光谱特征提取对近似矿物光谱差异性影响分析 被引量：9

1

作者 赵恒谦 赵学胜 +1 位作者 岑奕 杨杭 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期869-874,共6页

矿物光谱特征是基于光学遥感数据对矿物进行种类识别及定量反演的理论基础,光谱特征提取是高光谱数据常用的技术手段,但在多光谱数据中较少涉及。近似矿物识别是矿物光谱分类应用中的难点,目前还缺少有效指标来指示近似矿物类别光谱的... 矿物光谱特征是基于光学遥感数据对矿物进行种类识别及定量反演的理论基础,光谱特征提取是高光谱数据常用的技术手段,但在多光谱数据中较少涉及。近似矿物识别是矿物光谱分类应用中的难点,目前还缺少有效指标来指示近似矿物类别光谱的差异性。光谱特征提取有望提高矿物分类精度,但该处理对近似矿物光谱差异性的影响还缺少相关研究。本文从矿物光谱差异性的原理出发,通过类间和类内光谱角的比值体现不同类别群体差异,并引入样本量因素,提出了类别可分比作为近似矿物光谱差异性的指标。以明矾石和高岭石两种近似矿物为例,对USGS光谱库光谱及Hyperion,ASTER,OLI等传感器的模拟数据进行光谱特征提取处理,通过对比处理前后矿物光谱差异性的变化,分析光谱特征提取对近似矿物光谱差异性的影响。实验结果表明,有效的光谱特征提取可以显著提高近似矿物光谱差异性,并且光谱分辨率越高,近似矿物光谱差异性越大。此外,光谱分辨率及中心波长设置对于包络线去除结果有很大影响,多光谱数据吸收特征提取效果有待进一步提高。该研究为今后近似矿物光谱识别精度的提高奠定了基础,也为未来新型遥感找矿传感器参数设置提供了参考。 展开更多

关键词 近似矿物 光谱特征提取 光谱差异性 类别可分比 包络线去除

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基于PAM和ELM的电力短期负荷预测相似日选取算法 被引量：8

2

作者 张炀 汪洋 +3 位作者 祝宇翔 史军 张笑晗 谭昊 《电力大数据》 2017年第12期84-87,共4页

为提高电力短期负荷预测的精度和算法计算速度,提出了一种基于PAM聚类和ELM极限学习机的电力短期负荷预测算法。通过对历史短期数据的聚类分析,对不同类别提取特征变量。再以极限学习机算法对待测日的特征进行模式识别找出相似日,以相... 为提高电力短期负荷预测的精度和算法计算速度,提出了一种基于PAM聚类和ELM极限学习机的电力短期负荷预测算法。通过对历史短期数据的聚类分析,对不同类别提取特征变量。再以极限学习机算法对待测日的特征进行模式识别找出相似日,以相似日的特征变量为依据分别求取每个相似日的权重,累加求和作为负荷的预测值。将预测值与实际值进行比对,结果表明该算法精度和效率均优于传统的前馈神经网络算法。 展开更多

关键词 短期负荷预测 相似日方法 极限学习机 模式识别 特征抽取

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基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

3

作者 闵令通 范子满 +2 位作者 窦飞阳 吕勤毅 李鑫 《遥测遥控》 2024年第2期1-9,共9页

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络(CNN)和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的... 近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络(CNN)和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN (更快的基于区域的卷积神经网络)的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。 展开更多

关键词 船舶目标检测 类别细粒度 表观判别 全维动态卷积 自注意力

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面向癌症亚型预测的多组学AI模型

4

作者 曹云芳 李东喜 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2454-2460,共7页

针对癌症亚型预测中仅使用单组学数据信息有限的问题,提出一种基于稀疏自编码器和相似网络融合的多组学癌症分型预测模型(multi-omics sparse auto-encoder, MOSAE)。利用稀疏自编码器提取患者特征向量,应用相似网络融合方法构建患者的... 针对癌症亚型预测中仅使用单组学数据信息有限的问题,提出一种基于稀疏自编码器和相似网络融合的多组学癌症分型预测模型(multi-omics sparse auto-encoder, MOSAE)。利用稀疏自编码器提取患者特征向量,应用相似网络融合方法构建患者的相似度网络。基于患者特征向量和患者相似度网络利用残差图卷积网络构建预测模型。实验结果表明,在乳腺癌和卵巢癌数据上,所提模型识别亚型的准确率比现有方法分别提高了2.74%和19.74%。在TCGA的肺鳞状细胞癌和头颈部癌症数据上验证了MOSAE模型的优越性。 展开更多

