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基于改进K均值聚类算法的星点聚类研究 预览
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作者 夏永泉 孙静茹 +3 位作者 WU Xin-wen 支俊 王兵 谢希望 《图学学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期358-363,共6页
针对高分辨率天文图像中的星点聚类研究中存在的2个问题:①天文图像的分辨率较高,且图像处理速度较慢;②选取何种聚类算法对天文图像中的星点进行聚类分析效果较好。在研究中,问题1采用图像分块的方法提高图像的处理速度;问题2提出了一... 针对高分辨率天文图像中的星点聚类研究中存在的2个问题:①天文图像的分辨率较高,且图像处理速度较慢;②选取何种聚类算法对天文图像中的星点进行聚类分析效果较好。在研究中,问题1采用图像分块的方法提高图像的处理速度;问题2提出了一种改进的K均值聚类算法,以解决传统的K均值聚类算法的聚类结果易受到k值和初始聚类中心随机选择影响的问题。该算法首先在用K均值聚类算法对数据初步聚类的基础上确定合适的k值,其次用层次聚类对数据聚类确定初始聚类中心,最后在此基础上再采用K均值聚类算法进行聚类。通过MATLAB仿真实验的结果表明,该算法的聚类结果与效率优于其他聚类算法。 展开更多
关键词 k值 初始聚类中心 K均值聚类算法 层次聚类
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基于连通距离和连通强度的BIRCH改进算法 预览
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作者 樊仲欣 王兴 苗春生 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1027-1031,共5页
为解决利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(BIRCH)算法聚类结果依赖于数据对象的添加顺序,且对非球状的簇聚类效果不好以及受簇直径阈值的限制每个簇只能包含数量相近的数据对象的问题,提出一种改进的BIRCH算法。该算法用描述数据对象个... 为解决利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(BIRCH)算法聚类结果依赖于数据对象的添加顺序,且对非球状的簇聚类效果不好以及受簇直径阈值的限制每个簇只能包含数量相近的数据对象的问题,提出一种改进的BIRCH算法。该算法用描述数据对象个体间连通性的连通距离和连通强度阈值替代簇直径阈值,还将簇合并的步骤加入到聚类特征树的生成过程中。在自定义及iris、wine、 pendigits数据集上的实验结果表明,该算法比多阈值BIRCH、密度改进BIRCH等现有改进算法的聚类准确率更高,尤其在大数据集上比密度改进BIRCH准确率提高6个百分点,耗时降低61%。说明该算法能够适用于在线实时增量数据,可以识别非球形簇和体积不均匀簇,具有去噪功能,且时间和空间复杂度明显降低。 展开更多
关键词 层次聚类 在线算法 BIRCH 聚类特征 聚类特征树
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基于数据划分的工业电力负荷曲线聚类研究 预览
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作者 潘明明 田世明 +3 位作者 魏娜 赵嵩正 王莉芳 吴磊 《电气自动化》 2019年第4期24-26,67共4页
工业电力用户作为电力需求大客户,为了对其负荷曲线聚类,研究其负荷模式,基于某生态城工业电力用户负荷曲线数据,比较了划分聚类和层次聚类中较常用和传统的五类算法,提出了基于数据划分的层次聚类算法,分析了基于数据划分的层次聚类、... 工业电力用户作为电力需求大客户,为了对其负荷曲线聚类,研究其负荷模式,基于某生态城工业电力用户负荷曲线数据,比较了划分聚类和层次聚类中较常用和传统的五类算法,提出了基于数据划分的层次聚类算法,分析了基于数据划分的层次聚类、传统层次聚类和划分聚类算法的差异。运用基于数据划分的层次聚类算法对该生态城工业电力用户负荷曲线聚类。研究表明:基于数据划分的层次聚类算法与传统层次聚类算法相比,可以用较短的聚类时间得到较好的聚类结果;与K-means算法相比,当数据规模较小时,聚类时间增加,但聚类质量大幅度提升;当数据规模较大时,该算法比K-means算法的聚类时间更短。 展开更多
关键词 负荷曲线 数据划分 层次聚类 划分聚类 工业用户
