检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2015年第6期38卷 1212-1221页

作者：赵海峰陆明卜令斌孙登第罗斌安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

针对医学图像配准有鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,文中提出一种基于特征点Rényi互信息的医学图像配准算法.起初从模板图像与待配准图像中依次提取出多尺度特征点,其次使用其空间坐标计算特征点Rényi互信息目标函数,实现... 详细信息

针对医学图像配准有鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,文中提出一种基于特征点Rényi互信息的医学图像配准算法.起初从模板图像与待配准图像中依次提取出多尺度特征点,其次使用其空间坐标计算特征点Rényi互信息目标函数,实现图像配准.该算法有效地避免了多模噪声图像间的灰度差异影响,减少了待处理的数据量,同时使用Rényi互信息来消除目标函数所受的局部极值的影响,进一步提高了配准精度.实验证明该算法适于单模和多模医学图像配准,速度较快、精度高、鲁棒性强,是一种有效的自动配准方法,并且具有较好的临床应用价值.

关键词：医学图像配准尺度空间特征点 Rényi互信息

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基于粗糙集理论的影响高校学生成绩因素研究

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计算机技术与发展 2016年第11期26卷 200-204页

作者：蔡兴雨徐怡程智炜安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥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230039

成绩是衡量教师教学质量以及学生学习效果的重要指标。由于影响学生学习成绩的因素众多,教师和学生不能清楚地认识影响成绩的关键因素。一方面,教师无法对教学方法做出有针对性的改进,以提高教学质量;另一方面,学生无法对学习方法做出... 详细信息

成绩是衡量教师教学质量以及学生学习效果的重要指标。由于影响学生学习成绩的因素众多,教师和学生不能清楚地认识影响成绩的关键因素。一方面,教师无法对教学方法做出有针对性的改进,以提高教学质量;另一方面,学生无法对学习方法做出有针对性的改进,以提高学习成绩。为了帮助高校教师及学生准确分析影响学习成绩的关键因素,设计了用于调查影响高校学生学习成绩因素的调查问卷,向该校大一至大四的学生分发调查问卷并收集数据,然后利用粗糙集理论的基于信息熵的启发式属性约简算法,找出影响高校学生学习成绩的关键因素,之后利用基于粗糙集理论的改进的基于分辨矩阵的属性值约简算法,挖掘出影响高校学生学习成绩的关键因素和成绩之间的依赖关系,导出规则集。通过实验验证了该规则集的有效性。研究成果可以帮助高校教师和学生了解影响成绩的关键因素,从而改进教师的教学方法和学生的学习方法。

关键词：高校学生成绩影响因素粗糙集规则提取属性约简

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不同容量平行机下差异工件尺寸的批调度算法

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控制与决策 2015年第12期30卷 2145-2152页

作者：贾兆红李晓浩温婷婷李龙澍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

在容量不同的平行批处理机环境下,针对工件带有不同尺寸和机器适用限制的最小化制造跨度的批调度问题,提出一种有效的蚁群优化算法.该算法基于解的浪费空间定义启发式信息,针对机器容量约束提出两种用于构建解的候选集,从而有效缩小搜... 详细信息

在容量不同的平行批处理机环境下,针对工件带有不同尺寸和机器适用限制的最小化制造跨度的批调度问题,提出一种有效的蚁群优化算法.该算法基于解的浪费空间定义启发式信息,针对机器容量约束提出两种用于构建解的候选集,从而有效缩小搜索空间,并引入局部优化方法提高解的质量.仿真实验结果表明,所提出算法具有较好的性能,并且优于已有的其他算法.

