检索结果-内蒙古大学图书馆

声学学报 2018年第5期43卷 855-863页

作者：周健窦云峰刘荣敏王华彬陶亮安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学媒体计算研究所合肥230601

在将耳语音转换为正常音时,为了研究降维后语音特征对耳语音转换的影响,分别对耳语音和正常音谱包络进行自适应编码以提取耳语音和正常音的低维特征,然后使用BP网络建立耳语音和正常音低维谱包络特征之间的映射关系以及正常音基频和耳... 详细信息

在将耳语音转换为正常音时,为了研究降维后语音特征对耳语音转换的影响,分别对耳语音和正常音谱包络进行自适应编码以提取耳语音和正常音的低维特征,然后使用BP网络建立耳语音和正常音低维谱包络特征之间的映射关系以及正常音基频和耳语音低维谱包络特征之间的关系。转换时,根据耳语音低维谱包络特征获得对应正常音的低维谱包络特征和基频,对低维谱包络特征进行解码后获得对应的正常音谱包络。实验结果表明,采用此方法转换后的语音与正常音之间的倒谱距离相比高斯混合模型方法下降了10%,转换后语音的自然度和可懂度都有所提高。

关键词：特征映射耳语音低维高斯混合模型语音转换谱包络自适应编码映射关系

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基于分类距离分数的自适应多模态生物特征融合

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计算机研究与发展 2018年第1期55卷 151-162页

作者：张露王华彬陶亮周健计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230601 安徽大学媒体计算研究所合肥230601

匹配分数是传统的融合分数指标,但是其不能很好地区分类内和类间数据,分类置信度虽然可以较好地将类内类间数据分开,但对于匹配分数仅次于分类阈值的数据,其分类效果不是很理想.因此,首先提出了一种基于分类距离分数的融合分数指标,其... 详细信息

匹配分数是传统的融合分数指标,但是其不能很好地区分类内和类间数据,分类置信度虽然可以较好地将类内类间数据分开,但对于匹配分数仅次于分类阈值的数据,其分类效果不是很理想.因此,首先提出了一种基于分类距离分数的融合分数指标,其不仅携带一级分类信息,也含有匹配分数与分类阈值之间的距离信息,可增大融合后类内类间分数之间的距离,为融合算法提供了一个具有有效判别信息的特征融合集,提高了融合指标的利用率;进一步,利用信息熵表示信息价值多少的这一特性,定义特征关联系数和特征权重系数,并将加权融合和传统SUM规则统一在一个自适应算法框架中,提高了融合识别率.实验结果验证了所提出方法的有效性.

关键词：多模态识别技术特征融合分类距离分数信息熵自适应融合

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基于稠密网络的DNA结合蛋白质预测方法

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重庆科技学院学报（自然科学版） 2020年第5期22卷 81-85页

作者：李国斌杜秀全李新路吴志泽合肥学院人工智能与大数据学院合肥230601 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

提出了一种基于深度学习的DNA结合蛋白识别方法(DBP-DenseNet)。以稠密网络代替传统的金字塔式卷积神经网络(CNN)结构,将上一层的特征信息整合到下一层,利用层间的特征融合来学习整个氨基酸序列的综合特征;由双向长短期记忆网络(Bi-LSTM... 详细信息

提出了一种基于深度学习的DNA结合蛋白识别方法(DBP-DenseNet)。以稠密网络代替传统的金字塔式卷积神经网络(CNN)结构,将上一层的特征信息整合到下一层,利用层间的特征融合来学习整个氨基酸序列的综合特征;由双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)负责在氨基酸序列上下文中获取长期依赖关系。实验结果表明,稠密连接可以有效提高模型的特征表达能力。

关键词： DNA结合蛋白预测词嵌入稠密网络双向长短期记忆网络

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基于自适应邻域空间粗糙集模型的直觉模糊熵特征选择

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计算机研究与发展 2018年第4期55卷 802-814页

作者：姚晟徐风赵鹏纪霞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

特征选择是数据预处理中一项很重要的技术,主要从原始数据集的特征中选出一些最有效的特征以降低数据集的维度,从而提高学习算法性能.目前基于邻域粗糙集模型的特征选择算法中,由于没有考虑数据分布不均的问题,对象的邻域存在一定的缺陷... 详细信息

特征选择是数据预处理中一项很重要的技术,主要从原始数据集的特征中选出一些最有效的特征以降低数据集的维度,从而提高学习算法性能.目前基于邻域粗糙集模型的特征选择算法中,由于没有考虑数据分布不均的问题,对象的邻域存在一定的缺陷.为了解决这个问题,采用方差来度量数据的分布情况,重新定义二元邻域空间,基于此提出自适应二元邻域空间的粗糙集模型,并将该模型与邻域直觉模糊熵结合作为特征评估的方式,进而构造相应的特征选择算法.UCI实验结果表明:所提出的算法能够选出更小且具有更高分类精度的特征子集,同时算法拥有更少的时间消耗.因此所提的特征选择算法具有更强的优越性.

