密度估计

摘要： 利用大量未标签样本和少量已标签样本共同训练一个有效的分类器是半监督学习方法的优势,自训练半监督学习方法因其简单且有效的特性而被广泛使用。文章提出基于隐空间特征增强的自训练半监督支持向量机分类学习方法,该方法首先将原空间已标签数据样本和大量无标签数据样本映射到同一隐空间,构建特征增强空间,在此特征增强空间结合概率密度进行自标记半监督SVM学习,以提高分类器的准确性和鲁棒性。UCI数据集上的实验证明,所提算法比传统的自训练学习算法具有更好的性能。

摘要： 由于牧场牛只分布不均以及尺度变化大,传统的目标计数算法在畜牧领域计数精度不高,且用于研究的牛只数据集较少。针对这些问题创建了一个用于牛只密度估计的数据集,并提出了一种基于多尺度残差视觉信息融合的牧场牛只数量估计方法。该方法利用多个并列且空洞率不同的空洞卷积提取牛只目标的多尺度特征,并将残差结构与小空洞率卷积相结合,设计出更适合牛只活体计数的深度神经网络,从而缓解了由空洞卷积带来的网格效应的影响,同时能更好地适应牛只的多尺度变化。在牛只密度数据集中,该方法取得了最低的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)。此外,在密集人群数据集中,该方法的MAE和RMSE也属于最优或次优结果。实验结果表明,该方法不仅适用于牛只场景的数量估计,在人群密度估计中也有较高的准确性和鲁棒性。

摘要： 人群计数广泛应用在公共安防、视频监控和智慧城市建设等领域,对控制特定场所人数、指挥公共交通、防止疫情蔓延、保障社会稳定具有重要积极意义。传统的计数方法精度不高、场景受限,随着深度学习的发展,传统方法逐渐被卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法代替。介绍了人群计数的研究背景、现状和发展趋势,叙述了两种传统方法;从计数精度、网络结构、评价指标和数据集等方面重点分析了CNN方法,发现CNN技术可以有效解决多尺度和跨场景等问题;阐述了基于Vision Transformer(ViT)序列的弱监督计数方法并且对比各类方法。对未来人群计数的研究前景做出展望。

摘要： 提出一种基于多子种群和密度估计的高维多目标进化算法,通过生成参考向量来划分子种群,借助收敛性保持机制提高逼近帕累托前沿的程度。该算法通过计算个体与参考向量的欧式距离来评估个体密度,从而保持解集的多样性。数值仿真实验结果表明,该算法所得解集的收敛性和多样性明显优于对比算法。最后,使用该算法对冷轧负荷分配进行高维多目标优化,优化后的负荷分配方案可使能耗降低2.2%,改善了产品质量。

摘要： 针对实际场景中存在的人群非均匀分布问题,提出了一种基于多重注意力引导的人群计数算法。首先,基于轻量级金字塔切分注意力机制构建了自顶向下的特征融合路径,旨在促进高层语义信息和低层空间细节的融合,生成高级语义和空间细节兼备的高质量特征图;然后,提取并融合多尺度上下文信息,以此生成关注于不同密度分布模式的注意力权重图;最后,通过注意力权重图指导密度回归网络识别不同分布状态下的行人目标,增强模型对密度变化的适应性,生成高质量人群密度图。在ShanghaiTech、UCF_QNRF和JHU-CROWD++三个数据集上进行了大量的实验来说明所提算法的先进性。

摘要： 高维数据的无监督异常检测是机器学习的重要挑战之一.虽然先前基于单一深度自动编码器和密度估计的方法已经取得了显著的进展,但是其仅通过一个深度自编码器来生成低维表示,这表明没有足够的信息来执行后续的密度估计任务.为了解决上述问题,文中提出了一种混合自动编码器高斯混合模型(Mixed Auto-encoding Gaussian Mixture Model,MAGMM).MAGMM使用混合自动编码器来代替单一深度自动编码器生成串联的低维表示,因此它可以保存来自输入样本的特定集群的关键信息.此外,其利用分配网络来约束混合自动编码器,这样每个样本都可以分配给一个占主导地位的自动编码器.利用上述机制,MAGMM避免了陷入局部最优,降低了重构误差,从而可以促进密度估计任务的完成,提高高维数据异常检测的准确性.实验结果表明,该方法优于DAGMM,并在标准F1分数上提高了29％.

