基于自适应密度邻域关系的多标签在线流特征选择

流特征选择指从以流形式到来的特征数据中选出最优特征子集,现有方法大多在模型训练中需要事先学习领域信息并预设给定参数值。实际应用中,由于不同的数据集数据结构和来源不同,在模型学习过程中研究人员无法提前获取相关领域知识且针对不同类型数据集指定一个统一参数存在巨大挑战。基于此,提出一种基于自适应密度邻域关系的多标签在线流特征选择方法(multi-label online stream feature selection based on adaptive density neighborhood relation,ML-OFS-ADNR),基于邻域粗糙集理论,所提方法在特征依赖计算时无需任何先验领域信息。此外,提出了一种新的自适应密度邻域关系,使用周围实例的密度信息,可以在流特征选择过程中自动选择适当数量的邻域,不需要事先指定任何参数。通过模糊等价约束,ML-OFS-ADNR可以选择高依赖低冗余度的特征。实验表明在10种不同类型的数据集上,所提方法在特征数量相同的情况下优于传统特征选择方法和先进的在线流特征选择方法。

基于视觉传感器采集光流特征的精神疾病识别方法

目前,精神疾病的筛查主要依靠临床医生的访谈和问卷进行评估,具有高成本、主观性等问题。提出了一种基于视觉传感器采集光流特征的精神疾病识别方法,可以实时监测和预警,以较低的成本和非侵入性的方式来进行精神疾病的辅助筛查。该算法通过视觉传感器全面采集患者的面部数据来提取光流特征,并输入TSMOSNet进行训练。TSMOSNet以TSM为基础网络进行改进,替换普通卷积为光流提取头,针对视觉传感器采集而来的光流特征图进行密集采样,并添加了时序注意力模块、DML蒸馏和VideoMix数据增强等方法,增强了视觉特征,以提高精神疾病识别的准确率。实验结果表明,在H7-BDSN数据集上相比于其他方法,本研究提出的识别算法在精神疾病的筛查任务中取得了最好的效果,准确率为85%,F1分值为0.84。

融合光流特征和显著性检测的目标跟踪算法

传统的核相关滤波(Kernel Correlation Filter,KCF)算法使用HOG特征来获取目标信息,对非刚体目标不鲁棒,容易出现目标跟踪漂移现象。提出一种融合光流特征和显著性检测的目标跟踪算法抑制跟踪的漂移。算法通过在多通道特征表达时融入光流特征,增加运动目标的位置、姿态的变化信息。同时,通过显著性检测位置对漂移目标进行重检测调节,抑制跟踪漂移,提高跟踪的准确性。实验结果表明,该算法在复杂场景中仍可以进行鲁棒的视觉目标跟踪。

结合邻域信息和标记相关性的在线多标记流特征选择算法

现有大多数多标记流特征选择算法在进行特征选择时,往往忽略标记间的相关性,易导致算法预测精度的下降。为解决这一问题,提出一种结合邻域信息和标记相关性的在线多标记流特征选择算法;定义自适应邻域关系解决邻域粗糙集的粒度选择问题,将其推广到多标记学习中;利用互信息计算标记间的相关性得到标记权重;通过邻域粗糙集和标记权重评估特征和标记间的相关性,并设计特征在线重要度分析、在线相关性分析和在线冗余度分析3种指标,以实现在线评价动态候选特征。在7组多标记数据集以及5个评价指标上的实验结果表明,所提算法综合性能较优。

基于无人机及光流特征值法的振动台模型动位移测试方法研究

当前振动台模型试验大型、高耸结构的顶端位移测量较为困难,针对该问题提出采用无人机摄影技术对结构顶端大位移进行非接触测量。研究以光流特征值法为理论基础的视频位移识别技术,利用静止点对该方法计算结构位移过程中产生的无人机悬停飘移进行补偿,借助Python编写一套高精度位移响应程序,进行高耸结构模型振动台试验。通过输入不同幅值的地震波,对无人机拍摄的模型顶端位移视频进行程序分析,将输出结果与传统拉线位移计测量结果对比。针对拉线位移计算结果及视频位移识别结果之间的误差,通过FFT高通滤波、基线校正等方法对原始数据进行处理,形成了一套面向无人机摄影测量的处理标准。研究工作可有效地利用无人机代替传统接触式位移传感器,在大量程下实现对结构的顶端位移测量。