关键词：粗糙集邻域方差二元邻域空间邻域直觉模糊熵特征选择

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差异容量平行批机器环境下基于弱选择约束的调度算法

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控制与决策 2018年第8期33卷 1363-1372页

作者：贾兆红杨洋张以文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

研究动态到达的差异工件在容量不同的平行批处理机环境下,最小化制造跨度的调度问题,并提出一种有效的元启发式算法.给出一个下界以评价算法的性能,针对所构建批的第1个工件的选择提出弱约束标准及两个基于弱约束的首工件选择策略,并引... 详细信息

研究动态到达的差异工件在容量不同的平行批处理机环境下,最小化制造跨度的调度问题,并提出一种有效的元启发式算法.给出一个下界以评价算法的性能,针对所构建批的第1个工件的选择提出弱约束标准及两个基于弱约束的首工件选择策略,并引入到蚁群优化算法.最后通过仿真实验将所提出的改进蚁群算法与已有算法和使用传统选择策略的蚁群算法进行比较,实验结果表明,在建批过程中使用首工件弱约束策略和弱约束下工件尺寸大高概率选择策略是有效的,所提算法的搜索性能较其他算法具有明显优势.

关键词：批调度平行机差异机器容量弱约束蚁群算法

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任务粒化的质量约束感知服务组合

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计算机研究与发展 2018年第6期55卷 1345-1355页

作者：张以文崔光明严远亭赵姝张燕平计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230031 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

随着服务计算的发展,越来越多的资源以服务的形式发布与使用,服务提供商间的竞争日趋激烈,合作共赢成为必然趋势,但考虑质量约束关系服务组合优化问题复杂性大大增强.为解决这一问题,在充分考虑候选服务间质量约束的同时,对服务组合业... 详细信息

随着服务计算的发展,越来越多的资源以服务的形式发布与使用,服务提供商间的竞争日趋激烈,合作共赢成为必然趋势,但考虑质量约束关系服务组合优化问题复杂性大大增强.为解决这一问题,在充分考虑候选服务间质量约束的同时,对服务组合业务流程进行任务粒化,提出基于任务粒化的质量约束感知服务组合优化方法(Tg-QcA).首先,通过理论分析,验证每种QoS聚合方式均具有子模态性质以及多属性服务组合问题的效用函数仍具有子模态性质,保证了基于任务粒化优化方法的完备性;其次,通过质量约束建模,利用任务间的隶属度进行任务粒化划分,对原问题进行分解,有效降低了问题求解规模;最后,大量的仿真模拟实验结果表明:所提模型与算法具有很好的可行性、高效性和稳定性.

关键词：服务组合任务粒化质量约束子模服务质量

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基于深度卷积-递归神经网络的手绘草图识别方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第2期30卷 217-224页

作者：赵鹏刘杨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合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

针对现有基于深度学习的手绘草图识别方法直接从整体上提取手绘草图的图像特征,而忽略了草图中笔画的顺序信息的问题,利用手绘草图的笔画顺序信息,将深度卷积神经网络与递归神经网络相结合,提出一种基于深度卷积-递归神经网络的手绘草... 详细信息

针对现有基于深度学习的手绘草图识别方法直接从整体上提取手绘草图的图像特征,而忽略了草图中笔画的顺序信息的问题,利用手绘草图的笔画顺序信息,将深度卷积神经网络与递归神经网络相结合,提出一种基于深度卷积-递归神经网络的手绘草图识别方法.首先按照绘画草图时的笔画顺序提取笔画,生成多幅子笔画草图,并形成一个笔画数依次递增的子笔画草图序列;然后采用深度卷积神经网络依次提取该序列中每一幅子笔画草图的图像特征,并将提取的图像特征按照原先子笔画草图排列的顺序进行排序,作为递归神经网络的输入;最后利用递归神经网络来构建不同图像特征间的时序关系,以提高手绘草图的识别准确率.在现有最大的手绘草图数据集TU-Berlin Sketch数据集上的实验结果表明,文中方法能有效地提升手绘草图的识别准确率.