摘要： 南京长江大桥水域通航环境复杂,安全风险高.掌握船舶航行规律,对桥区水运安全监管及航道优化具有重要意义.利用船舶自动识别系统(AIS)大数据,采用自动化并行航迹密度计算方法,识别出不同大小的船舶在不同水期的规律航迹分布,并结合多源数据分析其时空变化特征.通过研究发现大桥水域船舶航行总体符合航行规则;相比小型船舶,大型船舶航行更加规范,通过桥孔时位置更居中,和桥轴法向夹角更小,主航迹带与航道重叠度更高;洪季受水流作用影响,船舶航迹较枯季整体偏北,随水位降低呈逐步向南演变的趋势.

摘要： 密度估计是数理统计中重要的研究方向之一,在经济学、社会学以及大数据处理等领域有着广泛的应用,核密度估计方法以其简单易操作而备受关注.论文将基于MATLAB软件研究核密度估计方法,通过数值实验对比分析核估计方法关键参数选取对估计效果的影响.其研究结果将为大数据处理提供更加广泛的理论依据.

摘要： 针对城市污水处理过程数据存在噪声和缺失的问题,提出一种基于改进型支持向量机(improved support vector machine,ISVM)的异常数据清洗方法.首先,设计一种基于密度估计的噪声数据检测方法,实现对污水噪声数据甄别与剔除.其次,建立一种基于ISVM的缺失数据补偿模型,对缺失数据进行非线性拟合,获得数据缺失时刻的补偿值.最后,运用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法更新ISVM参数,提高缺失数据的补偿精度.将该清洗方法应用于城市污水处理过程中,实验结果表明,基于ISVM的异常数据清洗方法能够实现对异常数据的剔除以及缺失数据的补偿,提高了数据质量.

摘要： 针对随机蕨算法中二元测试的对数和蕨的数量难以确定问题,采用了网格搜索与交叉验证法改进并应用于安全帽检测应用.首先在图像中随机取二元组像素点对比较并形成0/1元素的序列(随机蕨),其次采用密度估计估计其随机蕨分布,然后网格搜索与交叉验证法搜索其中参数进行调整和优化构建增强随机蕨丛.通过在公开数据集上进行实验,实验结果表明,提出的算法较随机蕨算法有较大提升,说明了网格搜索与交叉验证法在随机蕨中的有效性.

摘要： 本文采用核合并技术对传统核密度估计方法进行改造,使之适用于针对数据流的处理.关于核合并的上界问题,我们给出了详细的分析与证明.利用核合并技术,本文还给出了一个对数据流进行密度估计的算法.

摘要： 数据流上的密度估计可以获得数据流的分布情况及基本特征，为其它数据挖掘操作提供有价值的信息，因此这方面的研究日益为数据库界所关注。由于数据流具有数据量大和不断增长的特点，传统的核密度估计方法并不适合。本文提出了“增量估计”和“核合并”两种新技术，并在此基础上给出了一种新的估计数据流密度的DEODS算法。“增量估计”使得算法只需对数据进行单遍扫措，“核合并”保证了算法只需要固定大小的内存。我们在具有不同分布、不同数据顺序的数据流上对运行时间、误差率、输出结果能力等进行了一系列实验，实验结果表明，DEODS算法的运行时间与数据规模成线性关系，与传统方法相比，其估计结果的误差率是相当的，且算法能在处理过程中随时输出结果。 本文研究工作的出发点在于如何有效地处理数据流，并从中提取出有价值的信息。本文的工作集中于如何在对数据流上有效的计算估计密度函数。但是在很多场合中，只有数据分布的信息是远远不够的。所以我们正在进行在数据流上其他信息的挖掘和抽取工作，包括聚类、寓群点分析、中位数估计等等。

