检索结果-内蒙古大学图书馆

山东大学学报（理学版） 2017年第3期52卷 105-110页

作者：刘国涛张燕平徐晨初安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

三支决策理论是传统二支决策上的拓展,具有三种决策规则,即接受、拒绝和不承诺。三支决策广泛适用于不确定或不完整信息的处理。基于覆盖算法的三支决策模型能够自动确定三个域,但是,传统覆盖算法的覆盖中心选取是个不可控的随机过程,... 详细信息

三支决策理论是传统二支决策上的拓展,具有三种决策规则,即接受、拒绝和不承诺。三支决策广泛适用于不确定或不完整信息的处理。基于覆盖算法的三支决策模型能够自动确定三个域,但是,传统覆盖算法的覆盖中心选取是个不可控的随机过程,单次实验的精度无法保证。因此,本文提出了一种优化覆盖算法中心的三支决策模型(optimal center in constructive covering algorithm,简称OCCCA)。该模型结合最近均值思想,在获取覆盖中心时,先求取数据集同类样本的均值,然后选取与均值最近的样本作为覆盖中心,从而实现优化覆盖算法中心的三支决策模型。实验表明,OCCCA比传统覆盖算法在三支决策模型分类准确率上有平均5%的提高。

关键词：三支决策最近均值优化中心构造性覆盖算法

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多粒度粗糙集粒度约简的高效算法

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计算机应用 2017年第12期37卷 3391-3396页

作者：胡善忠徐怡何明慧王冉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230039

针对已有多粒度粗糙集粒度约简算法效率较低的问题,提出一种多粒度粗糙集粒度约简的高效算法(EAGRMRS)。首先,以决策信息系统为对象,定义决策类下近似布尔矩阵,该矩阵能够将粒度约简过程中过多且有重复的集合运算转换为布尔运算,基于该... 详细信息

针对已有多粒度粗糙集粒度约简算法效率较低的问题,提出一种多粒度粗糙集粒度约简的高效算法(EAGRMRS)。首先,以决策信息系统为对象,定义决策类下近似布尔矩阵,该矩阵能够将粒度约简过程中过多且有重复的集合运算转换为布尔运算,基于该矩阵给出计算决策类下近似算法和计算粒度重要度算法。然后,针对计算粒度重要度时存在冗余计算的问题,提出粒度动态增加时快速计算粒度重要度的算法,并在此基础上,提出EAGRMRS,该算法的时间复杂度为O(|A|·|U|~2+|A|~2·|U|),其中|A|表示粒度集合大小,|U|表示决策信息系统中实例数。在UCI数据集上的实验结果验证了所提算法的有效性和高效性,并且随着数据集的增大,EAGRMRS相较于多粒度粗糙集粒度约简的启发式算法(HAGSS)效率优势更加明显。

关键词：多粒度粗糙集布尔矩阵信息系统重要度粒度约简

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脑-机接口中空域滤波技术现状与进展

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安徽大学学报（自然科学版） 2017年第2期41卷 14-31页

作者：吴小培周蚌艳张磊宋杰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

作为一种特殊的人-机交互模式,脑-机接口(brain-computer interface,简称BCI)技术已成为当前脑科学和智能信息处理领域的研究热点.其中,基于头皮脑电(electroencephalography,简称EEG)的BCI(EEGBCI)技术因具有良好的安全性和可操作性,... 详细信息

作为一种特殊的人-机交互模式,脑-机接口(brain-computer interface,简称BCI)技术已成为当前脑科学和智能信息处理领域的研究热点.其中,基于头皮脑电(electroencephalography,简称EEG)的BCI(EEGBCI)技术因具有良好的安全性和可操作性,吸引了研究者的广泛关注.但头皮EEG非常有限的空间分辨率和易受干扰等特性,很大程度上限制了EEG-BCI技术的实用化进程.因此,EEG信号处理和模式识别新方法研究已成为BCI领域的一个关键问题.在现有的信号处理方法中,空域滤波技术在EEG伪迹消除和任务相关神经活动获取方面表现出了较明显的优势,近年来在EEG-BCI系统实现研究中得到了广泛应用.论文以运动想象BCI(motor imagery BCI,简称MIBCI)为应用背景,对独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)和共同空间模式(common spatial pattern,简称CSP)两种代表性空域滤波方法的原理及其性能进行介绍、分析和比较,总结出两种方法各自的优势和不足,并给出了改进思路.同时指出,ICA空域滤波方法在运动想象脑-机接口系统实现中更具应用潜力.

