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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

5 篇 学位论文

馆藏范围

5 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

4 篇 工学
- 3 篇 计算机科学与技术...
- 3 篇 软件工程
- 2 篇 控制科学与工程
- 1 篇 生物医学工程（可授...
3 篇 理学
- 1 篇 数学
- 1 篇 生物学
- 1 篇 系统科学
3 篇 管理学
- 3 篇 管理科学与工程(可...
1 篇 哲学
- 1 篇 哲学
1 篇 农学

主题

5 篇 类组织p系统
2 篇 图像分割
2 篇 模糊c均值聚类算法...
2 篇 文本聚类
1 篇 可满足性问题
1 篇 k-medoids聚类算法...
1 篇 生物地理优化算法
1 篇 多视图子空间聚类
1 篇 膜计算
1 篇 差分进化算法
1 篇 多视图谱聚类
1 篇 plinguaplugin
1 篇 谱聚类算法
1 篇 fpga
1 篇 人脸识别分类

机构

4 篇 山东师范大学
1 篇 安徽理工大学

作者

1 篇 葛平平
1 篇 王宁
1 篇 陈慧健
1 篇 桑潇
1 篇 张懂懂

语言

5 篇 中文

检索条件"主题词=类组织P系统"

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详细简洁

排序：

基于类组织p系统的模糊聚类的研究与应用

基于类组织P系统的模糊聚类的研究与应用

引用

作者：张懂懂山东师范大学

学位级别：硕士

p系统是根据生物细胞间的交流、反应等特征抽象得到的计算模型,并行性计算特征使它具有强大的计算功能。聚类分析作为一种重要的数据分析技术被广泛研究,它可以从大批量的文本数据中准确快速地获取有价值的信息,但是在某些细节处理方面... 详细信息

p系统是根据生物细胞间的交流、反应等特征抽象得到的计算模型,并行性计算特征使它具有强大的计算功能。聚类分析作为一种重要的数据分析技术被广泛研究,它可以从大批量的文本数据中准确快速地获取有价值的信息,但是在某些细节处理方面仍然存在一些完善之处,例如初始聚类中心选择不敏感,数据的初始分布情况对聚类结果影响较大,参数的选择不确定,聚类结果稳定性差以及算法时间复杂度较高等。将p系统与聚类算法相结合,可以利用p系统自身具有的极大并行性功能,降低算法时间复杂度,但是p系统依然存在着普适性较低等需要我们进一步完善的工作。基于此,论文针对p系统和聚类算法的结合问题,进行了以下研究工作:对类组织p系统进行了改进,将可进行胞吞与胞吐的细胞功能模型引入类组织p系统中,提出了具有胞吞胞吐功能的类组织p系统,并且进行了理论验证,验证结果表明具有胞吞胞吐功能的类组织p系统具有计算能力完备性。利用组织p系统具有的多膜结构及活性膜的膜释放规则和膜吞并特性来实现聚类中心点的生成和筛选,经实验证明聚类算法的迭代过程能够被该系统有效实现,提高了类组织p系统的普适性。论文提出了两种改进聚类算法,一种是基于胞吞胞吐功能的类组织p系统改进的K-中心点聚类算法(CFKM-RADTp)。另一种是基于胞吞胞吐功能的类组织系统改进的模糊C均值算法(7)Rs FCM-ADTp(8)。前者将初始的聚类中心做了一步优化,并且改变了一下K-medoids中的算法规则,利用了第一章提出的对初始聚类中心做了预处理的步骤,实现了利用规则和多阶段法对算法多次扫描和生成冗余候选中心点问题进行优化改进,提高算法性能。后者利用预处理规则,对初始的随机点进行评估,增加了一步模糊因子。选择较优的初始聚类中心,同时在后续聚类中心点的选择上进行分阶段优化。将改进后的算法与p系统结合,从而提高了算法性能。两种算法均在UCI数据集和经过筛选的人工数据集上进行了实验测试,经过比较可得,所提的两种模糊聚类算法均能在短时间内得到更优的聚类结果。将提出两种改进的聚类算法的应用于文本聚类问题的研究。改进的K-中心点聚类算法(CFKM-RADTp)应用于短文本聚类问题;改进的模糊C均值聚类算法(s FCM-RADTp)应用在普通文本聚类问题。经过对比试验,在聚类准确度和聚类算法运行时间上进行比较得出结果,实验结果表明,本文所提出这两种算法均能获得较好的聚类结果。

