叠置分区辅助的相位编组直线提取算法 被引量：8

1

作者 王竞雪 朱庆 +1 位作者 张云生 胡翰 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期768-774,790,共8页

针对现有相位编组方法在区域分界线处产生边缘断裂及同一分区内直线拟合难题,提出了一种叠置分区辅助的相位编组直线提取算法。该算法通过两次分区生成交叠的八分区模式,二次分区中心线与一次分区分界线相重合。首先根据初始四分区,将... 针对现有相位编组方法在区域分界线处产生边缘断裂及同一分区内直线拟合难题,提出了一种叠置分区辅助的相位编组直线提取算法。该算法通过两次分区生成交叠的八分区模式,二次分区中心线与一次分区分界线相重合。首先根据初始四分区,将梯度相位相同且相互连接的边缘点编组生成直线支持区,再对其进行边缘分裂,进而拟合出对应的直线。然后将不满足一次分区条件的边缘点再依据二次分区进行直线提取,以弥补一次分区在分界线附近产生的边缘断裂。本文算法原理简单,不需要参数调整。试验验证和对比分析表明,该算法不仅能有效、准确地提取影像上的直线特征,而且对于影像上的曲线特征也能通过直线拟合得到较好的提取结果。 展开更多

关键词 叠置分区 相位编组 HOUGH变换 直线提取 直线拟合

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离散T-S模糊控制系统的稳定性分析与系统化设计 被引量：5

2

作者 张松涛 任光 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期113-117,共5页

研究了离散T-S模糊控制系统的稳定性判定方法和系统化设计方法:在所有的最大交叠规则组中构造出分段离散型Lyapunov函数,每个离散Lyapunov函数是各自最大交叠规则组中的一个Lyapunov函数。在此基础上,提出了一个新的判定系统稳定性的充... 研究了离散T-S模糊控制系统的稳定性判定方法和系统化设计方法:在所有的最大交叠规则组中构造出分段离散型Lyapunov函数,每个离散Lyapunov函数是各自最大交叠规则组中的一个Lyapunov函数。在此基础上,提出了一个新的判定系统稳定性的充分条件,该条件仅需在每个最大交叠规则组中分别寻找各自公共的正定矩阵。较之以往稳定性判定方法,此方法不仅克服了需要寻找一个公共矩阵的不足,而且也减少了求解Lyapunov不等式的个数。文中利用并行分布补偿方法设计了模糊控制器,仿真示例说明了此方法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 T-S模糊控制系统 稳定性分析 双交叠模糊分划 李雅普诺夫函数

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基于数据交叠分区的并行DBSCAN算法 被引量：9

3

作者 宋明 刘宗田 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2004年第7期17-20,共4页

DBSCAN是基于密度的聚类算法的一个典型代表 ,它对空间数据库聚类有很好的性能。然而 ,在对大规模数据库聚类时 ,DBSCAN需要大量内存支持并伴随着I/O开销。随着高性能计算机的发展 ,特别是集群式计算机的出现 ,提供了一种解决DBSCAN算... DBSCAN是基于密度的聚类算法的一个典型代表 ,它对空间数据库聚类有很好的性能。然而 ,在对大规模数据库聚类时 ,DBSCAN需要大量内存支持并伴随着I/O开销。随着高性能计算机的发展 ,特别是集群式计算机的出现 ,提供了一种解决DBSCAN算法缺陷的方法。测试表明 。 展开更多

关键词 大规模数据库 聚类 数据交叠分区 DBSCAN算法 并行计算

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基于数据分区的并行DBSCAN算法 被引量：16

4

作者 何中胜 刘宗田 庄燕滨 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2006年第1期114-116,共3页

