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题名基于法向夹角的点云数据精简算法
被引量:21
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作者
李凤霞
饶永辉
刘陈
介飞
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机构
北京理工大学智能信息技术北京市重点实验室
北京仿真中心
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第9期1980-1983,1987,共5页
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文摘
随着三维扫描技术的不断发展,获得的点云数据规模也日益庞大。存储、处理或显示这些数据都将消耗大量的时间和计算机资源,因此需要对点云数据进行精简。提出一种基于法向夹角的点云数据精简算法,通过对不同的点云数据使用本算法和传统方法进行实验,表明该算法能够在移出冗余数据的同时,在特征区域保留更多的细节。
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关键词
逆向工程
点云精简
法向夹角
八叉树
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Keywords
Reverse Engineering
Point Cloud Reduction
Angle between Normal
Octree
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名社交网络中隐式事件突发性检测
被引量:7
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作者
介飞
谢飞
李磊
吴信东
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
合肥师范学院计算机科学与技术系
路易斯安那大学拉菲特分校计算与信息学院
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期730-742,共13页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB329604)
国家自然科学基金(61503114
61503116)资助~~
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文摘
社交网络与人们的生活息息相关,其上的用户行为可用于检测社交网络中的事件突发性,进而准确定位事件的发生区间.但用户行为易受主观及外部因素的影响,有时会出现隐式事件突发性,给事件突发性检测带来困难.本文针对社交网络中的隐式事件突发性问题,在以社交行为特征进行事件突发性检测的基础上,引入关键词特征,动态调整各个时间窗口的候选关键词,将不同事件与不同的关键词特征绑定,避免事件之间及噪音带来的干扰,实现对隐式事件突发性的准确识别.相关实验表明,本文提出的算法可有效改善现有社交网络中事件突发性检测任务的效果.
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关键词
突发性
事件
检测
社交网络
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Keywords
Burst, event, detection, social network
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名利用D-S证据理论进行特征融合的同义实体识别
被引量:6
- 3
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作者
何晶晶
蔡德胜
介飞
吴共庆
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第5期1429-1433,共5页
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基金
国家"863"计划资助项目(2012AA011005)
国家自然科学基金资助项目(61273297)
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文摘
针对现实中同一实体存在不同表象的问题,提出一种基于D-S证据理论特征融合的同义实体识别方法。以搜索引擎为外部知识库获取实体特征信息,利用相似函数计算特征值,由D-S证据理论融合一组特征值,经阈值判断完成同义实体的识别。特征融合识别算法在医疗机构数据集上的识别精度、召回率和F值分别达到了85.80%、81.18%、83.43%,比单纯利用实体名的算法分别提高了4.09%、4.30%和4.21%。实验表明D-S证据理论将多特征融合,对同义实体识别具有更好的识别效果。
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关键词
D-S证据理论
特征融合
同义实体识别
搜索引擎
相似函数
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Keywords
D-S evidence theory
feature fusion
synonymous entity recognition
search engine
similarity function
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名社交网络话题的发现与演化
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作者
吴信东
介飞
李磊
汪萌
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机构
合肥工业大学
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《科技纵览》
2017年第12期62-64,共3页
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基金
感谢国家重点研发计划项目“大数据知识工程基础理论及其应用研究”(项目编号:2016YFB1000901)和国家973计划课题“社交网络个体行为分析”(课题编号:2013CB329604)的支持.
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文摘
对社交网络话题的发现与演化进行深入分析,能够帮助回答一个对个人用户和舆情监控、市场决策等都至关重要的问题:网上都在聊什么?
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关键词
演化
网络
社交
个人用户
市场决策
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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