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针对传统空间关联规则挖掘对数据硬化分导致的"尖锐边界"问题,提出了一种顾及模糊属性的空间关联规则挖掘方法。该方法引入模糊集理论,将模糊空间属性通过隶属函数转化为隶属度表示的模糊数值,从而将其划分为模糊集合。然后使用改进的模糊关联规则挖掘算法扫描数据库,根据相应的支持度得到频繁项集,最终提取出关联规则。实验结果表明,该方法能够对带有模糊属性的空间数据进行关联规则挖掘,且在一定程度上提高了挖掘结果的兴趣度。 相似文献
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为应对自动驾驶在复杂道路环境下的挑战,提出了多项任务合作的需求。在自然语言处理及推荐算法领域,利用多任务学习网络已被证明可以减少多种任务耦合情况下的时间、算力及存储使用。由于多任务学习网络的这种特点,近年来也开始应用于基于视觉的道路特征提取方面。本文提出了一种结合FPN网络的解码器头结构,并将其应用于基于YOLOv4网络的多任务学习道路特征提取网络;通过研究多任务权重设置的影响对多任务网络算法进行优化,并在同类算法中验证了权重设置的有效性。在BDD-100K数据集上进行的试验结果表明,本文结构在保证实时性的同时精度也优于同类方法,本文方法为基于视觉的自动驾驶过程中车辆的自主道路感知及高精地图的生成提供了新思路与新方法。 相似文献
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奇异谱分析是一种近年兴起的时间序列分析方法,它利用降秩原理实现信号分离.该方法将数据空间投影到不同特征的子空间中,并用奇异值来表征这些子空间的性质,最后通过截取奇异值实现数据的重构.重磁位场分离可以看成一种多信号叠加的分离问题.不同特征的重磁异常具有不同特征的奇异谱,这是奇异谱分析用于解决位场分离问题的应用基础.本文通过建立理论模型,分析重磁异常的奇异谱特征,得出适用于重磁位场分离的最优参数选择方法,并与传统方法进行比较.对比发现,无论是横向叠加模型、垂向叠加模型还是斜向叠加模型,奇异谱分析都具有很好的分离效果.最后,将奇异谱分析用于鄂东南某矿区的重力资料处理中,实现弱异常的识别和分离. 相似文献
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传统大型多道地震物理模拟系统缺乏对地震灾情场景的图像直观整合,可观赏效果差。设计基于GIS的地震灾情场景计算机在线模拟系统,从系统层次划分以及软件实现两方面完成地震灾情场景的在线模拟,系统由数据层、逻辑层和应用层构成。利用逻辑层中灾情场景生成模块自动整合功能,依据研究地区的GIS数据及其开发部件的底层支持,构建建筑物的三维像素点集合模型,实现灾后场景构建;通过地震动场判定和三维坐标转换,构建灾后场景。实验结果表明,所设计的系统模拟地震灾情场景图像最低误差均值仅为3.4,观赏性好,系统功能及性能满足实际需求。 相似文献