关键词：平行批处理机差异尺寸工件不同机器容量机器适用限制蚁群优化算法

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基于独立分量分析的运动目标检测算法中对通道数选择和观测向量生成方式的实验和分析

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电子与信息学报 2015年第1期37卷 137-142页

作者：张超吴小培吕钊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230039

现有基于独立分量分析(ICA)的运动目标检测算法大多采用单一的观测向量生成方式和2通道数据进行检测,使得现有算法难以获得更加完整精确的目标形态。该文在传统独立分量分析算法的基础上引入4种不同的观测向量生成方式并使用更多通道数... 详细信息

现有基于独立分量分析(ICA)的运动目标检测算法大多采用单一的观测向量生成方式和2通道数据进行检测,使得现有算法难以获得更加完整精确的目标形态。该文在传统独立分量分析算法的基础上引入4种不同的观测向量生成方式并使用更多通道数据进行实验,以此更广泛地涵盖运动目标的运动特性并为提取前景提供更多有效信息,使该算法能有效应对缓慢移动和低区分性目标。多场景下的量化实验分析表明,更多通道数据的使用以及4种观测向量生成方式的综合在合理的误检率代价下使算法达到了更高的检测正确率。

关键词：运动目标检测计算机视觉独立分量分析通道数选择观测向量生成

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基于双重粒化准则的邻域多粒度粗糙集模型

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控制与决策 2015年第8期30卷 1469-1478页

作者：徐怡杨宏健纪霞安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

为了从多粒度、多层次的角度有效处理名义型属性和数值型属性并存的混合数据,首先基于不同的属性集序列和不同的邻域半径构建双重粒化准则,建立基于双重粒化准则的邻域多粒度粗糙集模型;然后给出该模型的相关性质,提出该模型下的属性约... 详细信息

为了从多粒度、多层次的角度有效处理名义型属性和数值型属性并存的混合数据,首先基于不同的属性集序列和不同的邻域半径构建双重粒化准则,建立基于双重粒化准则的邻域多粒度粗糙集模型;然后给出该模型的相关性质,提出该模型下的属性约简算法,约简结果可以根据实际问题的需要灵活选择合适的属性集和邻域半径.实例分析验证了所提出模型和算法的有效性.

关键词：粗糙集多粒度邻域关系双重粒化准则属性约简

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网络分析中求最大流的商空间方法

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计算机学报 2015年第8期38卷 1705-1712页

作者：郑诚张铃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230039

该文研究利用商空间的保真、保假原理给出分析网络的新方法,并以求网络中两点的最大流量为例进行说明,主要工作包括:(1)给出利用保真、保假原理求解问题的基本原则;(2)给出将所研究的问题(求最大流问题)化成"问题求解"形式的... 详细信息

该文研究利用商空间的保真、保假原理给出分析网络的新方法,并以求网络中两点的最大流量为例进行说明,主要工作包括:(1)给出利用保真、保假原理求解问题的基本原则;(2)给出将所研究的问题(求最大流问题)化成"问题求解"形式的方法;(3)利用商空间理论建立对应问题求解的保真、保假原理,并证明对所研究的问题,保真、保假原理均成立;(4)根据保真、保假原理给出求两点最大流量的方法.新方法对求所有的点对点的最大流的计算量由原来需要求n(n-1)/2次点对点的最大流,变成只要求(n-1)次点对点的最大流,显著降低了计算的复杂性.

关键词：粒计算商空间保真原理商逼近原理最大流

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基于改进邻域粒的模糊熵特征选择算法

基于改进邻域粒的模糊熵特征选择算法

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2016苏鲁黑浙四省声学技术学术会议

作者：姚晟徐风赵鹏刘政怡陈菊安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

特征选择是一项重要的数据预处理技术,其目的是在不降低数据分类精度情形下选择一个特征子集,从而对原数据集达到降维的效果,同时也提高学习算法的性能.在邻域粗糙集模型中,传统方法构造出的对象邻域粒未考虑数据的分布问题,使得邻域粒... 详细信息

特征选择是一项重要的数据预处理技术,其目的是在不降低数据分类精度情形下选择一个特征子集,从而对原数据集达到降维的效果,同时也提高学习算法的性能.在邻域粗糙集模型中,传统方法构造出的对象邻域粒未考虑数据的分布问题,使得邻域粒存在一定的误差.首先通过方差来刻画数据的分布,然后根据数据分布提出一种改进的邻域粒,这种改进的邻域粒能够自适应数据的分布,有着较好的优越性,最后将改进邻域粒与邻域模糊熵结合,提出一种特征重要度的评估方式,并给出对应的特征选择算法.实验结果表明,新提出的特征选择算法在特征选择结果、时间消耗和特征子集的分类精度方面都更具一定的优越性.