基于抗噪声邻域粗糙集的在线流特征选择算法

在开放动态环境当中,特征是动态生成的,特征在不同时间戳内流入特征空间称为流特征.然而,在一些基于传统的邻域粗糙集流特征选择算法中,噪声点会对特征的依赖度计算造成影响.基于此,本文提出了基于抗噪声邻域粗糙集的在线流特征选择算法.首先,充分考虑噪声点的影响,定义一种抗噪声的邻域关系,并设计基于抗噪声邻域的依赖度计算公式.进一步,考虑到特征对不同类别所提供的信息不同,结合类别正域,提出了一种新的在线相关性分析方法和冗余分析方法.在8个数据集上的实验研究表明,所提算法得到的特征子集优于一些在线流特征选择算法.

基于流特征的数据中心非对称流负载均衡方法

数据中心边界广泛部署的地址转换技术产生的非对称流为负载均衡系统的设计带来了挑战.为了解决软件负载均衡系统不能充分发挥多核处理器和网卡硬件能力的问题,提出一种基于流特征的非对称流负载均衡方法.首先,分析网卡的数据包散列机制,提出数据包调度算法,将数据包调度至预期的CPU核;然后,基于会话报文序列的时间与空间特征,构建大象流识别算法;最后,基于识别结果,提出负载均衡方法.实验结果表明,非对称流负载均衡方法可以正确处理非对称流的负载均衡,平均吞吐率提升约14.5%.

一种基于流特征模式的股市跟踪预测算法

由于股市波动的突发性、多变性,且时序数据呈非正态分布,传统的时序预测模型难以有效预测股市。提出了一种基于流特征模式的股市跟踪预测算法(SFM-PG),该算法根据股票之间的相关性构建贝叶斯网络,选取目标股票的马尔科夫毯作为其同辈群体,然后基于同辈群体之间的接近度,给出一种窗口跟踪式预测模型,其通过对同辈群体权重的动态更新进行跟踪式预测,以减少股票数据分布非正态性对预测的影响;进而,使用滑动窗口提取时序数据中的特征并形成流特征,通过与模式知识库的匹配提取流特征模式,并利用与流特征模式对应的知识调整预测结果,以减少由于突变所引入的预测误差。最后,在上证股票板块网络上的实验结果显示了算法的实用性和有效性。

雷州半岛尾叶桉人工林树液茎流特征的研究

应用热脉冲法对雷州半岛4年生尾叶桉单株树干液流时空的动态变化及与各环境因子的关系进行观测研究。研究结果表明:(1)形成层以内木质部不同深度的茎流密度不同,其中靠近形成层部分液流速度较快,但各层都具有相同的日变化趋势,中午12点至1点达到最大;夜间因根压作用影响各层仍有微弱上升液流;各深度日平均茎流密度11 6L·m-2·d-1,最大为15 3L·m-2·d-1(晴天),最小仅为5 4L·m-2·d-1(雨天);(2)不同直径尾叶桉的日茎流密度具有相似日变化趋势,胸径与高度相近其茎流密度相同,大树较小树快,这主要与树木根系吸收土壤水分的能力有关;(3)热脉冲法与整树容器法对2年生幼树耗水量的同步测定结果相一致,误差仅为3 4%;(4)树干茎流量与饱和蒸气压差和太阳辐射相关性特别显著。

一种基于流特征的P2P流量实时识别方法

P2P应用近年来取得了飞速的发展,P2P应用在推动Internet发展的同时也带来了大量占用可用带宽和网络安全等问题.由于P2P采用了动态端口等技术,使得传统的端口映射的方法对P2P流量的识别不再有效.如何有效地监测和控制P2P流量是网络测量领域一个重要的研究课题.与C/S(客户/服务器)网络结构不同,在P2P网络系统中,每个节点扮演服务器和客户机的双重角色:既向别的节点主动发起连接,又提供监听端口让别的节点连接;既从其它节点下载数据,又向它们提供着上传.基于上述事实,从五元组的流信息中提取出联入连接和联出连接,上行流量和下行流量两个特征.根据这两个特征设计并实现了一种实时的P2P流量检测方案.在方案的设计中,解决了主动连接和被动连接判定的难点.

