检索结果-内蒙古大学图书馆

智能系统学报 2019年第4期14卷 697-707页

作者：许奇王华彬周健陶亮安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

针对目标跟踪中的状态估计,提出一种智能群体优化滤波算法。算法在贝叶斯滤波的基础上,运用智能群体优化的3种运动模型估计目标的后验状态,其中内聚运动在保持了粒子多样性的情况下增加了样本的权值,分离运动和排列运动相协调能够更加... 详细信息

针对目标跟踪中的状态估计,提出一种智能群体优化滤波算法。算法在贝叶斯滤波的基础上,运用智能群体优化的3种运动模型估计目标的后验状态,其中内聚运动在保持了粒子多样性的情况下增加了样本的权值,分离运动和排列运动相协调能够更加准确地预测下一时刻目标的先验状态。实验结果表明:与标准粒子滤波相比,该算法能够更加准确地估计非线性系统中的后验状态,在复杂多变的场景环境中,表现出更高的跟踪准确性。

关键词：目标跟踪视觉跟踪滤波算法贝叶斯滤波粒子滤波运动模型后验状态智能群体优化

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纳秒激光加工(超)疏水/(超)亲水铝膜的润湿性和雾水收集实验研究

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激光与光电子学进展 2020年第11期57卷 136-142页

作者：丁雅玉苏亚辉陈亮安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 安徽大学电子信息工程学院安徽合肥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230009

用纳秒光纤激光加工结合表面活性剂调控的方式制备了(超)疏水/(超)亲水铝膜,研究了(超)疏水/(超)亲水铝膜表面的润湿性以及雾水收集实验。实验步骤如下:采用纳秒光纤激光钻孔技术加工微孔阵列于35μm厚的铝箔上;在底部铝膜表面喷涂Glac... 详细信息

用纳秒光纤激光加工结合表面活性剂调控的方式制备了(超)疏水/(超)亲水铝膜,研究了(超)疏水/(超)亲水铝膜表面的润湿性以及雾水收集实验。实验步骤如下:采用纳秒光纤激光钻孔技术加工微孔阵列于35μm厚的铝箔上;在底部铝膜表面喷涂Glaco涂层试剂两三次,Glaco试剂中的疏水二氧化硅颗粒黏附在其表面,以改变铝膜表面的润湿性;通过激光二次扫描获得(超)疏水/(超)亲水铝膜。保持通孔量一致,研究了不同孔径下(超)疏水/(超)亲水铝膜的润湿状态、液滴渗透情况以及最佳的雾水收集孔径。结果表明:通孔量一致时,孔径的不同影响(超)疏水/(超)亲水铝膜的润湿状态和水滴的渗透时间以及雾水收集的功能,(超)疏水/(超)亲水铝膜的最佳雾水收集孔径为108μm,其雾水收集量高达最低雾水收集量的31.3倍左右。

关键词：激光技术纳秒激光铝膜润湿性液滴渗透雾水收集

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背景与前景融合的RGB-D图像显著性检测

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计算机科学与探索 2020年第7期14卷 1232-1242页

作者：赵强王爱平刘政怡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 安徽大学信息保障技术协同创新中心合肥230601

RGB-D图像显著性检测是指在传统的2D图像中附加深度信息从而提取显著对象,但是现有的显著性检测模型,大多数只关注显著物体本身,却忽略了背景信息。因此,提出了一个新颖的显著性检测模型,将深度信息同时考虑到背景和前景中提取出显著区... 详细信息

