一种基于EMD的文档语义相似性度量

针对基于EMD(Earth Mover's Distance)的文档语义相似性算法不满足度量公理因而难以在信息检索与数据挖掘中推广应用的问题,该文提出了一种新的基于EMD的文档语义相似性度量——..Mdss_EMD(Metric for document semantic similarity based EMD)。首先在分析EMD及现有改进方法缺陷的基础上,给出了文档宽度、虚拟项的概念;随后通过增加虚拟项来对齐文档矢量的总权值,使所有度量公理得到满足;最后,为提高该度量的适应能力及处理速度,还实现了虚拟项相似距离的弹性设计并对EMD算法进行了简化。该方法把EMD扩展到度量空间中来,很大程度上提高了EMD的索引能力与精度,初步实验表明,Mdss_EMD的整体性能优于原EMD及现有其它类似方法。

基于EMD-相关性算法的谐振接地系统故障选线新方法

为准确选出谐振接地系统单相接地故障线路,提出了基于EMD算法与相关性理论相结合的故障选线新方法。根据谐振接地系统发生单相接地故障时故障线路与健全线路暂态零序电流之间的差异,用EMD算法对各馈线零序电流的暂态故障分量数据进行分解,提取其主振荡频带信息。利用故障馈线与健全馈线的零序电流主振荡频带相关性最弱的特征,对故障零序电流的主振荡频带分量在一定数据窗下进行综合相关性分析,选择综合相关系数最小对应的馈线为故障馈线。大量仿真结果表明该选线方法准确、可靠。

基于EMD的概率数据top-k相似性连接

选取EMD(earth mover’s distance)作为度量概率数据相似性的标准.EMD具有抗噪性好,对概率分布间的微小偏移不敏感等优良特性,但却具有三次方的复杂度.针对此问题,提出EMD-kJoin算法,在相似性搜索方面,基于线性规划的对偶理论为概率数据构建索引,避免不必要的EMD求精计算;在处理流程方面,以复杂度较低的范围查询为主要操作,并逐步缩小搜索阈值.通过使用真实数据集对EMD-k Join进行测试,证明EMD-k Join极大提高了基于EMD的概率数据top-k相似性连接操作的执行效率.

基于EMD的快速活动轮廓图像分割算法

C-V模型等传统基于区域的几何活动轮廓模型仅将灰度同质作为区域相似性的测度,致使其在分割噪声分布大、灰度复杂的自然及遥感图像时难有较好的分割结果。为此,该文提出基于Earth Mover's Distance(EMD)的快速活动轮廓图像分割算法。首先,给出了基于EMD的区域相似性测度,并引入到模型的定义;接着,提出了基于过分割的规则化和快速曲线演化方法,很好地克服了传统模型的冗余轮廓、计算复杂等问题。对合成图像和遥感图像的实验结果证明了算法的有效性。

基于EMD的中国大陆强震活动特征分析

利用EMD方法对中国大陆年度最大地震时间序列进行逐级分解,得到5个本征模态函数(IMF)项和1个趋势项,分析了各个IMF分量不同的周期成分同地球自转速度变化、太阳黑子活动和潮汐运动等环境因子之间的相关关系,初步探讨了各个IMF分量的物理机理及其对中国大陆地震活动的影响。

基于EMD的融合特征快速多示例人脸识别算法

在基于五官模版技术的人脸识别中,因光照、角度及缺少整体性考虑等情况,易产生异常示例,影响了算法精度。而适合多示例检索的EMD距离寻优路径较长,导致在人脸识别中应用受限。为此提出一种基于EMD距离的快速融合特征多示例人脸识别算法(IIFEMD-MIL)。针对异常点的问题,通过引入结合整体特征的融合多示例技术以及距离阀值,从而减少异常示例的产生并对超过阈值的示例予以平滑处理;针对寻优路径长的问题,将人脸五官之三结合整体示例为模版构建四示例的一一匹配,并进一步提出了融合快速EMD-MIL框架,缩短了寻优遍历路径。在ORL和MIT图像集上进行的比对实验表明,该算法执行效率和分类准确性优于其他同类算法。

基于小波能量和EMD小电流接地故障选线

针对小电流接地系统中故障合闸角在0°附近时现有选线方法成功率低的问题,提出1种新的选线方法。该方法将暂态零序电流进行小波包变换和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),在变换分解的过程中,根据不同的故障合闸角求取不同的故障特征量。若故障合闸角在0°附近,则求取各馈线的衰减直流分量,其极大值的馈线即为故障线路;若故障合闸角在90°附近,则求取各馈线的小波能量,其极大值即为故障线路;若衰减直流分量或小波均无极大值,则母线故障。在PSCAD/EMTDC中对搭建的6条电缆馈线的配网模型进行仿真,并通过MATLAB处理仿真数据。仿真结果证明了该方法在不同条件下小电流接地故障选线的准确性。

