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Design of Collaborative Platform on Clustering Applications for Governments
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作者 Xuewang ZHANG Zhoujun LI Wei SHEN 《Intelligent Information Management》 2009年第1期30-35,共6页
Collaborative platform on clustering applications for governments consists of six large-scale systems, including the clustering Government Internet portal system, clustering public-mailboxes collaboration system, clus... Collaborative platform on clustering applications for governments consists of six large-scale systems, including the clustering Government Internet portal system, clustering public-mailboxes collaboration system, clustering government affairs portal system, clustering emergency information collaboration system, clustering office automation collaboration system, and clustering messages collaboration systems. The appli-cation and technology architectures of the collaborative platform are elaborated in this paper,and the major key technologies on the platform are also expounded, which includes realization of many governments ap-plications’ scale integration and collaborative application, business model driven software development plat-form based on SOA, SSO, tans-departmental and cross-level multi-engine clustering protocol. Based on the &quot;clustering application&quot;design, to maximize the utilization of hardware, software resources and administra-tive resources of the provincial government collaborative platform, rural districts and counties can build their own platforms based on the provincial platform. The platform having been running for over 2 years shows that planning of urban and rural e-governments’ construction and maintenance is achieved, thus reducing costs greatly and improving governments’ functions. 展开更多
关键词 clusterING APPLICATIONS COLLABORATIVE APPLICATIONS single sign on COMPONENTS e-govern- ment