关键词 稀疏自编码器 残差图卷积网络 相似网络融合 多组学数据 癌症亚型 多模态 特征提取

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基于贝叶斯网络分类器的车牌相似字符识别 被引量：4

5

作者 黄文琪 吴炜 +1 位作者 苏力思 吴晓红 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期775-780,共6页

相似字符识别率低会影响整个车牌识别系统的性能,而相似字符之间只有局部特征差异较大,并且相似字符样本数目多少差异较大,目前常用的分类器表现得都不稳定.贝叶斯网络分类器充分利用和综合先验知识与样本信息,无论实验样本和特征数目多... 相似字符识别率低会影响整个车牌识别系统的性能,而相似字符之间只有局部特征差异较大,并且相似字符样本数目多少差异较大,目前常用的分类器表现得都不稳定.贝叶斯网络分类器充分利用和综合先验知识与样本信息,无论实验样本和特征数目多少,表现得都很稳定.通过使用几千个测试样本对分类器进行测试,并与其他分类器的识别结果作比较.实验结果表明,在相同的特征下,与AdaBoost分类器、BP神经网络分类器、SVM分类器相比,贝叶斯网络分类器对车牌相似字符的识别有较高的识别率和更高的稳定性. 展开更多

关键词 车牌识别 相似字符 特征提取 贝叶斯网络分类器

原文传递

基于改进灰色关联分析和CMPSO⁃LSSVM算法的短期电力负荷预测 被引量：4

6

作者 解海翔 陈芳芳 +2 位作者 刘易 盖佳郇 徐天奇 《现代电子技术》 2021年第8期177-181,共5页

为了提高短期负荷预测精度,提出一种基于改进灰色关联分析(IGRA)和混沌粒子群算法(CMPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的短期负荷预测的方法。该预测模型首先在传统的灰色关联分析方法基础上做出改进,定义了综合灰色关联度从而选... 为了提高短期负荷预测精度,提出一种基于改进灰色关联分析(IGRA)和混沌粒子群算法(CMPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的短期负荷预测的方法。该预测模型首先在传统的灰色关联分析方法基础上做出改进,定义了综合灰色关联度从而选取相似日;其次,针对标准粒子群算法求解LSSVM参数优化问题时存在的易陷入局部最优的缺陷,引入混沌理论对粒子群算法加以改造,建立CMPSO⁃LSSVM预测模型;最后将该方法应用于某市2018年夏季短期负荷预测,仿真结果表明该方法不仅可以避免算法陷入局部极值,还能提高预测的精准度。 展开更多

关键词 关联分析 相似日选取 特征提取 模型建立 算法改造 短期负荷预测

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基于不变矩和PSNR的相似图像检测工具 被引量：2

7

作者 谢玲 陆坤 胡志伟 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2018年第3期122-126,共5页

以图像特征提取为重点,基于图像特征提取,相似性度量,以及图像质量评估算法,实现了一个相似图像检索的工具。本系统使用MATLAB编程语言,从图像预处理着手,进而用不变矩方法中的Hu矩的方法对图片形状特征进行提取,接着用相似性度量算法... 以图像特征提取为重点,基于图像特征提取,相似性度量,以及图像质量评估算法,实现了一个相似图像检索的工具。本系统使用MATLAB编程语言,从图像预处理着手,进而用不变矩方法中的Hu矩的方法对图片形状特征进行提取,接着用相似性度量算法中的曼哈顿距离法对特征进行相似性匹配并进行图像分类,再用PSNR图像质量评估算法计算出每类图像中最好的一张并将其显示出来,最后再利用MATLAB的GUI实现一个简洁明了的用户界面,提供了方便人机交互的接口。系统界面清晰,操作简单,对相似图像的检测具有较好的效果。 展开更多

关键词 相似图像 特征提取 图像分类 峰值信噪比 质量评估

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基于模糊图神经网络的最大频繁子图相似匹配系统设计 被引量：1

