KL距离

摘要： 鉴于深基坑施工风险具有不确定性,针对不确定性风险指标进行有效融合是风险评价的难点。通过K-L信息距离对评价指标中的高度冲突进行识别并隔离,采用证据理论对深基坑施工风险不确定性指标进行融合。研究结果表明,改进证据理论的评价方法可提高融合结果的收敛度,并可为深基坑施工风险评价提供依据。

摘要： 地铁设施设备的健康评估对轨道交通稳定运营具有极为重要的意义。本文基于隐马尔可夫模型(HMM)构建设备健康评估模型,将设施设备的健康特征信息输入模型进行数据训练,同时,通过KL距离计算有效评估设施设备的健康状态。通过设备健康评估模型的应用,能够很好地反映地铁设施设备的健康程度。

摘要： 基于方差建模研究了变系数异方差模型的贝叶斯估计和异常点识别,其中非参数部分采用B样条逼近。主要通过应用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法相结合的混合算法获得模型的贝叶斯估计和通过K-L距离贝叶斯诊断统计量来识别数据异常点。模拟研究显示所提出的贝叶斯分析方法是可行有效的。

摘要： 慢性阻塞性肺病主要表现为呼吸困难,严重影响了患者的生存质量.肺活量测定法是目前的主要诊断方法.为了构建和谐医患关系,减少过度检查,从中医诊断的角度,根据已收集的病例资料,利用基于KL距离的决策树建立诊断模型,可实现对患者的初步筛查.实验以F-Measure、G-Mean、ROC曲线下面积以及精度召回率曲线下面积作为评价指标,将提出的决策树分别与ID3、C4.5以及CART比较.结果表明,提出的决策树较传统决策树取得了更好的预测效果,对应的评价指标分别达到了0.92、0.894、0.907以及0.9.最后,当应用于临床时,以临床上常用的AUROC作为评价指标,提出的决策树模型达到了0.823,取得了预期效果.

摘要： 针对现有网络流量异常检测方法检测精度低且对网络环境动态变化适应性差的问题,根据网络流量在相邻时间周期内的强相关性特性,提出一种自适应阈值的网络流量异常检测方法.利用滑动窗口控制KL距离值数量,建立指数加权移动平均模型获取下一时刻的KL距离预测值,并采用滑动窗口划分的KL距离子序列与预测值确定自适应阈值范围,通过判断观测值是否在自适应阈值范围内实现网络流量异常检测.实验结果表明,该方法能有效检测网络流量异常,具有较高的检测精度.

摘要： 为了有效解决障碍空间中的不确定数据聚类的问题,引入计算几何中的Voronoi图对数据空间进行划分,提出障碍空间中基于Voronoi图的不确定数据聚类算法.根据Voronoi图的性质,提出4项聚类规则.利用KL距离进行相似性度量.根据障碍集合是否发生变化,提出了静态障碍环境下和动态障碍环境下的不确定数据聚类算法.理论研究和实验表明:静态障碍物环境中的不确定精炼聚类算法(简称STAO RVUBSCAN算法)、障碍物动态增加情况下的不确定聚类算法(简称DYNOC_VUBSCAN算法)、障碍物动态减少情况下的不确定聚类算法(简称DYNOR_VUBSCAN算法)和障碍物动态移动情况下的不确定数据聚类算法(简称DYNOM_VUBSCAN算法)都具有较高的效率.

摘要： 为了更好地为消费者提供具有参考价值的在线评价,本论文基于对网上评论内容的分析,借助LDA主题模型挖掘出评论内容中所隐藏的主题信息,并与标准训练语料的主题信息进行对比,计算它们之间的信息熵,使用计算出来的信息熵来表示评论内容偏离标准语料库的程度,从而得到评论内容的有用程度.

摘要： 传统的搜索引擎仅返回给用户包含查询关键字的文档,忽略了查询背后用户真正的信息需求.为此,将文档检索看作个性化推荐问题,提出一种查询意图识别的主题模型个性化检索算法.对用户检索历史进行潜在狄利克雷分布主题建模,结合检索历史主题模型识别用户查询的潜在意图,并按主题相关度进行文档推荐,计算查询到文档集的KL距离对文档集排序,最终返回给用户个性化检索文档列表.实验结果表明,与基于协同相似计算和基于用户聚类的推荐算法相比,该算法能够更准确有效地为用户提供个性化检索.%Conventional search engines collect documents which only contain key words in the query,but not considering the true intent hidden inside its users.Aiming at this problem,taking the document retrieval as a personalized recommendation problem,this paper proposes a personalized retrieval algorithm based on query intent identification and topic model.First,the topic model of Dirichlet Distribution Allocation(LDA) is applied for modeling the historical search data of its user.When a new query comes,latent topic of the query is recognized by the topic model of the historical search of its user,and then appropriate documents are recommended for the correlation of topics.Finally,the KL distance between the query and document sets is calculated,and the documents returning to the user are sorted according to the distance.Experimental results show that the proposed algorithm is better than the method based on collaborative similarity calculation and the method based on user interest clustering on efficiency.