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基于层次聚类和TextRank的视频摘要 预览
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作者 张璐 吕进来 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期1945-1949,共5页
为解决基于聚类算法的视频摘要中存在的需要预先设定聚类中心和聚类数目及选取的关键帧不具有代表性的问题,提出一种基于层次聚类与TextRank算法的静态视频摘要方法。使用层次聚类算法对视频帧进行聚类,利用TextRank算法选取候选关键帧... 为解决基于聚类算法的视频摘要中存在的需要预先设定聚类中心和聚类数目及选取的关键帧不具有代表性的问题,提出一种基于层次聚类与TextRank算法的静态视频摘要方法。使用层次聚类算法对视频帧进行聚类,利用TextRank算法选取候选关键帧集合,通过求解优化函数选择最终的关键帧生成视频摘要。实验结果表明,该方法生成的视频摘要能够比较全面准确地表达视频内容且冗余度低。 展开更多
关键词 视频摘要 视频帧分类 关键帧提取 层次聚类 TextRank算法
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协同过滤算法中冷启动问题研究 预览
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作者 邵煜 谢颖华 《计算机系统应用》 2019年第2期246-252,共7页
为了解决传统协同过滤算法的冷启动问题,提高算法的推荐质量,本文针对协同过滤算法中的冷启动问题进行研究,提出了两种改进的算法.新用户冷启动:融合用户信息模型的基于用户的协同过滤算法;新项目冷启动:采用层次聚类的基于项目的协同... 为了解决传统协同过滤算法的冷启动问题,提高算法的推荐质量,本文针对协同过滤算法中的冷启动问题进行研究,提出了两种改进的算法.新用户冷启动:融合用户信息模型的基于用户的协同过滤算法;新项目冷启动:采用层次聚类的基于项目的协同过滤算法.将新算法在网络开源数据集MovieLens上进行实验验证,比较改进算法和传统算法在查全率和查准率上的差异,结果表明改进算法能够有效地提高算法的推荐质量,缓解新用户和新项目的冷启动问题. 展开更多
关键词 协同过滤 冷启动 用户特征 层次聚类 相似度
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基于DTW距离度量的层次聚类算法 预览 被引量:1
6
作者 陶洋 邓行 +1 位作者 杨飞跃 潘蕾娜 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第1期116-121,共6页
针对传统聚类算法直接应用于分段时间序列聚类效果不佳,提出一种基于DTW距离度量的层次聚类算法。在计算距离矩阵时,运用DTW计算分段之间的距离取代传统的欧氏距离度量方式,提高相似性度量算法精度;在更新距离矩阵的方式上,对计算得到... 针对传统聚类算法直接应用于分段时间序列聚类效果不佳,提出一种基于DTW距离度量的层次聚类算法。在计算距离矩阵时,运用DTW计算分段之间的距离取代传统的欧氏距离度量方式,提高相似性度量算法精度;在更新距离矩阵的方式上,对计算得到的距离矩阵根据距离值进行排序,保存到结构体数组中,层次聚类合并簇时直接通过数组顺序进行合并,提高算法性能,减小算法的时间复杂度。整个算法的目的是实现较好聚类效果的同时降低算法的计算量,以便处理大规模时间序列数据。通过Matlab仿真分析验证了该改进模型的有效性。 展开更多
关键词 时间序列 距离矩阵 相似性度量 DTW距离 层次聚类
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基于随机矩阵理论及层次聚类方法在肝癌基因网络中的研究 预览
7
作者 李蓉 郑浪 +2 位作者 任喜梅 钟春晓 王锦丽 《湘潭大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期55-60,共6页
为了找出与肝癌发生发展有关的基因,利用随机矩阵理论及层次聚类法分析肝癌基因网络,构建了肝癌基因层次树图,分析得到5个具有不同功能的基因团簇,并预测WNT4、SLU7基因与B淋巴细胞免疫过程有关,LMNB2、CDC7L1、H2AFX基因能促进肝癌细... 为了找出与肝癌发生发展有关的基因,利用随机矩阵理论及层次聚类法分析肝癌基因网络,构建了肝癌基因层次树图,分析得到5个具有不同功能的基因团簇,并预测WNT4、SLU7基因与B淋巴细胞免疫过程有关,LMNB2、CDC7L1、H2AFX基因能促进肝癌细胞的增殖. 展开更多
