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基于阈值优化的船舶管路泄漏检测方法
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作者 桑德宣 张琳 +3 位作者 张永波 王凤滨 王振宇 曹乐乐 《内燃机》 2025年第2期12-26,共15页
针对船舶管路泄漏检测系统漏诊率较高的问题,本研究提出一种基于区间自适应阈值优化的新型泄漏检测方法。首先,基于多端口能量传递理论构建船舶管路系统的键合图模型,通过拓扑结构分析和状态方程推导建立解析冗余关系(Analytical Redund... 针对船舶管路泄漏检测系统漏诊率较高的问题,本研究提出一种基于区间自适应阈值优化的新型泄漏检测方法。首先,基于多端口能量传递理论构建船舶管路系统的键合图模型,通过拓扑结构分析和状态方程推导建立解析冗余关系(Analytical Redundancy Relations,ARRs);其次,采用线性分式变换(Linear Fractional Transformation,LFT)方法对系统参数不确定性进行建模,结合区间数学理论推导出区间解析冗余关系(Interval-based ARRs)。创新提出了基于区间计算的自适应阈值生成算法,并通过动态更新阈值边界提升故障检测灵敏度。采用管路泄漏故障模拟平台开展实验,测试工况包含10%~20%泄漏量范围,结果表明:相较于传统固定阈值方法及非区间自适应阈值方法,本方法对微小泄漏的检测灵敏度更高,显著改善了泄漏检测的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 船舶管路 泄漏检测 阈值优化 键合图
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基于动态阈值伪标签筛选的深度图对比聚类算法 被引量:1
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作者 王沛 杨希洪 +1 位作者 管仁祥 祝恩 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期100-108,共9页
近年来,图神经网络在处理复杂结构数据方面表现出色,被广泛应用于节点分类、图分类、链接预测等领域。深度图聚类结合了GNNs强大的表示能力与聚类算法的目标,从复杂的图结构数据中发现隐藏的簇结构。然而,现有的基于伪标签的图聚类算法... 近年来,图神经网络在处理复杂结构数据方面表现出色,被广泛应用于节点分类、图分类、链接预测等领域。深度图聚类结合了GNNs强大的表示能力与聚类算法的目标,从复杂的图结构数据中发现隐藏的簇结构。然而,现有的基于伪标签的图聚类算法在进行模型优化时常使用固定阈值,根据类别对样本进行筛选,以获得高置信度的样本数据来引导模型优化。但固定阈值的方法会导致类别不平衡问题,进而影响模型聚类的性能。为了解决上述问题,提出了一种基于动态阈值伪标签的深度图对比聚类算法。具体来说,采用两个不共享参数的多层感知机(MLP)结构捕捉图数据的潜在结构特征,并使用K-Means算法得到聚类结果。在此基础上,引入信赖强度来动态调整获得伪标签的阈值,在训练过程中动态调整每个类别中高置信度的样本数量,缓解类别不平衡的问题。此外,优化了对比学习策略,改进了样本对的构造方法,提高了模型的判别能力。实验结果表明,所提方法在6个基准数据集上均表现出色,在多个评估指标上超越了现有方法,展现了其有效性。 展开更多
关键词 深度图聚类 伪标签 图对比聚类 图神经网络 动态阈值
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多线圈联合学习的核电厂控制棒驱动机构动作状态异常检测方法
3
作者 林蔚青 缪希仁 +2 位作者 江灏 叶铭新 陈静 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期290-303,共14页
