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中国组织工程研究与临床康复 2010年第15期14卷 2838-2841页

作者：李强杨放何江川广西民族大学体育与健康科学学院广西壮族自治区南宁市530006

背景:在研究广西壮族自治区少数民族群体体质与健康、营养及建设和谐社会发展有关问题下,有关少数民族青少年大学生体质与健康水平系统评价及社会因素相关分析并不多见。目的:运用二阶段聚类分析法分析广西聚居少数民族人群体质特征结构... 详细信息

背景:在研究广西壮族自治区少数民族群体体质与健康、营养及建设和谐社会发展有关问题下,有关少数民族青少年大学生体质与健康水平系统评价及社会因素相关分析并不多见。目的:运用二阶段聚类分析法分析广西聚居少数民族人群体质特征结构,探讨影响少数民族大学生健康的核心体质因素。方法:监测样本随机选择2000/2008在广西民族大学就读的广西、云南、四川、湖南籍7730名少数民族大学生。男生3270名,女生4460名,年龄18～22岁。运用二阶段聚类分析法和主成分分析对广西聚居民族大学生形态、功能、素质进行探索性分析,试图揭示体质特征结构内在逻辑性。结果与结论:少数民族男女大学生聚类情况分为3类,男生Ⅰ类"健壮型"832人,占25.40%;Ⅱ类"瘦弱型"1353人,占41.40%;第Ⅲ类"虚弱型"1085人,占33.20%。女生Ⅰ类"虚弱型"1725人,占38.70%;Ⅱ类"瘦弱型"1859人,占41.70%;Ⅲ类健壮型有876人,占19.60%。显示营养、呼吸机能、力量素质、形态体格为4个主成分,贡献率分别为46.875%、24.022%、9.667%、8.317%。从13项体质测试项目中筛选克托莱指数、劳雷尔指数、体质量指数、体质量/身高×100、肺活量、肺活量/身高、肺活量/体质量7项指标,分差、一般、良好、优良、优秀五级区间评价学生体质健康水平分布。二阶段聚类分析结果显示,各少数民族按体质类型最优分为:"健壮型"、"虚弱型"和"瘦弱型"3类人群。主成分进一步分析了少数民族学生体质结构的主要成分:营养、呼吸代谢功能、力量素质、体格发育。

关键词：聚居少数民族二阶段聚类体质结构组织构建广西壮族自治区

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基于亮度融合的低照度视频弱变化检测算法

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激光杂志 2023年第1期44卷 115-121页

作者：周家辉贾振红新疆大学信息科学与工程学院信号与信息处理自治区重点实验室乌鲁木齐830017

低照度视频图像弱变化检测算法可提升安防工作的可靠性,有利于安防人员快速处理存在的风险。提出一种基于亮度融合的弱变化检测算法。对视频的每一帧图像,首先提取图像不同空间的亮度分量,设计一种亮度融合的策略,对亮度分量进行融合。... 详细信息

低照度视频图像弱变化检测算法可提升安防工作的可靠性,有利于安防人员快速处理存在的风险。提出一种基于亮度融合的弱变化检测算法。对视频的每一帧图像,首先提取图像不同空间的亮度分量,设计一种亮度融合的策略,对亮度分量进行融合。将融合后的亮度分量进行形态学重建,克服噪声影响。然后使用自适应的对数比对融合后的亮度分量进行处理得到差异图,对差异图使用迭代的全变分去噪,进一步克服残余噪声。最后对差异图使用二阶段聚类方法,进一步提升变化检测精度。实验结果表明,提出算法的平均检测精度为0.770,误差为31个像素点,与对比算法相比,提升了20%以上的精确度;平均运行时间为0.16 s,时间短于对比算法2倍以上。

关键词：低照度视频图像亮度融合自适应对数比二阶段聚类

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基于伪标签校正的行人重识别算法研究

基于伪标签校正的行人重识别算法研究

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作者：张朝曦重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着智慧城市的建设,大到繁华都市小到街头巷尾都安装了大量的高清监控摄像头。工作者利用这些几乎免费的监控视频进行行人数据的分析,不仅可以对人员进行定位跟踪,还可以对一些公共场合进行智能化管理。但是面对海量的、质量参差不齐... 详细信息

随着智慧城市的建设,大到繁华都市小到街头巷尾都安装了大量的高清监控摄像头。工作者利用这些几乎免费的监控视频进行行人数据的分析,不仅可以对人员进行定位跟踪,还可以对一些公共场合进行智能化管理。但是面对海量的、质量参差不齐的监控信息资源,如何低成本、高效率地实现各种各样的服务变得尤为重要。行人重识别是智能监控系统中关键的一环,旨在跨镜头下检索特定的目标行人。近年来,行人重识别运用深度学习理论在该领域取得了突破性进展,在Market1501公开数据集上,有监督top-1指标已经逼近99%的匹配精度。然而在实际情况中,在一个场景下训练的模型迁移至另一个场景中应用时,会出现灾难性性能下滑,同时繁重的标注工作会耗费大量的人力物力。因此,本文主要针对更贴近实际且无需标记数据的无监督域适应行人重识别技术进行研究。目前,最先进的无监督性能指标由基于伪标签挖掘的无监督域适应行人重识别方法实现。然而通常的作法是将全部样本放入聚类池中进行统一对待,这种作法忽略了每个摄像机域的差异,从而导致伪标签中含有较多噪声,进而抑制了网络的性能。基于这个问题,本文提出了一种基于相机ID的二阶段聚类伪标签校正方案,通过相机ID将数据集划分为独立的子域进行独立聚类,让得到的高置信度子伪标签对全局伪标签进行局部纠正。为了进一步提高标签质量,本文引入了注意力模块协同配合聚类并在常用的三个公开数据集上开展实验,实验结果验证了该方法的有效性。在无监督域适应行人重识别算法中,网络模型迁移了源域知识并使微调阶段的网络参数初始化处于一个较高水平。结合自监督理论,本文为行人重识别任务的预训练阶段设计了一种基于特征对比学习的自监督学习框架。预训练阶段不仅使用源域数据,同时网络还对无标记目标域数据进行特征预学习。框架使用原图和轻度数据增强图进行特征对比学习,同时让轻度增强图和重度数据增强图进行特征分布对齐学习,最后联合多个损失函数对网络进行更新。通过在三个数据集上的结果反馈,该方法可以提高微调阶段的聚类准确度和最终的行人匹配精度。

