检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2023年第4期34卷 1523-1542页

作者：谢承旺郭华韦伟姜磊华南师范大学数据科学与工程学院广东汕尾516600 南宁师范大学计算机与信息工程学院广西南宁530100 湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南湘潭411202

传统的基于Pareto支配关系的多目标进化算法(MOEA)难以有效求解高维多目标优化问题(MaOP).提出一种利用PBI效用函数的双距离构造的支配关系,且无需引入额外的参数.其次,利用双距离定义了一种多样性保持方法,该方法不仅考虑了解个体的双... 详细信息

传统的基于Pareto支配关系的多目标进化算法(MOEA)难以有效求解高维多目标优化问题(MaOP).提出一种利用PBI效用函数的双距离构造的支配关系,且无需引入额外的参数.其次,利用双距离定义了一种多样性保持方法,该方法不仅考虑了解个体的双距离,而且还可以根据优化问题的目标数目自适应地调整多样性占比,以较好地平衡高维目标解群的收敛性和多样性.最后,将基于双距离构造的支配关系和多样性保持方法嵌入到NSGA-II算法框架中,设计了一种基于双距离的高维多目标进化算法MaOEA/d^(2).该算法与其他5种代表性的高维多目标进化算法一同在5-、10-、15-和20-目标的DTLZ和WFG基准测试问题上进行了IGD和HV性能测试,结果表明,Ma OEA/d^(2)算法具有较好的收敛性和多样性.由此表明,Ma OEA/d^(2)算法是一种颇具前景的高维多目标进化算法.

关键词：进化算法高维多目标优化问题多样性收敛性高维多目标进化算法

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基于形态学滤波和Hough变换的掌纹主线提取方法

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北京交通大学学报 2008年第5期32卷 107-110页

作者：郑艳清裘正定吴介哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

提出一种结合形态学滤波和Hough变换提取掌纹主线的方法,在对方向性掌纹线特征子图像做形态学滤波后,将滤波图像转换至Hough变换参数空间,利用Hough变换具有的点线对偶性,检测参数空间内累加数组的峰值来确定主线的空间位置和走向,并展... 详细信息

提出一种结合形态学滤波和Hough变换提取掌纹主线的方法,在对方向性掌纹线特征子图像做形态学滤波后,将滤波图像转换至Hough变换参数空间,利用Hough变换具有的点线对偶性,检测参数空间内累加数组的峰值来确定主线的空间位置和走向,并展开邻域检测得到主线.本文算法更符合主线的自然生长规律,在成功提取主线的同时消除了粗大掌纹皱纹在主线提取中易产生的干扰.

关键词：掌纹主线特征提取形态学滤波 Hough变换

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基于胶囊网络的群智感知数据分类模型

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传感技术学报 2020年第9期33卷 1305-1312页

作者：刘莹廖祎玮赵国生王健谢宝文哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

针对群智感知平台中感知数据分类的准确度问题,提出了一种基于胶囊网络的感知数据分类模型。首先,构建了群智感知系统模型,结合感知数据构建了胶囊网络结构和样本数据,通过胶囊网络实现了样本数据和预测值之间的映射。然后,胶囊网络对... 详细信息

针对群智感知平台中感知数据分类的准确度问题,提出了一种基于胶囊网络的感知数据分类模型。首先,构建了群智感知系统模型,结合感知数据构建了胶囊网络结构和样本数据,通过胶囊网络实现了样本数据和预测值之间的映射。然后,胶囊网络对样本数据的像素点特征矩阵进行拟合学习,使用动态路由算法更新胶囊网络的耦合系数。最后,结合间隔损失函数和重构损失函数,实现了对基于胶囊网络的感知数据分类模型参数的优化。仿真结果表明相对于残差网络的数据分类模型,所提模型有效提高了数据分类的准确度。

关键词：群智感知胶囊网络数据分类动态路由算法

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基于联合稀疏谱重构的PPG信号降噪算法

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电子学报 2017年第7期45卷 1646-1652页

作者：熊继平蒋定德蔡丽桑汤清华何小卫浙江师范大学数理与信息工程学院浙江金华321004 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110819

针对光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)传感器数据采集降噪问题,本文提出一种基于联合稀疏重构的PPG信号运动噪声降噪算法.该算法通过构建同时间段内PPG信号和加速度信号的频谱矩阵,提取频谱矩阵稀疏特征和该矩阵行稀疏特征,利... 详细信息

