陈娜
- 作品数：5 被引量：41H指数：2
- 供职机构：北京交通大学软件学院更多>>
- 发文基金：廊坊市科技局课题河北省教育厅项目河北省教育厅课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 主成分分析在物联网产业发展中的应用研究
- 2014年
- 物联网由于其广泛的应用领域和广阔的发展前景,自诞生之日起就得到世界各国和科学界的研究和重视,本文通过主成分分析方法对物联网产业发展生产要素的分析,选取具有代表性的全国八省,从发展潜力层面进行物联网产业发展能力的综合评价研究,筛选出对物联网产业发展有重要作用的生产要素指标,对物联网产业的发展规划提供必要的理论依据和参考。
- 成岳鹏陈娜崔岩
- 关键词：主成分物联网
- 聚类分析在空间信息智能处理中的应用研究
- 2014年
- 空间信息服务平台由于实施标准,技术规范和类型格式等方面存在不一致和含糊不明确性,且空间信息数据量过于庞大,为有效的从中获取符合应用需求的空间信息,将聚类分析应用于空间信息的智能处理当中。首先进行空间信息数据的特征提取、扩充和合并,然后结合粗糙集模型和K原型算法进行聚类分析,最后通过选择和设计合适的评价指标对聚类结果进行评价,为空间信息数据的规范化和标准化处理提供一定的技术支持。
- 赵逸智成岳鹏陈娜
- 关键词：聚类空间信息
- 数据挖掘技术的研究现状及发展方向被引量：39
- 2006年
- 数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。文章对国内外数据挖掘技术的总体情况进行了概括性的介绍,其中包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域等,并对当前数据挖掘的分类以及数据挖掘技术中常用的一些挖掘算法进行了说明,最后列出了一些数据挖掘在实际领域中的应用,并对数据挖掘技术的前景作出了展望。
- 陈娜
- 关键词：数据挖掘聚类关联规则
- 基于高斯混合模型的自动图像标注方法被引量：2
- 2010年
- 为了进一步完善自动图像标注方法,提出基于高斯混合模型的自动图像标注方法。该方法通过建立每个关键词唯一的高斯混合模型(GMM),准确地描述关键词的语义内容,进而提高自动图像标注的精确性。最后,通过采用COREL图像数据集与不同方法的比较,从平均查准率、平均查全率的实验结果验证了该方法的有效性。
- 陈娜
- 关键词：高斯混合模型自动图像标注机器翻译语义鸿沟聚类
- 基于HMM的自动图像标注方法
- 2011年
- 自动图像标注技术已经成为弥补"语义鸿沟"的一种有效途径。提出基于隐马尔科夫模型HMM(Hidden Markov Model)的自动图像标注方法,不仅有效地挖掘关键词的语义视觉特征分布,从而建立图像—关键词的对应关系;而且通过融合关键词的共生关系,高效地获取关键词—关键词的语义关联。为此,建立图像—关键词与关键词—关键词的多视角相关模型,有助于解决自动图像标注任务。最后,在COREL图像数据集上的一系列实验结果,验证了提出方法的有效性。
- 陈娜
- 关键词：HMM自动图像标注语义鸿沟