关键词 随机矩阵理论 层次聚类方法 微阵列数据 肝癌基因网络
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基于改进BKM聚类算法的WiFi室内定位方法 预览
8
作者 毛万葵 吴飞 +3 位作者 张玉金 章裕润 陈珊珊 陈计伟 《测控技术》 2019年第5期44-47,93共5页
为了解决用户在室内定位中,依靠WiFi指纹定位存在精度不高、误差偏大的问题,提出一种基于改进二分K-means聚类算法的室内定位方法。通过层次聚类的思想对二分K-means聚类算法(BKM)进行改进,解决了BKM聚类算法需要提前确定聚类中心、导... 为了解决用户在室内定位中,依靠WiFi指纹定位存在精度不高、误差偏大的问题,提出一种基于改进二分K-means聚类算法的室内定位方法。通过层次聚类的思想对二分K-means聚类算法(BKM)进行改进,解决了BKM聚类算法需要提前确定聚类中心、导致指纹定位中聚类结果受初始聚类个数影响的缺陷,并结合变色龙算法(Chameleon),将部分划分过细的簇合并,优化定位指纹库的可靠性。仿真实验结果表明所提出的方法有效降低了计算复杂度,提高了定位精度。此外,该方法与目前常用的BKM聚类算法相比,具有更好的聚类效果和定位精度。 展开更多
关键词 电磁指纹 室内定位 二分K-means聚类 CHAMELEON 层次聚类
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基于因子分析和分层聚类的成年女性体型特征识别 预览
9
作者 邢英梅 王竹君 +2 位作者 阚燕 张娜 史旭曼 《河南工程学院学报:自然科学版》 2019年第2期8-12,共5页
在采用三维人体扫描技术精确、快速地采集到人体全身数据后,对所获得的数据进行探索性分析、配对样本t检验等预处理,再用因子分析和层次聚类分析相结合的数据挖掘方式提取颈椎点高、总肩宽、胸围这3个识别人体体型特征的变量,并用其进行... 在采用三维人体扫描技术精确、快速地采集到人体全身数据后,对所获得的数据进行探索性分析、配对样本t检验等预处理,再用因子分析和层次聚类分析相结合的数据挖掘方式提取颈椎点高、总肩宽、胸围这3个识别人体体型特征的变量,并用其进行K-means人体体型聚类分析。研究结果表明,所提出的方法既可以作为实体商店或网购服装的参考标准,也可以用于了解某地区的人体体型特征,进而改良服装结构设计。 展开更多
关键词 人体体型 特征识别 因子分析 层次聚类
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基于LDA模型的网络刊物主题发现与聚类 预览
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作者 杨传春 张冰雪 +1 位作者 李仁德 郭强 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期273-280,306共9页
随着智能终端的普及,文本的主题挖掘需求也越来越广泛,主题建模是文本主题挖掘的核心,LDA生成模型是基于贝叶斯框架的概率模型,它以语义关联为基础,很好地解决了文本潜在主题的提取问题。对文本聚类过程的核心技术LDA生成模型、数据采... 随着智能终端的普及,文本的主题挖掘需求也越来越广泛,主题建模是文本主题挖掘的核心,LDA生成模型是基于贝叶斯框架的概率模型,它以语义关联为基础,很好地解决了文本潜在主题的提取问题。对文本聚类过程的核心技术LDA生成模型、数据采样、模型评价等作了较为深入的阐述和解析,结合网络教育平台的2794篇学习刊物进行了主题发现和聚类实验,建立了包含3800个词项的词库,通过kmeans算法和合并向量算法(UVM)分两步解决了主题聚类问题。提出了文本挖掘实验的一般方法,并对层次聚类中文本距离的算法提出了改进。实验结果表明,该平台刊物的主题整体相似度比较好,但主题过于集中使得许多刊物的内容不具有辨识度,影响用户对主题的定位。 展开更多
关键词 LDA模型 生成模型 主题发现 层次聚类 文本挖掘
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MSER快速自然场景倾斜文本定位算法 预览
11
作者 张开玉 邵康一 卢迪 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期81-88,共8页
