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向量相似度测度方法 被引量:130
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作者 张宇 刘雨东 计钊 《声学技术》 CSCD 2009年第4期532-536,共5页
判断两个向量的相似程度,一般采用计算相似度的方法。首先对相似度测度法中的几种成熟的计算方法和应用优缺点进行了综合分析和对比。然后,根据实际的应用需要,结合两种成熟的距离测度法的方法,提出了一种改进的距离测度,即相对误差距离... 判断两个向量的相似程度,一般采用计算相似度的方法。首先对相似度测度法中的几种成熟的计算方法和应用优缺点进行了综合分析和对比。然后,根据实际的应用需要,结合两种成熟的距离测度法的方法,提出了一种改进的距离测度,即相对误差距离;又从放大较大相对误差作用的思路出发,提出一个相似性函数,即最大相异系数。这两种方法都充分考虑了相对变化量,具有针对性,适用于未知的待比较向量与确知的标准向量进行测度的情况。 展开更多
关键词 相似度 距离测度 相似性函数
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属性散射中心匹配及其在SAR目标识别中的应用 被引量:85
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作者 丁柏圆 文贡坚 +1 位作者 余连生 马聪慧 《雷达学报(中英文)》 CSCD 2017年第2期157-166,共10页
属性散射中心是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的一个重要特征。该文提出了一种属性散射中心匹配方法并将其运用于SAR目标识别中。该方法首先基于属性散射中心模型提取待识别SAR图像和模板SAR图像的属性散射中心,进而... 属性散射中心是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的一个重要特征。该文提出了一种属性散射中心匹配方法并将其运用于SAR目标识别中。该方法首先基于属性散射中心模型提取待识别SAR图像和模板SAR图像的属性散射中心,进而采用Hungarian算法实现散射中心的匹配。在建立的匹配关系的基础上,设计了一种稳健的散射中心匹配度度量方法计算待识别散射中心与各类模板散射中心的匹配度。该匹配度准则充分考虑了单个散射中心强弱、匹配对强弱以及漏警、虚警带来的影响,对于散射中心集的匹配度的评价更为全面。基于Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition(MSTAR)数据集的实验验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 属性散射中心匹配 Hungarian算法 匹配度度量方法
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综合分块主色和相关反馈技术的图像检索方法 被引量:33
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作者 何清法 李国杰 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第10期912-917,共6页
图像数据的无序激增使得基于内容的图像检索技术成为研究热点 .为了克服普通颜色特征不考虑颜色的空间分布的缺点 ,提出了一种多分辨率分块主色法的空间颜色索引技术 ;同时 ,还将相关反馈技术融合到多分辨率分块主色算法中 ,以改善检索... 图像数据的无序激增使得基于内容的图像检索技术成为研究热点 .为了克服普通颜色特征不考虑颜色的空间分布的缺点 ,提出了一种多分辨率分块主色法的空间颜色索引技术 ;同时 ,还将相关反馈技术融合到多分辨率分块主色算法中 ,以改善检索效果 .据此 ,实现了一个图像检索原型系统—— Sm art Eye,并依据所设计的评价实验 ,将 Smart Eye的检索结果与其它相关的方法进行了比较和分析 .实验表明 。 展开更多
关键词 图像检索 多分辨率划分 主色 相似性测度 相关反馈 图像处理
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时间序列数据挖掘的相似性度量综述 被引量:77
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作者 陈海燕 刘晨晖 孙博 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期1-11,共11页
在时间序列数据挖掘中,时间序列相似性是一个重要的概念.对于诸多算法而言,能否与一种合适的相似性度量方法结合应用,对其挖掘性能有着关键影响.然而,至今仍没有统一的度量相似性的方法.对此,首先综述了常用的相似性度量方法,分析了各... 在时间序列数据挖掘中,时间序列相似性是一个重要的概念.对于诸多算法而言,能否与一种合适的相似性度量方法结合应用,对其挖掘性能有着关键影响.然而,至今仍没有统一的度量相似性的方法.对此,首先综述了常用的相似性度量方法,分析了各自的优点与不足;其次,讨论了近年来出现的时序相似性的新解释及其度量方法;再次,探讨了相似性度量在时序挖掘任务中的应用以及与挖掘精度的关系;最后给出了关于时序相似性度量进一步的研究方向. 展开更多
关键词 时间序列数据挖掘 时间序列相似性 相似性度量 挖掘精度
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基于LDA主题模型的短文本分类方法 被引量:76
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作者 张志飞 苗夺谦 高灿 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第6期1587-1590,共4页
针对短文本的特征稀疏性和上下文依赖性两个问题,提出一种基于隐含狄列克雷分配模型的短文本分类方法。利用模型生成的主题,一方面区分相同词的上下文,降低权重;另一方面关联不同词以减少稀疏性,增加权重。采用K近邻方法对自动抓取的网... 针对短文本的特征稀疏性和上下文依赖性两个问题,提出一种基于隐含狄列克雷分配模型的短文本分类方法。利用模型生成的主题,一方面区分相同词的上下文,降低权重;另一方面关联不同词以减少稀疏性,增加权重。采用K近邻方法对自动抓取的网易页面标题数据进行分类,实验表明新方法在分类性能上比传统的向量空间模型和基于主题的相似性度量分别高5%和2.5%左右。 展开更多
