检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程理论与实践 2025年第2期45卷 554-570页

作者：徐怡陶强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

多视角和多层次是粒计算(granular computing)中问题求解的两个基本原则.划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型,遵循多视角和多层次的原则,能够从多个视角和多个层次来描述和解决问题.但是划分序乘积空间是一种格结构,在划分序乘积空... 详细信息

多视角和多层次是粒计算(granular computing)中问题求解的两个基本原则.划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型,遵循多视角和多层次的原则,能够从多个视角和多个层次来描述和解决问题.但是划分序乘积空间是一种格结构,在划分序乘积空间中寻找合适的问题求解层通常是一个NP难问题,特别是当视角和层次存在冗余时,会导致划分序乘积空间结构庞大且复杂.因此通过对视角和层次的约简,可以有效降低划分序乘积空间的复杂性.现有的度量指标,例如决策支持度、条件熵、最大包含度和距离度量等,不能有效地对视角、层次和属性进行约简,本文在划分序乘积空间中将距离度量、最大包含度和最大决策的概念相结合,引入了一种新的基于距离度量最大包含熵的单调不确定性度量标准.在此基础上,分别定义了视角重要度、层次重要度与属性重要度,并且分别给出了视角、层次和属性的约简算法,可以对多个视角进行约简、多个视角中的多个层次进行约简和对每个层次中的属性进行约简,有效降低了划分序乘积空间下的复杂度.实验结果证明了,所提约简算法的有效性.

关键词：多视角多层次视角约简层次约简属性约简划分序乘积空间距离度量

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基于加权PageRank特征选择的软件缺陷预测集成分类方法

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计算机集成制造系统 2025年

作者：王炜清范洪旗严远亭张以文安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽大学计算机科学与技术学院

基于机器学习方法的软件缺陷预测（SDP）是软件工程中的一项关键技术。随着软件规模的扩大，利用不同的软件度量指标从源代码中提取的度量元迅速增加，软件缺陷数据维数呈现出高维趋势，对训练高效的SDP模型产生了巨大挑战。鉴于此，提... 详细信息

基于机器学习方法的软件缺陷预测（SDP）是软件工程中的一项关键技术。随着软件规模的扩大，利用不同的软件度量指标从源代码中提取的度量元迅速增加，软件缺陷数据维数呈现出高维趋势，对训练高效的SDP模型产生了巨大挑战。鉴于此，提出了一种基于加权PageRank的双评估特征选择方法（DEFS）。DEFS同时考虑特征之间的组合效应和全局关系，将所有特征建模为完整的加权图。然后利用加权PageRank算法计算特征的重要性以实现优质特征的选择。最后为了融合多种特征选择算法的优势，将DEFS嵌入到集成框架中实现基于加权PageRank的双评估特征选择集成方法（E-DEFS），进一步提高预测性能。在六个软件缺陷数据库的30个数据集上的实验结果表明，DEFS和E-DEFS相较于经典的特征选择方法取得了更优的性能表现。

关键词：软件缺陷预测特征选择集成学习完全加权图 PageRank算法机器学习

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面向6G的RM码编译码方案

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移动通信 2025年第2期49卷 51-57页

作者：陈芳陈景灿秦海生魏岳军李莉萍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 上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209

纠错编码是提升信道可靠性的重要途径。里德-穆勒(Reed-Muller)码作为最古老和最流行的码之一,其独特的码字结构使得编码和译码都具有较低的复杂度,并且可为其他码型的研究提供参考。2017年,RM码被证明可以在二进制擦除信道上实现信道容... 详细信息

纠错编码是提升信道可靠性的重要途径。里德-穆勒(Reed-Muller)码作为最古老和最流行的码之一,其独特的码字结构使得编码和译码都具有较低的复杂度,并且可为其他码型的研究提供参考。2017年,RM码被证明可以在二进制擦除信道上实现信道容量,使得RM码的理论与应用再次引起关注。对RM码的编码结构和现有的译码算法进行论述与总结,并对当前译码算法的改进和发展进行综合论述。最后,对RM码作为6G的候选编码方案,未来需要开展的研究方向进行展望。

关键词： RM码 RM码编码递归列表译码递归投影聚合译码删余

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柱状结构中多层各向异性吸波材料的电磁分析

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电子学报 2000年第12期28卷 128-130,127页

作者：吴先良安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

通过对圆柱状结构中多层各向异性薄层吸波材料的电磁分析—柱体由金属柱芯和包围其外的多层各向同性介质材料组成 ,在各层之间和外表面涂覆各向异性薄层 .考虑各薄层的输入阻抗 ,得出曲面结构内部及表面涂覆各向异性吸波材料散射场 .根... 详细信息

通过对圆柱状结构中多层各向异性薄层吸波材料的电磁分析—柱体由金属柱芯和包围其外的多层各向同性介质材料组成 ,在各层之间和外表面涂覆各向异性薄层 .考虑各薄层的输入阻抗 ,得出曲面结构内部及表面涂覆各向异性吸波材料散射场 .根据级联矩阵和算法 ,在一定波段上进行RCS (RadarCrossSection)减缩 ,获令人满意的计算结果 .