基于EMD聚类算法的配电网单相接地故障选线方法

谐振接地系统发生单相接地故障时故障信号不易处理。为准确选出故障线路,提出一种基于EMD算法和以欧氏距离为基础的聚类算法相结合的故障选线方法。根据谐振接地系统单相接地故障后零序暂态电流的特性——故障线路的零序暂态电流幅值远大于各健全线路的零序暂态电流幅值并且极性相反,首先对各馈线暂态零序电流进行EMD分解并提取主振荡频带电流信号,然后求取各馈线主振荡频带电流信号的综合欧氏距离,以此为基础对各馈线进行排序和聚类,由聚类结果确定故障线路。仿真结果表明,该方法准确、可靠。

基于KNN-EMD算法的机车轴承故障诊断方法

机车滚动轴承发生故障时信号是非平稳的,故障发生在不同部位时,其振动信号能量分布不同。传统KNN算法中,欧式距离主要针对空间中两样本点间的距离计算,对空间中不同位置分布间的相似性度量难以实现有效判断。针对上述问题,将一种相似度度量Earth Mover’s Distance (EMD)引入到KNN算法中,代替传统的欧式距离对故障部位进行分类。该上述方法使用‘db3’小波对轴承震动信号进行三层小波包分解,并计算第三层各结点能量作为该信号的能量分布特征。计算能量分布间的EMD,根据EMD大小对分布间的相似度进行判断。结合KNN中多数表决分类决策对故障部位进行定位。仿真结果表明,所提方法诊断准确率达到99.23%,相较于传统KNN诊断方法在诊断准确率上提升了0.77%。该方法能够准确有效地诊断滚动轴承故障,可以应用到工业生产中。

基于小波分析与EMD的机车轴承故障诊断方法

机车滚动轴承发生故障时信号是非平稳的,其振动信号各频带的能量发生相应变化。针对故障发生在不同部位时,其振动信号能量分布重叠较少这一问题,将一种相似度度量earth mover’s distance(EMD)引入到故障部位分类中。该方法使用db3小波对轴承震动信号进行3层小波包分解,并计算第三层各结点能量作为该信号的特征向量。对得到的特征向量进行处理,计算特征向量间的EMD,根据EMD大小对特征向量间的相似度进行判断,并依此对故障部位进行定位。仿真结果表明,该方法诊断准确率达到98.75%,相较于传统KNN诊断方法在诊断准确率上提升了5%。该方法能够准确有效地诊断滚动轴承故障,可以应用到工业生产中。

基于全局-局部策略的EMD概率主动轮廓模型

主动轮廓模型作为图像分割的有力工具,近年来得到了广泛的应用。在讨论前人工作的基础上,首先将基于区域直方图的概率估计方法和EMD距离引入主动轮廓模型,建立了基于EMD距离的能量泛函。为了解决图像局部的置乱现象容易产生分割误差的问题,提出一种全局-局部模型,提高分割精度,并应用于EMD距离,不仅扩大了模型的应用范围,而且使分割效果得到了进一步的提升。

基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择

目前,对于测试优化选择问题的研究大多局限于故障是否可以被诊断的定性研究,没有进一步考虑故障诊断的难度。针对以上问题,提出了一种基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择方法。首先,基于推土机距离(EMD)对故障可诊断性进行定量评价;然后,以评价结果为依据,综合考虑测试的数量、可靠性和成本等因素,构建多目标测试优化选择问题,并提出了二进制金枪鱼群优化算法来求解满足测试性指标和故障可诊断性水平的最优测试集合;最后,以某装备的开关电源为实验案例,验证了所提方法的有效性。仿真结果表明:所提方法能够实现以提高系统故障可诊断性为目标的测试优化选择,从根本上提高系统的故障诊断能力。

一种基于部件空间分布的三维模型检索方法

三维形状分析是三维模型检索的关键问题.提出一种基于三维模型部件空间分布的形状特征描述方法.此方法的主要思想是依据认知心理学的理论,在描述对象形状时强调它的结构属性.首先将三维模型分割为若干个组成部件,每个部件用一个曲面片表示,然后采用曲面片的质心位置、面积占总面积的百分比的组合作为部件特征,最后将满足指定条件的部件特征的集合作为三维模型的形状特征.基于这一特征表示,给出了一种三维模型检索方法.该方法具有受模型精度和连通性影响较小、相似性度量的计算速度较快的优点.实验结果验证了该检索方法的有效性.

