检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于三支决策的多类分类模型

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计算机应用与软件 2017年第5期34卷 141-146页

作者：徐怡魏贵莹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

在多类分类问题的实际应用中,决策者通常希望得到的决策结果是唯一的,即避免出现决策冗余与冲突。因此,借鉴三支决策的思想,通过增加延迟决策类,将m个多类分类问题变为m+1个多类分类问题,使得原本的代价参数减少,又使得最终的决策结果... 详细信息

在多类分类问题的实际应用中,决策者通常希望得到的决策结果是唯一的,即避免出现决策冗余与冲突。因此,借鉴三支决策的思想,通过增加延迟决策类,将m个多类分类问题变为m+1个多类分类问题,使得原本的代价参数减少,又使得最终的决策结果不存在冗余与冲突。提出一种基于三支决策的多类分类模型,并用实例说明了该方法的实用性。

关键词：决策粗糙集三支决策代价多类分类冲突

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一种基于图的多模态随机游走重排序算法

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哈尔滨工程大学学报 2016年第10期37卷 1387-1393页

作者：赵鹏陈浩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

为了提高图像检索中的重排序效果,提出了一种基于图的多模态随机游走重排序算法。不同于现有的重排序算法根据检索返回的图像顺序设置图像列表得分序列初值,该算法将多模态融合应用于随机游走算法,避免单一模态获取图像内容的片面性,并... 详细信息

为了提高图像检索中的重排序效果,提出了一种基于图的多模态随机游走重排序算法。不同于现有的重排序算法根据检索返回的图像顺序设置图像列表得分序列初值,该算法将多模态融合应用于随机游走算法,避免单一模态获取图像内容的片面性,并利用多模态随机游走方法对返回图像列表得分序列进行初始化,然后利用多模态重排序算法最优化目标函数,对相关参数和得分列表进行迭代更新,从而获得最终重排序后的图像序列。实验显示了所提出的算法具有良好的重排序效果。

关键词：图像检索多模态随机游走重排序基于图的学习

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压缩感知结合FMM分析目标宽角度电磁散射问题

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微波学报 2017年第5期33卷 30-34页

作者：胡金花陈明生孔勐张量吴先良合肥师范学院电子信息工程学院合肥230601 安徽省电子信息系统仿真设计重点实验室合肥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

应用快速多极子方法(FMM)直接计算宽角度电磁散射问题时,需要对每一个入射角度迭代求解,计算量较大,效率较低。基于快速多极子方法中聚合、转移和发散过程与电磁波入射方向的无关性,将压缩感知理论(CS)引入并构建富含空间信息的新型激励... 详细信息

应用快速多极子方法(FMM)直接计算宽角度电磁散射问题时,需要对每一个入射角度迭代求解,计算量较大,效率较低。基于快速多极子方法中聚合、转移和发散过程与电磁波入射方向的无关性,将压缩感知理论(CS)引入并构建富含空间信息的新型激励源,仅由远小于入射角度数目的几次快速多极子计算,即可获得感应电流的观测值,近而恢复出所有入射角度下的激励电流。与传统矩量法结合压缩感知理论方法相比,该方法的计算精度较高,并且计算时间大幅减少。

关键词：快速多极子方法(FMM) 压缩感知(CS) 矩量法宽角度电磁散射

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基于粗糙集的大学生学习与就业关系分析

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计算机技术与发展 2017年第5期27卷 188-191页

作者：吴汉卿吴缓缓杨莹莹纪霞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

随着社会经济的高速发展,人才需求的多元化,国内的教育事业进入了大众化的新时期,毕业生数量逐年增加,导致了高校毕业生就业形势越来越严峻,学生就业难已成为当前社会的热点问题。大学生在校学习成绩作为学生智力、学习态度等因素的直... 详细信息

随着社会经济的高速发展,人才需求的多元化,国内的教育事业进入了大众化的新时期,毕业生数量逐年增加,导致了高校毕业生就业形势越来越严峻,学生就业难已成为当前社会的热点问题。大学生在校学习成绩作为学生智力、学习态度等因素的直观结果,较为准确地反映了学生的整体水平,也与学生就业有着紧密的联系。为了帮助高校学生合理利用在校学习时间,有导向的进行学习,采集了已毕业计算机科学与技术专业学生在校学习成绩和就业信息数据,利用邻域粗糙集的基本理论,对预处理后的学生成绩就业信息表中的课程属性进行约简,并对得出的属性约简子集进行了详细分析,将学习与就业之间的比较准确的内在联系提供给在校学生,帮助学生找到心仪合适的工作。

关键词：邻域粗糙集属性约简学习成绩就业情况

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基于改进烟花算法的Web服务组合优化

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计算机集成制造系统 2016年第2期22卷 422-432页

作者：张以文吴金涛赵姝唐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230031 清华大学计算机科学与技术系知识工程组北京100084

