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基于OpenMP的遥感影像并行ISODATA聚类研究 认领 引用 被引量：11
1
作者 刘扬 王鹏 +4 位作者 杨瑞 左宪禹 张周威 吴晓洋 渠涧涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期238-243,250,共6页
针对传统影像分类算法执行效率较低,无法满足海量高分辨率遥感数据实时处理需求的问题,对资源三号卫星专题产品中遥感影像的迭代自组织数据分析算法进行分析与研究,设计一种基于OpenMP的并行ISODATA聚类算法(PIsodata Omp)。采用OpenMP... 针对传统影像分类算法执行效率较低,无法满足海量高分辨率遥感数据实时处理需求的问题,对资源三号卫星专题产品中遥感影像的迭代自组织数据分析算法进行分析与研究,设计一种基于OpenMP的并行ISODATA聚类算法(PIsodata Omp)。采用OpenMP技术优化ISODATA算法中的样本点聚类、聚类样本中心标准差计算,实现基于共享内存的单机多核并行化处理。实验结果表明,PIsodata Omp算法能在保证分类精度不变的情况下,明显提高资源三号卫星影像数据的处理速度。 展开更多
关键词 并行聚类 迭代自组织数据分析算法 OpenMP技术 遥感影像分类 多核处理
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基于卡尔曼滤波和ISODATA的航标漂移预警方法 认领 引用 被引量：5
2
作者 甘浪雄 徐才云 +2 位作者 周春辉 郑元洲 陈润 《上海海事大学学报》 北大核心 2017年第4期26-31,共6页
为解决目前航标遥控遥测系统中航标漂移误报警过多的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和迭代自组织数据分析算法(iterative self-organizing data analysis technique algorithm,ISODATA)的组合优化方法。该方法如下:对航标GPS接收机原始坐... 为解决目前航标遥控遥测系统中航标漂移误报警过多的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和迭代自组织数据分析算法(iterative self-organizing data analysis technique algorithm,ISODATA)的组合优化方法。该方法如下:对航标GPS接收机原始坐标数据进行滤波,消除波动较大的数据后得到较可靠的航标位置数据;使用ISODATA得出其聚类中心;以该聚类中心取代航标抛设位置作为航标回旋中心,计算航标漂移距离。测试结果表明,该组合优化方法能够获取较为准确的航标漂移距离,在降低航标维护成本的同时,还能有效减少误报警。 展开更多
关键词 航标 卡尔曼滤波 迭代自组织数据分析算法(IS0DATA) 误报警
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基于直觉模糊的ISODATA算法 认领 引用 被引量：4
3
作者 李前进 王寅龙 +2 位作者 李志祥 王希武 林克成 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第9期176-177,234,共2页
ISODATA算法能自动地进行类的分裂和合并,但这种硬分类算法没有充分考虑图像本身的特点和人类的视觉特性,其分类效果一般差于模糊聚类算法。而大多数模糊识别方法都需要设置类别数目,有其自身的缺点,而直觉模糊则弥补了传统模糊理论不... ISODATA算法能自动地进行类的分裂和合并,但这种硬分类算法没有充分考虑图像本身的特点和人类的视觉特性,其分类效果一般差于模糊聚类算法。而大多数模糊识别方法都需要设置类别数目,有其自身的缺点,而直觉模糊则弥补了传统模糊理论不足。结合直觉模糊和ISODATA优点,将与隶属度和非隶属度相关的判定函数作为分类度量,提出了一种基于直觉模糊的ISODATA算法,结合实际改进了隶属度函数,以区域为待分类样本以提高算法速度,将其应用到图像分割,经实验证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 直觉模糊 图像分割 迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)
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结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割 认领 引用 被引量：7
4
作者 赵泉华 李晓丽 +1 位作者 赵雪梅 李玉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第10期1233-1243,共11页
