检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于监督局部线性嵌入方法的阿尔茨海默病磁共振成像分类研究

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生物医学工程学杂志 2018年第4期35卷 613-620页

作者：赵海峰葛园园王政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

针对阿尔茨海默病(AD)早期阶段分类这一研究难题,传统的线性特征提取算法很难从其高维特征中挖掘出鉴别能力较强的信息来有效地表示样本特征。因此,本文采用监督局部线性嵌入(SLLE)特征提取算法,对412例受试者的大脑皮质厚度(CTH)和脑... 详细信息

针对阿尔茨海默病(AD)早期阶段分类这一研究难题,传统的线性特征提取算法很难从其高维特征中挖掘出鉴别能力较强的信息来有效地表示样本特征。因此,本文采用监督局部线性嵌入(SLLE)特征提取算法,对412例受试者的大脑皮质厚度(CTH)和脑感兴趣区域体积(VOI)特征进行提取,减少其冗余特征以提高识别精度。受试者来源于阿尔茨海默病神经影像学(ADNI)数据集,包含93例稳定型轻度认知障碍(s MCI)、96例遗忘型轻度认知障碍(a MCI)、86例AD患者和137例认知正常对照老年人(CN)样本。本文采用的SLLE算法是通过添加距离修正项来计算每个样本点的近邻点,并用近邻点线性表示样本,得到局部重建权值矩阵,进而求出高维数据的低维映射。为验证该算法在分类识别中的有效性,本文将主成分分析(PCA)、近邻最小最大投影(NMMP)、局部线性映射(LLE)及SLLE等特征提取算法分别与支持向量机(SVM)分类器组合,对CN与s MCI、CN与a MCI、CN与AD、s MCI与a MCI、s MCI与AD和a MCI与AD六组实验数据进行分类识别。结果显示,以VOI为特征,利用SLLE和SVM的复合算法对s MCI和a MCI的分类准确度、灵敏度、特异性分别为65.16%、63.33%、67.62%,基于LLE和SVM的复合算法分类结果分别为64.08%、66.14%、62.77%,而基于传统SVM则分别为57.25%、56.28%、58.08%。经比较,发现SLLE和SVM组合算法的识别精度较LLE和SVM的组合算法提高了1.08%,较SVM提高了7.91%。因此,利用SLLE和SVM这一复合算法进行分类识别更有利于AD的早期诊断。

关键词：阿尔茨海默病特征提取监督局部线性嵌入遗忘型轻度认知障碍

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一种新型小型化十一频段手机天线设计

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西安电子科技大学学报 2018年第2期45卷 116-121页

作者：杨明孙玉发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 亳州学院电子与信息工程系安徽亳州236800

现有手机天线结构复杂、剖面高和尺寸大,为了缩小手机天线的尺寸,研究了小型化低剖面双层微带天线频带展宽的方法,提出了一款紧凑耦合的小型化十一频段手机天线,尺寸仅为37.0mm×7.2mm.该天线通过馈电单极子和地枝节耦合技术,激发... 详细信息

现有手机天线结构复杂、剖面高和尺寸大,为了缩小手机天线的尺寸,研究了小型化低剖面双层微带天线频带展宽的方法,提出了一款紧凑耦合的小型化十一频段手机天线,尺寸仅为37.0mm×7.2mm.该天线通过馈电单极子和地枝节耦合技术,激发多个谐振模,拓宽高频带宽,再利用加载电感方法,使低频谐振点偏移,拓宽低频带宽.实测结果表明,该方法可以有效展宽天线频带,能够覆盖长期演进、无线广域网8个频段,并且满足全球定位系统、无线保真以及蓝牙频段内S11小于-10dB的要求,与传统微带天线相比,该天线具有尺寸更小、结构简单、频带宽等优点,具有良好的辐射增益和辐射效率.

