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产业集聚与城市环境的典型相关研究——以长三角中心城市为例: 2015年; 以长三角中心城市（上海、南京、杭州和合肥）为例,运用典型相关分析研究2000~2013年产业集聚与城市环境的相关性。发现2者在时间维和空间维上均呈现＂由整体相关到部分相关＂和＂由强相关到弱相关＂的演变规律。这一研究结论有助于把握产业集聚与城市环境变化的时空分异,并推动城镇化和城市集群的可持续发展。; 王素凤王洪波李方一; 关键词：产业集聚城市环境

基于流形学习的彩色遥感图像分维数估算: 2015年; 目的纹理特征提取一直是遥感图像分析领域研究的热点和难点。现有的纹理特征提取方法主要集中于研究单波段灰色遥感图像,如何提取多波段彩色遥感图像的纹理特征,是多光谱遥感的研究前沿。方法提出了一种基于流形学习的彩色遥感图像分维数估算方法。该方法利用局部线性嵌入方法,对由颜色属性所组成的5-D欧氏超曲面进行维数简约处理;再将维数简约处理后的颜色属性用于分维数估算。结果利用Landsat-7遥感卫星数据和Geo Eye-1遥感卫星数据进行实验,结果表明,同Peleg法和Sarkar法等其他分维数估算方法相比,本文方法具有较小的拟合误差。其中,其他4种对比方法所获拟合误差E平均值分别是本文方法所获得拟合误差E平均值的26.2倍、5倍、26.3倍、5倍。此外,本文方法不仅可提供具有较好分类特性的分维数,而且还能提供相对于其他4种对比方法更加稳健的分维数。结论在针对中低分辨率的真彩遥感图像和假彩遥感图像以及高分辨率彩色合成遥感图像方面,本文方法能够利用不同地物所具有颜色属性信息,提取出各类型地物所对应的纹理信息,有效地改善了分维数对不同地物的区分能力。这对后续研究各区域中不同类型地物的分布情况及针对不同类型地物分布特点而制定区域规划及开发具有积极意义。; 王洪波罗贺王晓佳; 关键词：分维数流形学习特征提取

基于谱聚类的流形学习算法研究被引量：1: 2013年; 传统流形学习算法虽然是一种常用的有效降维方法,但由于其自身计算结构的限制,往往存在数据分析不足和计算时间较长等问题.为此提出一种基于谱聚类的流形学习算法(spectralclustering locally linear embedding,SCLLE),并对其机理以及优点给予了实例证明.在UCI和NCBI数据集上的实验结果表明,该算法具有较好的识别效果和计算性能.; 王洪波罗贺; 关键词：谱聚类流形学习

股指时间序列的低维分形表示及相似性研究被引量：1: 2019年; 针对复杂波动股指时间序列分形表示以及相似性问题,建立了以复杂波动趋势特征为基础的低维分形表示方式,提出了一种基于低维分形表示的相似性度量方法.定义了一种基于维数简约的趋势特征提取技术,以满足低维分形表示方式对波动趋势特征的需要.在此基础上,构造出一种综合考虑复杂波动趋势特性的相似性度量方法用以划分不同类别的股指时间序列.采用多组真实数据进行计算实验,并与其他三种相似性度量方法进行相比,实验结果表明本文方法优于对比方法.; 王洪波王洪波彭张林罗贺; 关键词：等距映射

基于流形学习的非一致性判断矩阵排序方法被引量：3: 2015年; 针对传统层次分析法(AHP)在构造判断矩阵过程中需要满足一致性条件问题,本文研究AHP方法需要进行一致性调整的原因,提出了一种基于流形学习的非一致性判断矩阵排序方法。在非一致性判断矩阵排序过程中,首先基于近邻距离的概念,构建出判断矩阵所对应数据集的近邻距离矩阵;然后以近邻点的线性表示为基础,将每个数据点映射到一个全局低维坐标系,并据此获得判断矩阵所对应的低维嵌入;根据各层求解出的低维嵌入对各层要素进行优劣排序,进而得到最终排序结论。最后,通过数值案例验证了所提方法的有效性和实用性。; 王洪波罗贺杨善林; 关键词：层次分析法流形学习判断矩阵

车联网环境下基于等距映射的证据推理方法被引量：9: 2015年; 由于车联网是物联网在现代城市交通网络中的具体应用,车联网的数据融合已成为物联网信息感知领域中一个重要的研究课题.针对传统DS证据理论在证据合成过程中存在冲突证据分配不合理、融合方法收敛效果差以及多BBM的证据推理等问题,提出了一种基于等距映射的证据推理方法(isometric mapping evidential reasoning,IMER).IMER,方法根据多BBM证据体间相似关系求取每一个证据体的低维嵌入向量,并计算出低维证据体相似度,以实现对车联网中多BBM证据体的证据推理.实验结果表明本文方法可以合理地分配冲突证据,同时具有较好的收敛性和有效性.; 王洪波罗贺刘心报杨善林; 关键词：车联网数据融合等距映射

工业集聚、城镇化与环境污染——基于非线性门槛效应的实证研究被引量：14: 2017年; 利用中国30个省级行政区2000—2014年的面板数据,运用门槛回归方法,以工业集聚为门槛变量,实证分析工业集聚及其与城镇化的耦合效应对污染排放的影响,并将样本总体划分为东部、中部、西部和东北4组检验工业集聚环境外部性的区域差异。研究结果表明:工业集聚与环境污染的关系呈倒U型特征;工业集聚通过推动经济发展减少污染物排放;工业集聚与城镇化的良性互动显著降低了环境污染水平;城镇化对工业集聚环境污染效应的门槛位置有重要影响,在四类地区中,城镇化水平较高的东部省份的门槛值明显低于其它地区。; 王素凤Pascale Champagne潘和平冯南平王洪波; 关键词：环境污染门槛模型城镇化

基于流形学习的DNA序列数据挖掘方法研究被引量：2: 2014年; 由于人类DNA序列上单核苷酸具有多态性,DNA序列异常挖掘是后基因组时代的一个重要研究课题。文章在分析现有DNA序列数据挖掘方法的基础上,利用流形学习中不同低维嵌入向量之间向量距离不同的特点,提出了基于流形学习的DNA序列数据挖掘方法(5Dlocally linear embedding,简称5DLLE)。实验结果表明,与隐马尔可夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)相比,文中所提出的5DLLE方法在DNA序列数据挖掘方面具有一定优势,不但平均识别率高,而且计算时间相对较少。; 王洪波荣岩罗贺王晓佳; 关键词：流形学习

物联网信息融合技术及存在的问题研究被引量：10: 2013年; 针对物联网信息融合问题进行了简要阐述,指出物联网信息融合技术分为数据级融合、特征级融合和决策级融合三个层次。从融合技术的原理、适用领域以及技术之间差异性等方面对不同类型技术进行了较为全面的评述。在此基础上,指出了物联网信息融合过程中存在的问题和挑战,分析了有待进一步研究的方向。; 王洪波; 关键词：物联网信息融合信息感知特征级融合决策级融合

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