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一种基于SVM和主动学习的图像检索方法 被引量：6
1
作者 王新建 罗光春 +2 位作者 秦科 陈爱国 赖云一 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第12期3836-3838,3846,共4页
为了提高图像检索的速度和准确性,提出了一种基于SVM和主动学习的图像检索方法。该方法分为两个阶段:第一阶段用K-means聚类算法在图像数据库中找出代表性样本,有效地缩小了目标图像的查找范围;第二阶段通过对未标注样本与分类边界之间... 为了提高图像检索的速度和准确性,提出了一种基于SVM和主动学习的图像检索方法。该方法分为两个阶段:第一阶段用K-means聚类算法在图像数据库中找出代表性样本,有效地缩小了目标图像的查找范围;第二阶段通过对未标注样本与分类边界之间的距离以及其近邻密度进行综合评价,选出最有价值的关键性样本作为训练样本,使得分类器可以通过较少的反馈次数快速达到较高的准确性。实验表明,该算法可以有效提高图像的检索性能。 展开更多
关键词 图像检索 SVM 主动学习 K—means 代表性样本 关键性样本
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风力机支撑结构疲劳损伤评估中的不确定性分析 被引量：2
2
作者 赵艳 杜艳强 +2 位作者 王新武 杨哲 王振宇 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第16期6313-6319,共7页
风力机支撑结构所处的环境条件复杂,其振动特性和疲劳问题是决定风力机安全运行的关键因素。通过对1.5MW风力机的环境数据和塔底应变进行长期监测,研究风力机设计规范给出的疲劳计算方法中未涵盖的一些关键问题。首先,分析风速与塔底应... 风力机支撑结构所处的环境条件复杂,其振动特性和疲劳问题是决定风力机安全运行的关键因素。通过对1.5MW风力机的环境数据和塔底应变进行长期监测,研究风力机设计规范给出的疲劳计算方法中未涵盖的一些关键问题。首先,分析风速与塔底应力的关系。然后,使用雨流计数法和Palmgren-Miner准则,研究在相差不大的风速和风向下,转速对塔底应力和疲劳损伤的影响。结果表明:风力机停机时的塔底应力较叶轮旋转时小得多,产生的疲劳损伤也最小;启停机过程会使塔底应力呈现非平稳特征,强烈影响结构的应力幅值和疲劳损伤。此外,分析代表性样本的不同选择对损伤结果的影响。因此,在疲劳损伤评估时,应更加准确地定义荷载工况并选择合理的代表性样本。 展开更多
关键词 风力机 疲劳损伤评估 随机性 非平稳响应 代表性样本
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基于样本不确定性和代表性相结合的可控主动学习算法研究 被引量：4
3
作者 胡正平 高文涛 万春艳 《燕山大学学报》 CAS 2009年第4期341-346,共6页
通过选取最有信息量的样本提交专家进行标注,主动学习算法可以有效地减少无效标注样本的工作量。在充分考虑位于分类边界的不确定样本和基于先验分布的具有代表性样本的基础上,本文构造了不确定性与代表性相结合的可控主动学习算法。首... 通过选取最有信息量的样本提交专家进行标注,主动学习算法可以有效地减少无效标注样本的工作量。在充分考虑位于分类边界的不确定样本和基于先验分布的具有代表性样本的基础上,本文构造了不确定性与代表性相结合的可控主动学习算法。首先利用样本的NN分布状况建立不确定性置信度模型,该思路不需要知道样本分布的具体类型和参数计算;然后在样本聚集度模型的基础上进行聚类,在此基础上建立代表性置信度模型。最后将不确定性置信度模型与代表性置信度模型进行综合,构造可控的主动学习策略,使得每次主动学习选择的样本更具有"价值"。在UCI机器学习数据库上的仿真实验结果表明本文的思路是合理可行的,在实验所用数据集上,当达到相同的目标正确率时,本文的方法比随机采样算法所需的样本数量少得多。 展开更多
关键词 可控主动学习 不确定性样本 样本先验分布 代表性样本
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样本典型性分析与线性鉴别分析 被引量：3
4
作者 徐勇 池艳广 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第13期163-166,共4页