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基于视觉图像与激光点云融合的交通标志快速识别方法
2
作者 王坤 倪娟 陈印 《计算机测量与控制》 2024年第1期226-231,共6页
交通标志对车辆交通起到重要作用和意义,而智能交通中交通标志识别由于标志特征提取效果差,导致识别率低、识别时间长,因此,提出一种新的基于视觉图像与激光点云融合的交通标志快速识别方法。采用双边滤波方法预处理原始激光点云数据;... 交通标志对车辆交通起到重要作用和意义,而智能交通中交通标志识别由于标志特征提取效果差,导致识别率低、识别时间长,因此,提出一种新的基于视觉图像与激光点云融合的交通标志快速识别方法。采用双边滤波方法预处理原始激光点云数据;通过归一化处理得到视觉图像激光点云融合的目标空间激光点云位置测距数值;通过测距值获取目标图像位置,归一化处理交通标志视觉图像,引入k均值聚类算法二聚类处理图像,采用制作的切割模板切割图像感兴趣区域,提取交通标志图像的深度特征,结合卷积神经网络二次过滤特征,重新标定二次过滤后的特征,最终利用卷积神经网络模型实现交通标志快速识别;经实验对比证明,采用所提方法提取各个类型交通标志特征的提取效果较好,并且识别率达到89.74%,识别时间仅为13.1 s,干扰下识别时间最高仅为15.1 s,验证了该方法可以快速且准确识别各个类型的交通标志。 展开更多
关键词 视觉图像 激光点云 交通标志 快速识别 K均值聚类算法 卷积神经网络
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基于隐结构结合系统聚类的儿童社区获得性肺炎中医常见证候特征研究
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作者 王英锦 王雪峰 +2 位作者 张秀英 穆婧雯 倪艳艳 《中医药导报》 2023年第5期182-186,193,共6页
目的:基于隐结构模型结合系统聚类的方法,探讨儿童社区获得性肺炎的中医证候特征,为临床辨证分型提供参考。方法:检索中文数据库收录的儿童社区获得性肺炎证候相关文献,经筛选后,采用Lantern 5.0软件隐结构法和SPSS 25.0软件因子分析及... 目的:基于隐结构模型结合系统聚类的方法,探讨儿童社区获得性肺炎的中医证候特征,为临床辨证分型提供参考。方法:检索中文数据库收录的儿童社区获得性肺炎证候相关文献,经筛选后,采用Lantern 5.0软件隐结构法和SPSS 25.0软件因子分析及聚类分析,结合证名及症的频数、频率,得出儿童社区获得性肺炎常见中医证型及相应症。结果:纳入文献373篇,包括654条证名记录及108个症。隐结构分析得出风寒闭肺证、风热闭肺证、痰热闭肺证、热邪闭肺证、毒热闭肺证、阴虚肺热证、肺脾气虚证、气阴两虚证8个常见证型。系统聚类分析推断出6个潜在证型,分别为风寒闭肺证、痰热闭肺证、热邪闭肺证、毒热闭肺证、阴虚肺热证、肺脾气虚证。结合构成比>5%的证名及对应构成比>30%的症,总结儿童社区获得性肺炎的8个常见证型及其主要症。结论:儿童社区获得性肺炎共8个常见证型,分别为风寒闭肺证、风热闭肺证、痰热闭肺证、热邪闭肺证、毒热闭肺证、阴虚肺热证、肺脾气虚证、气阴两虚证。 展开更多
关键词 社区获得性肺炎 儿童 证候 证型 隐结构 系统聚类 文献研究
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毛刺征联合血管集束征在肺磨玻璃样结节良恶性鉴别诊断中的应用价值
4
作者 廖建 阮玖根 肖琼 《中国医学创新》 CAS 2023年第31期134-137,共4页
目的:探究毛刺征联合血管集束征在肺磨玻璃样结节良恶性鉴别中的应用价值。方法:选取新余市人民医院2019年4月—2022年4月收治的113例肺磨玻璃样结节患者,入院后均进行多层螺旋CT(MSCT)检查,按照穿刺或术后病理活检结果将其分为良性组(n... 目的:探究毛刺征联合血管集束征在肺磨玻璃样结节良恶性鉴别中的应用价值。方法:选取新余市人民医院2019年4月—2022年4月收治的113例肺磨玻璃样结节患者,入院后均进行多层螺旋CT(MSCT)检查,按照穿刺或术后病理活检结果将其分为良性组(n=45)和恶性组(n=68)。比较两组患者一般临床资料及MSCT影像学特征,以穿刺或术后病理活检结果为金标准,比较毛刺征、血管集束征单独及联合诊断恶性肺磨玻璃样结节的准确度、敏感度、特异度。结果:两组患者的性别、年龄及吸烟史比较,差异均无统计学意义(P>0.05);恶性组肿瘤家族史占比高于良性组,差异有统计学意义(P<0.05)。与良性组相比,恶性组结节高密度、形状不规则、边界粗糙、毛刺征、血管集束征、胸膜凹陷征占比均更高,病灶直径更长,差异均有统计学意义(P<0.05)。毛刺征、血管集束征单独及联合诊断的敏感度比较,差异无统计学意义(P>0.05);毛刺征、血管集束征单独及其联合诊断的特异度、准确度比较,差异均有统计学意义(P<0.05),且联合诊断的特异度、准确度均高于单一诊断(P<0.05)。结论:恶性肺磨玻璃样结节的毛刺征和血管集束征显示率均高于良性结节,其联合诊断效果良好,能有效鉴别结节的良恶性。 展开更多
