基于时空切分和词向量相似性的轨迹伴随模式挖掘

设计了一种基于时空Hausdorff距离切分、词向量相似性的轨迹大数据挖掘方法,以准确高效地分析数据中的伴随规律,真实反映人群和车辆的流动行为。基于时序特征的一对三Hausdorff距离算法可以排除反向轨迹、挖掘伴随关系;利用时间滑动窗口切分得到的轨迹段集合可为相似性度量建立数据基础。而基于词向量的轨迹相似性度量方法,建立了轨迹和词句的类比关系,体现了轨迹的空间、时间和方向异质性,能较为准确地度量伴随轨迹在结构上的相似程度,为发现同类目标或检测频繁路径等提供参考依据。     

基于全局空间相似性的模糊聚类算法

用传统模糊C均值聚类算法分割图像时,类内数据空间分布离散．针对这一问题,提出一种基于全局空间相似性模糊聚类算法．算法建立全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,分别计算图像中任意一点与聚类中心点的空间相似性和灰度相似性;通过调整参数来控制两种特征在节点间差异计算中所占的比重,增强了分割结果中类内数据样本空间分布...     

基于谱图的维度约简及其应用

为了提取主要特征和方便处理，大多数机器学习任务都要求把高维数据投影到低维空间.在这些拓扑空间中，数据对象的相似性一般由欧式距离来度量.讨论了对某些应用而言，相似性也可以以路径为指标来衡量，并且讨论了特征选取中局部和全局的关系.基于图谱理论，提出了一种结合路径特征和距离特征的维数约简方法，旨在发掘和保持原有数据中有意义的局部近邻关系.在信息检索和人脸识别的试验中，它取得了较好的效果.     

基于相似类合并FCM在图像分割中的应用

传统的基于模糊C均值聚类的图像分割算法分割结果中类内数据空间分布离散,无法准确分割出目标物体.针对这一问题,提出一种基于相似类合并模糊C均值聚类算法,并将其应用到图像分割中.首先,提出一种全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,并将其引入到一种新颖的节点间距离度量公式中来计算图像中任意一点与聚类中心点的差异.其次,算法选取彩色直方图作为区域描述算子,采用巴氏距离计算聚类过程中得到的任意两类间的相似性.最后,应用最大相似类合并策略得到最终的分割结果.实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法和空间约束核模糊C均值聚类算法相比,该算法获得更加精确的图像分割结果.     

颅面相似性度量与评价

颅骨和面貌是人的重要生物特征,也是法医人类学的重要研究内容,由于其具有复杂的拓扑结构和相似的几何结构,颅面相似性度量以及颅面复原结果评价仍然是一个极具挑战性的难题。该文梳理了近年来颅面相似性度量与复原结果评价方面的研究,将现有的颅面相似性度量与评价方法分为主观定性和客观定量的方法,从这两方面进行总结归纳,重点从几何方法、视觉方法和统计方法这3方面阐述了现有的客观定量的评价方法,并指出未来研究发展的趋势,以期促进颅面领域的研究及在刑侦、考古、医学等领域的应用,为今后在该领域的深入研究提供帮助。     

基于趋势信息的时间序列分类方法

大部分时间序列数据分析的一个重要组成部分是相似性度量方式.在众多相似性度量方式中,基于最长公共子序列的相似性度量方式是一种常用的有效方法,但该方法仅仅度量序列点对点的数值差异,而忽略了序列的变化趋势.为此提出一种基于趋势信息的时间序列离散化方法并用最长公共子序列进行相似性度量.该方法能够很好地度量时间序列的趋势信息.此外,还将其与现有的点对点函数线性结合.与现有相似性度量方法不同,该方法能同时考虑时间序列的趋势信息和函数距离,相似性度量方案运用最近邻分类算法规则进行分类.为了进行全面的比较,在42个时间序列数据集上测试该算法的有效性.实验结果表明,所提出的方法能有效提高时间序列分类准确率.     