关键词：类组织p系统 K-medoids聚类算法模糊C均值聚类算法文本聚类

来源：评论

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基于触发消融规则类组织p系统的进化算法研究及应用

基于触发消融规则类组织P系统的进化算法研究及应用

引用

作者：桑潇山东师范大学

学位级别：硕士

膜计算,又称之为p系统,是一种具有极大并行性特点的分布式计算模型,通过细胞内遗传物质的进化与细胞之间的交流得到的一种抽象模型。p系统主要分为三种:类细胞p系统、类组织p系统和类神经p系统,其中,类组织p系统是在类细胞p系统的基础上... 详细信息

膜计算,又称之为p系统,是一种具有极大并行性特点的分布式计算模型,通过细胞内遗传物质的进化与细胞之间的交流得到的一种抽象模型。p系统主要分为三种:类细胞p系统、类组织p系统和类神经p系统,其中,类组织p系统是在类细胞p系统的基础上,从组织内细胞与细胞之间的通信与合作抽象出来的一种模型,实现了遗传物质的交换、通信与进化。生物地理优化算法(BBO)是一种进化算法,受生物地理学启发,通过不同栖息地之间物种的迁移、变异和灭绝等形式进行信息交流来完成物种的进化,找到与之对应的实际应用问题的最优解。作为广泛应用的算法仍然存在多样性差,易于陷入局部最优等问题。差分进化算法(DE)是基于种群的进化算法,通过群体之间的合作与竞争来实现自身的进化。它具有收敛速度快、搜索能力较好等特点,但对于复杂的优化问题容易陷入局部最优,且参数的设置比较固定,对不同的问题往往会表现出不同的优化性能。为了能够充分利用类组织p系统的特性和计算能力,较好地解决两种进化算法存在的一些缺点,本文从新型触发消融规则类组织p系统、改进生物地理优化算法和改进差分进化算法三个方面进行了研究,主要工作如下:首先,本文提出了新型的触发消融规则类组织p系统,设定了细胞内的除自身之外的其他对象满足特定的数量或者状态条件时自身对象发生触发消融的两种形式的规则,符合生物细胞内遗传物质消融的特点及细胞内规则执行的并行性,并对新型类组织p系统计算能力进行了证明。其次,本文提出了基于触发消融规则类组织p系统的改进生物地理优化算法(DCGBBO-TATp)。对迁移算子进行动态调整,同时获取迁入栖息地和迁出栖息地的特征并进行动态融合,利用高斯分布函数将变异过程分成两阶段进行动态控制,利用反向学习机制使算法跳出当前局部最优,并在8个经典的测试函数上进行测试,取得了较好的优化结果。将改进后的算法与提出的新系统结合,利用触发消融规则实现算法的运行。然后,本文提出了基于触发消融规则类组织p系统的改进差分进化算法(ACMDE-TATp)。对变异算子做差分向量的调整,对交叉算子做出了动态的自适应调整,随着算法的运行动态改变交叉概率,进而跳出局部最优,并在6个经典的基准函数上进行测试,取得了好的优化性能。将改进后的算法与提出的新系统结合,通过触发消融规则实现算法的运行。最后,本文将基于触发消融规则类组织p系统的进化算法在图像分割中进行了应用。将DCGBBO-TATp算法应用于彩色图像分割中,将ACMDE-TATp算法求解灰度图像分割问题,通过不同的评价指标证明算法取得了较好的分割结果。综上所述,本文提出了一种新型的触发消融规则类组织p系统,在其框架下,结合触发消融规则的概念,分别提出了改进BBO算法和改进DE算法,并将优化后的进化算法模型应用于图像分割中,以此来提高分割的效果。

关键词：类组织p系统生物地理优化算法差分进化算法图像分割

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基于动态耦合类组织p系统的聚类算法研究及应用

基于动态耦合类组织P系统的聚类算法研究及应用

引用

作者：王宁山东师范大学

学位级别：硕士

近年来信息技术发展速度与数据更新速度加快,而数据来源复杂多样,数据量以前所未有的速度迅猛增长。为了从庞大的数据中,快速准确地获取有价值的信息,聚类分析作为一种重要的数据分析技术被广泛研究,但仍存在初始聚类中心选择敏感,数据... 详细信息

