检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2012年第4期23卷 765-775页

作者：刘全王晓燕傅启明张永刚章晓芳苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093

针对传统遗传算法早熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种双精英协同进化遗传算法(double elitecoevolutionary genetic algorithm,简称DECGA).该算法借鉴了精英策略和协同进化的思想,选择两个相异的、高适应度的个体(精英个体)作为进化... 详细信息

针对传统遗传算法早熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种双精英协同进化遗传算法(double elitecoevolutionary genetic algorithm,简称DECGA).该算法借鉴了精英策略和协同进化的思想,选择两个相异的、高适应度的个体(精英个体)作为进化操作的核心,两个精英个体分别按照不同的评价函数来选择个体,组成各自的进化子种群.两个子种群分别采用不同的进化策略,以平衡算法的勘探和搜索能力.理论分析证明,该算法具有全局收敛性.通过对测试函数的实验,其结果表明,该算法能搜索到几乎所有测试函数的最优解,同时能够有效地保持种群的多样性.与已有算法相比,该算法在收敛速度和搜索全局最优解上都有了较大的改进和提高.

关键词：遗传算法进化算法精英策略协同进化种群多样性

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基于ZigBee的无线传感器网络管理系统架构设计

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吉林大学学报（理学版） 2012年第4期50卷 757-761页

作者：何丽莉孙冰怡姜宇张健胡成全吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

基于WINNA网络管理抽象模型,结合ZigBee协议的应用特征,提出一个新的无线传感器网络管理框架;给出了一个基于代理的节点嵌入式系统架构,并支持异构的网络环境;设计了可视化网络管理平台,提高了网络管理的易用性和工作效率.实验表明,该... 详细信息

基于WINNA网络管理抽象模型,结合ZigBee协议的应用特征,提出一个新的无线传感器网络管理框架;给出了一个基于代理的节点嵌入式系统架构,并支持异构的网络环境;设计了可视化网络管理平台,提高了网络管理的易用性和工作效率.实验表明,该网络管理系统充分利用了有限的网络资源,可提高无线传感器网络应用系统的服务质量.

关键词：无线传感器网络 ZigBee协议网络管理代理

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基于GPU的混合精度平方根共轭梯度算法

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仪器仪表学报 2012年第1期33卷 97-104页

作者：李熙铭欧阳丹彤白洪涛吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学公共计算机教学与研究中心长春130012 吉林大学地球探测科学与技术学院长春130026

针对当前基于GPU的数值算法具有双精度数据性能低下的缺陷。提出了一种适于GPU统一计算架构Fermi-CUDA的混合精度平方根共轭梯度算法用以求解稀疏线性方程组。该算法采用单精度内迭代与双精度外迭代结合的方法,以充分利用GPU体系结构下... 详细信息

针对当前基于GPU的数值算法具有双精度数据性能低下的缺陷。提出了一种适于GPU统一计算架构Fermi-CUDA的混合精度平方根共轭梯度算法用以求解稀疏线性方程组。该算法采用单精度内迭代与双精度外迭代结合的方法,以充分利用GPU体系结构下单精度高性能和双精度高精度的优点。整个算法的计算部分完全在GPU端进行,减少了CPU和GPU之间的数据通信。实现了基于GPU的平方根共轭梯度法、Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法,分析它们作为内迭代算子对算法收敛性的影响。实验表明,该算法获得了与全双精度数据处理等同的计算精度,比GPU全双精度在浮点性能上提升近一倍,相对于CPU全双精度串行算法,最大加速比达到70以上。

关键词：线性方程组平方根共轭梯度算法内外迭代子混合精度图形处理器

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基于集合的细菌群优化算法

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吉林大学学报（工学版） 2012年第6期42卷 1491-1497页

作者：许鑫刘衍珩王爱民陈慧灵孙鑫吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 温州大学物理与电子信息工程学院浙江温州325035