关键词：行人重识别无监督域适应二阶段聚类自监督

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异质性农户创业意愿及其影响因素研究--基于收入质量视角

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调研世界 2018年第12期 23-29页

作者：刘胜科孔荣西北农林科技大学经济管理学院

本文利用2014年陕、甘、鲁、豫4省1287份农户调研数据,运用二阶段聚类法探讨了农户异质性状况,并采用二元Logistic模型对异质性农户创业意愿及其影响因素进行了实证分析。研究发现:收入质量视角下,农户分化为充足高成本型、结构单一型... 详细信息

本文利用2014年陕、甘、鲁、豫4省1287份农户调研数据,运用二阶段聚类法探讨了农户异质性状况,并采用二元Logistic模型对异质性农户创业意愿及其影响因素进行了实证分析。研究发现:收入质量视角下,农户分化为充足高成本型、结构单一型、渠道负成长高成本型、知识技能型、渠道成长型和结构多元型6类;与结构多元型农户相比,知识技能型和结构单一型农户更倾向于创业;受访者为男性,家庭拥有电脑,愿意提供抵押担保的农户创业意愿更强;家庭孩子数量、家庭总资产等因素对农户创业意愿有促进作用,而受访者年龄、风险感知度等因素则起抑制作用。因此,为提高农村创业扶持政策效率和精准性,政策制定者应主要定位知识技能型和结构单一型农户,此外还需要从物质资本和风险补偿方面培育农户创业意愿。

关键词：创业意愿收入质量异质性农户二阶段聚类二元Logistic模型

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面向科技文献作者检索的人名消歧方法研究

面向科技文献作者检索的人名消歧方法研究

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作者：王双双上海师范大学

学位级别：硕士

随着科技文献数量及检索需求的日益增加,文献作者重名问题也越发影响文献检索质量,开展人名消歧方法研究是文献知识库建设过程中亟待解决的关键问题。针对目前人名消歧准确率需进一步提升的问题,本文充分利用数据特征,提出一种基于语义... 详细信息

随着科技文献数量及检索需求的日益增加,文献作者重名问题也越发影响文献检索质量,开展人名消歧方法研究是文献知识库建设过程中亟待解决的关键问题。针对目前人名消歧准确率需进一步提升的问题,本文充分利用数据特征,提出一种基于语义特征和图关系特征相融合的二阶段聚类消歧改进方法。该方法加入IDF加权,三重态损失学习,自定义随机网络游走概率,特征融合等改进措施充分挖掘数据特征信息,在评测数据集上取得了较好的消歧效果。研究工作如下:首先,针对待消歧标准数据集制作问题进行了研究,给出了详细的数据集抽取制作流程,并对本文后续消歧方法改进所要用到的Aminer数据集进行了统计分析。通过对其属性特征的统计分析,发现各属性特征包含较多的低频分量,这些特征无法按照规则有效区分,为后续消歧方法改进提供了思路。其次,提出了基于文本语义特征嵌入的人名消岐改进方法。利用IDF加权,三重态损失模型调整嵌入向量,并且计算文档语义距离矩阵。基于二阶段聚类策略,一阶段利用DBSCAN算法预聚类,第二阶段,对离群点使用最大相似度匹配等算法实现消歧。评测结果表明改进方法效果较好,宏平均F1由单一语义嵌入的0.38提升到0.47。然后在文本语义特征嵌入基础上,进一步提出基于语义特征和图关系特征相融合的人名消岐改进方法。引入图网络模型,利用节点跳转概率函数得到随机游走路径集,嵌入到向量空间,从而计算文档关系距离矩阵;结合文档语义向量和特征融合的变步长搜索算法得到了最终的特征距离矩阵;利用二阶段聚类算法和特征距离矩阵实现最终人名消歧。实验结果表明,加入图网络嵌入和特征融合之后,评测准确率更优,F1得分由只考虑语义特征的0.47提升到0.71。最后给出人名消歧的工程化应用解决方案和应用案例。提出算法在大数据下实现的优化措施,利用Elsevier论文库实现了改进算法的工程化应用,从而得到消歧之后的专家库。然后利用该专家库讨论web端搜索结果和图谱分析应用。

关键词：人名消歧 IDF加权随机游走特征融合二阶段聚类

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