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基于层次分析的微博短文本特征计算方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：邹学强包秀国黄晓军马宏远袁庆升
发表期刊：通信学报 2016年12期
关键词：层次分析特征计算文本聚类短文本
摘要：为了建立用户精准兴趣模型以有效发现具有相似兴趣的用户群,提出了一种针对微博的短文本特征计算方法用于聚类算法,提升聚类效果以更好地挖掘微博用户的相似兴趣集合.该方法融合了微博转发数、评论数、点赞数等多个关键指标来度量微博短文本特征的重要性.同时,引入层次分析技术,改进了传统的tf-idf特征计算方法,并利用经典文本聚类算法进行实验.实验结果表明,改进后的短文本特征计算方法与传统的tf-idf特征计算方法相比,在类内集中度和类间分散度上取得了更好的效果.
头面部测量特征证实汉族存在南北中地区差异CSTPCD
作者：殷杏孙畅谭婧泽
发表期刊：解剖学杂志 2021年S01期
关键词：投影距离垂直距离主成分分析水平距离基因组研究南北差异直线距离特征计算
基于新Haar-like特征的多角度人脸检测北大核心CSCDCSTPCD
作者：刘晓克孙燮华周永霞
发表期刊：计算机工程 2009年19期
关键词：Haar-like特征特征计算连续Adaboost算法金字塔式结构
摘要：在Haar-like特征的基础上增加新的检测特征,给出特征计算方法和积分方法,实现多角度人脸检测.将多角度人脸分为3类,即全侧脸、半侧脸和正面人脸.利用连续Adaboost算法训练各类人脸检测器,用金字塔式结构将各类人脸检测器级联成一个多角度人脸检测器.在CMU人脸检测集合上,该检测器的成功率为85.2%,高于Adaboost算法和浮点Adaboost算法.
数据驱动的材料智能设计平台研究与应用
作者：王宗国万萌陈子逸李凯王晓光刘淼孟胜王彦棢
发表期刊：数据与计算发展前沿 2023年2期
关键词：数据驱动人工智能模型特征计算材料设计平台科研范式
摘要：[目的]新科研范式下,基于大数据的人工智能技术为加速新材料设计与发现提供了新的方法与视角,为材料领域研究人员提供了一个可用的材料智能设计平台,对于新材料的发现与性能优化具有重要意义.[方法]本文提出一种基于数据驱动的材料智能设计平台的整体架构,阐述应用平台开展新材料设计和优化的关键技术及相关工具,并给出该平台在材料领域的应用案例.[结果]材料智能设计平台及其应用加快了新材料设计与性能优化的进程,同时也为科研人员提供了一种交互式、插件式…查看全部>>
基于特征聚类的近似查询分块选择方法
作者：周云亮张淳瑞
发表期刊：科技创新与应用 2024年24期
关键词：近似查询处理聚类分块抽样数据跳过特征计算
摘要：大数据集群环境中,随机访问的低效性使得基于行级别抽样的近似查询处理方法在构建样本时效率低下。该文将利用集群环境中数据分块存储的特性,以分块级别来进行抽样。在基准测试数据集和真实数据集上的实验,显示此方法在降低数据读取率,提高查询响应速度的同时,保持较高的查询精度。实验中,仅需要读取少于20%的数据就可以获得低于5%的查询误差,且为数据集每个分块的预计算的特征数据所需要的存储空间小于数据集所占空间的0.04%。
基于计算机视觉无精蛋识别系统设计与实现北大核心
作者：田丽马秀莲
发表期刊：农机化研究 2011年8期
关键词：无精蛋识别计算机视觉边缘检测特征计算
摘要：设计了一套基于计算机视觉检测无精蛋的特征无损装置,实现了种蛋孵化前对无精蛋与受精蛋的分离.无精蛋识别系统以数码相机、计算机和打印机快速搭建计算机视觉系统,应用Canny算子实现了种蛋图像边缘提取,利用无精蛋的边缘轮廓特征规律,实现无精蛋的识别.试验结果表明,基于计算机视觉无精蛋识别装置对无精蛋筛选精度为100%.
基于MVT的医学图像处理平台设计与实现
作者：景柏杨焦雄
发表期刊：软件导刊 2022年4期
关键词：医学图像处理平台设计PythonB/S架构特征计算
摘要：特征提取是医学图像处理过程的重要步骤,为疾病诊断提供了强有力的基础.设计一个医学图像处理平台,可实现影像数据的基本操作,提取癌症病灶区的特征,为后续诊疗工作提供数据支持.平台采用MVT开发模式,前端设计主要采用HTML5技术,算法层面设计引入Python相关的医学图像处理算法包.采用B/S架构实现前端显示与后端数据的联动,构成完整的医学图像处理系统.为验证平台提取特征的可用性,以乳腺癌为例,结合机器学习模型进行实验验证.结果表明,该平…查看全部>>
中药材粉末显微图像模式识别方法北大核心
作者：王亚杰徐心和
发表期刊：农机化研究 2006年12期
关键词：农业基础科学中药材粉末显微图像模式识别分析特征计算特征选择分类识别
摘要：提出了一种适合中药材粉末状态下显微图像的模式识别方法.使用3种分析方法进行特征提取,即分形分析方法、小波分析方法、灰度/梯度共生矩阵法,经特征选择后,对图像分类贡献较大的8个特征量被组合成特征向量,用于图像识别.实验中采用了k-近邻分类方法,其较高的识别率表明,此方法是可行的和有效的,为今后进一步进行中药材识别提供了理论参考.
基于深度学习的大坝裂缝检测方法研究
作者：王泽矫张起睿方冬冬王新鹏
发表期刊：水利规划与设计 2022年1期
关键词：深度学习大坝裂缝检测数据集特征计算
摘要：大坝裂缝的智能化实时监测,对管控大坝风险具有重要意义.文章提出了一种基于深度学习的大坝裂缝检测方法,采用了基于SegNet的网络模型,对原网络模型算法进行了优化,使用权值衰减正则化方法及动量优化算法提高网络学习性能.为验证该方法的有效性,构建了标准的大坝裂缝数据集,利用网络模型对训练集数据进行特征学习,采用测试集数据对训练好的网络进行测试,并对测试结果进行定性和定量分析,实验证明使用该方法进行大坝裂缝检测具有较高的效率和精度.
基于车载数据k均值聚类的特种车辆行驶工况识别
作者：赵津王立勇张金乐
发表期刊：北京信息科技大学学报：自然科学版 2023年2期
关键词：特征计算分段线性表示算法k均值聚类行驶工况识别
摘要：运行工况的合理划分是车辆可靠性和耐久性研究的基础。为了综合考虑特种车辆动力性能和操纵性能,针对换挡、运行、爬坡和转向4种工况进行研究,并提出各工况特征值计算方法。为提高车辆行驶工况识别的准确性,通过小波阈值滤波算法和自顶向下分段线性表示算法对原始数据进行去噪和短行程划分,再利用k均值聚类算法对车辆行驶工况进行识别。通过某型特种车辆试验数据验证,该方法能够对行驶工况有效识别,工况聚类精度可达92.75%。

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