检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2019年第11期36卷 3278-3281,3309页

作者：郑诚曹杨安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

针对网格密度聚类算法存在的网格宽度和密度阈值难以确定以及聚类精度不高的缺陷,提出了一种参数自适应的网格密度聚类算法。定义了数据集标准化离散度的概念,运用数据集的自然分布信息自适应地计算出每一维较优的分割宽度,对不同的密... 详细信息

针对网格密度聚类算法存在的网格宽度和密度阈值难以确定以及聚类精度不高的缺陷,提出了一种参数自适应的网格密度聚类算法。定义了数据集标准化离散度的概念,运用数据集的自然分布信息自适应地计算出每一维较优的分割宽度,对不同的密度阈值统计其噪声样本对象的数量,绘制了噪声曲线,从噪声曲线中获得最佳的密度阈值,而且增加了类簇边缘处理技术,进一步提高了聚类的质量。仿真实验表明,改进后的算法可获得更好的聚类效果。

关键词：网格密度聚类空间划分噪声曲线

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基于卷积神经网络的基因剪接位点预测

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盐城工学院学报（自然科学版） 2020年第2期33卷 20-24页

作者：李国斌杜秀全李新路吴志泽合肥学院人工智能与大数据学院安徽合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于... 详细信息

研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于人类基因HS3D供体数据集,与传统机器学习方法进行预测比较,结果表明预测模型的主要性能指标,包含马修斯相关系数(MCC)、灵敏度(SN)均超过传统的机器学习方法。

关键词：深度学习卷积神经网络剪接位点预测 K-MER编码

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基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络的畸变校正研究

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计算机测量与控制 2019年第5期27卷 77-81页

作者：王岚李新华安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法;该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子;在畸变校正中... 详细信息

针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法;该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子;在畸变校正中,该算法通过网络的输入输出建立理想点与畸变点的关系,使用改进的遗传模拟退火算法来优化神经网络中的阈值与权值,然后使用基于LM算法的BP神经网络进行局部优化,最后通过插值算法得到校正后的图像;实验表明,该算法能够较好的对图像进行畸变校正,同时与传统的BP神经网络算法相比精度更高,收敛速度更快。

关键词：畸变校正遗传算法模拟退火算法 BP神经网络

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基于Avalon总线的音频频谱分析系统设计与实现

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计算机技术与发展 2019年第3期29卷 169-172页

作者：姚梦茹胡永兵李慧安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

伴随电子与通信技术的发展,数字音频广播、多媒体通信等这些数字音频处理技术在社会上得到了广泛的应用,同时对人们生活的影响日益深远。目前市面上的多数调音器都是使用振动原理的,一些高端的调音器会同时使用声音原理和振动原理配合... 详细信息

伴随电子与通信技术的发展,数字音频广播、多媒体通信等这些数字音频处理技术在社会上得到了广泛的应用,同时对人们生活的影响日益深远。目前市面上的多数调音器都是使用振动原理的,一些高端的调音器会同时使用声音原理和振动原理配合调音。市面上的乐器声音识别调音器虽然小巧便携,但是在准确性上有待提高,而且现有的调音器的种类比较少。为了提高识别准确率,使识别设备微型化,基于FPGA中的Avalon总线技术和快速傅里叶变换算法,设计实现了一种实时高效的音频频谱分析系统。该系统实时完成了各种音乐信号的识别与分析,克服了传统调音器的限制,可以对多种乐器进行调音,大大提高了乐器的音准,克服了一种调音器只能调节一种乐器的限制,并且提高了调音器的使用率。

关键词： FPGA Nios Ⅱ系统 Avalon总线频谱分析快速傅里叶变换

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基于随机隐含层权值神经网络的瓦斯浓度预测

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计算机工程与科学 2019年第4期41卷 699-707页

作者：张以文郭海帅涂辉余国锋安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 煤矿瓦斯治理国家工程研究中心安徽淮南232001

