面向钢结构探伤的置信加权时间同步算法研究 被引量：2

1

作者 艾青林 夏晗雄 徐巧宁 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第1期55-63,共9页

针对无线传感器网络(WSN)各节点之间时间同步误差引起的钢结构损伤检测不同步,且洪泛时间同步算法(FTSP)容错性差的问题,设计了一种时间同步精度高、容错能力强的无线传感器网络时间同步算法。在FTSP算法的基础上,对线性回归表内的同步... 针对无线传感器网络(WSN)各节点之间时间同步误差引起的钢结构损伤检测不同步,且洪泛时间同步算法(FTSP)容错性差的问题,设计了一种时间同步精度高、容错能力强的无线传感器网络时间同步算法。在FTSP算法的基础上,对线性回归表内的同步偏差进行参数估计,利用置信区间剔除异常时间同步数据。建立时钟漂移率数据表,动态解算加权系数,实现时钟漂移率的加权平均,从而拟合有效数据,提高时间同步算法的稳定性和容错性。仿真与实验表明,改进的时间同步算法较FTSP算法具有更好的容错能力,实现了无线传感器网络的高精度时间同步,完全满足钢结构损伤检测的要求。 展开更多

关键词 钢结构探伤 无线传感器网络(WSN) 置信加权 容错 时间同步

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基于人体行为3D模型的2D行为识别 被引量：16

2

作者 谷军霞 丁晓青 王生进 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期46-53,共8页

针对行为识别中行为者朝向变化带来的问题,提出了一种基于人体行为3D模型的2D行为识别算法.在学习行为分类器时,以3D占据网格表示行为样本,提取人体3D关节点作为描述行为的特征,为每一类行为训练一个基于范例的隐马尔可夫模型(Exemplar-... 针对行为识别中行为者朝向变化带来的问题,提出了一种基于人体行为3D模型的2D行为识别算法.在学习行为分类器时,以3D占据网格表示行为样本,提取人体3D关节点作为描述行为的特征,为每一类行为训练一个基于范例的隐马尔可夫模型(Exemplar-based hidden Markov model,EHMM),同时从3D行为样本中选取若干帧作为3D关键姿势集,这个集合是连接2D观测样本和人体3D关节点特征的桥梁.在识别2D行为时,2D观测样本序列可以由一个或多个非标定的摄像机采集.首先在3D关键姿势集中为每一帧2D观测样本寻找与之最匹配的3D关键姿势帧,之后由行为分类器对2D观测样本序列对应的3D关键姿势序列进行识别.该算法在训练行为分类器时要进行行为者的3D重构和人体3D关节点的提取,而在识别2D行为时不再需要进行3D重构.通过在3个数据库上的实验,证明该算法可以有效识别行为者在任意朝向下的行为,并可以适应不同的行为采集环境. 展开更多

关键词 行为识别 3D模型 基于范例的隐马尔可大模型 置信加权

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基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法 被引量：5

3

作者 郭伟 王佳伟 +1 位作者 唐晓亮 洪倩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第12期3618-3623,3627,共7页

针对推荐系统中单类协同过滤(OCCF)可解释性差、数据噪声多的缺陷,提出了一种基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法。算法通过置信度函数将用户隐性反馈映射为置信概率,并将该函数集成到隐性反馈推荐模型(IFRM)框架中,形成了隐性反馈... 针对推荐系统中单类协同过滤(OCCF)可解释性差、数据噪声多的缺陷,提出了一种基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法。算法通过置信度函数将用户隐性反馈映射为置信概率,并将该函数集成到隐性反馈推荐模型(IFRM)框架中,形成了隐性反馈置信度加权推荐模型(CWIFRM);在此基础上,针对CWIFRM基于随机梯度下降提出了异构置信度优化算法。实验结果表明,该模型在多个数据集上都具有更好的推荐效果,异构置信度优化算法使推荐质量得到了进一步提高,验证了CWIFRM具有较强的适用性、可解释性和抗噪声能力。 展开更多

关键词 推荐系统 单类协同过滤 隐性反馈 置信度加权 异构置信度优化

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置信度加权在线序列标注算法 被引量：3

4

作者 汤步洲 王晓龙 王轩 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期188-195,共8页

序列标注问题是自然语言处理领域的基本问题之一.序列标注任务是将连续输入的不定长序列,标注成连续等长的标签序列.在在线序列标注方法的基本框架下,针对序列标注任务的特征稀疏特性,采用置信度加权分类算法思想,提出了一种新的线性判... 序列标注问题是自然语言处理领域的基本问题之一.序列标注任务是将连续输入的不定长序列,标注成连续等长的标签序列.在在线序列标注方法的基本框架下,针对序列标注任务的特征稀疏特性,采用置信度加权分类算法思想,提出了一种新的线性判别式在线序列标注方法—置信度加权在线序列标注算法.该方法对每个特征权值参数引入一个概率置信度,取得了优于其他相关算法的性能.在中文分词,中文名实体识别以及英文组块分析等问题上,验证了本文方法的有效性. 展开更多

