毛嘉莉
- 作品数：50 被引量：237H指数：6
- 供职机构：华东师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省教育厅科学研究项目西华师范大学科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程语言文字更多>>
- 面向轨迹流的聚类与异常检测技术研究
- 随着移动定位技术的蓬勃发展与移动定位设备的广泛应用,衍生了海量移动对象的位置信息。该类位置数据包含地理坐标、速度、方向以及时间戳等信息,被实时采集且持续增加,形成了大规模、高速的集中式/分布式轨迹流。及时、有效的对轨迹流...
- 毛嘉莉
- 关键词：聚类概念漂移异常检测分布式可伸缩性
- C4.5算法在指导自主学习过程中的应用研究
- 2008年
- 在基于网络环境的自主学习模式下,良好的自主选课是进行有效自主学习的前提,人为地对自主学习行为进行指导并不现实。利用面向属性归纳和决策树C4.5算法对自主学习信息进行分析,帮助自主学习者找出学习的专业取向,能够使自主学习者有针对性地学习,实现高校对自主学习者的有效管理,促进自主学习模式的全面形成。
- 刘敏滕华毛嘉莉董文
- 关键词：J2EE自主学习模式数据挖掘C4.5算法面向属性归纳
- 城市共享单车的动态调度策略被引量：2
- 2019年
- 为满足城市共享单车用户的用车需求,提高共享单车的使用效率,结合路况信息提出了一个两阶段的共享单车实时投放与调度框架:在离线建模阶段,基于历史的短程出租车轨迹数据聚类,使用区域提取技术(Regional Extraction Technique,RET)获取不同时段的城市热门用车区域、用车频次与行程结束后的热门停车区域及其停车频次;在线调度阶段,建立共享单车的实时调度优化模型(Real-time OptimizationModel,ROM),根据下一时段的热门用车区域,搜索当前时段内距离其较近的k近邻单车停车区域,并结合实时路况为调度车推荐前k条路况良好的行车线路.出租车轨迹数据集上的实验表明,所提的调度策略相较于传统的自行车调度策略具有较好的有效性.
- 谢青成毛嘉莉刘婷
- 关键词：动态调度实时路况
- 基于均值分割双直方图均衡化的彩色图像增强
- 2013年
- 通过直方图均衡化来处理图像达到图像的增强,会改变原始图像的亮度,造成某些细节的消失,甚至有的会过度地增强使结果图像有些失真,所以它满足不了某些领域需要高度的亮度保持图像处理的需求,很少被应用于电子产品中。本文提出了直方图均衡化的一个新的扩展算法,来克服上述的缺点,即基于均值分割的双直方图均衡化的彩色图像增强算法。此算法是对通过基于图像均值分割输入图像所得到的两幅子图,分别独立地进行直方图均衡化,而所得结果均衡化子图是围绕其输入均值有界的。结果表明在进行图像对比度提高的同时,相对于典型的直方图均衡化,更能有效明显地保持输入图像的平均亮度,而且可以提供更加自然的增强,此增强方法可以被应用于消费者电子产品。
- 姜冬琴李明东毛嘉莉
- 关键词：直方图均衡化彩色图像子图医学图像处理灰度级纹理分析
- 一种面向大宗物流的运输终点校准方法及系统
- 本发明公开了一种面向大宗物流的运输终点校准方法，包括：基于运单时间信息，提取货车运单轨迹；消除轨迹中速度异常轨迹点，获取每个轨迹点的匹配道路；从驶离道路部分的轨迹点序列中获取速度为零的子序列中的停留点，聚类产生停留区域；...
- 吴涛毛嘉莉朱开旋沈文怡周傲英
- 一种面向大宗物流的运输到达时长预测方法
- 本发明公开了一种面向大宗物流的运输时长预测方法，鉴于运输过程中停留时间的不确定性和行驶时间与停留时间之间的相互制约效应导致预测性能低下的问题，提出了基于Transformer和多因素注意力机制的运输时长预测框架。该模型利...
- 杨苗苗吴涛毛嘉莉周傲英
- 一种基于注意力机制的货运车辆仓库逗留时长预测方法
- 本发明公开了一种基于注意力机制的货运车辆仓库逗留时长预测方法，利用深度学习技术，按照大宗货运车辆在厂内装货时的不同排队状态设计了分别与之对应的深度学习模块。根据装运作业已完成车辆信息感知仓库的作业能力，基于作业中车辆与排...
- 毛嘉莉吕星仪赵威郭烨周傲英
- 一种结合货车任务状态的厂区道路拥堵预测方法及预测系统
- 本发明公开了一种结合货车任务状态的厂区道路拥堵预测方法，本发明方法根据货车装卸任务状态信息对每辆货车进行编码，再通过融合每条道路上所有行驶货车的编码获得该条道路的交通信息编码。随后，构建时空注意力模块，以前述步骤获得的历...
- 赵威毛嘉莉吕星仪周傲英
- 数据库原理及应用课程教学改革的研究与实践被引量：6
- 2011年
- "数据库原理及应用"是计算机及相关专业的专业核心课程,基于该课程的教学现状,结合教学实践,从课程内容体系、教学方法、实践环节等方面提出了改革的思路与方法,在教学实践中收效显著.
- 毛嘉莉李明东赖晓风
- 关键词：数据库原理及应用教学方法教学改革
- 基于滑动窗口的分布式轨迹流聚类被引量：3
- 2018年
- 随着移动定位技术的蓬勃发展和移动定位设备的广泛应用,衍生了海量移动对象的位置信息.该类位置信息包含地理坐标、速度、方向以及时间戳等信息,被实时采集且持续增加,形成了大规模高速的分布式轨迹数据流.及时、有效地对分布式的轨迹流数据进行在线聚类分析,可以实时获取移动对象的共同移动趋势.由于轨迹数据流固有的海量、高速、偏态分布、时变进化且存在概念漂移的特性以及在线聚类的严格时空开销需求,基于静态轨迹数据的聚类方法不能直接应用于分布式轨迹流的在线聚类分析.分布式的轨迹流聚类研究面临巨大挑战,研究工作仍处于初期探索阶段.为解决上述问题,面对地理上分散采集的轨迹流数据,亟需设计高效的并行聚类分析任务及确保传输开销最小化的通信机制来满足低处理延迟的实时聚类需求.该文首先设计了分布式聚类概要数据结构以实时获取相似轨迹簇的时空特征,继而维护持续进化的分布式轨迹数据流.在此基础上,以减少通信开销提高分布式轨迹流聚类效率为目标,提出了一个在线处理分布式轨迹数据流的增量聚类算法(OCluDTS).OCluDTS方法使用基于滑动窗口模型的两层分布式框架,通过多个远程节点并行聚类局部轨迹流以及协调者节点合并局部聚类结果的方式,确保分布式轨迹流聚类获得与集中式方法相同的精度.此外,为了进一步降低OCluDTS算法的总执行开销,提出了仅限于聚类更新的远程节点传输聚类结果给协调者节点以及基于协调者节点相似性计算的剪枝策略等优化措施.最后,理论分析以及基于真实轨迹数据集的实验结果验证了OCluDTS算法处理大规模分布式轨迹流数据时的有效性和高效性.
- 毛嘉莉毛嘉莉宋秋革金澈清周傲英
- 关键词：聚类概念漂移
