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行会生存对提高游戏用户的活跃度和留存率有着积极的作用。目前行会生存分析方法是使用分类法,即把行会是否生存看作一个二分类问题来处理,其未能充分利用行会纵向数据,不能及时反映行会的状态变化和生存趋势。采用纵向-生存联合模型,充分利用游戏行会纵向的状态变化特征和成员行为特征,预测行会的生存状态。实验表明,纵向-生存联合模型相比传统的Cox比例风险模型,综合性能提高了56.6%,相比分类算法提高了预测性能,如逻辑回归提高了11.9%。实验中发现:成员权利等级标准差对行会生存呈现了正向的影响,说明了行会内成员权利等级有着良好的分布对行会的生存有着重要作用;成员私聊次数标准差和成员PK次数标准差对行会生存有着积极的影响,说明行会成员行为差异性的重要性;生存时间对行会有着负向的影响,即行业已生存时间越长,越不利于行会的生存。 相似文献
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烧结断面火焰图像受烟尘与光晕干扰,图像中火焰边缘与料层区域出现模糊退化现象.为解决传统基于二维图像特征的显著性检测方法难以有效地获取断面火焰图像实际显著区域的问题,提出基于边界连通性与多核Boosting的显著性检测方法.首先在图像颜色空间转换过程中采用色彩去相关原理,利用边界连通性与暗通道先验获取初始显著性图,提高初... 相似文献
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目的 图像复原是基于物理模型提高退化图像质量的一种客观方法,复原图像无失真且细节丰富。烧结机尾断面火焰图像可以反映料层的烧结状态,对烧结矿质量的检测起到至关重要的作用。由于烧结机尾环境恶劣,存在大量的烟气、粉尘以及亮度不均等干扰因素,导致相机采集到的烧结断面火焰图像存在退化现象。为消除这些影响,本文建立了烧结断面火焰图像退化模型,提出了有效的烧结断面火焰图像复原算法。方法 基于大气散射模型,采用一级多散射方法对烟尘多次散射过程进行简化,建立烧结断面火焰图像退化模型,依据Retinex理论,将场景成像分解为环境光照射分量与反射率的乘积,明确复原图像所求参数。1)求取原始图像亮度,利用Retinex理论分解原始图像,使用双边滤波来调整亮度图像,采用Sigmoid函数对反射图像进行增强,得到亮度平衡后新的烧结断面火焰图像;2)利用暗通道原理估计环境光值,结合引导滤波细化图像透射率分布;3)采用容差机制改进火焰区域的透射率,得到复原图像。结果 使用本文方法对单幅图像进行复原并与其他4种方法进行主客观评价,结果表明本文得到的复原图像亮度均衡,火焰区域细节清晰并且与烧结料层区别明显,在保持较高图像对比度的同时,图像信息熵和峰值信噪比分别为17.532 bit与22.127 dB,相比其他算法明显提高。结论 本文研究了烧结断面火焰图像的退化模型,提出有效的复原算法,实现了Retinex理论与暗通道原理的有机结合,复原图像质量较高,为烧结火焰特征准确提取打下基础。 相似文献
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