控制棒驱动机构(CRDM)作为核电厂的关键执行部件,通过电磁-机械耦合控制多组线圈电流信号,以实现控制棒精准动作,其健康状态关乎反应堆安全运行。然而,现有CRDM异常检测方法主要聚焦于单组线圈建模,未充分考虑多线圈间的变化规律和动态... 控制棒驱动机构(CRDM)作为核电厂的关键执行部件,通过电磁-机械耦合控制多组线圈电流信号,以实现控制棒精准动作,其健康状态关乎反应堆安全运行。然而,现有CRDM异常检测方法主要聚焦于单组线圈建模,未充分考虑多线圈间的变化规律和动态模式。为此,提出一种多线圈联合学习(MCJL)模型,旨在精准检测控制棒动作过程中的潜伏性异常。首先,定义线圈节点和全连接边,并引入衰减邻接矩阵,以构建多线圈联动图结构,进而表征CRDM内部提升线圈、移动线圈和保持线圈间的动态耦合关系。其次,采用移动图卷积网络,以高效捕获多线圈间的局部时序依赖关系,并协同重构3组线圈的电流信号。最后,通过计算重构信号和真实信号间的残差,利用多尺度动态检测策略实现CRDM逐个动作周期的异常检测。对某地区压水堆机组的历史监测数据与模拟异常样本进行算例分析,表明该方法可有效捕获多线圈间的动态耦合关系并提取驱动机构动作的时序特征,实现电流信号的精准重构。相较于多种异常检测方法,所提MCJL模型在信号重构和异常检测方面具有更优越的性能,其动态阈值策略可灵活调整决策边界,具有较强的容错能力。 展开更多
关键词 核电厂 控制棒驱动机构 异常检测 图卷积网络 动态阈值
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基于时空图卷积与双向门控循环单元的机械设备寿命预测
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作者 刘中民 刘小平 +2 位作者 王斌 郝晓龙 张立杰 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第9期185-193,共9页
针对传统剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法在建模多传感器数据的复杂时空依赖与抗噪性能方面存在不足的问题,提出一种融合时空图卷积网络(spatial-temporal graph convolutional network,STGCN)、软阈值残差注意力机制... 针对传统剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法在建模多传感器数据的复杂时空依赖与抗噪性能方面存在不足的问题,提出一种融合时空图卷积网络(spatial-temporal graph convolutional network,STGCN)、软阈值残差注意力机制与双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的剩余寿命预测模型。首先,通过时空图卷积提取多传感器数据中的空间与时间特征,建模设备部件间的拓扑关系与动态演化;其次,引入BiGRU以捕捉深层时序依赖,并结合软阈值残差注意力机制,增强对关键退化特征的感知能力并抑制噪声干扰;最后,实现对机械设备剩余寿命的精准预测。在PHM2010与NASA数据集上的实验表明,该方法在多种噪声干扰下仍具优异预测性能,显著优于现有方法。 展开更多
关键词 剩余使用寿命 时空图卷积 双向门控循环单元 软阈值 注意力
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面向可信推理与语义补全的区块链知识图谱共享框架
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作者 黄慧玲 郭荣新 施一帆 《华侨大学学报(自然科学版)》 2025年第5期539-550,共12页
针对当前区块链驱动的知识共享架构在异构知识图谱整合、可信交互与系统效率方面面临的挑战,提出一种基于区块链的知识图谱可信推理框架(BKTRF)。首先,通过去中心化预言机实现链上与链下推理结果的可信传输,并采用基于门限机制的BLS签... 针对当前区块链驱动的知识共享架构在异构知识图谱整合、可信交互与系统效率方面面临的挑战,提出一种基于区块链的知识图谱可信推理框架(BKTRF)。首先,通过去中心化预言机实现链上与链下推理结果的可信传输,并采用基于门限机制的BLS签名算法提升多节点协同签名的效率与容错性,降低链上计算与存储开销。然后,引入基于大语言模型的知识图谱补全方法,自动生成高质量逻辑规则,以支持语义补全与推理优化。结果表明:相较于BLS签名算法,门限BLS签名算法的签名效率最高可提升53.5%;在3个数据集上,BKTRF表现出更优的补全效果与泛化能力。 展开更多
关键词 区块链 门限签名算法 大语言模型 知识图谱推理 协同优化
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基于时空动态检测的核电厂堆外中子探测器故障检测方法 被引量:1
6
作者 江灏 叶铭新 +2 位作者 林蔚青 陈静 缪希仁 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期131-144,共14页
