检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2014年第10期29卷 1758-1764页

作者：贾兆红李丹李龙澍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230039

针对最小化制造跨度的差异工件尺寸单批处理机调度问题,通过将其转化为最小化浪费空间的问题,采用候选集策略构建分批以减少搜索空间,利用基于浪费空间的启发式更新信息素,提出一种改进的最大最小蚁群算法.此外,在算法中还引入了一种局... 详细信息

针对最小化制造跨度的差异工件尺寸单批处理机调度问题,通过将其转化为最小化浪费空间的问题,采用候选集策略构建分批以减少搜索空间,利用基于浪费空间的启发式更新信息素,提出一种改进的最大最小蚁群算法.此外,在算法中还引入了一种局部优化策略,以进一步提高算法的性能.仿真实验结果表明,所提出的算法优于其他几种已有算法,验证了所提出算法的有效性和鲁棒性.

关键词：调度批处理机制造跨度最大最小蚁群算法局部优化

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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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联合嵌入式多标签分类算法

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自动化学报 2019年第10期45卷 1969-1982页

作者：刘慧婷冷新杨王利利赵鹏安徽大学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

现有的一些多标签分类算法,因多标签数据含有高维的特征或标签信息而变得不可行.为了解决这一问题,提出基于去噪自编码器和矩阵分解的联合嵌入多标签分类算法Deep AE-MF.该算法包括两部分:特征嵌入部分使用去噪自编码器对特征空间学习... 详细信息

现有的一些多标签分类算法,因多标签数据含有高维的特征或标签信息而变得不可行.为了解决这一问题,提出基于去噪自编码器和矩阵分解的联合嵌入多标签分类算法Deep AE-MF.该算法包括两部分:特征嵌入部分使用去噪自编码器对特征空间学习得到非线性表示,标签嵌入部分则是利用矩阵分解直接学习到标签空间对应的潜在表示与解码矩阵.Deep AE-MF将特征嵌入和标签嵌入的两个阶段进行联合,共同学习一个潜在空间用于模型预测,进而得到一个有效的多标签分类模型.为了进一步提升模型性能,在Deep AE-MF方法中对标签间的负相关信息加以利用.通过在不同数据集上进行实验证明了提出Deep AE-MF方法的有效性和鲁棒性.

关键词：多标签分类矩阵分解去噪自编码器标签嵌入

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结合测地线-灰度直方图的谱匹配算法

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系统工程与电子技术 2010年第12期32卷 2691-2695页

作者：鲍文霞梁栋王年唐俊宣善立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 安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230601

针对单纯依赖奇异值分解的谱匹配方法的局限性,提出了一种结合测地线-灰度直方图和松弛迭代的Laplace谱匹配算法。首先,利用图像待匹配点集构造Laplace矩阵,通过对该Laplace矩阵进行奇异值分解,将得到的特征向量用于计算匹配概率;然后,... 详细信息

针对单纯依赖奇异值分解的谱匹配方法的局限性,提出了一种结合测地线-灰度直方图和松弛迭代的Laplace谱匹配算法。首先,利用图像待匹配点集构造Laplace矩阵,通过对该Laplace矩阵进行奇异值分解,将得到的特征向量用于计算匹配概率;然后,引入具有局部特征的测地线-灰度直方图作为相容性约束,通过迭代的方式对匹配概率进行优化。实验结果表明,该算法实现了多特征、多算法的优势互补,提高了谱匹配算法的匹配精度和应用范围。

关键词：模式识别谱匹配松弛迭代测地线-灰度直方图 Laplace谱

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不完备信息系统中改进的LEM2算法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2010年第11期38卷 104-109页

作者：徐怡李龙澍李学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230039 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230039

针对LEM2(Learning from Examples Module,Version 2)算法处理不完备信息系统的局限性,从规则提取的质量和效率两个方面对其进行改进,提出改进的LEM2规则提取算法.基于集对理论,引入集对势容差关系和基于集对势容差关系的扩充粗糙集模型... 详细信息

针对LEM2(Learning from Examples Module,Version 2)算法处理不完备信息系统的局限性,从规则提取的质量和效率两个方面对其进行改进,提出改进的LEM2规则提取算法.基于集对理论,引入集对势容差关系和基于集对势容差关系的扩充粗糙集模型,将该模型和LEM2算法相结合,提高规则提取的质量;定义冗余的属性-值对集合,在规则提取过程中,从候选属性-值对集中直接删除冗余的属性-值对,避免反向消除步骤,加快算法的收敛速度,提高规则提取的效率.最后通过仿真实验,证明了改进LEM2算法用于不完备信息系统规则提取的有效性.

关键词：不完备信息粗糙集 LEM2算法集对势容差关系相似关系容差关系

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基于属性分辨度的不完备决策表属性约简算法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2013年第1期41卷 83-88页

作者：纪霞李龙澍齐平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

针对现有不完备决策表属性约简算法复杂度较高的问题,提出了基于属性分辨度的属性约简算法.文中分析了不完备决策表中条件属性相对于决策重要性的外在表现,提出了属性分辨度的概念,并给出了属性分辨度随着约简属性集的变化而动态更新的... 详细信息

针对现有不完备决策表属性约简算法复杂度较高的问题,提出了基于属性分辨度的属性约简算法.文中分析了不完备决策表中条件属性相对于决策重要性的外在表现,提出了属性分辨度的概念,并给出了属性分辨度随着约简属性集的变化而动态更新的计算方法.该算法在属性约简过程中会不断删除已经属于正域的对象或不影响正域计算的相容块,通过降低样本数据的规模来减少计算耗时,加速属性约简.理论分析和仿真实验表明,文中算法是有效的,并且算法复杂度优于现有的不完备决策表属性约简算法.

