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基于WNN对象分类的供应商持续评价的实证

统计与决策 2008年第21期24卷 36-38页

作者：刘怀亮张治国马志辉董萍许君宁西安电子科技大学经济管理学院西安710071

文章构建了供应商持续评价指标体系。在对小波神经网络进行了深入研究基础上,探讨了基于小波网络的对象分类算法,并将该算法运用于供应商持续评价过程中;最后,进行了供应商持续评价的实证,结果表明:小波网络的对象分类算法对供应商持续... 详细信息

文章构建了供应商持续评价指标体系。在对小波神经网络进行了深入研究基础上,探讨了基于小波网络的对象分类算法,并将该算法运用于供应商持续评价过程中;最后,进行了供应商持续评价的实证,结果表明:小波网络的对象分类算法对供应商持续评价有较好的分类效果。

关键词：小波网络(WNN) 对象分类指标体系持续评价实证研究

基于因素空间中属性圆对象分类的相似度研究及应用

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模糊系统与数学 2015年第6期29卷 56-63页

为研究从模糊语义群中挖掘出决策规则并判定其正确性,基于空间故障树理论提取语义群中提到的影响决策规则的关键因素,使用在因素空间理论下定义的属性圆对这些因素进行表示。将对象之间的相似性用图形表示,考虑三种图形覆盖方式,最后得... 详细信息

为研究从模糊语义群中挖掘出决策规则并判定其正确性,基于空间故障树理论提取语义群中提到的影响决策规则的关键因素,使用在因素空间理论下定义的属性圆对这些因素进行表示。将对象之间的相似性用图形表示,考虑三种图形覆盖方式,最后得到相似性的解析解以便数值计算。得到的聚类原则为:严格遵照相似与不相似划分,参考模糊相似划分。结果表明:初始决策表中规则与现场调研得到模糊语义群挖掘出的规则相同,即决策集D与对象集U的对应关系说明对对象集的划分就其决策属性而言是准确的。

关键词：因素空间多域值属性属性圆对象分类相似度确定

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工程CAD中面向设计过程的对象分类研究

计算机辅助设计与图形学学报 1999年第6期11卷 508-511页

作者：刘晓平金文华周晓云唐卫清刘慎权合肥工业大学计算机学院合肥230009 中国科学院计算技术研究所CAD开放实验室北京100080

分类的目的在于有效地支持ＣＡＤ系统中的设计管理，便于总结和提炼设计的模式，包括宏观上的设计模式与微观上的设计模式．文中以钢结构节点分析为例，提出了面向设计过程的多特征对象分类方法，有效地支持了工程对象间的依赖与包容关... 详细信息

分类的目的在于有效地支持ＣＡＤ系统中的设计管理，便于总结和提炼设计的模式，包括宏观上的设计模式与微观上的设计模式．文中以钢结构节点分析为例，提出了面向设计过程的多特征对象分类方法，有效地支持了工程对象间的依赖与包容关系的建立，这是工程ＣＡＤ系统的设计进程中的一个重要标志，从根本上解决了工程对象间复杂的设计约束，保证了后继的设计系统的科学性、简洁性、系统性、可延性．该研究应用于工厂钢结构的系统设计中，收到了良好的效果．

关键词：工程设计 CAD 对象分类工厂设计钢结构

基于3D点云协方差描述符的对象分类与点云分割技术研究

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基于3D点云协方差描述符的对象分类与点云分割技术研究

作者：庄斌华东交通大学

学位级别：硕士

移动机器人最主要的功能之一就是能够实时感知其周围环境,及时处理来自周围环境的信息。相对于简单的平面图像,3D点云数据不仅包含物体的颜色信息,而且包含更多的几何信息。基于协方差描述符的图像识别方法已经发展了几十年,但是如何将... 详细信息

移动机器人最主要的功能之一就是能够实时感知其周围环境,及时处理来自周围环境的信息。相对于简单的平面图像,3D点云数据不仅包含物体的颜色信息,而且包含更多的几何信息。基于协方差描述符的图像识别方法已经发展了几十年,但是如何将协方差描述符有效应用到3D点云对象识别与分类中却是近几年才兴起的研究热点。本文从实际出发,分别研究了局部描述符和全局描述符在3D点云中对象识别与分类中的应用,并对点云匹配过程中的误匹配校正算法进行了研究。同时针对点云的不均匀、无序、稀疏等特点,本文提出了一种基于拓扑结构不变性的3D点云分割方法。本文的主要的创新研究成果如下:(1)针对一般描述符维度大、对噪声敏感、匹配运算时间长等问题,结合3D点云提出了一种新的局部协方差描述符,并结合点云协方差特征描述符的特点,提出了相应的误匹配校正算法,有效的减少了描述符匹配过程中误匹配的数量,从而提高了对象识别的精确度和鲁棒性。(2)结合全局描述符处理速度快的特点,从3D点云的颜色、深度、形状、大小以及其他不同方面的几何信息提取特征描述符,并对其进行串行融合,生成不同组合的全局特征描述符。通过实体和类别两种不同方式的分类实验,验证并得出在对象分类中最优的特征组合。(3)针对3D点云的不完整、稀疏、无序、分散等特性,基于计算点云数据集在不同空间分辨率的拓扑结构不变性,将拓扑结构不变性的思想引入3D点云分割中,提出了一种新的点云分割算法。通过实验验证,该算法可以有效的处理遮挡和噪声等干扰情况下的点云分割。

