检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2016年第11期36卷 2950-2953,2962页

作者：姚晟徐风汪杰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

针对多粒度粗糙集模型中属性子集序列的构造问题,提出一种基于属性间距离的构造方法。该方法首先引入信息系统中属性间距离的概念,并给出距离的定量计算公式;然后根据公式来计算出各个属性之间的距离;最后根据属性之间距离的远近,得到... 详细信息

针对多粒度粗糙集模型中属性子集序列的构造问题,提出一种基于属性间距离的构造方法。该方法首先引入信息系统中属性间距离的概念,并给出距离的定量计算公式;然后根据公式来计算出各个属性之间的距离;最后根据属性之间距离的远近,得到每个属性的邻域属性集,从而构造出一个属性子集序列。实验结果表明,与随机构造的属性子集序列相比,该方法构造的序列对于实验的每个对象类具有更高的近似精度。

关键词：多粒度属性子集序列距离函数近似精度

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基于加权合著网络的结构洞特征分析

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计算机工程与应用 2016年第2期52卷 40-44页

作者：赵姝刘倩倩刘峰张燕平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

科研合作日趋频繁,形成了大量复杂的网络结构,如引文网络、共引网络及合著网络等,合著现象也越来越多。结构洞的发现有助于科研合作中提高团队整体的创新能力。目前对于合著网络的结构洞分析多为无权网络,为了研究合著者的紧密程度在结... 详细信息

科研合作日趋频繁,形成了大量复杂的网络结构,如引文网络、共引网络及合著网络等,合著现象也越来越多。结构洞的发现有助于科研合作中提高团队整体的创新能力。目前对于合著网络的结构洞分析多为无权网络,为了研究合著者的紧密程度在结构洞分析中的作用,以加权的合著网络为研究对象,将权重引入到约束度中,并对现有的结构洞算法——HIS算法进行改进,提出一种基于加权约束度的结构洞挖掘算法(W_CIHIS算法)。用约束度作为衡量指标,将W_CIHIS算法与HIS算法应用到公共数据进行对比,实验结果表明提出的算法有很好的效果。

关键词：结构洞合著网络加权网络约束度

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基于类序列规则的中文微博情感分类

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计算机工程 2016年第2期42卷 184-189,194页

作者：郑诚沈磊代宁安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 计算智能和信号处理教育部重点实验室合肥230601

研究中文微博文本的情感分类问题,介绍一种基于类序列规则的微博情感分类方法。通过情感词典和机器学习的方法获得微博文本中每个句子的2个潜在的情感标签,将每条微博文本看作是一个数据序列,从数据集中挖掘出类序列规则,从挖掘出的规... 详细信息

研究中文微博文本的情感分类问题,介绍一种基于类序列规则的微博情感分类方法。通过情感词典和机器学习的方法获得微博文本中每个句子的2个潜在的情感标签,将每条微博文本看作是一个数据序列,从数据集中挖掘出类序列规则,从挖掘出的规则中提取出的有效特征并结合文本其他特征来训练分类器。在COAE会议提供的微博数据集上的实验结果表明该方法的有效性。

关键词：情感分类微博文本类序列规则情感词典机器学习文本特征

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融合BTM主题特征的短文本分类方法

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计算机工程与应用 2016年第13期52卷 95-100页

作者：郑诚吴文岫代宁安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 计算智能和信号处理教育部重点实验室合肥230601

针对短文本特征较少而导致使用传统文本分类算法进行分类效果并不理想的问题,提出了一种融合BTM主题特征和改进了特征权重计算的综合特征提取方法来进行短文本分类。方法中,在TF-IWF的基础上降低词频权重并引入词分布熵,衍生出新的算法... 详细信息

针对短文本特征较少而导致使用传统文本分类算法进行分类效果并不理想的问题,提出了一种融合BTM主题特征和改进了特征权重计算的综合特征提取方法来进行短文本分类。方法中,在TF-IWF的基础上降低词频权重并引入词分布熵,衍生出新的算法计算权重。结合BTM主题模型中各主题下的主题词对词数较少的文档进行补充,并选择每篇文档在各个主题下的概率分布作为另一部分文档特征。通过KNN算法进行多组分类实验,结果证明该方法与传统的TF-IWF等方法计算特征进行比较,F1的结果提高了10%左右,验证了方法的有效性。

关键词：短文本权重计算 TF-IWF方法主题模型

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结合全局与双重局部信息的社交推荐

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计算机科学 2016年第2期43卷 57-59,94页

作者：钱付兰李启龙安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学计算智能和信号处理教育部重点实验室合肥230601

随着Web2.0的飞速发展,社交推荐逐渐成为推荐领域近几年的研究热点。如何更有效地利用用户的社交关系是社交推荐的关键,目前的社交推荐算法主要引入的是用户之间的直接联系(明确关系)。将社交关系进一步细分为明确关系和隐含关系,并结... 详细信息