基于大数据的多时间尺度城市旅游流特征研究——以南京市为例

基于南京"智慧旅游"监测平台的大数据,本文分析了"年度季节变化""节假日期间的日变化""时刻变化"不同时间尺度下闲暇日来宁游客的旅游流时间分布特征;引入引力模型和齐夫位序-规模法则,建立不同时间段内来宁城市客流引力位序,全面细化地探究了旅游流的时间特征。研究表明:①南京市年度旅游客流分为旅游旺季、淡季和平季,呈现"峰林结构";②节假日每日旅游客流分布均为单峰型结构,且客流量峰值均出现在假期的中间时段;③节假日实时旅游流量总体上呈现出倒"U"型,每日客流峰值基本上出现在10:00-17:00;④以不同时间段的阻尼系数作为景区吸引力指标,发现闲暇日的长短影响景区吸引力;⑤南京旅游吸引力的客源市场省份等级结构符合齐夫位序-规模法则,是以江苏省为首位客源市场的首位型分布,且为单分形结构。本研究为南京旅游在节假日期间客流量的控制和疏散等方面提供了一定依据。

模型林带附近乱流特征的观测研究

该文由风洞实验资料分析了林带模型对附近乱流度和动力速度的影响。结果表明,林带附近相对乱流度ε/ε_0的分布与相对风速的分布特征相反,在相对风速较小的背风面ε/ε_0最大可达200％以上。相对动力速度V_*/V_(*0)的分布特征:①林带附近的三角形区域(高1H、水平距10H)内V_*/V_(*0)减小,甚至出现负值区;②背风面存在一个卵形增值区,最大值可达200％以上,出现在高1.2H、水平距5H附近。

难治性胃食管反流病食管运动功能及反流特征的临床研究

目的研究难治性胃食管反流病(refractory gastroesophageal reflux disease,r GERD)食管运动功能和反流特点。方法应用高分辨率食管测压仪检测40例r GERD患者上食管括约肌(UES)压力、下食管括约肌(LES)压力及食管体部运动功能。同时应用便携式24 h食管p H-阻抗监测仪研究r GERD患者的酸暴露特点、反流类型及反流特点。结果 40例r GERD患者中32.5%的患者存在UES压力偏高,65.0%的患者LES压力偏低,42.5%的患者有食管体部压力偏低或蠕动异常,52.5%的患者存在胃内压力偏高。40.0%的r GERD患者为酸反流,31.4%的r GERD患者为弱酸反流,62.9%的r GERD患者为混合反流。结论 r GERD患者存在UES压力偏高、LES压力下降和食管廓清能力下降,胃内压力偏高。酸抑制不完全、弱酸反流及食管高敏感可能是导致r GERD的重要原因。

城市快速路匝道合流区与基本路段交通流特征对比

基于快速路实测数据和微观仿真数据,从交通流基本图、交通流状态空间传播、匝道与主线流量关系和车道横向分布特征4个方面对比了匝道合流区与基本路段的交通流特征。结论表明:由于匝道车辆汇入的影响,匝道合流区与基本路段的交通流特征存在较大的差别,在城市快速路的规划、设计、管理和控制中都应该区别对待。

面向分类的流特征在线特征选择算法

在线流特征选择通过实时过滤无关特征和冗余特征,实现流特征空间降维.针对已有算法,如Alpha-investing分类精度低、SAOLA选择特征数多和OSFS在低冗余高相关数据集下运行时间长的问题,提出了一种面向分类的流特征在线特征选择算法——OSFIC.算法运用四层过滤框架,通过无条件独立过滤不相关新特征、单条件下互信息过滤冗余新特征和候选特征集合中的部分冗余特征,最后通过多条件独立过滤候选特征集中的剩余冗余特征,最终得到分类标签的近似马尔可夫毯.为了分析OSFIC的性能,选择了NIPS 2003和Causality Workbench中的数据集,从预测精度、特征数量、运行时间和AUC方面与已有基准算法进行比较.实验表明,OSFIC平均分类精度比Alpha-investing提升4.41%.在保证精度的前提下,平均特征数量比SAOLA减少41.9%,运行时间比OSFS减少91.59%.最后,在真实的应用场景下验证了OSFIC的有效性.

