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图像检索中基于长期学习的动态用户模型
被引量:
3
1
作者
张亮
周向东
+1 位作者
张琪
施伯乐
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第2期233-238,共6页
提出一个结合长期学习的概率检索模型,即通过估算一个动态的用户模型来预测目标图像的概率分布.系统以反馈序列为用户模式,通过与反馈日志中用户模式的匹配,动态地调整对当前用户的预测.与 PicHunter 传统用户模型相比,此系统基于长期...
提出一个结合长期学习的概率检索模型,即通过估算一个动态的用户模型来预测目标图像的概率分布.系统以反馈序列为用户模式,通过与反馈日志中用户模式的匹配,动态地调整对当前用户的预测.与 PicHunter 传统用户模型相比,此系统基于长期学习的方法,通过对用户反馈的观察,动态地调整当前的用户模型,从而更精确地推断当前用户的反馈行为.对 1.1 万幅图像数据库的实验表明,与已知方法相比,此方法对检索精度有明显的改善.
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关键词
基于内容的图像检索
用户模型
长期学习
用户相关反馈
bayesian
公式
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职称材料
放射性碳年龄-深度模型及其在西沙北岛的应用
2
作者
赵晋军
徐利强
吴礼彬
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第6期806-814,共9页
^14C定年是同位素定年体系的重要组成部分,也是研究晚第四纪气候环境演变的重要手段。文章选取我国西沙群岛北岛BD1沉积剖面为研究对象,测定了不同深度鸟骨样品的14C年龄;通过基于经典年龄-深度模型以及贝叶斯(Bayesian)统计学方法,构...
^14C定年是同位素定年体系的重要组成部分,也是研究晚第四纪气候环境演变的重要手段。文章选取我国西沙群岛北岛BD1沉积剖面为研究对象,测定了不同深度鸟骨样品的14C年龄;通过基于经典年龄-深度模型以及贝叶斯(Bayesian)统计学方法,构建了该沉积剖面的7种年龄-深度模型,并对这7种常用的^14C年龄-深度模型进行了对比,分析了不同年代学模型的优缺点。通过对比发现,基于Bayesian方法的Bacon程序得到的年龄-深度模型曲线单调、平滑,较为适合用于构建西沙群岛北岛BD1沉积剖面的年代学模型。
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关键词
^14C定年
年龄-深度模型
bayesian
公式
西沙群岛
北岛
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职称材料
华北地区干旱时空变化及其对植被NDVI的影响
被引量:
2
3
作者
高宇
张丽媛
杨文通
《中国农业气象》
CSCD
2024年第4期374-389,共16页
采用2000−2020年华北地区90个气象站点气象观测数据构建标准化降水蒸散指数(SPEI),选取30m空间分辨率的归一化植被指数栅格数据提取归一化植被指数(NDVI),量化植被覆盖情况,采用Sen’s斜率估计、Mann-Kandall检验、相关性分析、Copula-B...
采用2000−2020年华北地区90个气象站点气象观测数据构建标准化降水蒸散指数(SPEI),选取30m空间分辨率的归一化植被指数栅格数据提取归一化植被指数(NDVI),量化植被覆盖情况,采用Sen’s斜率估计、Mann-Kandall检验、相关性分析、Copula-Bayesian条件概率公式等对华北地区植被干旱敏感性进行分析。结果表明:(1)华北大部分地区SPEI值呈极显著增长,华北北部部分地区SPEI值呈极显著下降;华北西部及北部地区NDVI值呈极显著增长,其余地区呈极显著下降;(2)华北地区干旱与植被以不显著空间集聚为主,小部分地区出现干旱与植被呈高值集聚和低值集聚;(3)华北地区总体上年尺度SPEI与NDVI相关性较好,植被对干旱的响应速度较慢,敏感程度较低,河南部分地区月尺度SPEI与NDVI相关性较好,植被对干旱敏感程度较高,NDVI与SPEI的联合分布函数最符合Clayton Copula函数;(4)华北地区植被低覆盖度出现的可能性随着干旱程度减轻而不断减少,较低覆盖度出现的可能性在极旱至中旱时不断增加,从中旱至轻旱时不断减少,植被中覆盖度、较高覆盖度和高覆盖度的可能性都随着干旱减轻而增加。
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关键词
标准化降水蒸散指数
归一化植被指数
Sen’s斜率估计
Mann-Kandall检验
Copula-
bayesian
条件概率
公式
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职称材料
题名
图像检索中基于长期学习的动态用户模型
被引量:
3
1
作者
张亮
周向东
张琪
施伯乐
机构
复旦大学计算机与信息技术系
Department of Computer Science
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第2期233-238,共6页
基金
国家自然科学基金
国家高技术研究发展计划(863)
上海市自然科学基金~~
文摘
提出一个结合长期学习的概率检索模型,即通过估算一个动态的用户模型来预测目标图像的概率分布.系统以反馈序列为用户模式,通过与反馈日志中用户模式的匹配,动态地调整对当前用户的预测.与 PicHunter 传统用户模型相比,此系统基于长期学习的方法,通过对用户反馈的观察,动态地调整当前的用户模型,从而更精确地推断当前用户的反馈行为.对 1.1 万幅图像数据库的实验表明,与已知方法相比,此方法对检索精度有明显的改善.
