缺陷数据的相似性度量方法改进

模糊聚类分析主要研究样本的分类问题.本文利用模糊聚类方法对软件缺陷进行分类,引入缺陷数据属性权重计算方法,依据数据挖掘中的属性邻近性度量方法,对缺陷数据进行相似度分析.并按照属性类别进行分析,不仅体现了缺陷数据属性间的形贴近程度,而且体现了属性之间的距离贴近程度.本文方法对软件缺陷数据进行分析并对比度量结果,实验结果充分说明改进后的模糊聚类相似性度量方法在分类准确性方面有一定程度的提高.     

利用二部图匹配进行图像相似性度量

基于内容图像检索是多媒体信息检索领域研究的热点，而现有的算法和系统离成熟的应用还相距甚远，其检索效率和准确性都相当低。提高基于内容图像检索性能的关键在于实现对图像的对象级访问，但是已有的很多的基于区域的图像检索算法和系统都没有考虑多区域的匹配问题，因而不具有一般性、实用性。文中提出一种基于二部图最大权匹配的图像相似性度量算法，该算法建立在图像分割的基础上，由于它能有效地解决多区域图像相似性度量问题，并能有效地避免由于分割不准确带来的影响，因此能极大地提高检索的相关性和准确性。     

改进的直觉模糊粗糙集相似性度量方法

针对现有的直觉模糊粗糙集相似性度量的问题,提出了一种改进的基于海明距离的直觉模糊粗糙集相似性度量方法。该方法考虑了犹豫度并引入加权参数,解决了相似性度量不精确的问题。首先给出了直觉模糊粗糙值间的相似性度量定义,并揭示其若干重要性质。在此基础上,提出了直觉模糊粗糙集间的相似性度量方法,并证明其具有同样性质。最后通过数值算例分析说明了该方法更合理、更有效。     

一种改进的页面相似性度量方法

Web 信息检索是指从大量Web 文档集合中找到与给定的查询请求相关的、恰当数目的文档子集。为了更准确地找到相似文档,借助于两个页面的单词覆盖程度,提出一种改进的Web 页面检索度量方法,并在KNN分类实验中得到验证。     

一种利用均值匹配改进的高光谱异常检测方法

传统高光谱异常检测算法由于背景信息估计不准确等原因普遍存在高虚警率的问题,针对这一现象,提出了一种利用图像均值进行匹配改进的高光谱异常目标检测后验处理方法。首先采用传统的高光谱异常检测算法将待检测高光谱图像划分为背景与异常目标潜在区域,之后通过对待测图像求解均值,将其与异常目标潜在区域像元进行相似性匹配计算,剔除大范围误检像元,得到最终检测结果。该方法在传统异常目标检测算法基础上进行相似度量剔除大范围虚警像元,在提高原算法探测能力的同时有效地降低虚警率。实验表明,该方法可以有效降低虚警率,提高原算法对于亚像元异常目标的检测能力,且对于不同算法、不同数据具有普适性。     

利用多级弦长拱高复函数进行面实体综合相似性度量研究

目的 全球最高30 m分辨率的地表覆盖数据GlobeLand30具有高分辨率、高精度等特性,为全球制图提供了重要的数据来源。如何快速准确地识别GlobeLand30与矢量数据中的同名实体,对于空间数据的更新、集成与融合具有重要的意义,针对当前该数据与矢量数据匹配识别方法存在的不足,本文提出一种新的综合相似性度量方法。方法 利用面实体轮廓线的多级弦长、拱高和中心距离等特性,构造多级弦长拱高复函数对其整体和细节特征进行描述;然后对面实体轮廓线进行等间隔重采样,通过快速傅里叶变换得到傅里叶描述子对面实体间的形状相似性进行度量;最后将面实体的位置、大小、方向和形状进行加权综合,得到一种综合相似性度量模型。结果 将本文综合相似性度量模型应用到GlobeLand30与矢量数据面状水体的匹配中,实验结果为查准率P为100%,查全率Q为97.1%,匹配速度和准确率优于其他文献所提出的方法,当拱高级数为4时,匹配效果达到最优;最后,将该相似性度量模型应用到GlobeLand30数据化简和光滑前后的相似性度量上,也取得了很好的应用效果。结论 本文方法适用于GlobeLand30与矢量数据的相似性度量,对于GlobeLand30与矢量数据的集成与融合,对利用GlobeLand30进行矢量数据的生产与更新具有重要的意义。     

