检索结果-内蒙古大学图书馆

南京理工大学学报 2018年第5期42卷 597-603页

作者：李立江克勤安庆广播电视大学安徽安庆246003 安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246133

为了验证脉冲神经膜系统(SNPS)在运算受限情况下的计算性能,该文在标准SNPS中引入最小串行策略,并研究其语言产生能力。在使用最小串行策略的SNPS的每一步计算中,只有满足相应规则且所含脉冲数最少的神经元才可以激发。首先分析了使用... 详细信息

为了验证脉冲神经膜系统(SNPS)在运算受限情况下的计算性能,该文在标准SNPS中引入最小串行策略,并研究其语言产生能力。在使用最小串行策略的SNPS的每一步计算中,只有满足相应规则且所含脉冲数最少的神经元才可以激发。首先分析了使用最小串行策略的SNPS与有限语言和正则语言的关系,定义了任意多元字母表到二元字母表的映射,构建了能够产生递归可枚举语言的SNPS,设计了加法模块和减法模块。模拟注册机证明,使用最小串行策略的SNPS能够刻画递归可枚举语言,验证了SNPS在最小串行策略下仍具有与图灵机等价的计算能力。

关键词：脉冲神经膜系统最小串行策略递归可枚举语言注册机

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回归核极限学习机的多标记学习算法

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模式识别与人工智能 2018年第5期31卷 419-430页

作者：王一宾程玉胜何月裴根生安庆师范大学计算机与信息学院安庆246133 安庆师范大学安徽省高校智能感知与计算重点实验室安庆246133

基于极限学习机(ELM)的多标记学习算法多使用ELM分类模式,忽略标记之间存在的相关性.为此,文中提出结合关联规则与回归核极限学习机的多标记学习算法(ML-ASRKELM).首先通过关联规则分析标记空间,提取标记之间的规则向量.然后通过提出的... 详细信息

基于极限学习机(ELM)的多标记学习算法多使用ELM分类模式,忽略标记之间存在的相关性.为此,文中提出结合关联规则与回归核极限学习机的多标记学习算法(ML-ASRKELM).首先通过关联规则分析标记空间,提取标记之间的规则向量.然后通过提出的多标记回归核极限学习机(ML-RKELM)得出预测结果.若规则向量不为空,将规则向量与预测结果运算得出最终预测结果,否则最终结果即为ML-RKELM的预测结果.对比实验表明MLASRKELM与ML-RKELM性能较优,统计假设检验进一步说明文中算法的有效性.

关键词：多标记学习极限学习机(ELM) 标记相关性关联规则回归拟合

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基于风险决策的文本语义分类算法

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计算机应用 2016年第11期36卷 2963-2968页

作者：程玉胜梁辉王一宾黎康安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246011

传统的文本分类多以空间向量模型为基础,采用层次分类树模型进行统计分析,该模型多数没有结合特征项语义信息,因此可能产生大量频繁语义模式,增加了分类路径。结合基本显露模式(e EP)在分类上的良好区分特性和基于最小期望风险代价的决... 详细信息

传统的文本分类多以空间向量模型为基础,采用层次分类树模型进行统计分析,该模型多数没有结合特征项语义信息,因此可能产生大量频繁语义模式,增加了分类路径。结合基本显露模式(e EP)在分类上的良好区分特性和基于最小期望风险代价的决策粗糙集模型,提出了一种阈值优化的文本语义分类算法TSCTO:在获取文档特征项频率分布表之后,首先利用粗糙集联合决策分布密度矩阵,计算最小阈值,提取满足一定阈值的高频词;然后结合语义分析与逆向文档频率方法获取基于语义类内文档频率的高频词;采用e EP分类方法获得最简模式;最后利用相似性公式和《知网》提供的语义相关度,计算文本相似性得分,利用三支决策理论对阈值进行选择。实验结果表明,TSCTO算法在文本分类的性能上有一定提升。

关键词：决策粗糙集模型文本分类语义特征项基本显露模式

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基于核极限学习机的标记分布学习

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计算机工程与应用 2018年第24期54卷 128-135页

作者：王一宾田文泉程玉胜裴根生安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246011

标记分布学习作为一种新的学习范式,利用最大熵模型构造的专用化算法能够很好地解决某些标记多样性问题,但是计算量巨大。基于此,引入运行速度快、稳定性更高的核极限学习机模型,提出基于核极限学习机的标记分布学习算法(KELM-LDL)。首... 详细信息