基于近邻传播的时间序列基因表达谱聚类算法

聚类是识别基因表达数据蕴含的关键基因调控模块的一种有效方法,基因表达谱的相似性度量是聚类的关键问题.然而,一般的相似性度量方法不能刻画时间序列基因表达谱数据所蕴含的时间延迟、反向相关和局部相关等复杂的基因调控关系.针对时间序列基因表达谱数据,提出一种基于近邻传播和动态规划的相似性度量方法和聚类算法.在大鼠再生肝细胞基因表达谱数据集上的聚类结果与基因功能富集分析结果高度一致,证明算法在时间序列基因表达谱数据聚类上的有效性.     

带权疾病网络上的潜在共病关系预测

网络分析法将潜在的共病关系预测转化为复杂网络上的链路预测问题,而现有的基于相似性度量的链路预测方法大多仅单一地考虑某一方面的网络特征,大大影响了预测的准确性.使用3个不同来源的真实医疗数据集分别构建了相应的带权疾病网络,并通过对不同网络结构差异性的比较,分析了现有的网络相似性度量指标的局限性.在此基础上,提出了一种新的基于有监督分类的链路预测方法,综合多种局部和全局相似性指标作为输入特征向量,更为精确地评估节点间的相似性,从而实现潜在共病关系的有效预测.实验结果表明,该方法能有效提高共病网络中链路预测的准确性,并且对于不同共病网络和分类算法均具有较好的稳定性和适用性.     

基于有趣地点压缩的时空轨迹聚类

研究移动物体时空轨迹局部关键地点时空相似的聚类问题.根据移动物体的运动状态提取轨迹中的有趣地点,利用最小包围盒技术对这些有趣地点进行描述,得到基于有趣地点压缩的轨迹表示形式;然后给出一个时空属性相结合的相似性度量公式,对压缩表示的轨迹进行相似性度量;基于这个相似性度量公式对轨迹进行聚类,聚类方法采用层次聚类法.实验结果表明,本文提出的方法能有效地对移动物体时空轨迹进行聚类,由于采用了增量式的轨迹压缩方法,不仅提高了聚类的速度,而且还实现了增量式的轨迹聚类.     

系统相似性度量中的非平权距离系数法

文章基于系统相似性,指出传统距离系数法在相似度量中的局限性,提出非平权距离系数法,通过对现有的权重值确定方法进行分析与比较,提出了一种更易精确计算的权重值确定方法,建立相似度量的计算公式,通过相似分析实例详述该方法的计算步骤,比较客观地反映出系统间的相似程度,从而提高系统相似性度量的准确性和可靠性,同时也提高了相似性度量在工程应用中的实用性。     

基于分形维数的多尺度面目标匹配对相似性度量

多尺度空间数据联动更新技术已经成为提高地图数据现势性的一种重要手段,为了解决该技术中目标匹配结果的质量评定问题,重点针对其中的面状要素,提出了一种基于分形维数的地图数据面实体相似性度量方法。基于分形维数的多尺度面目标相似性度量方法,以分形维数来刻画面目标的几何形状特征,结合其空间位置、大小和分布模式等信息,对多尺度同名面目标之间的相似性进行定量度量。该方法既考虑了面目标的局部结构特征,又兼顾了面目标的整体分布特性,还具有旋转、平移和尺度不变的特性。最后以某地居民地数据匹配对为试验数据进行试验,并通过与紧致度形状描述方法进行比较,结果表明,该方法在面目标相似性度量方面具有很好的实用效果,为多尺度地图面目标匹配结果评价提供了一种有效手段。     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.     

顾及邻域相似性的面要素匹配方法

针对现有面要素匹配方法中只注重个体相似性度量、对空间关系相似性不够重视等问题,采用顾及邻域相似性的面要素匹配方法,进一步完善传统的基于几何相似性评价的匹配方法,使用相似矩阵法确定匹配关系;考虑要素空间关系的相似性,与几何相似性结合得到顾及邻域相似性的评价模型.研究结果表明:该方法能够有效地解决待匹配要素位置偏移降低匹配精度等问题,进一步提高了匹配的速度和正确率.     

