基于低秩约束的熵加权多视角模糊聚类算法EI北大核心CSCD

如何有效挖掘多视角数据内部的一致性以及差异性是构建多视角模糊聚类算法的两个重要问题.本文在Co-FKM算法框架上,提出了基于低秩约束的熵加权多视角模糊聚类算法(Entropy-weighting multi-view fuzzy C-means with low rank constraint,LR-MVEWFCM).一方面,从视角之间的一致性出发,引入核范数对多个视角之间的模糊隶属度矩阵进行低秩约束;另一方面,基于香农熵理论引入视角权重自适应调整策略,使算法根据各视角的重要程度来处理视角间的差异性.本文使用交替方向乘子法(Alternating direction method of multipliers,ADMM)进行目标函数的优化.最后,人工模拟数据集和UCI(University of California Irvine)数据集上进行的实验结果验证了该方法的有效性.     

浅谈建设项目全过程造价管理和控制

我国加入世贸组织以后,经济进入全球化.由于投赉主体多元化、费金来耀多渠道、利益主体多方面的格局,有力地推动了我国建筑市场的蓬勃发展.但是,如何控制好建设投资,实现建设投资效益最大化,这也是投资主体所关心的主要问题之一.     

浅谈建设项目全过程造价管理和控制

我国加入世贸组织以后,经济进入全球化。由于投资主体多元化、资金来源多渠道、利益主体多方面的格局,有力地推动了我国建筑市场的蓬勃发展。但是,如何控制好建设投资,实现建设投资效益最大化,这也是投资主体所关心的主要问题之一。     

学习成对样本运动显著性的细粒度人体骨架动作识别

基于骨架数据的细粒度人体动作识别是一项重要的研究课题,但未被充分解决.由于骨架数据缺乏视觉表观信息,相似类别的人体动作很难被现有的深度网络模型识别.在这项工作中,我们提出了一个新型的运动显著性探测器(motion salience prober, MSP),并引入了配对学习(motion salience prober-incorporated pairwise-learning, MSP-PL)框架,以实现细粒度的骨架动作识别.我们的MSP-PL框架在构造成对的相似骨架运动样本基础上(查询样本与探测样本),利用运动显著性学习机制,促进编码器学习精细化的运动特征.其核心模块MSP可以在我们设计的探测样本和损失函数的帮助下,增强查询样本的显著性运动特征,并消除冗余的噪声.本文设计了3种探测样本构造策略来生成查询–探测样本对,辅助模型识别查询样本的动作,并测试了它们对模型性能的影响.在NTU-RGB+D120数据集与Kinetics-Skeleton数据集上的大量实验表明,我们的MSP-PL框架是通用的,大多数骨架特征编码器可以无缝嵌入其中,并显著提高其准确性. 5个主流的编码器对精细化动...