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相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

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国防科技大学学报 2019年第4期41卷 156-164页

作者：徐洋方洋旺伍友利张丹旭空军工程大学航空工程学院

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不... 详细信息

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。

关键词：高斯混合模型相似分布准则高斯聚类扩展积分均方误差代价函数多元素融合

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基于舆情数据的群体性事件识别研究

中国新技术新产品 2024年第9期 35-37页

作者：李艳艳李晓群居强黄虹国家电网公司客户服务中心江苏南京210000

针对国网客服中心客户重复诉求问题,面对舆情群体性事件的冲击,须了解舆情群体性事件的演化规律,确定事件类别,提炼事件特征。基于不同类别的网络群体性事件,基于海量的95598工单数据集,通过LDA主题模型与高斯混合聚类算法相结合,利用LD... 详细信息

针对国网客服中心客户重复诉求问题,面对舆情群体性事件的冲击,须了解舆情群体性事件的演化规律,确定事件类别,提炼事件特征。基于不同类别的网络群体性事件,基于海量的95598工单数据集,通过LDA主题模型与高斯混合聚类算法相结合,利用LDA模型实现文本潜在语义的识别构建的网络群体性事件动态识别模型,通过大量的文本训练,当事件聚类数为6时有良好的解释性。利用LDA主题模型和高斯混合聚类算法,减少了模型的迭代次数,确定最佳主题数,提高了网络群体性事件识别结果的准确性。

关键词：高斯聚类舆情数据群体性事件主题模型动态识别

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多智能体编队控制中的迁移强化学习算法研究

西北工业大学学报 2023年第2期41卷 389-399页

作者：胡鹏林潘泉郭亚宁赵春晖西北工业大学自动化学院陕西西安710129

针对多障碍环境下的多智能体系统协同编队避障与防撞问题,提出一种迁移学习与强化学习相结合的编队控制算法。在源任务学习阶段,利用值函数近似方法避免Q-表格求解法所需的大规模存储空间问题,有效降低对存储空间的需求,提升算法求解速... 详细信息

针对多障碍环境下的多智能体系统协同编队避障与防撞问题,提出一种迁移学习与强化学习相结合的编队控制算法。在源任务学习阶段,利用值函数近似方法避免Q-表格求解法所需的大规模存储空间问题,有效降低对存储空间的需求,提升算法求解速度;在目标任务学习阶段,采用高斯聚类算法对源任务进行分类,根据聚类中心和目标任务之间的距离,选择最优的源任务类进行目标任务学习,有效避免了负迁移现象,进而提升了强化学习算法的泛化能力及收敛速度。仿真实验结果表明,所提方法能使多智能体系统在复杂的障碍环境下有效地形成并保持编队构型,同时实现避障与防撞。

关键词：多智能体系统迁移强化学习值函数近似编队控制高斯聚类

带无线能量补充设备的无线传感器网络基站部署策略

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计算机工程 2020年第1期46卷 164-171,178页

作者：王丁玎丁煦赵冲石雷韩江洪合肥工业大学工业与装备技术研究院合肥230009 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

为延长无线传感器网络(WSN)生存周期,引入无线能量补充设备,设计一种WSN基站部署策略。通过聚类传感器节点并计算每个区域传感器节点的通信量确定基站位置坐标,构建以最大化能量补充设备驻站时间比为目标的跨层优化问题,并将其转化为具... 详细信息

为延长无线传感器网络(WSN)生存周期,引入无线能量补充设备,设计一种WSN基站部署策略。通过聚类传感器节点并计算每个区域传感器节点的通信量确定基站位置坐标,构建以最大化能量补充设备驻站时间比为目标的跨层优化问题,并将其转化为具有等优性的线性规划问题,实现传感器节点和无线能量补充设备的最佳配置。仿真结果表明,与固定基站部署策略相比,该基站部署策略可使无线能量补充设备的驻站时间比提升约75%。

关键词：无线传感器网络无线能量传输基站位置线性规划高斯聚类

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基于时空融合的视频分割算法研究

信号处理 2009年第1期25卷 72-76页

作者：李宏李翔胡可成中南大学信息科学与工程学院长沙410083

提出了一种基于时空融合的视频分割算法.在时域中采用了多帧灰度差异检测,通过高斯聚类算法消除背景噪声点,再通过形态学处理得到时域分割模板。空域中对小波变换后的低分辨率图像进行分水岭变换,对变换结果融入图像的轮廓信息,有效地... 详细信息

提出了一种基于时空融合的视频分割算法.在时域中采用了多帧灰度差异检测,通过高斯聚类算法消除背景噪声点,再通过形态学处理得到时域分割模板。空域中对小波变换后的低分辨率图像进行分水岭变换,对变换结果融入图像的轮廓信息,有效地克服了过分割现象。时空融合中采用邻域隶属度判决算法,从而提高了分割效果。按照MPEG-4核心实验评价标准,实验分割结果表明算法具有较高的分割精度,同时有着很好的抗噪性和适应性。