为了解决传统模糊聚类图像分割方法对噪声敏感及无法自动准确确定聚类数的问题,提出结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割方法。利用Voronoi划分将图像域划分为若干子区域,以划分子区域为基本单元定义基于隐马尔科夫随机场(HM... 为了解决传统模糊聚类图像分割方法对噪声敏感及无法自动准确确定聚类数的问题,提出结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割方法。利用Voronoi划分将图像域划分为若干子区域,以划分子区域为基本单元定义基于隐马尔科夫随机场(HMRF)模型的模糊聚类目标函数,以解决噪声敏感问题;通过迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)中聚类分裂、合并技术改变聚类数,以实现聚类数的自动确定。对模拟、合成图像和真实图像分割结果的定性、定量分析表明:提出算法不仅可以有效克服噪声和像素异常值对分割结果的影响,而且还能自动准确确定聚类数,实现自动变类图像分割。 展开更多
关键词 Voronoi划分 隐马尔科夫随机场(HMRF) 迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA) 模糊聚类 图像分割
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应用ISODATA选取可行域的荧光分子断层成像 认领 引用 被引量：2
5
作者 侯榆青 胡跃林 +2 位作者 易黄建 焦璞 贺小伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期2074-2083,共10页
为了实现快速、准确、鲁棒的荧光分子断层成像(FMT)重建,有限投影FMT和可行域选取策略得到了越来越多的关注。为了解决现有的可行域选取方法中存在的参数设置困难以及多目标选取不准确的问题,从而提高有限投影FMT的重建质量,提出了应用... 为了实现快速、准确、鲁棒的荧光分子断层成像(FMT)重建,有限投影FMT和可行域选取策略得到了越来越多的关注。为了解决现有的可行域选取方法中存在的参数设置困难以及多目标选取不准确的问题,从而提高有限投影FMT的重建质量,提出了应用迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)的FMT可行域选取方法。首先采用ISODATA对初级重建结果聚类分区,然后在各分离的区域上分别选取可行域。为了验证提出的方法在应用中的可行性和有效性,设计了三目标荧光团重建的对比实验。实验结果显示,使用2个投影数据时,只有使用本文提出的方法可以准确地重建出三个荧光源的位置;使用4个投影数据时,重建的平均位置误差为0.18mm,荧光产额相对误差小于50%,而此时使用阈值法不能重建,使用区域收缩法的荧光产额相对误差为61.2%。即使在测量数据较少时,提出的方法也可以准确高效地选取可行域,提高有限投影FMT重建的精确度和鲁棒性。 展开更多
关键词 荧光分子断层成像 有限投影 可行域选取 迭代自组织数据分析技术算法
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基于ISODATA的实时动态电动汽车运行工况与耗电特性研究 认领 引用 被引量：3
6
作者 李广玮 吴鸣 +1 位作者 王昕扬 徐毅 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第11期344-349,共6页
针对电动汽车行驶工况进行研究是确定电动汽车能耗、电动汽车新型技术和评估的核心方法。采集电动汽车在实际道路行驶的数据,使用主成分分析算法(Principal Component Analysis, PCA)、迭代自组织数据分析算法(Iterative Self Organizin... 针对电动汽车行驶工况进行研究是确定电动汽车能耗、电动汽车新型技术和评估的核心方法。采集电动汽车在实际道路行驶的数据,使用主成分分析算法(Principal Component Analysis, PCA)、迭代自组织数据分析算法(Iterative Self Organizing Data Analysis Techniques Algorithm, ISODATA)以及运动学片段分析法对实测的数据进行降维和聚类,利用Silhouette函数验证聚类结果的合理性。根据聚类中心的大小,筛选提取的运动学片段,构建电动汽车实际行驶的代表性工况,通过测试数据进行了差异性检验。在建立代表性工况的基础上,提出电动汽车能耗特性和电量实时估算方法。 展开更多
关键词 电动汽车 行驶工况 耗电特性 迭代自组织数据分析算法
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改进的自适应模糊ISODATA灰度图像分割算法 认领 引用 被引量：4
7
作者 康永辉 戴激光 王广哲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第17期198-202,214,共5页