摘要： 自"一带一路"倡议被提出以来,全世界对该倡议给予了高度重视,国内各领域专家学者也对此开展了丰富的理论和应用研究,其中却鲜有基于具体数据的新闻舆情分析.从国内外媒体对"一带一路"相关新闻报道出发,采用LDA主题模型、层次聚类等统计方法,对新闻文本数据进行挖掘分析,探索"一带一路"倡议正式提出后国内外舆情关注热点,并对热点话题演化路径进行研究,把握"一带一路"建设进程的内在主线和关键节点;同时,依据主题分析结果对部分沿线国家进行分层聚类,尝试从大数据挖掘角度为中国"一带一路"建设献计献策.%Since "Belt and Road " initiative has been put forward ,the whole world attaches great importance to this project .Experts and scholars in various fields in the country have conducted rich theoretical and applied research ,but seldom analyzed the new s public opinion based on the actual data . Based on the new s reports about "Belt and Road" ,this paper uses the LDA topic model and hierarchical clustering to analyze the news text data ,and explore the hot spots of public opinion about "Belt and Road"initiative at home and abroad .In the meantime ,we study the evolutionary path of hot topics and grasp the inner main lines and key nodes of the "Belt and Road"construction process .At the same time ,according to the theme analysis results ,some of the countries along the route are clustered hierarchically .The paper tries to offer some advice and suggestions for "Belt and Road"construction from the perspective of big data mining .

摘要： 针对超视距雷达海面慢速机动目标检测和跟踪问题,提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离自适应粒子滤波的检测前跟踪算法.首先对回波信号作MTI滤波抑制海杂波,然后考虑目标机动引起的多普勒展宽,对回波信号作分段相干积累,得到加窗后的多普勒频谱,最后考虑目标状态变化对多普勒分辨单元粒子数的影响,利用KL距离自适应采样每个多普勒分辨单元的粒子数,实现低信噪比、海杂波环境下的OTHR机动目标快速检测和跟踪.仿真实验结果表明,该算法可以在不损失目标检测和跟踪精度的前提下,实现目标的快速检测和跟踪.

摘要： 针对超视距雷达海面慢速机动目标检测和跟踪问题,提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离自适应粒子滤波的检测前跟踪算法.首先对回波信号作MTI滤波抑制海杂波,然后考虑目标机动引起的多普勒展宽,对回波信号作分段相干积累,得到加窗后的多普勒频谱,最后考虑目标状态变化对多普勒分辨单元粒子数的影响,利用KL距离自适应采样每个多普勒分辨单元的粒子数,实现低信噪比、海杂波环境下的OTHR机动目标快速检测和跟踪.仿真实验结果表明,该算法可以在不损失目标检测和跟踪精度的前提下,实现目标的快速检测和跟踪.

摘要： 针对超视距雷达海面慢速机动目标检测和跟踪问题,提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离自适应粒子滤波的检测前跟踪算法.首先对回波信号作MTI滤波抑制海杂波,然后考虑目标机动引起的多普勒展宽,对回波信号作分段相干积累,得到加窗后的多普勒频谱,最后考虑目标状态变化对多普勒分辨单元粒子数的影响,利用KL距离自适应采样每个多普勒分辨单元的粒子数,实现低信噪比、海杂波环境下的OTHR机动目标快速检测和跟踪.仿真实验结果表明,该算法可以在不损失目标检测和跟踪精度的前提下,实现目标的快速检测和跟踪.

摘要： 针对超视距雷达海面慢速机动目标检测和跟踪问题,提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离自适应粒子滤波的检测前跟踪算法.首先对回波信号作MTI滤波抑制海杂波,然后考虑目标机动引起的多普勒展宽,对回波信号作分段相干积累,得到加窗后的多普勒频谱,最后考虑目标状态变化对多普勒分辨单元粒子数的影响,利用KL距离自适应采样每个多普勒分辨单元的粒子数,实现低信噪比、海杂波环境下的OTHR机动目标快速检测和跟踪.仿真实验结果表明,该算法可以在不损失目标检测和跟踪精度的前提下,实现目标的快速检测和跟踪.

