检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2020年第11期41卷 2268-2273页

作者：徐怡孙小军安徽大学计算机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

在实际环境中,经常需要划分出一批对象,而对象的属性可能是动态变化的,针对这种属性动态更新的条件下选出一定数量对象的问题,提出一种属性动态更新的三支决策模型.首先针对属性动态更新的特点,建立属性关联度和重要度,然后针对更新的属... 详细信息

在实际环境中,经常需要划分出一批对象,而对象的属性可能是动态变化的,针对这种属性动态更新的条件下选出一定数量对象的问题,提出一种属性动态更新的三支决策模型.首先针对属性动态更新的特点,建立属性关联度和重要度,然后针对更新的属性,提出一种属性比的定义来构造三支决策的评估函数,同时对更新后的属性的值排序,提出一种基于基尼系数计算对象偏差的方法来动态计算三支决策的阈值.根据计算的阈值和对象的评估函数,属性动态更新的三支决策模型被建立,能在属性更新后动态划分对象.进一步对于模型可能出现两种异常划分问题,给出了相应的解决方法,最后通过在改造的四个数据集上实验仿真,结果表明在属性动态更新情况下能有效划分对象,模型是可行的和有效的.

关键词：三支决策排序属性值自适应阈值基尼系数动态更新

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超密集异构网络中过载MEC服务器的协作卸载

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西安电子科技大学学报 2020年第2期47卷 126-134页

作者：王忍王翊胡艳军蒋芳许耀华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 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室上海200050

由于移动边缘计算可通过借助边缘计算服务器实现计算任务卸载,不再受限于移动终端的计算能力,所以当边缘服务器过载时,往往会选择排队、推迟或拒绝移动终端的业务请求。但现有研究大都没有考虑此时服务器如何缓解负载压力,由于服务中断... 详细信息

由于移动边缘计算可通过借助边缘计算服务器实现计算任务卸载,不再受限于移动终端的计算能力,所以当边缘服务器过载时,往往会选择排队、推迟或拒绝移动终端的业务请求。但现有研究大都没有考虑此时服务器如何缓解负载压力,由于服务中断和等待延长,用户的服务质量将明显恶化。研究了将过载移动边缘计算服务器的任务卸载到与其同一协作区间的其他服务器来提高计算卸载能力。将罚函数与两步拟牛顿法相结合给出了优化方法,联合优化包含边缘计算网络总时延和能耗的联合效用函数。针对优化目标对时延或者能效的不同需要,使用经验因子灵活调整时延和能量消耗最小化之间的优化偏差。仿真结果表明,卸载优化方法在提高关于时延和能耗的系统性能方面优于现有的两种比较方法,且以更快的速度收敛。

关键词：移动边缘计算过载异构网络协作卸载联合优化

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Z网络下新的推理算法在不确定决策中的应用

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佳木斯大学学报（自然科学版） 2021年第5期39卷 52-56,79页

作者：张最吴涛涂成凤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

针对Z-number的模糊不确定性和概率不确定性推理,在Z网络模型的基础上对其推理算法上做出了一些改进。首先,在Z-number理论基础上对离散Z-number在if-then规则下进行最大熵方法处理的算法过程做出了一些改进,由于算法过程中优化模型获... 详细信息

针对Z-number的模糊不确定性和概率不确定性推理,在Z网络模型的基础上对其推理算法上做出了一些改进。首先,在Z-number理论基础上对离散Z-number在if-then规则下进行最大熵方法处理的算法过程做出了一些改进,由于算法过程中优化模型获取的区间值概率随着给定数据的变化并不一定能满足最大熵方法中的约束条件,所以对这些区间值概率进行了优化。其次,基于Z网络的结构和概率推理过程,对利用Z网络获取区间值概率然后应用最大熵方法获得约束部分最可能的潜在概率分布过程作出了同样的改进。最后利用一个实例来说明改进后的方法的有效性和可行性。

关键词： Z-number Z网络潜在概率 Z-valuation不确定性推理

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一种基于邻域容差信息熵的组合度量方法

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小型微型计算机系统 2020年第1期41卷 46-50页

作者：姚晟陈菊吴照玉安徽大学计算机科学与技术学院合肥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230601

在实际应用中,大多数信息系统中的数据都是混合的,为了度量混合信息系统的不确定性,本文提出了一种组合度量方法.首先在不完备邻域粗糙集中定义了混合近似精度和混合近似粗糙度的概念;接着考虑到这两种单一度量方法对信息系统不确定性... 详细信息