基于仿真的高速公路紧急事件交通流特征研究

研究高速公路紧急事件下的交通流特征,对于减少高速公路拥挤、降低二次事故、提高通行能力有重要的作用。由于高速公路紧急事件具有偶然性、不可预测性的特点,在实际调研中往往难以及时捕捉到交通事件的相应信息,导致源数据不足进而影响研究的进行。本文通过微观仿真手段,结合实地调研获得紧急状态下车辆运行参数,在AIMSUN仿真环境下加载紧急事件,建立了高速公路微观路段的仿真模型。并将路段平均车速、密度、最大排队长度等作为指标,定量计算紧急事件下各种交通参数的变化规律。最后与调研结果进行了对比,表明仿真结果与实际情况较为一致。

恶劣天气对高原山区高速公路交通流特征的影响分析

为定量分析雨、雪、雾等高原山区常见恶劣天气对高速公路交通流特征的影响,利用长期监测的昆明市小铺—兔耳关高速公路固定监测点的交通流与天气状况数据,针对不同天气的影响,估算不同天气下车速和流量的折减系数,并与恶劣天气对平原地区高速公路交通流影响进行对比分析;然后采用回归分析方法,标定了不同恶劣天气条件下的高原山区高速公路速度-流量关系模型。结果表明:在小雪和中雪天气条件下,高原山区高速公路平均车速分别下降6 km/h和10 km/h,交通流量分别下降5.4%和22.0%;在小雨、中雨和大雨天气条件下,平均车速分别下降3 km/h,5 km/h和12 km/h,交通流量分别下降4.8%,16.4%和16.7%;在小雾和中雾天气条件下,平均车速分别下降6 km/h和14 km/h,交通流量下降比例均未超过3%。

影响直喷式柴油机挤流特征的几个因素

对 3种不同结构燃烧室所对应的缸内流场进行了模拟研究 ,系统地分析了挤流的演变过程和柴油机转速、燃烧室结构、进气涡流对其特征的影响。在上止点前或后较大的曲轴转角范围内流场相似 ,逆挤流叠加于由气体惯性作用保持的环涡之上并集中于燃烧室边缘 ,燃烧室内速度和湍流度随柴油机转速和燃烧室缩口度同向变化。进气涡流是湍流生成的主要因素并使流场复杂化 ,随涡流和挤流相对强弱的变化 ,燃烧室内形成的环涡的个数。

流特征感知的软件定义网络控制器动态关联机制

在部署分布式控制平面的软件定义网络中,控制器与交换机的关联仅以数据流请求的数量分布作为控制资源分配的依据。该文针对这一问题,以数据流的源目的地址特征为例,对不同特征数据流的控制资源消耗进行了分析,提出在控制资源分配中应对数据流的特征分布加以考虑。然后,设计了一种流特征感知的控制器关联决策机制,并针对网络流的动态变化特性设计了一种快速求解算法。仿真结果表明,与基于负载均衡的机制对比,所提机制在使用模拟退火算法求解时能节省10%~20%的控制资源消耗;所提快速求解算法可节省10%的资源消耗,且相比模拟退火算法具有较大的速度优势和良好的可扩展性。

极端水位对长江中游船舶交通流特征的影响

极端水位下长江中游航道通航条件受到影响,通航管理部门通常采取必要管制措施,继而船舶交通流宏、微观特征发生变化。以长江中游太平口水道发生极端低水位,采取上下行间歇性封航措施为例,结合线性速度-密度关系下的船舶交通波模型,解释封航发生及解除后船舶交通流的集结、消散过程。结果表明:因封航产生的船舶交通流最大排队长度、阻塞时间与封航时间成正比。通航管理部门需制定科学详尽的通航计划,最大程度地减小封航影响。