DBSCAN是基于密度的聚类算法的一个典型代表算法,它对空间数据库聚类有很好的性能.然而,在对大规模数据库聚类时,DBSCAN需要大量内存支持并伴随着I/O开销.随着高性能计算机的发展,特别是集群式计算机出现,给我们提供了一种解决DBSCAN算... DBSCAN是基于密度的聚类算法的一个典型代表算法,它对空间数据库聚类有很好的性能.然而,在对大规模数据库聚类时,DBSCAN需要大量内存支持并伴随着I/O开销.随着高性能计算机的发展,特别是集群式计算机出现,给我们提供了一种解决DBSCAN算法缺陷的方法,本文提出一种建立在集群式高性能计算机上基于数据分区并行DBSCAN算法.测试结果表明,它极大地降低了DBSCAN对时间和空间的需要. 展开更多

关键词 大规模数据库 聚类 数据分区 DBSCAN算法 并行计算消息传送

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城市轨道交通车站客流吸引范围重叠区域划分模型 被引量：8

5

作者 李俊芳 杜慎旭 钱卫力 《城市交通》 北大核心 2015年第6期61-64,共4页

现有城市轨道交通车站客流吸引范围划分方法大多未考虑相邻车站间的重叠区域,导致车站客流预测值偏大。为了提高车站客流预测的准确性,考虑中间站、首末站、换乘站,针对不同相邻车站类型提出客流分配量计算公式。基于此构建轨道交通车... 现有城市轨道交通车站客流吸引范围划分方法大多未考虑相邻车站间的重叠区域,导致车站客流预测值偏大。为了提高车站客流预测的准确性,考虑中间站、首末站、换乘站,针对不同相邻车站类型提出客流分配量计算公式。基于此构建轨道交通车站客流吸引范围重叠区域划分模型,并采用日本东京都城市轨道交通车站的相关数据标定模型参数。最后,以上海市轨道交通11号线安亭站及相邻的兆丰路站和汽车城站为例进行模型验证,结果显示精确度为78.6%。指出产生误差的原因可能在于上海市与东京都的差异以及交通小区数量过少。 展开更多

关键词 城市轨道交通 客流预测 车站客流吸引范围 重叠区域划分模型

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分布式虚拟环境中区域重叠划分研究

6

作者 孙立新 诸昌钤 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第6期85-87,共3页

分布式虚拟环境在划分区域后，区域边界附近的化身不能实时交换动态信息。针对这一情况，提出了区域重叠划分方法，通过增加一定的网络负载和多播组数目，来最大限度地保证相邻化身之间实时交换数据。详细分析了区域重叠划分方法，以及... 分布式虚拟环境在划分区域后，区域边界附近的化身不能实时交换动态信息。针对这一情况，提出了区域重叠划分方法，通过增加一定的网络负载和多播组数目，来最大限度地保证相邻化身之间实时交换数据。详细分析了区域重叠划分方法，以及实现中的具体问题。 展开更多

关键词 分布式虚拟环境 区域重叠划分 化身 多播

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具有双交叠输入的T-S模糊系统的H_∞控制

7

作者 何亮 罗均 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第S2期1810-1815,共6页

针对一类非线性时滞不确定的T-S模糊系统,在充分利用输入变量的双交叠模糊分划性质的基础上,提出了一个新的判定系统H_∞稳定性的充分条件,并同时提出了控制器的设计方案。通过求解线性矩阵不等式(LMI)得到满足要求的控制器参数,使系统... 针对一类非线性时滞不确定的T-S模糊系统,在充分利用输入变量的双交叠模糊分划性质的基础上,提出了一个新的判定系统H_∞稳定性的充分条件,并同时提出了控制器的设计方案。通过求解线性矩阵不等式(LMI)得到满足要求的控制器参数,使系统具有良好的稳态精度和动态性能。仿真的结果可以表明:利用输入变量的双交叠性质,可以较容易地在各个最大交叠规则组内找到一个公共的正定解矩阵,这样就大大减少了以往求解多个LMI的难度和局限性。 展开更多