关键词：长期演进小型化多频段手机天线

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基于L_(2,1)模和图正则化的低秩迁移子空间学习

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控制理论与应用 2018年第12期35卷 1738-1749页

作者：屈磊方怡熊友玲唐俊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 安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230601

本文提出一种基于L_(2,1)模和图正则化的低秩迁移子空间学习方法.首先,在低秩重构过程中通过对重构矩阵施加具有旋转不变性的L_(2,1)模约束,可在挖掘目标域数据的关键特征的同时提高算法对不同姿态图片分类的鲁棒性.其次,在目标函数中... 详细信息

本文提出一种基于L_(2,1)模和图正则化的低秩迁移子空间学习方法.首先,在低秩重构过程中通过对重构矩阵施加具有旋转不变性的L_(2,1)模约束,可在挖掘目标域数据的关键特征的同时提高算法对不同姿态图片分类的鲁棒性.其次,在目标函数中引入图结构的正则化,使得迁移时数据中的局部几何结构信息得以充分利用,进一步提高了分类性能.最后,为解决源域数据较少导致的欠完备特征空间覆盖问题,在公共子空间中利用源域数据和目标域数据联合构造字典,保证了重构的鲁棒性.在Caltech256, Office, CMU–PIE, COIL20, USPS, MNIST, VOC2007和MSRC数据库上的大量对比实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性.

关键词：迁移学习低秩重构 L2 1模图正则化

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多角度倾斜光调制下的相位恢复技术

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华南理工大学学报（自然科学版） 2018年第8期46卷 142-150页

作者：程鸿邓会龙徐姗姗高要利韦穗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 陆军炮兵防空兵学院十一系安徽合肥230031

基于强度传输方程的非干涉相位恢复技术可以通过求解方程从强度测量中计算出丢失的相位信息.但在实际成像中,成像系统中透镜孔径的限制会对恢复相位的分辨率产生一定的影响.为此,文中将倾斜光照的思想引入到基于强度传输方程的相位恢复... 详细信息

基于强度传输方程的非干涉相位恢复技术可以通过求解方程从强度测量中计算出丢失的相位信息.但在实际成像中,成像系统中透镜孔径的限制会对恢复相位的分辨率产生一定的影响.为此,文中将倾斜光照的思想引入到基于强度传输方程的相位恢复中,在空间光调制器上加载调制函数,将平面波以不同的波矢倾斜入射到物体上,使透镜孔径的通带覆盖不同的频率空间.对这些通带所覆盖的场进行求和,从而获得具有更大通带的合成场,以提高系统在高频领域的成像能力.分别构建了基于4f和单透镜的多角度倾斜光调制系统,并由系统采集的强度图像结合强度传输方程求解出相位结果.实验结果表明,文中提出的方法在有效提高恢复相位分辨率的同时保证了恢复相位的精度.

关键词：分辨率相位恢复强度传输方程空间光调制器倾斜光照

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量化容差关系的程度多粒度粗糙集模型

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测控技术 2019年第3期38卷 16-20,25页

作者：姚晟陈菊徐风汪杰吴照玉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

多粒度粗糙集是一种重要的多粒度数据挖掘模型。为了对不完备信息系统中等价类重叠部分的定量信息进行挖掘,提出一种多阈值的量化容差关系程度多粒度粗糙集模型。首先将描述等价类重叠信息的程度多粒度粗糙集模型与处理不完备信息系统... 详细信息

多粒度粗糙集是一种重要的多粒度数据挖掘模型。为了对不完备信息系统中等价类重叠部分的定量信息进行挖掘,提出一种多阈值的量化容差关系程度多粒度粗糙集模型。首先将描述等价类重叠信息的程度多粒度粗糙集模型与处理不完备信息系统的量化容差关系进行结合,提出量化容差关系的程度多粒度粗糙集模型,然后在该模型的基础上,为每个粒度设定与数据相适应的阈值,提高了量化容差关系程度多粒度粗糙集模型的灵活性,增加多粒度数据挖掘的性能。UCI数据集的实验结果表明,本文所提出的粗糙集模型具有较好的分类效果和理论的可行性。

关键词：不完备信息系统量化容差关系多阈值程度多粒度粗糙集

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采用L1/2稀疏约束的梅尔倒谱系数语音重建方法

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声学学报 2018年第6期43卷 991-999页

作者：周健刘荣敏窦云峰路成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 东南大学信息科学与工程学院南京210096

提出了一种利用L1／2稀疏约束从梅尔倒谱系数重建语音时域信号方法。从梅尔倒谱系数估计语音幅度谱是一个欠定问题，现有的方法均采用幅度谱最小均方误差估计或采用L1正则化进行幅度谱的稀疏约束。相比于L1正则化模型，L1／2的稀疏约束... 详细信息