标记分布学习作为一种新的学习范式,利用最大熵模型构造的专用化算法能够很好地解决某些标记多样性问题,但是计算量巨大。基于此,引入运行速度快、稳定性更高的核极限学习机模型,提出基于核极限学习机的标记分布学习算法(KELM-LDL)。首先在极限学习机算法中通过RBF核函数将特征映射到高维空间,然后对原标记空间建立KELM回归模型求得输出权值,最后通过模型计算预测未知样本的标记分布。与现有算法在各领域不同规模数据集的实验表明,实验结果均优于多个对比算法,统计假设检验进一步说明KELM-LDL算法的有效性和稳定性。

关键词：标记分布学习极限学习机回归拟合核函数

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不完备决策系统中规则提取的快速矩阵算法

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系统仿真学报 2008年第15期20卷 4036-4040页

作者：程玉胜张佑生胡学钢安庆师范学院计算机与信息学院安徽安庆246011 合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009

提出了广义决策的不可分辨关系及其不可分辨类、联合决策相容矩阵等概念以及不完备决策系统中基于联合决策相容矩阵的约简和规则提取的快速矩阵算法。将条件属性相容矩阵和决策属性分配决策矩阵合并到一个矩阵中,大大减少了矩阵生成过... 详细信息

提出了广义决策的不可分辨关系及其不可分辨类、联合决策相容矩阵等概念以及不完备决策系统中基于联合决策相容矩阵的约简和规则提取的快速矩阵算法。将条件属性相容矩阵和决策属性分配决策矩阵合并到一个矩阵中,大大减少了矩阵生成过程的比较次数,有效的提高了算法的效率。通过一个实例,说明了算法的执行过程;算法复杂度分析以及相应的对比实验,进一步说明了该方法的有效性。

关键词：粗糙集理论相容矩阵联合决策相容矩阵不完备决策系统

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单视角下基于投影子空间视图的动作识别方法

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系统仿真学报 2023年第5期35卷 1098-1108页

作者：苏本跃孙满贞马庆盛敏安徽省智能感知与计算重点实验室安庆师范大学安徽安庆246133 铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244061 安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246133 安庆师范大学数理学院安徽安庆246133

针对单视角下深度相机跟踪关节点运动存在的自遮挡问题,提出一种基于投影子空间视图的人体动作识别方法。在不增加数据采集设备的情况下,通过子空间投影,将单视角下获得的三维动作序列投影到多个二维子空间中,在二维投影空间寻求最大类... 详细信息

针对单视角下深度相机跟踪关节点运动存在的自遮挡问题,提出一种基于投影子空间视图的人体动作识别方法。在不增加数据采集设备的情况下,通过子空间投影,将单视角下获得的三维动作序列投影到多个二维子空间中,在二维投影空间寻求最大类间距离,以尽可能增加基于多个子空间视图融合后的3D动作类间距离。在自建AQNU数据集的识别率为99.69%,较基准方法提升1.22%。在公共NTU-RGB+D数据集子集的识别率为80.23%,较基准方法提升1.98%。实验结果表明:本文方法可在一定程度上减少单视角数据集的自遮挡问题,提高识别率和计算效率,可达到与多视角数据集相当的识别效果。

关键词：动作识别单视图投影子空间图卷积网络

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结合残差收缩和时空上下文的行为检测网络

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光学精密工程 2023年第4期31卷 552-564页

作者：黄忠陶孟元胡敏刘娟占生宝安庆师范大学电子工程与智能制造学院安徽安庆246133 合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009

针对R-C3D行为检测网络特征提取冗余度高及边界定位不准确的问题,结合残差收缩结构和时空上下文,提出一种改进的行为检测网络(RS-STCBD)。首先,将收缩结构和软阈值化操作融入到3D-ResNet的残差模块中,设计通道自适应阈值的残差收缩单元(... 详细信息

针对R-C3D行为检测网络特征提取冗余度高及边界定位不准确的问题,结合残差收缩结构和时空上下文,提出一种改进的行为检测网络(RS-STCBD)。首先,将收缩结构和软阈值化操作融入到3D-ResNet的残差模块中,设计通道自适应阈值的残差收缩单元(3D-RSST),并级联多个3D-RSST单元构建特征提取网络以消除行为特征中的噪声、背景等冗余信息;然后,在时序候选子网中嵌入多层卷积替代一次卷积,以增加时序侯选片段的时序维度感受野;最后,在行为分类子网引入非局部注意力机制,通过捕获优质行为时序片段间的远程依赖以获取动作时空上下文信息。在THUMOS14和ActivityNet1.2数据集上的实验结果表明:改进网络的mAP@0.5分别达到36.9%和41.6%,比R-C3D方法提升了8.0%和14.8%。基于改进网络的行为检测方法提高了动作边界定位精度和行为分类准确率,有利于改善自然场景下的人机交互质量。