传统模糊ISODATA(Fuzzy ISODATA,FISODATA)算法中,分裂-合并操作需人工选取阈值参数。而不适当的阈值往往使算法陷入局部极值,因而得到错误的类属数并最终影响图像分割结果。为此,在模糊集理论基础上提出一种改进的自适应FISODATA算法... 传统模糊ISODATA(Fuzzy ISODATA,FISODATA)算法中,分裂-合并操作需人工选取阈值参数。而不适当的阈值往往使算法陷入局部极值,因而得到错误的类属数并最终影响图像分割结果。为此,在模糊集理论基础上提出一种改进的自适应FISODATA算法。该算法设计了自适应分裂-合并操作,即在每次分裂-合并后,根据该次计算结果改变参数阈值,解决了人为选取参数带来的诸多问题。利用该算法对模拟图像和真实IKONOS图像进行分割实验,均能得到良好的分割结果。 展开更多
关键词 遥感图像分割 模糊聚类 模糊迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)
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一种融合分水岭与ISODATA的岩心图像分割方法 认领 引用 被引量：3
8
作者 吴晓红 王正勇 罗代升 《计算机应用》 北大核心 2008年第1期214-215,219,共2页
分水岭算法用于图像分割,能获得封闭的和位置准确的轮廓,但容易造成过分割;ISODATA算法能将岩心砾石颗粒聚集成一类,但会使砾石目标边缘位置漂移。为克服以上两种方法的缺点,提出融合分水岭和ISODATA的图像分割方法。该方法首先利用分... 分水岭算法用于图像分割,能获得封闭的和位置准确的轮廓,但容易造成过分割;ISODATA算法能将岩心砾石颗粒聚集成一类,但会使砾石目标边缘位置漂移。为克服以上两种方法的缺点,提出融合分水岭和ISODATA的图像分割方法。该方法首先利用分水岭算法得到过分割图像,ISODATA算法得到聚类图像,然后以ISODATA算法聚类的结果为依据,校正分水岭法的过分割问题。该方法用于砾岩图像的分割,取得了较好的实验效果。 展开更多
关键词 分水岭 迭代自组织数据分析算法 过分割 砾岩图像
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基于ISODATA的电力负荷曲线分类 认领 引用 被引量：9
9
作者 李仲恒 刘蓉晖 《上海电力学院学报》 2019年第4期327-332,共6页
迭代自组织数据分析算法(ISODATA)是一种基于统计模式识别的非监督学习动态聚类算法。针对当前各算法初始聚类数取值困难、容易陷入局部最优等问题,介绍了ISODATA的原理和实现步骤,并将此算法应用于负荷分类中。在MATLAB中结合具体日负... 迭代自组织数据分析算法(ISODATA)是一种基于统计模式识别的非监督学习动态聚类算法。针对当前各算法初始聚类数取值困难、容易陷入局部最优等问题,介绍了ISODATA的原理和实现步骤,并将此算法应用于负荷分类中。在MATLAB中结合具体日负荷曲线样本进行聚类分析,结果证明聚类效果较好。将ISODATA与各种传统聚类方法进行了对比实验,比较各种算法的聚类效果、预定聚类数目对算法结果的影响,以及初始聚类中心的选择对结果的影响。对比结果证明,此方法适用于负荷分类的研究。 展开更多
关键词 迭代自组织数据分析算法 聚类 日负荷曲线 曲线识别 大数据 数据挖掘
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高压组合电器智能故障预警系统设计与实现 认领 引用
10
作者 谷广其 《现代制造技术与装备》 2026年第7期61-63,共3页
针对特高压组合电器故障率较高以及传统检测方案预警滞后、漏检率较高等问题,设计了一种基于多源数据融合的高压组合电器智能故障预警系统。该系统融合多类传感数据,采用迭代自组织数据分析算法(Iterative Selforganizing Data Analysis... 针对特高压组合电器故障率较高以及传统检测方案预警滞后、漏检率较高等问题,设计了一种基于多源数据融合的高压组合电器智能故障预警系统。该系统融合多类传感数据,采用迭代自组织数据分析算法(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm,ISODATA)-蚁群联合诊断算法,可精准识别4类典型绝缘故障与2类机械故障。测试结果表明,系统故障识别准确率较高,预警响应时间不超过200 ms,可有效降低设备非计划停运风险。 展开更多
关键词 高压组合电器 故障预警 多源数据融合 迭代自组织数据分析算法(ISODATA) 蚁群聚类算法
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基于相似日与VMD-DBO-KELM的分布式光伏发电功率预测方法 认领 引用 被引量：9
11
作者 方朝雄 郑洁云 +3 位作者 张章煌 陈若晨 周霞 王子博 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第7期3477-3487,共11页
