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为有效地提高基于散射模型的非监督分类的分类精度,引入了Freeman三分量模型的改进模型-Yamaguchi四分量模型,并将该模型与威沙特距离模型结合起来.给出了基于四分量模型和威沙特距离的非监督分类、聚类算法及其实现流程.对AIRSAR数据集中的Flevoland图像选取了7个均匀程度不同的区域,进行了定性的、定量的实验,实验结果表明,新的分类、聚类算法能够显著的提高分类图的分辨率、更加清晰的表征地物的细节.该方法能够较大地提高均匀区域的分类精度. 相似文献
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本文介绍了一种由基于射频识别技术的芯片与微控制器组成的射频标签与读卡器系统.文中阐述了系统的设计,包括标签模块,读卡器模块,通信模块,以及各种主要单元模块的功能和工作过程.并将这一系统应用于实际的道路交通,对于强化交通管理、维护交通秩序能发挥良好的作用. 相似文献
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协同致死关系是开发靶向抗癌药物的重要方法之一,通过计算方法预测协同致死基因可以为生物学上的研究提供目标指导,从而提高研究效率并降低实验成本.针对协同致死预测问题,提出了一种通用的、多视角变分图自编码器框架,引入了已知的协同致死关系作为监督信号,同时对局部的单视角数据和全局的多视角协同致死关系重构进行监督训练,在细粒度下获取每个视角中和协同致死相关的基因隐藏表示,最后将多视角的重构图融合在一起进行协同致死预测.在SynLethDB数据集上的实验结果表明方法的有效性. 相似文献
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针对现实系统中用户偏好随时间动态变化且一个用户ID背后可能是一个家庭的多个成员在共用的问题,提出一种为这类隐含多个类型成员行为的群组用户解决其偏好随时间而变化的动态推荐算法。首先,假设用户的历史行为数据包括曝光数据和点击数据,并通过学习当前时刻下群组用户的各类型角色权重来判别当前成员角色;其次,根据曝光数据提出两种设计思路来构造流行度模型,并采用逆倾向评分加权方法来平衡训练数据;最后,利用矩阵分解技术得出随时间变化的用户潜在偏好因子和物品潜在属性因子,计算两者内积后得出用户随时间变化的Top-K偏好推荐。实验结果表明,该算法在召回率、平均精度均值(MAP)、归一化折损累计增益(NDCG)这三个指标上一天24个时刻中均能有至少16个时刻的表现优于基准方法,并能缩短运行时间,降低计算的时间复杂度 相似文献
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基于循环神经网络结合句法结构的方法被广泛运用于关系分类,利用神经网络对输入的编码信息自动获取特征并实现关系分类;然而,目前已有的方法主要是基于单一特定句法结构的模型,而特定句法结构的模型不能够迁移到其他句法结构类型上。针对该问题,提出一种融合多句法结构的叠层循环神经网络模型。该叠层循环神经网络分为两层进行网络构建,首先在序列层进行实体预训练,通过Bi-LSTM-CRF融合attention机制,提高模型对文本序列上实体信息的关注度,从而获取更加准确的实体特征信息,促进关系层阶段更好地分类;其次在关系层,将Bi-Tree-LSTM嵌套在序列层之上,并将序列层的隐状态与实体特征信息传入关系层,利用共享参数对三种不同的句法结构进行加权学习,通过端到端的模型训练并实现语义关系分类。实验结果表明,该模型在SemEval-2010 Task8语料库上的marco-◢F◣▼1▽值达到了85.9%,并进一步地提升了模型的鲁棒性。 相似文献
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提出基于随机初始化、参数扰动和特征子集映射的多扰动的局部自适应软子空间聚类(LAC)融合算法(MLACE)。MLACE具有以下特点:(i)多扰动融合:从初始化、参数和特征子集等不同侧面,探测数据内部结构,使之相互融合,从而达到改善聚类正确性的目的;(ii)融合信息提升:根据LAC算法输出的子空间权重矩阵,定义数据属于每一类的概率,形成提升的融合信息;(iii)融合一致性函数改进:融合信息的形式由0/1二值信息转换成[0,1]实值信息,因此,一致性函数采用了性能较优的实数值融合算法Fast global K-means来进一步改善融合正确性。实验选取2个仿真数据库和5个UCI数据库测试MLACE的聚类正确性,实验结果表明,MLACE聚类正确性优于K-means、LAC、基于参数扰动LAC融合算法(P-MLACE)。 相似文献
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