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从严治党研究的知识图谱、聚类维度与拓展空间——基于Citespace的文献计量分析 被引量:12
1
作者 周鹏 《探索》 CSSCI 北大核心 2017年第6期99-106,共8页
从严治党已成为备受学界关注的热点议题。学界从党员干部、巡视制度、中国特色、"四个全面"、教育实践、制度治党、党的纪律、党内监督制度与思想教育等维度对从严治党进行积极探索,取得了丰硕成果。基于从严治党研究的知识... 从严治党已成为备受学界关注的热点议题。学界从党员干部、巡视制度、中国特色、"四个全面"、教育实践、制度治党、党的纪律、党内监督制度与思想教育等维度对从严治党进行积极探索,取得了丰硕成果。基于从严治党研究的知识图谱与聚类维度,后续研究在研究视域上应注重点、线、面的有机结合,在研究路径上应重点加强从严治党的权力进路研究,在研究范式上应以科学的研究方法助推理论创新。 展开更多
关键词 从严治党 知识图谱 聚类维度 文献计量分析 CITESPACE
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基于密度峰值法的复杂网络聚类增长维度研究
2
作者 许英 罗梦迪 《太原科技大学学报》 2022年第2期185-190,共6页
复杂网络是由个体或组织以及它们之间的关系所组成的结构。利用复杂网络的分形结构来解释和预测复杂网络的行为是目前的一个研究热点。分形维度是对复杂网络中分形结构的度量,为了更准确地对复杂网络分形结构进行度量,提出了一种基于密... 复杂网络是由个体或组织以及它们之间的关系所组成的结构。利用复杂网络的分形结构来解释和预测复杂网络的行为是目前的一个研究热点。分形维度是对复杂网络中分形结构的度量,为了更准确地对复杂网络分形结构进行度量,提出了一种基于密度峰值的方法来计算分形维度。该算法不同于之前选取一个种子节点或者将所有节点作为种子节点的方法,而是利用密度峰值法确定网络中的某几个核心节点作为种子,再计算网络的分形维度。仿真实验表明:基于密度峰值的方法比基于紧密度和原始方法得到更为精确的分形维度。 展开更多
关键词 复杂网络 分形 增长 峰值法
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基于可靠性的正则化加权软k-均值的子空间聚类 被引量:3
3
作者 李新玉 徐桂云 +1 位作者 任世锦 杨茂云 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期525-536,共12页
子空间聚类已经广泛应用于多个涉及高维数据聚类应用领域,受到机器学习研究者的广泛关注.子空间聚类方法是一种使用特征选择的聚类分析技术,通过选择重要特征子集实现对高维空间的低维表示,在实际应用中能够取得更好的性能,成为流行的... 子空间聚类已经广泛应用于多个涉及高维数据聚类应用领域,受到机器学习研究者的广泛关注.子空间聚类方法是一种使用特征选择的聚类分析技术,通过选择重要特征子集实现对高维空间的低维表示,在实际应用中能够取得更好的性能,成为流行的高维数据聚类方法.与硬聚类方法相比,软聚类能够给出复杂数据更有意义的划分.扩展k-均值聚类并提出基于可靠性的正则化加权软k-均值新的子空间聚类方法(Reliability-based regularized weighted soft k-means clustering algorithm,RRWSKM),该方法能够计算每个特征对每个聚类的贡献度,从而找到与不同聚类相关的重要特征子集.另外,该方法能够通过调整模型参数准确地辨识数据模式,具有良好的聚类性能.该方法把维度加权熵和划分熵作为正则化项引入到目标函数,避免过拟合问题同时使更多的特征参与辨识聚类.为了提高算法的鲁棒性,使用可靠性测度获得特征权重初始值,提高算法的可靠性和性能.考虑到该算法是非凸优化问题,使用迭代优化方法得到优化问题的最优解.使用多个实际数据集对本文算法进行仿真验证,结果表明,与其他子空间聚类算法相比,该算法能够有效发现高维数据的低维表示,具有良好的聚类性能,适合高维数据的聚类. 展开更多
关键词 软k-均值 相关权重 最大熵 数据 可靠性测
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基于类加权YOLO网络的水下目标检测 被引量:10
4
作者 朱世伟 杭仁龙 刘青山 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期129-135,共7页
由于水下目标检测面临着图像模糊、尺度多样化、复杂背景等问题,给水下目标检测应用带来很多挑战.本文提出了一种基于类加权YOLO网络的水下目标检测方法,主要思想是在深度网络YOLO的基础上,构造了类加权损失函数,来平衡样本难易程度以... 由于水下目标检测面临着图像模糊、尺度多样化、复杂背景等问题,给水下目标检测应用带来很多挑战.本文提出了一种基于类加权YOLO网络的水下目标检测方法,主要思想是在深度网络YOLO的基础上,构造了类加权损失函数,来平衡样本难易程度以获得更好的效果,并引入了目标框自适应维度聚类方法,进一步提升了检测性能.实验结果表明,本文算法与传统的YOLO网络模型相比,在每幅图片包含近20个目标的密集目标检测任务中,能够将平均准确率从71.2%提升至74.1%,召回率由71.1%提升到78.3%. 展开更多
关键词 水下目标 YOLO 加权损失 自适应
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基于YOLOV3改进的算法在对地目标检测中的应用
5