关键词：手绘草图识别深度学习笔画顺序信息深度卷积神经网络递归神经网络

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基于正相关和负相关最近邻居的协同过滤算法

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工程科学与技术 2018年第5期50卷 189-195页

作者：徐怡唐一民王冉安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230039

协同过滤算法是应用最广泛和最成功的推荐算法之一。针对传统协同过滤算法在预测评分时仅考虑正相关最近邻居,没有考虑负相关最近邻居对评分预测的影响而导致的预测结果准确性及多样性较低的问题,提出一种基于正相关和负相关最近邻居的... 详细信息

协同过滤算法是应用最广泛和最成功的推荐算法之一。针对传统协同过滤算法在预测评分时仅考虑正相关最近邻居,没有考虑负相关最近邻居对评分预测的影响而导致的预测结果准确性及多样性较低的问题,提出一种基于正相关和负相关最近邻居的协同过滤算法。该算法首先计算用户之间的相似度,再通过用户评分与其平均评分等信息计算出用户之间的变异系数,利用变异系数修正相似度的值,从而缓解因为用户共同项目数不足而导致的相似度计算结果可信度较低的问题。然后分别对与目标用户相似度为正及与目标用户相似度为负的用户进行排序,并利用动态加权参数α及训练得到的阈值口分别选取正相关最近邻居和负相关最近邻居,基于选取的正相关最近邻居和负相关最近邻居分别进行预测评分。最后,将基于正相关最近邻居和负相关最近邻居的预测评分进行加权,作为最终的预测评分。在MovieLens数据集上利用3种评价标准进行对比实验,结果表明本文算法有效地提高了推荐的准确性和多样性。

关键词：协同过滤正相关邻居负相关邻居

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单词和字符表示的协同学习

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华南理工大学学报（自然科学版） 2018年第8期46卷 122-129页

作者：刘慧婷凌超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

当前的词嵌入模型多数基于分布假设理论,这类模型将单词作为最基本语义单元,然后利用词的外部上下文信息学习词表示.然而,在类似于汉语的语言中,单词经常由多个字符组成,这些字符包含了丰富的内部信息,同时单词的语义也和这些字符的语... 详细信息

当前的词嵌入模型多数基于分布假设理论,这类模型将单词作为最基本语义单元,然后利用词的外部上下文信息学习词表示.然而,在类似于汉语的语言中,单词经常由多个字符组成,这些字符包含了丰富的内部信息,同时单词的语义也和这些字符的语义息息相关.考虑到当前常用词模型均忽略了字符信息,文中以中文为例,提出了单词与字符表示的协同学习模型.为了解决汉语中存在的单字符多语义和多字符单语义情况,文中提出了基于多原型的单词协同学习模型,并使用词相似任务和类比推理任务对该模型进行评估.结果显示,文中模型的词表示质量均优于其他词嵌入模型.

关键词：词表示外部上下文内部信息协同学习

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基于椭圆-双曲线马氏度量的图像分类算法

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系统工程与电子技术 2018年第2期40卷 456-462页

作者：鲍文霞阎少梅梁栋胡根生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 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031

为了进一步拓宽度量学习在图像分类中的适用范围,同时提高分类的性能,本文提出一种基于椭圆-双曲线马氏度量的图像分类算法。该算法首先将颜色特征和局部二值模式描述的纹理特征相结合来表示图像特征;然后引入对样本数据具有更好的适应... 详细信息

为了进一步拓宽度量学习在图像分类中的适用范围,同时提高分类的性能,本文提出一种基于椭圆-双曲线马氏度量的图像分类算法。该算法首先将颜色特征和局部二值模式描述的纹理特征相结合来表示图像特征;然后引入对样本数据具有更好的适应性的椭圆-双曲线度量,根据数据统计特性定义椭圆-双曲线马氏度量,给出椭圆-双曲线马氏度量学习算法,从而获取最优的度量矩阵;最后利用椭圆-双曲线马氏度量矩阵将样本变换到新的特征空间,从而降低特征各维度间的相关性,同时计算图像特征间的距离从而完成分类。实验表明该算法提高了图像分类的有效性。

关键词：椭圆-双曲线度量马氏度量度量学习图像分类

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