关键词 肺磨玻璃样结节 多层螺旋CT 毛刺征 血管集束征
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基于Darknet23和特征融合的交通标志检测方法 被引量:1
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作者 杜婷婷 钟国韵 +1 位作者 江金懋 任维民 《电子技术应用》 2023年第1期14-19,共6页
道路交通标志检测是智能交通的重要环节之一,针对交通标志检测存在背景复杂、目标较小、检测速度慢等问题,选取工业界青睐的YOLOv3模型提出一种改进的检测方法。利用双向特征金字塔结构实现图像低、中、高层特征语意信息的双向融合,提... 道路交通标志检测是智能交通的重要环节之一,针对交通标志检测存在背景复杂、目标较小、检测速度慢等问题,选取工业界青睐的YOLOv3模型提出一种改进的检测方法。利用双向特征金字塔结构实现图像低、中、高层特征语意信息的双向融合,提升低层预测目标的分类和高层预测目标的定位能力;将原模型的主干特征提取网络进行改进,提出Darknet23网络,以提高网络的提取能力和减少计算量;根据目标形状的特点,使用K-means聚类算法得到用于训练合适的锚点框,并在边框回归中引入灵活性更强的Lα-CIOU损失函数,使网络朝着预测框与真实框重叠度较高的方向去优化。实验结果表明,该方法在CCTSDB数据集上mAP@0.75达到86.10%、mAP@0.5:0.05:0.95达到70.017%,相比原网络分别提升10.17%和5.656%,参数量减少3 622 091,速度提升8.27 f/s,且优于SSD和Faster RCNN等主流的检测网络。 展开更多
关键词 交通标志检测 双向特征金字塔 Darknet23网络 K-MEANS聚类 损失函数
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积极护理元素整合法下的集束化护理在小儿呼吸机相关性肺炎中的应用效果 被引量:2
6
作者 王皖霜 《长治医学院学报》 2023年第2期127-130,共4页
目的:观察积极护理元素整合法下的集束化护理在小儿呼吸机相关性肺炎(VAP)中的应用效果。方法:选择121例VAP患儿为研究对象,采用抽签法按1∶1比例将其分为观察组(61例)和对照组(60例)。对照组实施常规护理,观察组实施基于积极护理元素... 目的:观察积极护理元素整合法下的集束化护理在小儿呼吸机相关性肺炎(VAP)中的应用效果。方法:选择121例VAP患儿为研究对象,采用抽签法按1∶1比例将其分为观察组(61例)和对照组(60例)。对照组实施常规护理,观察组实施基于积极护理元素整合法下的集束化护理,比较2组患儿护理后的临床指标、不良预后发生情况、护理前后的简化小儿危重病例评分(PCIS)变化情况及体征改善情况。结果:护理后观察组患儿的呼吸机停用时间[(25.45±0.31)vs(27.44±0.28)d]、ICU转出时间[(26.42±0.36)vs(28.45±0.37)d]、住院时间低于对照组[(30.24±0.17)vs(32.44±0.36)d],再插管率(6.56%vs 18.33%)、病死率(1.64%vs 11.94%)低于对照组(P<0.05);护理前2组患儿的PCIS评分及体征指标差异无统计学意义(P>0.05);护理1、3、7 d后观察组PCIS评分高于对照组。结论:基于积极护理元素整合法为小儿VAP实施集束化护理可缩短其机械通气治疗时间并加快ICU转出及出院进程,对降低患儿再插管或死亡风险、改善不良预后均有积极意义。 展开更多
关键词 小儿呼吸机相关性肺炎 积极护理元素整合法 集束化护理
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基于半监督符号图神经网络聚类的药物社区发现
7
作者 艾邵斌 杨顺 +1 位作者 文龙 马天明 《现代计算机》 2023年第15期55-59,共5页