在核电厂安全监控体系中,堆外中子探测器扮演着关键角色。然而,现有针对探测器的故障检测方法侧重于提取时序特征,以及采用固定阈值方式加以辨识故障,未充分利用探测器之间蕴含的空间耦合关系且缺乏灵活性。为此,该文提出1种针对堆外中... 在核电厂安全监控体系中,堆外中子探测器扮演着关键角色。然而,现有针对探测器的故障检测方法侧重于提取时序特征,以及采用固定阈值方式加以辨识故障,未充分利用探测器之间蕴含的空间耦合关系且缺乏灵活性。为此,该文提出1种针对堆外中子探测器的时空动态检测模型(STDDM)。该模型由时序卷积网络(TCN)、图卷积网络(GCN)和动态阈值3个模块构成。其中,将TCN和GCN模块相组合,用于提取探测器间隐含的时空关系以重构探测器信号。在此基础上,计算重构与真实信号间的残差,根据个体探测器的残差均值以及整堆探测器残差标准差,设计动态阈值检测策略,使模型能够自适应于反应堆运行工况的变化。通过某地区核电厂真实数据加以验证,所提STDDM不仅能实时且精准地重构探测器信号,而且在不同故障情况下依然具有较强的故障容错能力,证明其在核电厂堆外中子探测器故障检测中的有效性和实用性。 展开更多
关键词 核电厂 堆外中子探测器 故障检测 时序卷积网络 图卷积网络 动态阈值
原文传递
融合语义增强和位置编码的图文匹配方法
7
作者 赵婷婷 常玉广 +2 位作者 郭宇 陈亚瑞 王嫄 《天津科技大学学报》 CAS 2024年第4期63-72,共10页
图文匹配是跨模态基础任务之一,其核心是如何准确评估图像语义与文本语义之间的相似度。现有方法是通过引入相关阈值,最大限度地区分相关和无关分布,以获得更好的语义对齐。然而,对于特征本身,其语义之间缺乏相互关联,且对于缺乏空间位... 图文匹配是跨模态基础任务之一,其核心是如何准确评估图像语义与文本语义之间的相似度。现有方法是通过引入相关阈值,最大限度地区分相关和无关分布,以获得更好的语义对齐。然而,对于特征本身,其语义之间缺乏相互关联,且对于缺乏空间位置信息的图像区域与文本单词很难准确对齐,从而不可避免地限制了相关阈值的学习导致语义无法准确对齐。针对此问题,本文提出一种融合语义增强和位置编码的自适应相关性可学习注意力的图文匹配方法。首先,在初步提取特征的基础上构造图像(文本)无向全连通图,使用图注意力去聚合邻居的信息,获得语义增强的特征。然后,对图像区域的绝对位置信息编码,在具备了空间语义的图像区域与文本单词相似性的基础上获得最大程度区分的相关和无关分布,更好地学习两个分布之间的最优相关边界。最后,通过公开数据集Flickr 30 k和MSCOCO,利用Recall@K指标对比实验,验证本文方法的有效性。 展开更多
关键词 跨模态图文匹配 图注意力 位置编码 相关性阈值
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Forbidden Subgraphs in Intersection Power Graphs of Finite Groups
8
作者 Xuanlong Ma 《Algebra Colloquium》 2025年第1期95-110,共16页
.The intersection power graph of a finite group G is a simple graph whose vertex set is G,in which two distinct vertices and y are adjacent if and only if either one of a and y is the identity element,or(a)n(y)is non-... .The intersection power graph of a finite group G is a simple graph whose vertex set is G,in which two distinct vertices and y are adjacent if and only if either one of a and y is the identity element,or(a)n(y)is non-trivial.A number of important graph classes,including cographs,chordal graphs,split graphs,and threshold graphs,can be defined either structurally or in terms of forbidden induced subgraphs.In this paper,we characterize the finite groups whose intersection power graphs are cographs,split graphs,and threshold graphs.We also classify the finite nilpotent groups whose intersection power graphs are chordal. 展开更多