为了在大数据背景下从大量候选服务集中选择出合适的Web服务,并组合成能够完成复杂增值业务过程需求的组合服务,提出一种改进的烟花算法,首次应用于离散服务组合优化问题。该算法根据烟花对变异后的火花产生的贡献大小,引入高斯变异概率... 详细信息

为了在大数据背景下从大量候选服务集中选择出合适的Web服务,并组合成能够完成复杂增值业务过程需求的组合服务,提出一种改进的烟花算法,首次应用于离散服务组合优化问题。该算法根据烟花对变异后的火花产生的贡献大小,引入高斯变异概率,使高斯变异具有方向性的同时保持了种群多样性;在烟花选择过程中采用精英选择策略,有效降低了算法的时间开销。通过大量实验结果验证了该算法的可行性和有效性。

关键词：服务组合烟花算法服务质量

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基于特征联合概率分布和实例的迁移学习算法

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模式识别与人工智能 2016年第8期29卷 717-724页

作者：赵鹏吴国琴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

针对在单一匹配边缘概率分布以缩减源域和目标域的差异性时存在的泛化能力差的问题,提出联合边缘概率分布和条件概率分布减小域间差异性的基于特征和实例的迁移学习算法.通过核主成分分析在子空间中寻找样本新的特征表示,在该子空间中... 详细信息

针对在单一匹配边缘概率分布以缩减源域和目标域的差异性时存在的泛化能力差的问题,提出联合边缘概率分布和条件概率分布减小域间差异性的基于特征和实例的迁移学习算法.通过核主成分分析在子空间中寻找样本新的特征表示,在该子空间中利用最小化最大均值差异,联合匹配边缘概率分布和条件概率分布以减小源域和目标域间的差异性.同时利用L2,1范数约束选择源域中相关实例进行训练,进一步提高迁移学习获得的模型泛化性能.在字符集和对象识别数据集上的实验表明文中算法的有效性.

关键词：迁移学习无监督学习域自适应特征映射

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基于超松弛迭代的标签传播算法

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模式识别与人工智能 2016年第1期29卷 90-96页

作者：葛芳郭有强王年蚌埠学院计算机科学与技术系蚌埠233030 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

针对标签传播算法中存在的问题,将超松弛迭代引入标签传播算法,解决标签序列的优化问题,提出基于超松弛迭代的标签传播算法(ORLP).该算法使用正负标签的方式标记已知样本,通过在近邻点间学习分类的方式预测未知样本的标签信息,同时在每... 详细信息

针对标签传播算法中存在的问题,将超松弛迭代引入标签传播算法,解决标签序列的优化问题,提出基于超松弛迭代的标签传播算法(ORLP).该算法使用正负标签的方式标记已知样本,通过在近邻点间学习分类的方式预测未知样本的标签信息,同时在每次迭代时都能较好地保留初始标记点的标签信息,以指导下一次的标签传递过程.基于超松弛迭代推导ORLP的标签传播公式,同时证明标签序列的收敛性,得到标签序列的收敛解.实验表明,ORLP具有较高的分类准确率和较快的收敛速度.

关键词：半监督学习标签传播超松弛迭代标签序列

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对于模糊时间序列预测的一种改进方法

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内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2017年第5期38卷 68-71页

作者：霍旭吴涛安徽大学数学科学学院合肥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

在对于模糊时间序列数据的模糊化的研究中,本文对现有的文献中模糊化的方法进行了改进,把数据的离散程度加入了考量,定义了一种新的数据模糊化方法,通过对美国入境人数进行预测,用最小标准误差把新旧方法进行比较,结果表明改进后的方法... 详细信息

在对于模糊时间序列数据的模糊化的研究中,本文对现有的文献中模糊化的方法进行了改进,把数据的离散程度加入了考量,定义了一种新的数据模糊化方法,通过对美国入境人数进行预测,用最小标准误差把新旧方法进行比较,结果表明改进后的方法得到的预测结果更加准确。

关键词：模糊时间序列论域划分模糊化

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对于不平衡数据的模糊时间序列预测

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计算机与现代化 2017年第12期 108-110页

作者：霍旭吴涛安徽大学数学科学学院安徽合肥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

模糊时间序列自从被提出便得到广泛的关注。在运用模糊时间序列进行预测时,增加预测的准确度为研究的根本点。为了使预测结果更加精准,本文首先对不平衡数据集分类,将数据进行初始的划分,然后进行模糊时间序列预测,最后通过实验表明了... 详细信息

模糊时间序列自从被提出便得到广泛的关注。在运用模糊时间序列进行预测时,增加预测的准确度为研究的根本点。为了使预测结果更加精准,本文首先对不平衡数据集分类,将数据进行初始的划分,然后进行模糊时间序列预测,最后通过实验表明了该方法的实用性。

关键词：不平衡数据集模糊时间序列论域划分模糊C均值算法

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