针对光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)传感器数据采集降噪问题,本文提出一种基于联合稀疏重构的PPG信号运动噪声降噪算法.该算法通过构建同时间段内PPG信号和加速度信号的频谱矩阵,提取频谱矩阵稀疏特征和该矩阵行稀疏特征,利用压缩感知方法,将PPG信号运动噪声去除过程建模为联合稀疏信号重构过程,并将该过程进一步建模为最优化模型,通过迭代寻优来获得该模型的最优解,结合谱减法,从而有效去除PPG信号中的运动噪声,降低噪声对PPG信号的影响.仿真分析表明,本文提出的算法能有效去除PPG信号中的运动噪声,获得较好的降噪效果.

关键词：光电容积脉搏波心率测量稀疏信号重构压缩感知

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带n-元存在量词的描述逻辑MSC推理

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计算机学报 2009年第8期32卷 1500-1510页

作者：蒋运承唐素勤华南师范大学计算机学院广州510631 中国科学院计算机科学国家重点实验室北京100190 广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西桂林541004

分析了描述逻辑非标准推理的重要性,特别分析了描述逻辑MSC(Most Specific Concept)推理的研究现状和存在的问题.针对目前描述逻辑MSC推理不能处理n-元存在量词的不足,研究了带n-元存在量词的描述逻辑εL(n)的MSC推理问题.提出了一种新... 详细信息

分析了描述逻辑非标准推理的重要性,特别分析了描述逻辑MSC(Most Specific Concept)推理的研究现状和存在的问题.针对目前描述逻辑MSC推理不能处理n-元存在量词的不足,研究了带n-元存在量词的描述逻辑εL(n)的MSC推理问题.提出了一种新的εL(n)-描述图,利用描述树和描述图给出了描述逻辑εL(n)的MSC近似推理算法,并利用εL(n)-描述树嵌套和εL(n)-描述树描述图同态证明了MSC近似推理算法的正确性.作为一个附带的结果,利用εL(n)-描述树描述图同态给出了εL(n)的实例推理算法,也证明了实例推理算法的正确性.

关键词：描述逻辑 n-元存在量词描述树描述图非标准推理 MSC

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基于高阶多型π演算的可生存系统认知模型研究

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系统仿真学报 2016年第2期28卷 275-282页

作者：赵国生张楠王健哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

提出一个具有多层感知能力的可生存系统认知模型。基于高阶多型π演算把认知模型的形式化建模与认知能力的量化分析同步结合,通过对系统运行状态和系统业务及内部结构形式化建模后进行认知能力的量化评估。提出一个具有多层感知能力的... 详细信息

提出一个具有多层感知能力的可生存系统认知模型。基于高阶多型π演算把认知模型的形式化建模与认知能力的量化分析同步结合,通过对系统运行状态和系统业务及内部结构形式化建模后进行认知能力的量化评估。提出一个具有多层感知能力的可生存系统认知模型;基于高阶多型π演算对可生存系统认知模型从两个角度进行形式化建模;利用MWB工具实现对不同攻击场景下的系统可用性、瞬时可用性、稳态可用性和高优先级任务吞吐量的试验。

关键词：可生存系统认知模型高阶多型π演算形式化建模

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基于多源时空数据的冬小麦产量预测模型

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江苏农业科学 2023年第19期51卷 198-208页

作者：刘靖宇李远斌董昊冯俊辰丁云鸿哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

为了应对气候变化、人口增长和粮食需求增长的挑战,大规模可靠的冬小麦产量预测对粮食贸易和政策制定至关重要。将多源时空数据(包括气候数据、土壤数据、卫星数据、时空数据)按照月份进行拆分,去除受人为因素影响最大的10月以及次年的... 详细信息