为了降低气象因素对分布式光伏发电功率预测精度的影响,提出一种基于相似日与变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),结合蜣螂算法优化核极限学习机(dung beetle optimizer kernel extreme learning machine,DBO-KELM)的分... 为了降低气象因素对分布式光伏发电功率预测精度的影响,提出一种基于相似日与变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),结合蜣螂算法优化核极限学习机(dung beetle optimizer kernel extreme learning machine,DBO-KELM)的分布式光伏发电功率预测方法。首先,采用改进的迭代自组织数据分析算法(iterative self-organizing data analysis techniques algorithm,ISODATA)将历史分布式光伏发电功率数据划分为不同的相似日类;然后,通过变分模态分解将光伏发电功率序列分解为不同的模态分量,并将其输入采用蜣螂优化算法优化的核极限学习机预测模型中,对每个分量分别进行预测;再对预测分量进行重构,进而实现基于VMD-DBO-KELM的高精度分布式光伏发电功率预测;最后,采用某分布式光伏站点实测数据进行算例分析。结果表明:所提方法在不同相似日下都具有较高的预测精度,具有较强的适应性。 展开更多
关键词 分布式光伏发电 功率预测 蜣螂优化算法 核极限学习机 迭代自组织数据分析算法 变分模态分解
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改进迭代自组织数据分析法的不良数据辨识 认领 引用 被引量：33
12
作者 孙国强 卫志农 周封伟 《中国电机工程学报》 EI 北大核心 2006年第11期162-166,共5页
针对迭代自组织数据分析技术A(iterative selforgani zing data analysis technique A-ISODATlA)对初始聚类中心敏感问题,提出将基于遗传算法的改进ISODATA方法用于电力系统不良数据辨识。该方法采用量测值的标准残差rN 和相邻采样时刻... 针对迭代自组织数据分析技术A(iterative selforgani zing data analysis technique A-ISODATlA)对初始聚类中心敏感问题,提出将基于遗传算法的改进ISODATA方法用于电力系统不良数据辨识。该方法采用量测值的标准残差rN 和相邻采样时刻量测值之差△z作为特征值,然后采用遗传算法形成初始分类矩阵,通过遗传操作进行迭代计算,实现量测数据的模糊聚类分析,最终根据隶属度的大小来辨识其是否属于不良数据。算例表明,该方法能最终获得全局最优解,从而进行准确的不良数据辨识,避免了初始聚类中心对分类结果的影响。 展开更多
关键词 遗传算法 ISODATA法 状态估计 不良数据 检测辨适
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地铁盾构施工安全风险规律分析与对策 认领 引用 被引量：22
13
作者 刘文 赵挺生 +2 位作者 张亚静 陈昱锟 周炜 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期130-136,共7页
为预防地铁盾构施工安全事故,利用迭代自组织数据分析算法(ISODATA)对收集到的57起事故和186个未遂事件报告结构化数据进行聚类分析;通过对比分析各聚类集群相对风险可能性的量化结果,探讨地铁盾构施工的安全风险规律及管理对策。结果表... 为预防地铁盾构施工安全事故,利用迭代自组织数据分析算法(ISODATA)对收集到的57起事故和186个未遂事件报告结构化数据进行聚类分析;通过对比分析各聚类集群相对风险可能性的量化结果,探讨地铁盾构施工的安全风险规律及管理对策。结果表明:始发-到达阶段地质条件复杂、洞口土体加固及降水不当是地铁盾构施工领域最危险的风险因素;针对事故风险较大的盾构始发-到达阶段,运用施工安全生产工艺学方法作为安全风险管理对策,可提高地铁盾构施工安全管理绩效。 展开更多
关键词 盾构施工 安全风险 未遂事件 施工安全生产工艺学 迭代自组织数据分析算法(ISODATA)
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基于非负矩阵分解的函数型聚类算法 认领 引用 被引量：11
14
作者 高海燕 黄恒君 王宇辰 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2020年第8期91-103,共13页