关键词 短文本 分类 K近邻 相似度 隐含狄列克雷分配
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Vague相似度量与Vague熵 被引量:64
6
作者 李艳红 迟忠先 阎德勤 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第12期129-132,共4页
The paper draws comparison and analysis among present similarity measure methods in the case of similari-ty measures between Vague values, provides a new similarity measure method, of which discusses on the normalchar... The paper draws comparison and analysis among present similarity measure methods in the case of similari-ty measures between Vague values, provides a new similarity measure method, of which discusses on the normalcharacteristics, gives some relative character theorems. At the same time, it analyzes the application of fuzzy similari-ty measures in vague similarity measures and gives its normal forms such as similarity measures between Vague sets,between elements and their weighted similarity measures. Finally, vague entropy rule respectively aiming at twokinds of cases is approached and its corresponding vague entropy expressions is provided. The content of this paper isof practical significance in such fields as fuzzy decision-making, vague clustering, pattern recognition, data miningetc. 展开更多
关键词 模糊集 VAGUE集 相似度量 Vague熵
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密度敏感的谱聚类 被引量:61
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作者 王玲 薄列峰 焦李成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期1577-1581,共5页
谱聚类是近来出现的一种性能极具竞争力的聚类方法,它的成功很大程度依赖于相似性度量的选择.本文通过分析这一性质并结合数据聚类特性,提出一种数据依赖的相似性度量——密度敏感的相似性度量.该相似性度量可以有效描述数据的实际聚类... 谱聚类是近来出现的一种性能极具竞争力的聚类方法,它的成功很大程度依赖于相似性度量的选择.本文通过分析这一性质并结合数据聚类特性,提出一种数据依赖的相似性度量——密度敏感的相似性度量.该相似性度量可以有效描述数据的实际聚类分布.将其引入谱聚类得到密度敏感的谱聚类算法.与原有的谱聚类算法相比,新算法不仅能够处理多尺度聚类问题,而且对参数选择相对不敏感.算法有效性分析以及实验验证了所提算法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 聚类 谱聚类 距离测度 相似性度量 相似性矩阵
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一种改进的Mean Shift跟踪算法 被引量:53
8
作者 李培华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期347-354,共8页
本文主要针对经典的Mean Shift跟踪算法均匀剖分整个颜色空间造成许多空的直方图区间以及不能准确表达目标颜色分布的缺点,提出了一种改进算法.该改进算法首先对目标的颜色进行聚类分析,根据聚类结果通过矩阵分解和正交变换自适应地剖... 本文主要针对经典的Mean Shift跟踪算法均匀剖分整个颜色空间造成许多空的直方图区间以及不能准确表达目标颜色分布的缺点,提出了一种改进算法.该改进算法首先对目标的颜色进行聚类分析,根据聚类结果通过矩阵分解和正交变换自适应地剖分目标的颜色空间从而确定对虑于每一聚类的子空间.在此基础上定义了一种新的颜色模型,该模型统计落入每一颜色子空间的像素的加权个数并用高斯分布建模每一个子空间的颜色分布,并推导了一种相似性度量来比较目标和候选目标的颜色模型之间的相似程度.最后基于该颜色模型提出了改进算法.实验表明,基于该颜色模型的改进算法比经典的Mean Shift算法具有更好的性能,而跟踪时间与经典算法大致相同. 展开更多
关键词 目标跟踪 Mean Shift 颜色模型 相似性度量
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CBR系统案例搜索中的混合相似性度量方法 被引量:38
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作者 张本生 于永利 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期131-136,共6页
首先对传统相似性度量方法进行了分析 ,接着在对属性分类和模糊属性间相似性度量算法研究的基础上提出了混合相似性度量方法 ,并给出了应用实例 ,最后是结论 .
