检索结果-内蒙古大学图书馆

南京大学学报（自然科学版） 2017年第5期53卷 926-936页

作者：徐风姚晟纪霞赵鹏汪杰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

邻域粗糙集和模糊粗糙集是粗糙集理论中处理数值型数据的两种重要模型.在数值型信息系统中融合两者在不确定性度量方面的优越性,首先引入了模糊邻域粗糙集模型,并在该模型上定义了模糊邻域粗糙度的概念.模糊邻域粗糙度是通过粗糙集的边... 详细信息

邻域粗糙集和模糊粗糙集是粗糙集理论中处理数值型数据的两种重要模型.在数值型信息系统中融合两者在不确定性度量方面的优越性,首先引入了模糊邻域粗糙集模型,并在该模型上定义了模糊邻域粗糙度的概念.模糊邻域粗糙度是通过粗糙集的边界域来度量信息系统的不确定性,为了达到更为全面的度量效果,在模糊邻域粗糙集模型中定义了模糊邻域粒结构,并基于该粒结构提出了模糊邻域粒度的概念,模糊邻域粒度是对信息系统分类能力的一种度量.最后,通过将两种度量方法进行结合,提出了一种基于模糊邻域粗糙集的混合不确定性度量方法,并从理论上证明其有效性.实验结果表明,所提出的混合度量方法综合了两种单独度量方法的优点,在数值型信息系统中具有更好的度量效果,因此所提出的不确定性度量方法更具有一定的优越性.

关键词：不确定性度量模糊邻域近似粗糙度模糊邻域粒度混合度量

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基于改进邻域粒的模糊熵特征选择算法

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南京大学学报（自然科学版） 2017年第4期53卷 802-814页

作者：姚晟徐风赵鹏刘政怡陈菊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

特征选择是一项重要的数据预处理技术,其目的是在不降低数据分类精度情形下选择一个特征子集,从而对原数据集达到降维的效果,同时也提高学习算法的性能.在邻域粗糙集模型中,传统方法构造出的对象邻域粒未考虑数据的分布问题,使得邻域粒... 详细信息

特征选择是一项重要的数据预处理技术,其目的是在不降低数据分类精度情形下选择一个特征子集,从而对原数据集达到降维的效果,同时也提高学习算法的性能.在邻域粗糙集模型中,传统方法构造出的对象邻域粒未考虑数据的分布问题,使得邻域粒存在一定的误差.首先通过方差来刻画数据的分布,然后根据数据分布提出一种改进的邻域粒,这种改进的邻域粒能够自适应数据的分布,有着较好的优越性,最后将改进邻域粒与邻域模糊熵结合,提出一种特征重要度的评估方式,并给出对应的特征选择算法.实验结果表明,新提出的特征选择算法在特征选择结果、时间消耗和特征子集的分类精度方面都更具一定的优越性.

关键词：粗糙集邻域粒方差模糊熵特征选择

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一种优化覆盖中心的三支决策模型

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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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环F_p+uF_p+vF_p+uvF_p上的线性码和它们的重量计数器（英文）

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中国科学技术大学学报 2017年第11期47卷 899-905页

作者：陈燕娜吴化璋施敏加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 安徽大学数学科学学院安徽合肥230601

研究了环R=F_p+uF_p+vF_p+uvF_p上的线性码,其中,p是一个素数,u^2=u,v^2=v,uv=vu.讨论了该环上线性码的一类Gary映射和一些重量计数器并获得了这些重量计数器之间的关系.此外,给出一个实例验证了这些重量计数器的正确性.