首先分析了经典LDA方法的物理意义及其局限性,然后提出了一个新的LDA方法。该方法强调训练样本的典型性与代表性,并认为相同类别中与一个样本距离较远的若干样本是同一类别中对这个样本有典型意义的样本,而不同类别中与这个样本距离较... 首先分析了经典LDA方法的物理意义及其局限性,然后提出了一个新的LDA方法。该方法强调训练样本的典型性与代表性,并认为相同类别中与一个样本距离较远的若干样本是同一类别中对这个样本有典型意义的样本,而不同类别中与这个样本距离较近的若干样本也是对该样本而言有典型代表意义的样本。该新的LDA方法基于定义在这些典型样本上的类间散布矩阵与类内散布矩阵实现特征提取。方法的物理意义体现为:特征提取过程中最大化样本与不同类中的典型样本间距离与最小化样本与同类中的典型样本间距离这一思路的实现,可使抽取出的不同类别的样本特征具有更大的线性可分离性。充分的理论与实验分析表明本文方法可优于经典LDA方法。 展开更多
关键词 经典LDA方法 典型样本 特征提取
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基于代表样本动态生成的中文网页分类 被引量：2
5
作者 华北 曹先彬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第10期2502-2504,共3页
针对中文网页分类问题该文设计了一种新的基于代表样本动态生成的分类算法。算法通过对原始训练样本集的训练逐个生成代表样本,并充分利用被裁剪训练样本的有效信息,对已生成的代表样本进行多次调整,从而使代表样本更具有代表性。基于... 针对中文网页分类问题该文设计了一种新的基于代表样本动态生成的分类算法。算法通过对原始训练样本集的训练逐个生成代表样本,并充分利用被裁剪训练样本的有效信息,对已生成的代表样本进行多次调整,从而使代表样本更具有代表性。基于该算法的中文网页分类器的实验结果表明,算法有效地压缩了原始训练样本集,提高了分类效率,同时保持了分类的准确性;具有较好的分类性能。 展开更多
关键词 K-近邻 代表样本 调整
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基于动态聚类及样本筛选的人脸识别 被引量：2
6
作者 桑军 胡海波 +3 位作者 叶春晓 向宏 傅鹂 蔡斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第23期191-192,196,共3页
为了综合体现训练样本的共性和个性,应用动态聚类技术,通过对于训练样本集中的同类别样本进行动态聚类,形成若干样本子集,并将这些子集的类心作为代表用于距离计算,避免了采用样本全集类心作为代表所导致的样本个性削弱,也比采用所有训... 为了综合体现训练样本的共性和个性,应用动态聚类技术,通过对于训练样本集中的同类别样本进行动态聚类,形成若干样本子集,并将这些子集的类心作为代表用于距离计算,避免了采用样本全集类心作为代表所导致的样本个性削弱,也比采用所有训练样本作为代表样本减少了存储空间和计算时间。此外,通过对于训练样本进行筛选,去除了孤立样本的影响,避免了"过拟合"现象。实验结果证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 最小距离判别准则 代表样本 动态聚类
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花岗质岩石中矿物含量和粒径对代表性样品的约束 被引量：1
7
作者 杨宗锋 罗照华 +1 位作者 黄丹峰 周久龙 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期951-959,共9页
为了获得代表性样品的大小和其约束条件,基于全晶质岩石结构的特征,以理想的花岗岩成分为基础,利用模拟统计的方法,初步探讨了代表性样品与矿物含量和矿物粒径之间的关系,获得了矿物含量和粒径变化时,样品大小对矿物实际含量和真实含量... 为了获得代表性样品的大小和其约束条件,基于全晶质岩石结构的特征,以理想的花岗岩成分为基础,利用模拟统计的方法,初步探讨了代表性样品与矿物含量和矿物粒径之间的关系,获得了矿物含量和粒径变化时,样品大小对矿物实际含量和真实含量间最大可能差值的影响。统计样品截面视域中斑晶数目的多少,可以获取样品中矿物实际含量与真实含量的最大差距。利用斑晶的平均粒度可以近似获得代表性样品的大小。相同大小样品下,粒径大的样品偏离真实含量的程度更高,斑晶或等粒结构中的粗粒矿物含量是20%时,所需代表性样品最大。最后以麻棚岩体和房山岩体为实例进行了验证和应用说明。 展开更多
