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  • 【期刊】 高尿酸血症的列线图模型建立

    刊名:皖南医学院学报 作者:查晓娟 ; 江明菲 ; 李荣 ; 严颜 ; 程茜 ; 杨营营 ; 王舒仪 ; 文育锋 关键词:尿酸 ; 高尿酸血症 ; 危险因素 ; 列线图模型 机构:皖南医学院第一附属医院弋矶山医院健康服务中心 ; 皖南医学院第一附属医院弋矶山医院健康服务中心 ; 皖南医学院检验学院 年份:2019
    摘要:目的:探究大样本体检人群的高尿酸血症危险因素列线图模型,为控制心脑血管疾病提供依据。方法:选择2014~2016年安徽省某医院健康体检人群298 955例,收集人口学特征、体格检查和实验室检查结果,分析高尿酸血症的主要危险因素并构建列线图模型。结果:多因素logistic逐步回归模型分析显示,Age、HDL-C、AST、LDL、Smoke为高尿酸血症的保护因素,而Sex、BMI、TC、Cre、BUN、ALT、Tbil、HTN、Drink为危险因素。根据多因素分析结果建立高尿酸血症危险因素列线图模型,Cindex为0.773。结论:建立了本地区高尿酸血症的主要危险因素模型,并以此构建高尿酸血症危险因素列线图模型,风险评估效果较好。
  • 【期刊】 一种基于图模型的粒子滤波跟踪方法

    刊名:计算机应用研究 作者:张明杰 ; 康宝生 关键词:图模型 ; 粒子滤波 ; 目标跟踪 ; 信任传播 机构:西北大学信息科学与技术学院 ; 西北大学信息科学与技术学院 ; 西安邮电大学经济与管理学院 年份:2016
    摘要:针对复杂背景下目标被部分遮挡时的稳定跟踪问题,提出一种基于图模型的粒子滤波跟踪方法。该方法将图模型应用于粒子滤波之中。融合颜色和边缘特征建立目标的观测模型,构建粒子滤波框架。选取目标特征区域,将一个目标分成几个部分,每一部分作为图的一个顶点,建立图模型。最后,将图模型应用于粒子滤波,目标跟踪过程中,图模型中每一个部分的状态信息可以传送给其他部分。实验结果表明,当目标被部分遮挡的情况下,该方法能够估计出遮挡部分的状态,实现稳定的跟踪目标。
  • 【期刊】 地震应急专题图批量快速出图模型研究

    刊名:测绘与空间地理信息 作者:程显洲 ; 张勇 ; 王小明 ; 赵学志 ; 陶灜露 关键词:地震应急 ; 专题图数据库 ; ArcGIS模型构建器 ; Arcpy脚本 机构:上海市地震局 ; 上海市地震局 ; 东华大学 年份:2018
    摘要:根据地震应急专题地图的不同需求分别制定不同的应急专题地图出图逻辑流程。建立地震应急专题图基础数据库,并利用ArcGIS模型构建器对专题图数据库中的数据需求分类进行快速调取数据和处理数据。使用Arcpy自动出图脚本进行地震应急专题地图的自动批量制图,从而加快不同要求下地震应急专题图的制图速度,提高专题图的出图效率。
  • 【期刊】 基于概率图模型的点集匹配方法研究

    刊名:自动化学报 作者:曲寒冰 ; 王加强 ; 李彬 ; 王松涛 关键词:图模型 ; 点集匹配 ; 变分逼近 ; 高斯混合模型 ; 鲁棒估计 机构:北京市科学技术研究院模式识别重点实验室 ; 北京市科学技术研究院模式识别重点实验室 ; 北京市新技术应用研究所 ; 河北工业大学计算机科学与软件学院 年份:2015
    摘要:在概率图模型框架下提出了一种将回归分析和聚类分析相结合的贝叶斯点集匹配方法,其中,回归分析用来估计两个点集之间的映射函数,而聚类分析用来建立两个点集中点与点之间的对应关系.本文将点集匹配问题表示为一种多层的概率有向图,并提出了一种由粗到精的变分逼近算法来估计点集匹配的不确定性;此外,还利用高斯混合模型估计映射函数回归中的异方差噪声和场景点密度估计中离群点的分布;同时,引入转移变量建立起模型点集与场景点集之间的关系,并与离群点混合模型共同对场景点的分布进行估计.实验结果表明,该方法与其他点集匹配算法相比,在鲁棒性和匹配精度方面均达到了较好的效果.
  • 【期刊】 一种基于图模型的可信云资源调度算法