摘要： 目的：调查攀枝花市2011～2015年蟑螂种群构成、密度和季节消长情况,为开展蟑螂防制工作提供科学依据.方法：采用粘捕法进行调查,将捕获蟑螂带回实验室进行分类鉴定.结果：5年间共调查捕获蟑螂成、若虫4638只,经鉴定隶属2科2属3种,有德国小蠊、美洲大蠊、黑胸大蠊,以德国小蠊为其优势种,占捕获蟑螂总数的84.00％;蟑螂平均密度为0.46只/张,平均侵害率为17.77％;以农贸市场的密度和侵害率为最高,分别为0.75只/张和25.00％;季节消长有明显的季节性,以7-8月为活动高峰.结论：基本掌握了攀枝花市蟑螂的种群构成、密度及季节消长规律,应进一步加强对蟑螂监测和防制工作.

摘要： 目的：调查攀枝花市2011～2015年蟑螂种群构成、密度和季节消长情况,为开展蟑螂防制工作提供科学依据.方法：采用粘捕法进行调查,将捕获蟑螂带回实验室进行分类鉴定.结果：5年间共调查捕获蟑螂成、若虫4638只,经鉴定隶属2科2属3种,有德国小蠊、美洲大蠊、黑胸大蠊,以德国小蠊为其优势种,占捕获蟑螂总数的84.00％;蟑螂平均密度为0.46只/张,平均侵害率为17.77％;以农贸市场的密度和侵害率为最高,分别为0.75只/张和25.00％;季节消长有明显的季节性,以7-8月为活动高峰.结论：基本掌握了攀枝花市蟑螂的种群构成、密度及季节消长规律,应进一步加强对蟑螂监测和防制工作.

摘要： 目的：调查攀枝花市2011～2015年蟑螂种群构成、密度和季节消长情况,为开展蟑螂防制工作提供科学依据.方法：采用粘捕法进行调查,将捕获蟑螂带回实验室进行分类鉴定.结果：5年间共调查捕获蟑螂成、若虫4638只,经鉴定隶属2科2属3种,有德国小蠊、美洲大蠊、黑胸大蠊,以德国小蠊为其优势种,占捕获蟑螂总数的84.00％;蟑螂平均密度为0.46只/张,平均侵害率为17.77％;以农贸市场的密度和侵害率为最高,分别为0.75只/张和25.00％;季节消长有明显的季节性,以7-8月为活动高峰.结论：基本掌握了攀枝花市蟑螂的种群构成、密度及季节消长规律,应进一步加强对蟑螂监测和防制工作.

摘要： 目的：调查攀枝花市2011～2015年蟑螂种群构成、密度和季节消长情况,为开展蟑螂防制工作提供科学依据.方法：采用粘捕法进行调查,将捕获蟑螂带回实验室进行分类鉴定.结果：5年间共调查捕获蟑螂成、若虫4638只,经鉴定隶属2科2属3种,有德国小蠊、美洲大蠊、黑胸大蠊,以德国小蠊为其优势种,占捕获蟑螂总数的84.00％;蟑螂平均密度为0.46只/张,平均侵害率为17.77％;以农贸市场的密度和侵害率为最高,分别为0.75只/张和25.00％;季节消长有明显的季节性,以7-8月为活动高峰.结论：基本掌握了攀枝花市蟑螂的种群构成、密度及季节消长规律,应进一步加强对蟑螂监测和防制工作.