关键词 T-S模糊模型 线性矩阵不等式 双交叠模糊分划 最大交叠规则组

原文传递

一种高效的层次聚类分析算法 被引量：13

8

作者 吴帆 李石君 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第9期70-71,81,共3页

层次聚类算法是一类重要的聚类分析方法。传统的层次聚类算法的时间和空间复杂度很大，这使得聚类分析在大型数据集上的应用受到限制。该文提出一种基于重叠区的3阶段改进算法，该算法将大大减少算法的时间复杂度和空间复杂度。

关键词 聚类分析 数据对象 层次聚类算法 重叠区

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分块最大相似性嵌入稀疏编码的人脸识别 被引量：8

9

作者 汪淑贤 熊承义 +2 位作者 高志荣 周城 侯建华 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期954-960,共7页

图像相似性先验嵌入的方法能有效提升基于稀疏编码表示的人脸识别在低维特征空间的识别性能.针对非受控人脸图像存在表情变化、部分遮挡和伪装的问题,提出基于图像分块的最大相似性嵌入稀疏编码表示的人脸识别方法.该方法首先将训练图... 图像相似性先验嵌入的方法能有效提升基于稀疏编码表示的人脸识别在低维特征空间的识别性能.针对非受控人脸图像存在表情变化、部分遮挡和伪装的问题,提出基于图像分块的最大相似性嵌入稀疏编码表示的人脸识别方法.该方法首先将训练图像和测试图像进行同样的非重叠分块;然后计算测试图像与各训练图像对应分块间的相似性,并以其最大值度量图像间的相似性;最后将提取的最大块相似性信息嵌入到稀疏编码表示的人脸识别中.在AR标准人脸库上的测试表明,与全局相似性嵌入的加权稀疏编码表示分类方法相比,文中方法在训练样本和测试样本同时存在表情变化、遮挡和伪装的人脸识别中具有较大的性能提升. 展开更多

关键词 人脸识别 稀疏表示 最大块相似性嵌入 非重叠分块

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考虑边界荷载作用方向的特长隧道初始应力场分区反演方法 被引量：4

10

作者 周朝 尹健民 +3 位作者 董志宏 刘元坤 韩晓玉 张新辉 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第S01期2725-2734,共10页

地应力对隧道的设计、施工至关重要。为解决大范围应力场分区反演中各子区边界应力无法连续过渡且不能全线分析工程整体应力场的问题,基于多元线性回归原理,首先结合地应力场反演的工程经验,研究了模拟隧道轴向方向构造应力场时的边界... 地应力对隧道的设计、施工至关重要。为解决大范围应力场分区反演中各子区边界应力无法连续过渡且不能全线分析工程整体应力场的问题,基于多元线性回归原理,首先结合地应力场反演的工程经验,研究了模拟隧道轴向方向构造应力场时的边界荷载施加问题;其次,提出“重叠分区–组合”的地应力场分区反演方法;最后,将该方法应用于新疆天山胜利特长公路隧道,验证了方法的有效性,并分析工程区全线的应力场分布特征。结果表明:模拟隧道轴向构造应力场时,边界荷载的施加应从计算域内地势高的一侧施加;“重叠分区–组合”的地应力场反演方法,有效避免工程区整体回归反演时隧道轴线方向边界荷载作用不当导致的应力场结果异常现象,同时保证子区域边界应力的连续过渡,分区再组合得到的整体地应力场分布规律合理。反演方法可为特长隧道工程的地应力场反演提供参考。 展开更多

关键词 岩石力学 特长隧道 地应力场 重叠分区 组合 反演

原文传递

基于相交划分的动态网格聚类算法 被引量：3

11

作者 邱保志 宋晓军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第12期4457-4459,共3页

为了解决相交网格划分技术中聚类结果对数据输入顺序的依赖性和聚类结果精度不高的问题,提出了一种基于相交划分的动态网格聚类算法(DGBO)。该算法利用相交网格划分技术和移动网格技术来解决上述问题,通过连接相交的高密度网格单元形成... 为了解决相交网格划分技术中聚类结果对数据输入顺序的依赖性和聚类结果精度不高的问题,提出了一种基于相交划分的动态网格聚类算法(DGBO)。该算法利用相交网格划分技术和移动网格技术来解决上述问题,通过连接相交的高密度网格单元形成聚类,只需一个参数,运行速度快。实验表明,DGBO算法能够快速有效地对任意形状、大小的数据集进行聚类,并能很好地识别出孤立点和噪声。 展开更多