关键词：脑-机接口脑电运动想象独立分量分析共同空间模式

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量化容差关系的不完备多粒度粗糙集模型

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计算机应用 2017年第A01期37卷 93-96,122页

作者：林梦雅姚晟陈菊汪杰徐风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

在不完备信息系统中,针对量化容差关系和多粒度粗糙集模型的各自优点,提出一种基于量化容差关系的多粒度粗糙集模型。首先定义了基于量化容差关系的乐观和悲观多粒度粗糙集模型,并且研究了相关的性质;然后在对象分类方面,定义了分类阈... 详细信息

在不完备信息系统中,针对量化容差关系和多粒度粗糙集模型的各自优点,提出一种基于量化容差关系的多粒度粗糙集模型。首先定义了基于量化容差关系的乐观和悲观多粒度粗糙集模型,并且研究了相关的性质;然后在对象分类方面,定义了分类阈值的概念,并且在不同粒度下选取不同的分类阈值,多个分类阈值可以使得提出的模型具有更好的灵活性。UCI数据集的实验结果表明,与单个分类阈值相比,多个分类阈值的多粒度粗糙集模型具有更好的近似效果,在各数据集中,其近似精度均有0.05至0.1的提高。

关键词：不完备信息系统量化容差关系多粒度粗糙集分类阈值近似精度

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基于标注词语义与图像视觉的标签丰富算法

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小型微型计算机系统 2017年第4期38卷 886-890页

作者：孙登第葛美玲丁转莲罗斌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合肥230039

针对社会化图像初始标注不完备、不准确的问题,提出了一种基于标注词语义与图像视觉信息的社交图像标签丰富算法.该算法融合词频共现和Word Net语义层级两种方式挖掘标签之间的潜在联系,并由此根据已有的标注信息获取候选标签;再综合图... 详细信息

针对社会化图像初始标注不完备、不准确的问题,提出了一种基于标注词语义与图像视觉信息的社交图像标签丰富算法.该算法融合词频共现和Word Net语义层级两种方式挖掘标签之间的潜在联系,并由此根据已有的标注信息获取候选标签;再综合图像视觉特征和高层语义主题计算图像内容相似度,确定图像间的近邻关系;最后基于近邻图像和候选标签构造了一种新的软近邻投票规则,以刻画候选标签是否真正能描述图像内容.在数据集MIRFlickr-25k上进行实验,系统地比较了不同语义相似度和图像相似度度量方法对实验结果的影响,通过分析实验数据发现,所提出的方法能够有效实现标签丰富,提升标签质量.

关键词：社会化标签语义相似度软近邻投票标签丰富

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具有学习因子的动态搜索烟花算法

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计算机科学与探索 2017年第3期11卷 491-501页

作者：方柳平汪继文邱剑锋朱林波苏守宝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230039 金陵科技学院计算机学院南京211169

采用核心烟花动态爆炸半径策略的动态搜索烟花算法(dynamic search fireworks algorithm,dyn FWA)已被证明是解决优化问题的一个重要算法。然而,dyn FWA的寻优精度低且容易过早地陷入局部最优解。为了改善上述的缺陷,通过嵌入一种利用... 详细信息

采用核心烟花动态爆炸半径策略的动态搜索烟花算法(dynamic search fireworks algorithm,dyn FWA)已被证明是解决优化问题的一个重要算法。然而,dyn FWA的寻优精度低且容易过早地陷入局部最优解。为了改善上述的缺陷,通过嵌入一种利用历史成功信息生成两种不同的学习因子来改进传统的动态搜索烟花算法,称为改进的动态搜索烟花算法(improved dyn FWA,Idyn FWA)。算法中的学习因子充分利用搜索过程中每一代最好的烟花个体信息,使得烟花具有向群体的优良搜索信息学习的能力,并且它的两种不同产生方式有助于平衡算法的局部搜索和全局搜索能力。改进后的算法在CEC2013的28个Benchmark函数上进行测试,实验结果表明Idyn FWA的寻优效果明显优于dyn FWA,并且比粒子群算法SPSO2011和差分演化算法DE/randto-best/1能达到更好的寻优性能。

关键词：动态搜索烟花算法爆炸半径变异算子学习因子

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基于三支决策的非重叠社团划分

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智能系统学报 2017年第3期12卷 293-300页

作者：方莲娣张燕平陈洁王倩倩刘峰王刚安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 安徽大学国际商学院安徽合肥230601

基于三支决策理论,提出了一种基于三支决策的非重叠社团划分算法(N-TWD),该方法将初始聚类形成的重叠社团进行二次划分以形成最终的非重叠社团。N-TWD算法首先利用层次聚类形成有重叠的社团结构,将两个存在重叠的社团的左边社团中非重... 详细信息