药物社区反映了多组药物之间的互作用关系,其内涵整个药物网络的结构与功能,考虑药物社区发现问题有助于推动新药物的研发。大多数图神经方法仅局限于挖掘单一药物之间的互作用,而忽略了多种药物共同作用对药理的强化或抑制。通过构建... 药物社区反映了多组药物之间的互作用关系,其内涵整个药物网络的结构与功能,考虑药物社区发现问题有助于推动新药物的研发。大多数图神经方法仅局限于挖掘单一药物之间的互作用,而忽略了多种药物共同作用对药理的强化或抑制。通过构建带符号的药物互作用网络,将药物社区发现问题转化为符号网络中的聚类问题,提出的半监督符号神经网络聚类方法可以很好地弥补这一空缺。交叉验证实验表明,所提出的聚类方法具有较好的性能,在药物分析中具有潜在应用价值。 展开更多
关键词 药物社区发现 符号图神经网络 聚类 药物互作用
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基于多尺度深度学习的航空影像路面交通标志辨识研究
8
作者 刘岩 《微型电脑应用》 2023年第11期138-142,共5页
航空影像路面交通标志辨识准确率过低会导致路标信息接收不及时,进而威胁到驾驶员及乘客的生命安全,因此提出基于多尺度深度学习的航空影像路面交通标志辨识方法。采用12机位摄像机采集路面交通标志图像,利用图像颜色标准化和图像分量... 航空影像路面交通标志辨识准确率过低会导致路标信息接收不及时,进而威胁到驾驶员及乘客的生命安全,因此提出基于多尺度深度学习的航空影像路面交通标志辨识方法。采用12机位摄像机采集路面交通标志图像,利用图像颜色标准化和图像分量阈值化对采集到的路标图像进行预处理。结合DAE网络和EDFCC算法构建多尺度深度学习聚类模型,将预处理后的路面交通标志图像输入该模型中,根据模型输出的结果实现航空影像路面交通标志的辨识。实验结果表明,所提方法采集到的图像信噪比高、清晰度高、召回率高、准确率高。 展开更多
关键词 路面交通标志图像 图像预处理 DAE网络 聚类模型
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一种复杂场景下高精度交通标志检测模型
9
作者 李嘉豪 闵卫东 +2 位作者 陈炯缙 朱梦 展国伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期311-320,共10页
交通标志检测在智能交通领域的安全保障上具有重要作用。对于部分外观相似的交通标志在尺度变化下,现有模型难以提取它们之间的细微差异,导致标志被错误分类。此外,在复杂场景下,其他相似物体容易被误检为交通标志。为此,提出一种逐层... 交通标志检测在智能交通领域的安全保障上具有重要作用。对于部分外观相似的交通标志在尺度变化下,现有模型难以提取它们之间的细微差异,导致标志被错误分类。此外,在复杂场景下,其他相似物体容易被误检为交通标志。为此,提出一种逐层特征细化检测模型。根据交通标志特点提出分层聚类锚框和分组损失,分层聚类锚框根据目标尺度对数据集分层并通过K-means聚类算法获取各层锚框,更好地适应交通标志灵活的尺度变化,分组损失对外观相似的类别分组并设计损失函数,指导模型学习相似交通标志间的细微差距,从而降低错误分类。在Neck层加入弱语义分割模块和特征细化模块,通过弱语义分割模块学习浅层特征上下文信息,从而分割出可信区域和非可信区域,利用特征细化模块挖掘非可信区域的上下文信息,主动学习并消除造成误检的干扰,从而降低对其他相似物体的误检。弱语义分割模块和特征细化模块结合通道注意力构建逐层细化特征金字塔,实现对多尺度特征的整体优化并提高模型精确率。实验结果表明,该方法在TT100K和GTSDB交通标志数据集上的AP_(50)指标分别达到97.0%和98.6%。 展开更多
关键词 交通标志检测 复杂场景 分层聚类锚框 分组损失 弱语义分割模块 特征细化模块
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语法分析中的LL预测分析器改进设计研究 被引量:2
10
作者 杨奎河 王宝树 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第12期82-84,共3页
