利用多尺度特征与深度网络对遥感影像进行场景分类 被引量：62

1

作者 许夙晖 慕晓冬 +1 位作者 赵鹏 马骥 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期834-840,共7页

针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采... 针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采样Contourlet变换方法对遥感图像多尺度分解,然后对分解后的高频子带和低频子带分别用DCNN训练得到了不同尺度的图像特征,最后采用MKSVM综合多尺度特征并实现遥感图像场景分类。对标准遥感图像分类数据集的试验结果表明,本算法能够结合低频和高频子带对不同类别场景的识别优势,对遥感图像场景取得较好的分类结果。 展开更多

关键词 遥感图像 场景分类 深度卷积神经网络 非下采样轮廓波变换 多核支持向量机

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基于云模型的指挥控制系统效能评估 被引量：35

2

作者 李琳琳 路云飞 +1 位作者 张壮 和何 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期815-822,共8页

由于新一代指挥控制系统尚处于研制阶段,对其进行效能评估时存在诸多不确定因素,导致评估指标模糊性和随机性较大,引入云模型理论,将不确定性因素转化为定量化的数字特征,实现了定性指标的定量化处理。以作战指挥控制系统效能评估为背景... 由于新一代指挥控制系统尚处于研制阶段,对其进行效能评估时存在诸多不确定因素,导致评估指标模糊性和随机性较大,引入云模型理论,将不确定性因素转化为定量化的数字特征,实现了定性指标的定量化处理。以作战指挥控制系统效能评估为背景,首先结合系统特点,在广泛征询专家意见的基础上,构建了评估指标体系;其次,为尽可能避免主观因素影响,利用排队理论求解指标权重,并采用逆向云发生器将不确定性指标转化为定量化的云数字特征;利用云运算规则将指标权重与指标云有效融合得出综合评价云,根据综合评价云与各标准云的相似度大小,得出综合评估结果。最后,通过与经典模糊综合评估法和云重心评判法的对比分析,验证了该算法的可行性。 展开更多

关键词 云模型 效能评估 云发生器 云相似度 指标体系

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基于多尺度特征融合的遥感图像场景分类 被引量：33

3

作者 杨州 慕晓冬 +1 位作者 王舒洋 马晨晖 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期3099-3107,共9页

为了解决遥感图像场景分类中因样本量小而分类精度不高的问题,提出了一种基于多尺度特征融合(MSFF)的分类方法。首先,对遥感图像进行尺度变换,得到同一遥感源图像的多个不同尺度图像。接着,将其分别输入深度卷积神经网络(DCNN)中进行卷... 为了解决遥感图像场景分类中因样本量小而分类精度不高的问题,提出了一种基于多尺度特征融合(MSFF)的分类方法。首先,对遥感图像进行尺度变换,得到同一遥感源图像的多个不同尺度图像。接着,将其分别输入深度卷积神经网络(DCNN)中进行卷积操作。然后,将各卷积层和全连接层提取出的不同尺度特征进行降维和编码/平均池化操作。最后,将各尺度特征进行编码融合并利用多核支持向量机(MKSVM)进行场景分类。在两个公开遥感图像数据集UCM Land-Use和NWPU-RESISC45中进行试验,分类精度最高分别达到98.91%和99.33%。本文方法能够利用不同尺度的图像特征,结合低、中、高层语义表示,使融合特征的可辨识性更高,同时使用多核支持向量机提高了深度网络学习的泛化能力,因此分类效果更好。 展开更多

关键词 遥感图像 场景分类 深度卷积神经网络 特征融合 多核支持向量机

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采用改进粒子群优化的SVM方法实现中文文本情感分类 被引量：19

4

作者 王立志 慕晓冬 刘宏岚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第1期231-236,共6页