关键词：线性码 Gary映射重量计数器

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基于梯度变换的浅水湖泊围网区遥感提取算法

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湖泊科学 2017年第2期29卷 490-497页

作者：黄帅宋开宏罗菊花赵晋陵马荣华安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 中国科学院流域地理学重点实验室中国科学院南京地理与湖泊研究所南京210008

获取并掌握浅水湖泊围网养殖区域的时空分布信息对合理规划围网养殖进而提升湖泊水质具有重要意义.本文以长江下游典型的围网养殖浅水湖泊——阳澄湖作为研究区,利用资源三号(ZY-3)高分遥感影像,针对围网区与非围网区的光谱空间变化特征... 详细信息

获取并掌握浅水湖泊围网养殖区域的时空分布信息对合理规划围网养殖进而提升湖泊水质具有重要意义.本文以长江下游典型的围网养殖浅水湖泊——阳澄湖作为研究区,利用资源三号(ZY-3)高分遥感影像,针对围网区与非围网区的光谱空间变化特征,采用梯度变换方法,尝试提出一种浅水湖泊围网区的遥感提取算法;并以人工解译结果作为参考,对提取结果进行验证.研究结果发现该算法对浅水湖泊围网养殖区的提取精度为90.66%,可进一步用于开展长时序的浅水湖泊围网区动态变化研究,进而为湖泊环境的政府部门制定湖泊水质提升和围网区合理规划政策提供决策依据.

关键词：浅水湖泊围网养殖区梯度变换卫星遥感阳澄湖

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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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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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毛细力辅助飞秒激光直写制备各向异性及多级结构

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光学精密工程 2017年第8期25卷 2057-2063页

作者：苏亚辉范珍珠汪超炜胡衍雷吴东安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥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 中国科学技术大学精密机械与精密仪器系安徽合肥230022

将飞秒激光双光子聚合加工技术和毛细力诱导自组装技术相结合实现了各向异性结构和多级结构的制备。首先,使用飞秒激光双光子加工技术加工出微柱阵列,将微柱置于显影液中显影,然后放置在空气中。在显影液蒸发的过程中,微柱结构单元受到... 详细信息

将飞秒激光双光子聚合加工技术和毛细力诱导自组装技术相结合实现了各向异性结构和多级结构的制备。首先,使用飞秒激光双光子加工技术加工出微柱阵列,将微柱置于显影液中显影,然后放置在空气中。在显影液蒸发的过程中,微柱结构单元受到毛细力的作用而弯曲实现自组装。通过控制微柱的高度和直径的不一致性实现了两种各向异性结构制备方法,并成功制备了底层微柱直径分别为2μm和6μm双层结构。由于毛细力的大小和微柱高度无关,且同样端部变形量下较高微柱的弹性回复力小于较低微柱的弹性回复力,更易发生弯曲;直径较大的微柱具有更强的抗弯曲能力,从而引导直径较小的微柱向较大的微柱倾斜,藉此制备了各向异性结构。使用毛细力自组装辅助飞秒激光微纳加工可以实现灵活可控的复杂3D结构的加工,并将在生物医药、化学分析、微流体等领域发挥重要作用。

关键词：激光加工飞秒激光毛细力自组装各向异性结构多级结构

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一种基于反馈的K-means分簇算法研究

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信号处理 2017年第8期33卷 1145-1151页

作者：徐倩胡艳军安徽大学电子信息工程学院计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

针对典型的LEACH分簇式路由协议分簇不均匀,簇头节点分布随机导致网络能量消耗大的情况,本文提出一种基于死亡节点数目反馈的K-means分簇算法。首先通过K-means算法划分簇的个数,选择簇的中心节点为该簇的簇头,并通过位置集中性得到集... 详细信息

针对典型的LEACH分簇式路由协议分簇不均匀,簇头节点分布随机导致网络能量消耗大的情况,本文提出一种基于死亡节点数目反馈的K-means分簇算法。首先通过K-means算法划分簇的个数,选择簇的中心节点为该簇的簇头,并通过位置集中性得到集中性较大的若干个节点为主簇头群,其中最大的为主簇头,自此完成初始化。此后用一个受死亡节点数调控的自适应打分函数更新每一轮的簇头和主簇头。主簇头只用于融合并传输数据并不负责感知环境信息。仿真实验结果表明:本算法相较LEACH以及传统的基于K-means的分簇算法,在整个网络的生存时间上分别提高了35%和25%。同时证明:反馈机制的加入和主簇头的选取都有利于网络寿命的提升。

关键词：无线传感器网络 K-means算法反馈调节主簇头

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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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