【摘 要】
:
为了解决现有时间序列的分段线性表示方法忽略时间序列的全局特征,局限于局部最优的问题,本文通过研究时间序列的趋势,发现了时间序列的波动特性,将时间序列的趋势变化分为上
【机 构】
:
中国科学院沈阳计算技术研究所,中国科学院大学,沈阳中科数控技术股份有限公司
【基金项目】
:
国家科技重大专项(2019ZX04004-001)。
论文部分内容阅读
为了解决现有时间序列的分段线性表示方法忽略时间序列的全局特征,局限于局部最优的问题,本文通过研究时间序列的趋势,发现了时间序列的波动特性,将时间序列的趋势变化分为上下两层,在上下两层分别剔除趋势保持点.实验结果表明,该分段方法时间复杂度低、且易于实现,在保持时间序列趋势特征的基础上,得到的拟合误差更小.
其他文献
针对人体行为检测中相同行为差异大,不同行为相似度高,以及视觉角度、遮挡、不能实时检测等问题,提出Hierarchical Bilinear-YOLOv3人体行为检测网络.该网络采用YOLOv3在3个不同尺度上进行预测,抽取YOLOv3金字塔特征提取网络中特定层作为Hierarchical Bilinear的输入,捕获特征图的层间局部特征关系,并在3个不同尺度上进行预测,最后将YOLOv3和Hier
随着科技的发展,电力系统中智能设备的应用场景也变得越来越多,特别是在电力自动化控制和数据采集通信方面,很多设备平台都采用基于嵌入式的Linux操作系统,以远方电能量数据
路侧感知算法融合车载感知算法实现了超视距感知,基于深度学习的感知算法性能取决于激光雷达点云标签标注的质量,而点云标签相对于二维图像更难标注,需要大量时间人力成本进
目前, Android应用市场大多数应用程序均采取加壳的方法保护自身被反编译,使得恶意应用的检测特征只能基于权限等来源于AndroidManifest.xml配置文件.基于权限等特征的机器学
本文基于大气散射模型,建立了雾天图像复原的关系,以暗通道原理作为基础知识,复原雾天图像.对不符合暗原色先验假设的大片浓雾及天空区域,分析图像失真的原因,通过引入容差参数来修正透射率,防止天空区域的去雾程度过大,从而提高含天空区域图像的复原效果.为了避免大气光强过高,去雾程度加强,本文设置了大气光强的阈值,并采用自动色阶算法对复原后的图像的色调分布进行相应调整,使复原图像更自然,增强其视觉效果.完成
针对现有疲劳驾驶检测方法中实时性和泛化能力不足的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的疲劳驾驶闭眼特征检测方法,使用CNN获取人脸相关特征点的位置并定位眼部感兴趣区域(Region Of Interest, ROI),通过灰度化和直方图均衡化操作减弱光照差异
在无人机风机巡检作业中,光照异常会严重影响拍摄到的图像质量,导致风机叶片在图像中亮度异常,叶片上的裂纹等细微缺陷无法被有效判定,影响风机的安全稳定运行.本文针对此问题,开展风机巡检中的光照条件分析技术研究,在巡检前,根据规划的航迹及太阳的方位进行光照情况预判;在巡检中,根据风机叶片及塔筒的分割结果,针对性地分析关键部位的光照情况,辅助以基于加权均值的整幅图像光照分析算法,能够全方位地实现巡检中光照
西班牙语(以下简称西语)是仅次于汉语的世界第二大母语语言,是联合国6种官方语言之一.西语复杂的词形变化和语法规则,导致C-value等经典的词语提取方法的效果无法保证,进而影
电梯安全监测系统应用中,对于电梯乘客识别往往采用红外传感技术或是传统人脸检测算法如Haar-like、HOG实现,但应用效果并非很理想.近年来随着深度学习的发展,基于卷积神经网络的人脸检测算法在精度上高于传统人脸检测算法,被多个领域应用.基于多任务级联卷积神经人脸检测算法模型小、运算快的特点而将其应用到电梯安全监测系统中的电梯乘客识别,通过引入Inception模块思想,利用不同大小卷积核并行操作
为探索知识图谱技术在农业智能生产中应用与落地,解决复杂多样的农业生产数据的精准查询与可视化问题,本研究以小麦品种知识为例,利用爬虫技术,爬取1852个小麦品种信息、735