关键词：多帧灰度差异高斯聚类改进分水岭变换时空联合

基于改进麻雀算法的园区综合能源系统优化研究

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智慧电力 2021年第6期49卷 9-16,82页

作者：刘翕铭于永进杨洋山东科技大学电气与自动化工程学院山东青岛266590

将虚拟储能与园区内实体储能装置相结合,提出一种新型混合储能系统。针对原始雀搜索算法易陷入局部最优、收敛精度不够、迭代时间过长等问题进行改进:使用Circle混沌映射初始化,形成均匀分布麻雀个体;引入余弦变化的惯性权重因子平衡局... 详细信息

将虚拟储能与园区内实体储能装置相结合,提出一种新型混合储能系统。针对原始雀搜索算法易陷入局部最优、收敛精度不够、迭代时间过长等问题进行改进:使用Circle混沌映射初始化,形成均匀分布麻雀个体;引入余弦变化的惯性权重因子平衡局部和全局搜索能力以及Levy飞行避免搜索停滞,陷入局部极值;对最优麻雀进行维度交叉变异,保证结果最优。通过算例分析,改进麻雀算法优化后园区单日总成本比原始麻雀算法、烟花算法、粒子群算法降低了7.32%,4.39%和1.81%,新型混合储能系统的新能源消纳量比实体储能增加27.8%且单日成本降低了7.85%。

关键词：综合能源虚拟储能高斯聚类麻雀算法新能源消纳

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工业物联高频时序数据压缩技术研究

工业物联高频时序数据压缩技术研究

作者：陈辉哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

数据驱动科技。如何存储高频、高维、海量的时间序列数据是一个值得探讨的问题。压缩作为存储的一种手段,尤其面向海量数据时是十分必要的。本文以此为出发点,探究如何实现时间序列的高效压缩。为此,本文展开了两项较为基础的研究——... 详细信息

数据驱动科技。如何存储高频、高维、海量的时间序列数据是一个值得探讨的问题。压缩作为存储的一种手段,尤其面向海量数据时是十分必要的。本文以此为出发点,探究如何实现时间序列的高效压缩。为此,本文展开了两项较为基础的研究——时间序列分割以及时间序列聚类,并以此为基础实现时间序列的高效压缩。主要研究内容如下:首先,建立了一种基于改进象群优化算法的高斯分割模型。通过加入Levy飞行策略和种群中最优个体的影响对象群优化算法易陷入局部最优的缺陷进行了改进。针对该算法无法满足高斯分割模型整数参数寻优进行了调整。提出了一种选择时间序列分割段数的准则。使用Gesture和PASCADA数据进行验证。结果表明,提出的方法易跳出局部最优,且运行效率较高;提出的分割段数准则能够较好的实现分割段数的选择。其次,建立了基于改进峰值密度初始化的时间序列片段高斯聚类模型。以时间序列片段为对象建立其高斯混合模型,推导其基于EM算法的参数估计。针对初值敏感问题,引入峰值密度算法,针对峰值密度算法受截距影响较大的问题,引入了巴式距离。实验结果表明,提出的模型能够保留时序片段的特征,得到较好的聚类结果;改进峰值密度算法的初始化能够得到分散的初始均值,确保聚类结果较优。最后,建立了基于改进符号聚合近似的时间序列压缩模型。对于时间序列值,基于前两个模型对SAX方法改进:高斯分割实现时间序列特征的划分,高斯聚类实现对时间序列的特征提取和降维。为提升数据还原能力、解决冗余情况提出了再分割和剪切策略,提出的模型具有一定的自适应性。时间序列值的压缩过程产生了分割点和聚类标签这两项额外信息。对于时间戳,使用融合分割点信息的DPCM对时间戳进行压缩。对于聚类标签提出符号化的压缩策略。实验结果表明,提出的方法能够很好的改进SAX方法存在的缺陷,得到更低的压缩率以及更好的数据还原能力。

关键词：高斯分割高斯聚类改进象群优化算法高频时序数据数据压缩

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基于机器视觉的纽扣瑕疵检测技术与研究

基于机器视觉的纽扣瑕疵检测技术与研究

作者：胥蕾蕾东华大学

学位级别：硕士

在纽扣的生产过程中,由于存在机械故障、模具损坏等不可控因素,纽扣极易产生各种各样的瑕疵。目前纽扣的瑕疵检测方法通常是人工目测,该方法效率低下且准确率有限。针对这一问题,本文基于机器视觉的相关理论知识,并考虑不同类型纽扣的... 详细信息

