王健
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：山西大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：山西省青年科技研究基金国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于粗糙集的非监督快速属性选择算法被引量：3
- 2015年
- 针对"大数据"中常见的大规模无监督数据集中特征选择速度难以满足实际应用要求的问题,在经典粗糙集绝对约简增量式算法的基础上提出了一种快速的属性选择算法。首先,将大规模数据集看作一个随机到来的对象序列,并初始化候选约简为空集;然后每次都从大规模数据集中无放回地随机抽取一个对象,并且每次都判断使用当前候选约简能否区分这一对象和当前对象集中所有应当区分的对象,并将该对象放入到当前对象集中,如果不能区分则向候选约简中添加合适的属性;最后,如果连续I次都没有发现无法区分的对象,那么将候选约简作为大规模数据集的约简。在5个非监督大规模数据集上的实验表明,所求得的约简能够区分95%以上的对象对,并且求取该约简所需的时间不到基于区分矩阵的算法和增量式约简算法的1%;在文本主题挖掘的实验中,使用约简后的数据集挖掘出的文本主题同原始数据集挖掘出的主题基本一致。两组实验结果表明该方法能够有效快速对大规模数据集进行属性选择。
- 白鹤翔王健李德玉陈千
- 关键词：海量数据增量式算法粗糙集
- 基于SIFT和非参贝叶斯的高分辨率遥感影像地物识别算法被引量：1
- 2017年
- 地物识别是遥感图像处理领域中的一个重要问题。随着遥感技术的发展,高分辨率遥感影像中携带有大量相似的具有尺度不变特征的地物,传统的地物识别方法难以适应这一发展,亟需对其进行改进。针对高分遥感影像,在SIFT(Scale-invariant Feature Transform)算法的基础上进行改进并得出一种快速精准的地物识别算法DBSIFT(Double Backward SIFT),实现了相似地物多对一的模式识别。DBSIFT在原算法的基础上构造了二重差金字塔,利用DP(Dirichlet Process)识别出相似地物并对其进行分割。在几何与算数关系上,选取9个指标对分割精度进行评价。实验中,使用该方法得到的地物能够被准确识别,且分割效果良好,说明了该算法的有效性。
- 王健白鹤翔李德玉
- 关键词：地物识别SIFT金字塔DP
