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基于推土机距离的证据冲突强度量方法

通信学报 2022年第5期43卷 204-213页

作者：王欣付威黑龙江大学自动化系黑龙江哈尔滨150080 黑龙江省信息融合估计与检测重点实验室黑龙江哈尔滨150080

针对D-S(Dempster-Shafer)证据理论中的冲突因子k不能有效度量证据之间的冲突程度的问题,首先提出了证据冲突强度量函数需要满足的期望特征,然后提出了一种新的基于推土机距离的证据冲突度量方法。该方法不要求不同证据有相同的焦元数量... 详细信息

针对D-S(Dempster-Shafer)证据理论中的冲突因子k不能有效度量证据之间的冲突程度的问题,首先提出了证据冲突强度量函数需要满足的期望特征,然后提出了一种新的基于推土机距离的证据冲突度量方法。该方法不要求不同证据有相同的焦元数量,并且可以直接计算含有非单子集命题的证据冲突。理论和实验表明,所提方法给出的冲突度量大小能够正确表征2个证据间冲突的程度,并具有证据冲突强度量函数的所有期望特征,表明所提方法是一种有效的证据冲突强度量方法。

关键词： D-S证据理论证据冲突强度量函数期望特征推土机距离

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基于推土机距离的长程脑电癫痫自动检测算法

基于推土机距离的长程脑电癫痫自动检测算法

作者：王芸山东大学

学位级别：硕士

癫痫是一种由脑内神经元阵发性异常超同步化电活动引起的反复发作的慢性神经系统疾病,发作具有突发性。癫痫的发作有许多诱因,包括脑部损伤、脑部疾病及异常的脑发育等等,很多情况下癫痫的病因是无法确定的而且很难治愈。脑电图是癫痫... 详细信息

癫痫是一种由脑内神经元阵发性异常超同步化电活动引起的反复发作的慢性神经系统疾病,发作具有突发性。癫痫的发作有许多诱因,包括脑部损伤、脑部疾病及异常的脑发育等等,很多情况下癫痫的病因是无法确定的而且很难治愈。脑电图是癫痫临床诊断的有效方法,它提供了准确真实的信息供医生参考以定位致痫灶进行有效治疗。由于脑电图的获得要通过对病人的长期脑电观测,数据量庞大,脑电信号的分析也依赖于医务人员的临床经验,导致任务繁重耗时,而且很容易误检和漏检。因此,对脑电信号的自动分类和识别就显得尤为迫切和重要。脑电图的波形由相位、波幅、频率等要素组成。脑电信号检测就是在数字化脑电图的基础上分析癫痫发作期和发作间期某些要素的时间序列和空间分布的特征,并用能代表该段信号的显著特征进行分类。目前有很多有效的脑电信号研究和分析的方法,本文在这些研究方法的基础上提出了一种新的脑电信号检测算法。该方法主要基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM),小波分解和推土机距离(Earth Movers’ Distance, EMD)等技术,实验结果表明本文提出的方法能很好的分离癫痫发作期和发作间期脑电信号。本文提出的方法基于德国弗莱堡医学院癫痫研究中心的癫痫数据库。该数据库由21位癫痫患者的脑电记录组成,包含了87次癫痫发作。该方法分为三个步骤：首先对脑电信号分段并对用小波变换对其滤波以去掉高频干扰,然后对每段脑电信号提取有效的推土机距离作为该段的特征,最后将提取的特征放入支持向量机中进行分类并对分类结果进行后处理,如平滑、逻辑判断及领子技术等。研究分析发现,该方法具有较高的灵敏度、识别率和特异性,较低的错误检测率。因此,本文提出的基于有效推土机距离和支持向量机的癫痫自动检测算法是一种较为有效的癫痫检测算法,在癫痫自动检测中有一定的应用前景。

关键词：癫痫检测小波分析推土机距离支持向量机

基于信息熵和推土机距离的协同过滤算法改进研究

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基于信息熵和推土机距离的协同过滤算法改进研究

作者：周君君华南理工大学

学位级别：硕士

近年来,推荐系统已经成为解决信息过载问题的首选方法,其中又以协同过滤算法的应用最为广泛,而相似度度量方法是协同过滤算法的核心。目前已经有许多衡量用户或项目之间相似度的方法,但是仍然存在许多不足,影响到推荐准确度。这些不足包... 详细信息

