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基于相似性度量的改进KS算法对近红外光谱分析模型的影响研究 认领 引用 被引量：9
1
作者 高云飞 付霖宇 +3 位作者 瞿军 王菊香 邢志娜 翁新华 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第6期18-21,26,共4页
研究近红外光谱分析模型中的样本有效划分问题,针对经典KS算法依据距离度量描述高维度光谱数据间差异时效果不尽人意甚至失去意义的问题,结合目前相似性度量方法的不足,构造出一种新的相似性度量函数,采用光谱特征和性质特征相结合的方... 研究近红外光谱分析模型中的样本有效划分问题,针对经典KS算法依据距离度量描述高维度光谱数据间差异时效果不尽人意甚至失去意义的问题,结合目前相似性度量方法的不足,构造出一种新的相似性度量函数,采用光谱特征和性质特征相结合的方式计算样本间差异,提出一种改进的KS算法以寻求样本差异的最佳表达方式。通过与其他改进方法的对比,从有效性和对近红外光谱分析模型的影响两方面对所提改进算法进行分析,验证了所提算法的合理性和优越性。 展开更多
关键词 近红外光谱分析 相似性度量 模型传递 多元校正模型 KS算法 样本划分
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应用KS聚类算法处理DMA分区流量数据 认领 引用 被引量：4
2
作者 高金良 朱小玉 +3 位作者 郭文娟 张天天 徐国良 王婷婷 《给水排水》 CSCD 北大核心 2021年第12期135-140,共6页
通过应用具备实时监控功能的智能水表,水司获得了大量管网流量数据。目前,数据挖掘技术可实现对这些数据的信息利用最大化和合理分析。针对聚类算法中经典的K-means、自主映射(SOM)和模糊C均值(FCM)存在的聚类效果不理想问题,采用基于DM... 通过应用具备实时监控功能的智能水表,水司获得了大量管网流量数据。目前,数据挖掘技术可实现对这些数据的信息利用最大化和合理分析。针对聚类算法中经典的K-means、自主映射(SOM)和模糊C均值(FCM)存在的聚类效果不理想问题,采用基于DMA分区水量曲线距离和形状的KS聚类算法处理流量数据提高聚类效果。通过对X市43个DMA分区预处理的流量数据的聚类分析,KS聚类算法的聚类效果优于K-means、SOM和FCM聚类算法,且可利用对KS聚类结果的分析,指导水司检测漏损、偷水的异常情况。 展开更多
关键词 供水管网 DMA分区 KS聚类算法 流量数据
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基于改进KS方法的食品安全追溯信息检索模型 认领 引用 被引量：4
3
作者 顾小林 卞艺杰 浦徐进 《软科学》 CSSCI 北大核心 2011年第8期61-65,共5页
针对Web网络环境下的食品安全追溯信息检索存在的问题和KS方法的不足,建立了基于改进KS方法的信息检索模型,该模型采用改进KS方法的关键技术,利用元搜索引擎结构,提取领域标引词并设置标引词权值,生成反映食品安全追溯信息领域文献特征... 针对Web网络环境下的食品安全追溯信息检索存在的问题和KS方法的不足,建立了基于改进KS方法的信息检索模型,该模型采用改进KS方法的关键技术,利用元搜索引擎结构,提取领域标引词并设置标引词权值,生成反映食品安全追溯信息领域文献特征的查询扩展式,进而对搜索引擎返回结果排序,最后通过实验表明,该模型取得了较好的检索效果,为管理机构提供了有价值的食品安全追溯信息。 展开更多
关键词 KS 食品安全追溯 算法 检索模型
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KS张量互补问题的稀疏解 认领 引用
4
作者 孙晶晶 杜守强 +1 位作者 陈元媛 魏益民 《数学进展》 CSCD 北大核心 2023年第2期257-272,共16页