一种新的固体潮观测数据特征量提取方法

将经验模态分解方法应用于固体潮观测数据的处理,通过对模态分量从频域上以及从固体潮调和分析结果上与原始观测数据进行对比证明:经验模态分解可以将固体潮观测数据完整地分离成5种特征量:潮汐观测高频信号、半日波信号、周日波信号、潮汐观测低频信号和观测数据的长趋势变化。

采用二进制蚁群模糊神经网络的配电网故障分类方法

配电网故障后的准确分类可以增强故障维修的针对性,因此针对配电网故障分类的研究对快速恢复供电具有重要意义。提出一种基于二进制蚁群算法(BACA)与模糊神经网络(FNN)的故障分类系统,该系统适用于中性点非有效接地的中低压配电系统。利用经验模态分解(EMD)提取故障后2 ms暂态信号中的高频成分,基于数理统计方法构造了推理系统的特征向量,研究了不同故障工况下的特征向量变化规律。利用二进制蚁群算法对模糊神经网络权值进行优化,克服了其搜索速度慢、易陷入局部极小值的缺点。在ATP-EMTP中根据实际情况构造了计算模型,利用计算结果对推理系统进行训练。测试样本与现场实验结果表明,所提出的故障分类方法的准确度高、适应性强。

基于敏感属性值语义桶分组的t-closeness隐私模型

t-closeness模型是数据发布领域中用于抵御相似性攻击和偏斜攻击的一种有效方法,但其采用的EMD(earth mover's distance)距离没有考虑等价类与数据表间敏感属性分布的稳定性,不能全面地衡量分布间距离,在分布间稳定差异过大时会大大提高隐私泄露的风险.针对这种局限,提出了一种SABuk t-closeness模型,它在传统t-closeness模型的基础上,为更加准确地度量分布间距离,以EMD距离与KL散度(kullback-leibler divergence)结合构建距离度量标准.同时,根据敏感属性的层次树结构,对数据表进行语义相似性桶分组划分,然后采用贪心思想生成满足要求的最小等价类,并且运用k-近邻的思想来选取QI(quasi-identifiers)值相似的元组生成等价类.实验结果表明,SABuk t-closeness模型在牺牲少量时间的前提下减少了信息损失,能在有效地保护敏感信息不泄露的同时保持较高的数据效用.

基于局部模型匹配的目标轮廓跟踪

在复杂背景下,传统轮廓跟踪方法会发生漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种基于局部模型匹配(LMM)的目标轮廓跟踪算法。利用超像素技术结合EMD相似性度量构建局部特征模型,从而进行局部模型匹配。结合粒子滤波的Snake模型作提取目标轮廓,实现目标轮廓精确跟踪。实验结果表明,该算法在目标形变、部分遮挡、复杂背景等条件下均具有较高的跟踪成功率。与多种目标轮廓跟踪算法进行对比,该算法具有较高的准确性和鲁棒性。

镀层腐蚀外观等级自动评定方法

采用计算机图像识别技术对镀层腐蚀"外观"等级进行评定。提出了典型镀层腐蚀试样的制备及利用灰度直方图来检索腐蚀图像的一般框架。讨论了基于直方图的腐蚀图像检索技术中,直方图距离计算问题——基于EMD(Earth Mover's Distance)颜色相似性的度量方法,并给出相应算法。对不同光照条件下的镀层腐蚀图像进行仿真试验,试验结果表明该方法的有效性,并能够对镀层腐蚀"外观"等级做出较准确的评级。

融合KL散度和移地距离的高斯混合模型相似性度量方法

为提高高斯混合模型(GMM)间相似性度量方法的计算效率和准确性,通过对称化KL散度(KLD)并结合移地距离(EMD)提出一种新的相似性度量方法。首先计算待比较的两个高斯混合模型内各高斯成分间的KL散度,对称化处理后用于构造地面距离矩阵;然后用线性规划方法求解两个高斯混合模型间的移地距离作为高斯混合模型间的相似性度量。实验结果表明,将该相似性度量方法应用于彩色图像检索,相对于传统方法能够提高检索的时间效率和准确性。

基于测距特征向量匹配和模糊控制的室内清洁机器人路径规划

随机路径规划算法大量用于商品化的室内清洁机器人,但规划效率低下,为此提出一种低成本、高效的改进方法。由于机器人到其四周障碍物的距离随空间位置不同而变化,先使用超声测距模块获得障碍距离并组成特征向量用以区分不同的空间位置;然后,用推土机距离(EMD)进行特征向量匹配,建立并维护碰撞点集;最后,利用模糊控制理论处理碰撞后的旋转角度,完成路径规划过程。实验结果表明,所提方法一方面保留了随机规划的工作趣味性和环境适应性,另一方面大大提高了清洁效率。