关键词：数据处理特征选择模糊熵邻域粒

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一种光滑粒子流体动力学数据的后处理方法

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计算物理 2015年第1期32卷 33-39页

作者：李付鹏汪继文欧莽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230039

提出一种光滑流体动力学数据后处理的三角网格化方法.首先确定流场中每个粒子作用域内的配对粒子集;再以当前粒子的配对粒子集为限定条件进行Delaunay三角剖分,可得到由粒子作为节点的三角形单元集;最后对"虚假"单元做过滤处... 详细信息

提出一种光滑流体动力学数据后处理的三角网格化方法.首先确定流场中每个粒子作用域内的配对粒子集;再以当前粒子的配对粒子集为限定条件进行Delaunay三角剖分,可得到由粒子作为节点的三角形单元集;最后对"虚假"单元做过滤处理.算例表明复杂边界条件和严重变形的流体区域上的SPH计算结果都可用该方法处理.

关键词：光滑粒子方法非凸区域 Delaunay三角化后处理

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基于CCA的代价敏感三支决策模型

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南京大学学报（自然科学版） 2015年第2期51卷 447-452页

作者：张燕平邹慧锦赵姝安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

随着数据挖掘和机器学习技术在实际问题中的广泛应用,人们越来越多的发现实际分类问题通常具有代价敏感特性.代价敏感的分类是指在同一分类任务中错误分类的代价是不同的.介绍了一种基于构造性覆盖算法的代价敏感三支决策模型,即将代价... 详细信息

随着数据挖掘和机器学习技术在实际问题中的广泛应用,人们越来越多的发现实际分类问题通常具有代价敏感特性.代价敏感的分类是指在同一分类任务中错误分类的代价是不同的.介绍了一种基于构造性覆盖算法的代价敏感三支决策模型,即将代价敏感引入到基于构造性覆盖算法的三支决策模型.该模型根据误分类之间的大小关系来减少正、负覆盖的个数,从而调整三个域,即正域、负域和边界域的大小.引入代价敏感的目的是尽可能的减少划分损失.实验对比了本文的模型分类结果和基于决策粗糙集的三支决策模型,结果表明,本文的模型分类结果稳定,并且能够通过改变三个域的大小,把分类损失最小化.

关键词：代价敏感三支决策构造性覆盖算法决策粗糙集模型

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改进单高斯模型的视频前景提取与破碎目标合并算法

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信号处理 2015年第3期31卷 299-307页

作者：黄大卫胡文翔吴小培张超周蚌艳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

针对视频背景建模和运动目标检测,本文提出一种基于分块模型更新的单高斯背景建模方法。新方法将视频图像划分为多个区块,并对块内的像素进行统一建模,以替代传统方法中对单像素点的建模。由于块像素的平均更符合高斯分布特性,有利于发... 详细信息

针对视频背景建模和运动目标检测,本文提出一种基于分块模型更新的单高斯背景建模方法。新方法将视频图像划分为多个区块,并对块内的像素进行统一建模,以替代传统方法中对单像素点的建模。由于块像素的平均更符合高斯分布特性,有利于发挥单高斯建模方法的优势,因此增强了算法应对复杂背景的能力,同时分块建模也有效降低了算法复杂性。针对破碎团块的合并问题,本文提出一种"比对就近"的策略,将相隔距离在设定阈值内的团块合并为一个目标。实验结果验证了本文所提方法的有效性。

关键词：前景检测目标检测单高斯模型分块建模团块合并

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