关键词
基于内容的图像检索
用户模型
长期学习
用户相关反馈
bayesian
公式
Keywords
content-based image retrieval
user model
long-term learning
relevance feedback
bayesian
formulation
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
放射性碳年龄-深度模型及其在西沙北岛的应用
2
作者
赵晋军
徐利强
吴礼彬
机构
合肥工业大学资源与环境工程学院
中国科学技术大学地球和空间科学学院
天津大学表层地球系统科学研究院
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第6期806-814,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(41402148)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JZ2017HGTB0201)
国家留学基金资助项目(201806695035)
文摘
^14C定年是同位素定年体系的重要组成部分,也是研究晚第四纪气候环境演变的重要手段。文章选取我国西沙群岛北岛BD1沉积剖面为研究对象,测定了不同深度鸟骨样品的14C年龄;通过基于经典年龄-深度模型以及贝叶斯(Bayesian)统计学方法,构建了该沉积剖面的7种年龄-深度模型,并对这7种常用的^14C年龄-深度模型进行了对比,分析了不同年代学模型的优缺点。通过对比发现,基于Bayesian方法的Bacon程序得到的年龄-深度模型曲线单调、平滑,较为适合用于构建西沙群岛北岛BD1沉积剖面的年代学模型。
关键词
^14C定年
年龄-深度模型
bayesian
公式
西沙群岛
北岛
Keywords
radiocarbon(^14 C) dating
age-depth model
bayesian
algorithm
Xisha Islands
Beidao Island
分类号
P533 [天文地球—古生物学与地层学]
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职称材料
题名
华北地区干旱时空变化及其对植被NDVI的影响
被引量:
2
3
作者
高宇
张丽媛
杨文通
机构
山东理工大学管理学院
河海大学商学院
出处
《中国农业气象》
CSCD
2024年第4期374-389,共16页
基金
国家社会科学基金项目(19CGL045)。
文摘
采用2000−2020年华北地区90个气象站点气象观测数据构建标准化降水蒸散指数(SPEI),选取30m空间分辨率的归一化植被指数栅格数据提取归一化植被指数(NDVI),量化植被覆盖情况,采用Sen’s斜率估计、Mann-Kandall检验、相关性分析、Copula-Bayesian条件概率公式等对华北地区植被干旱敏感性进行分析。结果表明:(1)华北大部分地区SPEI值呈极显著增长,华北北部部分地区SPEI值呈极显著下降;华北西部及北部地区NDVI值呈极显著增长,其余地区呈极显著下降;(2)华北地区干旱与植被以不显著空间集聚为主,小部分地区出现干旱与植被呈高值集聚和低值集聚;(3)华北地区总体上年尺度SPEI与NDVI相关性较好,植被对干旱的响应速度较慢,敏感程度较低,河南部分地区月尺度SPEI与NDVI相关性较好,植被对干旱敏感程度较高,NDVI与SPEI的联合分布函数最符合Clayton Copula函数;(4)华北地区植被低覆盖度出现的可能性随着干旱程度减轻而不断减少,较低覆盖度出现的可能性在极旱至中旱时不断增加,从中旱至轻旱时不断减少,植被中覆盖度、较高覆盖度和高覆盖度的可能性都随着干旱减轻而增加。
关键词
标准化降水蒸散指数
归一化植被指数
Sen’s斜率估计
Mann-Kandall检验
Copula-
bayesian
条件概率
公式
Keywords
SPEI
NVDI
Sen's slope estimator
Mann-Kandall test
Copula-
bayesian
conditional probability formula function
分类号
Q948.112 [生物学—植物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
图像检索中基于长期学习的动态用户模型
张亮
周向东
张琪
施伯乐
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2005
3
下载PDF
职称材料
2
放射性碳年龄-深度模型及其在西沙北岛的应用
赵晋军
徐利强
吴礼彬
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019
0
下载PDF
职称材料
3
华北地区干旱时空变化及其对植被NDVI的影响
高宇
张丽媛
杨文通
《中国农业气象》
CSCD
2024
2
下载PDF
职称材料
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