近年来,推荐系统已经成为解决信息过载问题的首选方法,其中又以协同过滤算法的应用最为广泛,而相似度度量方法是协同过滤算法的核心。目前已经有许多衡量用户或项目之间相似度的方法,但是仍然存在许多不足,影响到推荐准确度。这些不足包括:1)用户兴趣偏好的刻画问题:仅根据用户评分值的差异无法很好的刻画用户的兴趣偏好,影响用户之间的相似度计算;2)共同评分项目少:评分数据的稀疏性使得用户之间共同评分的项目较少,导致基于用户共同评分项目的相似度算法的结果准确性降低;3)评分隐含信息的发掘:用户评分中包含有能够反映用户兴趣偏好的信息,大部分相似度算法对这些隐含信息的发掘不充分,上述这些问题都会直接影响推荐系统的准确度。针对以上不足,本文提出了四种改进的相似度算法。(1)基于信息熵(Entropy)和偏度值(Skewness)改进的算法。通过用户评分分布的信息熵和偏度值来区分用户评分行为的不同,从而刻画用户的兴趣偏好差异,并在此基础上构建用户之间的相似度;(2)基于推土机距离(EMD)改进的算法。通过EMD来度量项目评分分布之间的距离,通过非线性映射转换为衡量非共同评分项目之间的相似性,利用用户在非共同项目上的评分来更好的计算用户之间的相似度;(3)基于非对称性拉普拉斯分布(ALD)建模改进的算法。用ALD对项目评分分布建模,发掘出用户评分中隐含的惊异度(Surprisal)信息,根据用户的惊异度向量计算它们之间的相似度;(4)融合多相似度的新混合算法。将接近1的高相似度进行放大,放大后的值被看作相应算法对近邻用户与活动用户相似度的一次投票,最后将多个算法的投票值累加并转换为近邻用户与活动用户之间新的相似度。通过在不同大小的MovieLens数据集上进行对比实验和MAE分析,验证了本文四种相似度算法的有效性,以及与传统算法以及其他相关的改进算法相比较,其所具有的更好的推荐准确度。

关键词：协同过滤相似度度量信息熵偏度值推土机距离非对称性拉普拉斯分布惊异度

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基于改进DPGN的少样本图像分类算法研究

重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第2期38卷 161-169页

作者：王玲孙莹王鹏白燕娥长春理工大学计算机科学技术学院长春130022

DPGN(distribution propagation graph network)是基于深度学习的少样本图像分类算法,在数据稀疏的条件下可以顺利完成图像分类,但其分类的准确率仍需进一步提升。以DPGN算法为研究对象,提出SFOD_DPGN(SinAM_FRN_layer_ODConv_DM&EMD_distribution propagation graph network)算法。在骨干神经网络Resnet12的残差块中融入注意力机制;将Resnet12网络中批量归一化与ReLu激活函数搭配使用的方式改为滤波器响应归一化与阈值线性单元激活函数搭配使用的方式;在分类器模块中选用全维动态卷积替换普通卷积;使用马氏距离和推土机距离替换L2距离度量函数。在CUB-200-2011数据集上的实验表明,在5way-1shot和5way-5shot分类任务下,SFOD_DPGN算法比DPGN算法的准确率提升约7.97%和2.66%。

关键词：深度学习少样本图像分类注意力机制全维动态卷积马氏距离推土机距离

基于推土机距离和支持向量机的脑电癫痫检测算法(英文)

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Journal of Measurement Science and Instrumentation 2014年第3期5卷 94-102页

作者：王芸吴琦周卫东袁莎莎袁琦山东大学信息科学与工程学院山东济南250100 山东大学苏州研究院江苏苏州215123 山东大学齐鲁医院山东济南250100

对于需要长期脑电图监测的癫痫患者,癫痫自动检测技术是十分必要的。本文所提出的基于多导联长程脑电的算法,首先,对脑电信号进行五层小波分解,取其中三层并求和,然后建立直方图并计算它们之间的距离。本文使用了一种有效的推土机距离算... 详细信息

