余弦相似度

摘要： 高校中的社团较多,如何能让大学生快速地找到感兴趣的社团,成为社团管理者面临的主要问题。为了向大学生推荐可能喜欢的社团,本项目通过基于协同过滤的推荐算法,找到共同出现的频率来计算语义的相似度,并通过计算空间向量的夹角余弦值进而计算文本之间的相似度,能够在提高社团管理者工作效率的同时,为需要加入社团的学生和对社团文化有浓厚兴趣的学生提供更加全面的信息。实验结果表明,当推荐项目数量为10时,该方法的召回率、准确率和Fl值分别提高了12.81%、7.65%和14.51%,表明基于协同过滤的推荐算法可有效提高推荐结果。

摘要： 为了克服配电混合网络线路结构的复杂性及单相接地故障区段定位通信量大的问题,文中提出利用多点测量暂态相电流信息进行故障区段定位的方法。首先将各馈线线路测量点采集的暂态相电流信息上传到对应线路的馈线终端装置(FTU),利用快速傅里叶变换(FFT)对暂态相电流信息进行谐波变换,得到相应的幅值谱和相位谱;然后计算相邻测量点幅值谱的欧氏距离和相位谱的余弦相似度,作为故障区段定位的数据特征,并将处理后的数据特征上传到主站,利用局部异常因子(LOF)算法进行分析,从而实现故障区段定位;最后通过PSCAD仿真实验表明,能够较好地判别不同工况下的故障区段,且能适应于分布式电源并网、调整中性点运行方式和部分测量点被噪声干扰的情况。

摘要： 鉴于传统尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法特征描述子维度过高、匹配时间长和误匹配率较高的问题,提出一种改进SIFT的图像特征匹配算法。首先,将SIFT特征点邻域的方形区域改为十字形分区来简化特征描述子,降低描述子的维度,减少匹配计算量;然后,在由欧式距离获取初始匹配点对的基础上,结合余弦相似度约束条件过滤伪匹配;最后,利用渐进一致采样(progress sample consensus,PROSAC)算法进一步优化匹配结果,实现精准匹配。实验结果表明,该算法在模糊、光照、仿射、尺度旋转等变化条件下均显著提高了正确匹配率,并缩短了匹配耗时,有效提升了在复杂场景下的匹配性能。

摘要： 在计算机辅助眼底图像视网膜血管分割中,基于匹配滤波算法的应用非常广泛。而传统匹配滤波器算法存在分割细小血管效果较差、噪声多以及视盘干扰等问题。本文提出一种相似度滤波算法的眼底图像视网膜血管分割方法。首先用多层阈值和水平集算法提取视盘干扰区域,利用高斯模糊去除视盘干扰区域。然后采用相似度滤波运算对去除视盘干扰的彩色眼底图像进行处理。最后,将余弦相似度图进行二值化后与余弦相似度加强图进行区域连通性判断,实现眼底图像视网膜血管分割。结果表明,该算法能较好地分割细小血管以及去除视盘干扰,能更为准确地提取眼底图像视网膜血管。

摘要： 为了解决伪装效能评估手段单一、量化分析手段不足的问题,引入了余弦相似度原理开展模拟评估,对可见光伪装效能评估理论分析进行了优化。基于颜色光学数据特征,利用颜色直方图展现了目标与背景颜色频率分布,研究了样本目标与背景的颜色融合差异性;采用亮度空间分布图展现了亮度空间特征,探索了样本目标与背景的亮度差异性;并对目标和背景图像的像素数据进行采集和计算,量化研究了目标和背景的融合效果;以典型验证实例为依托,正反对比分析验证了评估方法的正确性。结果表明,用文中的评估方法对图像进行计算评估,目标与背景的图像特征向量之间的夹角余弦值达到了0.9982;正反对比得到目标与背景之间的余弦相似度0.9821和0.7324的融合效果。定性分析与定量计算表明余弦相似度理论能为伪装效能判定提供相关的算法支撑,具有一定的实用价值和使用价值。