近年来,随着网络用户量的不断增加,用户评论数量也呈爆炸式增长,伴随而来的是大量可用于参考和深度挖掘的信息,文本情感分类应运而生。分类模型的预测精度和执行速度是衡量模型优劣的关键。使用传统的SVM进行文本情感分类,算法简单,易... 近年来,随着网络用户量的不断增加,用户评论数量也呈爆炸式增长,伴随而来的是大量可用于参考和深度挖掘的信息,文本情感分类应运而生。分类模型的预测精度和执行速度是衡量模型优劣的关键。使用传统的SVM进行文本情感分类,算法简单,易于实现,但其模型参数决定了分类准确率。针对这种情况,文中将改进粒子群优化算法与SVM分类方法相结合,采用了改进粒子群算法优化的SVM方法对影视剧评论的情感进行了研究分析。首先,通过网络爬虫获取豆瓣电影评论数据,将数据预处理后利用加权word2vec向量化文本信息,将其作为支持向量机可识别的输入;然后,使用自适应惯性递减策略并引入交叉算子来改进粒子群算法,并对SVM模型的损失函数、惩罚参数及核函数的参数进行优化;最后,实现文本的情感分类。在同一数据集上的实验结果表明,所提方法有效规避了传统的情感词典方法受词语顺序和不同语境影响的缺陷及使用卷积出现梯度消失或弥散的问题,同时也克服了粒子群算法易陷入局部最优的不足。相较于其他方法,所提分类模型的执行速度更快,有效地提高了分类准确率。 展开更多

关键词 情感分析 网络爬虫 SVM分类 惯性递减 粒子群优化

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基于极限学习机参数迁移的域适应算法 被引量：18

5

作者 许夙晖 慕晓冬 +1 位作者 柴栋 罗畅 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期311-317,共7页

针对含少量标签样本的迁移学习问题,本文提出了基于极限学习机(Extreme learning machine,ELM)参数迁移的域适应算法,其核心思想是将目标域的ELM分类器参数投影到源域参数空间中,使其最大限度地与源域的分类器参数分布相同.此外,考虑到... 针对含少量标签样本的迁移学习问题,本文提出了基于极限学习机(Extreme learning machine,ELM)参数迁移的域适应算法,其核心思想是将目标域的ELM分类器参数投影到源域参数空间中,使其最大限度地与源域的分类器参数分布相同.此外,考虑到迁移中有可能带来负迁移的情况,在目标函数中引入正则项约束.本文算法与以往的域适应算法相比优势在于,其分类器参数以及转移矩阵是同时优化得到的,并且其目标函数求解过程相对简单.实验结果表明,与主流的域适应算法相比,本文算法在精度与效率上都表现出明显的优势. 展开更多

关键词 域适应 迁移学习 极限学习机 正则化 中层语义特征 深度特征

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多核融合多尺度特征的高光谱影像地物分类 被引量：15

6

作者 王庆超 付光远 +1 位作者 汪洪桥 王超 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期980-988,共9页

对于高光谱影像地物分类问题,为更加有效地利用像元空间信息和光谱信息,提高地物分类精度,提出了多核融合多尺度特征的分类方法。首先,通过多尺度空间滤波和PCA白化,提取出多尺度特征;接着在核稀疏表示分类器内使用多核方式对分别表示... 对于高光谱影像地物分类问题,为更加有效地利用像元空间信息和光谱信息,提高地物分类精度,提出了多核融合多尺度特征的分类方法。首先,通过多尺度空间滤波和PCA白化,提取出多尺度特征;接着在核稀疏表示分类器内使用多核方式对分别表示每项特征,在分类器内实现特征自动融合,根据子核与理想核、子核之间距离求取核组合的权重,使用训练集所构成的字典在特征空间内对待测样本进行线性表示,根据每类地物的重构误差确定待测像元所属地物类别。实验结果表明:对于Indian Pines影像和Pavia University影像总体分类精度分别达到99.51%和97.96%,较传统方法明显提高,并且对于小样本地物识别精度也都能达到90%以上。本文算法对于高光谱影像地物具有更强的识别能力,并且具有较强的稳定性和鲁棒性。 展开更多

关键词 高光谱影像 稀疏表示 多尺度 多核学习 地物分类

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基于信息优势的指控系统指标体系构建及建模 被引量：13

7

作者 李琳琳 路云飞 +1 位作者 张壮 和何 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期577-582,共6页