针对在自然场景中文本定位需要大量样本训练导致算法运行速度较慢且倾斜文本难以定位的问题,提出了一种基于最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions,MSER)结合层次聚类的快速自然场景倾斜文本定位算法。利用MSER椭圆拟合... 针对在自然场景中文本定位需要大量样本训练导致算法运行速度较慢且倾斜文本难以定位的问题,提出了一种基于最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions,MSER)结合层次聚类的快速自然场景倾斜文本定位算法。利用MSER椭圆拟合的方法对图片进行最大极值稳定区域的选取,并根据拟合椭圆的自身特征和在图像上的位置特征,过滤掉大部分的非文本区域,筛选出文本候选区域。运用层次聚类的思想,快速对文本区域逐层聚类融合,最终将单个的文本区域合并成单词区域,实现高效的倾斜场景文本定位。实验结果表明,与传统的定位算法相比,该算法在没有损失定位精度的情况下运算速度有明显的提升。 展开更多
关键词 场景文本 最大稳定极值区域 层次聚类 椭圆拟合
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综合传动装置多维磨损界限值制定方法 预览
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作者 陈涛 王立勇 唐长亮 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第7期13-16,21共5页
为快速、正确地评价综合传动装置的磨损状况,从优化选择磨损特征,降低磨损特征间的冗余角度出发,提出一种多维磨损界限值制定方法。首先,应用系统聚类确定主要磨损元素,应用相关分析对主要磨损元素的浓度特征、浓度梯度特征和比例特征... 为快速、正确地评价综合传动装置的磨损状况,从优化选择磨损特征,降低磨损特征间的冗余角度出发,提出一种多维磨损界限值制定方法。首先,应用系统聚类确定主要磨损元素,应用相关分析对主要磨损元素的浓度特征、浓度梯度特征和比例特征进行约简;然后对约简后的主要磨损特征进行W正态性检验,对不符合正态分布的磨损特征进行对数变换,最后应用统计学原理制定出多维磨损预警和报警界限值。实例分析结果表明,新方法可以有效缩减制定磨损界限值的数目,且制定的界限值数值更为合理,能够为准确地早期预警磨损故障提供一种有效的方法。 展开更多
关键词 系统聚类 磨损特征约简 W正态性检验 油液光谱分析 早期预警
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一种水文时间序列异常模式检测方法研究 预览
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作者 李云霞 姚建国 +1 位作者 万定生 赵群 《计算机技术与发展》 2019年第7期159-163,共5页
时间序列数据是一类常见的多维复杂类型数据,它客观记录了观测系统随时间次序而变化的、在各观测时刻点的重要信息。时间序列数据具有海量性、高维性、复杂性等特点,直接对原始水文时间序列进行异常检测需要花费大量的时间,因此提出一... 时间序列数据是一类常见的多维复杂类型数据,它客观记录了观测系统随时间次序而变化的、在各观测时刻点的重要信息。时间序列数据具有海量性、高维性、复杂性等特点,直接对原始水文时间序列进行异常检测需要花费大量的时间,因此提出一种基于两阶段的水文时间序列异常检测方法。该方法通过分段线性表示方法对原始时间序列进行表示,提取子序列的斜率,极值差和均值三个特征值来表示原始时间序列。第一阶段在每个子序列为一个三元组的基础上用层次聚类算法对数据进行聚类,得到聚类结果。第二阶段基于聚类结果计算每一类的异常因子,根据异常因子判定异常模式。为验证该方法的有效性,采用龙门站的实测数据和人工合成数据进行实验检测,取得了较好的效果。 展开更多
关键词 时间序列 分段线性表示 层次聚类 异常因子 异常模式
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基于改进自组织映射神经网络的信号协调控制交叉口群划分方法 预览
14
作者 唐秋生 黄兰 敖谷昌 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第20期375-382,共8页
