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辽宁省自然科学基金(20102062)

作品数:5 被引量:11H指数:3
相关作者:陈东岳吴成东王力卢佰华陈莉更多>>
相关机构:东北大学沈阳建筑大学更多>>
发文基金:辽宁省自然科学基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇金属学及工艺

主题

  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群聚类
  • 1篇引力模型
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇期望最大化
  • 1篇主元
  • 1篇主元分析
  • 1篇线性判别分析
  • 1篇流形
  • 1篇路面
  • 1篇路面裂缝
  • 1篇路面裂缝检测
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类挖掘
  • 1篇建筑
  • 1篇建筑物
  • 1篇非线性流形
  • 1篇CV模型
  • 1篇GRASSM...
  • 1篇LDA

机构

  • 5篇东北大学
  • 1篇沈阳建筑大学

作者

  • 5篇吴成东
  • 5篇陈东岳
  • 3篇王力
  • 1篇陈硕
  • 1篇李孟歆
  • 1篇于晓升
  • 1篇卢佰华
  • 1篇陈莉

传媒

  • 2篇东北大学学报...
  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇自动化学报
  • 1篇上海交通大学...

年份

  • 3篇2012
  • 2篇2011
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于方向特征及引力模型的路面裂缝检测被引量:5
2012年
针对全局性路面裂缝检测方法的局限,提出了一种基于方向特征及引力模型的路面裂缝检测方法.算法首先根据裂缝的延伸性及局部过渡性,搜索裂缝端点,并设计了反映裂缝线型特征的方向因子及方向导数区分度判据,使裂缝判别局限在裂缝端点延伸方向的局部邻域内,有效地阻止了非裂缝区域冗余信息的引入.进一步根据人类判别裂缝的视觉特性,借鉴物理学原理建立了裂缝引力模型,增强了噪斑存在时裂缝连接的鲁棒性.结合颜色距离,设计了裂缝延伸与连接的多判据判别函数,实现对裂缝像素区域的判别检测.实验结果表明所提方法的准确性.
吴成东卢佰华陈东岳王力
关键词:引力模型
基于残差自然幂法的增量线性判别分析方法
2011年
提出了将增量线性判别分析问题(LDA)转化为两个增量主元分析(PCA)问题的算法框架.为加速算法的收敛速度,推导了增量LDA中训练样本的类内离散度矩阵和协方差矩阵的无损实时更新公式,并在此基础上提出了一种基于残差协方差矩阵的自然幂增量PCA算法.将该增量PCA方法与基于双PCA结构的增量LDA算法框架相结合,实现了数据流的实时LDA处理.仿真结果表明,与已有的增量LDA方法相比,该方法在收敛速度、计算复杂度和可操作性上具有更优的性能.
陈东岳吴成东
基于密度权期望最大与分裂合并策略的线状模式挖掘
2012年
该文针对非线性数据集中线状模式的挖掘问题,提出一种基于密度权期望最大(EM)与分裂合并策略的回归算法。算法基于有限混合模型思想,使用点向式方程定义线状模式表示,将网格密度作为调节权值引入EM过程,有效降低了回归落入局部极值的可能性。同时,引入分裂合并策略,使得算法能够解决连通性问题,并且即使在挖掘数设置与本质线状模式数不相符时也能获得正确结果。实验结果表明,算法对挖掘数设置不敏感,能够正确挖掘出噪声环境下数据集的线状模式。
王力吴成东陈东岳
关键词:数据挖掘期望最大化
用于场景分类的显著建筑物区域检测被引量:3
2011年
为了实现城市区域内室外场景的快速分类,提出了一种基于视觉注意力选择机制的显著建筑物区域检测方法.该方法首先通过Gabor算子对图像进行滤波,得到水平方向与垂直方向的联合增强图像,然后利用基于相位傅里叶变换(Phase Fourier Transform,PFT)的显著性映射算法提取视野中的显著建筑物候选区域,最后通过方向直方图判别算法去除干扰目标,并采用CV(Chan-Vese)模型实现显著建筑物区域的分割.该方法在注意力选择机制及建筑物方向特征的基础上,提取具有场景代表性的建筑物区域信息,增强了算法的时效性和场景分析能力,同时实现了区域信息在像素级上的精确检测,并将其应用于美国南加州大学的多类室外场景数据库.实验结果表明,显著建筑物区域检测方法在检测结果、计算速度和鲁棒性等方面均取得了较为满意的效果.
陈硕于晓升吴成东陈东岳
关键词:CV模型
非线性流形上的线性结构聚类挖掘被引量:3
2012年
针对非线性数据流形的线性结构挖掘问题,提出一种基于Grassmann流形和蚁群方法的聚类算法.为抑制噪声对线性结构探测的影响,对含噪数据集进行算法处理最小单元提升,利用Grassmann流形定义提升后单元间相似度,同时设计了一种类测地距离作为簇连通性约束.为提高蚁群解的线性结构挖掘质量,提出了曲面复杂度最小方向定义,并将其作为信息素更新的启发信息引入.在多个数据集上的实验和分析表明,与K-means、Geodesic K-means以及有限混合模型(Finite mixture model,FMM)等传统算法相比,本文算法具备挖掘非线性流形上线性结构的新特性,并且能够保证线性结构内部的连通性.
王力吴成东陈东岳李孟歆陈莉
关键词:GRASSMANN流形蚁群聚类
共1页<1>
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