康科
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：长安大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：西安市科技计划项目高等学校学科创新引智计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于不确定抽样的半监督城市土地功能分类方法被引量：1
- 2016年
- 为提高分类准确率,解决城市区域社会功能标签分类难的问题,提出了一种基于不确定抽样选择策略的半监督城市土地功能分类方法。该算法从轨迹数据中提取城市区域的特征向量,只需对少量区域进行标签,根据不确定抽样的主动学习选择策略,从未标注训练样本中选取具有较多信息的数据,利用半监督学习算法进行标注,得到新的标注训练样本添加到训练集,反复迭代后得到分类结果。实验结果表明,该方法对不同社会功能的城市区域分类准确率可达90.2%,与传统方法相比分类准确率高,减少了大量标注工作,在少数标签数据上仍有较好的分类效果。
- 蔡柳恵飞叶敏康科赵祥模
- 关键词：半监督学习
- 基于路口信息的出租车异常轨迹检测被引量：1
- 2016年
- 针对出租车的异常轨迹检测问题,根据已有的出租车GPS数据,结合城市道路路口信息,提出了一种基于路口的异常轨迹检测算法(Intersection-Based Anomalous Trajectories Detection,IBATD)。该算法将GPS数据进行地图匹配,并将匹配后的GPS轨迹以路口的形式描述,再以多叉树的方式实现轨迹聚类。通过计算待测轨迹的轨迹概率,并与给定异常阈值进行比较,将轨迹分类为正常或异常。与经典的基于Hausdorff距离的谱聚类算法相比,多叉树轨迹聚类具有更准确的轨迹模型库、更快的运算速度以及实时检测的特点。
- 惠飞叶敏蔡柳康科
- 关键词：GPS