改进相似性度量方法的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐技术是电子商务推荐系统中应用最成功的个性化推荐技术。但随着电子商务规模的扩大,用户数目和商品数目呈指数级的增长,传统的推荐技术其性能越来越差。因此提出一种新的相似性度量方法,自动生成权重因子,以动态组合项目属性相似度和评分相似度,形成合理的项目相似度,产生项目最近邻居,实现用户评分推荐。实验结果表明,所提的算法在一定程度上提高了推荐的稳定性和精确度,同时解决冷启动问题。     

高维数据相似性度量方法研究

将低维空间中的距离度量方法(如Lk-范数)应用于高维空间时,随着维数的增加,对象之间距离的对比性将不复存在。研究高维数据有效的距离或相似(相异)度度量方法是一个重要且具有挑战性的课题。通过对传统的距离度量或相似性(相异性)度量方法在高维空间中表现出的不适应性的分析,并对现有的应用于高维数据的相似性度量方法进行总结,提出了高维数据相似性度量函数Hsim(X,Y)的改进方法HDsim(X,Y)。函数HDsim(X,Y)整合了各类型数据的相似性度量方法,在处理数值型、二值型以及分类属性数据上充分体现了原Hsim(X,Y)处理数值型数据、Jaccard系数处理二值数据以及匹配率处理分类属性数据的优越性。通过有效性及实例分析,充分论证了HDsim(X,Y)在高维空间中的有效性。     

异构信息网络的相似性度量方法

随着社交网络和文献索引网络等大规模互联多类异质信息网络的浮现,为相似搜索提出许多挑战,其中相似性度量是关键问题之一。现有适用于同构网络的相似度量方法没有考虑网络多个路径的不同语义。本文提出一种新的基于元路径的相似性度量方法,可以在异构网络中搜索相同类型的对象。元路径是由在不同对象类型中定义的一系列关系所组成的路径,可以为网络中相似搜索引擎提供共同的基础。在真实数据集上的实验表明,与无序相似性衡量方法相比,本文提出的方法支持快速路径相似性查询,可广泛地应用于社交网络和电子商务领域。     

多元时间序列相似性度量方法

现有的多元时间序列相似性度量方法 难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾.针对该问题,首先,对多元时间序列进行多维分段拟合;然后,选取各分段上序列点的均值作为特征;最后,以特征序列作为输入,利用动态时间弯曲算法实现相似性度量.实验结果表明,所提出方法参数配置简单,能够在保证度量准确性的前提下有效降低计算复杂度.     

图像检索中的相似性度量方法

相似性度量方法是基于内容的图像检索（CBIR）系统研究的一个重要方面．本文对心理学中相似性的分类以及人类相似性判别的基本模型进行了说明。对图像在视觉特征以及语义特征上的相似性度量方式及研究的现状做了较为详尽的综述,并进行了比较说明。     

改进DTW算法的心电信号相似性度量

针对时间序列相似性度量中动态时间规整（DTW）算法在序列时间轴偏移较大时易产生病态路径及匹配不准确的问题,根据心电信号自身的特性,提出一种基于心电信号最显著特征的优先匹配法。为减小算法时间复杂度,根据心电信号R波特征点位置自适应地划分弯曲路径的约束窗口。与传统算法比较,在提高准确率的同时,运行时间大幅降低。     

高维数据中的相似性度量算法的改进

高维数据之间的相似性度景问题是高维空间数据挖掘中所面临的问题之一.为了有效解决高维效应给相似性度量带来的种种问题,首先分析传统相似性度量算法,得出其局限性.再通过对传统度最算法进行改进,提出新的Close函数,以弥补传统相似性度量算法应用在高维空间时的不足.提出Close函数后,将其与几种传统的相似性度量算法作比较,得出新算法在高维空间相似性度量方面的优越性.文中最后用Matlab对该函数做了定量分析,实验证明该函数在高维空间中能有效避免噪声和维灾效应的影响.     