编译方法中的LL(k )文法比LL(1)文法描述的语言范围宽得多 ,同时也具有直观易判定的特点。然而LL(k)分析器的构造要比LL(1)复杂得多 ,在实际的语法分析程序中未能得到广泛使用。改进后的LL(2 )分析方法大大简化了LL(2 )分析器的构造。... 编译方法中的LL(k )文法比LL(1)文法描述的语言范围宽得多 ,同时也具有直观易判定的特点。然而LL(k)分析器的构造要比LL(1)复杂得多 ,在实际的语法分析程序中未能得到广泛使用。改进后的LL(2 )分析方法大大简化了LL(2 )分析器的构造。该方法对于不满足LL(1)条件而满足LL(2 )条件的文法只是对一部分产生式采用向前看一符 ,从而提高了LL(2 ) 展开更多
关键词 语法分析 LL预测分析器 改进设计 文法 符号串 产生式
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基于聚类与链码技术的交通标志检测 被引量:2
11
作者 林川 潘盛辉 +1 位作者 谭光兴 李梦和 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2011年第6期1341-1344,共4页
交通标志的有效检测是交通标志识别系统中的关键步骤;提出一种基于颜色和形状的交通标志检测新方法,首先由最小欧式距离的聚类分析方法以及特征量与聚类中心的向量积提取夹角正弦方法,构造两级颜色特征分类器并通过训练实现优化分割,然... 交通标志的有效检测是交通标志识别系统中的关键步骤;提出一种基于颜色和形状的交通标志检测新方法,首先由最小欧式距离的聚类分析方法以及特征量与聚类中心的向量积提取夹角正弦方法,构造两级颜色特征分类器并通过训练实现优化分割,然后对滤波后图像边界跟踪,利用新的链码方法实现区域的拐角点提取,最后由几何特征判定区域的形状进行定位,实现交通标志的检测;实验结果表明,该方法在不同气候条件下的平均检测率达92.96%,优于同类方法且具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 交通标志检测 聚类 分类器 链码
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符号网络聚类算法FEC的改进 被引量:5
12
作者 孔令旗 杨梦龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第5期1395-1399,共5页
针对FEC算法存在的稳定性不够、网络簇抽取质量亟待提高等问题,从以下几个方面对原算法进行了改进:在随机游走前添加了选择目标顶点功能;采用自动步数探测法取消了原算法的随机游走步数参数;在原有的簇抽取评价条件的基础上补充了簇间... 针对FEC算法存在的稳定性不够、网络簇抽取质量亟待提高等问题,从以下几个方面对原算法进行了改进:在随机游走前添加了选择目标顶点功能;采用自动步数探测法取消了原算法的随机游走步数参数;在原有的簇抽取评价条件的基础上补充了簇间连接权重评价;通过引入阈值参数实现了簇抽取粒度的可控性。测试结果表明,改进后的算法在稳定性、抗干扰性和聚类分析质量等方面比原算法都有所提高。 展开更多
关键词 符号网络 聚类算法 网络簇 随机游走 启发式策略
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基于模糊聚类的快速路VMS信息发布方法 被引量:8
13
作者 李振龙 赵晓华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第8期210-212,共3页
将模糊聚类技术引入快速路上可变信息牌(VMS)的信息发布中,利用模糊聚类对3个交通流参数(流量、速度、占有率)进行分析,对快速路的交通状况进行划分与识别,从而为发布合理、有效的VMS信息提供依据。将快速路的交通状况分为3个等级,并选... 将模糊聚类技术引入快速路上可变信息牌(VMS)的信息发布中,利用模糊聚类对3个交通流参数(流量、速度、占有率)进行分析,对快速路的交通状况进行划分与识别,从而为发布合理、有效的VMS信息提供依据。将快速路的交通状况分为3个等级,并选取聚类数目为3。计算聚类中心确定快速路的交通状况,VMS则将交通状况等信息发布给驾驶员。 展开更多
关键词 可变信息牌 模糊聚类 信息发布
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原发性肝癌中医证型临床分布及证型标准 被引量:24
14
作者 武嫣斐 王素萍 +1 位作者 孙健民 魏俊妮 《山西中医学院学报》 2007年第2期21-23,共3页