针对细菌觅食优化算法求解高维优化问题时不易跳出局部最优解的问题,引入趋向方向余弦向量和随时间变化的加速系数,控制细菌觅食优化算法的收敛精度和收敛速度,并将改进算法用于求解组合优化问题。依据细菌种群密度计算原则,设计了一种... 详细信息

针对细菌觅食优化算法求解高维优化问题时不易跳出局部最优解的问题,引入趋向方向余弦向量和随时间变化的加速系数,控制细菌觅食优化算法的收敛精度和收敛速度,并将改进算法用于求解组合优化问题。依据细菌种群密度计算原则,设计了一种离散空间和连续空间之间相互转换的规则,同时用集合对细菌觅食优化算法中的算术运算符形式化描述。仿真试验结果表明:基于集合的细菌群优化算法避免了早熟现象,寻优结果优于蚁群算法且接近基于集合的粒子群算法。

关键词：人工智能组合优化问题离散空间细菌觅食优化算法细菌群优化算法

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一种基于Kruppa方程的分步自标定方法

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计算机科学 2012年第9期39卷 266-268,274页

作者：王欣高焕玉张明明吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对摄像机自标定中Kruppa方程求解的非线性优化问题和标定结果的欠鲁棒性,提出一种基于Kruppa方程的分步自标定方法。根据两图像匹配的特征点对采用8点算法求解相应的基本矩阵,其中待匹配图像选用摄像机对同一场景在不同焦距下拍摄的... 详细信息

针对摄像机自标定中Kruppa方程求解的非线性优化问题和标定结果的欠鲁棒性,提出一种基于Kruppa方程的分步自标定方法。根据两图像匹配的特征点对采用8点算法求解相应的基本矩阵,其中待匹配图像选用摄像机对同一场景在不同焦距下拍摄的两帧图片,对图片的特征匹配点建立约束关系,采用最小二乘法求出摄像机的主点坐标,然后利用遗传算法优化Kruppa方程的比例因子,最后通过优化后的比例因子完成摄像机的标定。实验表明,该方法可提高标定精度,并通过对特征点坐标加入高斯噪声,验证了算法的鲁棒性。

关键词：摄像机自标定 Kruppa方程遗传算法基本矩阵

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一种基于信息熵的多维流数据噪声检测算法

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计算机科学 2012年第2期39卷 191-194页

作者：李文忠左万利赫枫龄吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

流数据噪声检测是一个比较困难的领域。由于流数据的一些特殊性,使得以前的一些处理静态数据的算法对于流数据的处理而言都不理想。在局部离群点(LOF)思想的基础上,引入信息熵来计算数据各维属性的信息增益,并根据各维属性的增益来计算... 详细信息

流数据噪声检测是一个比较困难的领域。由于流数据的一些特殊性,使得以前的一些处理静态数据的算法对于流数据的处理而言都不理想。在局部离群点(LOF)思想的基础上,引入信息熵来计算数据各维属性的信息增益,并根据各维属性的增益来计算数据的局部离群度,提出一种多维流数据数据噪声点检测算法EDLOF。实验结果表明,该算法对于多维流数据有较好的适应性,而且具有一定的泛化能力。

关键词：噪声检测流数据数据挖掘信息熵

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一种改进的拉普拉斯水平集医学图像分割算法

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计算机科学 2012年第8期39卷 278-280,303页

作者：王欣薛龙张明明吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

作为图像识别与图像理解的关键步骤,图像分割一直受到人们的重视,很多相应的算法被提出,但它也面临着很多挑战。医学图像分割的难点是对模糊边缘的连续有效分割,为准确的目标提取提供保障。提出一种新的医学图像分割算法,算法在拉普拉... 详细信息

作为图像识别与图像理解的关键步骤,图像分割一直受到人们的重视,很多相应的算法被提出,但它也面临着很多挑战。医学图像分割的难点是对模糊边缘的连续有效分割,为准确的目标提取提供保障。提出一种新的医学图像分割算法,算法在拉普拉斯水平集图像分割算法基础上,融入图像的区域信息,重新定义了驱动水平集表面演化的速度函数。算法除了利用图像的边缘梯度信息外,还充分融合了图像的区域信息,从而在保持图像边缘局部特征的同时,充分利用了区域全局优化的特点,可实现医学图像的有效分割。与经典水平集分割方法相比,改进后的方法能够更好地保持边界的连续性,得到比较完整的分割结果,为图像分析提供可靠的科学数据。