针对KS张量互补问题,本文研究了该问题的稀疏解.由于l0范数的非凸性和非连续性,求解KS张量互补问题的稀疏解是一个NP难问题.为了解决这一问题,我们将其转化为一个带约束的多项式优化问题,然后用序列二次规划(SQP)算法求解转化的问题... 针对KS张量互补问题,本文研究了该问题的稀疏解.由于l0范数的非凸性和非连续性,求解KS张量互补问题的稀疏解是一个NP难问题.为了解决这一问题,我们将其转化为一个带约束的多项式优化问题,然后用序列二次规划(SQP)算法求解转化的问题.数值结果表明,该算法能有效地求解KS张量互补问题的稀疏解. 展开更多
关键词 KS张量 张量互补问题 稀疏解 SQP算法
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CARS算法提取特征光谱建立荞麦叶片总黄酮与蛋白质近红外模型 认领 引用 被引量：1
5
作者 朱丽伟 杜千禧 +4 位作者 唐国红 李洪有 张晓娜 陈庆富 石桃雄 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2025年第9期2585-2589,共5页
为满足荞麦品质鉴定和育种工作的需要,采用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)提取特征光谱,结合定量偏最小二乘法对荞麦叶片总黄酮和蛋白质含量进行了快速测定研究。首先利用Kennard-Stone(KS)算法划分训练集和测试集,训练集总黄酮含量... 为满足荞麦品质鉴定和育种工作的需要,采用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)提取特征光谱,结合定量偏最小二乘法对荞麦叶片总黄酮和蛋白质含量进行了快速测定研究。首先利用Kennard-Stone(KS)算法划分训练集和测试集,训练集总黄酮含量的平均值、最大值和最小值含量分别是55.8、92.5和28.1 mg·g-1,测试集样品的平均值、最大值和最小值含量分别是71.0、99.8和31.5 mg·g-1。训练集蛋白质含量的平均值、最大值和最小值含量分别是169.6、331.0和121.2 mg·g-1,测试集样品蛋白质含量的平均值、最大值和最小值含量分别是158.2、183.0和129.1 mg·g-1。然后分别使用归一化、归一化+多元散射校正、归一化+标准正太变换、归一化+一阶导数、归一化+二阶导数、归一化+SG平滑滤波对波长在4000~12000 cm-1范围内光谱进行预处理,再采用CARS算法提取特征波段,最后利用偏最小二乘法建立预测模型。通过对模型训练集决定系数(Rc)、测试集决定系数(Rp)、交叉验证均方根误差(RMSECV)、测试集均方根误差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)的综合分析,得到可预测荞麦总黄酮和蛋白质的最佳模型。其中3个总黄酮预测模型是可用的,最佳的预测模型使用了1102个波段中的46个特征波段,所使用的预处理方法为归一化+一阶导数,其模型的Rc、Rp、RMSECV、RMSEP和RPD分别为0.997、0.933、0.170、0.829和2.893。4个蛋白质预测模型是可用的,其最佳的预测模型使用了42个特征波长,所使用的预处理方法为归一化+二阶导数,其模型的Rc、Rp、RMSECV、RMSEP、RPD分别为0.998、0.965、0.202、0.353和3.849。结果表明,将KS算法和CARS算法应用到近红外光谱模型的建立过程,可以利用较少的样本建立可靠的预测模型,满足对荞麦叶片总黄酮和蛋白质的快速测定,为叶用荞麦育种工作提供有力的工具。 展开更多
关键词 近红外光谱 荞麦 KS算法 CARS算法 总黄酮 蛋白质
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基于K-shell的城际轨道网络关键节点识别研究 认领 引用 被引量：6
6
作者 刘星雨 刘杰 +1 位作者 王喆 黎浩东 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期181-190,共10页