作者 王奕然 王国刚 刘云鹏 《沈阳化工大学学报》 CAS 2024年第2期167-172,共6页
对地目标检测因其视野旷阔,在交通安全、无人机侦察等领域应用广泛.对地目标具有数量多、尺度小的特点,导致检测精度不高、召回率低.针对上述问题,提出了一种基于YOLOV3改进的对地目标检测算法.首先,对数据集进行维度聚类,设计新的锚框... 对地目标检测因其视野旷阔,在交通安全、无人机侦察等领域应用广泛.对地目标具有数量多、尺度小的特点,导致检测精度不高、召回率低.针对上述问题,提出了一种基于YOLOV3改进的对地目标检测算法.首先,对数据集进行维度聚类,设计新的锚框尺寸,将先验数据融入模型,增强检测模型的有效性;其次,改进原有的网络模型,优化YOLOV3的目标预测框损失函数,使用CIoU损失代替原有的和方差损失,提高了目标预测框的回归稳定性.实验结果表明:改进的算法在VisDrone2018数据集上相对YOLOV3算法的召回率提高了11.2%,平均准确率均值提高了3.36%,改进的算法对对地目标检测的结果优于原本的YOLOV3算法. 展开更多
关键词 对地目标 目标检测 YOLOV3 CIoU
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基于HOG-CSLBP及YOLOv2的行人检测 被引量:5
6
作者 徐守坤 邱亮 +1 位作者 李宁 石林 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第10期2964-2968,共5页
使用传统的YOLOv2网络训练出来的行人检测模型在背景简单以及行人遮掩不严重的情况下,检测效果良好,但是当背景复杂以及行人遮掩严重的时候,检测效果较差。针对此问题,在YOLOv2网络中添加HOG-CSLBP特征提取层,根据维度聚类方法对INRIA... 使用传统的YOLOv2网络训练出来的行人检测模型在背景简单以及行人遮掩不严重的情况下,检测效果良好,但是当背景复杂以及行人遮掩严重的时候,检测效果较差。针对此问题,在YOLOv2网络中添加HOG-CSLBP特征提取层,根据维度聚类方法对INRIA数据集目标聚类分析的结果调整YOLOv2网络的先验框个数与维度值。实验结果表明,在误检率为0.1时该算法的漏检率为9.13%,与传统的YOLOv2网络相比漏检率降低了5.27%,说明此方法有效可行。 展开更多
关键词 YOLOv2网络 HOG-CSLBP特征 先验框 漏检率
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改进YOLOv3的交通标志检测方法研究 被引量:14
7
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
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基于RetinaNet改进的车辆信息检测 被引量:15
8
作者 刘革 郑叶龙 赵美蓉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期854-858,共5页
移动端计算力不足和存储有限导致车辆信息检测模型精度不高、速度较慢。针对这一问题,提出一种基于RetinaNet改进的车辆信息检测算法。首先,开发新的车辆信息检测框架,将特征金字塔网络(FPN)模块的深层特征信息融合进浅层特征层,以Mobil... 移动端计算力不足和存储有限导致车辆信息检测模型精度不高、速度较慢。针对这一问题,提出一种基于RetinaNet改进的车辆信息检测算法。首先,开发新的车辆信息检测框架,将特征金字塔网络(FPN)模块的深层特征信息融合进浅层特征层,以MobileNet V3为基础特征提取网络;其次,引入目标检测任务的直接评价指标GIoU指导定位任务;最后,使用维度聚类算法找出Anchor的较好尺寸并匹配到相对应的特征层。与原始RetinaNet目标检测算法的对比实验表明,所提算法在车辆信息检测数据集上的精度有10.2个百分点的提升。以MobileNet V3为基础网络时平均准确率均值(mAP)可达97.2%且在ARM v7设备上单帧前向推断用时可达100 ms。实验结果表明,所提方法能够有效提高移动端车辆信息检测算法性能。 展开更多
关键词 卷积神经网络 目标检测 特征融合 GIoU
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基于改进YOLOv3的木结缺陷检测方法研究 被引量:4
9
作者 岳慧慧 白瑞林 《自动化仪表》 CAS 2020年第3期29-35,共7页
针对木条表面死结和活结缺陷在检测过程中定位困难、平均识别精确度较低、检测速度较慢的问题,在分析木结缺陷特点和改进深度学习YOLOv3模型的基础上,研究其应用于改善木结缺陷检测时的精确度和速度。首先,对活结缺陷图像进行数据扩增,... 针对木条表面死结和活结缺陷在检测过程中定位困难、平均识别精确度较低、检测速度较慢的问题,在分析木结缺陷特点和改进深度学习YOLOv3模型的基础上,研究其应用于改善木结缺陷检测时的精确度和速度。首先,对活结缺陷图像进行数据扩增,以解决类别不平衡问题。然后,改进k-means++算法,提升木结缺陷目标框的维度聚类效果,得到更合适的初始目标框个数与尺寸;通过缩减YOLOv3中多尺度检测网络、改进损失函数,以减少检测时间和提高目标识别精确度。最后,对木结缺陷进行拼接得出位置坐标。试验结果表明,较改进前YOLOv3算法,mAP值提升7.47%,检测速度提高35%;较Faster R-CNN算法mAP值提升11.68%,检测速度提高约15倍,改进后模型能精确地检测出死结和活结缺陷。因此,在后续研究中,可考虑以YOLOv3算法作为检测木结缺陷模型,进一步改进YOLOv3网络,以提高检测实时性和精确度。 展开更多