基于子空间距离的局部切空间增量学习

提出一种基于子空间距离的局部切空间增量学习方法ISLTSA。首先采用基于划分的简化局部切空间排列算法SLTSA,把初始样本集划分为彼此重叠的多个局部最大线性片;然后引入向量到子空间的距离测度描述新数据点与局部最大线性片的接近程度,并将新数据点归入距离其最近的局部最大线性片中;最后,新数据点的全局低维坐标可由局部线性子空间与全局低维流形的仿射变换计算得出。对多个经典数据集的降维结果表明,ISLTSA算法能够保留数据集的局部几何性质,是一种有效的非线性增量学习方法。     

基于相互隶属度的云模型相似性度量方法

针对现有云模型相似性度量方法计算复杂度高、结果不稳定、适用性有限等问题,提出了一种基于相互隶属度的云模型相似性度量方法.依据云模型期望曲线以公共面积与自身面积之比定义云模型之间的隶属度,进而利用相互隶属度计算云模型之间的相似度.讨论了不同交点及半云情形下相应面积的计算方法,并给出了相似度的计算公式及性质证明.仿真实验表明,该方法能够在多种情形下合理地度量云模型的相似性,并且具有较高的结果准确度和较低的计算复杂度,基于云模型的评估实例进一步验证了该方法的有效性.      

一种自适应局部和全局融合的协同过滤算法

相似度计算模型是协同过滤技术的核心,相似度模型的好坏直接关系到近邻用户推荐的准确性。通过用户项目评分数据集局部相似性与全局相关性分析,提出相似性度量改进模型,而改进后模型用MovieLens100K数据集实验验证,通过均方根误差、平均绝对误差和召回率三个实验结果分析。该算法可有效地提高推荐预测评分和推荐项目的准确率。     

一种动态时间弯曲距离的时延调控基因相似度量聚类方法

针对传统的基于距离/相关系数的相似性度量方法无法有效度量基因间的时延表达特性,为了更加准确地刻画基因间的共调控关系,提出一种基于动态时间弯曲距离(DTW)的相似性度量方法,并结合可指定类数的仿射传播聚类算法进行聚类.将该算法用于人工合成数据和真实的酵母基因数据集,实验结果表明,相对于其它经典聚类算法,本文所提算法能得到更好的聚类结果.     

基于模糊度量视觉特征的非局部均值去噪

针对非局部均值(non local mean,NLM)相似性度量不够准确的问题,提出一种基于模糊度量的视觉特征相似度的改进非局部均值图像去噪算法.利用模糊度量理论构建视觉特征度量相似性函数作为衡量图像像素点相似性;将平滑核函数代替高斯加权核函数,提高运算速度和避免滤波参数的设置;利用构建视觉特征相似性度量生成的平滑核函数,对图像进行去噪.由于改进方法考虑图像视觉结构特征,更加完善了非局部均值结构相似的特点.在高斯噪声和椒盐噪声下,用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)评价指标分别对比分析提出方法与几种优秀的改进NLM方法的降噪性能.实验结果表明,改进的新方法在去噪性能方面得到较高的提升,同时降低了相似度计算的复杂度和减少了参数设置问题.     

基于流形距离的段混合聚类算法研究

聚类分析是一种数据缩减技术,即基于数据特征的相似性将数据聚集成不同的类,是数据挖掘中一种非常有效的工具,得到了人们广泛的关注。从聚类算法中的相似性度量问题入手,采用基于流形距离的相似性度量替代传统的基于欧氏距离的相似性度量,通过二阶段聚类解决引入流形距离带来的计算量增大问题,并将这种聚类算法应用到聚类分析当中。     

一种有效的多元时间序列相似性度量算法分析

为验证Eros距离对MTS数据集相似性度量的有效性,针对不同MTS数据集进行了相似性搜索实验研究.结果表明:相对于其他的传统多元时间序列相似性度量,基于Eros距离的相似性度量方法比传统的方法在查全率-查准率上具有更大的优越性.