摘要： 在上下几千年音乐文化的历史长河中,不同流派的音乐艺术家之间一直都存在着影响者与追随者的关系,同时不同音乐艺术家的音乐作品也存在着相似性和差异性。音乐之间的关联性是很难直观的去展现在人们眼前的,本文将从音乐家作品的角度出发,对比不同音乐家的作品的音乐特征以及人声类型来探究不同的音乐之间是否存在关联性和相似性等问题。实验结果表明,通过对音乐的特征因素计算其对应的皮尔逊相关系数(PCC)后绘制热力图,再选取关联性较强关联性因子,建立对应的余弦相似度模型后也可以很好地反映出不同音乐的相似性和关联性强度。

摘要： 基于Wi-Fi位置指纹的室内定位中,采用异构设备在同一位置、同一时间采集的无线信号接收强度(Received signal strength indicator,RSSI)存在差异,使得离线指纹库与不同用户在线采集的信号难以兼容而影响定位精度。针对该问题,本文提出一种适应异构设备的定位算法。该方法首先通过接入点(Access point,AP)选择,构建信号稳定的离线指纹数据库,再使用普氏分析法(Procrustes analysis,PA)对指纹库标准化,消除异构设备引入的信号差异。在线阶段采用余弦相似度(Cosine similarity,CS)算法得到目标的位置估计。在2种典型室内环境中利用4台手机测试了所提方法的定位性能,并分析了影响定位性能的因素。实验结果表明,所提方法在2种室内环境中的平均定位误差分别为2.96 m和2.29 m,相比较加权K近邻(Weight K-nearest neighbor,WKNN)算法定位精度分别提高了21.3%和21.6%。

摘要： 船舶复杂的舱室结构和运动状态对无线信号会产生多径效应和噪声干扰,基于序列的定位方法(SBL)中定位节点位置序列存在较大误差,从而导致定位精度的下降.针对此问题,文中提出一种基于分级序列的定位方法(HSBL).基于RSSI衰减率模型,并根据RSSI信号衰减率建立分级序列,与阶次序列相结合构建子区域位置序列和定位节点位置序列,使用余弦相似度函数进行序列相似性度量.结果表明:当将锚节点通信范围分3级时定位精度提升了26%,与SBL算法相比,HSBL算法具有更好的定位精度和鲁棒性.

摘要： 该文介绍了一种利用余弦相似度算法对旋转机械主轴振动故障监测系统的设计方法,从硬件和软件两方面阐述了该系统的设计思想,并通过Matlab验证了余弦相似度算法在该系统的适用性。该系统运用加速度传感器采集旋转机械主轴的振动数据,经过STM32单片机的ADC模块采样之后进行数据处理,建立正常状态下的振动数据模型,利用余弦相似度算法实现实时状态与正常状态的相似度分析。

摘要： 对SAR-SIFT、SIFT与SURF算法的匹配正确率、数量及时间等进行探究,并提出一种基于SAR-SIFT改进的无人机影像匹配方法,可增加无人机影像的匹配数量和准确率。利用图像的R,G,B分量提取图像特征,将3个分量提取的所有特征去重后进行特征结合,增加特征点提取数量。采用比值判别法(Ratio Test)将不满足最邻近距离、次临近距离以及距离较远关系的特征点去除,并采用余弦相似度进行匹配,最后采用向量一致性算法进行错误剔除。实验结果证明,改进算法提高无人机影像的匹配正确率,增加图像的正确匹配数量。

摘要： 针对电子科技大学综合信息系统中学术论文填报数据不准确的问题,提出了通过余弦相似度计算来识别标准期刊名或会议名的方案.首先对填报名进行预处理,并清洗来自互联网的爬取名,进而得到测试名.通过经典的TF-IDF方法,对所有测试名和标准期刊名进行分词、去除停止词和取词操作,在计算出每个单词的TF-IDF值后,即可将所有的测试名和标准期刊名都转化为由所有单词的TF-IDF值构成的多维向量.通过计算测试名和标准期刊名间的余弦相似度,即可最终识别出正确的标准期刊名.实际的识别结果表明,余弦相似度计算极大地提高了学术论文填报数据的质量.