    刊名:山东大学学报:理学版 作者:齐平[1,2] ; 王福成[2] ; 王必晴[1,2] 关键词:图模型 ; 云资源调度 ; 最小费用最大流 ; 商网络 机构:[1]合肥工业大学管理学院 ; [1]合肥工业大学管理学院 ; [2]铜陵学院数学与计算机科学系 年份:2018
    摘要:根据并行任务及胖树形云系统的结构特点,综合考虑了云计算环境下资源节点与通信链路的可靠性问题,构建了基于任务执行行为的云系统可靠性度量模型。提出了一种基于图的可信云资源调度模型,将云任务可信资源需求与云资源动态供给的最优匹配问题转换成最小费用最大流图的构造和求解问题。针对图的求解计算复杂度较高的问题,结合商空间理论将初始网络转化为规模较小的商网络进行求解。仿真实验结果表明,该算法能够有效提高云任务执行的成功率,降低基于图模型的资源调度算法延迟。
  • 【期刊】 一种分布式CPS异常检测的无监督图模型

    刊名:计算机工程与应用 作者:张锦 ; 程良伦 关键词:图模型 ; 信息物理融合系统(CPS) ; 异常检测 ; 受限玻尔兹曼机(RBM) 机构:广东工业大学自动化学院 ; 广东工业大学自动化学院 年份:2018
    摘要:在分布式信息物理融合系统(CPS)中,由于各子系统间的强耦合性,常常会因为故障的传播导致整个系统的物理故障和网络异常。针对这一问题,提出了一种新的基于数据驱动的框架用于检测系统范围内的异常。该框架是用于发现和表征CPS各个子系统间相互作用的一种基于符号动力学的时空特征提取方案,并将提取的特征通过受限玻尔兹曼机(RBM)学习到一个系统级的模型。实验结果表明,该框架可以通过一个图模型捕获CPS的多模态,同时可用于异常检测。
  • 【期刊】 一种基于数据挖掘的告警云图模型

    刊名:信息通信 作者:丁俊民 ; 黄艳 ; 何凡 ; 廖振松 关键词:大数据 ; 数据挖掘 ; GIS ; 告警云图 ; 规则关联 机构:湖北移动计划部 ; 湖北移动计划部 ; 湖北移动网管中心 年份:2015
    摘要:集中故障管理的工单压减工作,对于改善网络环境、完成企业KPI考核等,具有重要影响,是企业系统维护和平台管理工作中的重点。尽管前期已进行大量优化,但告警工单比仍有较大的上升空间。针对前期工作中的不足,采用数据挖掘的思路,实施历史库中告警之间的关联与自关联、规则之间的关联等工作,采用"数据采集-信息提取-知识提炼-规则生成-流程优化"的步骤,在极大改善企业考核指标的同时,也为企业节约了大量支出。
  • 【期刊】 基于领域知识的图模型词义消歧方法

    刊名:自动化学报 作者:鹿文鹏 ; 黄河燕 ; 吴昊 关键词:图模型 ; 词义消歧 ; 领域知识 ; 词义领域 ; 文本领域 机构:北京理工大学计算机学院 ; 北京理工大学计算机学院 ; 北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心 ; 齐鲁工业大学理学院 年份:2014
    摘要:对领域知识挖掘利用的充分与否,直接影响到面向特定领域的词义消歧(Word sense disambiguation,WSD)的性能.本文提出一种基于领域知识的图模型词义消歧方法,该方法充分挖掘领域知识,为目标领域收集文本领域关联词作为文本领域知识,为目标歧义词的各个词义获取词义领域标注作为词义领域知识;利用文本领域关联词和句子上下文词构建消歧图,并根据词义领域知识对消歧图进行调整;使用改进的图评分方法对消歧图的各个词义结点的重要度进行评分,选择正确的词义.该方法能有效地将领域知识整合到图模型中,在Koeling数据集上,取得了同类研究的最佳消歧效果.本文亦对多种图模型评分方法做了改进,进行了详细的对比实验研究.
  • 【期刊】 基于图像数据挖掘的有向图模型检索方法

