基于空间权重与模糊感知的节点部署策略

为提高环境监测应用中节点部署的准确性,提出一种基于空间权重与模糊感知的粒子群优化算法。引入空间权重量化区域重要性,建立模糊感知模型描述节点感知性能,设计加权覆盖率作为算法评价函数。在此基础上,挖掘感知模型中的粒子飞行特性,并利用权重引力优化粒子进化方程,提高算法的寻优能力。仿真结果表明,与粒子群优化算法、虚拟力算法和外推人工蜂群算法相比,该算法最高可使目标覆盖率提升13%,节点数减少15%。     

室内视频监控下基于混合算法的人体异常行为检测和识别方法

针对目前室内人体异常行为检测和识别中照明变化、遮挡、相机移动和背景等因素对检测准确性的影响,提出一种多技术混合跟踪方法。该方法基于连续自适应均值漂移(CAMS),引入校正背景权重直方图(CBWH)和无味粒子滤波(UPF)技术处理遮挡和相似颜色对象的干扰。采用基于稀疏表达的检测方式从多种场景对目标对象的异常行为进行检测和识别,并利用均方误差统计量评估所提方法的性能。同时在公开数据集UMN上进行仿真验证。实验结果表明,该方法在不同场景中有障碍物遮挡或是具有相似颜色的其他对象情况下都能准确检测和识别目标对象。此外,该技术还可能进一步改善复杂场景下多摄像机中目标对象的跟踪性能。     

河流生态系统健康评价指标体系及权重的研究

从河流生态系统的开发利用和可持续发展理念出发,总结学习相关文献,构建了河流生态系统健康评价指标体系,提炼出系统健康评价关键指标,利用层级分析法设计问卷,辅助于Expert Choice软件计算出河流生态系统健康评价指标体系的权重,列出了影响河流生态系统健康建设的优先顺序,为河流生态的建设提供了依据和参考。     

基于方差权重因子选词的SIF句向量模型

针对平滑反频率(SIF)模型在文本分类和情感分析中性能较差的问题,在SIF模型的基础上,根据单词在不同分类任务类别中的分布情况,计算其对任务贡献度的方差权重(VW)因子,建立一种VW因子选词句向量模型CwVW-SIF。在标准文本分类数据集和情感分析数据集上进行测试,结果表明,CwVW-SIF相对SIF模型具有较高的分类精度。