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1.
边界识别是位场数据解释中一项重要任务,可用于资源探测等领域,是目前研究的热点问题之一。对于深部异常体目标,采用传统的边界识别方法易出现模糊、发散、变形等问题,而改进的方法大多采用高阶导数,虽然能够很好地识别出深部异常体边界,但是计算复杂,易受噪声干扰。为了改善以上问题,提出了一种稳定的快速边界识别方法,仅利用符号函数和重磁垂直导数数据,即可均衡识别不同深度的目标,且避免了高阶导数的计算。通过理论模型的实验与对比,验证了方法的便捷性、有效性、抗斜磁化能力以及抗噪能力。同时,应用实测数据验证了方法在复杂重磁环境下,能够准确清晰地分辨出异常体,可节约相关研究人员的大量时间与精力,具有很好地应用前景。 相似文献
2.
为研究攀爬机器人在港口机械金属结构表面的自主移动,提出了一种应用于攀爬机器人的视觉导航定位方法。针对港口机械金属结构复杂,表面存在油污和阴影,解决现有的视觉边缘识别方法对金属结构边缘识别效率低且不连续的问题。首先通过自适应阈值的Canny进行边缘特征提取;之后根据边缘线角度特征建立约束关系,利用Hough变换剔除干扰线,并用最小二乘法拟合最终金属结构边缘;求取结构中心线方程和运动方程并计算偏航角和偏距,实现对机器人的运动控制。以港口机械某一支腿为例进行试验,实验数据表明,该方法可以很好地引导机器人的运动,满足实际应用。 相似文献
3.
社交网络结构错综复杂,主题社区是进行个性化推荐和商业推广的重要途径之一。然而,现有主题社区挖掘方法,要么仅基于链接关系和文本信息挖掘主题社区,要么在已划分社区的基础上挖掘主题,忽略了主题与社区的相互作用,导致社区内部话题相似度不高。因此,提出新的社区主题计算方法,进而建立一种融合主题相似度权重的主题社区发现模型(TSWTCD)。利用文本信息提取主题,计算节点间主题相似度作为链接权重,将链接权重作为模块度参数划分社区。最后,根据提出新的社区主题计算方法得到社区主题。基于真实数据集的实验结果表明,TSWTCD模型提升了挖掘主题社区的质量。 相似文献
4.
针对不满足忠实分布的高维数据分类问题,一种新的基于粒子群算法的马尔科夫毯特征选择方法被提出。它通过有效地提取相关特征和剔除冗余特征,能够产生更好的分类结果。在特征预处理阶段,该算法通过最大信息系数衡量标准对特征的相关度和冗余性进行分析得到类属性的马尔科夫毯代表集和次最优特征子集;在搜索评价阶段,采用新的适应度函数通过粒子群算法选出最优特征子集;用此模型对测试集进行预测。实验结果表明,该算法在12个数据集上具有一定的优势。 相似文献
5.
为了提升煤矿车辆异常行为检测水平,设计了基于红外遥感信息的煤矿车辆异常行为检测方法。该方法引入清晰度权重以及拉伸系数实现红外遥感图像中目标煤矿车辆部位的局部增强,利用均值漂移算法跟踪增强后的红外遥感图像中目标煤矿车辆,依据煤矿车辆跟踪结果提取煤矿车辆运动方向、运动速度以及运动方向3项异常行为检测参数,采用加权融合方法处理煤矿车辆异常行为检测参数的状态函数,融合结果高于所设定阈值时,煤矿车辆存在异常行为,否则煤矿车辆为正常行驶状态。实验结果表明,该方法可利用煤矿车辆位置、车辆行驶速度以及车辆方向变化检测煤矿车辆异常行为,具有较高的应用性。 相似文献
6.
7.
在采用非正交多址接入技术的无线携能通信网络中,窃听者的存在和不同用户配对方式将影响网络的保密能量效率.为寻求保密能量效率最大化支配下的网络资源配置方案,提出了一种改进的群智能搜索算法用于解决此非凸优化问题.改进的群智能搜索算法采用共生生物搜索技术,增强了对可行域的局部搜索能力.仿真结果表明,不同的用户配对方式在单时隙或多时隙场景下具有相异特征,改进后的群智能搜索算法比其他基线算法具有更佳的网络性能,为多输入多输出非正交多址接入无线携能通信网络中通信安全及能量效率的研究提供了依据. 相似文献
8.
引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。 相似文献
9.
列车和轨道之间的开放约束条件决定了车辆脱轨的客观存在。轮轨接触区域边缘曲线分割对列车轮轨接触关系的研究具有重要意义,提出了一种基于生成对抗网络的轮轨接触区域边缘曲线分割算法。通过将残差模块引入生成器网络中,增强了网络对输出变化的敏感程度,进而更好的调整生成器权重。此外,膨胀残差模块的引入,有效扩大了特征图的接收区域。实验结果显示,改进的生成对抗网络对轮轨接触区域边缘曲线的分割准确度达到9613%,敏感度、特异度、F1值、ROC曲线下的面积分别为8390%、9713%、8367%和9812%,验证了该方法能够准确分割轮轨接触区域边缘曲线。 相似文献
10.
开放动态环境下的机器学习任务面临着数据特征空间的高维性和动态性。目前已有在线流特征选择算法基本仅考虑特征的重要性和冗余性,忽略了特征的交互性。特征交互是指那些本身与标签单独统计时呈现无关或弱相关,但与其他特征结合时却能与标签呈强相关的特征。基于此,提出一种基于邻域信息交互的在线流特征选择算法,该算法分为在线交互特征选择和在线冗余特征剔除两个阶段,即直接计算新到特征与整个已选特征子集的交互强弱程度,以及利用成对比较机制剔除冗余特征。在10个数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性。 相似文献