为提升传统目标轮廓识别算法的实时性,提出一种基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)的轮廓特征目标识别算法。该算法将质心高度增量特征描述符与DTW相似性度量算法相结合,首先对目标轮廓均匀提取采样点,并对目标图像以及模板...为提升传统目标轮廓识别算法的实时性,提出一种基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)的轮廓特征目标识别算法。该算法将质心高度增量特征描述符与DTW相似性度量算法相结合,首先对目标轮廓均匀提取采样点,并对目标图像以及模板图像轮廓点的质心高度增量特征进行提取,然后使用DTW算法寻找规整路径的方法对目标图像以及模板图像的特征矩阵进行相似性度量,最后定义形状复杂度,同时联合翻转目标的二次匹配得出最终识别结果。实验结果表明,所提出算法在MPEG-7、Kimia99数据集中对待测形状能够在保证识别率优于大多数常见的传统目标识别算法的同时提升目标识别的实时性。展开更多
Patterned-based time series segmentation (PTSS) is an important task for many time series data mining applications. In this paper, according to the characteristics of PTSS, a generalized model is proposed for PTSS. Fi...Patterned-based time series segmentation (PTSS) is an important task for many time series data mining applications. In this paper, according to the characteristics of PTSS, a generalized model is proposed for PTSS. First, a new inter-pretation for PTSS is given by comparing this problem with the prototype-based clustering (PC). Then, a novel model, called clustering-inverse model (CI-model), is presented. Finally, two algorithms are presented to implement this model. Our experimental results on artificial and real-world time series demonstrate that the proposed algorithms are quite effective.展开更多
针对动态时间规整时间序列分类中存在的动态匹配信息丢失问题,提出一种基于局部距离特征的多模态融合CNN时间序列分类。提出一种新的特征,称为局部距离特征,当给定DTW(Dynamic Time Warping)的非对称斜率约束时,即使对于不同长度的时间...针对动态时间规整时间序列分类中存在的动态匹配信息丢失问题,提出一种基于局部距离特征的多模态融合CNN时间序列分类。提出一种新的特征,称为局部距离特征,当给定DTW(Dynamic Time Warping)的非对称斜率约束时,即使对于不同长度的时间序列,局部距离特征向量的长度均可以固定,并且增加了动态时间规整输入对于时序内在特征失真的鲁棒性。进一步在多模态融合CNN中结合了局部距离特征和坐标特征。探索不同的原型选择方法、原型数目和数据融合方案对精度的影响。通过对典型的时间序列数据集进行分类实验,实验结果表明该方法可以有效提高分类精度。展开更多
为及时辨识集约化水产养殖水质变化趋势、动态调控水质,确保无应激环境下健康养殖,该文提出了基于时序列相似数据的最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)水质溶解氧在线预测模型。采用特征点分段时...为及时辨识集约化水产养殖水质变化趋势、动态调控水质,确保无应激环境下健康养殖,该文提出了基于时序列相似数据的最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)水质溶解氧在线预测模型。采用特征点分段时间弯曲距离(feature points segmented time warping distance,FPSTWD)算法对在线采集的时间序列数据进行分段与相似度计算,以缩减规模的子序列数据集对LSSVR模型进行快速训练优化,实现了多个LSSVR子模型在线建模,将预测数据序列与LSSVR子模型的相似度匹配,自适应地选取最佳的子模型作为在线预测模型。应用该模型对集约化河蟹福利养殖水质参数溶解氧浓度进行在线预测,模型评价指标中最大相对误差、平均绝对百分比误差、相对均方根误差和运行时间分别为4.76%、8.18%、5.23%、8.32 s。研究结果表明,与其他预测方法相比,该模型具有较好的综合预测性能,能够满足河蟹福利养殖水质在线预测的实际需求,并为集约化水产养殖水质精准调控提供研究基础。展开更多
