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基于局部特征过滤的快速火焰图像识别方法被引量：11: 2016年; 传统的基于物理信号的火焰识别方法易被外部环境干扰,且现有火焰图像特征提取方法对于火焰和场景的区分度较低,从而导致火焰种类或场景改变时识别精度降低。针对这一问题,提出一种基于局部特征过滤和极限学习机的快速火焰识别方法,将颜色空间信息引入尺度不变特征变换(SIFT)算法。首先,将视频文件转化成帧图像,利用SIFT算法对所有图像提取特征描述符;其次,通过火焰在颜色空间上的信息特性进一步过滤局部噪声特征点,并借助关键点词袋(BOK)方法,将特征描述符转换成对应的特征向量;最后放入极限学习机进行训练,从而快速得到火焰识别模型。在火焰公开数据集及真实火灾场景图像进行的实验结果表明:所提方法对不同场景和火焰类型均具有较高的识别率和较快的检测速度,实验识别精度达97%以上;对于包含4 301张图片数据的测试集,模型识别时间仅需2.19 s;与基于信息熵、纹理特征、火焰蔓延率的支持向量机模型,基于SIFT、火焰颜色空间特性的支持向量机模型,基于SIFT的极限学习机模型三种方法相比,所提方法在测试集精度、模型构建时间上均占有优势。; 毛文涛王文朋蒋梦雪欧阳军; 关键词：特征提取尺度不变特征变换极限学习机

基于参数校正的离焦图像高斯核估计被引量：4: 2013年; 针对离焦模糊图像高斯核难以快速精确估计的问题,提出了局部熵和参数校正相结合的辨识算法.该算法首先对模糊图像进行局部熵滤波提取图像阶跃边缘模糊区域,然后对此区域进行两次人为离焦模糊,根据梯度比估算高斯模糊核,在计算中提出参数校正的方法减少了量化误差,实验结果表明该算法在模糊核较小时能够精确快速地定位阶跃边缘,并提高了高斯模糊核的识别精度和识别效率,为模糊图像复原提供了较为精确的退化函数.; 冯云芝张俊娜冯乃勤; 关键词：离焦模糊高斯核局部熵

基于粒计算的超市会员数据的聚类算法: 2014年; 在粒计算理论的指导下,首先对超市客户数据库中的信息进行预处理,并根据处理后的信息对客户信息进行细分,从而有针对性地服务不同层面的群体.其次针对不同层次的客户的消费行为特征进行聚类,在此基础上对超市会员的行为模式进行分析,进而采用适宜的营销策略.; 吕康孟慧丽马媛媛; 关键词：粒计算聚类

基于主曲线的空气悬浮颗粒物质PM10的预测: 2017年; 对空气中有害物质(例如PM10)的浓度进行预测具有重要的现实意义,但绝大多数情况下,这类数据具有不均衡、在线贯序到达的特点,利用传统监督学习方法较难以实现快速、有效的预测。为解决该问题,提出了一种基于主曲线的PM10预测方法,建立在2010年到2012年PM10的模型,拟合得到相应的参数,最终得到主曲线预测模型,并通过大量实验分别设定不同浓度PM10相应的阈值。研究表明,基于主曲线的PM10预测模型预测速度快、误差低,同时网络结构更加紧凑。; 王礼云朱振伸董瑞瑞; 关键词：主曲线

基于极限学习机的老人防摔倒系统设计被引量：2: 2015年; 如何提高老年人的健康和生活质量受到社会广泛关注,老龄社会的到来也给我们在校大学生提出了许多新的研究课题,介绍一种为高危年老人群设计的检测监护系统。系统的功能实现主要有两大部分组成,即利用Wi Fi技术,结合极限学习机算法的精确定位以及六轴加速度传感器融合相应算法实现的人体行为识别。介绍了关于系统方案设计、上位机程序的算法实现等,从多个角度诠释本系统,在当今老龄化趋势日益严重的大环境下,为社会提供一种特殊群体安全保障方案。; 沈雪微毛文涛; 关键词：老龄化信息融合 ELM

面向贯序不均衡分类的粒度极限学习机研究: 针对现有分类算法对贯序到达的密度型不均衡数据分类效果不佳的缺陷,提出一种基于粒度划分的在线贯序极限学习机算法。该算法着眼于多类样本的欠采样,分为离线和在线训练两个阶段。离线阶段,根据数据分布特性对多类样本进行粒度划分,用...; 毛文涛田杨阳王金婉何玲; 关键词：极限学习机粒度划分; 文献传递

基于SVM的生物医学事件触发词识别研究被引量：2: 2015年; 研究了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法下的生物医学事件触发词识别的问题.利用SVM对事件抽取的过程进行分类,建立相应的模型来对生物医学事件中的触发词进行识别,得到了相应的实验结果,并验证了此方法的可行性.; 魏培文段德全孙印杰毛文涛; 关键词：生物医学事件抽取

基于粒计算的融合性贴近度方法被引量：2: 2015年; 在粒计算的基础上,将粒进行了形式化表示,详细地讨论了粒如何进行度量,进一步对粒在相似度度量方面加以阐述.对不同的事物相同标准和相同事物不同度量标准这两种情况的相似度度量进行探讨,并提出了一种新的基于粒计算的融合性贴近度方法对不同相似性度量方法进行了统一,减少了中间过程,避免了标准不同不能进行比较的问题.; 吕康魏培文张辉; 关键词：粒计算相似度

基于物联网的高危领域救援设备研究: 2015年; 以物联网与高危领域应用的结合作为研究点,通过调查和分析,将重心放在高危领域救援安全方向,并利用学科交叉融合和相互影响的特性,进行技术应用。文章基于Wi Fi和Zig Bee的联合定位技术、传感器的环境感知技术、六轴重力加速度的行为识别技术等物联网新技术,并利用这些技术对高危领域的救援体系进行了完善,从而实现了智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。; 沈雪微赵丹郝秀召毛文涛; 关键词：ELM

基于不均衡样本重构的加权在线贯序极限学习机被引量：2: 2015年; 针对现有学习算法难以有效提高不均衡在线贯序数据中少类样本分类精度的问题,提出一种基于不均衡样本重构的加权在线贯序极限学习机。该算法从提取在线贯序数据的分布特性入手,主要包括离线和在线两个阶段:离线阶段主要采用主曲线构建少类样本的可信区域,并通过对该区域内样本进行过采样,来构建符合样本分布趋势的均衡样本集,进而建立初始模型;而在线阶段则对贯序到达的数据根据训练误差赋予各样本相应权重,同时动态更新网络权值。采用UCI标准数据集和澳门实测气象数据进行实验对比,结果表明,与现有在线贯序极限学习机(OS-ELM)、极限学习机(ELM)和元认知在线贯序极限学习机(MCOS-ELM)相比,所提算法对少类样本的识别能力更高,且所提算法的模型训练时间与其他三种算法相差不大。结果表明在不影响算法复杂度的情况下,所提算法能有效提高少类样本的分类精度。; 王金婉毛文涛何玲王礼云; 关键词：极限学习机主曲线过采样不均衡数据

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