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大数据关联关系度量研究综述 总被引:4,自引:3,他引:1
大数据关联性分析是大数据挖掘的基础,一个好的关联性度量是实施关联分析的关键。本文首先指出大数据时代关联度量面临的挑战和研究现状,从关联关系度量的构造角度出发,对现有的关联关系度量进行整理,归纳总结了这些关联关系的性质和适用条件。在回顾关联度量发展历程的基础上,结合大数据时代关联关系的特点,提出构造关联度量可能满足的条件。最后针对多模态数据关联关系度量的若干问题进行探讨和梳理,从3个角度出发,提出应对多模态数据空间转换的挑战,以引起对该领域更深入的思考与研究工作,从而促进大数据挖掘工作的进展。 相似文献
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大数据时代的到来给数据挖掘和知识发现带来了很大的挑战。簸箕是一种大家熟知的农用工具,能快速将不同的物体分开。基于簸箕的工作机制,提出了一个新颖的学习原理:随机并行序化原理(random parallel ranking principle,RPRP),称为数据簸箕,可高效地对数据进行排序和分类。为了验证这种学习原理的有效性与高效性,设计了一种新的聚类方法,即聚类簸箕。实验结果表明,聚类簸箕能够快速且有效地对数据进行聚类。此外,该学习原理也能够用于设计高效的分类器。该数据簸箕有望推动大数据背景下机器学习与知识发现理论与方法的发展。 相似文献
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提出一种新的集合包含度,并用新的集合包含度定义粗糙集理论中的知识包含度。研究了知识包含度的几个基本性质,给出了粗糙集理论中基于知识包含度的属性约简算法,通过一个汽车性能决策表的实例来表明算法的有效性。 相似文献
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现有的多光谱行人检测算法大多是基于Faster R-CNN的两阶段检测或设置了锚框机制的一阶段检测,此类模型存在推理速度慢,检测准确率低等不足.为此,本文设计出一种基于一阶段无锚框检查算法YOLOX的多光谱行人检测算法.该算法将多模态特征提取解耦为特性特征提取和共性特征提取两阶段.针对基准特性特征提取网络学习能力不足、提取的语义信息和纹理细节信息不够丰富的问题,本文设计出一种多尺度特征增强(Multi-scale Feature Enhancement, MFE)模块,该模块可提取出特性特征图中丰富的语义和纹理细节信息.此外,本文使用基于差异性的特征融合方法来充分捕获两种模态的差异性特征信息.为证实本文方法的有效性和可行性,本文在KAIST数据集和FLIR数据集上进行了实验验证,实验结果表明本文所提方法可显著提高多光谱行人检测的性能. 相似文献
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经典的粗糙集理论刻画目标概念运用静态的粒度分析,不便于刻画人们问题求解的动态认知过程。已有文献分别用正向近似和逆向近似对目标概念和目标决策进行刻画,并成功地应用于分层聚类算法和规则提取方面。基于动态粒度原理,提出双向近似的概念,获得双向近似的一些重要性质,并将其应用于决策表中决策规则的获取。 相似文献
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目前针对人体姿态估计的深度神经网络都是在特征图的固定位置上进行采样,无法对人体姿态的几何变换进行建模,当人体实例在尺寸、姿势、拍摄角度等方面发生变化后,网络泛化能力较差.因此,文中提出基于可变形卷积的多人人体姿态估计方法.利用可变形卷积对目标几何变换建模能力较强的特性,设计特征提取模块,可在人体关键点几何变化的条件下保证检测的准确性.为了进一步提高网络性能,利用预训练残差网络.模型的预测值与二维高斯模型生成的真值用于计算损失,并迭代训练模型,能在拍摄视角、附着物及人物尺度变化等复杂条件下有效检测人体关键点.实验表明,文中模型可有效提升人体关键点检测的准确性. 相似文献