在实际应用中,大多数信息系统中的数据都是混合的,为了度量混合信息系统的不确定性,本文提出了一种组合度量方法.首先在不完备邻域粗糙集中定义了混合近似精度和混合近似粗糙度的概念;接着考虑到这两种单一度量方法对信息系统不确定性评估的不足,然后,进一步引入邻域容差信息熵的概念;最后将混合近似粗糙度和邻域容差信息熵这两种单一度量进行结合提出一种组合度量方法,并且研究了相关性质.UCI实验结果表明,本文所提出的方法在混合信息系统中具有更好的不确定性度量效果,从而验证了该度量方法具有一定的优越性,并且从理论上也证明了该方法的可行性.

关键词：不确定性度量混合近似粗糙度邻域容差信息熵组合度量

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纳秒激光加工微孔阵列铝膜的润湿性的实验及模拟

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光学技术 2020年第4期46卷 489-494页

作者：丁雅玉苏亚辉陈亮蔡圣文李志成范新冉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

润湿性与固体材料表面的微观几何结构和表面化学组成密切相关,是固体材料表面的一个重要特性体现。文章用实验和仿真的方式研究了双面超亲水和双面超疏水表面的润湿特性。首先采用纳秒激光钻孔技术在厚度为35μm的铝箔上加工微孔阵列,... 详细信息

润湿性与固体材料表面的微观几何结构和表面化学组成密切相关,是固体材料表面的一个重要特性体现。文章用实验和仿真的方式研究了双面超亲水和双面超疏水表面的润湿特性。首先采用纳秒激光钻孔技术在厚度为35μm的铝箔上加工微孔阵列,得到了双面超亲水铝膜表面;然后将铝膜在十七氟癸基三乙氧基硅烷(PFDTES)浸泡20h,铝膜从双面超亲水表面改性为双面超疏水表面;研究了改性前后铝膜的液滴渗透情况。用COMSOL Multiphysics中的两相流分析模块研究了基于双面超亲水和双面超疏水状态下的微孔通道内的水渗透过程,仿真结果和实验结果基本一致,对实验起指导作用。

关键词：激光技术纳秒激光铝箔微孔阵列疏水改性仿真

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近邻密度分布优化样本分配的改进DPC聚类算法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2019年第2期47卷 98-105页

作者：纪霞张涛朱建磊刘诗诚李学俊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

DPC算法是一种能够自动确定类簇数和类簇中心的新型密度聚类算法,但在样本分配策略上存在聚类质量不稳定的缺陷.其改进算法KNN-DPC虽然具有较好的聚类效果,但效率不高而影响实用.针对以上问题,文中提出了一种近邻密度分布优化的DPC算法... 详细信息

DPC算法是一种能够自动确定类簇数和类簇中心的新型密度聚类算法,但在样本分配策略上存在聚类质量不稳定的缺陷.其改进算法KNN-DPC虽然具有较好的聚类效果,但效率不高而影响实用.针对以上问题,文中提出了一种近邻密度分布优化的DPC算法.该算法在DPC算法搜索和发现样本的初始类簇中心的基础上,基于样本的密度分布采用两种样本类簇分配策略,依次将各样本分配到相应的类簇.理论分析和在经典人工数据集以及UCI真实数据集上的实验结果表明:文中提出的聚类算法能快速确定任意形状数据的类簇中心和有效地进行样本类簇分配;与DPC算法和KNN-DPC算法相比,文中算法在聚类效果与时间性能上有更好的平衡,聚类稳定性高,可适用于大规模数据集的自适应聚类分析.

关键词： DPC算法近邻密度分布聚类

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基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简

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控制与决策 2019年第2期34卷 353-361页

作者：姚晟徐风吴照玉陈菊汪杰王维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

属性约简是粗糙集理论一项重要的应用,目前已广泛运用于机器学习和数据挖掘等领域,邻域粗糙集是粗糙集理论中处理连续型数据的一种重要方法.针对目前邻域粗糙集模型中属性约简存在的缺陷,构造一种基于邻域粗糙集的邻域粗糙熵模型,并基... 详细信息

属性约简是粗糙集理论一项重要的应用,目前已广泛运用于机器学习和数据挖掘等领域,邻域粗糙集是粗糙集理论中处理连续型数据的一种重要方法.针对目前邻域粗糙集模型中属性约简存在的缺陷,构造一种基于邻域粗糙集的邻域粗糙熵模型,并基于此给出邻域粗糙联合熵、邻域粗糙条件熵和邻域粗糙互信息熵等概念.邻域粗糙互信息熵是评估属性集相关性的一种重要的方法,具有非单调性变化的特性,对此,提出一种基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简算法.实验分析表明,所提出算法不仅比目前已有的单调性属性约简算法具有更优越的属性约简结果,而且具有更高的约简效率.

