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| 1 | 改进K-means加权自适应多视图数据聚类算法显示文摘在如今的大数据时代,视图数据越来越多,由于这些数据表现出明显的多样性和差异性,使得多视图数据聚类成为了大数据的研究重点问题之一。针对多视图数据聚类问题,提出了一种基于改进K-means加权自适应多视图聚类算法。首先,提出加权自适应多视图聚类算法,降低视图同维度变换的复杂性。然后考虑到数据的误差性和离群点问题,对数据条件进行优化处理,把Frobenius范数作为条件进行改进,起到对多视图数据加权的作用。再结合自由度问题,找到多视图数据的最优解,降低目标函数自由度。最后根据K-means优化理论,通过权重系数减少数据对多视图聚类的影响,确定多视图不同簇的聚类中心,从而完成对所有视图数据的优化。基于MATLAB仿真平台,分别对5个数据集采用4种性能评价指标进行仿真验证。实验结果表明,所提出的算法大大减少了运行时间,而且具有较好的聚类性能。 | 李丽亚 闫宏印 | 2021 | 计算机仿真2021，38，8： | 6 |
| 2 | 一种运动平均优化的并行式光束法平差方法显示文摘针对当前大规模影像运动恢复结构中并行式光束法平差收敛性差、精度低的问题,该文提出了一种融合运动平均优化的并行式光束法平差方法。该方法将大规模影像间的匹配关系表示为共视图,利用图分算法将整个区块分为多个子区块,并对各子区块进行快速局部光束法平差;图分后,将各子区块作为顶点构建子区块聚类图;在聚类图上利用运动平均优化,获得各子区块的全局旋转和全局平移参数,同时保持子区块内部的刚体结构和不同子区块间的几何相关性;最后,融合各子区块的重叠区域得到完整场景,实现对整个区块的平差优化。使用大规模无人机影像和地面近景影像数据进行实验,结果表明,相比传统方法,该文方法计算效率提高了10倍;相比当前的并行式方法,该文方法在精度、收敛性和计算时间方面都有明显提高。 | 吴凌辉 肖腾 李鸿辉 高旺 邓非 | 2023 | 测绘科学2023，48，7： | 0 |
| 3 | A low-overhead asynchronous consensus framework for distributed bundle adjustment显示文摘Generally,the distributed bundle adjustment(DBA)method uses multiple worker nodes to solve the bundle adjustment problems and overcomes the computation and memory storage limitations of a single computer.However,the performance considerably degrades owing to the overhead introduced by the additional block partitioning step and synchronous waiting.Therefore,we propose a low-overhead consensus framework.A partial barrier based asynchronous method is proposed to early achieve consensus with respect to the faster worker nodes to avoid waiting for the slower ones.A scene summarization procedure is designed and integrated into the block partitioning step to ensure that clustering can be performed on the small summarized scene.Experiments conducted on public datasets show that our method can improve the worker node utilization rate and reduce the block partitioning time.Also,sample applications are demonstrated using our large-scale culture heritage datasets. | Zhuo-hao LIU Chang-yu DIAO Wei XING Dong-ming LU | 2020 | Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering2020，21，10： | 0 |
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