摘要： 研究不同的ω水泥/ω石灰及不同的石膏掺量对粉煤灰加气混凝土的密度、强度以及导热系数的影响规律.试验的结果表明当水泥石灰用量比ω水泥/ω石灰=1/2时,石膏用量为2(kg/rm3)时,粉煤灰加气混凝土性能最佳,其密度为405kg/m3,抗压强度为3.52MPa,导热系数为0.135W/(m·K),此时粉煤灰加气混凝土的XRD结果显示结晶度最好,结晶数量最多。

摘要： 研究不同的ω水泥/ω石灰及不同的石膏掺量对粉煤灰加气混凝土的密度、强度以及导热系数的影响规律.试验的结果表明当水泥石灰用量比ω水泥/ω石灰=1/2时,石膏用量为2(kg/rm3)时,粉煤灰加气混凝土性能最佳,其密度为405kg/m3,抗压强度为3.52MPa,导热系数为0.135W/(m·K),此时粉煤灰加气混凝土的XRD结果显示结晶度最好,结晶数量最多。

摘要： 研究不同的ω水泥/ω石灰及不同的石膏掺量对粉煤灰加气混凝土的密度、强度以及导热系数的影响规律.试验的结果表明当水泥石灰用量比ω水泥/ω石灰=1/2时,石膏用量为2(kg/rm3)时,粉煤灰加气混凝土性能最佳,其密度为405kg/m3,抗压强度为3.52MPa,导热系数为0.135W/(m·K),此时粉煤灰加气混凝土的XRD结果显示结晶度最好,结晶数量最多。

摘要： 研究不同的ω水泥/ω石灰及不同的石膏掺量对粉煤灰加气混凝土的密度、强度以及导热系数的影响规律.试验的结果表明当水泥石灰用量比ω水泥/ω石灰=1/2时,石膏用量为2(kg/rm3)时,粉煤灰加气混凝土性能最佳,其密度为405kg/m3,抗压强度为3.52MPa,导热系数为0.135W/(m·K),此时粉煤灰加气混凝土的XRD结果显示结晶度最好,结晶数量最多。

摘要： 从工作岗估计居住密度计算方法，本方法涉及城市规划、城市交通、人文地理三个交叉学科。首先，采用三维函数用于估计城市地理空间内职工居住密度；地理空间是二维，居住密度为第三维，三维函数特征也应符合概率论一般原理。将三维函数计算结果转换为二维分布，使之接近交通调查资料，控制差异在应用所允许的范围之内。确定好三维密度分布函数后就可估计每个单位，或每个就业中心职工居住地分布，将职工数转换为地理空间内密度分布。最后，将每个单位或就业中心的估计密度叠加起来，就得到全市估计密度，可以和全市实际人口居住密度作比较，进一步用于职住关系分析或预测。

摘要： 本发明公开了一种谷物密度估计方法、存储介质及谷物密度估计设备，方法包括：获取待估计谷物图像，并对其中的一种或多种谷物籽粒进行标注，得到M组N个不同尺度的标注框；利用预先训练好的特征提取模块对待估计谷物图像进行特征提取，得到多个特征图；利用预先训练好的多尺度特征相关性计算模块通过ROI Align操作将N个标注框分别映射到各特征图上，得到各特征图的M组估计样本特征，并对各特征图与相应的估计样本特征进行特征相关性计算，得到多组密度图；利用预先训练好的特征融合模块对多组密度图进行融合处理，得到待估计谷物图像中与所标注谷物籽粒同类别的谷物籽粒数。由此，可以实现任意谷物的密度估计，提高准确性，提升效率。

摘要： 本发明公布了一种采用核密度估计的闪电密度分布及NG值估计方法。本发明本方法实现：①结合地理信息系统（GIS）技术，构建和维护雷电空间数据库，并建立雷电实时定位监测系统来获取雷电发生的信息源，以空间要素形式实时地呈现闪电的定位分布；②利用核密度估计方法，求得区域闪电密度分布，再将用户选择的图形区域作为条件层作切割，形成区域密度分布图，并且能够消除边缘效应。③计算核密度估计的区域总面积（公里）以及年总闪电次数，求得对应区域的NG值，形成闪电密度图和数值结合的气象产品，最后通过共享网络来发布和共享雷电资料分析产品，通过以上闪电密度统计方法实现雷电业务服务的根本目标。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应核密度估计的含有DFIG的区间暂降频次估计方法，包括：1、选择电力系统中需要评估的母线bus