摘要： 本文针对大陆、香港和台湾地区(简称大中华区)存在同一种语义但采用不同词语进行表达的语言现象进行分析.首先,抓取了维基百科以及简繁体新闻网站上的3,200,000万组大中华区平行句对,手工标注了一致性程度达到95％以上的10,000组大中华区平行词对齐语料库.同时,提出了一个基于word2vec的两阶段的大中华区词对齐模型,该模型采用word2vec获取大中华区词语的向量表示形式,并融合了有效的余弦相似度计算方法以及后处理技术.实验结果表明提出的大中华区词对齐模型在以上两种不同文体的词对齐语料库上的F1值显著优于现有的GIZA++和基于HMM的基准模型.此外,在维基百科上利用该词对齐模型进一步生成了90,029组准确率达82.66％的大中华区词语三元组.

摘要： 对检索结果的聚类能够便于用户在大量搜索结果中快速找到需要的信息,传统文本聚类技术在检索结果聚类上取得的效果并不好.Lingo算法采用LSI(在语义索引)对检索结果进行聚类,其首先生成候选标签,然后分配文档,形成聚类.本文提出一种在Lingo算法的基础上,融合HowNet语义相似度和余弦相似度线性加权的Single-Pass改进方法对聚类进行融合和簇再发现,并提取簇标签.该方法在聚类的纯度和F值方面均取得了较好的实验结果.

摘要： 角分类神经网络TextCC可依据余弦相似度对文本快速分类.在定义了n维实空间中的点在n+1维实空间单位球球面上球极射影的基础上,对n维空间中欧氏距离与n+1维空间中单位球球面点夹角的余弦的关系进行了定量分析,给出了一种基于球极射影的向量规范化方法.为使TextCC能够依据欧氏距离快速分类,依据球极射影的性质,TextCC隐层权矩阵的构造被规定。

摘要： 随着社交网络的快速发展,微博已经成为人们获取信息的重要渠道.面对信息爆炸式的增长,如何利用计算机自动挖掘和整理在线文档显得尤为重要.为了有效处理微博这种在线短文档,本文提出了一种基于局部敏感哈希的相似微博聚类方法,将相似概率较大的微博映射到同一个Bucket中.利用基于余弦距离度量的最近邻聚类算法发现相似微博,可以明显达到数据降维的目的,同时缩减最邻近计算的搜索空间,从而提高聚类效率.在大规模微博数据集上的实验表明,本文提出的方法在性能上优于已有的聚类方法和相似微博挖掘方法.

摘要： 随着社交网络的快速发展,微博已经成为人们获取信息的重要渠道.面对信息爆炸式的增长,如何利用计算机自动挖掘和整理在线文档显得尤为重要.为了有效处理微博这种在线短文档,本文提出了一种基于局部敏感哈希的相似微博聚类方法,将相似概率较大的微博映射到同一个Bucket中.利用基于余弦距离度量的最近邻聚类算法发现相似微博,可以明显达到数据降维的目的,同时缩减最邻近计算的搜索空间,从而提高聚类效率.在大规模微博数据集上的实验表明,本文提出的方法在性能上优于已有的聚类方法和相似微博挖掘方法.

摘要： 随着社交网络的快速发展,微博已经成为人们获取信息的重要渠道.面对信息爆炸式的增长,如何利用计算机自动挖掘和整理在线文档显得尤为重要.为了有效处理微博这种在线短文档,本文提出了一种基于局部敏感哈希的相似微博聚类方法,将相似概率较大的微博映射到同一个Bucket中.利用基于余弦距离度量的最近邻聚类算法发现相似微博,可以明显达到数据降维的目的,同时缩减最邻近计算的搜索空间,从而提高聚类效率.在大规模微博数据集上的实验表明,本文提出的方法在性能上优于已有的聚类方法和相似微博挖掘方法.

