以市场需求为导向的企业技术研发方向识别研究
最近邻选择包含3个部分:(1)将余弦相似性法应用于企业—技术评分矩阵,度量企业间的相似程度,进而得到相似性得分;(2)将社团划分算法(Louvain算法)应用于企业合作网络,得到企业社团聚类结果;(3)综合考量企业相似性得分与社团属性,选取交集中的Top-k项企业所涉及的技术,形成候选技术列表。基于上一步得到的企业与技术评分...
边缘检测评估方法:FOM、RMSE、PSNR和SSIM对比实验和理论研究
SSIM包括三个组成部分:亮度(l)比较图像的亮度,对比度(c)测量像素变化的相似性,结构(s)比较图像中模式的相似性。在将SSIM应用于边缘检测时,需要考虑我们处理的是二值图像。例如,亮度(l)现在将比较边缘像素的平均数量。结构(s)可能是最重要的组成部分,因为我们最终比较的是图像的结构。优点图(FOM)FOM[5]是...
用相似性匹配的方法,探究滚动轴承剩余寿命的预测的研究
3.通过将一次函数拟合与滑动窗口算法相结合,确定每组轴承退化数据的开始退化点,剔除了大量不包含退化信息的健康阶段数据,从而提高了相似性预测结果的可信度,并减少了冗余的相似性计算量。4.通过对仿真和实验结果的分析,我们可以得出结论:所提出的高斯函数拟合与参数相似性结合的方法可以有效提高相似性度量的准确性,明显...
纳米硬件的计算框架v1|向量|高维|算法|鲁棒性|大语言模型_网易订阅
3)相似性度量:VSA的推理是基于超向量之间的相似性。VSA中常见的相似性度量是点(标量、内部)积、余弦相似性、重叠和汉明距离。这里我们使用点积(表示为,)作为相似性度量。4)种子超向量:设计VSA算法时为了解决问题,通常为给定的问题定义一组最基本的概念/符号,并为它们分配超向量。这种种子超向量被定义为不可约...
脑启发全息自适应编码器的超维计算
由于RFF,它支持超空间中有意义的相似性度量,而无需量化各个特征或生成模糊的相关基础超向量。根据博赫纳定理,核K和测度p(x)之间存在对应关系。这意味着我们可以利用该度量来估计内核相似性。虽然当前的VFA方法带来了很多好处,但该方法最大的缺点是ψD(x)本质上是静态映射,这使得编码的适应性较差。
JUST技术 | 如何通过轨迹相似性度量方法发现新冠易感人群
在此基础上,很自然提出了基于最长公共子序列的轨迹相似性度量方法,即LCSS,其值代表最多可被视为同一点的点数,也就是两条轨迹中满足最小距离阈值限制的轨迹点的对数(www.e993.com)2024年10月18日。其基于动态规划的算法如下:其中,参数e是最小距离阈值,两点之间距离小于该值时将被认为是同一点,此外,该算法对轨迹长度没有限制。
图像集分类大杀器--混合黎曼度量学习
和类间相似度定义如下:其中,当且仅当X_i和X_j共享相同的标签。最近邻是根据在相应的希尔伯特空间中通过内积推导出的距离得出,可通过下面的核技巧计算:其中,为第r个希尔伯特空间中的隐式特征,为内积,为第r个核矩阵中的第(i,j)个元素。
用深度学习设计图像视频压缩算法:更简洁、更强大
图8:图鸭科技,BPG,JPEG2000,JPEG,CNN-google算法的图像亮度分量的rate-distortion曲线,上图为感知质量,由多尺度结构相似性度量(MS-SSIM)。下图为峰值信噪比。(完)雷峰网版权文章,未经授权禁止转载。详情见转载须知。导语:机器学习领域中优化的进展以及大家比较感兴趣的研究课题。
解密Kernel:为什么适用任何机器学习算法?
我们需要一个从X域映射到点积被定义好的空间的函数,这意味着它是一个很好的相似性度量。Kernel可以用作任何在点积过程(或相关范数)中定义的算法的泛化。最有名的是使用Kernel作为基础算法例子是支持向量机(SupportVectorMachines)和高斯过程(GaussianProcesses),但也有一些是Kernel与神经网络一起使用的...
自动驾驶的社会交互:综述和思考
这一概念是贝叶斯网络的基础。此外,可以通过一种意外的交互来量化智体的交互作用。在这种交互作用中,一个智体(表示为智体B),由于另一个智体(表示为智体A)观察到的轨迹,而经历行为的变化。这种想法使得信息论中的大多数现成相似性度量方法(如KL发散)变得容易。