关键词 YOLOv3 学习 损失函数 多尺检测 木结缺陷检测 识别精确 数据扩增
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基于改进YOLO v2的车辆实时检测算法 被引量:7
10
作者 卞山峰 张庆辉 《电子质量》 2019年第10期19-22,共4页
针对传统的车辆检测算法存在鲁棒性差、检测速度慢和准确率低等问题,提出基于改进YOLO v2模型的车辆实时检测算法。通过目标框维度聚类、网络结构改进以及输入图像多尺度变换等方法对YOLO v2算法进行改进,对比传统的Faster RCNN检测算法... 针对传统的车辆检测算法存在鲁棒性差、检测速度慢和准确率低等问题,提出基于改进YOLO v2模型的车辆实时检测算法。通过目标框维度聚类、网络结构改进以及输入图像多尺度变换等方法对YOLO v2算法进行改进,对比传统的Faster RCNN检测算法,改进的算法提升了检测速度和准确度,将帧速度提升到了45f/s,精确度提升到了97.21%,在车辆实时检测方面效果更好。 展开更多
关键词 车辆实时检测 YOLO V2 FASTER RCNN 目标框
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改进YOLO v2的装甲车辆目标识别 被引量:10
11
作者 王曙光 吕攀飞 《计算机与现代化》 2018年第9期68-71,79,共5页
军事目标识别技术是军事信息处理的一个重要内容,对于实现军事装备信息化、智能化起着不可忽视的作用。近年来随着深度卷积神经网络在图像识别领域的广泛应用,各种基于图像目标识别任务的网络结构层出不穷,因此将这项新技术应用于军事... 军事目标识别技术是军事信息处理的一个重要内容,对于实现军事装备信息化、智能化起着不可忽视的作用。近年来随着深度卷积神经网络在图像识别领域的广泛应用,各种基于图像目标识别任务的网络结构层出不穷,因此将这项新技术应用于军事目标的识别具有极强的现实意义和军事应用价值。本文以目前具有最佳识别效果的YOLO v2网络为基础,通过维度聚类重新确定最优的anchor个数及其宽高维度,并制作以明显特征为目标区域的装甲车辆数据集,使得该网络对装甲目标的识别更为精确。通过实验验证,该方法能有效地对特定装甲目标进行实时精确识别。 展开更多
关键词 装甲目标识别 YOLO V2 ANCHOR
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畜牧业动物图像目标检测改进研究 被引量:2
12
作者 更桑吉 安见才让 《计算机时代》 2021年第10期20-22,27,共4页
根据不同的放牧方式有多种畜牧业管理模式,文章通过研究和改进图像识别模型来提高畜牧业动物图像检测技术及畜牧业管理水平。选择YOLOv3-Darknet53模型作为对象进行研究和改进,通过k-means++算法重新进行聚类分析,提高YOLOv3-Darknet53... 根据不同的放牧方式有多种畜牧业管理模式,文章通过研究和改进图像识别模型来提高畜牧业动物图像检测技术及畜牧业管理水平。选择YOLOv3-Darknet53模型作为对象进行研究和改进,通过k-means++算法重新进行聚类分析,提高YOLOv3-Darknet53模型对畜牧业动物图像目标检测的检测精度。实验表明,改进模型对畜牧业动物图像目标检测的精度达到86.179%。F特征值在yak上提高了1%,S特征值在yak和sheep上分别提高了0.2%、1%,mAP提高了0.3%。 展开更多
关键词 YOLOv3 畜牧业 目标检测
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中国红色文化研究回顾与展望——基于CiteSpace 知识图谱分析 被引量:3
13
作者 何源源 《党史博采(下)》 2020年第12期26-27,共2页
红色文化作为文化范畴的有机组成,符合文化内在发展规律与方式,又具有相对独立性和先进性。学界从红色资源利用、红色旅游开发以及发挥红色文化教育功能方面开展了积极探索,形成了一批重要理论成果。基于红色文化研究的知识图谱和关键... 红色文化作为文化范畴的有机组成,符合文化内在发展规律与方式,又具有相对独立性和先进性。学界从红色资源利用、红色旅游开发以及发挥红色文化教育功能方面开展了积极探索,形成了一批重要理论成果。基于红色文化研究的知识图谱和关键词聚类分析,后续需要围绕注重红色旅游实践性研究,助力绿色经济发展;增强红色资源实证性研究,加强红色文化自信建设;拓展红色文化综合性研究,发扬民族地区红色传统。 展开更多
关键词 红色文化 知识图谱分析 CITESPACE
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一种改进YOLOv3模型的肺部结节识别方法 被引量:2
14
作者 杨友良 张建舒 陈波 《现代电子技术》 2021年第23期44-47,共4页
由于传统方法对肺结节检测准确率低、速度慢,故提出一种改进YOLOv3模型检测算法,利用聚类算法对数据集进行聚类分析,并获得新的Anchor size,在原有的基础网络上进行更新改进并且调整YOLOv3算法的模型使其适应肺结节的检测任务,提高检测... 由于传统方法对肺结节检测准确率低、速度慢,故提出一种改进YOLOv3模型检测算法,利用聚类算法对数据集进行聚类分析,并获得新的Anchor size,在原有的基础网络上进行更新改进并且调整YOLOv3算法的模型使其适应肺结节的检测任务,提高检测效率。另外,利用K-means分离前景和背景完成CT图像的预分割,对预分割结果使用腐蚀、膨胀等形态学操作提取出肺实质。改进后的YOLOv3算法在LUAN16数据集上做实验。实验结果表明,改进的YOLOv3算法对于肺结节的检测得到的mAP值达到0.932,其性能明显优于传统YOLOv3算法且具有可行性。 展开更多