摘要： 本发明属于人群分析技术领域，为基于CNN低层语义特征密度图的人群密度估计方法，包括步骤：数据的预处理，根据原图像的行人位置生成密度图；对原图像和密度图进行切片；对原图像进行MCNN多分支特征提取，对各分支特征进行卷积、池化操作后，通过MCNN特征图融合器对各分支特征进行连接得到MCNN连接特征图，并对其进行卷积操作得到初始的MCNN密度图；对原图像进行卷积得到具有低层语义特征图；将低层语义特征图与MCNN多分支特征提取后各分支生成的特征图在通道数这一维度进行连接，得到连接特征图；用若干层卷积层对连接特征图进行解码，生成最终的密度图；对最终密度图的每个像素相加求和，得到图片中的人数。MAE、MSE较低，准确率和稳定性都较高。

摘要： 一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法。具体步骤如下：1)通过小波分解对风功率样本数据的波动量进行提取；2)基于波动量样本建立相应的非参数核密度估计模型，然后针对模型带宽选择问题，构造了一种以拟合优度检验为约束条件的带约束带宽优化模型；3)利用约束序优化算法对该优化模型进行求解。本发明采用小波分解方法更能准确提取风功率波动分量，并且所提波动分量的概率特性建模方法完全由样本数据驱动，不需要对概率密度模型进行先验主观假设，因而具有更高的建模精度和更强的适用性，而针对非参数核密度估计方法的改进策略也使其建模精度和计算效率得到有效提升。

摘要： 本发明公开了一种谷物密度估计方法、存储介质及谷物密度估计设备，方法包括：获取待估计谷物图像，并对其中的一种或多种谷物籽粒进行标注，得到M组N个不同尺度的标注框；利用预先训练好的特征提取模块对待估计谷物图像进行特征提取，得到多个特征图；利用预先训练好的多尺度特征相关性计算模块通过ROI Align操作将N个标注框分别映射到各特征图上，得到各特征图的M组估计样本特征，并对各特征图与相应的估计样本特征进行特征相关性计算，得到多组密度图；利用预先训练好的特征融合模块对多组密度图进行融合处理，得到待估计谷物图像中与所标注谷物籽粒同类别的谷物籽粒数。由此，可以实现任意谷物的密度估计，提高准确性，提升效率。

摘要： 本发明公布了一种采用核密度估计的闪电密度分布及NG值估计方法。本发明本方法实现：①结合地理信息系统（GIS）技术，构建和维护雷电空间数据库，并建立雷电实时定位监测系统来获取雷电发生的信息源，以空间要素形式实时地呈现闪电的定位分布；②利用核密度估计方法，求得区域闪电密度分布，再将用户选择的图形区域作为条件层作切割，形成区域密度分布图，并且能够消除边缘效应。③计算核密度估计的区域总面积（公里）以及年总闪电次数，求得对应区域的NG值，形成闪电密度图和数值结合的气象产品，最后通过共享网络来发布和共享雷电资料分析产品，通过以上闪电密度统计方法实现雷电业务服务的根本目标。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应核密度估计的含有DFIG的区间暂降频次估计方法，包括：1、选择电力系统中需要评估的母线bus

摘要： 本发明涉及一种基于自适应核密度估计的电力系统抗差状态估计方法，包括以下步骤：1)建立基于自适应核密度估计理论的状态估计数学模型；2)获取自适应带宽；3)根据步骤1)的状态估计数学模型和步骤2)获得的自适应带宽进行电力系统抗差状态估计。与现有技术相比，本发明在保证量测数据的冗余度、系统的可观性及消除残差污染和残差淹没的同时，提高了状态估计的辨识精度及收敛性，具有抗差性强、计算精度高、适用性广、灵活性大等优点。