关键词 序列标注问题 自然语言处理 在线序列标注算法 置信度加权 概率置信度

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面向实时交通状态参数估计的浮动车车速置信优化算法 被引量：3

5

作者 王嘉文 王吟松 +2 位作者 刘好德 吴亦政 朱琛 《交通信息与安全》 2010年第3期1-5,共5页

针对浮动车数据稳定性问题,在浮动车及其数据特性分析的基础上,设计了考虑车速置信权重的交通状态参数算法。以车速、样本数和时间为衡量基准得到置信权重,据此计算交通状态参数。在出现异常数据时进行去噪处理;在数据量不足或数据连续... 针对浮动车数据稳定性问题,在浮动车及其数据特性分析的基础上,设计了考虑车速置信权重的交通状态参数算法。以车速、样本数和时间为衡量基准得到置信权重,据此计算交通状态参数。在出现异常数据时进行去噪处理;在数据量不足或数据连续性不好的情况下融合历史数据及临近时段数据,以反映真实交通状态。通过编程仿真和实地实验,对优化算法进行数值分析和测试,证明该算法可有效消除异常数据波动和数据量不足的影响,对交通状态参数估计具有较高的准确度和平稳性。 展开更多

关键词 智能交通系统 交通状态参数 浮动车数据 置信权重

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基于快速码根检验的RS码综合识别算法 被引量：1

6

作者 张晓林 李修桥 孙溶辰 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期117-126,共10页

针对RS(Reed-Solomon)码识别算法存在的计算量大和漏警概率高的问题,提出了一种基于快速码根检验的RS码综合识别算法。首先,在二元域中求解校验关系,利用快速码根检验算法依次遍历参数;然后,利用组合码根的分布特性,对级数、本原多项式... 针对RS(Reed-Solomon)码识别算法存在的计算量大和漏警概率高的问题,提出了一种基于快速码根检验的RS码综合识别算法。首先,在二元域中求解校验关系,利用快速码根检验算法依次遍历参数;然后,利用组合码根的分布特性,对级数、本原多项式以及纠错能力进行联合判定;最后,赋予长短码不同的置信权重,将通过判定的待定参数进行综合衡量,选择最优参数,并计算生成多项式。所提算法不需要信噪比等先验信息,具有较好的适应性。仿真结果表明,所提算法在较低复杂度下可以有效地降低漏警概率,与常规的硬判决算法相比,所提算法性能较好,可以较快地完成编码参数识别。 展开更多

关键词 RS码 快速码根检验 置信权重 综合识别 漏警概率 盲识别

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数据挖掘在HFC网络管理与决策中的应用

7

作者 赵晨光 徐宏宇 贾亮 《中国有线电视》 2006年第21期2071-2073,共3页

结合HFC网络设备及用户管理的现状,提出了用户初始信用度和消费信用度的概念及评分算法,并尝试构造了基于网络设备运行的历史数据对设备异常工作的预测模型,对HFC网络管理与决策将有所帮助。

关键词 数据挖掘 信用度 HFC

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树形分布式检测系统的反馈加权融合算法

8

作者 孙小静 田玉平 《工业控制计算机》 2017年第8期89-91,共3页

通过分析分布式检测的工作原理,提出了一种基于树形检测系统的带有信心加权的融合算法,采用一种将父节点的判决结果与子节点的判决结果多步反馈比较方法来在线的估计权值,通过给不同的节点赋予不同的权值,从而降低性能差的节点对系统检... 通过分析分布式检测的工作原理,提出了一种基于树形检测系统的带有信心加权的融合算法,采用一种将父节点的判决结果与子节点的判决结果多步反馈比较方法来在线的估计权值,通过给不同的节点赋予不同的权值,从而降低性能差的节点对系统检测性能的影响,分析表明,该算法能有效地提高系统的检测性能。 展开更多

关键词 分布式检测 信心加权 数据融合

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基于参数交换和置信加权的信标广播时间同步

9

作者 于少霖 朱纪洪 杨佳利 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1383-1394,共12页