关键词 学习 肺结节检测 YOLOv3 计算机辅助诊断 Darknet-53 mAP值 目标检测
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Spatio-temporal distribution of earthquake occurrence in Eastern Himalaya and vicinity(26°N-31°N and 87°E-98°E)based on b-value and fractal dimension 被引量:1
15
作者 Ram Krishna Tiwari Harihar Paudyal Daya Shanker 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2022年第3期458-469,472,共13页
This study investigates the spatial and temporal variation of fractal dimension and b-value for the eastern part of the Himalaya and adjoining area(26°N–31°N and 87°E–98°E).The analysis is carrie... This study investigates the spatial and temporal variation of fractal dimension and b-value for the eastern part of the Himalaya and adjoining area(26°N–31°N and 87°E–98°E).The analysis is carried out on the earthquake dataset of 1373 events(Mc=4.0)by sliding window technique for the period 1964 to 2020.The region is divided into three sub regions A(87°E–92°E),B(92°E–94°E)and C(94°E–98°E).The b-value computed for the region A comprising eastern Nepal is smaller compared to other two regions which infers the possible high stress and asperities in the region.High spatial fractal dimension(Dc>1.5)and low temporal fractal dimension(Dt<0.31)are computed for the regions.High spatial fractal dimension may indicate that fractures generating earthquakes are approaching a 2D structure and low temporal fractal dimension implies high clustering of earthquake’s epicenters.The b value shows a weak negative correlation with Dc for regions A and C while a weak positive correlation is observed for the region B.Based on b-value and fractal dimension,this study explains the frequency of earthquakes and heterogeneity of the seismogenic structure in this part of the Himalaya. 展开更多
关键词 Eastern Himalaya FAULT B-VALUE fractal dimension earthquake clustering
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Bibliometric analysis of researches of empowerment theory applied to nursing in China
16
作者 Si-Yuan Yang Li-Min Guo +2 位作者 Yuan Jia Qian Wu Fan-Jie Meng 《TMR Integrative Nursing》 2019年第4期118-124,共7页