摘要： 针对超视距雷达海面慢速机动目标检测和跟踪问题,提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离自适应粒子滤波的检测前跟踪算法.首先对回波信号作MTI滤波抑制海杂波,然后考虑目标机动引起的多普勒展宽,对回波信号作分段相干积累,得到加窗后的多普勒频谱,最后考虑目标状态变化对多普勒分辨单元粒子数的影响,利用KL距离自适应采样每个多普勒分辨单元的粒子数,实现低信噪比、海杂波环境下的OTHR机动目标快速检测和跟踪.仿真实验结果表明,该算法可以在不损失目标检测和跟踪精度的前提下,实现目标的快速检测和跟踪.

摘要： 基于内容的医学图像检索具有重要的临床意义。基于最大似然规则，推导出基于概率密度和K-L测度的图像检索方法，以此为指导，采用双树复小波对图像进行二阶分解，对所得的12个子带图的小波系数的直方图进行广义高斯密度模型的参数估计，以得到的12组参数作为图像的纹理特征，用K-L距离作为相似性测度进行图像检索。实验证明本文算法能较好的枪索出相似疾病的MR图像。

摘要： 基于内容的医学图像检索具有重要的临床意义。基于最大似然规则，推导出基于概率密度和K-L测度的图像检索方法，以此为指导，采用双树复小波对图像进行二阶分解，对所得的12个子带图的小波系数的直方图进行广义高斯密度模型的参数估计，以得到的12组参数作为图像的纹理特征，用K-L距离作为相似性测度进行图像检索。实验证明本文算法能较好的枪索出相似疾病的MR图像。

摘要： 基于内容的医学图像检索具有重要的临床意义。基于最大似然规则，推导出基于概率密度和K-L测度的图像检索方法，以此为指导，采用双树复小波对图像进行二阶分解，对所得的12个子带图的小波系数的直方图进行广义高斯密度模型的参数估计，以得到的12组参数作为图像的纹理特征，用K-L距离作为相似性测度进行图像检索。实验证明本文算法能较好的枪索出相似疾病的MR图像。

摘要： 基于内容的医学图像检索具有重要的临床意义。基于最大似然规则，推导出基于概率密度和K-L测度的图像检索方法，以此为指导，采用双树复小波对图像进行二阶分解，对所得的12个子带图的小波系数的直方图进行广义高斯密度模型的参数估计，以得到的12组参数作为图像的纹理特征，用K-L距离作为相似性测度进行图像检索。实验证明本文算法能较好的枪索出相似疾病的MR图像。

摘要： 基于内容的医学图像检索具有重要的临床意义。基于最大似然规则，推导出基于概率密度和K-L测度的图像检索方法，以此为指导，采用双树复小波对图像进行二阶分解，对所得的12个子带图的小波系数的直方图进行广义高斯密度模型的参数估计，以得到的12组参数作为图像的纹理特征，用K-L距离作为相似性测度进行图像检索。实验证明本文算法能较好的枪索出相似疾病的MR图像。

摘要： 本发明公开了一种基于KL距离相似性度量的研究热点演变行为检测方法，其将刊物主题性和刊物的时序性相结合，提出了时序刊物主题模型TS‑JTM，以实现学术刊物的时态热点抽取，在此基础上建立基于时间序列的主题快照刊物研究热点演变模型，同时，利用概率分布KL距离相似性度量方法，提出了度量相邻时刻主题快照中主题演变行为的检测方法，以实现对刊物中研究热点演变的细粒度分析。

摘要： 本发明公开了一种基于KL距离的电能质量扰动分类方法，包括特征值提取、SVM模型生成和扰动分类三个部分。在特征值提取部分，对正弦信号和扰动信号进行分帧处理，然后分别进行离散小波分解，计算小波系数的概率分布，最后计算分布的KL距离作为特征值。在SVM模型生成部分，提取不同类型的扰动信号特征值输入到SVM中，生成训练模型。在扰动分类部分，提取待分类信号的特征值，输入到SVM训练模型，分类得到扰动信号类型。本发明时间复杂度较低，分类准确率较高，在电能质量领域具有较好的应用价值。本发明适用于电能质量扰动分类研究。

摘要： 一种基于KL(Kullback‑Leibler)距离的板级电路测点选择方法，首先对电路仿真测量各个故障类型各个测点某一时间段内时域电压数据并对数据进行核密度估计并保存得到的概率密度函数，引入离散KL距离实现计算出测点集的故障隔离率。利用故障隔离率和测试点数量构造多维适应度函数，故障隔离率越高测点选择数越少的测点集越优，搜索全局最优测试点集。本发明专利无需建立故障字典进行故障隔离度的计算，通过引入核密度估计和离散KL距离将故障隔离计算转换为概率分布情况差异计算，充分利用了时域电压数据，提高测点集隔离率，利用故障隔离率和测试点数量构造人工鱼算法的多维适应度函数实现最优测点集选择，并通过在人工鱼算法中引入繁衍行为改善陷入局部最优解的情况。