关键词：行为检测网络残差收缩结构时空上下文多层卷积非局部注意力机制

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网络设计中最小度与孤立韧度的平衡

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昆明理工大学学报(自然科学版) 2025年第2期50卷 74-87页

作者：朱林立张海南高炜江苏理工学院计算机工程学院江苏常州213001 云南师范大学信息学院云南昆明650500

最小度和孤立韧度是衡量网络易受攻击性的指标.最近的研究发现,这些参数与分数因子的存在性之间存在内在的联系.利用极图理论的方法,对它们的关联进行了进一步的研究,发现在增加最小度下界的情况下,对应孤立韧度的紧界会随之减少,即两... 详细信息

最小度和孤立韧度是衡量网络易受攻击性的指标.最近的研究发现,这些参数与分数因子的存在性之间存在内在的联系.利用极图理论的方法,对它们的关联进行了进一步的研究,发现在增加最小度下界的情况下,对应孤立韧度的紧界会随之减少,即两个参数之间存在相互平衡的关系.这对网络设计者的参数选择造成了决策困境.为了解决这一问题,将最小度与孤立韧度看成多目标优化问题的帕累托前沿,利用膝盖点计算策略来确定最优参数组合.由于最小度参数在理论上可以无限增加,使得帕累托前沿在该维度上呈现开放性趋势,无法形成封闭的极值点,从而导致传统的膝盖点计算方法无法直接适用于寻找最小度与孤立韧度组合的问题.因此需要引入新的变量ε来刻画孤立韧度的变化,并设计改进的膝盖点计算策略,以确保能够有效识别合理的最优参数组合.

关键词：网络设计分数k-因子孤立韧度多目标优化帕累托前沿

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基于函数型数据时间序列建模的单传感器日常行为识别

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模式识别与人工智能 2018年第7期31卷 653-661页

作者：苏本跃郑丹丹盛敏安庆师范大学计算机与信息学院安庆246133 安庆师范大学安徽省智能感知与计算重点实验室安庆246133 安庆师范大学数学与计算科学学院安庆246133

在基于惯性传感器的人体行为识别中,传统算法常忽略行为的周期性与时序性,对提取特征的滑动窗口大小也有相应要求.文中基于单个腰部传感器分析人体日常行为,提出面向周期行为的函数型数据分析方法和隐马尔可夫模型结合的行为识别算法.首... 详细信息

在基于惯性传感器的人体行为识别中,传统算法常忽略行为的周期性与时序性,对提取特征的滑动窗口大小也有相应要求.文中基于单个腰部传感器分析人体日常行为,提出面向周期行为的函数型数据分析方法和隐马尔可夫模型结合的行为识别算法.首先,使用函数型数据分析方法,拟合周期性日常行为的动作捕捉数据,提取拟合后的单个周期数据.然后基于此周期时间序列数据建立描述各个日常行为过程的隐马尔可夫模型.最后,使用最大似然估计判别行为,得到识别结果.该算法通过单个腰部传感器即可快速有效地识别8种日常行为,在基于用户依赖策略和用户独立策略时识别率较高.

关键词：人体行为识别可穿戴式动作捕捉系统函数型数据分析隐马尔可夫模型单传感器

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利用整数存储无理数的测试数据编码压缩方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2016年第9期28卷 1605-1612页

作者：詹文法梁华国程一飞吴海峰朱世娟安庆师范大学计算机与信息学院安庆246133 合肥工业大学电子科学与应用物理学院合肥230009

针对集成电路测试过程中自动测试设备需要传输大量测试数据到被测芯片,浪费了大量的测试数据传输时间,不能降低芯片测试成本的情况,提出一种整数存储无理数的测试数据编码压缩方法.首先将测试数据按游程长度划分,默认第1个游程长度为小... 详细信息

针对集成电路测试过程中自动测试设备需要传输大量测试数据到被测芯片,浪费了大量的测试数据传输时间,不能降低芯片测试成本的情况,提出一种整数存储无理数的测试数据编码压缩方法.首先将测试数据按游程长度划分,默认第1个游程长度为小数的个位,其他游程长度依次为小数的小数位,将测试数据转换成小数;然后提出用二分查找无理数的方法,将该小数转化成可以整数表示的无理数;最后存储无理数对应的整数表示m,l,k.该方法采取传输测试数据规律而不是测试数据本身的方法,理论上可以将整个测试集的存储转化成对单个或若干个无理数对应整数表示的存储.对部分ISCAS89标准电路中规模较大的时序电路进行实验,结果表明,在同样实验环境下,其压缩效果方面优于Golomb码、FDR码、EFDR码、MFVRCVB码等成熟的编码方法.

关键词：测试数据压缩无理数静态编码动态编码

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