随着网络中心战的提出,信息优势在指挥控制系统中的作用日益突出,针对传统指挥控制系统评估指标体系未能很好吸纳信息优势,而导致评估结果与实际结果有偏差的问题,创新性地将信息优势作为一个重要因素纳入评估指标体系,构建了基于信息... 随着网络中心战的提出,信息优势在指挥控制系统中的作用日益突出,针对传统指挥控制系统评估指标体系未能很好吸纳信息优势,而导致评估结果与实际结果有偏差的问题,创新性地将信息优势作为一个重要因素纳入评估指标体系,构建了基于信息优势的指挥控制系统评估指标体系,并结合各指标特点建立了典型的、可量化的数学模型。最后,提出了指标体系构建过程中需要注意和把握的要点,并通过实例分析验证了指标体系的可行性及模型的正确性。 展开更多

关键词 指标体系 指挥控制 信息优势 效能评估 网络中心战

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面向环境感知的无线传感网络路由方法综述 被引量：11

8

作者 董海俊 韦素媛 +3 位作者 刘兴成 齐小刚 刘立芳 范英盛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第1期14-23,33,共11页

路由传输与数据聚合是无线传感器网络中的两个重要方面,有着广泛的应用。网络的多样性导致没有普适的路由算法与数据聚合方案,因此对二者进行总结很有必要。对无线传感器网络中的路由方法与数据聚合进行了总结。首先,介绍了典型的无线... 路由传输与数据聚合是无线传感器网络中的两个重要方面,有着广泛的应用。网络的多样性导致没有普适的路由算法与数据聚合方案,因此对二者进行总结很有必要。对无线传感器网络中的路由方法与数据聚合进行了总结。首先,介绍了典型的无线传感器网络路由方法;其次,面向多类传感器描述了不同的数据聚合与路由方法;然后,阐述了一维传感器网络中的数据收集与路由方法;最后,总结了相关的研究方向和发展趋势。 展开更多

关键词 无线传感器网络 路由 数据聚合

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面向高光谱图像分类的空谱半监督局部判别分析 被引量：11

9

作者 侯榜焕 姚敏立 +2 位作者 王榕 张峰干 戴定成 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期306-315,共10页

针对传统的基于特征提取的高光谱图像分类算法大多只考虑光谱信息而忽略空间信息的问题,提出了一种基于空谱半监督局部判别分析(S3 ELD)和空谱最近邻(SSNN)分类器的高光谱图像分类算法。该算法结合高光谱图像的空间一致性,在利用标记样... 针对传统的基于特征提取的高光谱图像分类算法大多只考虑光谱信息而忽略空间信息的问题,提出了一种基于空谱半监督局部判别分析(S3 ELD)和空谱最近邻(SSNN)分类器的高光谱图像分类算法。该算法结合高光谱图像的空间一致性,在利用标记样本的判别信息保持数据集可分性的基础上,定义空间近邻像元散度矩阵来保存像元的空间近邻结构,提出基于空谱距离的相似性度量并将其应用于局部流形结构的发现和SSNN的构建。S3 ELD算法不仅能揭示数据集的局部几何关系,而且增强了光谱域同类像元和空间域近邻像元在低维嵌入空间的聚集性。结合SSNN进行分类,进一步提升了分类精度。利用PaviaU和Salinas数据集进行的实验结果表明,S3 ELD算法的总体分类精度分别达到了92.51%和96.29%;与现有几种算法相比,该算法能更有效地提取出判别特征信息,并达到更高的分类精度。 展开更多

关键词 遥感 高光谱图像分类 半监督局部判别分析 空谱距离 空间近邻

原文传递

决策指标组合赋权方法的研究及应用 被引量：11

10

作者 路云飞 李琳琳 张壮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期84-90,共7页

针对组合赋权中主客观权重不能有效融合的问题,提出基于相邻目标优属度和极大熵准则的指标权重确定方法。利用相邻目标优属度确定主观权重得到指标的重要性排序,通过极大熵准则赋权法得到含有变量的客观权重,并运用向量相似性原理找到... 针对组合赋权中主客观权重不能有效融合的问题,提出基于相邻目标优属度和极大熵准则的指标权重确定方法。利用相邻目标优属度确定主观权重得到指标的重要性排序,通过极大熵准则赋权法得到含有变量的客观权重,并运用向量相似性原理找到与指标主观权重最接近的客观权重作为最终权重。结合指挥员决策效能评估指标权重确定的案例,通过不同方法对比分析验证了该方法的合理性和有效性。 展开更多

关键词 相邻目标优属度 极大熵准则 指标赋权 向量相似性 多目标规划

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基于卷积神经网络的高光谱图像谱-空联合分类 被引量：11