针对城际轨道交通网络中关键节点较难识别的问题,对网络节点分析方法进行研究.基于K-shell分层法,结合邻居节点的影响以及动静态网络指标,建立了关键节点识别的Ks+法.该模型综合考虑节点度、节点最短路径等静态物理指标与枢纽客流量... 针对城际轨道交通网络中关键节点较难识别的问题,对网络节点分析方法进行研究.基于K-shell分层法,结合邻居节点的影响以及动静态网络指标,建立了关键节点识别的Ks+法.该模型综合考虑节点度、节点最短路径等静态物理指标与枢纽客流量、运营强度等动态运营指标,计算节点的综合评价值.通过K-shell分层算法评估节点的全局核心位置,结合邻居节点的影响力评估节点的局部重要性,最终计算节点ks+值以衡量其在网络中的影响力.利用传染病(Susceptible-Infectious-Recvered,SIR)模型与长三角轨道网络数据为实例,检测了算法的有效性.研究结果表明:识别出的关键节点与城市影响力基本一致,如前4个节点均是长三角地区的直辖市节点和省会城市节点;准确识别了网络中的核心节点与非核心节点,并将线路更重要、客流更多的核心节点排在前列;Ks+识别出的关键节点在SIR仿真中传播速率较其他算法快1~3次迭代,客流损失峰值增加7%. 展开更多
关键词 铁路运输 关键节点 Ks+算法 复杂轨道网络 梯度提升机算法
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饲料玉米品质分析的化学计量学方法 认领 引用 被引量：1
7
作者 刘亚 史勇 +4 位作者 师旭明 孙美乐 宋鱼 仙鹤 姚国民 《农业科技与装备》 2022年第3期57-59,64,共3页
以饲料玉米为研究对象,采用化学计量学方法,利用全波段光谱数据建立玉米粗蛋白预测的简单快速精准预测模型。结果表明:原始光谱经去趋势算法预处理后,Rank-KS算法选择校正集和预测集,使用偏最小二乘(Partial least square,PLS)方法进行... 以饲料玉米为研究对象,采用化学计量学方法,利用全波段光谱数据建立玉米粗蛋白预测的简单快速精准预测模型。结果表明:原始光谱经去趋势算法预处理后,Rank-KS算法选择校正集和预测集,使用偏最小二乘(Partial least square,PLS)方法进行建模,校正集和预测集的相关系数分别为0.9915和0.9813,校正集和预测集的均方根误差分别为0.0634和0.1138。预测集的相对分析误差RPD为5.02,大于评估阈值3.0。所建模型精度和稳定性较为理想,可满足在线生成检测的要求。 展开更多
关键词 化学计量学 饲料玉米 近红外光谱 Rank-KS算法
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基于YOLOV3的改进目标检测识别算法 认领 引用 被引量：20
8
作者 王战涛 张策 王晓田 《上海航天（中英文）》 CSCD 2021年第6期60-70,共11页
经过近几十年不断的研究和发展,红外目标检测识别在侦察、导弹制导等领域取得了卓越的成就和广泛的应用,亦成为当今的热门话题。为进一步提高模型的检测识别性能,提出一种基于YOLOV3改进的目标检测识别算法。首先,通过分析红外目标的检... 经过近几十年不断的研究和发展,红外目标检测识别在侦察、导弹制导等领域取得了卓越的成就和广泛的应用,亦成为当今的热门话题。为进一步提高模型的检测识别性能,提出一种基于YOLOV3改进的目标检测识别算法。首先,通过分析红外目标的检测特性,改进了原始算法的特征提取网络,融合KL-LOSS,在原网络预测目标位置的基础上,进一步预测了位置的准确度标准差,并结合Soft-NMS算法用于改善网络的检测准确度;其次,针对红外目标相对三通道彩色图像的特征量少的问题,在检测层前融合了SKNET模块,使网络更加关注目标的有用特征;最后,给出改进网络训练的新的损失函数及前向传播算法流程。实验结果表明:改进的KS-YOLO网络在目标域(实拍空中红外目标数据集)上的平均AP性能值要优于原来的YOLOV3网络2.4个百分点,预测时间比YOLOV3实用性更好、更快。 展开更多
关键词 红外目标检测 YOLOV3 SKNET网络 Soft-NMS算法 KS-YOLO
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