关键词 intersection power graphs COgraphS chordal graphs split graphs threshold graphs
原文传递
基于多方嵌入的逐步实体对齐方法 被引量:1
9
作者 刘雪丽 李燕 +1 位作者 李春雨 刘悦悦 《现代电子技术》 北大核心 2024年第13期138-143,共6页
大多数实体对齐方法对知识图谱信息的利用不够充分,没有考虑实体间的互相选择,忽略了现实生活中很多实体在对方知识图谱中不存在等价实体的事实。针对以上问题,提出一种基于多方嵌入的逐步实体对齐方法。该方法对三元组信息、邻域信息... 大多数实体对齐方法对知识图谱信息的利用不够充分,没有考虑实体间的互相选择,忽略了现实生活中很多实体在对方知识图谱中不存在等价实体的事实。针对以上问题,提出一种基于多方嵌入的逐步实体对齐方法。该方法对三元组信息、邻域信息、实体名称的语义信息和字符串信息进行多方嵌入生成相似度矩阵,再通过所提出的逐步实体对齐算法将目前彼此最为相似且相似度大于最小相似度阈值的两个实体进行匹配,直到剩余所有实体的相似度都不大于最小相似度阈值时停止匹配,在确保等价实体准确匹配的前提下,减小不存在等价实体时发生错误匹配的概率。在DBP15K数据集上进行了三项实验,结果证明了该方法和逐步实体对齐算法的有效性,以及多方嵌入中每个模块的必要性。 展开更多
关键词 知识图谱 实体对齐 多方嵌入 逐步实体对齐算法 互相选择 最小相似度阈值 知识图谱嵌入
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稀疏矩阵和改进归一化切割的快速多视图聚类 被引量:1
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作者 杨明瑞 周世兵 +1 位作者 王茜 宋威 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第11期3027-3040,共14页
多视图聚类是一种新颖的聚类算法,它可以有效地探索出数据之间的内在聚类结构。大多数多视图聚类算法在构造相似图时容易受到噪声的影响,而且在聚类过程中还会面临信息损失问题,从而降低聚类结果的准确性。此外,现有多视图聚类算法通常... 多视图聚类是一种新颖的聚类算法,它可以有效地探索出数据之间的内在聚类结构。大多数多视图聚类算法在构造相似图时容易受到噪声的影响,而且在聚类过程中还会面临信息损失问题,从而降低聚类结果的准确性。此外,现有多视图聚类算法通常使用交替迭代优化方法获得最优解,多次迭代会导致内存溢出或耗时过长。为了解决上述问题,提出了一种基于稀疏矩阵和改进归一化切割的快速多视图聚类算法(SINFMC)。该算法根据原始数据构造每个视图的相似图,并对相似图进行融合得到共识图矩阵。对共识图矩阵进行l1范数约束获得稀疏矩阵,实现数据降噪和加速计算。使用改进的归一化谱聚类算法对稀疏的共识图进行聚类得到聚类指标矩阵,这样不仅能够直接获得聚类结果,而且消除了聚类过程中的信息损失和偏差。该聚类算法无需交替迭代优化且通过稀疏矩阵表示精简计算过程,大幅降低了算法的时间和空间复杂度。人工和真实数据集上的比较实验结果表明该算法在质量和效率方面优于对比算法。 展开更多
关键词 多视图聚类 稀疏矩阵 归一化切割 软阈值 图融合
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基于自适应结构学习的深度文本聚类 被引量:3
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作者 潘伟 黄瑞章 +1 位作者 任丽娜 薛菁菁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期89-97,共9页