目的:研究原发性肝癌中医证型临床分布特征,确定各证型的必备变量,以建立原发性肝癌的中医辨证标准。方法:采用描述流行病学方法,分析原发性肝癌中医证型分布特征;以参考标准为假设,采用逐层聚类和因子分析的方法验证原发性肝癌中医基... 目的:研究原发性肝癌中医证型临床分布特征,确定各证型的必备变量,以建立原发性肝癌的中医辨证标准。方法:采用描述流行病学方法,分析原发性肝癌中医证型分布特征;以参考标准为假设,采用逐层聚类和因子分析的方法验证原发性肝癌中医基本证型及各证型的基本必备变量。结果:原发性肝癌临床分期Ⅰ期中中医辨证单证占78.1%,两证相兼占18.8%,三证相合占3.1%;Ⅱ期中医辨证单证占53.5%,两证相兼占44.4%,三证相合占2.1%;Ⅲ期中医辨证单证占40.5%,两证相兼占48.8%,三证相合占10.7%。结论:原发性肝癌的基本证型为肝郁气滞、肝血瘀阻、脾气虚、肝胆湿热、肝肾阴虚,各证型的必备变量为与证型关系密切的主要变量。 展开更多
关键词 原发性肝癌 中医证型分布 辨证标准 聚类 因子分析 主要变量
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基于相似性建模和模糊概率有向图的热力设备故障诊断 被引量:6
15
作者 黄葆华 仇晓智 +2 位作者 周卫庆 张春雷 张晓斌 《热力发电》 CAS 北大核心 2018年第4期104-109,共6页
在发电机组设备故障诊断中,相似性建模(SBM)通过设备的历史数据计算得到设备的运行特性,可以对设备进行实时监测;模糊概率有向图(FPSDG)通过建立完备的单元库和概率表实现故障诊断,可以对设备故障进行准确定位。本文利用SBM和FPSDG的优... 在发电机组设备故障诊断中,相似性建模(SBM)通过设备的历史数据计算得到设备的运行特性,可以对设备进行实时监测;模糊概率有向图(FPSDG)通过建立完备的单元库和概率表实现故障诊断,可以对设备故障进行准确定位。本文利用SBM和FPSDG的优点,将两者融合得到基于SBM-FPSDG的设备故障监测诊断方法。以高压加热器为研究对象,利用其历史运行数据建立SBM模型,根据设备运行特性建立了故障单元库和概率表,可以实现高压加热器监测及故障诊断。对国内某600 MW机组1号高压加热器进行仿真计算,计算结果表明:该方法能够准确地估计高压加热器参数,具备良好的实时监测能力,能在设备故障发生早期给出报警并准确定位;该方法计算简单,适合于工程应用。 展开更多
关键词 相似性建模 模糊概率 聚类 符号有向图 状态监测 故障诊断 高压加热器
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浙江省工业支柱产业的确定 被引量:4
16
作者 刘斯康 金美贞 《华东经济管理》 2003年第4期8-10,共3页
工业支柱产业的综合评估与确定是一个地区进行产业布局、制定产业政策和区域经济发展战略的重要内容。本文借助选定的一组评价指标,综合运用因子分析法和聚类分析法,得出浙江省的工业支柱产业为烟草加工业、纺织业、服装及其他纤维制品... 工业支柱产业的综合评估与确定是一个地区进行产业布局、制定产业政策和区域经济发展战略的重要内容。本文借助选定的一组评价指标,综合运用因子分析法和聚类分析法,得出浙江省的工业支柱产业为烟草加工业、纺织业、服装及其他纤维制品制造业、石油加工及炼焦业、化学原料及化学制品制造业以及机械制造业,这与浙江省的工业现状也是基本相吻合的。 展开更多
关键词 浙江 工业支柱产业 评价指标 因子分析 聚类分析 烟草加工业 纺织业 纤维制品制造业 石油加工 机械制造业
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172例慢性萎缩性胃炎患者症状及舌脉聚类分析 被引量:3
17
作者 安贺军 张波 +1 位作者 郭雁冰 许继宗 《辽宁中医药大学学报》 CAS 2015年第3期123-125,共3页
目的:分析慢性萎缩性胃炎的中医证候学特征,总结其主要及次要证候,以指导临床治疗。方法:对172例慢性萎缩性胃炎患者,调查其症状、舌脉等证候学资料,并进行聚类分析。结果:得出4类证候特点:第一类,胃脘隐痛、大便稀或溏、胃脘胀满、神... 目的:分析慢性萎缩性胃炎的中医证候学特征,总结其主要及次要证候,以指导临床治疗。方法:对172例慢性萎缩性胃炎患者,调查其症状、舌脉等证候学资料,并进行聚类分析。结果:得出4类证候特点:第一类,胃脘隐痛、大便稀或溏、胃脘胀满、神疲乏力、食后腹胀、四肢倦怠、舌质淡、脉弱;第二类,舌质黯、脉涩、胃脘刺痛;第三类,泛酸、胸胁胀痛、口苦、胃脘胀痛、呃逆嗳气、恶心呕吐;第四类,胃脘灼痛、口干、嘈杂、食欲减退、舌质红、脉细数。结论:经过对慢性萎缩性胃炎患者症状舌脉的聚类分析,本病基本可分为脾胃虚寒、胃络瘀血、肝脾失调、胃阴亏虚4型。 展开更多
