一种基于QC距离的形状匹配方法

形状上下文特征描述是图像描述的一种,形状特征向量的提取和相似度量方法至关重要.提出了一种基于QC距离的形状匹配方法,首先计算所有形状轮廓点间径向和角度的相对位置关系,得到形状的特征描述分布,然后利用QC距离来度量特征分布间的相似度,最终实现形状匹配.在手写数字公测数据集MNIST上的实验结果表明,引入QC距离度量有效地提高了匹配的准确率.     

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。     

双路特征提取与度量的少样本细粒度图像分类方法

少样本学习旨在利用少量数据训练深度学习模型,并将其快速泛化到新任务中．在这一领域,少样本细粒度图像分类是最具有挑战性的任务之一,原因在于细粒度图像具有类内方差大、类间方差小的特点．为了解决这一问题,本文提出了一种基于距离与方向双重度量的神经网络,分别利用欧氏距离衡量特征间的绝对距离差异和余弦相似度衡量特征间的相对方向差异,以提升度量信息多样性和样本特征的判别性．同时,为了与当前先进的少样本细粒度图像分类方法对比,将特征提取器在不增加深度的前提下设置为双路形式,以适应不同度量方法对嵌入特征信息的需要．此外,设计了彼此分离的通道和空间注意力机制,分别通过自适应通道注意力和空间信息交叉注意力对不同阶段的提取特征进行增强,从而挖掘重要分类信息．最后,通过双相似度模块分别计算两种差异信息的度量结果,并选取一定权重融合得到最终的相似度分数,实现绝对差异与相对差异在度量空间中的协调补充．在4个主流细粒度图像分类数据集上进行实验对比与分析,最终结果表明了所提方法在相同设置下最多实现了7.0%左右的分类准确率提升．     

基于卡方距离度量的改进KNN算法

K-近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)是一种思路简单、易于掌握、分类效果显著的算法。决定K-近邻算法分类效果关键因素之一就是距离的度量,欧氏距离经常作为K-近邻算法中度量函数,欧式距离将样本的不同特征量赋予相同的权重,但是不同特征量对分类结果准确性影响是不同的。采用更能体现特征量之间相对关系的卡方距离度量作为KNN算法的度量函数,并且采用灵敏度法进行特征权重计算,克服欧氏距离的不足。分类实验结果显示,基于卡方距离的改进算法的各项评价指标优于传统的KNN算法。     

不确定知识的相似度量方法及应用

基于模糊集和粗糙集理论,给出常用的几种不确定知识的相似度量方法,并应用于信息检索系统中。建立了更符合用户信息需求的模糊相关检索模型。利用粗糙集的等价关系(近似关系)表示用户查询兴趣特征,并通过不精确的分类知识方法进行知识库中用户兴趣分类。     

鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法简

在相对梯度直方图特征的基础上,结合Fisher线性鉴别分析和角度距离相似性度量方法,提出了一种鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法。充分利用相对梯度直方图和鉴别分析的优势,使所得特征保留更多的对分类有利的信息;引入角度距离相似性度量,很好地克服了传统余弦相似性度量的缺陷,使人脸分类更准确。通过FERET、YaleB和PIE 3个人脸图像子集上的实验证实,鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法能显著提升图像梯度描述特征的分类精度,并对人脸的光照变化具有良好的健壮性。     

鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法

在相对梯度直方图特征的基础上,结合Fisher线性鉴别分析和角度距离相似性度量方法,提出了一种鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法。充分利用相对梯度直方图和鉴别分析的优势,使所得特征保留更多的对分类有利的信息;引入角度距离相似性度量,很好地克服了传统余弦相似性度量的缺陷,使人脸分类更准确。通过FERET、YaleB和PIE 3个人脸图像子集上的实验证实,鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法能显著提升图像梯度描述特征的分类精度,并对人脸的光照变化具有良好的健壮性。     

一种新的基于距离度量的近似推理方法

对常用的近似推理方法如合成推理方法（CRI）和基于相似度量的近拟推量方法（AARS）进行了研究,指出了它们存在的缺陷;在此基础上,提出了基于距离度量的近似推理方法,该方法较好地解决了CRI和AARS方法的中的问题。     

基于Hellinger距离矩阵的层次型多分类算法研究

针对层次型多分类算法中二元分类器度量标准选择不合理而导致模型分类效果较差的现象,提出基于Hellinger距离矩阵的新度量方法.结果表明,该方法具有计算简单、不受数据分布不均影响等特点,可作为类别间重叠性的衡量;依据类别间重叠性越小可分性越强的节点选择方法,用该距离可构建分类性能更优的层次模型.实验结果验证了该方法的有效性和可行性.     

实例检索中基于混合属性距离的相似性度量

提出了一种基于混合属性距离的相似性度量方法.利用各个属性间的距离及其组合权重求得实例间的总体距离,再用实例间的总体距离来刻画其相似程度.基于区间数的距离计算公式和模糊集合理论,给出了属性值为模糊数、模糊区间数时的距离公式,并改进了属性值为隶属度函数时的距离公式.同时考虑了属性权重问题,提出了一种基于距离离差信息的客观赋权方法,将主观权重和客观权重加以组合,以组合权重来计算实例的全局相似度.以阀门的概念设计为例,验证了该方法在实例检索中的的可行性和合理性.     