RGB-D图像显著性检测是指在传统的2D图像中附加深度信息从而提取显著对象,但是现有的显著性检测模型,大多数只关注显著物体本身,却忽略了背景信息。因此,提出了一个新颖的显著性检测模型,将深度信息同时考虑到背景和前景中提取出显著区域。首先,通过图像边界信息的背景测量机制来去除前景噪声并从边界超像素中选择背景种子,从而计算出基于背景的显著图;其次,将输入的图像构造成图,并将深度信息引入到图形结构中,利用颜色、深度、位置等线索获取前景种子,从而计算出基于前景的显著图;最后,将背景图和前景图融合获得初始显著图,再加以元胞优化,迭代传播后得到最终的显著图。在三个RGB-D图像显著性检测数据集LFSD、NJU-400、NJU-2000上进行对比实验,实验结果表明,该方法具备有效性,同时也提高了检测准确率。

关键词： RGB-D图像显著性检测前景和背景显著图像融合迭代传播

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基于3D卷积联合注意力机制的高光谱图像分类

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红外技术 2020年第3期42卷 264-271页

作者：王浩张晶晶李园园王峰寻丽娜安徽大学电气工程与自动化学院计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031

由于高光谱图像存在较高的数据维数,会给分类过程带来一些困难。为了提高分类的准确率,提出了一种使用3D卷积联合注意力机制的高光谱图像分类方法。首先,将中心像素与周围相邻的其它像素进行配对,可以通过配对构成多组新的像素对,充分... 详细信息

由于高光谱图像存在较高的数据维数,会给分类过程带来一些困难。为了提高分类的准确率,提出了一种使用3D卷积联合注意力机制的高光谱图像分类方法。首先,将中心像素与周围相邻的其它像素进行配对,可以通过配对构成多组新的像素对,充分利用了像素之间的邻域相关性。接着,将像素对放入3D卷积联合注意力机制网络框架中进行分类,它能够对高光谱图像中的特征进行选择性的学习。最后,通过投票策略获得像素标签。实验是在两个真实的高光谱图像数据集上进行。结果表明,所提出的方法充分挖掘了高光谱图像的光谱空间特征,能有效地提高分类精度。

关键词：高光谱图像分类注意力机制深度学习像素配对

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2010至2020年ICU谵妄领域研究进展:基于知识可视化分析

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中华危重病急救医学 2020年第7期32卷 785-791页

作者：陆宗庆许耀华张金肖文艳华天凤杨旻安徽医科大学第二附属医院重症医学科心肺复苏与危重病实验室合肥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

目的基于知识可视化分析,探讨2010至2020年ICU谵妄领域研究进展。方法收集2010至2020年科学网核心数据库(WOS)及中国知网(CNKI)收录的ICU谵妄相关国内外论著和综述,对文章基本信息进行计量学分析。使用Excel 2019软件对年发文量进行数... 详细信息

目的基于知识可视化分析,探讨2010至2020年ICU谵妄领域研究进展。方法收集2010至2020年科学网核心数据库(WOS)及中国知网(CNKI)收录的ICU谵妄相关国内外论著和综述,对文章基本信息进行计量学分析。使用Excel 2019软件对年发文量进行数据分析;使用VOSviewer 1.6.15软件进行国家、机构和作者信息提取,并绘制相关合作网络,以探究该领域主要研究力量分布及合作关系;使用CiteSpace 5.0.R1软件对高频关键词和突增关键词进行分析,并绘制共被引文献网络,以反映ICU谵妄领域近10年来研究基础演化过程,以及该领域前沿热点信息。结果共收集2010至2020年中文期刊ICU谵妄研究领域论文1102篇以及英文"Article"和"Review"2422篇,显示文献发表量均呈逐年上升趋势;在文献质量方面,大多数文章影响因子集中在2~3,影响因子在5及以上的文章占27.9%(337/1209)。通过可视化分析得出,美国在ICU谵妄研究领域发文量最多(1152篇)且在国际上交流密切,英格兰和加拿大分列第二位和第三位,分别为220篇及204篇;而从发文机构上看,美国范德堡大学医学院不但在发文量上遥遥领先(149篇),且该领域排名前3位的高影响力作者都来自该机构。目前我国在ICU谵妄研究领域发文量低于上述发达国家,但反映突增情况的Burst指数位列第一(7.09),说明国内作者对该领域的兴趣与投入正在增加。国内机构中首都医科大学护理学院发文量最多(23篇),该机构吴瑛为中文发文量最多的作者(14篇),但并未形成规模较大的科学团体,且各个机构间缺乏交流与合作。关键词共现分析显示,国内外ICU谵妄研究领域的热点主要围绕在机械通气患者谵妄的预防与治疗、右美托咪定对于谵妄的作用及谵妄危险因素等方面。通过对共被引文献网络进行聚类显示,聚类4(风险评估)目前处于不断发展的过程中,是ICU谵妄研究领域的新趋势。结论目前ICU谵妄领域的国内外研究存在较大差距,其主要研究力量多集中于美国科研机构,未来研究趋势倾向于谵妄相关风险评估。