关键词 CBR系统 案例搜索 混合相似性度量方法 人工智能
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基于Vague集的TOPSIS方法及其应用 被引量:55
10
作者 周晓光 张强 胡望斌 《系统工程理论方法应用》 北大核心 2005年第6期537-541,共5页
逼近理想解的排序方法(TOPSIS)是求解多属性决策问题的一个典型方法,将TOPSIS方法在V ague集下进行了扩展。介绍了V ague集的概念及其相似度量方法,提出了用V ague值表示的语言术语集。根据V ague值的优势函数定义了V ague正、负理想解... 逼近理想解的排序方法(TOPSIS)是求解多属性决策问题的一个典型方法,将TOPSIS方法在V ague集下进行了扩展。介绍了V ague集的概念及其相似度量方法,提出了用V ague值表示的语言术语集。根据V ague值的优势函数定义了V ague正、负理想解。根据V ague值的相似度量定义了各方案到正理想解和负理想解的距离,得出各方案的相对贴近度,并据此排序,供决策者选择最优方案。 展开更多
关键词 VAGUE集 TOPSIS 相似度量 语言变量
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关于Vague集的相似度量 被引量:55
11
作者 闫德勤 迟忠先 李艳红 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期22-26,共5页
研究Vague集的相似度量的意义及其表示方式,对已有关于Vague集的相似度量进行分析与讨论,探讨了Vague集的相似度量的实质意义和确定相似度量的方法,给出Vague集的相似度量的一种基于距离表示的新方法,同时指出了可以在各种距离意义下产... 研究Vague集的相似度量的意义及其表示方式,对已有关于Vague集的相似度量进行分析与讨论,探讨了Vague集的相似度量的实质意义和确定相似度量的方法,给出Vague集的相似度量的一种基于距离表示的新方法,同时指出了可以在各种距离意义下产生不同形式的相似度量。另外,做出了把Vague集分解为模糊集的尝试。 展开更多
关键词 模糊集理论 VAGUE集 相似度量 隶属函数 隶属度
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一种形状多级描述方法及在多尺度空间数据几何相似性度量中的应用 被引量:52
12
作者 安晓亚 孙群 +1 位作者 肖强 严薇 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期495-501,508,共8页
利用多级弦长函数和中心距离函数从全局整体到局部细节逐级描述几何形状,建立通用多尺度空间数据几何相似性度量模型。基于高斯概率统计模型改进传统的Hausdorff距离,引入信息检索中的相关反馈技术解决相似度量模型中各指标阈值的确定... 利用多级弦长函数和中心距离函数从全局整体到局部细节逐级描述几何形状,建立通用多尺度空间数据几何相似性度量模型。基于高斯概率统计模型改进传统的Hausdorff距离,引入信息检索中的相关反馈技术解决相似度量模型中各指标阈值的确定问题。最后将相似度量模型分别应用于不同比例尺数据匹配和空间目标化简前后的相似度量,试验表明,基于该描述方法的相似度量模型可有效实现不同比例尺水域数据的匹配和相似度量。 展开更多
关键词 多级描述 相似性度量 空间数据几何相似性 数据匹配
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几种经典相似性度量的比较研究 被引量:44
13
作者 刘宝生 闫莉萍 周东华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第11期1-3,共3页
以图像匹配概率和匹配精度为准则,对几种经典的相似性度量进行了比较研究。得出绝对差(AD)与平均绝对差(MAD)算法等价;平方差(SD)、平均平方差(MSD)、积相关(Prod)与归一化积相关(Nprod)算法等价的结论。当图像信噪比较低时,Prod/Nprod/... 以图像匹配概率和匹配精度为准则,对几种经典的相似性度量进行了比较研究。得出绝对差(AD)与平均绝对差(MAD)算法等价;平方差(SD)、平均平方差(MSD)、积相关(Prod)与归一化积相关(Nprod)算法等价的结论。当图像信噪比较低时,Prod/Nprod/SD/MSD算法优于AD/MAD算法;否则,后者优于前者。相似性度量的比较研究可为实际应用中图像配准或景象匹配问题中相似性度量的选择提供重要的参考依据。 展开更多
