刘彩霞
- 作品数：4 被引量：14H指数：3
- 供职机构：北京联合大学自动化学院更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 图书索书号识别算法及其实现被引量：3
- 2017年
- 针对多本在架图书图像中相邻图书的索书号分割、识别存在的识别率低的问题,提出了一种图书索书号识别算法,该算法实现了对单本图书索书号的分割、提取以及字符识别,具体做法是通过确定多阈值中的阈值范围来分割索书号区域,利用种子填充法将索书号区域中的字符提取出来,最后利用神经网络的方法完成对索书号字符的识别。实验结果表明,直立图书的字符识别率为95.3%,倾斜图书的字符识别率为93.1%,总的识别率为94.3%,达到了良好的识别率。
- 陈旭方建军刘彩霞
- 关键词：索书号图像分割图像提取
- 基于多类特征融合的极限学习在四足机器人野外地形识别中的应用被引量：7
- 2018年
- 针对四足机器人在野外环境下对多地形的识别能力较弱的问题,提出了一种基于多类特征融合的极限学习识别算法。该算法首先针对野外不同地形表面性质和组织结构的特点,利用纹理特性和小波变换获其低维和高维特征,作为分类器的训练特征。然后引入极限学习机分类算法对多种地形进行识别。结果显示,算法识别率为97.5%,比传统的BP神经网络算法、支持向量机算法分别高出30.89%和20.45%。并且重复的实验证明了该算法具有很好的泛化能力和鲁棒性,这为四足机器人关于提高其自主移动能力的研究提供了一种新的思路。
- 刘彩霞方建军刘艳霞马慧姝
- 关键词：四足机器人纹理特征小波特征极限学习机
- Weka平台上距离指数自动寻优的模糊C-均值聚类算法被引量：1
- 2016年
- 针对距离计算对模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)中心比较敏感的问题,文中提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法(Minkowski Fuzzy C-Means,MFCM)。MFCM算法采用距离指数可自动寻优的闵可夫斯基距离代替欧氏距离来计算样本集的相似度,以提高数据集的聚类准确率,减小平方误差总和。实验结果表明,Glass数据集、Balance-scale数据集和Vehicle数据集的聚类准确率分别由原来的42.52%、55.84%和45.86%提升到51.87%、62.56%和45.98%。此外,文章在开源数据挖掘Weka平台上实现了FCM和MFCM算法,弥补了Weka平台上集成少量聚类算法的不足。
- 刘彩霞方建军刘艳霞陈旭
- 关键词：数据挖掘平台
- 超限学习机在铁路客运量预测中的应用研究被引量：3
- 2017年
- 传统的预测方法对实验对象要求严格、需要人工设置大量参数,导致算法学习速度较慢、预测误差较大等不理想结果。本文引入机器学习中的超限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)对铁路客运量进行预测,建立铁路客运量网络预测模型。利用国家统计局公布的1997~2014年铁路客运量数据做了验证,并以2014年的数据为依据对客运量进行月度预测。结果表明:2010~2014年预测值与实际值的平均误差为0.61%,2014年每个月预测值与实际值的误差均低于1.00%。重复的实验证明ELM算法具有很好的泛化能力和鲁棒性,为铁路客运量的预测提供了一种新的工具。
- 刘彩霞方建军刘艳霞
- 关键词：铁路客运量神经网络