针对以往研究在路段关联性判断和路网主要流向方面考虑不足,提出了一种基于改进自组织映射神经网络(self-orgnizing map,SOM)的信号协调控制交叉口群划分方法。首先,在离散性指标和阻滞性指标的基础上,考虑路网交通流运行的主路径特征... 针对以往研究在路段关联性判断和路网主要流向方面考虑不足,提出了一种基于改进自组织映射神经网络(self-orgnizing map,SOM)的信号协调控制交叉口群划分方法。首先,在离散性指标和阻滞性指标的基础上,考虑路网交通流运行的主路径特征引入主路径指标来表征路网交叉口之间路段关联性;其次,为弥补SOM输出结果可能大于实际需求且输出无标签的不足,把SOM中激活神经元权重作为层次聚类的输入,运用层次聚类改进SOM;并根据指标与路段关联性的关系设计关联性判断准则,据此界定交叉口之间路段关联性。最后,根据最大流最小割理论识别路网瓶颈,以瓶颈为基点向外划分交叉口群;并通过算例分析得出,该方法能够有效界定交叉口路段关联性和识别路网瓶颈,对信号协调控制配时优化具有重要基础作用。 展开更多
关键词 交通工程 网络流理论 Dinic算法 层次聚类 自组织映射神经网络 交叉口群
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三色堇转录组SSR分析及分子标记开发
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作者 杜晓华 杨雅萍 +2 位作者 朱小佩 牛杨莉 刘会超 《园艺学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期797-806,共10页
为解决三色堇(Viola×wittrockiana)缺乏共显性DNA标记的问题,利用MISA软件对其转录组测序获得的167 576条unigene进行筛选,共检测出23 791个SSR位点,出现频率为14.20%,平均分布距离为6.75 kb。SSR位点中主导类型为三核苷酸重复,占... 为解决三色堇(Viola×wittrockiana)缺乏共显性DNA标记的问题,利用MISA软件对其转录组测序获得的167 576条unigene进行筛选,共检测出23 791个SSR位点,出现频率为14.20%,平均分布距离为6.75 kb。SSR位点中主导类型为三核苷酸重复,占总SSR的28.31%;其次是二核苷酸重复,占总SSR的12.86%。AG/CT与GAA/TTC分别是二核苷酸与三核苷酸的优势重复基元,分别占总SSR重复类型的4.01%和1.85%。利用Primer 3共设计出6 863对SSR引物。随机选择30对引物进行PCR扩增,其中18对引物可扩增出清晰、可重复条带,并在42份三色堇资源中表现多态性。基于扩增的多态性SSR信息,42份三色堇种质资源的聚类结果与其遗传背景基本一致。本研究中获得的18对SSR引物可为三色堇遗传图谱构建、功能基因定位等提供有力工具。 展开更多
关键词 三色堇 EST-SSR 系统聚类
高速铁路车站间客流变化一致性研究 预览
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作者 王煜 王洪业 +1 位作者 呂晓艳 刘彦麟 《铁道运输与经济》 北大核心 2019年第3期43-47,共5页
高速铁路车站旅客发送量变化对列车开行和票额分配具有重要意义。基于全国主要高速铁路车站日旅客发送量波动方向和幅度的统计结果,选取使共表相关系数达到最优的系数用来改进曼哈顿距离,并以此作为聚类标准对样本车站进行聚类分析。进... 高速铁路车站旅客发送量变化对列车开行和票额分配具有重要意义。基于全国主要高速铁路车站日旅客发送量波动方向和幅度的统计结果,选取使共表相关系数达到最优的系数用来改进曼哈顿距离,并以此作为聚类标准对样本车站进行聚类分析。进而通过分析聚合过程和最终聚类结果,找出簇内样本的共同特征,并从区域、地理距离,开通高速铁路线路等角度解释聚类结果。研究表明,高速铁路车站间旅客发送量变化规律与车站所在区域、地理距离、开通线路数量与等级及经济文化活动频繁度有密切关系。 展开更多
关键词 高速铁路车站 层次聚类 曼哈顿距离 共表相关系数 旅客发送量
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混合分层抽样与协同过滤的旅游景点推荐模型研究 预览
17
作者 李广丽 朱涛 +2 位作者 袁天 滑瑾 张红斌 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期566-576,共11页
采用问卷调查与自动抓取相结合的方式,采集用户信息、用户评分等旅游数据,对数据做分层抽样,生成包含用户旅游喜好信息的“智慧旅游”数据集。围绕该数据集,预处理用户评分并执行基于用户聚类的协同过滤算法,以计算目标用户与聚类中心... 采用问卷调查与自动抓取相结合的方式,采集用户信息、用户评分等旅游数据,对数据做分层抽样,生成包含用户旅游喜好信息的“智慧旅游”数据集。围绕该数据集,预处理用户评分并执行基于用户聚类的协同过滤算法,以计算目标用户与聚类中心的相似性。结合分层抽样模型生成的旅游喜好信息,输出混合推荐列表。实验结果表明:相比基线,混合分层抽样与协同过滤的推荐模型对评分预测的均方根误差(Root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别降低11.5%~64.9%和18.8%~47.7%。混合推荐的准确率和召回率相比基线也有较大程度提升,旅游景点推荐效果良好。 展开更多