煤矿的安全生产一直是人们重点研究的课题之一。在众多的煤矿开采安全事故中,瓦斯引起的事故占到了大多数。对井下生产线的瓦斯浓度进行实时准确的预测,提前预知生产环境是否处于安全状态,对煤矿的安全生产来说意义重大。针对这一问题,... 详细信息

煤矿的安全生产一直是人们重点研究的课题之一。在众多的煤矿开采安全事故中,瓦斯引起的事故占到了大多数。对井下生产线的瓦斯浓度进行实时准确的预测,提前预知生产环境是否处于安全状态,对煤矿的安全生产来说意义重大。针对这一问题,提出了一种基于NSGA-II训练的随机隐含层神经网络(BNSGA-II NN)来进行瓦斯浓度预测的方法。一方面,NSGA-II需要设定的参数少,使用较为简单;另一方面,NSGA-II中的交叉变异机制避免了陷入局部最优解。为了证明NSGA-II训练的随机隐含权值神经网络的预测质量,通过实验与PSOGSA训练的随机隐含层神经网络(PSOGSA NN)进行了对比。实验结果表明,BNSGA-II NN的预测质量明显高于PSOGSA NN的预测质量。

关键词：瓦斯浓度预测随机隐含层权值神经网络 BNSGA-Ⅱ NN

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基于稠密网络的DNA结合蛋白质预测方法

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重庆科技学院学报（自然科学版） 2020年第5期22卷 81-85页

作者：李国斌杜秀全李新路吴志泽合肥学院人工智能与大数据学院合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

提出了一种基于深度学习的DNA结合蛋白识别方法(DBP-DenseNet)。以稠密网络代替传统的金字塔式卷积神经网络(CNN)结构,将上一层的特征信息整合到下一层,利用层间的特征融合来学习整个氨基酸序列的综合特征;由双向长短期记忆网络(Bi-LSTM... 详细信息

提出了一种基于深度学习的DNA结合蛋白识别方法(DBP-DenseNet)。以稠密网络代替传统的金字塔式卷积神经网络(CNN)结构,将上一层的特征信息整合到下一层,利用层间的特征融合来学习整个氨基酸序列的综合特征;由双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)负责在氨基酸序列上下文中获取长期依赖关系。实验结果表明,稠密连接可以有效提高模型的特征表达能力。

关键词： DNA结合蛋白预测词嵌入稠密网络双向长短期记忆网络

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基于自适应邻域空间粗糙集模型的直觉模糊熵特征选择

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计算机研究与发展 2018年第4期55卷 802-814页

作者：姚晟徐风赵鹏纪霞计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

特征选择是数据预处理中一项很重要的技术,主要从原始数据集的特征中选出一些最有效的特征以降低数据集的维度,从而提高学习算法性能.目前基于邻域粗糙集模型的特征选择算法中,由于没有考虑数据分布不均的问题,对象的邻域存在一定的缺陷... 详细信息

特征选择是数据预处理中一项很重要的技术,主要从原始数据集的特征中选出一些最有效的特征以降低数据集的维度,从而提高学习算法性能.目前基于邻域粗糙集模型的特征选择算法中,由于没有考虑数据分布不均的问题,对象的邻域存在一定的缺陷.为了解决这个问题,采用方差来度量数据的分布情况,重新定义二元邻域空间,基于此提出自适应二元邻域空间的粗糙集模型,并将该模型与邻域直觉模糊熵结合作为特征评估的方式,进而构造相应的特征选择算法.UCI实验结果表明:所提出的算法能够选出更小且具有更高分类精度的特征子集,同时算法拥有更少的时间消耗.因此所提的特征选择算法具有更强的优越性.