近年来,将结构信息应用于深度文本聚类中以提升聚类效果取得了较优的成果。然而,结构信息的构造方法大多只进行简单的距离测算且近邻数量固定,导致构建的图难以获得较精确的文本结构信息。另外,众多方法对近邻文本只进行一阶挖掘,使图... 近年来,将结构信息应用于深度文本聚类中以提升聚类效果取得了较优的成果。然而,结构信息的构造方法大多只进行简单的距离测算且近邻数量固定,导致构建的图难以获得较精确的文本结构信息。另外,众多方法对近邻文本只进行一阶挖掘,使图结构信息未得到完全挖掘,限制了结合结构信息的深度文本聚类性能。为此,提出一种基于自适应结构学习的深度文本聚类模型DCMBS。首先,设计一种阈值构图方法,动态调整近邻文本数量,解决因近邻文本固定存在结构信息不精确的问题;其次,引入一种拓扑探索近邻的方法,对近邻文本进行多阶挖掘,解决以往方法只进行一阶挖掘存在结构信息不完整的问题。此外,设计了1个阈值衰减策略,避免拓扑过程中因拓扑阶数增加导致学习泛化。在4个真实数据集的实验结果表明,DCMBS与现有较好的聚类模型相比,准确度、归一化互信息(NMI)和调整兰德指数(ARI)平均提高了6.83、2.93、6.23个百分点。 展开更多
关键词 阈值 深度文本聚类 文本结构信息 图神经网络 自适应结构学习
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基于强化学习的阈值电压分配漏功耗优化方法研究
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作者 张展华 王家豪 +1 位作者 丁文杰 曹鹏 《集成电路与嵌入式系统》 2024年第2期57-63,共7页
随着先进工艺的演进,泄漏功耗在集成电路总功耗中的占比不断增大,已逐渐成为制约电路功耗降低的重要因素之一。在已有的漏功耗优化方法中,基于阈值电压分配的方法具有指数关系的功耗优化效果,并且对已进行的布局布线不产生影响,因而被... 随着先进工艺的演进,泄漏功耗在集成电路总功耗中的占比不断增大,已逐渐成为制约电路功耗降低的重要因素之一。在已有的漏功耗优化方法中,基于阈值电压分配的方法具有指数关系的功耗优化效果,并且对已进行的布局布线不产生影响,因而被广泛采用。然而,在商用签核工具中,为了保持伪线性复杂度而限制了底层算法所做的全局搜索,使得难以获得最优结果。本文提出一种基于图神经网络和强化学习的联合优化框架RL LPO,实现高效的门单元阈值电压分配。在RL LPO中,采用图神经网络GraphSAGE编码电路的时序和物理信息对目标单元及其局部邻域信息进行聚合;采用深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)强化学习算法,在奖励函数的指导下,考虑漏功耗和时序变化进行阈值电压的分配。本文提出的门单元阈值电压分配框架RL LPO在28 nm工艺下由IWLS2005和Opencores基准电路进行验证,与商用签核工具相比,在不增加时序违例的前提下,RL LPO降低了至少2.1%的额外漏功耗,并实现了至少4.2倍的加速。 展开更多
关键词 漏功耗优化 阈值电压 图神经网络 强化学习
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基于软阈值领域聚合图网络的《伤寒论》方剂推荐方法 被引量:1
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作者 苗春龙 沈融 +3 位作者 兰杰 刘思彤 陈启亮 罗静静 《上海中医药大学学报》 CAS 2024年第6期8-18,共11页
目的:针对《伤寒论》辅助诊断和决策支持缺乏等问题,以《伤寒论》名家医案为基础,提出一种基于深度学习的《伤寒论》医案数据建模方法和《伤寒论》方剂推荐模型。方法:本研究采用基于Levenshtein距离的同义词识别算法对医案资料中的症... 目的:针对《伤寒论》辅助诊断和决策支持缺乏等问题,以《伤寒论》名家医案为基础,提出一种基于深度学习的《伤寒论》医案数据建模方法和《伤寒论》方剂推荐模型。方法:本研究采用基于Levenshtein距离的同义词识别算法对医案资料中的症状描述进行聚类,减小症状数据集维度;以“患者”-“症状”为本体构建《伤寒论》异质图数据集,并采用Sentence-BERT模型获得具有深层语义的节点嵌入向量;提出融合自适应软阈值滤波的领域聚合STGraphSAGE图卷积深度学习模型,并将其应用于《伤寒论》方剂推荐任务。结果:最终将非结构化的《伤寒论》医案建模为图结构数据集,并在该数据集上进行了实验,在F1-Score等4项评价指标下,提出的ST-GraphSAGE取得了优于机器学习及其他主流图深度学习模型的成绩,方剂推荐准确率可达76%,且相较于基础模型,ST-GraphSAGE在处理含噪数据时准确率提高0.51%~3.92%。结论:提出《伤寒论》医案建模方案及ST-GraphSAGE图深度学习模型,其方剂推荐准确率较高且泛化能力强,能充分利用《伤寒论》医案的个体及关系信息,为中医临床的决策支持提供新的研究思路。 展开更多
