检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2018年第7期24卷 1871-1879页

作者：许荣斌王业国王福田何明慧汪梦龙谢莹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 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 安徽大学信息保障技术协同创新中心安徽合肥230601

为了有效监控快递运输过程,对日常快递业务量进行预测,以保证快递包裹能够按时到达。将大量快递包裹运输过程抽象建模以构造多流程实例;提出改进惯性权重的粒子群优化算法和反向传播神经网络的组合模型(IPSO-BP)来预测物流公司日常快递... 详细信息

为了有效监控快递运输过程,对日常快递业务量进行预测,以保证快递包裹能够按时到达。将大量快递包裹运输过程抽象建模以构造多流程实例;提出改进惯性权重的粒子群优化算法和反向传播神经网络的组合模型(IPSO-BP)来预测物流公司日常快递业务量;进而动态申请合适数量云资源以处理变化的业务需求。大量仿真实验证明,在神经网络参数选择合理的情况下,IPSO-BP模型比其他传统方法有更好的预测效果。

关键词：物流运输工作流粒子群优化算法反向传播神经网络快递业务量预测

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基于紧急程度的共享异构资源调度策略

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计算机集成制造系统 2018年第7期24卷 1706-1713页

作者：许荣斌刘鑫程永亮石军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 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 安徽大学信息保障技术协同创新中心安徽合肥230601

为了在有限的时间内处理完成大量业务流程,用有向无环图(DAG)进行建模,解决多DAG共享异构资源调度问题。提出结合相对严格程度和宽松度两种权衡DAG时序约束紧急程度的方法,衡量多DAG任务的优先级;基于紧急程度的异构最早完成时间(HEFT)... 详细信息

为了在有限的时间内处理完成大量业务流程,用有向无环图(DAG)进行建模,解决多DAG共享异构资源调度问题。提出结合相对严格程度和宽松度两种权衡DAG时序约束紧急程度的方法,衡量多DAG任务的优先级;基于紧急程度的异构最早完成时间(HEFT)改进算法,对具有时序约束的多个DAG任务进行调度;探测由于DAG调度紧急程度过高产生的过载现象,利用相关策略对任务进行选择性丢弃,在用户截止期限内完成DAG数量最大化的目标。通过仿真实验证明,所提算法对调度性能有极大的提高。

关键词：业务流程有向无环图任务优先级截止期限相对严格程度 HEFT算法

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基于SOM神经网络的服务质量预测

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软件学报 2018年第11期29卷 3388-3399页

作者：张以文项涛郭星贾兆红何强计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230039 School of Information Technology Swinburne University of TechnologyMelbourne VIC3122Australia

服务质量预测在服务计算领域中是一个热点研究问题.在历史QoS数据稀疏的情况下,设计一个满足用户个性化需求的服务质量预测方法成为一项挑战.为了解决这一挑战问题,提出一种基于SOM神经网络的服务质量预测方法 SOMQP.首先,基于历史QoS数... 详细信息

服务质量预测在服务计算领域中是一个热点研究问题.在历史QoS数据稀疏的情况下,设计一个满足用户个性化需求的服务质量预测方法成为一项挑战.为了解决这一挑战问题,提出一种基于SOM神经网络的服务质量预测方法 SOMQP.首先,基于历史QoS数据,应用SOM神经网络算法分别对用户和服务进行聚类,得到用户关系矩阵和服务关系矩阵;进而,综合考虑用户信誉和服务关联性,采用一种新的Top-k选择机制获得相似用户和相似服务;最后,采用基于用户和基于项目的混合策略对缺失的QoS值进行预测.在真实的数据集WS-Dream上进行了大量实验,结果表明,与经典的CF算法和K-means算法相比,该方法在较大程度上提高了QoS的预测精度.

关键词：质量预测 SOM 神经网络 K-means

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基于字序列的非结构化简历信息解析方法

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计算机工程与设计 2019年第6期40卷 1769-1774页

作者：陈毅符磊张剑黄石磊重庆邮电大学光通信与网络重点实验室重庆400065 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 北京大学深圳研究院广东深圳518057 深港产学研基地深圳市智能媒体和语音重点实验室广东深圳518057 深港产学研基地产业发展中心广东深圳518057

为有效解决传统简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的问题,提出一种基于字序列的非结构化文本简历解析方法。利用BLSTM对字序列进行建模,获得一个包含字序列信息的词表示;由BLSTM神经网络强大的学习能力对特征进行学习,获得相应的... 详细信息

