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为快速检测出信息传播的途径,减少恶意信息造成的影响,提出了一种迭代的融合用户内容与关系结构的用户影响力算法(CSIAI)。该算法通过用户微博内容建模,迭代计算出词-用户文档的相似性;另外通过微博的关注和被关注行为,建立用户关系结构,计算用户影响力权值,得到用户的影响力邻接矩阵,提取k个较大影响力的节点作为信息传播的路径。在检测仿真实验中,CSIAI以影响覆盖率和响应时间作为评价指标,根据扩充后的新知识库,确定CSIAI中参数α和β的关系。随着用户数量增长,CSIAI的影响覆盖率和响应时间性能明显优于PageRank、CELF和非迭代的融合用户内容与关系结构的用户影响力算法(CSIA)。实验结果表明,CSIAI能有效地检测到信息的传播情况。 相似文献
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基于模糊评判的决策级信息融合算法的研究 总被引:9,自引:1,他引:9
文章针对水电故障诊断系统中普遍采用的传感器阀值判断方法引起的信息损失问题,将决策级信息融合技术应用于故障诊断系统中。在模糊综合评判技术和软判决融合结构下,提出了一种新的决策级信息融合算法。该算法以合成运算和全局决策融合来自多传感器的局部判决以获取所处理对象的综合决策分析,并通过在丰满水电仿真系统的故障诊断系统中的实际应用表明该算法优于传统的故障检测方法。 相似文献
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在多传感器分布式检测系统中,常规融合规则算法要求传感器误差概率已知,且系统中传感器和融合中心同时优化存在一定困难.提出最小二乘融合规则(LSFR)算法,算法不依赖噪声环境稳定性以及传感器的虚警概率与检测概率,融合中心根据各个传感器的硬决策,得到全局的硬决策,并在传感器和融合中心处理达到最优时,获得最佳全局性能.仿真结果表明:对比似然比融合决策算法与Neyman Pearson融合规则(NPFR)算法,LSFR算法全局检测概率显著提高,且在不同数量规模传感器和更多类型的分布式检测系统中具有较好兼容性. 相似文献
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该文研究了利用分布式多传感器获得全局决策的分布式信号检测问题。在这种检测系统中各传感器将其各自关于观测对象的决策传送至融合中心,融合中心根据融合规则给出全局决策。研究重点是基于贝叶斯准则的分布式并联检测融合系统的数据融合理论,给出了使系统全局最优的融合规则和传感器决策规则,提出了对融合规则和传感器决策规则进行优化计算的非线性高斯一赛德尔算法,具体讨论了两相同传感器、两个不同传感器和三个相同传感器在具有独立观测时的数据融合问题。给出了利用本文所提算法对上述几种情况进行计算机仿真的仿真实例。仿真结果表明:融合系统的性能相对传感器有显著改善,采用三个相同传感器的融合系统,其贝叶斯风险下降了26.5%。 相似文献
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通过构建一个能够体现不同用户-项目交互信息和项目属性信息的图网络,将推荐问题转化为异构图网络的节点嵌入问题并提出一种用于生成用户-项目表示的联合学习算法.在该联合学习算法中,采用带权的个性化排序算法体现用户对于不同项目的喜好程度的差异,融合项目信息拓展用户的行为模式,更好地找到用户的喜好.实验结果表明,该算法在多种不同的推荐评价指标上比基准算法具有明显的优势. 相似文献
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传统A*算法是移动机器人全局路径规划的常用算法之一,但是算法搜索效率低、规划路径转折点多、面对复杂环境中随机出现的动态障碍物无法实现动态路径规划。针对这些问题,在考虑全局最优的基础上将改进A*与DWA算法融合,量化环境中的障碍物信息,根据此信息调节A*算法启发函数的权重,提高算法的效率和灵活性。基于Floyd算法思想设计路径节点优化算法,删除冗余节点,减少转折,提高路径平滑度。基于全局最优设计DWA算法的动态窗口评价函数,用于区分已知障碍物和未知动态、静态障碍物,提取改进A*算法规划路径的关键点作为DWA算法的临时目标点,在全局最优的基础上实现了改进A*与DWA算法融合。实验结果表明,在复杂环境中,融合算法规划路径既能保证全局最优,又能及时有效地躲避环境中出现的动静态障碍物,实现复杂环境中的动态路径规划。 相似文献