8

作者 周显春 《现代电子技术》 2021年第5期84-88,共5页

为弥补最大频繁子图在相似性检索方面的不足,实现对图像信息的定向化匹配,设计基于模糊图神经网络的最大频繁子图相似匹配系统。以模糊型神经网络作为服务器执行框架,分别连接图像相似度检测模块与定向匹配元件,完成系统的硬件应用环境... 为弥补最大频繁子图在相似性检索方面的不足,实现对图像信息的定向化匹配,设计基于模糊图神经网络的最大频繁子图相似匹配系统。以模糊型神经网络作为服务器执行框架,分别连接图像相似度检测模块与定向匹配元件,完成系统的硬件应用环境搭建。在此基础上,处理最大频繁子图的待提取相似特征,通过计算相似性匹配度量条件的方式,连接核心匹配索引数据库,实现系统软件应用环境的构建,联合相关硬件设备元件,完成基于模糊图神经网络的最大频繁子图相似匹配系统设计。对比实验结果表明,与传统CBIR索引系统相比,应用基于模糊神经网络的匹配系统后,RTI指标的检索成功率提升至87%,而检索消耗时长却缩短至4.39 ms,弥补了最大频繁子图在定向化匹配方面的不足,满足图像信息相似性检索的实际应用需求。 展开更多

关键词 最大频繁子图 相似性匹配 定向化匹配 相似特征提取 应用环境构建 系统设计

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改进的LMD算法及其在EEG信号特征提取中的应用 被引量：7

9

作者 朱晓军 吕士钦 +1 位作者 王延菲 余雪丽 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第3期339-343,共5页

针对LMD方法在对脑电信号处理时会产生端点效应,为了降低这种端点效应的影响,增强脑电信号的特征提取效果,提出了一种基于相似波形加权匹配的端点延拓算法。该算法主要利用在一段波形中相似子波会反复出现这一特点,提取与端点处波段相... 针对LMD方法在对脑电信号处理时会产生端点效应,为了降低这种端点效应的影响,增强脑电信号的特征提取效果,提出了一种基于相似波形加权匹配的端点延拓算法。该算法主要利用在一段波形中相似子波会反复出现这一特点,提取与端点处波段相似的子波,求得其加权平均波,并利用得到的平均波对原始信号的左右端点进行延拓。仿真结果表明,与传统的LMD方法分解相比,该算法能够有效抑制传统LMD的端点效应,更好地提取脑电的特征信息。 展开更多

关键词 局部均值分解 端点效应 相似波形加权匹配 特征提取 脑电信号

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科技项目查重方法研究综述 被引量：7

10

作者 李善青 邢晓昭 杜圣梅 《科技管理研究》 CSSCI 北大核心 2018年第6期197-201,共5页

对已有的科技项目查重方法进行系统性的综述,为其他研究者快速了解相关的背景和方法提供有用的知识和线索。首先给出科技项目查重的定义及其实现的一般过程,然后从文本预处理、特征提取、模型构建和相似度判别等维度对常用的方法进行分... 对已有的科技项目查重方法进行系统性的综述,为其他研究者快速了解相关的背景和方法提供有用的知识和线索。首先给出科技项目查重的定义及其实现的一般过程,然后从文本预处理、特征提取、模型构建和相似度判别等维度对常用的方法进行分析和总结,讨论其优点和不足,最后阐述科技项目查重方法的未来发展趋势。 展开更多

关键词 科技项目查重 文本预处理 特征提取 模型构建 相似度判别

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基于SSCF和TSET的滚动轴承冲击故障诊断方法 被引量：2

11

作者 柯伟 金仲平 +2 位作者 董灵军 吕信策 陈恒旭 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第6期835-843,共9页