11

作者 付光远 辜弘炀 汪洪桥 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第21期268-274,共7页

随着深度学习的发展,卷积神经网络在各种视觉任务中都具有优越的性能;特别是在二维图像分类上,更是获得了很高的分类精度。针对于高光谱图像分类问题,设计了一种新的卷积运算;利用高光谱图像谱-空联合信息建立三维卷积神经网络对其进行... 随着深度学习的发展,卷积神经网络在各种视觉任务中都具有优越的性能;特别是在二维图像分类上,更是获得了很高的分类精度。针对于高光谱图像分类问题,设计了一种新的卷积运算;利用高光谱图像谱-空联合信息建立三维卷积神经网络对其进行分类;并针对高光谱图像样本不均匀性,在网络输出不同类别加入不同的权重加以训练。通过对两个公开高光谱图像数据集的测试,相对于传统方法,能够得到更高的分类精度,表明卷积神经网络对高光谱图像具有更强的特征表达能力。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 高光谱图像 分类

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基于改进的瞬时信息量数字调制识别算法 被引量：8

12

作者 曾旭 慕晓冬 +1 位作者 易昭湘 许夙晖 《无线电工程》 2016年第12期21-25,共5页

针对瞬时信息量的调制识别算法抗噪性能差的问题,提出了一种基于改进的瞬时信息量的数字调制识别算法。通过提取5种新的瞬时信息特征参数,确定其判别次序和判决门限值,使得算法在低信噪比条件下依然能保持很高的识别性能。实验结果表明... 针对瞬时信息量的调制识别算法抗噪性能差的问题,提出了一种基于改进的瞬时信息量的数字调制识别算法。通过提取5种新的瞬时信息特征参数,确定其判别次序和判决门限值,使得算法在低信噪比条件下依然能保持很高的识别性能。实验结果表明,算法在信噪比低至5 dB时,对不同的数字调制信号的识别率均达到90%以上,与同条件下的原有识别算法相比,识别正确率提升了15%。 展开更多

关键词 瞬时信息量 调制识别 判决门限 信噪比

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结合对抗网络与辅助任务的遥感影像无监督域适应方法 被引量：8

13

作者 许夙晖 慕晓冬 +1 位作者 张雄美 柴栋 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期1969-1977,共9页

使用机器学习进行遥感影像标注的一个重要前提是有足够的训练样本,而样本的标注是非常耗时的。本文采用了域适应的方法来解决遥感影像场景分类中小样本量的无监督学习问题,提出了结合对抗网络与辅助任务的遥感影像域适应方法。首先建立... 使用机器学习进行遥感影像标注的一个重要前提是有足够的训练样本,而样本的标注是非常耗时的。本文采用了域适应的方法来解决遥感影像场景分类中小样本量的无监督学习问题,提出了结合对抗网络与辅助任务的遥感影像域适应方法。首先建立了基于深度卷积神经网络的遥感影像分类框架;其次,为了学习到域不变特征,在标签分类器的基础上增加域分类器,并使域损失函数在其反射传播时的梯度与标签损失的梯度相反,从而保证域分类器不能区分样本来自于哪个域;最后引入了辅助分类任务,扩充了样本的同时使网络更具泛化能力。试验结果表明,本文方法优于主流的无监督域适应方法,在小样本遥感影像无监督分类中得到了较好的效果。 展开更多

关键词 遥感影像 场景分类 域适应 深度卷积神经网络 对抗网络 多任务学习

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基于加权K近邻和卷积神经网络的高光谱图像分类 被引量：7

14

作者 付光远 辜弘炀 汪洪桥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第8期2540-2543,2548,共5页

传统的谱空联合分类算法通常定义一个邻域空间作为空间信息,忽略空间中非邻域空间信息,且容易将异类像元也考虑在内。针对高光谱图像分类问题,提出了一种加权K近邻算法能够自适应地提取空间信息。首先定义光谱和空间坐标组成的特征空间... 传统的谱空联合分类算法通常定义一个邻域空间作为空间信息,忽略空间中非邻域空间信息,且容易将异类像元也考虑在内。针对高光谱图像分类问题,提出了一种加权K近邻算法能够自适应地提取空间信息。首先定义光谱和空间坐标组成的特征空间,利用该特征空间寻找目标像元的K个相似像元,并对这些像元根据特征空间进行加权;将加权后的像元按照一定方式组合成三维张量表示最终的谱空联合信息,使用三维卷积神经网络对其进行训练,得到最终分类结果。从实验结果来看,相对于改进前的算法,在总体分类精度上得到了一定的提升,与原始的三维卷积神经网络相比,在收敛速度上也得到大大提升,为高光谱图像的谱空联合分类提供了一种更加实用的方法。 展开更多