关键词 中医方剂推荐 《伤寒论》医案 深层语义嵌入 领域聚合图网络 软阈值滤波
原文传递
两类联图的PI不变边
14
作者 熊金 李怡博 《湖北大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期45-51,共7页
设G=(V(G),E(G))是一个简单连通图。图G的PI指标定义为PI(G)=∑_(e=uv∈E(G))[n_(1)^((e|G))+n_(2)^((e|G))],其中n_(1)^((e|G))是图G中到点u的距离比到点v的距离小的点的数目,n_(2)^((e|G))是图G中到点v的距离比到点u的距离小的点的数... 设G=(V(G),E(G))是一个简单连通图。图G的PI指标定义为PI(G)=∑_(e=uv∈E(G))[n_(1)^((e|G))+n_(2)^((e|G))],其中n_(1)^((e|G))是图G中到点u的距离比到点v的距离小的点的数目,n_(2)^((e|G))是图G中到点v的距离比到点u的距离小的点的数目。如果PI(G-e)=PI(G),那么边e称为图G的PI不变边。本文中分别讨论门槛图和轮图存在PI不变边的条件。 展开更多
关键词 PI指标 联图 门槛图 轮图 PI不变边
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改进视觉前端的视觉/惯导融合定位算法
15
作者 李志政 聂志喜 +1 位作者 王振杰 张远帆 《全球定位系统》 CSCD 2024年第3期20-27,共8页
针对移动机器人在GNSS拒止环境下的高精度定位问题,提出了一种自适应通用角点检测(adaptive and generic accelerated segment test,AGAST)算法改进移动机器人视觉/惯导融合定位系统的视觉前端.该算法通过局部直方图均衡化和自适应阈值... 针对移动机器人在GNSS拒止环境下的高精度定位问题,提出了一种自适应通用角点检测(adaptive and generic accelerated segment test,AGAST)算法改进移动机器人视觉/惯导融合定位系统的视觉前端.该算法通过局部直方图均衡化和自适应阈值检测改进视觉里程计(visual odometry,VO)算法,改善特征点提取的质量,提高VO在复杂环境中的定位精度和稳定性;基于因子图优化(factor graph optimization,FGO)算法融合VO和惯性导航系统(inertial navigation system,INS),实现移动机器人的高精度定位.分别采用公开室内、室外数据集进行测试,结果表明:改进算法相比VINS-Mono主流算法室内数据集定位精度平均提升22.8%,室外数据集定位精度平均提升59.7%. 展开更多
关键词 因子图优化(FGO) 自适应通用角点检测(AGAST) 视觉里程计(VO) 视觉/惯导融合
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基于图模型分析中国GDP的行业影响因素
16
作者 郭洪菊 索利杰 杨帆 《商业观察》 2024年第23期29-33,共5页
文章通过《中国统计年鉴》选取近23年国内生产总值GDP年度数据,对GDP与九大行业间的关系进行分析,以国内生产总值GDP为被解释变量,九大行业作为解释变量,即农林牧渔业、工业、建筑业、批发和零售业、交通运输仓储和邮政业、住宿和餐饮... 文章通过《中国统计年鉴》选取近23年国内生产总值GDP年度数据,对GDP与九大行业间的关系进行分析,以国内生产总值GDP为被解释变量,九大行业作为解释变量,即农林牧渔业、工业、建筑业、批发和零售业、交通运输仓储和邮政业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业、其他。基于偏相关系数选取最佳阈值0.637 5,并以此构建网络图结构,以GDP与九大行业为节点,相互之间的相依关系为边,进行网络图可视化。根据网络图可得出影响GDP的主要因素有工业、建筑业、金融业、房地产业和其他,其中除房地产业与GDP呈负相关外,其他行业与GDP呈正相关。利用网络图模型分析所得结论与多元统计方法分析所得结论相同,验证了基于偏相关系数与最佳阈值构建的网络图模型分析GDP的影响因素的正确性。但相较于多元统计方法,网络图模型使各节点间的相关关系更为清晰直观,便于理解和分析GDP的行业影响因素。 展开更多
关键词 图模型 GDP影响因素 最佳阈值 网络图
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基于改进的高斯混合模型和图割模型的水体图像提取算法
17