高维数据中的相似性度量算法的改进

高维数据之间的相似性度量问题是高维空间数据挖掘中所面临的问题之一。为了有效解决高维效应给相似性度量带来的种种问题,首先分析传统相似性度量算法,得出其局限性。再通过对传统度量算法进行改进,提出新的Close函数,以弥补传统相似性度量算法应用在高维空间时的不足。提出Close函数后,将其与几种传统的相似性度量算法作比较,得出新算法在高维空间相似性度量方面的优越性。文中最后用Matlab对该函数做了定量分析,实验证明该函数在高维空间中能有效避免噪声和维灾效应的影响。     

目标相似性度量的鬼影抑制方法

针对背景差分法中的鬼影扰乱运动目标检测与跟踪问题, 提出目标相似性度量的鬼影抑制方法。首先分析间隔帧中目标的直方图分布和像素变化率, 依此判断目标相似度并检测鬼影; 然后提出面向鬼影对象的背景模型更新方法, 快速校正鬼影背景, 抑制鬼影再出现。实验结果表明, 该方法克服了自适应背景方法的检测灵敏度低和运动属性方法消耗高的缺点, 能够快速准确地抑制鬼影。     

Vague 集之间相似性的度量方法

指出现有Vague集相似度量方法的不足,分析了其存在不足的根本原因,给出了一种Vague集相似度量的新的计算方法.通过实例说明了该计算方法的有效性和合理性.     

基于相似性度量方法的图像检索

图像检索的目的是找出检索对象集中的所有与指定样本图像相似的图像.基于内容的图像检索近年来得到了广泛的研究,人们已经提出了许多基于特征的图像检索算法,在以往的算法中表达图像特征的相似度通常采用距离法,但是这种距离法存在很多不足之处.为了克服这些不足,介绍了一种特征矩阵的构造方法并利用特征矩阵来计算图像的相似度,以此来进行图像检索.     

移动对象轨迹时空相似性度量方法

在分析移动对象行为时,移动对象轨迹因包含大量的信息而具有重要的作用。在实际应用中移动对象常受限于空间网络而无法利用现有欧氏空间中轨迹及其距离处理技术。分析了道路网络空间轨迹相似性性质,提出一种移动对象轨迹建模的时空表示方法,能有效地将轨迹从道路网络空间转化到欧氏空间;同时提出了一种基于兴趣点POI（Points Of Interesting）距离的轨迹间相似性测量方法,有效地对轨迹进行化简并减少轨迹中节点的数目,从而降低算法时间复杂度。该方法不仅可以用于搜索相似轨迹,还可方便地应用到轨迹聚类的相关工作中。     

应用改进视觉显著性度量方法进行图像分割

视觉注意机制是人类与生俱来的特有属性.在视觉注意机制的协助下,人类视觉系统可以有选择性地针对视觉信息进行处理并有效解决有限信息处理资源与海量视觉信息之间的矛盾.与现有基于计算机视觉机制的图像分割方法比较,本文提出改进视觉显著性度量方法生成的系统显著图能够更加准确表现原始图像中各个像素点的显著性值,根据系统显著图进行阈值分割便可以对前景目标和背景区域进行区分,不需要加入其他方法,这样既可以降低运算时间复杂度,又可以使得图像分割结果更符合人类视觉特点.本文算法对于包含前景目标可得到优良的图像分割结果,但本方法对于背景较复杂同时前景目标模糊的原始图像的图像分割效果不够理想.