摘要： 本发明特别涉及一种基于KL距离的边缘端数据传输方法。该基于KL距离的边缘端数据传输方法，通过在边缘端数据采集设备上增加一个智能模块，把基于KL距离的算法应用于边缘端数据采集设备，快速的针对数据分布特性进行计算，根据数据分布特性判断数据是否发生变化，若数据变化不大则不会被传输，从而节省数据存储空间。该基于KL距离的边缘端数据传输方法，将基于KL距离的算法应用于边缘端数据采集设备，针对数据分布特性进行快速计算，变化不大的数据不会被传输，从而节省了存储空间，节约了云端的存储资源。

摘要： 本发明公开了一种基于KL距离相似性度量的研究热点演变行为检测方法，其将刊物主题性和刊物的时序性相结合，提出了时序刊物主题模型TS‑JTM，以实现学术刊物的时态热点抽取，在此基础上建立基于时间序列的主题快照刊物研究热点演变模型，同时，利用概率分布KL距离相似性度量方法，提出了度量相邻时刻主题快照中主题演变行为的检测方法，以实现对刊物中研究热点演变的细粒度分析。

摘要： 本发明公开了一种基于KL散度的多视角距离度量学习方法。首先，将多个视角下维数不同的特征映射进同一维数的子空间内；其次，在不同视角下，利用KL散度定义各视角下距离度量与统一的距离度量所构造样本间相似性的差异；再次，最大化各个视角下不同类样本间距离的同时，使得各个视角下距离度量与统一的距离度量构造样本间相似性差异尽可能小，通过两个约束条件，使各个视角下同类样本间距离小于一个常数，不同类样本间距离大于一个常数；最后，求得各个视角下最优的距离度量矩阵。本方法充分考虑了多个视角下样本特征信息，将其融入统一的距离度量学习框架下进行学习，获得各个视角下最优的距离度量矩阵，更恰当的衡量了样本间相似性。

摘要： 本发明公开了一种基于KL距离的群体观点迁移检测方法，包括如下步骤：获取评论数据，评论数据包括评论者、评论时间、评论分数、文本信息和投票信息；根据收集数据中的评论时间对评分进行排序，并统计各个单位时间内的评分等级所占比例，得到二维的评分分布矩阵；根据Kullback‑Leibler Divergence公式计算两个单位时间内数据概率分布的距离，得到一维的KLD序列；使用基于KL距离的群体观点迁移检测算法，利用按评论时间滑动的时间窗口，对时间窗口内的KLD序列进行检测直到时间线的末尾，输出时间窗口内KLD的最大值作为观点改变点。

摘要： 本发明公开了一种基于KL距离的电能质量扰动分类方法，包括特征值提取、SVM模型生成和扰动分类三个部分。在特征值提取部分，对正弦信号和扰动信号进行分帧处理，然后分别进行离散小波分解，计算小波系数的概率分布，最后计算分布的KL距离作为特征值。在SVM模型生成部分，提取不同类型的扰动信号特征值输入到SVM中，生成训练模型。在扰动分类部分，提取待分类信号的特征值，输入到SVM训练模型，分类得到扰动信号类型。本发明时间复杂度较低，分类准确率较高，在电能质量领域具有较好的应用价值。本发明适用于电能质量扰动分类研究。

摘要： 本发明公开了一种基于正负对约束数据的KL距离训练得到属性列权重的方法，该首先建立正对数据集和负对数据集的预处理数据结构，该数据结构包含了二元数据集，其中正对数据集为标记正对的相关实例数据集合，负对数据集为标记负对的相关实例数据集合，进而在数据集基础上分别计算加权KL距离；其次，根据二次规划优化算法，最终训练得到二元数据集矩阵中每一属性列的权值；该方法能高效、准确地得到属性列权重，实现数据挖掘。

摘要： 本实用新型公开了一种KL总线电路及具有KL总线的汽车数据采集盒，所述KL总线电路包括：K线单片机输出端电路、K线单片机输入端电路和L线单片机输出端电路，所述K线单片机输出端电路将单片机的输出信号转换为汽车接口K线输入信号；所述K线单片机输入端电路将汽车接口K线输出信号转换为单片机输入信号；所述L线单片机输出端电路将单片机的输出信号转换为汽车接口L线输入信号。本实用新型实施例提供的KL总线电路及具有KL总线的汽车数据采集盒电路通过采用分立元器件以及一个集成放大器实现了KL总线数据收发器电路，电路实现简单，减少汽车的产品生产成本。另外通过第一限流电路和第二限流电路，防止汽车供电电压出现异常时将所述KL线电路损坏，减少了产品的故障率。