Objective:To analysis the development trend and research focus of empowerment theory applied to Nursing in China.Methods:Literatures related to the objective were searched and collected from CNKI,WangFang,VIP and CBM,... Objective:To analysis the development trend and research focus of empowerment theory applied to Nursing in China.Methods:Literatures related to the objective were searched and collected from CNKI,WangFang,VIP and CBM,then Excel 2003 was used to setup the database and co-word matrix,SPSS 21.0 was utilized to make the visualized analysis by way of multivariate statistics analysis,cluster analysis and multidimensional scaling analysis.Results:Literatures with the number of 486 were selected out and 18 high frequency keywords were retrieved from 140 journals.Among the literatures,the first one was published in 2002,then a tremendous rising started since 2009,and reached the peak in 2017,mainly from the southern part of China,such as the province of Jiangsu,Guangdong,and Zhejiang.Regarding the content of the literatures,the research of intervention accounted for 61.32%,then the research of description came to the second at the ratio of 24.49%.What’s more,378(77.78%)were cited,154(31.69%)were funded.Conclusion:Nowadays,empowerment applied in the therapy of chronic disease is the focus and trend of the research of empowerment theory,and the psychological empowerment to nursing staff,as well as the constructed empowerment is going mature.In the future,more attention should be paid to the study and practice of empowerment theory,in order to vary the direction of research and enrich the theory. 展开更多
关键词 Empowerment theory BIBLIOMETRIC NURSING Cluster analysis Multidimensional scaling analysis
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我国思想政治教育研究领域前沿动态追踪——基于1998年以来CNKI中CSSCI的文献计量分析 被引量:7
17
作者 郑斌 《思想教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第3期132-136,共5页
推动新时代思想政治教育创新研究与发展是当前深入学习贯彻党的十九大精神的必然要求。通过对1998年以来CNKI数据库中"思想政治教育"为主题词的CSSCI期刊论文的研究,借助可视化知识图谱工具Citespace软件,运用共词聚类法和战... 推动新时代思想政治教育创新研究与发展是当前深入学习贯彻党的十九大精神的必然要求。通过对1998年以来CNKI数据库中"思想政治教育"为主题词的CSSCI期刊论文的研究,借助可视化知识图谱工具Citespace软件,运用共词聚类法和战略坐标图法分析我国思想政治教育研究领域的研究轨迹、研究现状和研究热点,以准确把握我国思想政治教育领域的研究进程,从中探讨其研究特征和发展趋势,为进一步加强我国思想政治教育研究提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 思想政治教育 文献计量分析 知识图谱 聚类维度 战略坐标
原文传递
基于知识图谱分析的跨学科主题教学研究
18
作者 刘莹 《中国民族教育》 2023年第11期53-55,共3页
跨学科主题教学是新时代基础教育教学改革的新理念与新要求。目前,我国跨学科主题教学的研究发展历程大致可以分为萌芽、发展和成熟三个阶段。跨学科主题教学研究的核心热点主要为跨学科主题教学的内涵、跨学科主题教学改革和跨学科主... 跨学科主题教学是新时代基础教育教学改革的新理念与新要求。目前,我国跨学科主题教学的研究发展历程大致可以分为萌芽、发展和成熟三个阶段。跨学科主题教学研究的核心热点主要为跨学科主题教学的内涵、跨学科主题教学改革和跨学科主题教学发展。一线教师在开展跨学科主题实践活动设计中需要选好实践主题,营造真实情境,创新学习方式,形成项目化学习成果,开展多样化评价。 展开更多
关键词 知识图谱 跨学科主题教学 聚类维度
原文传递
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