王科
- 作品数：13 被引量：32H指数：3
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市自然科学基金重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信建筑科学更多>>
- 矢量室内地图建模与制作方法被引量：24
- 2012年
- 矢量室内地图是提供室内位置服务的基础,主要应用于室内定位导航、兴趣点查询等方面。根据对室内环境的空间结构分析,设计了室内地图的概念模型,并在此基础上结合地图数据访问需求,探索了地图数据组织和转换方法,实现了从矢量地图获取瓦块图制作的全过程。实验证明,这种矢量室内地图制作方法方便、可行和有效。
- 刘兆宏王科丰江帆夏英
- 关键词：移动位置服务
- 基于迁移权重的条件对抗领域适应被引量：3
- 2019年
- 针对条件对抗领域适应(CDAN)方法未能充分挖掘样本的可迁移性,仍然存在部分难以迁移的源域样本扰乱目标域数据分布的问题,该文提出一种基于迁移权重的条件对抗领域适应(TW-CDAN)方法。首先利用领域判别模型的判别结果作为衡量样本迁移性能的主要度量指标,使不同的样本具有不同的迁移性能;其次将样本的可迁移性作为权重应用在分类损失和最小熵损失上,旨在消除条件对抗领域适应中难以迁移样本对模型造成的影响;最后使用Office-31数据集的6个迁移任务和Office-Home数据集的12个迁移任务进行了实验,该方法在14个迁移任务上取得了提升,在平均精度上分别提升1.4%和3.1%。
- 王进王科闵子剑孙开伟邓欣
- 基于数字地图的虚拟室内应急疏散模型集成方法研究
- 随着城市建设和发展，人们在超市、地铁、停车场等大型室内环境中的活动变得日趋频繁。科学合理的灾害应急预案和组织有效的人员疏散演练是应对室内灾害的重要基础。近年来，国内外学者开展了大量关于室内应急疏散问题的研究，如应急疏散模...
- 王科
- 关键词：数字地图
- 文献传递
- 一种基于深度迁移学习的图片分类方法
- 本发明请求保护一种基于深度迁移学习的图片分类方法，其中,所述的领域适应至少包含两个领域的数据,分别为源域和目标域，并且源域数据为已标记的样本数据.所述方法主要包括以下步骤:步骤1)数据准备阶段.准备源域数据和目标域数据,...
- 王进王科李林洁杨俏孙开伟刘彬
- 基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类被引量：5
- 2019年
- 针对行人属性分类受行人属性不均衡影响的问题,提出了一种基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类方法.首先调整现有的卷积神经网络结构,通过融合正反通道激活模块的使用,使模型能够感知更加详细的行人属性;其次引入属性不均衡损失函数,根据属性的不均衡比例自适应更新网络权重,利用误差的反向传播对少类属性增加其权值,提升模型对少类属性的敏感;最后在PETA数据集上,对54个属性进行了分类试验.结果表明:相比MLCNN等方法,新方法在36分类任务上取得了提升;在平均准确度、平均召回率和平均AUC上,分别提升2.13%,2.38%和1.19%.
- 王进黄超王科范磊陈乔松
- 关键词：卷积神经网络误差反向传播
- Spark平台下基于GPS数据的出租车调配方法
- 本发明请求保护一种Spark平台下基于GPS数据的出租车调配方法，包括：101从调度中心获取出租车历史GPS数据部署到Spark平台上，对数据做并行地预处理操作；102在Spark平台下对出租车历史GPS数据进行分析，提...
- 王进卜亚楠王科李颖孙开伟刘彬李智星陈乔松邓欣胡峰雷大江
- 文献传递
- 一种基于深度迁移学习的图片分类方法
- 本发明请求保护一种基于深度迁移学习的图片分类方法，其中,所述的领域适应至少包含两个领域的数据,分别为源域和目标域，并且源域数据为已标记的样本数据.所述方法主要包括以下步骤:步骤1)数据准备阶段.准备源域数据和目标域数据,...
- 王进王科李林洁杨俏孙开伟刘彬
- 文献传递
- 基于WIFI AP的人流量分布预测方法
- 本发明涉及基于WIFI AP记录的机场客流分布预测方法，涉及大数据挖掘处理技术领域，从控制中心获取WIFI AP记录进行预处理操作，通过WIFI AP接入设备数量分类WIFI AP，为各类WIFI AP分别构建训练样本集...
- 王进王科李颖孙柱欧阳卫华赵蕊高选人余薇陈乔松邓欣
- 文献传递
- 一种基于聚类的多标签不平衡生物医学数据分类方法
- 本发明涉及一种基于聚类的多标签不平衡生物医学数据分类方法，包括以下步骤：S101对标签不均衡的数据根据特征相似度和标签关联性定义关系矩阵；S102根据关联矩阵对数据进行聚类；S103对每个类簇中的不平衡标签进行有方向性的...
- 王进卜亚楠欧阳卫华谢水宁孙开伟张登峰王科李智星陈乔松邓欣胡峰雷大江
- 基于迁移权重的条件对抗领域适应
- 传统的有监督学习方法限制于训练数据和测试数据必须服从独立同分布的假设，难以解决训练数据和测试数据分布偏移的问题。针对上述问题，领域适应应运而生。领域适应是解决训练数据和测试数据违背独立同分布的一种机器学习范式。近年来，随...
- 王科
- 文献传递
