期259-266,共8页

为了进一步提高稀疏表示分类能力,提出了基于联合稀疏表示算法与形态学特征的高光谱图像(HSI)分类算法。该算法对高光谱图像提取主成分特征图,并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取,结合提取的形态学特征与原始光谱... 为了进一步提高稀疏表示分类能力,提出了基于联合稀疏表示算法与形态学特征的高光谱图像(HSI)分类算法。该算法对高光谱图像提取主成分特征图,并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取,结合提取的形态学特征与原始光谱特征,利用联合稀疏表示算法将同一空间区域中的像元联合进行稀疏系数矩阵的求解,最终通过最小残差判断准则确定像元类别。在AVIRIS与ROSIS HSI上的实验结果表明,该算法在分类效果和分类总精度上都有显著提高。 展开更多

关键词 遥感 联合稀疏表示算法 形态学特征 空谱信息 高光谱遥感图像 分类

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