邻域大小

作品数：21被引量：130H指数：5
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多策略大规模多目标优化算法
《计算机系统应用》2024年第11期142-156,共15页裴倩如 邹锋 陈得宝 
安徽省高校自然科学基金(2022AH040064);安徽省高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(gxbjZD2022021);安徽省智能计算理论及应用优秀科研创新团队(2023AH010044);中央高校基本科研业务费专项资金(PA2023GDSK0049)。
在解决大规模多目标优化问题(LSMOP)时,随着决策变量维数的增加会使得MOEA/D算法在决策空间扩展性差且容易收敛于局部最优.针对这一问题,提出了一种大规模多策略MOEA/D算法(MSMOEA/D). MSMOEA/D算法在优化过程中引入了一种基于自动编码...
关键词：大规模多目标优化 MOEA/D 自动编码器 邻域大小 变异策略 
基于自适应邻域大小的点云去噪法
《南昌工程学院学报》2023年第4期87-91,共5页李沛澄 万程辉 李凤慧 喻文杰 钱铄 
江西省研究生创新专项资金项目(YC2022-s980);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ190944)。
针对目前常用点云去噪方法在去噪过程中容易产生过度滤波或滤波不足的现象,提出了一种基于自适应邻域大小的点云去噪法。利用统计滤波去除大尺度噪声,并用主成分分析法求出点云法向量,再通过3个特征值构建局部邻域信息熵函数,依据邻域...
关键词：点云去噪 信息熵 最优邻域估计 法向量 
自适应最优邻域尺寸选择的三维激光点云分类研究被引量：1
《测绘》2021年第5期217-222,共6页邵尤彬 刘波 刘华 
针对三维激光点云分类中点特征提取邻域大小选择困难问题,本文基于自适应最优邻域尺寸选择实现三维激光点云精细分类。首先使用局部邻域协方差矩阵特征值得到的线性特征、平面性特征和散射性特征构造局部邻域熵函数,通过局部邻域熵函数...
关键词：三维激光点云分类 自适应最优邻域大小选择 点云特征 随机森林分类 
邻域自适应SMOTE算法研究被引量：5
《计算机应用研究》2021年第6期1673-1677,共5页王芳 吴文通 张立立 马瑞 徐文星 
北京市属高校青年拔尖人才培育计划资助项目(CIT&TCD201704048);北京市教委—市自然基金资助项目(KZ202110017025)。
针对SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)等基于近邻值的传统过采样算法在处理类不平衡数据时近邻参数不能根据少数类样本的分布及时调整的问题,提出邻域自适应SMOTE算法AdaN_SMOTE。为使合成数据保留少数类的原始分布,...
关键词：类不平衡 数据分布 自适应邻域大小 精度下降点 人工合成少数类过采样 
一种基于邻域改进的分解多目标进化算法被引量：6
《小型微型计算机系统》2020年第12期2543-2549,共7页谭玮 邱启仓 俞维 王丽萍 
浙江省自然科学基金项目(LQ20F020014)资助;浙江省科技发展计划重点项目(2018C01080)资助。
基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)是将多目标优化问题分解为若干个简单子问题进行并行求解的方法.然而M OEA/D对不同子问题均采用固定邻域求解,这不利于算法在邻域范围内选择到合适的解替换更新.针对此问题,本文提出一种新的调整邻域...
关键词：多目标优化 进化算法 邻域大小 动态调整 
自适应的邻域粗糙集邻域大小取值方法被引量：1
《计算机应用研究》2019年第1期144-147,共4页彭潇然 刘遵仁 纪俊 
国家自然科学基金资助项目(61503208)
邻域粗糙集应用的好坏依赖于邻域大小δ的取值。在使用基于邻域粗糙集的属性约简算法时,现有的δ取值方法一般是点值式的,即仅凭借人的经验指定某个值,这种方法在对δ取值时没有结合实际问题的具体情况,因此在算法的实用性上可以作进一...
关键词：邻域粗糙集 邻域大小 属性约简 分类 
多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法被引量：52
《测绘学报》2018年第2期153-160,共8页朱笑笑 王成 习晓环 王濮 田新光 杨学博 
国家自然科学基金面上项目(41671434;41371350)~~
为了提高机载激光雷达点云滤波算法的精度、效率以及自适应性,提出了一种多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法。首先,对点云数据进行预处理即剔除粗差,然后通过格网化分割建立格网索引,利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面...
关键词：点云数据 格网化 移动曲面 邻域大小 多级滤波 曲面拟合 
基于通勤时间距离的流形聚类与可视化被引量：2
《计算机研究与发展》2015年第8期1757-1767,共11页邵超 张啸剑 
国家自然科学基金项目(61202285)
现有流形学习算法能比较好地学习和可视化高维数据的低维非线性流形结构,但对难以高效选取的邻域大小参数还比较敏感,且要求数据良好采样于单一流形.为了降低流形学习算法对邻域大小参数的敏感程度,并实现对多流形数据的良好聚类与可视...
关键词：流形学习 等距映射 聚类 邻域大小 通勤时间距离 
流形学习算法中邻域大小参数的递增式选取被引量：2
《计算机工程》2014年第8期194-200,共7页邵超 万春红 赵静玉 
国家自然科学基金资助项目(61202285);河南省基础与前沿技术研究基金资助项目(112300410201);河南省教育厅科学技术研究重点基础研究计划基金资助项目(13B520899)
流形学习算法能否成功应用依赖于邻域大小参数的选取是否合适,但该参数在实际中通常难以高效选取。为此,提出一种邻域大小参数的递增式选取方法。按照流形的局部欧氏性,邻域图上的所有邻域都呈线性或近似线性,邻域大小参数若合适,此时...
关键词：流形学习 邻域大小 局部欧氏性 加权主成分分析 重建误差 贝叶斯信息准则 
流形学习中邻域大小的选择算法
《山西煤炭管理干部学院学报》2011年第1期118-120,共3页杨海红 
流形学习是将高维空间的非线性数据映射到低维空间。已有的流形学习方法都是在合适的邻域上进行的,因此,邻域大小的选择是流形学习成功的关键。本文提出了一种邻域选择算法,该方法在保证邻域图连通的情况下,根据流形结构的局部线性特性...
关键词：维数约简 流形学习 邻域选择 
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