摘要： 随着社交网络的快速发展,微博已经成为人们获取信息的重要渠道.面对信息爆炸式的增长,如何利用计算机自动挖掘和整理在线文档显得尤为重要.为了有效处理微博这种在线短文档,本文提出了一种基于局部敏感哈希的相似微博聚类方法,将相似概率较大的微博映射到同一个Bucket中.利用基于余弦距离度量的最近邻聚类算法发现相似微博,可以明显达到数据降维的目的,同时缩减最邻近计算的搜索空间,从而提高聚类效率.在大规模微博数据集上的实验表明,本文提出的方法在性能上优于已有的聚类方法和相似微博挖掘方法.

摘要： 随着社交网络的快速发展,微博已经成为人们获取信息的重要渠道.面对信息爆炸式的增长,如何利用计算机自动挖掘和整理在线文档显得尤为重要.为了有效处理微博这种在线短文档,本文提出了一种基于局部敏感哈希的相似微博聚类方法,将相似概率较大的微博映射到同一个Bucket中.利用基于余弦距离度量的最近邻聚类算法发现相似微博,可以明显达到数据降维的目的,同时缩减最邻近计算的搜索空间,从而提高聚类效率.在大规模微博数据集上的实验表明,本文提出的方法在性能上优于已有的聚类方法和相似微博挖掘方法.

摘要： 随着社交网络的快速发展,微博已经成为人们获取信息的重要渠道.面对信息爆炸式的增长,如何利用计算机自动挖掘和整理在线文档显得尤为重要.为了有效处理微博这种在线短文档,本文提出了一种基于局部敏感哈希的相似微博聚类方法,将相似概率较大的微博映射到同一个Bucket中.利用基于余弦距离度量的最近邻聚类算法发现相似微博,可以明显达到数据降维的目的,同时缩减最邻近计算的搜索空间,从而提高聚类效率.在大规模微博数据集上的实验表明,本文提出的方法在性能上优于已有的聚类方法和相似微博挖掘方法.

摘要： 本发明公开了一种基于余弦相似度的动态音声特征提取方法，包括以下步骤：S1:采用预加重、分帧和加窗方法将语音信号预处理成时域信号，采用窗口函数将语音信号分解为一定长度的帧；S2:将语音时域信号转换成频域信号，获取每帧语音频域信号的320维的离散余弦反变换(IDCT‑Cepstrum Coefficient)倒谱系数；S3:对语音的频域信号进行相邻维之间的余弦相似度计算；S4:找到余弦相似度的两列最大相邻维进行合并；S5:重复操作S3至S4将320维语音频域信号降维到14维的语音频域特征；S6:将语音特征以直方图形式表示。

摘要： 本发明提供了一种基于词向量表达和余弦相似度的银行名称快速匹配方法，所述快速匹配方法将银行名称库作为训练集，通过对训练集进行训练，获取词向量矩阵和训练模型，随后对需要匹配的银行名称进行切分和词向量处理，最后基于余弦相似度的计算方法，将需要检索的词向量处理结果与词向量矩阵转置相乘，以相乘后的矩阵每一行最大值结果，结合检索的词与训练模型中的比对结果，获取银行名称，为了提高速度，转化成矩阵相乘与2进程同时计算，最终可以达到2000条2s的速度；每一行为一个输入与银行库中记录的结果，词向量之间的余弦相似度，通过矩阵运算，大大减小了使用循环的速度。

摘要： 本发明涉及非有效接地配电网技术，具体涉及一种基于余弦相似度的配电网单相接地故障区段定位方法，包括建立待定位的中压配电网的电磁暂态数字仿真模型，包含110kV变电站主变压器模型、中压配电线路模型、配电变压器模型和负荷模型；在变电站中压配电线路母线处设置单相接地故障，获取各采样点处的标准波形数据；当实际配电网发生单相接地故障，通过现场各采集点处采样得到实际的故障暂态零序电流；基于余弦相似度求取实际故障暂态零序电流数据与标准波形数据的相似度；分析两个相邻采样点的故障暂态零序电流相似度差异，从而判断是两个相邻采样点之间发生单相接地故障或母线发生单相接地故障。该方法不受分支线路影响，不受电缆架空混合线路影响。