对于需要长期脑电图监测的癫痫患者,癫痫自动检测技术是十分必要的。本文所提出的基于多导联长程脑电的算法,首先,对脑电信号进行五层小波分解,取其中三层并求和,然后建立直方图并计算它们之间的距离。本文使用了一种有效的推土机距离算法,提出了脑电新特征EMD-L1。由于EMD-L1利用了L1范式,有效降低了时间复杂度,提高了运算速度。本文采用支持向量机作为分类器,并对支持向量机的输出做了后处理,其中包括平滑滤波和"collar"技术,以获取更准确的检测结果。本文将所提出的方法与其他使用相同脑电数据库的癫痫检测方法相比较,实验结果表明本文提出的算法达到了较高的灵敏度95.73%、特异性98.45%以及较低的误判率0.33/h。该检测系统不但具有较高的精确度和较强的鲁棒性,而且可以对脑电数据进行实时分析,用于长期脑电监测中。

关键词：脑电信号推土机距离 EMD—L1 支持向量机小波分解癫痫检测

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基于域自适应的云南重彩画无监督情感识别

图学学报 2022年第4期43卷 641-650页

作者：彭国琴张浩徐丹云南大学信息技术中心云南昆明650500 云南大学信息学院云南昆明650500

计算机视觉中,深度学习之所以取得如此巨大的突破,均得益于可获得的大规模标记数据集,而在图像情感分析中,由于情感语义的模糊性,导致图像情感标注困难,公开可获得图像情感数据集较少,其规模也小,制约了基于深度学习的图像情感分析性能... 详细信息

计算机视觉中,深度学习之所以取得如此巨大的突破,均得益于可获得的大规模标记数据集,而在图像情感分析中,由于情感语义的模糊性,导致图像情感标注困难,公开可获得图像情感数据集较少,其规模也小,制约了基于深度学习的图像情感分析性能。情感语义具有其特有的有序性和极性分组特征,而已有的图像情感分析方法中很少关注到情感语义的这些本质特征。基于域自适方法,考虑情感语义的本质特征,提出一种基于推土机距离的情感语义对齐方式,将带标记的情感数据集的训练模型更好地迁移到无标记的情感数据集上,实现无监督的图像情感分析,解决情感数据集标注困难的问题。该方法应用于创建的云南重彩画数据集,实验结果表明,其能有效地对齐源域和目标域数据,实现无监督的情感数据集自动标注,有利于扩充图像情感数据集规模。

关键词：域自适应云南重彩画推土机距离无监督自动标注

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基于EMD的故障可诊断性评价模型设计

电子测量技术 2023年第13期46卷 17-25页

作者：赵力史贤俊秦玉峰海军航空大学烟台264000

构建可诊断性模型是进行可诊断性设计的前提,通过可诊断性模型能够分析系统内故障的可诊断性。目前的研究成果中大都集中于定性研究,即对故障可诊断性的评价集中于“故障是否能够被诊断”的定性评价,而没有进一步考虑量化故障被检测或... 详细信息

构建可诊断性模型是进行可诊断性设计的前提,通过可诊断性模型能够分析系统内故障的可诊断性。目前的研究成果中大都集中于定性研究,即对故障可诊断性的评价集中于“故障是否能够被诊断”的定性评价,而没有进一步考虑量化故障被检测或被隔离的难易程度。针对以上问题,本文提出了一种基于推土机距离(EMD)的可诊断性定量评价模型,将故障诊断难度定量评价问题转化为测试数据多元分布之间的距离度量问题。首先建立了适用于可诊断性分析的多信号流图定性模型,用来描述系统的功能组成结构、故障-测试-信号的相关性关系;然后在定性模型的基础上,结合数据驱动框架,建立了基于EMD的可诊断性定量评价模型,除了能够定性地描述故障与测试之间相关性关系之外,还能够定量地衡量诊断故障的难易程度。最后以某型装备的开关电源为实验案例,验证了本文方法的有效性,为可诊断性建模提供了一条可行的思路。

关键词：故障可诊断性可诊断性建模推土机距离

考虑共聚方向的我国物流业与制造业共聚水平及影响因素研究 ——基于改进EMD算法的测度

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考虑共聚方向的我国物流业与制造业共聚水平及影响因素研究 ——...