随着Web2.0的飞速发展,社交推荐逐渐成为推荐领域近几年的研究热点。如何更有效地利用用户的社交关系是社交推荐的关键,目前的社交推荐算法主要引入的是用户之间的直接联系(明确关系)。将社交关系进一步细分为明确关系和隐含关系,并结合历史评分得到的用户声誉信息刻画了由用户全局信息(声誉)与局部信息(明确关系和隐含关系)所构成的推荐系统框架。与现有的社交推荐算法相比,所提出的算法更全面地分析了用户的社交关系,且具有良好的可解释性。在Douban数据集和Epinions数据集上进行了实验,并将本算法与主流的推荐算法进行了比较,结果表明本算法具有更好的推荐精度。

关键词：社交推荐矩阵分解声誉隐含关系

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基于K最近邻的代价敏感三支决策边界域处理模型

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数码设计 2016年第2期 15-20页

作者：王刚张燕平陈洁赵姝安徽大学计算机科学与技术学院安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

三支决策理论是Yao在研究粗糙集和决策粗糙集时提出的,其主要目的是为粗糙集三个域提供合理的语义解释,即正域POS(X)、负域NEG(X)和边界域BND(X)。目前,如何有效地处理边界域已成为三支决策理论研究的热点问题。例如,基于CCA的三支决策... 详细信息

三支决策理论是Yao在研究粗糙集和决策粗糙集时提出的,其主要目的是为粗糙集三个域提供合理的语义解释,即正域POS(X)、负域NEG(X)和边界域BND(X)。目前,如何有效地处理边界域已成为三支决策理论研究的热点问题。例如,基于CCA的三支决策模型提出了三种方法对边界域样本进行处理,分别是距中心最近原则、距边界最近原则和万有引力原则,但是这三种方法都没有考虑到分类问题的代价敏感性。本文在基于CCA的三支决策模型的基础上,针对边界域的处理问题,提出了一种基于K最近邻的代价敏感三支决策边界域处理模型。该模型首先根据样本分布特征寻找最优K值,然后根据与样本边界距离最小的K个覆盖的类别和代价敏感损失函数对边界域样本进行划分。实验结果表明,与基于CCA的三支决策模型中的处理方法相比,本文模型在最优K值下的分类结果的高代价样本的误分类数显著减少,分类损失更小,而且总分类错误率较低。

关键词：三支决策覆盖算法 K最近邻代价敏感边界域处理

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基于退火果蝇优化算法的Web服务组合

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阜阳师范学院学报（自然科学版） 2016年第4期33卷 67-73页

作者：王妍姚启豪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

随着互联网中Web服务数量急剧增加,如何快速地从大量候选服务中选择出满足用户Qo S需求的服务组合成为亟待解决的关键问题。Qo S感知的服务组合优化问题是典型的NP-hard问题,而智能优化算法已成为主流的求解方法。在对web服务组合建模... 详细信息

随着互联网中Web服务数量急剧增加,如何快速地从大量候选服务中选择出满足用户Qo S需求的服务组合成为亟待解决的关键问题。Qo S感知的服务组合优化问题是典型的NP-hard问题,而智能优化算法已成为主流的求解方法。在对web服务组合建模基础上,提出一种基于退火操作的果蝇优化算法(AFOA)。该算法通过引入模拟退火操作,使个体在进化过程中以一定概率进行突变,从而引向全局最优解,较好地避免了FOA易早熟收敛陷入局部最优的问题。大量实验结果表明,该算法在不减弱时间性能的同时,全局寻优性能较果蝇算法(FOA)、模拟退火算法(SA)有很大的提升。

关键词：服务组合果蝇优化算法模拟退火服务质量

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基于CSP的多类运动想象脑电特征自动选择算法

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北京生物医学工程 2016年第4期35卷 339-346页

作者：康莎莎周蚌艳吕钊吴小培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

目的在基于协方差矩阵近似联合对角化(joint approximation diagonalization,JAD)的多类共空间模式(common spatial pattern,CSP)运动想象检测滤波器的设计过程中,需要对关键特征向量进行选择。较常用的基于"最高得分特征值准则&qu... 详细信息

目的在基于协方差矩阵近似联合对角化(joint approximation diagonalization,JAD)的多类共空间模式(common spatial pattern,CSP)运动想象检测滤波器的设计过程中,需要对关键特征向量进行选择。较常用的基于"最高得分特征值准则"的特征向量选择方法会出现不同类数据的最高得分特征值对应同一个特征向量,因此导致无效CSP滤波器的出现,进而影响系统识别率。本文在传统JAD方法上提出一种特征值自动选择方法以解决特征值选择无效问题。方法基于BCI Competition 2005data IIIa(BCI2005)和实验室自主采集三类运动想象脑电(EEG)数据集,对不同想象类别数据对应同一个特征向量的异常现象进行实验分析。结果在两个数据集自测试下,本方法的三类运动想象平均识别率分别达到82.78%和85.92%,比传统JAD提高3.44%和3.25%。结论基于CSP的多类运动想象脑电特征自动选择算法能够有效解决特征值选择无效问题,进而提升运动想象BCI系统的分类识别率。

关键词：共空间模式运动想象脑电信号矩阵近似联合对角化

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基于特征点Rényi互信息的医学图像配准

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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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