改进的非负矩阵因子分解算法在基因数据分析中的应用

提出一种改进的非负矩阵因子分解算法．在非负矩阵因子分解的迭代计算过程中加入了数据平滑处理来解决抖动问题,并用于一组白血病微阵列数据分析．实验结果表明,改进过的非负矩阵分解算法提高了分类的准确率,同时这个方法避免了NMF算法的“零值”问题．     

用Matlab分析高速数据传输中的时钟抖动

提出了一种分析高速数据传输中时钟抖动的解决方案——Matlab方法．分析了高速数据通讯中时钟抖动产生的原因及对通信系统的影响，介绍了用TDS7000系列数字荧光示波器和Matlab捕获信号数据并随后对不归零制(NRZ)时钟信号进行简单抖动分析的方法，完成了高速数据通信中的时钟信号的采集以及时钟抖动的鉴定和分析．试验验证，本方法大大提高了抖动鉴定工作的精度和效率．     

液晶模块在动态图像显示中的应用

利用液晶显示模块代替系统机实现波形和数据的动态显示,并对波形进行"防抖动"处理.运用同步技术对采样数据进行归一化处理,将处理后数据转化为相对应的坐标,并运用直线插值法求出间隔点之间坐标;将所有坐标转化为存储单元地址,点亮存储单元地址上的点进行图形绘制;并将绘制的图形等间隔时间移动.绘制的图形连贯,动态特性良好,无抖动现象,静态参数和动态图像可以共存.通过实做的课题证明该方法算法简单,方便快捷,应用于实际工程中可以大大降低成本.     

多种搜索行为联合分析方法研究

针对现有搜索行为分析方法只能分析单一类型搜索行为,无法有效获取用户兴趣的问题,提出多种搜索行为联合分析方法.通过使用M5模型对页面停留时间、鼠标点击次数、页面重访问次数及滑块移动次数4种类型的用户行为进行联合分析,从多个角度获取用户行为信息用于分析用户兴趣,并实现了对多种搜索行为构成的高维数据进行联合分析,同时满足了在线行为分析中对结果计算的实时性要求.实验表明该方法可以提供比Belkin方法更高的行为分析质量.     

多用户检测重扩智能天线研究

提出由最小均方误差算法（LMS）实现的自适应天线阵 盲多用户检测组成的智能天线方案，自适应天线阵形成指向用户的波束，波束输出经多用户检测解调出用户数据，而LMS自适应天线阵所需的参考信号由解调出的用户数据重扩发生，数值仿真结果表明，该方案比匹配滤波器解扩重扩天线阵有更好的性能；而与多用户检测 波束合成的时空处理方案相比，我们提出的方法计算量要少。     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

基于用户关系网络表征学习的服务推荐方法

网络嵌入学习是深度学习的一个热门分支,它将网络节点映射到一个拓展的低维向量空间。针对用户共用标签网络和社交网络,利用表征学习方法得到用户标签标注关系和社交关系的向量表征,并提出一种新的服务推荐方法。该方法利用用户的向量表征得到相似用户集,由最终得到的用户特征信息返回Top-k个相似用户,并根据相似用户的偏好情况向目标用户推荐合适的服务。为验证方法的可行性,在公开数据集Delicious和Last.FM上进行了实验,结果表明:相比4种基准方法,文中方法准确率可提升13%,召回率提升18.6%,F-measure值可提升13.1%;在学习用户表征向量时,用户之间共用标签关系与社交关系同样重要;推荐过程中,为目标用户返回的相似用户值在[25,30]区间更为适宜。     

社交网络中水军用户团队不当行为准确识别技术

传统方法通过提取用户的静态行为特征,利用监督学习模型完成识别,在社交网络规模大的状态下,水军用户团队不当行为特征和正常用户越来越相似,无法准确识别社交网络中水军用户团队的不当行为。为了解决该问题,依据用户动态行为特征研究社交网络中水军用户团队不当行为准确识别技术。对社交网络进行描述,在此基础上,提取用户行为动态特征。把社交网络中水军用户团队不当行为识别问题看作二分类问题,将提取动态特征相应的样本作为输入,构建决策树,通过决策树对新的社交网络数据集进行水军用户团队不当行为识别。结果发现：采用的动态特征可有效反映水军团队不当用户行为特征;所提技术对水军用户团队不当行为的识别结果和人工标识结果基本一致;所提技术在三个数据集上的调和平均值和平衡准确度较其它技术高。可见所提技术识别准确性高。     

基于知识表示学习的协同矩阵分解方法

针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数据的缺失.实验结果表明,该方法显著地提升了矩阵分解模型的推荐效果,在一定程度上解决了协同过滤的冷启动问题.      

基于加权二部图的个性化方案推荐

针对传统协同过滤算法难以解决数据稀疏性、冷启动及用户兴趣各异的问题,提出了基于加权二部图的个性化推荐方法,解决个性化设计方案推荐问题。采用加权二部图,基于用户特征和方案特征的评分,对用户和方案分类,减轻数据稀疏性,形成用户-方案规则库;采用加权网络的协同过滤算法,计算新用户特征与用户-方案规则库中用户特征的改进相似度,通过Top-N方法筛选高相似的方案集进行推荐,解决冷启动和用户兴趣各异的问题。最后与传统协同过滤算法、加权二部图个性化推荐进行比较,证明该方法的有效性和实用性。