刘端阳
- 作品数：57 被引量：15H指数：2
- 供职机构：浙江工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程文化科学更多>>
- 一种基于SVM主动学习的多标签分类控制方法
- 一种基于SVM主动学习的多标签分类控制方法，包括以下步骤：1)选择样本，过程如下：首先确定两条边界线之间的距离，对每个未知样本计算其决策值，计算每个样本所对应的后验概率值，包括正类的概率和负类的概率；根据期望间隔公式计算...
- 刘端阳邱卫杰何熊熊
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- 基于多源数据融合和SNMF的交通控制子区聚类划分方法
- 基于多源数据融合和SNMF的交通控制子区聚类划分方法，首先，根据实际交通环境，选择两种特征参数数据进行相关性分析，并在数据规范化处理的基础上，对这两种特征参数数据进行线性加权数据融合处理，获得新的组合特征参数；然后，根据...
- 刘端阳王梦婷沈国江刘志朱李楠杨曦阮中远
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- 基于多维数据融合分析的低频GPS轨迹路网匹配方法
- 基于多维数据融合分析的低频GPS轨迹路网匹配方法，首先，计算每个GPS轨迹点的候选点集，从空间、时间和环境等多个维度考虑相邻候选点的匹配度，并进行多维数据融合分析，形成最终匹配度；然后，构建和压缩全局静态投票矩阵，剔除低...
- 刘端阳韩笑李泽葆沈国江杨曦刘志朱李楠阮中远
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- 一种基于深度强化学习的交通信号控制方法
- 一种基于深度强化学习的交通信号控制方法，首先采用了近端策略优化和广义优势估计等技术提升了模型的整体性能，其次设计了新的奖励值函数，显著提升了模型的收敛速度，而且，模型生成的信号配时方案相位顺序固定，相邻周期配时差异较小，...
- 刘端阳申思沈国江徐卫刘志杨曦
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- 一种基于KNN算法的网络入侵检测并行化加速方法
- 一种基于KNN算法的网络入侵检测并行化加速方法。方法采用了CUDA并行计算模型，首先针对基于KNN算法的网络入侵检测进行了并行化分析，在计算网络入侵检测数据点到训练数据集的距离时，采用了CUDA提供的通用矩阵乘函数进行加...
- 刘端阳郑江帆沈国江刘志朱李楠杨曦阮中远
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- 基于CUDA的KNN算法并行化研究被引量：10
- 2019年
- KNN分类算法在面对大规模数据集时,计算时间将随着数据集的增大而成倍增长,为了提升算法的运算性能,设计了一种基于CUDA模型的并行KNN算法,即GS_KNN算法.针对KNN算法进行了并行化分析,在距离计算阶段采用通用矩阵乘加速,提高了计算速度;在距离排序阶段根据k值的大小提出两种策略,分别是基于k次最小值查找的最近邻选择和基于双调排序的最近邻选择;在决定分类标号阶段采用CUDA内部的原子加法操作,从而提高整体性能.使用KDDCUP99数据集对改进算法进行实验,结果表明,在保证实验结果准确性的情况下,改进算法提高了计算速度,与经典的BF-CUDA算法相比加速比达到2. 8倍.
- 刘端阳郑江帆刘志
- 关键词：KNNCUDA并行计算大数据
- 基于词汇链特征扩展和LDA模型的微博短文本分类方法
- 基于词汇链特征扩展和LDA模型的微博分类方法，针对微博文本长度短、内容少、特征稀疏等问题，提出了词汇链特征扩展方法。在《同义词词林》的基础上生成基础词汇链，再利用基础词汇链去扩展微博文本。词汇链不仅能够涵盖到被《同义词词...
- 刘端阳刘坤沈国江刘志朱李楠杨曦阮中远
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- 一种基于自适应迭代学习控制的城市主干道协调控制方法
- 一种基于自适应迭代学习控制的城市主干道协调控制方法包括：a.确定关键交叉口：对于被控主干道，将其中交通需求最大的交叉口确定为关键交叉口；b.初始化公共信号周期，绿信比，相位差；c.优化关键交叉口绿信比；d.优化非关键交叉...
- 沈国江陈文峰杨曦刘志朱李楠刘端阳阮中远
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- 基于时间聚类分析和可变卷积神经网络的交通平均速度预测方法
- 一种复杂环境下的城市道路平均速度的预测的方法，包括以下步骤：(1)利用差分进化算法，通过不断的差分进化，获取时间分割点的位置，使子时间段间的交通平均速度相关系数最低，从而对时间进行切分；(2)利用层次聚类获取一系列同一时...
- 沈国江陈超环杨曦刘志朱李楠刘端阳阮中远申思朱迪峰
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- 基于TASEP模型的路网交通流特性仿真方法
- 基于TASEP模型的路网交通流特性仿真方法，构建网络中的TASEP模型，模拟城市复杂路网。车辆被抽象为粒子，分布在交叉点和内部站点中，每个站点最多被一个粒子占领。模型采用随机更新规则，每次以相同的概率随机选择一个站点进行...
- 阮中远范鑫烨沈国江杨曦刘端阳刘志朱李楠
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