近年来信息技术发展速度与数据更新速度加快,而数据来源复杂多样,数据量以前所未有的速度迅猛增长。为了从庞大的数据中,快速准确地获取有价值的信息,聚类分析作为一种重要的数据分析技术被广泛研究,但仍存在初始聚类中心选择敏感,数据分布对聚类结果影响较大,参数选择敏感,聚类结果稳定性差以及算法时间复杂度高等缺点。p系统是根据生物间的交流、反应抽象得到的计算模型,具有强大的计算能力,可与图灵机相媲美。将p系统与聚类算法相结合,可利用p系统自身具有的极大并行性,降低算法时间复杂度,但p系统存在普适性较差等缺点。本文对类组织p系统、模糊C均值聚类算法和谱聚类算法进行了研究,主要研究内容如下:1、介绍了研究背景与意义,分别介绍了近几年类组织p系统、模糊C均值聚类算法、谱聚类算法以及基于类组织p系统的聚类算法的国内外研究现状,然后对类组织p系统、模糊C均值聚类算法以及谱聚类算法的基本理论进行了阐述。2、对类组织p系统进行了改进,将耦合细胞和可进行分裂与溶解的细胞引入类组织p系统中,提出了动态耦合类组织p系统。该系统可实现聚类算法的迭代过程,提高了类组织p系统的普适性。3、提出了基于动态耦合类组织p系统的改进的模糊C均值聚类算法与基于动态耦合类组织p系统的改进的谱聚类算法。前者将密度思想引入模糊C均值聚类算法中,利用密度找到初始聚类中心,并使用改进的高斯核函数作为距离度量公式,优化模糊C均值聚类算法,将优化后的算法与p系统相结合,提高算法计算效率。后者将邻域思想引入谱聚类算法中,改进了相似度度量方法,再使用上一章中提出的改进的模糊C均值聚类算法对求得的特征向量进行聚类,将改进后的算法与p系统相结合。在人工数据集与UCI数据集上分别对两种改进的聚类算法进行测试,实验结果表明,两种算法均能在较短时间内,获得较好的聚类结果。4、将提出的两种算法用于解决图像分割问题。改进的模糊C均值聚类算法用于对彩色图像进行分割,改进的谱聚类算法用于对真实图像进行分割。分割结果表明,两种聚类算法均能获得较好的分割结果。

关键词：类组织p系统模糊C均值聚类算法谱聚类算法图像分割

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可满足性问题的改进型类组织p系统的求解研究

可满足性问题的改进型类组织P系统的求解研究

引用

作者：葛平平安徽理工大学

学位级别：硕士

作为首个被证明了的Np完全问题,布尔逻辑表达式的可满足性问题(SAT问题)为计算机复杂性理论奠定了夯实的基础,在硬件电路可行性的测试、计算机科学(包括定理机器证明、机器视觉、数据库)等众多领域都有广泛应用。虽然大多数SAT问题都在... 详细信息

作为首个被证明了的Np完全问题,布尔逻辑表达式的可满足性问题(SAT问题)为计算机复杂性理论奠定了夯实的基础,在硬件电路可行性的测试、计算机科学(包括定理机器证明、机器视觉、数据库)等众多领域都有广泛应用。虽然大多数SAT问题都在表示为合取范式的基础上求解的,但鉴于实际中的布尔表达式有两种形式：合取范式(CNF)和析取范式(DNF),DNF更是其标准形式,但是却鲜有关于DNF可满足性的求解。因此本文将可满足性问题进行了细分扩展,将可满足性问题扩展成两部分来求解。一部分是传统的基于CNF的SAT问题的求解,另一部分是基于DNF的SAT问题的求解。这种划分方式就能够比较全面的涵括可满足性问题的所有情况,大大拓宽了现实中的应用范围。本文利用膜计算的极大并行性,结合基本类组织p系统,模仿自然界中带电生物体组织的生命活动,提出了一种基于细胞分裂的识别型可进化类组织p系统,来求解可满足性问题。该系统能够在短时间内通过细胞分裂得到呈指数型增长的计算细胞,使每个计算细胞处理一种真值分配情况。运用交流规则、分裂规则、进化规则和输出规则在多项式时间内对布尔表达式进行并行处理,这不仅符合生物化学理论和实践,从而能够向环境中输出对象yes或no,以此表明布尔表达式是否满足。通过空间换时间这种方法来在很大程度上增强计算效率。最后,在软件和硬件上分别做了仿真与验证。在软件方面,使用塞尔维亚大学自然科学研究组专门开发出来的编程语言pLingua编写本算法,并结合配套的专用于p系统仿真的pLinguaplugin完成算法的仿真。在硬件方面,采用了具有并行特性的FpGA,通过VHDL语言对硬件的描述建立了相应的膜系统。并且,最终均证明本算法为正确可行的。一直以来,很多学者都致力于SAT问题的求解,将其细分求解并用膜计算解决的并不多见,且膜计算一直面临着软硬件难实现的问题。本文将SAT问题进行细分处理解决,在很大程度上拓宽了现实中的应用范围；利用膜计算高效的计算能力和效率,克服了以往大多数算法由于串行计算而导致计算效率不高的缺点；最后还分别通过软硬件使得该算法得以实现,尤其是通过硬件电路FpGA实现p系统,克服了传统的生化反应实现,推动了膜计算硬件实现的步伐。综上可知,探索膜计算求解SAT问题有着重要现实价值与应用意义。