在对滚动轴承进行故障诊断时,因为噪声等因素的干扰,会导致轴承的冲击故障特征识别困难,针对这一问题,提出了一种基于相似分段协同滤波(SSCF)和时间重排同步特征提取(TSET)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSCF对待分析信号划分相似片... 在对滚动轴承进行故障诊断时,因为噪声等因素的干扰,会导致轴承的冲击故障特征识别困难,针对这一问题,提出了一种基于相似分段协同滤波(SSCF)和时间重排同步特征提取(TSET)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSCF对待分析信号划分相似片段,并将其排列成二维阵列,分别用Savitzky-Golay滤波器和多项式拟合算法在X、Y两个方向上进行了滤波处理,再进行了信号的重构,实现了对信号降噪处理的目的;然后,基于同步压缩变换的理论框架,利用TSET进行了群延时估计和时间方向上的时频能量重排,从而获得了清晰集中的冲击特征时频表达;最后,通过计算时频脊线之间的时间间隔确定了故障特征频率,从而实现了对滚动轴承进行故障诊断的目的;同时,对数值仿真信号以及试验台轴承故障数据进行了分析和验证。实验结果表明:经SSCF降噪处理后的相关系数最大,为0.8255,比小波阈值降噪高了0.2504,极大地突出了冲击故障特征;TSET算法的Renyi熵值最低,为11.2861,比SST低了4.3862,获得了能量更加集中的时频表达。研究结果表明:在强噪声环境下对滚动轴承进行故障诊断时,采用基于SSCF和TSET的方法仍具有较高的有效性。 展开更多

关键词 相似分段协同滤波 时间重排同步提取变换 特征提取 降噪处理 信号重构 时频分析

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基于混合特征提取的易混淆三维目标识别研究 被引量：1

12

作者 王松伟 薛淑磊 《计算机测量与控制》 CSCD 2008年第7期1036-1039,共4页

针对易混淆三维目标识别这一问题,通过提取混合特征完成识别;首先获取各类三维目标的若干二维视图,将这些视图放在一起提取它们的大体轮廓特征并进行分类,使得具有相似外形的目标分为一类;然后采用基于统计学的标志矩提取方法提取每类... 针对易混淆三维目标识别这一问题,通过提取混合特征完成识别;首先获取各类三维目标的若干二维视图,将这些视图放在一起提取它们的大体轮廓特征并进行分类,使得具有相似外形的目标分为一类;然后采用基于统计学的标志矩提取方法提取每类中能分辨各种目标的局部特征,这样特征库就建立了;识别过程中,针对实际要识别的目标,提取它的混合特征并与库中数据进行匹配,确定其类型;算例研究表明,基于混合特征提取的识别系统结构简单、高效。 展开更多

关键词 易混淆三维目标识别 混合特征提取 局部特征

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基于SVM的手写体相似汉字识别

13

作者 宫蓉蓉 《电脑与信息技术》 2008年第4期37-39,共3页

支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,而不仅仅是使经验风险达到最小,从而使支持向量分类器具有较好的推广能力。并且,由于支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优... 支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,而不仅仅是使经验风险达到最小,从而使支持向量分类器具有较好的推广能力。并且,由于支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解。文章首先讨论了基于支持向量机的手写体相似汉字识别过程。然后,针对支持向量机识别手写汉字所遇到的问题进行了分析和阐述,并在此基础上提出了基于最小距离分类器分类的两级分类策略。最后,针对理论进行了实验仿真。实验结果有力证明了本文提出的基于SVM的相似汉字识别方法的有效性。 展开更多

关键词 相似汉字识别 支持向量机 特征提取

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基于相似属性PCA和SVM的网络入侵检测

14

作者 曹丹星 崔玉泉 《信息技术与信息化》 2014年第3期67-70,共4页

针对现有网络入侵检测算法泛化能力差与处理大样本数据耗时长的问题,本文提出了基于相似属性主成分分析(PCA)与支持向量机(SVM)的网络入侵检测的方法。采用KDD 1999数据集仿真,原始数据集根据属性间的相似程度分为四类属性集,对四类属... 针对现有网络入侵检测算法泛化能力差与处理大样本数据耗时长的问题,本文提出了基于相似属性主成分分析(PCA)与支持向量机(SVM)的网络入侵检测的方法。采用KDD 1999数据集仿真,原始数据集根据属性间的相似程度分为四类属性集,对四类属性集分别采用PCA进行特征抽取,最后用SVM检验分类的正确率。实验结果表明:与直接采用PCA对全部属性一起降维相比,相似属性PCA的分类降维方法有较短的处理时间,并且有更强的泛化能力,即对未知攻击类型的检测性能。 展开更多

关键词 主成分分析 相似属性主成分分析 支持向量机 特征抽取 网络入侵检测

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