基于三支决策理论,提出了一种基于三支决策的非重叠社团划分算法(N-TWD),该方法将初始聚类形成的重叠社团进行二次划分以形成最终的非重叠社团。N-TWD算法首先利用层次聚类形成有重叠的社团结构,将两个存在重叠的社团的左边社团中非重叠部分定义为正域,右边社团中非重叠部分定义为负域,而两个社团的重叠部分定义为边界域。然后,针对边界域中的节点,分别计算边界域中节点与正域和负域的社团归属度B_P、B_N进行二次划分。对于二次划分后仍然留在边界域中的节点将利用投票的方法决定其最终归属,最终获得非重叠的社团结构。本文选取4个经典社交网络数据集和1个真实世界数据集对N-TWD算法进行了验证,相比较其他社团划分算法(GN、NFA、LPA、CACDA),N-TWD时间复杂度较低,总体获取的社团模块度值更高。

关键词：复杂网络社团划分重叠节点三支决策理论粒化系数层次聚类社团结构节点归属度

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基于大气面纱优化和透射率修正的图像去雾

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计算机工程与应用 2017年第14期53卷 191-197,208页

作者：戎成明王华彬周健陶亮安徽大学教育部智能与信号重点实验室合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

基于中值滤波的图像去雾算法不能有效去除细小边缘处的雾,且天空区域容易出现颜色失真问题。因此,提出了一种基于大气面纱优化和透射率修正的单幅图像去雾算法。首先基于阈值分割提取天空区域,并降低各颜色通道最小值图像中对应区域的... 详细信息

基于中值滤波的图像去雾算法不能有效去除细小边缘处的雾,且天空区域容易出现颜色失真问题。因此,提出了一种基于大气面纱优化和透射率修正的单幅图像去雾算法。首先基于阈值分割提取天空区域,并降低各颜色通道最小值图像中对应区域的灰度值,然后使用加权引导滤波得到优化后的大气面纱,从而得到较为准确的透射率,最后由大气散射模型得到复原图像。相比于其他算法,该算法在优化大气面纱的同时修正了透射率,在边缘处的去雾效果更加明显,同时解决了天空区域的色彩失真问题。

关键词：图像去雾加权引导滤波大气面纱优化透射率修正

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基于混沌机制和改进粒子群算法的Web服务组合优化

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阜阳师范学院学报（自然科学版） 2017年第1期34卷 66-72页

作者：王妍刘瑜岚荆紫慧张以文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安徽合肥230031

随着互联网和大数据的迅速发展,如何从大量Web服务中选择合适服务及组合以满足用户需求已成为新的热点。本文提出一种改进的混沌粒子群优化(ICPSO)算法,应用到Web服务组合优化问题。针对传统PSO算法易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,该... 详细信息

随着互联网和大数据的迅速发展,如何从大量Web服务中选择合适服务及组合以满足用户需求已成为新的热点。本文提出一种改进的混沌粒子群优化(ICPSO)算法,应用到Web服务组合优化问题。针对传统PSO算法易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,该算法引入了混沌扰动机制使粒子易跳出局部极值,增强了种群多样性,从而提高算法寻优能力。最后通过仿真实验验证了ICPSO算法的可行性和有效性。

关键词：服务组合 ICPSO算法混沌机制服务质量

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基于深度学习的手绘草图识别

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四川大学学报（工程科学版） 2016年第3期48卷 94-99页

作者：赵鹏王斐刘慧婷姚晟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

现有的手绘草图识别方法严重依赖于费时费力的手工特征提取,而经典的深度学习模型主要是为彩色多纹理自然图像设计,用于识别手绘草图时效果不甚理想。提出一种基于深度学习的手绘草图识别方法(DeepSketch),该算法根据手绘草图缺失颜色... 详细信息

现有的手绘草图识别方法严重依赖于费时费力的手工特征提取,而经典的深度学习模型主要是为彩色多纹理自然图像设计,用于识别手绘草图时效果不甚理想。提出一种基于深度学习的手绘草图识别方法(DeepSketch),该算法根据手绘草图缺失颜色、纹理信息的特点,使用大尺寸的首层卷积核取代自然图像识别中常使用的小尺寸首层卷积核,获得更多的空间结构信息。利用训练浅层模型获得的模型参数来初始化深层模型对应层的模型参数,以加快收敛,减少训练时长。加入不改变特征大小的卷积层来加深网络深度等方法以减小错误率。实验结果表明,所提出的方法较之其它几种主流的手绘草图识别方法具有良好的正确率,对250类手绘草图识别正确率达到69.2%。

关键词：手绘草图识别深度学习卷积神经网络

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