关键词：粗糙集邻域方差二元邻域空间邻域直觉模糊熵特征选择

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差异容量平行批机器环境下基于弱选择约束的调度算法

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控制与决策 2018年第8期33卷 1363-1372页

作者：贾兆红杨洋张以文安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

研究动态到达的差异工件在容量不同的平行批处理机环境下,最小化制造跨度的调度问题,并提出一种有效的元启发式算法.给出一个下界以评价算法的性能,针对所构建批的第1个工件的选择提出弱约束标准及两个基于弱约束的首工件选择策略,并引... 详细信息

研究动态到达的差异工件在容量不同的平行批处理机环境下,最小化制造跨度的调度问题,并提出一种有效的元启发式算法.给出一个下界以评价算法的性能,针对所构建批的第1个工件的选择提出弱约束标准及两个基于弱约束的首工件选择策略,并引入到蚁群优化算法.最后通过仿真实验将所提出的改进蚁群算法与已有算法和使用传统选择策略的蚁群算法进行比较,实验结果表明,在建批过程中使用首工件弱约束策略和弱约束下工件尺寸大高概率选择策略是有效的,所提算法的搜索性能较其他算法具有明显优势.

关键词：批调度平行机差异机器容量弱约束蚁群算法

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一种新型小型化十一频段手机天线设计

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西安电子科技大学学报 2018年第2期45卷 116-121页

作者：杨明孙玉发安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 亳州学院电子与信息工程系安徽亳州236800

现有手机天线结构复杂、剖面高和尺寸大,为了缩小手机天线的尺寸,研究了小型化低剖面双层微带天线频带展宽的方法,提出了一款紧凑耦合的小型化十一频段手机天线,尺寸仅为37.0mm×7.2mm.该天线通过馈电单极子和地枝节耦合技术,激发... 详细信息

现有手机天线结构复杂、剖面高和尺寸大,为了缩小手机天线的尺寸,研究了小型化低剖面双层微带天线频带展宽的方法,提出了一款紧凑耦合的小型化十一频段手机天线,尺寸仅为37.0mm×7.2mm.该天线通过馈电单极子和地枝节耦合技术,激发多个谐振模,拓宽高频带宽,再利用加载电感方法,使低频谐振点偏移,拓宽低频带宽.实测结果表明,该方法可以有效展宽天线频带,能够覆盖长期演进、无线广域网8个频段,并且满足全球定位系统、无线保真以及蓝牙频段内S11小于-10dB的要求,与传统微带天线相比,该天线具有尺寸更小、结构简单、频带宽等优点,具有良好的辐射增益和辐射效率.

关键词：长期演进小型化多频段手机天线

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任务粒化的质量约束感知服务组合

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计算机研究与发展 2018年第6期55卷 1345-1355页

作者：张以文崔光明严远亭赵姝张燕平计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230031 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

随着服务计算的发展,越来越多的资源以服务的形式发布与使用,服务提供商间的竞争日趋激烈,合作共赢成为必然趋势,但考虑质量约束关系服务组合优化问题复杂性大大增强.为解决这一问题,在充分考虑候选服务间质量约束的同时,对服务组合业... 详细信息

随着服务计算的发展,越来越多的资源以服务的形式发布与使用,服务提供商间的竞争日趋激烈,合作共赢成为必然趋势,但考虑质量约束关系服务组合优化问题复杂性大大增强.为解决这一问题,在充分考虑候选服务间质量约束的同时,对服务组合业务流程进行任务粒化,提出基于任务粒化的质量约束感知服务组合优化方法(Tg-QcA).首先,通过理论分析,验证每种QoS聚合方式均具有子模态性质以及多属性服务组合问题的效用函数仍具有子模态性质,保证了基于任务粒化优化方法的完备性;其次,通过质量约束建模,利用任务间的隶属度进行任务粒化划分,对原问题进行分解,有效降低了问题求解规模;最后,大量的仿真模拟实验结果表明:所提模型与算法具有很好的可行性、高效性和稳定性.

关键词：服务组合任务粒化质量约束子模服务质量

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