时间序列相似性度量的研究

时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘研究中的一个重要问题,是进行序列查询、分类、预测的一项基础工作。寻求一种好的度量对提高挖掘任务的效率和准确性有着至关重要的意义。目前从事这方面的研究除了少许理论论述外,几乎都采用一种固定的方法,即提出具体要求并提供实验数据。然而,大多数实验方法不是使用范围有限就是侧重点不同。为了提供一个比较全面的实验验证,用1NN分类算法进行了大量的时间序列交叉验证实验,重新评估了其中的弹性度量,并使用不同应用领域的28个时间序列数据集进行比较,结果表明,该方法具有更高的准确性。     

相似性挖掘在时间序列数据中的应用研究

针对时间序列的数据挖掘首先需要将时间序列（Time Series）数据转换为离散的符号序列（Symbol Sequence）。在前人的基础上,将界标模型和分段线性化进行了结合,以关键点作为分段依据,以最大似然函数和最小二乘法来拟合各分段线性拟合函数;此方法的优点在于符合人体生理实验结果,考虑了时间序列中的噪声。     

基于欧氏距离的人工免疫算法的研究

针对基于信息熵的人工免疫算法速度慢的原因,提出了基于欧氏距离的人工免疫算法,通过进行数值仿真比较,证明了基于欧氏距离的人工免疫算法在全局收敛、计算速度、收敛次数等方面的优越性。     

基于加权欧氏距离法的设计模式分类研究

根据设计模式之间四个方面的相似度度量结果,本文总结了其综合相似度的加权欧氏距离计算方法,并给出了用以设计模式分类的聚类分析过程。运用这种分类方法有助于更快地学习设计模式,且对发现新的设计模式也有指导作用。     

基于相似性度量的双极单值中智多属性决策方法

[目的/意义]针对现有双极单值中智信息环境中的相似度计算方法存在违反直觉的问题,提出了一种新的双极单值中智集相似性度量公式,并将其应用于智慧校园建设方案选择问题中,旨在提升决策结果的合理性与准确性。[方法/过程]首先,说明现有双极单值中智信息环境下中的相似性度量公式所存在的缺陷,提出一种新的双极单值中智集相似性度量公式,并证明其符合相似度的公理化定义;其次,通过将所提出相似性度量公式与现有相似性度量公式进行对比,说明所提出相似性度量公式的合理性与优越性;最后,提出了基于新的相似性度量公式的双极单值中智多属性决策方法,并通过算例分析验证该方法的合理性与有效性。[结果/结论]提出的双极单值中智集相似性度量公式弥补了现有相似性度量公式的缺陷,具有其合理性与优越性;提出的基于新的相似性度量公式的双极单值中智多属性决策方法具有其合理性与有效性。     

基于时间序列线性拟合方法的时间序列层次聚类

本文利用一种有效的时间序列线性拟合方法。算法所选出的关键点是对时间序列的形态变化影响较大的点,将这些点依次连接实现时间序列的线性拟合。这种线性拟合算法在剔除了噪声的同时,能更精确的定位时间序列中的关键点。实验结果表明,该方法能更好的近似表示原时间序列。和已有的方法相比,该方法拟合后的时间序列和原时间序列之间的拟合误差更小。并且在该方法的基础上运用动态弯曲距离进行层次聚类得到了较好的结果。     

基于时间序列Sentinel-1A数据的玉米种植面积监测研究

玉米作为中国三大作物之一,监测其种植面积对及时了解其种植时空分布、保障粮食安全具有重要作用。本文以河北省涿州市为研究区,利用2016年多时相Sentine-1A SAR （Synthetic Aperture Radar, 合成孔径雷达）影像,对玉米种植区域进行提取。在对研究区地物散射特性分析的基础上,分析了微波后向散射特性随不同生育期玉米植株结构发育的变化情况,选择合适时相和极化组合的后向散射系数,运用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法提取了玉米种植范围和面积信息,并对不同后向散射系数（标准后向散射系数（Sigma-naught,σ₀）和归一化后向散射系数（Gamma-naught,γ₀））用于研究区作物种植区提取的结果进行了比较。结果表明,采用时间序列（4月19日,5月30日,6月11日,7月17日）雷达图像得到的监督分类结果具有较高的分类精度和kappa系数,总体精度达92.96％,Kappa系数为0.91。因此,采用4—7月（春玉米播种至吐丝时期、夏玉米播种至拔节时期）的时间序列SAR数据能有效获取不同种植模式下的玉米信息,而增加8、9月的数据对玉米识别精度的影响不大。总体来说,采用多时相双极化的σ₀数据与相同时相组合的γ₀数据对玉米种植范围提取基本相同,但使用γ₀数据的林地识别精度比σ₀数据提高了3％。研究结果可为多极化SAR数据的玉米识别和面积监测提供参考案例。     

