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现实世界存在众多真实网络,研究真实网络中的动态演化趋势和时序性特征是热点问题。链路预测技术作为网络科学领域重要研究工具可通过挖掘历史连边信息推测网络演化规律,进而对未来连边进行预测。通过分析动态真实网络中的拓扑结构演化,发现通过分析网络拓扑中节点间的交互性和匹配度问题能够更充分捕捉网络的动态特征,提出一种基于节点匹配度的动态网络链路预测方法。该方法对网络节点的属性特征进行分析,定义基于原生影响力和次生影响力的节点重要性量化方法;引入时间衰减因子,刻画不同时刻网络拓扑对连边形成的影响程度;结合节点重要性和时间衰减因子定义动态节点匹配度(TMDN,temporal matching degree of nodes)方法,用于衡量节点对之间未来形成连边的可能性。在5个真实动态网络数据集中的实验结果表明,相比现有3类主流动态网络链路预测方法,所提方法在AUC和RankingScore两种评价标准下均取得更优的预测性能,预测结果最高提升42%,证明了节点间存在着交互匹配优先级,同时证实了节点原生影响力和次生影响力的有效性。 相似文献
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为了解决海上航空遥感图像拍摄目标及相机视角变化快,相似特征多导致的匹配不一致问题,并提高匹配算法的效率,提出了一种基于图结构的航空遥感图像特征点匹配算法。该特征匹配过程分为初始匹配和精确匹配两步,首先采用快速特征提取算法SURF进行特征提取并进行初始匹配,然后在精确匹配过程中充分考虑图像的局部空间结构及全局信息,建立[K]近邻图结构,用[K]近邻结构差异与点集的变换误差作为匹配的收敛条件,以解决图像目标发生变化而导致的[K]近邻结构不一致及[K]近邻结构相同时仍然存在干扰点两个问题,最终实现快速精确的特征匹配。 相似文献
126.
要批量生产导弹激光引信,就要快速测试激光引信的各种测量参数。使用通常方法,完成各项测试所需时间较长,不利于批量生产激光引信产品。为了快速获得发射视场与接收视场的各项测量参数,针对采用宽光束的激光引信,本文采用激光引信收发视场的一次测量,根据所得测试数据,进行数据处理的方法。由测试数据可以计算出收发视场的匹配系数,并推导了在已知目标反射率和面积情况下,计算引信作用距离随视野分布所用的公式,可以避免实际测量带来的耗时。通过的实验验证,发现理论计算值基本与实际测量值的误差较小,可以认为它们基本相同。利用该计算方法可以在实验室测试引信收发组件后,快速计算出每套引信窗口的作用距离曲线,可以避免和减少实物测试的麻烦。 相似文献
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目的 压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法虽然引入回溯的思想,但其原子选择需要大量的观测值且在稀疏度估计不准确时,会降低信号重构精度,增加重构时间,降低重构效率。为提高CoSaMP算法的重构精度,改善算法的重构性能,提出了一种基于广义逆的分段迭代匹配追踪(StIMP)算法。方法 为保证迭代时挑选原子的精确性和快速性,对观测矩阵广义逆化,降低原子库中原子的相干性;原子更新结合正交匹配追踪(OMP)算法筛选原子的准确性与CoSaMP算法的回溯性,将迭代过程分为两个阶段:第1阶段利用OMP算法迭代K/2次;第2阶段以第1阶段OMP算法迭代所得的残差和原子为输入,并采用CoSaMP算法继续迭代,同时改变原子选择标准,从而精确快速地重构出稀疏信号。结果 对于1维的高斯随机信号,无论在不同的稀疏度还是观测值下,相比于OMP、CoSaMP、正则化正交匹配追踪(ROMP)算法和傅里叶类圆环压缩采样匹配追踪(FR-CoSaMP)算法,StIMP算法更加稳健,且具有更高重构成功率;对于2维图像信号,在各个采样率下,StIMP算法的峰值信噪比(PSNR)均高于其他重构算法,在采样率为0.7时,StIMP算法的平均PSNR值比OMP、CoSaMP、ROMP和FR-CoSaMP算法分别高2.14 dB、1.20 dB、3.67 dB和0.90 dB,平均重构时间也较OMP、CoSaMP和FR-CoSaMP算法短。结论 提出了一种改进的重构算法,对1维高斯随机信号和2维图像信号均有更好的重构效率和重构效果,与原算法和现有的主流图像重构方法相比,StIMP算法更具高效性和实用性。 相似文献
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在基于内容的图像检索中,需要描述图像中的空间信息从而克服仅基于全局特征的传统方法的局限.图像分割是得到图像空间描述信息的重要手段,但对于所有图像利用同一种分割结果的检索算法(单层描述方法)会受到图像分割算法精确度的影响而使性能受到限制.本文提出了基于图像的两层描述(包括粗略描述和精细描述)和非对称区域匹配的算法以减少不精确分割带来的不利影响.利用从7000张通用图片库中随机选取的700幅查询图像而进行的统计实验结果表明此算法可以有效的提高检索效果. 相似文献
129.
赵毅力 《计算机工程与应用》2012,48(34):152-157
提出一种基于特征点的多幅图像自动拼接算法。根据SIFT或SURF算法在图像的尺度空间中提取特征点,对特征点进行亚像素定位,并赋予主方向。根据特征点邻域信息分布计算得到特征向量后,基于k-d树进行最近邻和次最近邻搜索,利用最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比得到初始匹配点对。使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除错误匹配特征点对,同时对图像之间的变换参数进行鲁棒估计,使用多频带融合算法消除拼接痕迹。实验验证了该算法能够完成多幅图像的自动无缝拼接。 相似文献
130.
为了更快速、准确地对HTTP应用数据进行还原,文中研究了改进的单模式匹配算法。对BM算法、BMH算法和QS算法进行了分析,并重点研究了QS算法的改进思路,最后提出了一种适用于HTTP应用数据还原的CIQS算法。CIQS算法考虑了HTTP模式串的字符特点,改进了模式串的字符比较顺序,并对坏字符跳跃思想进行了改进,增大了跳跃距离。实验结果表明,CIQS算法有效减少了匹配次数,相比其他几种算法有更好的时间性能。 相似文献