关键词 岩石结构 代表性样品 矿物含量 矿物粒径 花岗质岩石 斑晶
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基于代表样本动态生成的快速文本分类
8
作者 华北 曹先彬 《计算机仿真》 CSCD 2007年第6期322-325,共4页
κ-近邻作为一种简单、有效、非参数的分类方法,在文本分类中得到广泛的应用,但是这种方法计算量较大。针对κ-近邻法的不足之处,提出了一种新的快速文本分类方法,通过对原始训练样本集的训练生成代表样本,再根据原始训练样本与已生成... κ-近邻作为一种简单、有效、非参数的分类方法,在文本分类中得到广泛的应用,但是这种方法计算量较大。针对κ-近邻法的不足之处,提出了一种新的快速文本分类方法,通过对原始训练样本集的训练生成代表样本,再根据原始训练样本与已生成代表样本之间的分布状况,对已生成的代表样本进行多次调整,从而使代表样本更具有代表性。这种方法有效地压缩了原始训练样本集,提高了分类效率;同时,由于代表样本的分布更加合理,可以提高分类的准确性。实验结果显示,此方法具有很好的分类性能。 展开更多
关键词 文本分类 代表样本 快速分类
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黄土高原不同地貌类型区农田土壤有机碳采样布点方法研究 被引量：12
9
作者 张圣民 许明祥 +1 位作者 张志霞 李彬彬 《自然资源学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第4期634-643,共10页
采样设计是土壤有机碳研究中面临的首要问题。论文对黄土高原不同地貌类型区农田土壤有机碳进行抽样样本代表性评价,对比分析了不同采样方法的样点布设效率,结果表明:1)高塬区合理采样布点方法应为网格布点法,采样点布设格网间隔4 km,... 采样设计是土壤有机碳研究中面临的首要问题。论文对黄土高原不同地貌类型区农田土壤有机碳进行抽样样本代表性评价,对比分析了不同采样方法的样点布设效率,结果表明:1)高塬区合理采样布点方法应为网格布点法,采样点布设格网间隔4 km,网格布点法较随机布点法和联合单元布点法效率分别提高64.3%和31.8%;2)平原区合理采样布点方法应为网格布点法,采样点布设格网间隔2 km,网格布点较随机布点和联合单元布点效率分别提高64.8%和128.8%;3)丘陵区合理采样布点方法应为联合单元布点法,样点布设密度为1个/1 314 hm2,联合单元布点较随机布点和网格布点效率分别提高205.8%和294.2%。 展开更多
关键词 土壤有机碳 采样布点方法 样本代表性 布点效率
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基于主成分分析的光谱重建训练样本选择方法研究 被引量：12
10
作者 李婵 万晓霞 +2 位作者 刘强 梁金星 李俊锋 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1400-1405,共6页
训练样本构成是影响光谱重建精度的一个重要因素,针对学习型光谱重建算法中训练样本选择问题,提出了一种基于主成分分析的训练样本选择方法。为了保证训练样本与重建样本的相似度,首先根据欧式距离最小原则从待选样本集中选择与重建样... 训练样本构成是影响光谱重建精度的一个重要因素,针对学习型光谱重建算法中训练样本选择问题,提出了一种基于主成分分析的训练样本选择方法。为了保证训练样本与重建样本的相似度,首先根据欧式距离最小原则从待选样本集中选择与重建样本相机响应值相似的样本,并去掉其中的重复样本;然后进行主成分分析;设定阈值筛选各主成分系数较大的样本作为训练样本,最后得到与主成分个数相同的训练样本子集。为验证该方法的有效性,通过在镜头前加载宽带滤色片搭建多通道图像获取系统采集多通道图像信息,将得到的各样本子集用作训练样本,利用伪逆法重建光谱信息,最后将重建的光谱精度与常用的训练样本及训练样本选择方法得到的重建光谱精度进行比较。实验结果表明:提出的方法显著提高了光谱重建的色度精度和光谱精度,优于常用的样本选择方法,能较大程度满足高精度颜色复制要求。 展开更多
关键词 训练样本选择 主成分分析 光谱重建 多通道图像采集
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