提出了一种利用L1／2稀疏约束从梅尔倒谱系数重建语音时域信号方法。从梅尔倒谱系数估计语音幅度谱是一个欠定问题，现有的方法均采用幅度谱最小均方误差估计或采用L1正则化进行幅度谱的稀疏约束。相比于L1正则化模型，L1／2的稀疏约束特性更强，为此，本文在从梅尔倒谱系数估计语音幅度谱时引入L1／2正则化约束，并利用求解的稀疏幅度谱估计相位谱，最后利用估计的频谱重建时域语音信号。实验结果表明，与幅度谱最小均方误差法相比，本文算法所估计出的语音信号具有更高的语音质量；在噪声环境下进行语音重建实验，与L1正则化幅度谱估计方法相比，本文算法重建的语音质量更好，表现出更好抗噪性。

关键词：语音信号稀疏约束倒谱系数重建方法最小均方误差估计谱估计方法梅系数估计

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基于SOM神经网络的服务质量预测

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软件学报 2018年第11期29卷 3388-3399页

作者：张以文项涛郭星贾兆红何强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 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230039 School of Information Technology Swinburne University of TechnologyMelbourne VIC3122Australia

服务质量预测在服务计算领域中是一个热点研究问题.在历史QoS数据稀疏的情况下,设计一个满足用户个性化需求的服务质量预测方法成为一项挑战.为了解决这一挑战问题,提出一种基于SOM神经网络的服务质量预测方法 SOMQP.首先,基于历史QoS数... 详细信息

服务质量预测在服务计算领域中是一个热点研究问题.在历史QoS数据稀疏的情况下,设计一个满足用户个性化需求的服务质量预测方法成为一项挑战.为了解决这一挑战问题,提出一种基于SOM神经网络的服务质量预测方法 SOMQP.首先,基于历史QoS数据,应用SOM神经网络算法分别对用户和服务进行聚类,得到用户关系矩阵和服务关系矩阵;进而,综合考虑用户信誉和服务关联性,采用一种新的Top-k选择机制获得相似用户和相似服务;最后,采用基于用户和基于项目的混合策略对缺失的QoS值进行预测.在真实的数据集WS-Dream上进行了大量实验,结果表明,与经典的CF算法和K-means算法相比,该方法在较大程度上提高了QoS的预测精度.

关键词：质量预测 SOM 神经网络 K-means

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基于改进PSO-BP算法的快递业务量预测

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计算机集成制造系统 2018年第7期24卷 1871-1879页

作者：许荣斌王业国王福田何明慧汪梦龙谢莹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 安徽大学信息保障技术协同创新中心安徽合肥230601

为了有效监控快递运输过程,对日常快递业务量进行预测,以保证快递包裹能够按时到达。将大量快递包裹运输过程抽象建模以构造多流程实例;提出改进惯性权重的粒子群优化算法和反向传播神经网络的组合模型(IPSO-BP)来预测物流公司日常快递... 详细信息

为了有效监控快递运输过程,对日常快递业务量进行预测,以保证快递包裹能够按时到达。将大量快递包裹运输过程抽象建模以构造多流程实例;提出改进惯性权重的粒子群优化算法和反向传播神经网络的组合模型(IPSO-BP)来预测物流公司日常快递业务量;进而动态申请合适数量云资源以处理变化的业务需求。大量仿真实验证明,在神经网络参数选择合理的情况下,IPSO-BP模型比其他传统方法有更好的预测效果。

关键词：物流运输工作流粒子群优化算法反向传播神经网络快递业务量预测

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基于紧急程度的共享异构资源调度策略

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计算机集成制造系统 2018年第7期24卷 1706-1713页

作者：许荣斌刘鑫程永亮石军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 安徽大学信息保障技术协同创新中心安徽合肥230601

为了在有限的时间内处理完成大量业务流程,用有向无环图(DAG)进行建模,解决多DAG共享异构资源调度问题。提出结合相对严格程度和宽松度两种权衡DAG时序约束紧急程度的方法,衡量多DAG任务的优先级;基于紧急程度的异构最早完成时间(HEFT)... 详细信息

为了在有限的时间内处理完成大量业务流程,用有向无环图(DAG)进行建模,解决多DAG共享异构资源调度问题。提出结合相对严格程度和宽松度两种权衡DAG时序约束紧急程度的方法,衡量多DAG任务的优先级;基于紧急程度的异构最早完成时间(HEFT)改进算法,对具有时序约束的多个DAG任务进行调度;探测由于DAG调度紧急程度过高产生的过载现象,利用相关策略对任务进行选择性丢弃,在用户截止期限内完成DAG数量最大化的目标。通过仿真实验证明,所提算法对调度性能有极大的提高。

关键词：业务流程有向无环图任务优先级截止期限相对严格程度 HEFT算法

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