在纽扣的生产过程中,由于存在机械故障、模具损坏等不可控因素,纽扣极易产生各种各样的瑕疵。目前纽扣的瑕疵检测方法通常是人工目测,该方法效率低下且准确率有限。针对这一问题,本文基于机器视觉的相关理论知识,并考虑不同类型纽扣的瑕疵特点,提出了基于机器视觉的针对塑料纽扣和金属纽扣的瑕疵检测方法。本文搭建了纽扣瑕疵检测的硬件平台并主要研究了三部分内容:一、纽扣图像感兴趣区域的分割;二、塑料纽扣的瑕疵检测方法;三、金属纽扣的瑕疵检测方法。论文的主要创新点如下:1、提出了基于形态学处理和Graham算法的纽扣图像感兴趣区域分割算法。该算法将采集到的纽扣图像进行滤波处理,根据塑料纽扣和金属纽扣的不同特点,利用形态学处理得到图像中纽扣所在的区域,并提取纽扣的边缘。最后利用Graham算法得到纽扣最小外接矩阵的坐标,将该坐标值映射到原图所在的位置,分割出纽扣图像的感兴趣区域。该算法为纽扣瑕疵检测奠定了基础,去除了无关的干扰信息,提高了瑕疵检测的效率。2、提出了基于动态阈值和自适应高斯聚类的塑料纽扣瑕疵检测算法。该算法按照瑕疵类别的不同分为两个模块:一、针对纽扣形状瑕疵的特点,本文利用动态阈值分割和连通区域计数检测塑料纽扣的内孔瑕疵、利用边缘提取和圆度分析检测塑料纽扣的轮廓瑕疵;二、根据瑕疵区域与非瑕疵区域存在色差这一特点,本文利用自适应高斯混合模型对纽扣表面的颜色进行聚类,根据聚类得到的均值矩阵判断该塑料纽扣是否有表面瑕疵。实验表明该算法对于塑料纽扣瑕疵的检测具有准确性和优异性。3、提出了基于极限学习机级联稀疏表示分类的金属纽扣瑕疵检测算法。该算法将瑕疵检测问题转化为模式分类问题。在预处理阶段,提出了利用Exemplar-based算法对纽扣图像进行去反光处理。本文提出的级联分类器分为两个阶段:一、由于极限学习机具有快速学习能力和强泛化能力的优点,利用极限学习机对纽扣进行分类,检测出瑕疵品和合格品;二、为了进一步提高纽扣正次品分类的准确率,当单隐层前馈神经网络的输出概率低于设定的阈值时,利用稀疏表示的分类算法对纽扣重新分类,通过查询稀疏表示的完备字典获得最终分类结果。从测试结果可以看出,本文的算法能很好地检测出纽扣瑕疵品,克服了单一模型在计算复杂度和分类准确度之间无法兼顾的局限性。

关键词：感兴趣区域分割纽扣瑕疵检测高斯聚类极限学习机五折交叉验证稀疏表示分类

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基于时空联合的视频对象分割算法研究

基于时空联合的视频对象分割算法研究

作者：胡可成中南大学

学位级别：硕士

作为MPEG-4视频编码标准中重要的一个组成部分，面向对象的视频编码技术是提高编码效率的关键，而一个高效提取视频对象的视频分割算法是面向对象编码的基础。由于受实际环境中各种因素的影响，现有的视频分割技术并不具备通用性，在复... 详细信息

作为MPEG-4视频编码标准中重要的一个组成部分，面向对象的视频编码技术是提高编码效率的关键，而一个高效提取视频对象的视频分割算法是面向对象编码的基础。由于受实际环境中各种因素的影响，现有的视频分割技术并不具备通用性，在复杂的视频场景中，分割效果明显下降。因此如何提视频分割算法的适应性已经成为视频分割领域的研究热点。本文针对前背景变化较小，背景变化小但噪声影响较大，前景有较大局部运动等几个常见的视频场景进行了研究，提出了一种基于时域多帧差分和空域改进分水岭变换的视频对象分割算法。在时域中根据多帧灰度差异获取差分图像，用高斯聚类算法消除背景噪声，通过形态学处理得到时域分割掩模。在空域中用小波变换去除冗余信息，再通过改进的分水岭变换进行空域分割，解决过分割的问题。在时空融合中，先降低判决阀值进行粗分割，去除空域分割中大部分背景信息。然后以一定的权值参考当前分割区域的相邻分割区域的时域隶属度值，重新确定区域隶属度进行细分割。最后通过逆小波变换，得到全分辨率下的视频对象。实验表明，本该算法在背景噪声较大且前景物体运动较大的场景中能获得较好的分割效果。本文将时空联合分割算法应用到了步态识别和图像修复领域两个领域。在步态识别中，先进行时空联合分割得到识别对象，再提取对象特征矢量建立模板库，最后通过计算测试对象与模板的距离进行识别;在图像修复中，先用高斯聚类得到时域掩模，再用时空联合算法分割图像，然后待修复区域在分割结果中搜索匹配区域，最后修复图像。实验结果表明，时空分割算法能一定程度上提高步态识别和图像修复的效果。

关键词：多帧灰度差异窗口聚类高斯聚类分水岭变换时空融合