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102.
《舰船科学技术》2017,(23)
随着社会发展,海洋空间对人类变得愈发重要,对新的水下目标自动识别系统的需求也愈发迫切。在水下目标自动识别系统的构建过程中,提取到的特征含有很多冗余特征、不相关特征和噪声特征,影响系统工作效率,降低了分类识别正确率。为此,本文提出一种新的用于水下目标识别的特征选择算法——基于图学习的无监督特征选择算法(Unsupervised Feature Selection Algorithm Based on Graph Learning,UFSGL)。该算法通过同时进行转换矩阵优化和图学习来优化算法框架,并用正则化方法优化加权图中边的光滑度,最后对转换矩阵进行稀疏化从而进行特征选择。使用UCI数据库的sonar数据集对算法性能进行验证,结果证明,UFSGL算法能够有效减少特征子集中的特征个数,并在一定程度上提高分类识别正确率。 相似文献
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水水中转具有低成本、高效率、运量大、低排放、占地少等优点,发展集装箱水水中转业务已经成为许多主要集装箱港口提高其综合竞争力的首要选择。 相似文献
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王静梅 《城市轨道交通研究》2021,24(8):113-118
通过对乘客选择行为的分析,构建乘客选择行为的logit模型,得出乘客选择快车与慢车出行的概率.综合考虑快慢车开行比例、线路配线现状及线路通过能力等因素,构建乘客综合旅行时间最短的目标函数,并使用遗传算法进行求解.基于实际案例,提出了快慢车停站方案设计.案例分析结果表明,优化方案能缩短乘客总体旅行时间,增加乘客选择快车的概率,验证了目标函数及算法的有效性. 相似文献