针对流域面源污染负荷差异性及其不确定性的尺度特性问题,于2013-2015年在釜溪河流域测定了不同尺度汇流区的面源污染负荷和污染物转化动力学参数。分别采用动态时间弯曲距离DTW(dynamic time warping distance)和信息测度度量了不同尺...针对流域面源污染负荷差异性及其不确定性的尺度特性问题,于2013-2015年在釜溪河流域测定了不同尺度汇流区的面源污染负荷和污染物转化动力学参数。分别采用动态时间弯曲距离DTW(dynamic time warping distance)和信息测度度量了不同尺度汇流区面源污染的负荷差异性和不确定性。结果表明:不同的汇流区尺度上,降雨量小于临界值(40 mm)的情况下,氨氮(NH_3)、总氮(TN)、总磷(TP),和高锰酸盐指数(I_(Mn))负荷均随降雨量的增加而非线性增大,降雨量超过临界值后,流域面源污染出现最大负荷。降雨量超过临界值后,由于尺度增加后下垫面对径流过程调蓄能力的增大,相比子流域尺度,流域尺度上NH3、TN、TP和I_(Mn)负荷的变异系数分别增加了69.1%、47.0%、14.2%和85.8%。枯水期和汛期面源污染负荷主要受到污染源流域分布特性和下垫面径流条件的影响,不同尺度汇流区的NH3、TN、TP和I_(Mn)负荷在枯水期的差异性均显著小于汛期的差异性,子流域之间、以及子流域与流域之间4种污染负荷的差异性平均增大了3.18倍和2.44倍。相比子流域尺度,在流域尺度上单位面积流量、TN、TP和I_(Mn)负荷基质熵分别减小了4.8%、9.3%、31.9%和10.7%,而NH3增加了15.3%;有效测定复杂度分别增加了4.6%、15.4%、17.4%、49.5%和19.8%。不同尺度汇流区的面源污染负荷过程与流量过程不具有完全同步性。随着汇流区尺度的增大,面源污染负荷不确定性减小;有效测量复杂度随尺度增大表明在更大的尺度上对于面源污染负荷有效预测的参数数量显著增加;涨落复杂度和平均信息增量关系表明随着尺度的增加,面源污染负荷对降雨量的敏感性降低,而对下垫面条件的敏感性增加。不同尺度条件下,面源污染对降雨和下垫面的敏感性变化规律、以及面源污染负荷变异性机理等方面的研究将有助于提升分布式水文及面源污染模型理论。展开更多
文摘为提升传统目标轮廓识别算法的实时性,提出一种基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)的轮廓特征目标识别算法。该算法将质心高度增量特征描述符与DTW相似性度量算法相结合,首先对目标轮廓均匀提取采样点,并对目标图像以及模板图像轮廓点的质心高度增量特征进行提取,然后使用DTW算法寻找规整路径的方法对目标图像以及模板图像的特征矩阵进行相似性度量,最后定义形状复杂度,同时联合翻转目标的二次匹配得出最终识别结果。实验结果表明,所提出算法在MPEG-7、Kimia99数据集中对待测形状能够在保证识别率优于大多数常见的传统目标识别算法的同时提升目标识别的实时性。
文摘Patterned-based time series segmentation (PTSS) is an important task for many time series data mining applications. In this paper, according to the characteristics of PTSS, a generalized model is proposed for PTSS. First, a new inter-pretation for PTSS is given by comparing this problem with the prototype-based clustering (PC). Then, a novel model, called clustering-inverse model (CI-model), is presented. Finally, two algorithms are presented to implement this model. Our experimental results on artificial and real-world time series demonstrate that the proposed algorithms are quite effective.
文摘针对动态时间规整时间序列分类中存在的动态匹配信息丢失问题,提出一种基于局部距离特征的多模态融合CNN时间序列分类。提出一种新的特征,称为局部距离特征,当给定DTW(Dynamic Time Warping)的非对称斜率约束时,即使对于不同长度的时间序列,局部距离特征向量的长度均可以固定,并且增加了动态时间规整输入对于时序内在特征失真的鲁棒性。进一步在多模态融合CNN中结合了局部距离特征和坐标特征。探索不同的原型选择方法、原型数目和数据融合方案对精度的影响。通过对典型的时间序列数据集进行分类实验,实验结果表明该方法可以有效提高分类精度。
文摘针对流域面源污染负荷差异性及其不确定性的尺度特性问题,于2013-2015年在釜溪河流域测定了不同尺度汇流区的面源污染负荷和污染物转化动力学参数。分别采用动态时间弯曲距离DTW(dynamic time warping distance)和信息测度度量了不同尺度汇流区面源污染的负荷差异性和不确定性。结果表明:不同的汇流区尺度上,降雨量小于临界值(40 mm)的情况下,氨氮(NH_3)、总氮(TN)、总磷(TP),和高锰酸盐指数(I_(Mn))负荷均随降雨量的增加而非线性增大,降雨量超过临界值后,流域面源污染出现最大负荷。降雨量超过临界值后,由于尺度增加后下垫面对径流过程调蓄能力的增大,相比子流域尺度,流域尺度上NH3、TN、TP和I_(Mn)负荷的变异系数分别增加了69.1%、47.0%、14.2%和85.8%。枯水期和汛期面源污染负荷主要受到污染源流域分布特性和下垫面径流条件的影响,不同尺度汇流区的NH3、TN、TP和I_(Mn)负荷在枯水期的差异性均显著小于汛期的差异性,子流域之间、以及子流域与流域之间4种污染负荷的差异性平均增大了3.18倍和2.44倍。相比子流域尺度,在流域尺度上单位面积流量、TN、TP和I_(Mn)负荷基质熵分别减小了4.8%、9.3%、31.9%和10.7%,而NH3增加了15.3%;有效测定复杂度分别增加了4.6%、15.4%、17.4%、49.5%和19.8%。不同尺度汇流区的面源污染负荷过程与流量过程不具有完全同步性。随着汇流区尺度的增大,面源污染负荷不确定性减小;有效测量复杂度随尺度增大表明在更大的尺度上对于面源污染负荷有效预测的参数数量显著增加;涨落复杂度和平均信息增量关系表明随着尺度的增加,面源污染负荷对降雨量的敏感性降低,而对下垫面条件的敏感性增加。不同尺度条件下,面源污染对降雨和下垫面的敏感性变化规律、以及面源污染负荷变异性机理等方面的研究将有助于提升分布式水文及面源污染模型理论。