关键词：电波散射柱状结构隐射技术各向异性吸波材料

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基于张量表示的域适配的迁移学习中特征表示方法

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电子学报 2020年第2期48卷 359-368页

作者：赵鹏王美玉纪霞刘慧婷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 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

本文提出一种新的基于张量表示的域适配迁移学习中的特征表示方法,即融合联合域对齐和适配正则化的基于张量表示的迁移学习特征表示方法.当源域和目标域差异很大时,仅将源域对齐潜在共享空间,会造成数据扭曲过大.为缓解此问题,本文方法... 详细信息

本文提出一种新的基于张量表示的域适配迁移学习中的特征表示方法,即融合联合域对齐和适配正则化的基于张量表示的迁移学习特征表示方法.当源域和目标域差异很大时,仅将源域对齐潜在共享空间,会造成数据扭曲过大.为缓解此问题,本文方法提出联合域对齐,即源域和目标域同时对齐共享子空间.并且本文方法将适配正则化引入张量表示空间求解.本文适配正则化包括动态分布对齐和图适配,以缩小域间分布差异和保留样本间流行一致性.最后融合联合域对齐,动态分布对齐和图适配,通过联合优化求解获得共享子空间表示.几个公共的跨域数据集上的大量实验结果表明了本文方法优于其它主流的迁移学习方法,验证了本文方法的有效性.

关键词：张量表示迁移学习域适配

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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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一种基于图理论的非刚体形状匹配算法

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仪器仪表学报 2009年第10期30卷 2027-2032页

作者：鲍文霞梁栋程志友宣善立王年安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学电子科学与技术学院合肥230039

提出了一种基于图理论的非刚体形状匹配算法。该方法在每次迭代过程中,先利用形状上下文算法获得待匹配形状点集的初始匹配,然后利用图理论剔除误匹配点,并估算匹配点集之间的TPS(thin plate spline)变换参数,再利用这些参数使待匹配点... 详细信息

提出了一种基于图理论的非刚体形状匹配算法。该方法在每次迭代过程中,先利用形状上下文算法获得待匹配形状点集的初始匹配,然后利用图理论剔除误匹配点,并估算匹配点集之间的TPS(thin plate spline)变换参数,再利用这些参数使待匹配点集相互逼近,最终实现非刚体的形状匹配。实验结果表明该算法提高了匹配的精度。

关键词：图理论形状匹配形状上下文 TPS变换

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用神经网络来实现基于范例的推理系统

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计算机工程 2002年第7期28卷 12-14,94页

作者：倪志伟蔡庆生贾瑞玉中国科学技术大学计算机系安徽大学计算智能与信号处理国家教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算智能与信号处理国家教育部重点实验室

范例推理与神经网络有一种自然的联系。神经网络有许多优点,利用神经网络来实现范例推理可以取得非常好的效果。文章首先详细探讨了在范例推理中使用的神经网络模型与技术,并给出了其上的搜索与学习算法以及数据挖掘算法,旨在提高范例... 详细信息

范例推理与神经网络有一种自然的联系。神经网络有许多优点,利用神经网络来实现范例推理可以取得非常好的效果。文章首先详细探讨了在范例推理中使用的神经网络模型与技术,并给出了其上的搜索与学习算法以及数据挖掘算法,旨在提高范例推理系统的鲁棒性和知识获取的自动化程度。

关键词：范例推理神经网络数据挖掘范例检索算法学习算法人工智能机器学习

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基于双编码的重叠社团检测多目标优化方法

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电子学报 2021年第11期49卷 2101-2107页

作者：张磊刘庆杨尚尚杨海鹏程凡马海平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230601

近年来,多目标进化方法已被广泛应用于重叠社团检测问题并取得了较好的社团划分性能.如何设计合适的个体编码以及进化策略是提高基于多目标进化重叠社团检测算法性能的重要因素.为此,本文设计了一种双编码表示方法对非重叠社团结构和重... 详细信息

近年来,多目标进化方法已被广泛应用于重叠社团检测问题并取得了较好的社团划分性能.如何设计合适的个体编码以及进化策略是提高基于多目标进化重叠社团检测算法性能的重要因素.为此,本文设计了一种双编码表示方法对非重叠社团结构和重叠点分别进行编码,能够有效解码得到重叠社团结构.在双编码表示的基础上,本文提出了一种基于双编码的重叠社团检测多目标优化方法(DRMOEA).在DRMOEA中,为了获得好的初始个体并提高算法检测性能,本文提出了一种基于社团边界点的初始化策略.除此之外,针对双编码中的重叠点编码部分,本文提出了基于精英个体边界点的交叉策略,该策略利用社团边界信息引导种群向好的方向进化,从而有效提高了算法的检测性能.最后,在9个真实世界网络上的实验结果表明DRMOEA算法优于其他5个代表性重叠社团检测算法.

关键词：复杂网络重叠社团检测双编码多目标优化

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基于图割理论和极几何约束的图像匹配算法

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计算机工程 2007年第1期33卷 193-194,197页

作者：鲍文霞梁栋王年童强安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室

提出了一种基于图割理论和极几何约束的图像匹配算法。利用极几何约束对两幅待匹配图像进行矫正,使得它们的极线处在同一扫描线上,从而将二维匹配简化成一维匹配;利用基于图割的一维匹配算法获取视差数据,此时匹配中能量函数的标号是一... 详细信息

提出了一种基于图割理论和极几何约束的图像匹配算法。利用极几何约束对两幅待匹配图像进行矫正,使得它们的极线处在同一扫描线上,从而将二维匹配简化成一维匹配;利用基于图割的一维匹配算法获取视差数据,此时匹配中能量函数的标号是一维的,大大减少了搜索范围,并且提高了匹配的速度。

关键词：图割极几何约束标号视差

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