为了应对气候变化、人口增长和粮食需求增长的挑战,大规模可靠的冬小麦产量预测对粮食贸易和政策制定至关重要。将多源时空数据(包括气候数据、土壤数据、卫星数据、时空数据)按照月份进行拆分,去除受人为因素影响最大的10月以及次年的5月、6月,采用极端梯度提升算法(XGBoost)等6个机器学习算法对山东省2009—2020年13个县(市、区)的冬小麦产量进行预测,并进行相关分析。结果表明,提出的时间划分方式整理的数据集训练出来的模型优于以往的研究,其中XGBoost模型预测精度远高于其他5个预测模型。最佳预测时间段为11月至次年1月。74个变量中贡献度最高的3个变量均为卫星因子,可见卫星数据在农业领域潜力巨大。此外,在数据集中加上时空变量会提高精度,土壤数据和卫星数据也可以在一定程度上提高预测精度。与日光诱导叶绿素荧光(SIF)相比,无蓝光增强型植被指数(EVI2)作用更强,但两者都用能给预测精度带来更大的增幅。

关键词：冬小麦产量预测遥感无蓝光增强植被指数(EVI2) 机器学习 XGBoost

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基于集成学习的忽略成员的方法检测策略

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计算机工程与设计 2023年第9期44卷 2679-2686页

作者：边奕心王露颖赵松朱晓哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

忽略成员的方法是一种Android特有代码异味,为检测这种异味,提出一种基于集成学习的检测策略。将代码度量与文本信息相融合作为特征集;将融合后的特征集输入所构建的Stacking集成学习模型中进行异味检测。为快速、准确获得机器学习所需... 详细信息

忽略成员的方法是一种Android特有代码异味,为检测这种异味,提出一种基于集成学习的检测策略。将代码度量与文本信息相融合作为特征集;将融合后的特征集输入所构建的Stacking集成学习模型中进行异味检测。为快速、准确获得机器学习所需的大量标签数据,提出一种基于Android项目自动构建正负样本的方法。选用开源Android数据集对所提出的方法进行实验验证,实验结果表明,较已有检测方法,该策略能够提高异味检测的精确度。

关键词：代码异味安卓特有代码异味忽略成员的方法文本信息特征融合机器学习集成学习

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基于三支队列的实时云任务节能调度算法

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郑州大学学报（理学版） 2019年第2期51卷 66-71页

作者：姜春茂王凯旋哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150080

利用三支决策的基本思想,提出了面向实时云任务的细粒度任务合并调度算法.其主要思想是利用客户提交的实时任务的截止时间来计算松弛时间,按照松弛时间将任务放入紧急调度队列、正常调度队列和松弛调度队列.结合虚拟机的实际负载情况,... 详细信息

利用三支决策的基本思想,提出了面向实时云任务的细粒度任务合并调度算法.其主要思想是利用客户提交的实时任务的截止时间来计算松弛时间,按照松弛时间将任务放入紧急调度队列、正常调度队列和松弛调度队列.结合虚拟机的实际负载情况,对这三个队列提交任务进行调度.与ETC、ESTC、MTC、ETC&MQS、ESTC&MQS算法进行对比,结果表明,所提出的算法在满足用户SLA的前提下,能够有效降低云能耗.

关键词：三支决策云计算任务合并松弛时间三支队列

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一种基于序贯三支决策的属性约简方法研究

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模糊系统与数学 2021年第6期35卷 48-65页

作者：盛茹雪李红宇姜春茂郭豆豆哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

属性约简一直是粗糙集理论研究的热点问题。近年来,基于启发式的属性约简方法研究逐步兴起,其核心内容是在约简过程中增添最重要的属性,但此类算法存在复杂度高和时间消耗大等问题。针对此,提出一种基于序贯三支决策的属性约简方法。将... 详细信息

属性约简一直是粗糙集理论研究的热点问题。近年来,基于启发式的属性约简方法研究逐步兴起,其核心内容是在约简过程中增添最重要的属性,但此类算法存在复杂度高和时间消耗大等问题。针对此,提出一种基于序贯三支决策的属性约简方法。将属性作为划分策略的治略对象,依据属性重要度进行三支治略:根据属性重要度和阈值将属性分为正划分集合、负划分集合和延迟划分集合。发生正划分的属性集合被接受添加到决策属性集,负划分的属性集合被拒绝添加到决策属性集,对延迟决策的属性集合重复以上操作直至约简结果满足约束条件。此算法根据划分结果选取加入决策属性集的元素集合,从而大大降低了时间消耗。实验选取了8组UCI数据集,在传统全局约简条件和集成约简条件下分别进行,实验结果表明,本文提出算法在两种条件下能够在保证分类精度的前提下,有效降低时间消耗。

关键词：三支决策序贯三支决策邻域粗糙集属性约简属性重要度

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