函数型聚类分析算法涉及投影和聚类两个基本要素。通常,最优投影结果未必能够有效地保留类别信息,从而影响后续聚类效果。为此,本文梳理了函数型聚类的构成要素及运行过程;借助非负矩阵分解的聚类特性,提出了基于非负矩阵分解的函数型... 函数型聚类分析算法涉及投影和聚类两个基本要素。通常,最优投影结果未必能够有效地保留类别信息,从而影响后续聚类效果。为此,本文梳理了函数型聚类的构成要素及运行过程;借助非负矩阵分解的聚类特性,提出了基于非负矩阵分解的函数型聚类算法,构建了"投影与聚类"并行的实现框架,并采用交替迭代方法更新求解,分析了算法的计算时间复杂度。针对随机模拟数据验证和语音识别数据的实例检验结果显示,该函数型聚类算法有助于提高聚类效果;针对北京市二氧化氮(NO2)污染物小时浓度数据的实例应用表明,该函数型聚类算法对空气质量监测点类型的区分能够充分识别站点布局的空间模式,具有良好的实际应用价值。 展开更多
关键词 函数型数据分析 聚类 非负矩阵分解 交替迭代方法
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基于自适应扩散高斯核密度风电预测误差估计的风火联合优化调度研究 认领 引用 被引量：8
15
作者 杜宇龙 徐天奇 +2 位作者 李琰 王阳光 邓小亮 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第21期11-21,共11页
随着风电大规模并网,风电出力不确定性增加了电力系统调度的难度。针对风荷不确定性对电力系统调度的影响,采用迭代自组织数据分析算法对风电功率预测值及对应风电功率预测误差进行分段。然后采用自适应扩散高斯核密度估计拟合分段后各... 随着风电大规模并网,风电出力不确定性增加了电力系统调度的难度。针对风荷不确定性对电力系统调度的影响,采用迭代自组织数据分析算法对风电功率预测值及对应风电功率预测误差进行分段。然后采用自适应扩散高斯核密度估计拟合分段后各风电功率区间段内的预测误差。在此基础上,提出一种整体考虑风电及负荷预测误差得到净负荷预测误差、并将净负荷预测误差计入正负旋转备用容量概率约束的优化调度模型。采用机会约束规划将概率约束转换为等价确定性约束进行求解。在IEEE39节点系统进行三种代表性场景的算例仿真,结果表明引入迭代自组织数据分析算法和自适应扩散高斯核密度估计后,备用成本降低6.71%,含碳排放的环境成本降低20.4%,总发电成本降低2.98%。最后分析了置信水平对备用容量和总发电成本的影响。 展开更多
关键词 经济调度 预测误差 迭代自组织数据分析算法 自适应扩散高斯核密度 分段拟合
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基于Spark的输变电线路实时故障监测研究 认领 引用 被引量：4
16
作者 陈建峡 朱季骐 +3 位作者 张月 张晓星 吕俊涛 白德盟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期265-270,共6页
输变电线路状态监测数据是智能电网中数据量很大的一部分,不仅包括在线的状态监测数据,还包括设备的基本信息、实验数据、缺陷记录等,在数据处理的可靠性和实时性方面的要求都很高。根据实际应用中输变电线路的故障类型,设计并实现了输... 输变电线路状态监测数据是智能电网中数据量很大的一部分,不仅包括在线的状态监测数据,还包括设备的基本信息、实验数据、缺陷记录等,在数据处理的可靠性和实时性方面的要求都很高。根据实际应用中输变电线路的故障类型,设计并实现了输变电线路实时数据故障监测模型。其中,利用高效处理实时数据的Spark系统,研发出基于Spark的分布式ISODATA和模糊KNN大数据分析算法,与单机KNN算法相比,在时间性能上提高了70.75%效率,具有明显的计算效率优势。 展开更多
关键词 实时大数据 输变电线路 故障监测 分布式迭代自组织数据分析算法(ISODATA) 分布式模糊k最近邻分类算法(KNN)
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基于改进YOLOv2模型的驾驶辅助系统实时行人检测 认领 引用 被引量：10
17
作者 白中浩 李智强 +1 位作者 蒋彬辉 王鹏辉 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期1416-1423,共8页
为解决驾驶辅助系统(ADAS)对复杂背景行人和小尺寸行人检测精度较低的问题,基于深度神经网络模型YOLOv2建立了ADAS实时行人检测模型YOLOv2-P。首先在特征提取网络中采用参数化修正线性单元激活函数,以从训练数据中自适应地学习参数,并... 为解决驾驶辅助系统(ADAS)对复杂背景行人和小尺寸行人检测精度较低的问题,基于深度神经网络模型YOLOv2建立了ADAS实时行人检测模型YOLOv2-P。首先在特征提取网络中采用参数化修正线性单元激活函数,以从训练数据中自适应地学习参数,并在行人检测网络中采用多层特征图融合方法,将低层特征图信息与高层特征图信息进行融合;然后使用交叉熵损失函数替代YOLOv2模型中的sigmoid激活函数,并对宽度、高度损失函数进行归一化处理;最后采用迭代自组织数据分析算法对行人数据集中行人边界框尺寸进行聚类。试验结果表明:相比于YOLOv2,YOLOv2-P对复杂背景行人及小尺寸行人的检测精度有明显提升,能够满足ADAS行人检测准确性和实时性需要。 展开更多
关键词 行人检测 驾驶辅助系统 参数化修正线性单元 交叉熵损失函数 迭代自组织数据分析算法