关键词： 3D点云协方差描述符点云分割对象分类对象识别

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道路视频监控文件中对象分类方法的研究

道路视频监控文件中对象分类方法的研究

作者：李红伦昆明理工大学

学位级别：硕士

运动目标对象的分类是计算机图像处理、基于视频的运动分析和智能视频监控处理中重要的研究内容之一。随着社会经济的高速发展及国家关于城市化建设政策的推动,社会治安管理、城市交通管理等工作备受考验,传统安全防范系统正面临前所未... 详细信息

运动目标对象的分类是计算机图像处理、基于视频的运动分析和智能视频监控处理中重要的研究内容之一。随着社会经济的高速发展及国家关于城市化建设政策的推动,社会治安管理、城市交通管理等工作备受考验,传统安全防范系统正面临前所未有的挑战,而高科技的安全防范设备备受关注,如视频监控设备。数字化、网络化的发展使具有直观、准确、及时和信息内容丰富等特点的视频监控,不再仅仅服务于国防建设、政府机关、银行、大型仓库等隐患系数较大的场所,也被大量应用在城市基础建设、城市道路交通管理、社会治安管理等与人们生活直接关联的环境中。视频监控也不能再仅仅依赖于监控人的全天职守和现场操作,为了改变人为管理的被动局面,智能的视频监控、视频分析等技术的发展越来越得到学术界和应用领域的高度重视。‘对象分类是从现有的图像信息中找出某类目标对象的本质属性特征,使其能唯一或近似唯一地表征出此类目标,进而能将此类目标对象与其它的目标对象类别区分的过程,需解决的核心问题包括对象特征提取和分类器构造，其涉及计算机视觉、图像处理、模式识别等多个研究领域。本文工作基于城市道路视频监控文件,针对其中人们所关注的常见运动目标如行人、车辆对象进行分类处理研究,其车辆对象包括轿车、面包车、公交车和卡车,并在此基础上对轿车类进行了尝试性的详细分类研究。主要工作如下：1.在对图像进行预处理的基础上,通过对现有的分类特征表示形式与分类方法的比较性研究,给出本文所选用的对象分类方法,并在此基础上研究对象的主要特征,给出对象分类的特征,并定义了一种适合于轿车分类的新特征。2.分析总结现有的几种分类器算法特点,确定本文所用的分类器方法,即以统计学习理论和结构风险最小化理论为基础的支持向量机方法。3.为实现准确分类,本文提出了一种新的对象分类策略,即一种二叉树与决策导向非循环图相结合的分层分类策略,以此结合多特征进行分类,可在一定程度上解决对象类别域间的交叉问题。4.最后,对本文的方法进行了实验,并详细给出每个实验部分的方法、步骤及结果,通过对道路视频监控文件中常见对象的分类实验研究,表明本文采用的方法具有一定的效果,达到了分类常见对象的预期目标。

关键词：对象分类视频监控特征提取支持向量机

一种改进BIM对象分类和识别的智能学习算法（英文）

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施工技术(中英文) 2024年第20期53卷 86-93页

作者：王茹 BENMANSOUR Oussama 邢颖西安建筑科技大学土木工程学院 Trine University

建筑信息模型(BIM)对象分类需耗费大量时间和精力，任何对象的错误分类或遗漏均可能导致异常结果的出现，从而对项目工作流程及结果产生极大影响。全面理解BIM对象分类，通过改进Swin Transformer分类器算法参数，使用从IFC格式BIM模型... 详细信息

建筑信息模型(BIM)对象分类需耗费大量时间和精力，任何对象的错误分类或遗漏均可能导致异常结果的出现，从而对项目工作流程及结果产生极大影响。全面理解BIM对象分类，通过改进Swin Transformer分类器算法参数，使用从IFC格式BIM模型文件中提取的模型图元，对7类BIM对象类别进行深度学习，通过训练中得到性能和评估指标的结果，提高分类准确性。

关键词：建筑信息模型对象分类深度学习模型图元性能