关键词 高光谱图像分类 K近邻 卷积神经网络

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空谱结构保持的高光谱图像分类 被引量：7

15

作者 侯榜焕 姚敏立 +2 位作者 贾维敏 沈晓卫 金伟 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期294-301,共8页

高光谱遥感图像具有特征(波段)数多、冗余度高等特点,因此特征选择成为高光谱分类的研究热点。针对此问题,提出了空间结构与光谱结构同时保持的高光谱数据分类算法。考虑高光谱图像的物理特性,首先对图像进行加权空谱重构,使图像的空间... 高光谱遥感图像具有特征(波段)数多、冗余度高等特点,因此特征选择成为高光谱分类的研究热点。针对此问题,提出了空间结构与光谱结构同时保持的高光谱数据分类算法。考虑高光谱图像的物理特性,首先对图像进行加权空谱重构,使图像的空间结构信息自动融入光谱特征,形成空谱特征集;对利用最小二乘回归模型保存数据集的全局相似性结构的基础上,加入局部流形结构正则项,使挑选的特征子集更好地保存数据集的内在本质结构;讨论了窗口大小和正则参数对分类精度的影响。对Indian Pines、Pavia U和Salinas数据集的实验表明,该算法得到的特征子集的总体分类精度达到93.22%、96.01%和95.90%。该算法不仅充分利用了高光谱图像的空间结构信息,而且深入挖掘了数据集的内在本质结构,从而得到更有鉴别性的特征子集,相比传统方法明显提高了分类精度。 展开更多

关键词 高光谱遥感图像分类 特征选择 空谱特征 结构保持

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卫星通信课程实验教学研究 被引量：7

16

作者 张峰干 井亚鹊 +1 位作者 金伟 戴精科 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2017年第8期173-175,216,共4页

针对高昂的实验条件建设成本长期制约卫星通信实验课程开设的问题,依托卫星通信科研实验室,研究设计了低成本的卫星通信实验条件建设方法。该实验建设充分利用计算机仿真平台,组织实验科目;依托科研设备,组织参观学习;调研卫星通信市场... 针对高昂的实验条件建设成本长期制约卫星通信实验课程开设的问题,依托卫星通信科研实验室,研究设计了低成本的卫星通信实验条件建设方法。该实验建设充分利用计算机仿真平台,组织实验科目;依托科研设备,组织参观学习;调研卫星通信市场,建设低成本实验环境,对辅助卫星通信的本科理论教学、培养通信工程专业学生的实践动手能力和系统的通信保障能力具有重要意义。 展开更多

关键词 卫星通信 实验教学平台 通信仿真 天线 低成本

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多移动机器人动态联盟围捕策略 被引量：6

17

作者 付光远 李源 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第A01期1-7,共7页

针对多移动机器人协作围捕中入侵者的位置和数量未知的问题,提出了一种基于改进合同网协议的动态联盟围捕策略。管理者通过分析入侵者的特征,与历史案例完成最佳匹配,并根据信誉度的高低,选出最为合适的承包商(即机器人小组)完成围捕任... 针对多移动机器人协作围捕中入侵者的位置和数量未知的问题,提出了一种基于改进合同网协议的动态联盟围捕策略。管理者通过分析入侵者的特征,与历史案例完成最佳匹配,并根据信誉度的高低,选出最为合适的承包商(即机器人小组)完成围捕任务。距离某入侵者较近的其他小组中的机器人,能够与围捕该入侵者的机器人小组形成联盟,并替换掉小组中较远的机器人,而领先完成任务的小组们可与规定时间内未完成任务的小组形成联盟,以更好地完成围捕任务,并且机器人可以随时退盟。对传统的人工势场方法进行改进,解决了"目标不可到达"和"死锁"问题。面对不同数量的入侵者分别进行了仿真实验,并与经典围捕算法对比,结果表明所提围捕策略能够缩短围捕时间,顺利完成围捕任务。 展开更多