关键词：可满足性问题膜计算类组织p系统 pLinguaplugin FpGA

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基于多通道类组织p系统的多视图聚类研究与应用

基于多通道类组织P系统的多视图聚类研究与应用

引用

作者：陈慧健山东师范大学

学位级别：硕士

聚类是机器学习和人工智能的一种基本工具,它将一组数据点划分为相应的簇,使得簇内数据点的相似度较高,而簇之间数据点的相似度较低。这是一种无监督的学习技术。随着科学技术的发展,越来越多的数据由多个视图进行表示,即所谓的多视图... 详细信息

聚类是机器学习和人工智能的一种基本工具,它将一组数据点划分为相应的簇,使得簇内数据点的相似度较高,而簇之间数据点的相似度较低。这是一种无监督的学习技术。随着科学技术的发展,越来越多的数据由多个视图进行表示,即所谓的多视图数据。对该类数据进行聚类的操作被称为多视图聚类。多视图聚类能够充分利用多个视图间的一致性信息和互补性信息。与单视图聚类相比,多视图聚类由于其更好的聚类性能而受到广泛关注。每个视图的权重分配方法,相似度矩阵的构建方式以及输出聚类结果的方式等都会对多视图聚类的性能产生或多或少的影响。如何在这些方面进行改进成为了该领域的研究热点。作为自然计算的一个分支,p系统是从生物细胞的结构和功能以及器官和组织等细胞群的协作中抽象出来的分布式并行计算模型。p系统具有和图灵机等价的计算能力。得力于p系统的不确定性以及计算并行性,将多视图聚类算法嵌入到p系统的框架中来运行,提高多视图聚类算法的计算效率。在本文中,提出了类组织p系统的变体,并将其与改进的多视图子空间聚类算法和多视图谱聚类算法结合,具体如下:1、提出了带有权重和规则触发机制的多通道类组织p系统(WRMCTp),在细胞之间设置多个通道,每个通道只能传输特定对象,同时每个通道有权重,能够控制传输特定数量的对象。对于某些规则来说,通过设置触发条件来控制规则的执行。2、提出了再加权多视图子空间聚类算法,是一种基于全局信息的多视图聚类方法,该方法强调了一个样本和其他所有样本之间的关系。首先利用自表示方法构造每个自表示矩阵(看作相似度矩阵),并对每个视图进行融合,得到统一的相似度矩阵和每个视图更新后的相似度矩阵。随后,将在第一步骤中获得的每个视图更新后的相似度矩阵作为输入,然后执行视图融合操作以获得最终的相似度矩阵。同时,将拉普拉斯秩约束(CLR)应用于最终矩阵,从而直接获得聚类结果,而无需额外的聚类步骤。同时,构造了一个具体的WRMCTp系统,设置细胞内的规则以及初始状态,将其与再加权多视图子空间聚类算法结合来提高算法计算效率,并详细说明其运行流程。3、提出了改进的多视图谱聚类算法,是一种基于局部信息的多视图聚类方法,通常侧重于中心顶点与其邻居之间的关系。首先应用k最近邻方法初始化每个视图的相似度矩阵,然后融合为统一相似度矩阵。需要注意的是统一相似度矩阵与每个视图的相似度矩阵属于相互促进更新的关系,因此使用迭代循环更新的方式来优化每个视图的相似度矩阵,并在聚类结果获得阶段,将谱聚类算法和对称非负矩阵分解方法结合,直接输出离散的聚类标签矩阵,得到聚类结果。同时针对该算法设计了一个具体的WRMCTp系统,将其与改进的多视图谱聚类结合提高算法运行效率,详细阐述了运行流程。4、在应用部分,分别将再加权多视图子空间聚类算法与改进的多视图谱聚类算法用来解决人脸识别分类和文本聚类问题,使用ORL数据集进行人脸识别分类实验,该数据集包含了40个不同的人的400张人脸图像,通过不同的特征提取方法构建多个视图,实验验证了再加权多视图子空间聚类算法对人脸识别的准确率要高于其他多视图聚类算法;使用BBCSports数据集进行文本聚类实验,BBCSports数据集由来自2004-2005年BBC体育网站的544篇新闻文档组成,一共包含了五个主题,分别为田径,板球,足球,橄榄球和网球。实验验证了改进的多视图谱聚类算法有较好的文本聚类性能。

关键词：类组织p系统多视图子空间聚类多视图谱聚类人脸识别分类文本聚类

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