为提高多接收者时间同步系统的同步精度和可靠性,并建立优化的全局一致时钟,在已有方法上进行了若干改进。为区分节点的参考价值,在交换时戳过程中动态测量各接收者关键噪声方差;为进行高精度高可靠的时钟偏差校正和漂移率补偿,给出节... 为提高多接收者时间同步系统的同步精度和可靠性,并建立优化的全局一致时钟,在已有方法上进行了若干改进。为区分节点的参考价值,在交换时戳过程中动态测量各接收者关键噪声方差;为进行高精度高可靠的时钟偏差校正和漂移率补偿,给出节点间置信加权方法和节点内动态收缩滤波方法。仿真表明,当各节点关键噪声水平相差较大时,置信加权能够较好地保持系统时间同步精度和可靠性;当参考时钟漂移率变化较慢时,动态收缩滤波能够对时间同步精度进行显著优化;综合使用置信加权和动态收缩滤波,通常能够显著提升系统时间同步精度和可靠性。 展开更多

关键词 时间同步 信标广播 时钟参数交换 置信加权 收缩滤波

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多通道置信度加权颜色恒常性算法 被引量：4

10

作者 杨泽鹏 解凯 +2 位作者 李桐 杨梦瑶 杨斌 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期234-244,共11页

颜色恒常性是实现识别、分割和三维物体重建等视觉任务的重要前提。为使计算机视觉系统具有颜色恒常性感知功能,提出多通道特征置信度加权网络,在减少网络层数和模型参数的同时充分提取图像中的特征;通过多通道置信度加权方法利用每个... 颜色恒常性是实现识别、分割和三维物体重建等视觉任务的重要前提。为使计算机视觉系统具有颜色恒常性感知功能,提出多通道特征置信度加权网络,在减少网络层数和模型参数的同时充分提取图像中的特征;通过多通道置信度加权方法利用每个通道中可以为光源估计提供更多信息的特征准确估计出全局场景光源。在基于重处理的ColorChecker和NUS-8数据集上的实验结果表明,本文算法通过对特征从多通道进行置信度加权,在各项评价指标上均优于目前的颜色恒常性算法,提高了算法的精确性和稳健性,可应用于需要进行色彩校正的计算机视觉任务。 展开更多

关键词 视觉光学 颜色恒常性 光源估计 多通道置信度加权 轻量级网络

原文传递

特征演化的置信-加权学习方法 被引量：1

11

作者 刘艳芳 李文斌 高阳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期1315-1325,共11页

与研究固定特征空间的传统在线学习相比,特征演化学习通常假设特征不会以任意方式消失或出现,而是随着收集数据特征的硬件设备更换旧特征消失、新特征出现.然而,已有的特征演化学习方法仅利用数据流的一阶信息,而忽略可以挖掘特征之间... 与研究固定特征空间的传统在线学习相比,特征演化学习通常假设特征不会以任意方式消失或出现,而是随着收集数据特征的硬件设备更换旧特征消失、新特征出现.然而,已有的特征演化学习方法仅利用数据流的一阶信息,而忽略可以挖掘特征之间相关性和显著提高分类性能的二阶信息.提出了一种特征演化的置信-加权学习算法来解决上述问题:首先,引入二阶置信-加权来更新数据流的预测模型;接着,为了充分利用已学习的模型,在重叠时期学习线性映射来恢复旧特征;随后,用恢复的旧特征更新已有模型;同时,用新特征学习新的预测模型;继而,运用两种集成方法来利用这两种模型;实验研究表明,所提算法优于已有的特征演化学习算法. 展开更多

关键词 机器学习 二阶置信-加权 在线学习 演化特征 分类

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基于信任权学习的在线分类算法

12

作者 刘建伟 池光辉 罗雄麟 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第9期180-182,共3页

鉴于高斯过程对处理高维数、小样本、非线性等复杂问题具有较好的适应性,将其引入到在线分类器学习算法中,形成一种新型的在线分类算法,即信任权算法。该算法的信任权超参数为模型向量的高斯分布,每训练一次样本就修正一次模型向量的信... 鉴于高斯过程对处理高维数、小样本、非线性等复杂问题具有较好的适应性,将其引入到在线分类器学习算法中,形成一种新型的在线分类算法,即信任权算法。该算法的信任权超参数为模型向量的高斯分布,每训练一次样本就修正一次模型向量的信任权,并使样本正确分类的概率在某个特定信任域内。采用人工和实际数据进行实验,结果表明信任权算法优于传统的感知器算法。 展开更多

关键词 信任权学习 感知器 在线学习 大间隔 高斯分布

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