国家自然科学基金(61103042)
- 作品数：10 被引量：73H指数：5
- 相关作者：段磊唐常杰王文韬秦攀邓松更多>>
- 相关机构：四川大学南京邮电大学武汉大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信环境科学与工程更多>>
- 基于BIM信息模型的三维滑坡地质灾害预测方法被引量：5
- 2020年
- 由于传统方法在预测滑坡地质灾害精度较低,基于此,该文提出基于BIM信息模型的三维滑坡地质灾害预测方法。引入了BIM信息模型的框架,通过最优权重值的确定,完成了三维滑坡地质灾害预测数据的预处理;在BIM信息模型的背景下,利用随机差分方程建立了预测数据之间的依赖关系,通过建立预测序列的数学模型,得到了地质灾害预测的目标函数,完成基于BIM的预测序列模型的构建;通过三维滑坡地质灾害预测算法设计,实现了基于BIM信息模型的三维滑坡地质灾害预测。
- 陈浩杰陈梅
- 关键词：地质灾害
- 多标签网页的Gauss-PNN粗糙集排序推荐被引量：2
- 2017年
- 为解决传统算法在网页多标签推荐过程中存在的信息不确定和较多结构冗余问题,提出基于高斯PNN粗糙集期望的多标签网页推荐算法。首先,基于粗糙集方法对标准概率数据流神经网络进行改进,提高其数据不确定处理能力;其次,为解决标准概率数据流神经网络数据覆盖性较差,且网络结构具有较大冗余,导致其无法快速识别新增标签的问题,基于附加的高斯块及其新增、组合及移除功能,对概率神经网络进行改进,解决标准PNN模型无法准确表达新增类别数据的问题,并对标签进行排序,实现新增数据的实时性预测;最后,利用所提算法对Yahoo多标签推荐实例进行验证,结果显示所提方法的推荐精度及效率更高。
- 李又玲常致全杨浩
- 关键词：粗糙集概率神经网络
- 多源时间序列中具有显著时间间隔的Shapelet对挖掘
- 2016年
- Shapelet作为时间序列特征,具有较好的可解释性。Shapelet在行为识别、聚类分析及异常检测等方向均得到了广泛应用。但在电力运行监测、医学图像分析以及流媒体监测等领域,时间序列具有多源、同步的特点,仅对单一源上的时间序列提取Shapelet可能丢失序列间相关性。在Shapelet概念基础上,本文提出p-Shapelet作为不同源的Shapelet间关于时间间隔的特征表达,从而实现分析不同源Shapelet间的相关性。具体地,为找出不同类别样本间时间间隔具有最显著差异的Shapelet对,设计并实现了并行化挖掘的算法p-Shapelet miner。算法采用信息增益对不同源间的Shapelet对进行评价,并找出能最大化信息增益的Shapelet对(p-Shapelet)。利用CMU人体动作捕捉数据集进行实验,验证了算法的有效性与执行效率。
- 李钟麒段磊胡斌邓松秦攀
- 关键词：时间序列特征提取信息增益
- 一种新型的快速响应矩阵码图像定位算法
- 2017年
- 针对大批量采集图像在定位识别中受到处理速度和干扰等因素影响实时性和准确性不好的问题,提出一种基于特征压缩编码的快速响应矩阵码图像定位算法。首先对大批量采集的图像进行向量量化的矩阵码编码设计,然后采用KL特征压缩器进行图像特征压缩编码,实现快速响应矩阵码图像定位。最后进行实际采集图像的定位实验测试。结果表明,该方法进行图像定位的准确度较高,计算量较小,具有快速性和收敛性较好的优点。
- 王坤陈梅
- 关键词：图像编码小波降噪图像定位
- 网络入侵中的关联节点损伤定位器设计被引量：2
- 2017年
- 针对传统的节点损伤定位一直存在精度低的问题,提出基于自适应波束形成的关联节点损伤定位器设计方法。建立网络入侵中的关联节点拓扑结构模型,提取损伤节点输出信息的异常频谱特征,采用自适应波束形成方法进行关联节点损伤部位的物理特征参量估计,实现节点准确定位。仿真结果表明,采用该方法进行关联节点损伤定位的精度较高,收敛性较好。