关键词 多移动机器人系统 追捕逃避问题 改进合同网协议 改进人工势场 动态联盟

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基于D2D通信的流量卸载技术综述 被引量：5

18

作者 颜学文 董超 屈毓锛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第11期45-51,共7页

随着各类移动终端与高带宽需求业务的普及,蜂窝网流量已呈现出爆炸性增长的趋势;同时,由于网络用户分布不均匀,蜂窝网流量分布也存在不均衡的现象。基于D2D(Device-to-Device)通信的流量卸载(Traffic offloading)是解决数据流量急剧增... 随着各类移动终端与高带宽需求业务的普及,蜂窝网流量已呈现出爆炸性增长的趋势;同时,由于网络用户分布不均匀,蜂窝网流量分布也存在不均衡的现象。基于D2D(Device-to-Device)通信的流量卸载(Traffic offloading)是解决数据流量急剧增加和不均匀分布的一种经济、有效的技术。首先,根据D2D通信在流量卸载中所承担的任务,将基于D2D通信的流量卸载技术分为以D2D通信为目标和以D2D通信为中继两类;然后,详细介绍每一类技术的研究现状并分析讨论各自的优缺点;最后,提出下一步的潜在研究方向。 展开更多

关键词 网络拥塞 流量卸载 D2D通信 D2D中继

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张量低秩表示和时空稀疏分解的视频前景检测 被引量：5

19

作者 隋中山 李俊山 +2 位作者 张姣 樊少云 孙胜永 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期529-536,共8页

针对视频中前景检测的问题,提出了一种基于张量低秩表示(Tensor Low-Rank Representation,TLRR)和时空稀疏分解的检测方法。由于视频序列中的前景除具有稀疏性外,本身还具有空间上的连续性以及时间上的持续性,本文提出采用时空稀疏范数... 针对视频中前景检测的问题,提出了一种基于张量低秩表示(Tensor Low-Rank Representation,TLRR)和时空稀疏分解的检测方法。由于视频序列中的前景除具有稀疏性外,本身还具有空间上的连续性以及时间上的持续性,本文提出采用时空稀疏范数对前景特性进行深入发掘。利用张量低秩表示方法将原始视频用张量形式进行分解,充分利用了原始数据的行信息和列信息,且将原始的背景、前景二分解泛化为背景、前景和噪声的三分解,使用非精确增广拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,IALM)方法进行最优化求解,并对算法进行了分析。设计实验对本文新方法的有效性进行了验证和比较,并对影响算法效果的重要参数ρ进行了进一步研究实验。实验结果表明:该方法能够有效检测出视频中的运动前景,其准确性相对已有方法有一定提高。 展开更多

关键词 视频 前景检测 低秩 时空稀疏分解 张量低秩表示 非精确增广拉格朗日乘子

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面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析 被引量：5

20

作者 侯榜焕 王锟 +2 位作者 姚敏立 贾维敏 王榕 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期1098-1106,1115,共10页

为充分利用高光谱图像蕴藏的空间信息提升分类精度,提出了面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析(S3 DA)算法。考虑高光谱图像数据集的空间一致性,首先利用少量标记样本定义类内散度矩阵,保存数据集同类像元的光谱近邻结构;再利用无... 为充分利用高光谱图像蕴藏的空间信息提升分类精度,提出了面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析(S3 DA)算法。考虑高光谱图像数据集的空间一致性,首先利用少量标记样本定义类内散度矩阵,保存数据集同类像元的光谱近邻结构;再利用无标记样本定义空间近邻像元散度矩阵,揭示像元间的空间近邻结构和地物的空间分布结构信息。S3 DA既保持数据集在光谱域的可分性,又保存了无标记样本蕴藏的空间域近邻结构,增强了同类像元和空间近邻像元在投影子空间的聚集性,从而提升分类性能。在PaviaU和Indian Pines数据集的试验表明,总体分类精度分别达到81.50%和71.77%。与传统的光谱方法比较,该算法能有效提升高光谱图像数据集的地物分类精度。 展开更多

关键词 高光谱图像分类 特征提取 判别分析 空谱联合 半监督学习 空间近邻

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