摘要： 本发明公开了一种基于向量空间余弦相似度碰撞分析方法、系统及存储介质，方法包括：接收待处理的影像资料；对影像资料进行处理，得到图片资料；图片资料包括若干个图片；调用GPU对图片资料进行识别运算，得到每个图片的Base64编码值信息；基于向量空间余弦相似度，将Base64编码值信息进行碰撞分析，得到碰撞分析结果。本发明利用专业的GPU，可以进行海量图片的实时分析计算工作，提高了识别速度与识别图片的准确性。还可以根据使用场景，上传压缩图片包与视频进行碰撞对比，且碰撞的运算规则有多种选择，适用多场景，提高了灵活性。本发明使用Clickhouse开源大数据库存储数据，提高了查询效率与查询准确率。

摘要： 本发明涉及一种基于加权余弦相似度的重点人员用电行为异常分析方法，通过需求部门对重点人员进行信息标注，选取用电行为分析特征，采集其当前时刻的用电负荷辨识数据以及当前时刻的环境变量特征信息，依据当前时刻的环境变量特征信息获取对应的所述的历史时刻的历史用电行为特征，将所述的当前用电行为特征与历史时刻的用电行为特征进行加权余弦相似度计算，获取历史日与待测日的相似程度，并设定相似度阈值，当历史数据量越大时，特征选取越丰富，所得到的相似度越贴近真实的用电行为。本发明能有效提高异常行为研判的精准度，提高效率。更准确反映样本相似性，使计算结果更贴近于实际。减少以人为中心调动监管力量的监督模式。

摘要： 本申请涉及一种基于类内调整余弦相似度的对抗样本检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过将训练样本输入训练好的深度神经网络提取各层的输出作为样本特征；然后计算训练样本与自然样本之间的各层输出的类内调整余弦相似度，再利用获得的类内调整余弦相似度和深度神经网络输出的标签信息训练线性回归分类器并得到分类阈值，并根据分类阈值实现对抗样本的检测。本发明通过将调整余弦相似度作为对抗样本和自然样本之间的差异性的衡量度量方式，同时将神经网络预测的标签信息引入，从而有效提高了对抗样本的检测准确率，尤其是对复杂数据集效果显著。

摘要： 本发明通过将拉曼光谱技术和特征峰位提取、相似度评价方法相结合，提供一种基于余弦相似度的颗粒物拉曼检测方法，通过颗粒物拉曼光谱特征峰提取方法和基于特征峰的余弦相似度计算方法两部分架构设计，将拉曼光谱检测方法和特征峰提取、相似度评价方法相结合，提出颗粒物检测和识别方法，大大提高了注射液质量检测方法的进步。解决了不同光谱像素长度余弦相似度计算适用性问题，并通过峰位校正系统将不同分辨率或不同校正方法的光谱特征峰位进行校准，提高了基于特征峰的光谱相似度匹配精度。

摘要： 本发明提出了一种基于相对熵和余弦相似度的并行支持向量机优化方法，包括以下步骤：S1，数据划分：采用基于相对熵的数据划分策略DPRE进行数据划分，平衡当前子集和原始数据集的相对熵，划分样本到子集；S2，并行SVM训练：结合MapReduce框架实现多层级联结构，逐层过滤非支持向量精简训练集，得到训练后的SVM模型；S3，将待测数据输入训练后的SVM模型，获得数据分类结果。本发明能够在分类效率和分类精确度上都有显著的提高。

摘要： 基于余弦相似度变分自编码机的故事分割方法,包括以下步骤：步骤1、对输入文本流进行预处理，得到直实用样本

摘要： 本申请适用于信息推送技术领域，提供了一种基于余弦相似度算法的消息推送方法及相关装置，旨在解决现有技术中不能做到千人千面的个性化消息推送的问题，提高信息推送后的用户转化率。本申请的方法主要包括：获取用户的用户行为特征数据；根据所述用户行为特征数据计算所述用户的用户偏好标签；利用余弦相似度算法在预设推送内容库中计算所述用户偏好标签相关的目标推送内容；将所述目标推送内容向所述用户推送。