关键词：医学图像分割拉普拉斯算子水平集速度函数

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一种新的不平衡数据学习算法PCBoost

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计算机学报 2012年第2期35卷 202-209页

作者：李雄飞李军董元方屈成伟吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长春理工大学应用数学系长春130022 长春理工大学经济管理学院长春130022

现实世界中广泛存在不平衡数据,其分类问题是机器学习研究中的一个热点.多数传统分类算法假定类分布平衡或误分类代价均衡,在处理不平衡数据时,效果不够理想.文中提出一种不平衡数据分类算法-PCBoost.算法以信息增益率为分裂准则构建决... 详细信息

现实世界中广泛存在不平衡数据,其分类问题是机器学习研究中的一个热点.多数传统分类算法假定类分布平衡或误分类代价均衡,在处理不平衡数据时,效果不够理想.文中提出一种不平衡数据分类算法-PCBoost.算法以信息增益率为分裂准则构建决策树,作为弱分类器.在每次迭代初始,利用数据合成方法添加合成的少数类样例,平衡训练信息;在子分类器形成后,修正"扰动",删除未被正确分类的合成样例.文中讨论了数据合成方法,给出了训练误差界的理论分析,并分析了集成学习参数的选择.实验结果表明,PCBoost算法具有处理不平衡数据分类问题的优势.

关键词：数据挖掘不平衡数据集成学习提升扰动

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基于HMAX模型和非经典感受野抑制的轮廓提取

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吉林大学学报（工学版） 2012年第1期42卷 128-133页

作者：赵宏伟崔弘睿戴金波臧雪柏吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长春师范学院计算机科学与技术学院长春130032

针对图像里处于复杂纹理背景中物体的轮廓提取正确率低的问题,首先研究了基于非经典感受野抑制的轮廓提取算法和HMAX模型,然后利用HMAX模型所具备的具有基本视皮层功能结构的优点,弥补了前者所依据的生物学视觉结构比较简单的不足,最后... 详细信息

针对图像里处于复杂纹理背景中物体的轮廓提取正确率低的问题,首先研究了基于非经典感受野抑制的轮廓提取算法和HMAX模型,然后利用HMAX模型所具备的具有基本视皮层功能结构的优点,弥补了前者所依据的生物学视觉结构比较简单的不足,最后提出并实现了基于HMAX模型和非经典感受野抑制的轮廓提取算法。通过与Canny算子和非经典感受野抑制的轮廓提取算法的评估比较,表明本文算法有效提高了轮廓提取的正确率。

关键词：计算机应用轮廓提取非经典感受野抑制 HMAX模型

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基于元分析的差异表达基因识别

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吉林大学学报（工学版） 2012年第5期42卷 1262-1266页

作者：吴佳楠周春光刘桂霞沈薇郑明周柚吉林大学计算机科学与技术学院长春130022 长春大学计算机科学与技术学院长春130022 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130022

针对传统差异表达基因识别方法不能处理异质性数据集以及分析结果偏差较大的问题,提出了一个基于元分析及标准差过滤技术的差异表达基因识别算法标准差排序分析(RS-DM)。对来自于不同实验平台的数据进行整合分析,过滤掉伪差异表达基因PD... 详细信息

针对传统差异表达基因识别方法不能处理异质性数据集以及分析结果偏差较大的问题,提出了一个基于元分析及标准差过滤技术的差异表达基因识别算法标准差排序分析(RS-DM)。对来自于不同实验平台的数据进行整合分析,过滤掉伪差异表达基因PDEGs,并找出遗失的真正的差异表达基因TDEGs。经实验验证,算法简单有效。

关键词：计算机应用生物信息学元分析差异表达基因识别基因芯片数据标准差

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