关键词：邻域粗糙集邻域粗糙熵邻域粗糙条件熵邻域粗糙互信息熵非单调性属性约简

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基于局部异质协同双路网络的跨模态行人重识别

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模式识别与人工智能 2020年第10期33卷 867-878页

作者：郑爱华曾小强江波黄岩汤进安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽省科学技术厅安徽省工业图像处理与分析重点实验室合肥230039 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

针对现有跨模态行人重识别方法忽略行人的局部特征及模态间的相互协同的问题,文中提出基于局部异质协同双路网络的跨模态行人重识别方法.首先,通过双路网络提取不同模态的全局特征进行局部精细化,挖掘行人的结构化局部信息.然后,通过标... 详细信息

针对现有跨模态行人重识别方法忽略行人的局部特征及模态间的相互协同的问题,文中提出基于局部异质协同双路网络的跨模态行人重识别方法.首先,通过双路网络提取不同模态的全局特征进行局部精细化,挖掘行人的结构化局部信息.然后,通过标签和预测信息建立跨模态局部信息之间的关联,进行协同自适应的跨模态融合,使不同模态的特征之间相互补充,获得富有判别力的特征.在RegDB、SYSU-MM01跨模态行人重识别数据集上的实验验证文中方法的有效性.

关键词：行人重识别跨模态局部特征协同融合卷积神经网络

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联合嵌入式多标签分类算法

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自动化学报 2019年第10期45卷 1969-1982页

作者：刘慧婷冷新杨王利利赵鹏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

现有的一些多标签分类算法,因多标签数据含有高维的特征或标签信息而变得不可行.为了解决这一问题,提出基于去噪自编码器和矩阵分解的联合嵌入多标签分类算法Deep AE-MF.该算法包括两部分:特征嵌入部分使用去噪自编码器对特征空间学习... 详细信息

现有的一些多标签分类算法,因多标签数据含有高维的特征或标签信息而变得不可行.为了解决这一问题,提出基于去噪自编码器和矩阵分解的联合嵌入多标签分类算法Deep AE-MF.该算法包括两部分:特征嵌入部分使用去噪自编码器对特征空间学习得到非线性表示,标签嵌入部分则是利用矩阵分解直接学习到标签空间对应的潜在表示与解码矩阵.Deep AE-MF将特征嵌入和标签嵌入的两个阶段进行联合,共同学习一个潜在空间用于模型预测,进而得到一个有效的多标签分类模型.为了进一步提升模型性能,在Deep AE-MF方法中对标签间的负相关信息加以利用.通过在不同数据集上进行实验证明了提出Deep AE-MF方法的有效性和鲁棒性.

关键词：多标签分类矩阵分解去噪自编码器标签嵌入

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基于商空间的语言型Z-number多准则决策方法

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重庆工商大学学报（自然科学版） 2021年第2期38卷 122-128页

作者：郭海艳苏静文李燕飞吴涛安徽大学数学科学学院合肥230601 安徽大学经济学院合肥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Z-number多准则决策中计算复杂度高,计算量大等问题,提出了一种较为简单且行之有效的基于粒度的多准则决策方法;将语言型Z-number决策信息转化为经典模糊数,用提出的可能度公式来两两比较方案的优劣程度,并且根据定义的模糊度公式... 详细信息

针对Z-number多准则决策中计算复杂度高,计算量大等问题,提出了一种较为简单且行之有效的基于粒度的多准则决策方法;将语言型Z-number决策信息转化为经典模糊数,用提出的可能度公式来两两比较方案的优劣程度,并且根据定义的模糊度公式计算出各准则的权重,继而得到最终的决策矩阵;然后,基于商空间的基本理论对QUALIFLEX排序方法进行改进,根据方案间的优势关系以及保假原理,可以将问题的最优解确定在较小的粒度空间内,在这个较小的粒度空间内搜索出综合一致性最大的最优排列,得到问题的最优解;最后通过实例分析可验证提出方法的可行性和有效性,且方法有效降低了计算的复杂度。

关键词： Z-number 多准则决策可能度商空间 QUALIFLEX

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