心理距离对于国际化目标市场选择影响的实证研究——基于澳大利亚出口市场

在分析心理距离理论基础上,对心理距离的影响因素进行了细分,将心理距离视为由文化距离、商业环境距离与地理距离构成,给出了心理距离测量指标体系,并对测量方式进行了研究,构建了心理距离指数。利用澳大利亚出口市场目标国选择数据,探索了心理距离指数对目标国市场选择的影响,从而检验了心理距离指数的有效性,并进一步验证了目标市场选择过程中的心理相似性。     

利用加权欧氏距离测评期刊的核心著者群

以《情报探索》为例,依据发文量和被引量两个计量指标,利用加权欧氏距离测评其1998－2006年的核心著者群。     

融合用户标签和关系的微博用户相似性度量

已有的微博用户相似性度量主要依据用户关系,实际上,在微博网络中,用户的标签信息直接表征了用户的兴趣爱好,是影响微博用户相似度的另一因素,为此,在网页相似度计算的基础上提出了融合用户关系和标签的微博用户相似性度量方法,该方法分别计算用户的链入标签相似度和链出标签相似度,并将其进行线性调和。实验从新浪微博采集实验数据,实验结果表明新方法对微博用户分类的准确率明显高于仅考虑用户关系的微博用户相似性计算方法。     

基于颜色的图像检索方法研究

图像的颜色特征相对于图像的其它特征而言具有较强的稳定性,因而在图像检索领域具有广泛的应用。在颜色直方图的基础上,研究了欧式距离法、直方图相交法和中心矩法3种图像匹配算法,并在VC＋＋6.0平台上编程实现。实验结果表明,这3种方法都能达到较好的检索效果。     

基于用户兴趣的个性化搜索系统研究

针对目前常用搜索引擎在查询时返回结果数量巨大且杂乱无章的现象,在Web客户端为实现对用户的个性化信息服务设计了一种基于用户兴趣的搜索系统。利用用户的兴趣对于用户提出的搜索条件进行处理,再通过常用的搜索引擎进行查询,并将得到的结果进行二次排序,同时通过反馈信息不断更新用户的兴趣,以满足用户不断变化的需求。实验证明这样在保证了查全率的基础上,提高了查准率,从而提高了搜索效率。     

基于单词的源程序相似度度量方法

为了帮助教师快速准确地识别程序设计类作业中的抄袭现象,本文研究了一种源程序相似度度量方法,根据学生提交的源程序,基于单词统计程序源代码之间的编辑距离和最长公共子序列的长度,计算程序对之间的相似度,通过设定合理的动态阈值,判断源程序对之间是否存在抄袭。实验结果表明,该方法能够及时有效和准确地识别学生提交的相似源程序。     

基于ASP技术的网络搜索引擎的开发

Internet作为世界上最大的信息库,是全球范围内传播信息的重要渠道,但网上资源的分布相当分散且无统一的管理。本文对搜索引擎的工作原理及相关技术作了详细的分析与讨论,并介绍了一个智能搜索系统的设计与实现过程。     

基于ASP技术的网络搜索引擎的开发

Internet作为世界上最大的信息库,是全球范围内传播信息的重要渠道.但网上资源的分布相当分散,且无统一的管理.本文对搜索引擎的工作原理及相关技术作了详细的分析与讨论,并介绍了一个智能搜索系统的设计与实现过程.     

基于广度优先搜索的网络蜘蛛设计

网络蜘蛛搜索策略的研究是近年来专业搜索引擎研究的焦点之一,如何使搜索引擎快速准确地从庞大的网页数据中获取所需资源的需求是目前所面临的重要问题。重点阐述了搜索引擎的Web Spider（网络蜘蛛）的搜索策略和搜索优化措施,提出了一种简单的基于广度优先算法的网络蜘蛛设计方案,并分析了设计过程中的优化措施。     

基于本体的垂直搜索引擎的研究

分析了当前网上搜索引擎的现状及存在的问题,提出了一种结合本体的垂直搜索引擎构建思想,构建了基于本体的垂直搜索引擎模型。     

形状相似性在面状地物的综合质量评价中的应用

在地图的综合质量评价中,对面状地物的评价占有很大比重。传统方法主要是人工凭借相关知识及经验进行评价,本文以通过相似性分析,引入数学模型加以改进,获取面状地物的形状相似度。这样通过定量的方法评价面状地物的质量优劣,为相关的质量检查人员提供一定的参考。     

基于Agent的搜索引擎探究

网络己成为用户获取信息的必要途径和重要手段,而搜索引擎又成为用户获取信息资源的入口。在分析搜索引擎现状的基础上,引入了基于Agent的搜索引擎的思考。