为有效解决传统简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的问题,提出一种基于字序列的非结构化文本简历解析方法。利用BLSTM对字序列进行建模,获得一个包含字序列信息的词表示;由BLSTM神经网络强大的学习能力对特征进行学习,获得相应的特征;根据前后标签的约束,使用CRF获得最优标签序列(CBLSTM-CRF);利用梯度下降算法训练神经网络,使用预训练字向量、Dropout优化神经网络,完成对中文简历的解析工作。实验结果表明,CBLSTM-CRF方法对简历解析的效果优于传统方案,利用BLSTM对字序列进行建模的方法在其它模型上也取得了较好的效果。

关键词：中文简历字序列非结构化神经网络条件随机场

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双波长照明下的非干涉相位恢复算法

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光子学报 2018年第4期47卷 126-134页

作者：程鸿高要利徐姗姗邓会龙韦穗安徽大学电子信息工程学院计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 陆军炮兵防空兵学院十一系合肥230031

针对原有基于强度传输方程(TIE)的非干涉相位恢复技术只适用于单波长条件下近距离传播时相位求解的局限,提出了一种双波长照明条件下的TIE算法.该算法在求解过程中考虑两个波长下相位间的相关约束,并引入了合成波长的概念.同时,考虑到TI... 详细信息

针对原有基于强度传输方程(TIE)的非干涉相位恢复技术只适用于单波长条件下近距离传播时相位求解的局限,提出了一种双波长照明条件下的TIE算法.该算法在求解过程中考虑两个波长下相位间的相关约束,并引入了合成波长的概念.同时,考虑到TIE法在远距离传播时相位恢复精度较低的问题,将其与角谱迭代算法结合,提出了一种双波长混合迭代算法.实验结果表明,双波长TIE算法相位恢复图的误差平均值降低到0.191 2;在远距离传播时,双波长混合迭代算法相位恢复图的误差平均值降低到0.220 2.表明所提算法可以在双波长照明下有效地恢复相位信息,并且不受距离的限制.

关键词：相位恢复强度传输方程双波长角谱迭代合成波长

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基于椭圆形度量谱特征的图像匹配算法

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东南大学学报（自然科学版） 2018年第3期48卷 387-392页

作者：鲍文霞余国芬朱明梁栋安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 中国人民解放军陆军军官学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室合肥230031

为了进一步提高基于谱特征的图像匹配算法的精度并拓宽其应用范围,提出了一种基于椭圆形度量谱特征的图像匹配算法.通过引入对样本数据具有更好区分性的椭圆形几何,结合数据统计特性定义了椭圆形度量.对特征点构造谱特征时,根据椭圆形... 详细信息

为了进一步提高基于谱特征的图像匹配算法的精度并拓宽其应用范围,提出了一种基于椭圆形度量谱特征的图像匹配算法.通过引入对样本数据具有更好区分性的椭圆形几何,结合数据统计特性定义了椭圆形度量.对特征点构造谱特征时,根据椭圆形相对距离选择子特征点集并构造无向加权图,对利用椭圆形度量获取的关联邻接矩阵进行谱分解,基于特征值和谱隙向量的统计量构造椭圆形度量谱特征.在特征点匹配过程中,根据椭圆形距离度量谱特征之间的相似性,建立匹配数学模型,并采用贪心算法进行求解.针对序列图像以及视角变换、形变较大图像的对比实验结果表明,所提算法的匹配正确率保持100%,优于其他谱特征匹配算法.椭圆形度量谱特征提高了匹配算法的精度,对噪声具有较高的鲁棒性.

关键词：图像匹配椭圆形度量谱特征匹配数学模型贪心算法

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基于邻近度的安徽省人均GDP组合预测模型

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重庆工商大学学报（自然科学版） 2019年第4期36卷 95-100页

作者：李燕飞吴涛郭海艳安徽大学数学科学学院合肥230601 安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

针对安徽省人均GDP预测问题,以安徽省2000-2018年人均GDP数据为研究区间,其中2000-2017年数据作为训练集,2018年数据作为测试集,提出了一类新的预测评价指标-邻近度及基于邻近度的组合预测模型,并引入一种新的组合权系数求解方法;首先... 详细信息

针对安徽省人均GDP预测问题,以安徽省2000-2018年人均GDP数据为研究区间,其中2000-2017年数据作为训练集,2018年数据作为测试集,提出了一类新的预测评价指标-邻近度及基于邻近度的组合预测模型,并引入一种新的组合权系数求解方法;首先对训练集进行单项预测,即对训练集数据进行指数预测、抛物线预测和移动平均预测,接下来对各单项预测值综合考虑,建立基于邻近度的加权几何平均组合预测模型,通过求解模型得出各单项预测权系数进而求出基于邻近度的组合预测值,最后分别在测试集和训练集上与其他预测方法预测结果进行比较,并预测安徽省2019-2021年人均GDP数据。