关键词 分层抽样 聚类 协同过滤 旅游景点 推荐模型
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基于层次聚类的警报处理方法 预览
18
作者 吴祎凡 崔艳鹏 胡建伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期203-209,共7页
针对入侵检测系统普遍存在冗余警报从而影响攻击类型判断的问题,文中提出了一种基于改进层次聚类的警报处理方法,其能减少冗余警报,提高攻击类型检测的准确性.该方法在层次聚类的基础上,使用警报的内容作为聚类的唯一属性值,增加了具有... 针对入侵检测系统普遍存在冗余警报从而影响攻击类型判断的问题,文中提出了一种基于改进层次聚类的警报处理方法,其能减少冗余警报,提高攻击类型检测的准确性.该方法在层次聚类的基础上,使用警报的内容作为聚类的唯一属性值,增加了具有先验知识支撑的有效Alert占比来作为聚类阈值选取的标准,并改进了常规聚类直接抛弃高于阈值的类的处理方法,使用余弦相似度算法计算高于阈值的类的代表Alert,有效避免了有用警报的丢弃.在通过合适的阈值聚类后,按照时间轴的顺序来展示时间窗口内去重且聚类后的警报结果,以便对攻击者的攻击类型进行快速判断.实验结果表明,改进后的聚类方法有较好的去冗效果. 展开更多
关键词 SNORT 层次聚类 警报 阈值选取 相似度计算
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基于机器学习的单线激光雷达进行车辆识别与跟踪方法研究 预览
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作者 刘伟 王世峰 +2 位作者 公大伟 王泽 王锐 《长春理工大学学报:自然科学版》 2019年第3期51-56,64共7页
针对多线激光雷达应用于无人驾驶车辆的高额造价问题,提出了一种基于单线激光雷达作为主传感器,并利用机器学习方法实现车辆识别与跟踪任务。首先通过激光雷达扫描并获取空间轮廓数据,对每帧数据采用层次聚类算法进行目标分割;然后对每... 针对多线激光雷达应用于无人驾驶车辆的高额造价问题,提出了一种基于单线激光雷达作为主传感器,并利用机器学习方法实现车辆识别与跟踪任务。首先通过激光雷达扫描并获取空间轮廓数据,对每帧数据采用层次聚类算法进行目标分割;然后对每个目标进行特征提取,通过交叉验证和网格搜索对支持向量机的参数进行优化以实现更好的分类效果,采用卡尔曼滤波实现目标车辆的跟踪;最后在城市公路和高架桥上开展了数据采集的工作,使用了装备单线激光雷达和相机的乘用车作为实验平台,实验结果表明,所提取六种目标车辆特征值组成特征向量并配合参数优化后的支持向量机可以实现较高识别率,并可实现对目标车辆的稳定跟踪。 展开更多
关键词 机器学习 网格搜索 支持向量机 卡尔曼滤波
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基于词聚类的跨媒体突发事件检测方法 预览
20
作者 刘金龙 郭岩 +3 位作者 余智华 刘悦 俞晓明 程学旗 《广西师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期23-31,共9页
本文提出一种基于突发词聚类的跨媒体突发事件检测方法。根据事件分析,发现微博具有文本丰富、用户活跃度高、在突发事件检测中具有速度快且高效的特点,但是由于微博文本长度较短,内容过于随意,使得事件发现的结果不够精确。新闻作为官... 本文提出一种基于突发词聚类的跨媒体突发事件检测方法。根据事件分析,发现微博具有文本丰富、用户活跃度高、在突发事件检测中具有速度快且高效的特点,但是由于微博文本长度较短,内容过于随意,使得事件发现的结果不够精确。新闻作为官方媒体,其真实性和权威性较高,内容比较规范,事件发现较为准确,但因为新闻数量较少,对于突发事件检测任务来说,时效性较低。现有的方法只针对一种媒体的数据进行挖掘,无法规避掉该媒体的数据所固有的缺点。本文提出一种方法,将微博和新闻2种媒体的数据进行融合,在满足突发事件检测的时效性的同时,提升了突发事件检测的准确率。 展开更多
关键词 突发事件 检测 跨媒体 词聚类
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