关键词 证候学研究 慢性萎缩性胃炎 聚类分析
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面向大词汇量的实时连续中国手语识别系统 被引量:1
18
作者 王春立 高文 马继涌 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期624-631,共8页
目前手语识别研究的难点之一在于如何实现大词汇量的连续语句识别 .针对这个问题 ,该文提出了几个有效的方法 ,包括修正转移矩阵、状态结点的捆绑、快速匹配、在搜索路径中加入词跳转的估计参数等 .利用上述技术 ,该文实现了一个基于数... 目前手语识别研究的难点之一在于如何实现大词汇量的连续语句识别 .针对这个问题 ,该文提出了几个有效的方法 ,包括修正转移矩阵、状态结点的捆绑、快速匹配、在搜索路径中加入词跳转的估计参数等 .利用上述技术 ,该文实现了一个基于数据手套和位置跟踪器的大词汇量的连续的中国手语实时识别系统 .对中国手语辞典中收录的 5 10 0个词以及一批连续语句作实验 ,实验结果表明 。 展开更多
关键词 词汇量 中国手语识别系统 图像处理 计算机 聚类
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72例慢性乙型重型肝炎症状与舌脉象聚类分析 被引量:5
19
作者 宓余强 伍喜良 +1 位作者 曹武奎 李秋伟 《传染病信息》 2010年第5期276-278,共3页
目的探讨慢性乙型重型肝炎(乙型慢重肝)的证候特点,确定其主要和次要证候,以指导临床应用。方法观察72例乙型慢重肝的症状表现,对症状进行频次、聚类分析。结果乙型慢重肝的症状和舌脉象经高频次分析后,提取出26个关键症状及31个舌脉象... 目的探讨慢性乙型重型肝炎(乙型慢重肝)的证候特点,确定其主要和次要证候,以指导临床应用。方法观察72例乙型慢重肝的症状表现,对症状进行频次、聚类分析。结果乙型慢重肝的症状和舌脉象经高频次分析后,提取出26个关键症状及31个舌脉象进行聚类分析。聚为5类为:第1类,滑脉、舌苔厚、舌苔腻、舌体嫩、舌苔干、舌尖红;第2类,肢体困重、纳差、乏力、少气懒言、头重、腹胀、呕吐、恶心、小便不利、头晕、大便干结、呃逆、矢气、厌食油腻、口渴喜饮、吞酸嗳腐、口苦、口干、便下不爽、口渴少饮、口粘腻、沉脉、两目干涩、弦脉、嘈杂、舌苔白、口淡、舌下脉络迂曲、舌下脉络青紫、舌苔黄、数脉、舌苔薄、舌体瘦;第3类,舌苔焦;第4类,灰黑苔、无苔;第5类,迟脉、疾脉、弱脉、实脉、微脉、呕酸水、尿黄、细脉、舌有齿痕、舌体胖、舌苔润、涩脉、舌质瘀点、舌质暗、舌质红。结论乙型慢重肝病因主要为湿邪,其病理关键是湿阻中焦,气机阻滞,升降失司。早期治疗上应以疏肝和胃、温阳祛湿为主。 展开更多
关键词 肝炎 乙型 慢性 体征和症状 舌诊 聚类分析
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改进YOLOv3的交通标志检测方法研究 被引量:14
20
作者 邓天民 周臻浩 +1 位作者 方芳 王琳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第20期28-35,共8页
针对我国自动驾驶的辅助识别交通标志误差率大、检测速度慢、需人工参与等问题,提出一种基于改进YOLOv3的交通标志检测识别方法。通过改进Darknet53网络结构来减少网络迭代过程中前向推理计算,提升网络迭代速度。引入目标检测的直接评... 针对我国自动驾驶的辅助识别交通标志误差率大、检测速度慢、需人工参与等问题,提出一种基于改进YOLOv3的交通标志检测识别方法。通过改进Darknet53网络结构来减少网络迭代过程中前向推理计算,提升网络迭代速度。引入目标检测的直接评价指标GIoU指导定位任务来提高检测精度。使用k-means++聚类算法获取anchor尺寸并匹配到对应的特征层。实验结果表明,提出的方法相较于原始YOLOv3在标准数据集Lisa上的平均精度提升了8%,检测速度达到了76.9 f/s;在自制数据集CQ-data上平均精度可达94.8%,与传统识别以及其他算法相比,不仅具有更好的实时性、准确性,对各种环境变化具有更好的鲁棒性,而且可以识别多种交通标志的类型。 展开更多
关键词 交通标志检测 YOLOv3 GIoU 维度聚类
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