关键词： ICU谵妄可视化分析 VOSviewer软件 CiteSpace软件

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针对煤岩体稳定性预测的声发射分形特征研究

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电子器件 2025年第1期48卷 218-222页

作者：李晶杨勇南京审计大学计算机学院江苏南京211815 徐州工业职业技术学院信息工程学院江苏徐州221140 东南大学水声信号处理教育部重点实验室江苏南京210096

根据煤岩体失稳产生的声发射(AE)信号的混沌特性,提出了一种对信号波形分形(WFD)的分析方法,推导了波形分形维数的计算公式,采用混合蛙跳算法(WFD-SFLA)对公式参数进行优化。结合两种典型破裂模式下声发射实验数据,探讨了波形分形维数... 详细信息

根据煤岩体失稳产生的声发射(AE)信号的混沌特性,提出了一种对信号波形分形(WFD)的分析方法,推导了波形分形维数的计算公式,采用混合蛙跳算法(WFD-SFLA)对公式参数进行优化。结合两种典型破裂模式下声发射实验数据,探讨了波形分形维数与短时释放能量的指数关系,采用支持向量机训练44种特征向量,建立煤岩稳定性评价模型。理论分析和实验结果表明:该声发射信号的分形特征实现了对岩体破裂过程的全面详细描述,明显提高了煤岩稳定性预测的精确度和降低了复杂度。

关键词：分形维数声发射失稳破裂岩体稳定性

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基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法

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计算机应用 2020年第12期40卷 3445-3450页

作者：张文龙钱付兰陈洁赵姝张燕平安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230601

基于项目的协同过滤从用户的历史交互项目中学习用户偏好,根据用户的偏好推荐相似的新项目。现有的协同过滤方法认为用户所交互的一组历史项目对用户的影响是相同的,并且将所有历史交互项目在对目标项目作预测时的贡献看作是相同的,导... 详细信息

基于项目的协同过滤从用户的历史交互项目中学习用户偏好,根据用户的偏好推荐相似的新项目。现有的协同过滤方法认为用户所交互的一组历史项目对用户的影响是相同的,并且将所有历史交互项目在对目标项目作预测时的贡献看作是相同的,导致这些推荐方法的准确性受限。针对上述问题,提出了一种基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法,该算法包含两层注意力网络。首先,使用项目级注意力网络为不同历史项目分配不同的权重来捕获用户历史交互项目中最相关的项目;然后,使用项目交互级注意力网络感知不同历史项目与目标项目之间的交互关联度;最后,通过两层注意力网络的使用来同时捕获用户在历史交互项目上和目标项目上的细粒度偏好,从而更好地进行下一步推荐工作。在MovieLens和Pinterest两个真实数据集上进行实验,实验结果表明,所提算法在推荐命中率上与基准模型基于深度学习的项目协同过滤(DeepICF)算法相比分别提升了2.3个百分点和1.5个百分点,验证了该算法在为用户进行个性化推荐上的有效性。

关键词：推荐系统协同过滤深度学习隐式反馈注意力机制

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混合局部因果结构学习

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计算机科学与探索 2021年第4期15卷 754-765页