- 曾玉生陈梅
- 关键词：网络入侵自适应波束
- 基于top-k显露模式的商品对比评论分析被引量：2
- 2015年
- 随着电子商务的发展,许多购物网站都提供商品评论作为用户购物的决策参考。由于商品评论具有海量、冗余、不规范的特点,用户难以在短时间内浏览所有商品评论,更难以基于评论内容发现商品对比特征。对此,设计了top-k显露模式挖掘算法,并将此算法应用于商品评论对比分析,实现了用户购物决策支持系统——Review Scope。Review Scope能够从不同商品的评论中发现特定商品的对比评论,并以此作为购物决策可视化地提供给用户。基于京东商城真实商品评论数据的实验结果表明Review Scope具有有效、灵活、用户友好的特点。
- 刘璐王怡宁段磊Jyrki Nummenmaa晏力唐常杰
- 基于显露模式的对比挖掘研究及应用进展被引量：8
- 2012年
- 对比挖掘是近年来数据挖掘领域的新热点之一。对比挖掘关注并描述不同类别和条件下,或随时间变化的知识,旨在设计能够发现刻画数据集中不同类别或条件的样本间差异的模式或模型的方法。由于对比挖掘技术能化繁为简、准确分类,在实践中得到广泛应用。显露模式的挖掘和应用是对比挖掘的重要分支。综述了显露模式的背景、基本概念和原理,分析了显露模式的挖掘方法,讨论了显露模式的扩展定义和挖掘,介绍了基于显露模式的分类器构造方法,展示了显露模式的若干实际应用,展望了基于显露模式的对比挖掘的未来研究。
- 段磊唐常杰Guozhu Dong杨宁苟驰
- 关键词：数据挖掘频繁项集
- 基于虚拟现实技术的三维影像智能显示系统嵌入式设计被引量：25
- 2017年
- 以往的三维影像智能显示系统体积大、精度差,显示效果和同步性不能满足用户需求,针对这种现象,设计基于虚拟现实技术的三维影像嵌入式智能显示系统。虚拟现实技术使用Open GL和3ds MAX开发系统的数据采集与调试模块,使用VC++6.0开发显示模块,实现人与自然、人与人的视觉交互。对数据采集与调试模块的FPGA进行嵌入式设计,通过FPGA采集三维影像进行色彩调节,以压缩形式传导给显示模块的HI1257B芯片进行解码、去噪、画质增强和显示。实验结果表明,所设计的智能显示系统拥有显示效果逼真、同步性好的特点。
- 陈琳李洁
- 关键词：虚拟现实技术三维影像嵌入式设计
- 基于对比学习的动态网页用户评论获取方法
- 随着Web 2.0相关技术的发展,传统爬虫无法适于动态网页中用户评论的获取.主要工作包括:1)分析了动态网页用户评论的挑战;2)设计了一种新的用户评论获取方法ReviewCrawler,ReviewCrawler根据网页...
- 冉熙璐段磊吕广奕陈珂李钟麒黄东兰唐常杰
- 关键词：WEB挖掘动态网页
- 文献传递
- 带间隔约束的Top-k对比序列模式挖掘被引量：22
- 2015年
- 对比序列模式能够表达序列数据集合间的差异,在商品推荐、用户行为分析和电力供应预测等领域有广泛的应用.已有的对比序列模式挖掘算法需要用户设定正例支持度阈值和负例支持度阈值.在不具备足够先验知识的情况下,用户难以设定恰当的支持度阈值,从而可能错失一些对比显著的模式.为此,提出了带间隔约束的top-k对比序列模式挖掘算法k DSP-Miner(top-k distinguishing sequential patterns with gap constraint miner).k DSP-Miner中用户只需设置期望发现的对比最显著的模式个数,从而避免了直接设置对比支持度阈值.相应地,挖掘算法更容易使用,并且结果更易于解释.同时,为了提高算法执行效率,设计了若干剪枝策略和启发策略.进一步设计了k DSP-Miner的多线程版本,以提高其对高维序列元素情况的处理能力.通过在真实世界数据集上的详实实验,验证了算法的有效性和执行效率.
- 杨皓段磊胡斌邓松王文韬秦攀
- 关键词：TOP-K