关键词：组合预测邻近度 MEM算法人均GDP

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区间二型模糊语言Z-numbers及其应用

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重庆工商大学学报（自然科学版） 2019年第2期36卷 1-7页

作者：张凤晓张丽平吴涛安徽大学数学科学学院合肥230601 安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

针对区间二型模糊多属性群决策问题,提出了以区间二型模糊语言Z-numbers(IT2FLZNs)为信息环境的群决策方法。首先,在区间二型模糊集和Z-numbers理论基础上提出了区间二型模糊语言Znumbers并定义了其相关运算性质,提出了两个区间二型模... 详细信息

针对区间二型模糊多属性群决策问题,提出了以区间二型模糊语言Z-numbers(IT2FLZNs)为信息环境的群决策方法。首先,在区间二型模糊集和Z-numbers理论基础上提出了区间二型模糊语言Znumbers并定义了其相关运算性质,提出了两个区间二型模糊语言Z-numbers之间的相似度与距离;其次,在专家和属性权重都未知的情况下,根据决策中总体不确定性最小原则,利用相似度构建最优化模型,确定专家和属性的权重,并且通过综合比较各方案的群体效用值、个体遗憾值和亲密度来选择最优方案;最后,通过一个银行流动风险的实例验证所提方法的有效性与可行性。

关键词：区间二型模糊语言Z-numbers 相似度语言尺度函数亲密度多属性群决策

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联合用户兴趣矩阵及全局偏好的推荐算法

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计算机科学与探索 2018年第2期12卷 197-207页

作者：张以文艾晓飞崔光明钱付兰安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230031 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

如何从大量无序的信息中向用户准确推荐其最感兴趣的信息,是推荐系统研究领域的重要课题。为此提出一种融合用户兴趣矩阵及全局偏好的推荐算法,用于个性化服务推荐。首先,引入兴趣标签机制形成用户兴趣链,对用户服务评分集合中未评价服... 详细信息

如何从大量无序的信息中向用户准确推荐其最感兴趣的信息,是推荐系统研究领域的重要课题。为此提出一种融合用户兴趣矩阵及全局偏好的推荐算法,用于个性化服务推荐。首先,引入兴趣标签机制形成用户兴趣链,对用户服务评分集合中未评价服务进行填充,对已评价服务进行互补,从而形成用户兴趣矩阵;其次,采用兴趣矩阵的欧几里德距离进行局部相似度计算;最后,联合用户认知差异和全局行为差异形成全局偏好相似度。算法在有效融入了用户的个性化偏好信息的同时,减少了数据集稀疏性,提高了推荐的准确性。在真实的Movie Lens 1M数据集上进行的大量实验表明,与当前具有代表性的推荐算法相比,算法显著提高了推荐精度。

关键词：协同过滤兴趣链兴趣矩阵全局偏好相似度

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基于次邻近度的组合预测模型研究及其应用

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佳木斯大学学报（自然科学版） 2019年第4期37卷 663-666页

作者：郭海艳李燕飞吴涛安徽大学数学科学学院安徽合肥230039 安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

对邻近度这一概念在实际应用过程中存在的不足做出改进,基于标准化的思想,提出次邻近度的概念,并提出了基于次邻近度的线性组合预测模型。首先给出次邻近度的相关概念,然后分别采用指数预测模型、一元线性回归预测模型、GM(1,1)灰色预... 详细信息

对邻近度这一概念在实际应用过程中存在的不足做出改进,基于标准化的思想,提出次邻近度的概念,并提出了基于次邻近度的线性组合预测模型。首先给出次邻近度的相关概念,然后分别采用指数预测模型、一元线性回归预测模型、GM(1,1)灰色预测模型三种单项预测方法对数据进行预测,接下来建立基于次邻近度的线性组合预测模型,用线性规划方法计算出三种单项预测方法的组合权重。最后求出组合预测结果并对比分析四种预测模型在常用评价指标上预测效果的优劣。从对安徽省2001-2018年GDP的历史数据的实例分析可知,该组合预测模型在各指标上效果均优于单项预测结果,验证了本模型的有效性和和合理性。

关键词：安徽省GDP 次邻近度线性规划组合预测

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