关键词 聚类 算法 相交划分 移动网格 动态网格

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基于云计算平台的并行DBSCAN算法 被引量：3

12

作者 蔡永强 陈平华 李惠 《广东工业大学学报》 CAS 2016年第1期51-56,72,共7页

DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法,具有速度快、可以发现噪声的优点,但在处理大规模数据时出现聚类效率低、内存和I/O消耗大、聚类精度降低的问题,集群式计算机技术特别是云计算技术的发展提供了解决DBSCAN算法缺陷的方案.文... DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法,具有速度快、可以发现噪声的优点,但在处理大规模数据时出现聚类效率低、内存和I/O消耗大、聚类精度降低的问题,集群式计算机技术特别是云计算技术的发展提供了解决DBSCAN算法缺陷的方案.文中提出了数据预分区的并行PMDBSCAN算法,该算法在聚类之前对数据分区预处理,利用并行编程模型MapReduce实现DBSCAN算法并行化,结合重叠分区思想,减少I/O消耗.实验结果表明,在大规模数据集上,PMDBSCAN算法聚类有效提高了聚类的速度、减少了I/O消耗、改善了聚类的质量. 展开更多

关键词 大规模数据库 DBSCAN算法 重叠分区 映射/归约

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基于移动平台的异构并行字符串匹配算法 被引量：2

13

作者 刘磊 李广力 +2 位作者 徐玥 张桐搏 吕帅 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期82-88,共7页

针对信息处理中常见的字符串匹配问题,通过对经典的Brute Force算法和KnuthMorris-Pratt算法进行分析,根据GPU异构并行计算任务的分配特性,设计一种针对Knuth-Morris-Pratt算法的数据重叠划分并行方案,并提出一种基于移动平台的异构并... 针对信息处理中常见的字符串匹配问题,通过对经典的Brute Force算法和KnuthMorris-Pratt算法进行分析,根据GPU异构并行计算任务的分配特性,设计一种针对Knuth-Morris-Pratt算法的数据重叠划分并行方案,并提出一种基于移动平台的异构并行字符串匹配算法KMP_MOP.在PowerVR移动平台环境下使用千万级长度的字符串数据对算法的性能进行测试,同时对算法在其他平台的执行情况进行比较,验证了并行算法的性能可移植性.实验结果表明,KMP_MOP算法能充分利用移动平台中的GPU性能,有效提高具有GPU的移动平台设备的字符串匹配效率. 展开更多

关键词 字符串匹配 重叠划分 移动平台 异构并行计算

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OFDM系统中一种基于重叠分块的OLR MMSE信道估计方法

14

作者 彭玲 《湖南工程学院学报（自然科学版）》 2008年第1期5-8,共4页

最小均方误差MMSE是OFDM系统中一种常用的信道估计算法,针对MMSE算法复杂度太高的缺点,首先利用重叠分块方法将信道自相关矩阵分解为各个独立的低阶子矩阵,分别进行最优低秩OLR MMSE信道估计,最后对所有的信道频率响应进行合并.仿真结... 最小均方误差MMSE是OFDM系统中一种常用的信道估计算法,针对MMSE算法复杂度太高的缺点,首先利用重叠分块方法将信道自相关矩阵分解为各个独立的低阶子矩阵,分别进行最优低秩OLR MMSE信道估计,最后对所有的信道频率响应进行合并.仿真结果表明,该方法补偿了边缘子载波效应,能够在大大降低算法复杂度的同时保证一定的估计精度. 展开更多

关键词 OFDM MMSE 信道估计 重叠分块

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