作者 包立男 吕孝雷 《中国科学院大学学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期794-802,共9页
合成孔径雷达具有全天时、全天候成像,观测范围广、成图周期短等特点,使其在水体提取中的应用具有明显优势。但是在湖泊提取中,已有算法易受湖泊周围环境噪声的干扰,运行效率低。针对此,提出一种将改进的高斯混合模型(GMM)与图割模型相... 合成孔径雷达具有全天时、全天候成像,观测范围广、成图周期短等特点,使其在水体提取中的应用具有明显优势。但是在湖泊提取中,已有算法易受湖泊周围环境噪声的干扰,运行效率低。针对此,提出一种将改进的高斯混合模型(GMM)与图割模型相结合的检测方法。先是利用两级Otsu阈值方法以获取湖泊的初始分割图,将对其计算得到的参数集作为GMM初始参数,其后应用最大期望算法(EM)迭代求取GMM的最佳参数,最后基于图割模型精准定位水体位置。实验结果表明初始参数越精确,水体轮廓越清晰,引入两级Otsu算法不仅可大幅度减少EM算法的迭代次数,且与预处理中的下采样相结合有效地提高了算法的运行速度。此外,改进传统图割模型的能量函数使得无需后处理即可得到精确的湖泊边界。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 高斯混合模型 图割模型 二级Otsu阈值
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基于自适应局部阈值的彩色图像分割 被引量:6
18
作者 冉玉梅 王洪国 +1 位作者 杨玉会 许镇 《计算机与现代化》 2010年第1期109-112,共4页
使用基于图论的最小生成树方法进行图像分割,能够获得全局的分割效果及良好的运行效率,但是图中边的数目太多,而且使用固定阈值合并的最小生成树不能适用于所有彩色图像。本文针对这一问题,结合分水岭方法,先将分水岭变换产生的初始分... 使用基于图论的最小生成树方法进行图像分割,能够获得全局的分割效果及良好的运行效率,但是图中边的数目太多,而且使用固定阈值合并的最小生成树不能适用于所有彩色图像。本文针对这一问题,结合分水岭方法,先将分水岭变换产生的初始分割区域转变成图论中的顶点和边,再用最小生成树合并,通过分析局部信息变化,得到自适应局部阈值。实验表明,基于自适应局部阈值的最小生成树分割效果比基于全局阈值最小生成树的分割效果要好。 展开更多
关键词 彩色图像 分水岭 最小生成树 自适应局部阈值 图论
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Fuzzy图最大树聚类方法及其应用 被引量:8
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作者 陈东升 李科学 赵丽宾 《运筹与管理》 CSCD 2007年第3期69-73,共5页
针对《中国大学评价》中9所交通院校,应用距离补公式计算出Fuzzy关系矩阵,画出Fuzzy图,找出最大树,选取适当的阈值λ对最大树进行截割,得到λ水平上的分类.在此基础上对这9所学校进行合理的分类。
关键词 Fuzzy图 模糊聚类 最大树 阈值 连通图
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基于图论阈值算法的图像分割研究 被引量:11
20
作者 张健 李宏升 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期592-597,共6页
为了提高阈值分割图像的质量,提出了采用图论阈值算法。首先,构造图论和图像的映射函数关系,每个顶点通过点来映射,每条边通过线来映射。用基于区域属性的图像边缘决策表,不同像素点或不同组像素点之间的灰度特征差作为权重系数,通过基... 为了提高阈值分割图像的质量,提出了采用图论阈值算法。首先,构造图论和图像的映射函数关系,每个顶点通过点来映射,每条边通过线来映射。用基于区域属性的图像边缘决策表,不同像素点或不同组像素点之间的灰度特征差作为权重系数,通过基于决策属性权重来构造像素联系图;然后,采用聚类法计算像素到目标类和背景类的相似程度,最小生成树策略解决伪割集问题;最后,给出图像阈值设定以及算法流程。实验仿真表明,本文算法的分割图像效果清晰,消除了图像分割中存在的过合并和欠合并现象,本文算法的信息熵为28.780 3bit,处理时间为1.454 3s。满足分割结果中对执行时间少、信息含量大等要求。 展开更多
关键词 图论 阈值 分割 像素
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