关键词 相似性度量 匹配精度 捕获/匹配/虚警概率
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关于Vague集之间的相似度量 被引量:46
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作者 张诚一 党平安 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第17期92-94,102,共4页
首先提出了定义一个Vague集之间的相似度量所应该满足的若干准则,而后指出了Chen给出的vague集之间的相似度量所存在的缺陷,并分析了李凡提出的vague集之间的相似度量,在此基础上,基于对不确定性信息处理的背景,提出了一种新的相似度量... 首先提出了定义一个Vague集之间的相似度量所应该满足的若干准则,而后指出了Chen给出的vague集之间的相似度量所存在的缺陷,并分析了李凡提出的vague集之间的相似度量,在此基础上,基于对不确定性信息处理的背景,提出了一种新的相似度量方法。研究了这一新的相似度量的性质。 展开更多
关键词 FUZZY集 相似度量 VAGUE集
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基于相似度比较的图像灰度匹配算法研究 被引量:31
15
作者 杨小冈 曹菲 +1 位作者 缪栋 张云鹏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期918-921,共4页
为提高图像灰度匹配算法的匹配性能,分析了常用的图像相似度比较方法,从实际应用出发,提出了一种简化的归一化积相关度量方法。针对景像匹配末制导,设计了先粗后精的匹配控制策略,实现了归一化积相关图像匹配算法的有效加速,并给出了简... 为提高图像灰度匹配算法的匹配性能,分析了常用的图像相似度比较方法,从实际应用出发,提出了一种简化的归一化积相关度量方法。针对景像匹配末制导,设计了先粗后精的匹配控制策略,实现了归一化积相关图像匹配算法的有效加速,并给出了简化的快速算法的基本设计思想。通过大量的匹配仿真实验,系统分析了算法对灰度畸变、噪声干扰、几何旋转畸变以及制导图大小的适应性。仿真实验结果验证了所给匹配控制策略的有效性、实用性以及算法的优越性。 展开更多
关键词 图像匹配 相似度比较 归一化积相关 控制策略
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时间序列数据挖掘中的动态时间弯曲研究综述 被引量:46
16
作者 李海林 梁叶 王少春 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1345-1353,共9页
动态时间弯曲是一种重要的相似性度量方法,对时间序列数据挖掘的性能起着至为关键的作用,对其进行全面和深入的探索具有十分重要的理论意义和实际应用价值.首先简述动态时间弯曲算法的基本步骤,并分析其优点和存在的不足;然后,从动态时... 动态时间弯曲是一种重要的相似性度量方法,对时间序列数据挖掘的性能起着至为关键的作用,对其进行全面和深入的探索具有十分重要的理论意义和实际应用价值.首先简述动态时间弯曲算法的基本步骤,并分析其优点和存在的不足;然后,从动态时间弯曲度量效率的改进研究、度量效果的提升措施以及其在各个行业的应用研究等进行相关综述;最后,给出动态时间弯曲的进一步研究方向.通过对动态时间弯曲方法相关综述及分析,能为相似性度量、聚类和分类等时间序列数据挖掘技术提供必要的文献资料和理论基础. 展开更多
关键词 时间序列 动态时间弯曲 相似性度量 数据挖掘
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Vague值与Vague集上的贴近度 被引量:45
17
作者 范九伦 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期95-100,共6页
基于“投票模型”,给出一个一般的贴近度表达式,该表达式把Chen的公式、Hong和Kim的公式、李和徐的公式作为特例.基于这个一般表达式,定义了一些新的贴近度公式并讨论了这些公式具有的性质,为更好的应用这些公式奠定了必要的基础.