作者：李悦晴南开大学

学位级别：硕士

物流业与制造业的融合发展是保持产业链供应链稳定,推动形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局的重要保障。当前我国产业转型升级进入关键时期,物流业与制造业协同发展格局正在形成,推动物流业与制造业共聚能有... 详细信息

物流业与制造业的融合发展是保持产业链供应链稳定,推动形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局的重要保障。当前我国产业转型升级进入关键时期,物流业与制造业协同发展格局正在形成,推动物流业与制造业共聚能有效推动两业转型升级。物流业与制造业的产业共聚作为两业融合发展的基本条件与重要保障,表现出了显著的方向性。基于共聚方向测度我国物流业与制造业的共聚水平,研究两业共聚的影响因素和治理方法,是两行业在融合发展过程中需要迫切关注的问题。本文运用我国大陆地区31个省份物流业与制造业中各企业地址,运用Sinkhorn算法改进的推土机距离(EMD),通过蒙特卡罗法测度我国物流业与制造业细分行业在不同共聚方向上的共聚水平,并总结其总体特征、共聚方向的行业差异和共聚方向的区域差异,最后运用回归模型实证分析考虑共聚方向的产业共聚水平的影响因素。研究结果表明:我国物流业与制造业共聚水平在一定程度上表现出双向共聚,其中制造业向物流业方向共聚较为显著;物流业与制造业的共聚方向呈现显著的行业和地区差异;行业关联、知识外溢、政策环境均对我国物流业与制造业共聚造成影响。本文主要的创新点在于:一是从微观企业层面构建了产业共聚指数,通过企业的注册地址得到物流业与制造业的地理实体空间分布特征,更精准地反映企业在选址过程中的主观意图。二是通过考虑共聚方向的产业共聚水平的测度可以识别出各地区物流业与制造业共聚究竟为双向共聚还是单向共聚,反映两业共聚的真实情况。三是利用产业共聚方向性的测度结果,研究行业关联、知识外溢、政策环境对不同方向上的产业共聚水平的影响的差异性,检验传统产业集聚理论在不同共聚方向上的适用性。

关键词：物流业制造业产业共聚共聚方向推土机距离

D-S证据理论中的BPA生成及其冲突度量研究

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D-S证据理论中的BPA生成及其冲突度量研究

作者：付威黑龙江大学

学位级别：硕士

随着各类多传感器系统的快速发展,多传感器信息融合技术引起了广泛的关注。在现实生活中,由不同渠道获得的信息不可避免地含有不确定性,所以寻找一种合理的方法来分析不确定信息并做出正确的决策是至关重要的。D-S证据理论是多传感器信... 详细信息

随着各类多传感器系统的快速发展,多传感器信息融合技术引起了广泛的关注。在现实生活中,由不同渠道获得的信息不可避免地含有不确定性,所以寻找一种合理的方法来分析不确定信息并做出正确的决策是至关重要的。D-S证据理论是多传感器信息融合领域中的一种重要方法,它可以在没有先验信息的前提下融合证据,是处理信息不确定性的一种有效工具。然而,作为D-S证据理论中的重要步骤,如何生成基本概率赋值(basic probability assignment,BPA)仍然是一个开放的课题。除此以外,D-S证据理论在融合高冲突证据时可能会得出反直观的结果,这与冲突因子不能有效地度量证据间的冲突程度有关。因此,针对上述问题,本文的研究内容如下:(1)在封闭世界假设下提出了一种基于Adaboost算法的数据驱动的BPA生成方法。该方法首先根据训练数据生成多个强分类器并记录相应的权重。然后,通过加权投票的方式生成测试样本的单子集命题的BPA。对位于相交区域的样本,使用面积比法重新分配其质量以确定复合命题的BPA。最后,使用Dempster组合规则得到最终的决策结果。多个数据集的分类实验结果表明该方法是一种合理有效的BPA生成方法。(2)在开放世界假设下提出了一种基于广义证据理论的广义基本概率赋值(generalized basic probability assignment,GBPA)生成方法。该方法首先根据训练数据分别构造样本类别和测试样本的三角模糊数模型,然后通过计算样本与类别间的三角模糊距离生成GBPA,最后使用广义组合规则融合所有的证据并得出结论。Iris数据集的实验结果表明该方法合理有效,并且在缺乏训练样本的条件下仍能达到较高的分类精度。(3)提出了一种基于推土机距离的证据冲突度量方法。该方法不要求不同证据的命题数量相同,并且可以直接度量含有非单子集命题的证据冲突。仿真实验表明,该方法给出的冲突度量结果能够正确表征两组证据间的冲突程度,并满足证据冲突强度量函数的所有期望特征,这表明该方法是一种有效的证据冲突强度量方法。

关键词： D-S证据理论 BPA生成方法证据冲突度量 Adaboost 三角模糊距离推土机距离