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面向机器学习的分布式并行计算关键技术及应用 认领 引用 被引量：17
18
作者 曹嵘晖 唐卓 +1 位作者 左知微 张学东 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期918-930,共13页
当前机器学习等算法的计算、迭代过程日趋复杂,充足的算力是保障人工智能应用落地效果的关键。本文首先提出一种适应倾斜数据的分布式异构环境下的任务时空调度算法,有效提升机器学习模型训练等任务的平均效率;其次,提出分布式异构环境... 当前机器学习等算法的计算、迭代过程日趋复杂,充足的算力是保障人工智能应用落地效果的关键。本文首先提出一种适应倾斜数据的分布式异构环境下的任务时空调度算法,有效提升机器学习模型训练等任务的平均效率;其次,提出分布式异构环境下高效的资源管理系统与节能调度算法,实现分布式异构环境下基于动态预测的跨域计算资源迁移及电压/频率的动态调节,节省了系统的整体能耗;然后构建了适应于机器学习/深度学习算法迭代的分布式异构优化环境,提出了面向机器学习/图迭代算法的分布式并行优化基本方法。最后,本文研发了面向领域应用的智能分析系统,并在制造、交通、教育、医疗等领域推广应用,解决了在高效数据采集、存储、清洗、融合与智能分析等过程中普遍存在的性能瓶颈问题。 展开更多
关键词 机器学习 分布式计算 倾斜数据 任务时空调度 资源管理 节能调度 跨域资源迁移 并行优化 图迭代算法 智能分析系统
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Newton迭代算法用于高精度故障数据分析 认领 引用 被引量：2
19
作者 李媛 刘涤尘 杜新伟 《高电压技术》 EI CAS 北大核心 2007年第6期160-163,共4页
为了提高采集电力故障的数字信号处理与计算的精度,解决系统采样数据同时受多个误差影响时难以得到准确结果的问题,分析了故障录波采样数据的特点,建立了故障信号在同时受衰减直流分量和非同步采样影响时的暂态信号模型;采用Newton迭代... 为了提高采集电力故障的数字信号处理与计算的精度,解决系统采样数据同时受多个误差影响时难以得到准确结果的问题,分析了故障录波采样数据的特点,建立了故障信号在同时受衰减直流分量和非同步采样影响时的暂态信号模型;采用Newton迭代法求解该模型,得到误差参数的精确数值解,并求得故障信号的工频分量及各次谐波幅值和相位的高精度解。仿真实验表明,当较准确地估计迭代初始值时,该法收敛快、精度高,特别适合于要求对电力系统故障进行精确分析的场合。 展开更多
关键词 Newton迭代法 衰减直流分量 非同步采样 故障数据分析 暂态信号模型 数字式故障录波
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一种改进的全极化SAR图像MCSM-Wishart非监督分类方法 认领 引用 被引量：6
20
作者 陈军 杜培军 谭琨 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2015年第2期15-21,共7页
针对H/Alpha/A-Wishart非监督分类算法存在的未充分提取SAR图像极化信息和分类精度低等问题,引入多分量散射模型(multiple-component scattering model,MCSM)分解,提出了一个适用于全极化SAR图像非监督分类的MCSM-Wishart算法。首先对... 针对H/Alpha/A-Wishart非监督分类算法存在的未充分提取SAR图像极化信息和分类精度低等问题,引入多分量散射模型(multiple-component scattering model,MCSM)分解,提出了一个适用于全极化SAR图像非监督分类的MCSM-Wishart算法。首先对全极化SAR图像进行MCSM分解,提取体散射、二次散射、螺旋体散射、表面散射和线散射极化信息,采用迭代自组织数据分析技术(iterative self-organizing data analysis technique,ISODATA)的非监督分类算法进行聚类;然后通过基于描述多视协方差矩阵的复Wishart分布的迭代分类得到分类结果。以南京溧水和盐城滨海湿地的ALOS PALSAR图像为研究数据,比较了H/Alpha-Wishart算法、H/Alpha/A-Wishart算法、MCSM-Wishart算法和监督-Wishart算法4种分类方法。研究结果表明,MCSM-Wishart分类算法在效率、总体准确率和Kappa系数等指标上均较原始分类器有一定的提高;将ISODATA聚类算法应用于复Wishart分布的迭代分类器中,可有效提高分类的精度。 展开更多
关键词 全极化SAR图像 复Wishart分布 H/Alpha/A分解 多分量散射模型(MCSM)分解 迭代自组织数据分析技术(ISODATA) 聚类算法
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