作者：王雲霞曹付元凌兆龙山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

局部因果结构学习是发现和学习给定一个目标变量的直接原因和直接结果而无需学习一个完整因果网络的过程。目前已有算法通常由两个步骤完成:步骤1使用约束类算法利用独立性测试学习目标变量的马尔科夫毯(MB)或父子节点集(PC),但是该步... 详细信息

局部因果结构学习是发现和学习给定一个目标变量的直接原因和直接结果而无需学习一个完整因果网络的过程。目前已有算法通常由两个步骤完成:步骤1使用约束类算法利用独立性测试学习目标变量的马尔科夫毯(MB)或父子节点集(PC),但是该步骤由于受到有限的数据样本量等因素影响使得独立性测试存在一定的错误性,而导致该步骤精度通常不是很高;步骤2利用V结构及Meek规则来进行边的定向,但是该步骤由于极其依赖于V结构的发现且同样受到有限样本的影响,使得算法精度相对不是很高。基于上述问题,提出利用打分和限制相结合的混合方式来缓减有限样本问题且提高算法精度。步骤1通过在基于限制的算法中加入打分思想来提高数据有效性,进而提出SIAPC算法;步骤2通过利用PC算法得到的定向结果和对部分数据集打分得到的定向结果的交集来确定边的方向,以此来降低对V结构的依赖性且缓减有限样本问题,之后使用独立性测试修正边的定向结果来进一步提高算法精度,进而提出HLCS算法。在标准贝叶斯网络上,实验验证了该算法相对于已有算法在精度方面具有更好的性能且能够有效缓减数据效率问题。

关键词：贝叶斯网络局部因果结构学习马尔科夫毯(MB) V结构

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邻域多粒度粗糙集知识更新增量算法

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小型微型计算机系统 2020年第5期41卷 908-918页

作者：徐怡孙伟康王泉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

邻域多粒度粗糙集由邻域关系族组成,能够有效地处理连续的数值型数据,所以有广泛的应用前景.但在实际应用中,论域的变化会导致多粒度环境下粒度划分的变化,进而导致原始知识的变化,如本文中邻域多粒度粗糙集的正域、负域和边界域的变化... 详细信息

邻域多粒度粗糙集由邻域关系族组成,能够有效地处理连续的数值型数据,所以有广泛的应用前景.但在实际应用中,论域的变化会导致多粒度环境下粒度划分的变化,进而导致原始知识的变化,如本文中邻域多粒度粗糙集的正域、负域和边界域的变化.为了解决这一问题,本文提出了一种基于矩阵的增量式知识更新方法.首先,我们给出了邻域多粒度粗糙集模型的矩阵表示方法.在此基础上,提出了正域、负域和边界域的增量更新算法.通过使用该方法,减少了知识更新的时间复杂度,提高了算法的效率,通过具体的数据集和实验验证了该算法的有效性.

关键词：邻域多粒度知识更新矩阵增量方法

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基于权重分布的多粒度粗糙集模型

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模糊系统与数学 2020年第6期34卷 55-67页

作者：徐怡李宝峰李策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

基于加权粒度的多粒度粗糙集模型仅考虑知识粒度权重的简单累加,而不考虑知识粒度权重的分布情况,不符合实际问题的求解需要。为解决该问题,本文从知识粒度的权重分布角度出发提出了基于权重分布的多粒度粗糙集模型,定义了基于权重组合... 详细信息

基于加权粒度的多粒度粗糙集模型仅考虑知识粒度权重的简单累加,而不考虑知识粒度权重的分布情况,不符合实际问题的求解需要。为解决该问题,本文从知识粒度的权重分布角度出发提出了基于权重分布的多粒度粗糙集模型,定义了基于权重组合分布和基于权重平均分布的两种多粒度粗糙集模型并给出了相关性质,最后通过实例和仿真实验验证了本文所提模型的有效性。

关键词：粗糙集多粒度加权粒度权重分布知识粒度

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