关键词：不完备决策表属性约简相容块属性分辨度

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学习困难与泛化能力感知的软件缺陷预测过采样方法

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计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2663-2671页

作者：范洪旗严远亭张以文张燕平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

软件缺陷数据的类别分布不平衡特点给软件缺陷预测任务带了巨大的挑战。合成过采样是解决这一问题最为主流的技术,但如何设计合适的采样策略避免因引入异常样本而导致的过度泛化风险,始终是软件缺陷预测过采样方法面临的难点。针对这一... 详细信息

软件缺陷数据的类别分布不平衡特点给软件缺陷预测任务带了巨大的挑战。合成过采样是解决这一问题最为主流的技术,但如何设计合适的采样策略避免因引入异常样本而导致的过度泛化风险,始终是软件缺陷预测过采样方法面临的难点。针对这一问题,本文提出一种结合样本学习困难程度和合成泛化影响的过采样方法(GDOS)。具体来说,GDOS方法通过样本的局部先验概率和潜在合成方向上的样本分布信息衡量样本的安全系数与泛化系数,并以此度量样本的选择权重。通过抑制潜在过泛化区域的样本合成概率,给予相对安全的近邻合成方向更高的选择概率,为高质量样本的合成提供保障。在26个PROMISE数据集上的实验表明,GDOS在MCC、pd、pf、F-measure等指标上较于经典的采样方法和专门提出的软件缺陷预测采样方法均取得了更优的性能表现。

关键词：软件缺陷预测类别不平衡过采样过度泛化

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基于遗传算法的划分序乘积空间问题求解层选择

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软件学报 2024年第4期35卷 1945-1963页

作者：徐怡邱紫恒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230601

划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型,可以从多个视角和多个层次对问题进行描述和求解.其解空间是由多个问题求解层组成的格结构,其中每个问题求解层由多个单层次视角构成.如何在划分序乘积空间中选择问题求解层是一个NP难问题.为此,... 详细信息

划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型,可以从多个视角和多个层次对问题进行描述和求解.其解空间是由多个问题求解层组成的格结构,其中每个问题求解层由多个单层次视角构成.如何在划分序乘积空间中选择问题求解层是一个NP难问题.为此,提出一种两阶段自适应遗传算法TSAGA(two stage adaptive genetic algorithm)来寻找问题求解层.首先,采用实数编码对问题求解层进行编码,然后根据问题求解层的分类精度和粒度定义适应度函数.算法第1阶段基于经典遗传算法,预选出一些优秀问题求解层作为第2阶段初始种群的一部分,从而优化解空间.算法第2阶段,提出随当前种群进化迭代次数动态变化的自适应选择算子、自适应交叉算子以及自适应大变异算子,从而在优化的解空间中进一步选择问题求解层.实验结果证明了所提方法的有效性.

关键词：粒计算划分序乘积空间遗传算法问题求解层

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基于前景理论的软件缺陷预测过采样方法

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计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2822-2831页

作者：徐彪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合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

在软件缺陷预测中,数据困难因子对预测性能的影响比类不平衡更为明显。然而,大多数现有软件缺陷预测过采样方法在解决类不平衡问题过程中,忽视了软件项目数据集固有的数据困难因子,从而导致预测性能不佳。针对上述问题,提出一种基于前... 详细信息

在软件缺陷预测中,数据困难因子对预测性能的影响比类不平衡更为明显。然而,大多数现有软件缺陷预测过采样方法在解决类不平衡问题过程中,忽视了软件项目数据集固有的数据困难因子,从而导致预测性能不佳。针对上述问题,提出一种基于前景理论的过采样算法(POS)。POS同时考虑局部邻域中同类和异类样本的影响来评估少数类样本的学习难度,通过基于引力的策略构建同类收益和异类损失来刻画样本的前景值,并强调异类损失来计算少数类样本的采样权重,以此降低引入数据困难因子的风险,提高合成样本的质量,进一步提升预测性能。在NASA数据集上的实验结果表明,POS算法在AUC、balance和G-mean等性能指标上均有所提升,具有更好的缺陷预测性能。

关键词：软件缺陷预测类不平衡数据困难因子过采样前景理论

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基于属性值变化的动态覆盖系统中近似集增量算法

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系统工程与电子技术 2017年第7期39卷 1660-1668页

作者：徐怡程燕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

在实际应用中,属性值的改变会导致覆盖信息系统中某一个覆盖发生变化,此时使用非增量的方法计算集合的上下近似集的时间开销较大。因此,针对属性值变化产生的动态覆盖信息系统,提出基于矩阵的增量方法计算集合的上下近似集。首先,给出... 详细信息

在实际应用中,属性值的改变会导致覆盖信息系统中某一个覆盖发生变化,此时使用非增量的方法计算集合的上下近似集的时间开销较大。因此,针对属性值变化产生的动态覆盖信息系统,提出基于矩阵的增量方法计算集合的上下近似集。首先,给出增量的方法计算动态覆盖的两种特征矩阵。然后,基于给定的两种特征矩阵分别给出计算集合上下近似集的增量算法,通过实例说明了算法的计算过程。最后,通过仿真实验验证了本文所提算法的有效性。

关键词：粗糙集动态覆盖信息系统近似集特征矩阵增量方法

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