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针对当前数据融合算法中存在的静态融合和计算量问题,提出了一种基于冗余信息的多传感器数据融合算法,首先,利用强跟踪滤波算法完成对于局部状态的估计,然后,依据局部状态估计值之间的冗余信息判定局部状态自身的可信度,从而实现对其权系数动态的合理分配。通过Monte-Carlo仿真验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对互协方差信息未知的多传感器系统,本文提出了一种快速对角阵权系数协方差交叉融合算法(FDCI).本文首先提出了一种对角阵权系数协方差交叉融合(DCI)方案,并证明了所提出DCI算法在融合估计精度上高于经典批处理CI融合(BCI)算法.在此基础之上,针对非线性等复杂的互协方差未知的多传感器系统,提出FDCI算法,并证明了所提出FDCI算法的无偏性及鲁棒精度. FDCI融合算法虽然在融合估计精度上低于DCI,但FDCI无需进行多权系数的非线性代价函数的优化问题,进而大大降低了计算负担,提高了系统的实时性.最后,结合容积卡尔曼滤波算法(CKF)提出了快速对角阵权系数协方差交叉融合容积卡尔曼滤波算法.仿真实例验证了所提出算法的正确性和有效性. 相似文献
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多模图像的配准是图像融合等图像处理需要先行解决的问题.本文提出了一种基于分块互信息和量子粒子群的配准方法,在配准中利用分块互信息值为相似性测度,并用量子粒子群算法求解配准所需的空间变换参数.实验表明:该方法能够避免陷入局部极小值而且速度得到明显改善,其运用于多模图像配准,可以得到理想的效果. 相似文献
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为了使融合后的多传感器图像获得更多的光谱信息、提高清晰度、降低数据冗余度,提出了一种基于蚁群算法的多传感器图像融合方法.对低分辨率图像上的蚁群以相位一致性作为启发信息,高分辨率图像中的蚁群以梯度强度作为启发信息,两个蚁群通过共享的信息素矩阵实现协作,根据信息素矩阵提取图像特征.算法采用区域能量的加权自适应融合规则确定低频系数,结合蚁群算法提取的边缘特征融合来指导高频系数融合.融合结果表明,该方法在不同分辨率上引入了多种启发信息,因而能够提取更加完整和有意义的图像特征,为多传感器图像融合提供了更智能、更细致、更全面的图像信息. 相似文献
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针对引导滤波产生的光晕、梯度反转现象,以及图像融合边缘细节丢失的现象,提出一种改进引导滤波的自适应多曝光图像融合算法。在引导滤波中根据梯度信息设定权重函数,并结合图像像素点和一定区域的均值创建函数,共同实现不同区域的纹理特性自适应;利用平均亮度与对比度、饱和度及曝光适中度的关系,设置权值函数,使加权平均融合过程中的权重值不再是固定的数值,而能够根据不同的图像亮度自适应调整,权重值也不同,使得融合后的图像质量更好;将原序列图的细节信息叠加到改进的引导滤波图像中,构建纹理细节层。实验结果削弱了光晕及梯度反转现象,使图像更加真实,细节更加清晰,并且对有小光源的图像处理效果更好。算法结果明显优于多曝光融合算法及引导滤波的多曝光图像融合,在信息熵、互信息和边缘信息评价中分别取得最高2.5%、30%和30%左右的质量提升。 相似文献
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为了获得较好的图像融合效果,针对传统相似度算法存在的不足,提出一种基于小波相似度加权的图像融合算法。采用小波相似度描述图像细节结构信息,并使用对比度敏感函数对不同尺度的小波系数进行加权,然后利用加权相似度对图像进行融合,最后采用仿真实验对算法性能进行测试。实验结果表明,该算法能够进一步衡量图像间的结构相似度,图像融合过渡效果更加自然,取得了优于传统相似度方法的融合效果。 相似文献