    刊名:计算机测量与控制 作者:龚晖;夏开建;金兆岩; 关键词:图像检索;;有向图模型;;欧氏距离;;图距离;;余弦测度 机构:常熟市第五人民医院 ; 常熟市第五人民医院 ; 中国矿业大学信息与控制工程学院 ; 国防科技大学 年份:2018
    摘要:为充分挖掘图像数据信息,提出了一种有向图模型检索方法,结合距离测度初次检索和有向图距离二次检索提高图像检索性能;首先,采用传统的纹理、边缘和颜色特征以及特征之间的欧氏距离测度来进行初次检索,得到一个查询排序列表;在此基础上,结合距离测度与余弦测度设计图像之间的相关测度,在不同的相关测度阈值下构建图像数据集的有向图模型集合;最后,计算有向图距离,据此进行二次检索,降低误检现象;在COREL和ImageCLEF两个数据集上的图像检索实验结果表明,该方法的平均精确度和平均召回率指标高。
  • 【期刊】 基于图模型决策的微博检索二次排序算法

    刊名:北京工业大学学报 作者:杨震 ; 张广源 ; 范科峰 关键词:图模型 ; 微博检索 ; 二次重排 ; 决策树 机构:北京工业大学计算机学院 ; 北京工业大学计算机学院 ; 可信计算北京市重点实验室 ; 桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室 ; 中国电子技术标准化研究院 年份:2017
    摘要:为了解决微博检索面临的"用户查询"和"相关文档"都是极端短文本的情况,及由此造成的检索性能欠佳的难题,研究并实现了一种微博检索结果的二次重排算法,基于微博内容相似关系构建关系图模型,利用PageRank算法对微博检索结果进行二次排序.比较了基于余弦相似度、戴斯系数、单向戴斯系数等文本内容相似度计算方法.实验结果表明:二次排序算法能够有效提升微博检索性能,同时图模型迭代性能与相关主题比例存在依存关系.有鉴于此,讨论通过决策树重排算法去除非相关主题对微博排序的影响.
  • 【期刊】 一种基于图模型的Web数据库采样方法研究

    刊名:《中国信息技术教育》 作者:何康乐 关键词:图模型 ; WEB数据库 ; 采样 机构:广东省珠海市斗门区广播电视大学 ; 广东省珠海市斗门区广播电视大学 年份:2015
    摘要:在Web数据库中,有着大量丰富的信息数据,这些信息并不能直接看到,只有进行特定的查询才能看到。由于这一特点,对Web数据库的实时更新及其分布特征的了解成了一个问题,进而也会阻碍到Deep Web数据库的进一步集成。针对这一困难,本文提出了一种新型的采样方法,在查询时能够从Web数据库获取近似随机的增量样本并记录,并在此基础上进行下一次查询,并不会受到查询接口的属性限制,能够在获取高质量样本的同时降低代价。
  • 【期刊】 基于概率图模型的乘客出行链提取方法

    刊名:吉林大学学报(工学版) 作者:朱亚迪 ; 陈峰 ; 王子甲 ; 李明 关键词:交通运输系统工程 ; 智能卡数据 ; 混合泊松模型 ; 隐马尔科夫模型 ; 出行链 机构:北京交通大学土木建筑工程学院 ; 北京交通大学土木建筑工程学院 ; 北京交通大学北京市轨道交通线路安全与防灾工程技术研究中心 ; 长安大学公路学院 年份:2019
    摘要:以公共交通智能卡数据为基础,构建概率图模型,从乘客连续出行行为以及时空转移角度提取乘客出行链。从进出站客流时间分布特征出发,构建混合泊松模型,识别出站点周边用地性质信息;然后结合乘客连续的活动序列,构建隐马尔科夫模型,从乘客连续出行的时间特征和空间用地特征上识别出行目的,从而构建每位乘客基于公共交通的出行链。以北京市某一周工作日的轨道交通智能卡数据为例实现本文模型,结果表明:工作类活动以及回家类活动在全天主要时段分布与以往研究和调查结果相吻合,验证了模型的有效性;对于出行链,通勤类出行为主要出行,占68.5%,而其他类活动以单程出行为主。
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