关键词 VAGUE值 VAGUE集 直觉模糊集 贴近度
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计算机视觉中的图像匹配综述 被引量:22
18
作者 熊凌 《湖北工业大学学报》 2006年第3期171-173,共3页
介绍了图像的变换模型、图像匹配的三要素及图像匹配性能评价指标,分析常用匹配方法的优点和不足之处,探讨了图像匹配中有待进一步研究和解决的问题.
关键词 图像匹配 图像变换 特征空间 相似性度量 搜索策略
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基于点分布特征的多元时间序列模式匹配方法 被引量:39
19
作者 管河山 姜青山 王声瑞 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期67-79,共13页
多元时间序列模式匹配的常用方法难以刻画序列的全局形状特征,比如,Euclid方法的鲁棒性不够强;而PCA方法不适合处理小规模多元时间序列.基于点的统计分布提出了一种能够有效刻画多元时间序列形状特征的模式匹配方法.首先,提取多元时间... 多元时间序列模式匹配的常用方法难以刻画序列的全局形状特征,比如,Euclid方法的鲁棒性不够强;而PCA方法不适合处理小规模多元时间序列.基于点的统计分布提出了一种能够有效刻画多元时间序列形状特征的模式匹配方法.首先,提取多元时间序列样本的局部重要点,作为模式描述的方式;然后,根据重要点的统计分布特点构建特征模式向量,并借助Euclid范数来度量两个特征模式向量之间的相似程度,进而进行多元时间序列模式匹配.采用该方法进行模式匹配,充分利用了序列的全局形状特征.实验结果表明,基于点分布特征的多元时间序列模式匹配能够有效地刻画序列的形状特征,且能处理多种规模的序列数据. 展开更多
关键词 多元时间序列 局部重要点 点分布 形状特征 相似性度量 模式匹配
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监督学习中的损失函数及应用研究 被引量:39
20
作者 邓建国 张素兰 +2 位作者 张继福 荀亚玲 刘爱琴 《大数据》 2020年第1期60-80,共21页
监督学习中的损失函数常用来评估样本的真实值和模型预测值之间的不一致程度,一般用于模型的参数估计。受应用场景、数据集和待求解问题等因素的制约,现有监督学习算法使用的损失函数的种类和数量较多,而且每个损失函数都有各自的特征,... 监督学习中的损失函数常用来评估样本的真实值和模型预测值之间的不一致程度,一般用于模型的参数估计。受应用场景、数据集和待求解问题等因素的制约,现有监督学习算法使用的损失函数的种类和数量较多,而且每个损失函数都有各自的特征,因此从众多损失函数中选择适合求解问题最优模型的损失函数是相当困难的。研究了监督学习算法中常用损失函数的标准形式、基本思想、优缺点、主要应用以及对应的演化形式,探索了它们适用的应用场景和可能的优化策略。本研究不仅有助于提升模型预测的精确度,而且也为构建新的损失函数或改进现有损失函数的应用研究提供了一个新的思路。 展开更多
关键词 监督学习 损失函数 相似度度量
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