检索结果-内蒙古大学图书馆

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于粗糙集的大学生学习与就业关系分析

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于特征联合概率分布和实例的迁移学习算法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于超松弛迭代的标签传播算法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型

引用

计算机工程与科学 2016年第8期38卷 1727-1734页

作者：徐怡李策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

传统变精度多粒度粗糙集模型是基于单一变精度阈值的,而多粒度粗糙集模型是从多角度和多层次处理数据,数据往往是多源的或者是分布式的,其噪音数据的含量也各不相同。因此,不同知识粒度层次所应具有的变精度阈值也不相同,这使得现有的... 详细信息

传统变精度多粒度粗糙集模型是基于单一变精度阈值的,而多粒度粗糙集模型是从多角度和多层次处理数据,数据往往是多源的或者是分布式的,其噪音数据的含量也各不相同。因此,不同知识粒度层次所应具有的变精度阈值也不相同,这使得现有的模型难以适应多粒度环境。为克服上述缺点,提出了基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型,该模型使得不同知识粒度层次的变精度阈值可独立调整,更符合多粒度粗糙集模型的数据特征。该模型更好地结合了多粒度粗糙集模型和变精度粗糙集模型,可从多角度分析解决问题又兼具更灵活的容错能力。

关键词：多粒度粗糙集模型变精度粗糙集模型多重阈值知识粒度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

混合云中面向数据中心的工作流数据布局方法

引用

软件学报 2016年第7期27卷 1861-1875页

作者：李学俊吴洋刘晓程慧敏朱二周杨耘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230601 华东师范大学软件学院上海200062 School of Information Technology Swinburnc University of Technology Melbourne 3122 Australia

科学工作流是一种复杂的数据密集型应用程序.如何在混合云环境中对数据进行有效布局,是科学工作流所面临的重要问题,尤其是混合云的安全性要求给科学云工作流数据布局研究带来了新的挑战.传统数据布局方法大多采用基于负载均衡的划分模... 详细信息

科学工作流是一种复杂的数据密集型应用程序.如何在混合云环境中对数据进行有效布局,是科学工作流所面临的重要问题,尤其是混合云的安全性要求给科学云工作流数据布局研究带来了新的挑战.传统数据布局方法大多采用基于负载均衡的划分模型布局数据集,该方法可以获得很好的负载平衡布局,然而传输时间并非最优.针对传统数据布局方法的不足,并结合混合云中数据布局的特点,首先设计一种基于数据依赖破坏度的矩阵划分模型,生成对数据依赖度破坏最小的划分;然后提出一种面向数据中心的数据布局方法,该方法依据划分模型将依赖度高的数据集尽量放在同一数据中心,从而减少数据集跨数据中心的传输时间.实验结果表明,该方法能够有效地缩短科学工作流运行时跨数据中心的数据传输时间.

关键词：科学工作流云计算混合云数据布局传输时间

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种优化路径的聚焦爬虫爬行策略

引用

小型微型计算机系统 2016年第8期37卷 1721-1724页

作者：徐晨初张燕平刘国涛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

聚焦爬虫是一种只对特定主题的相关和必要信息进行检索的网络爬虫.因其对抓取的内容只限于搜索主题,在检索过程中无须对整个网络进行遍历,大大降低了搜索过程的复杂性.但是,现今大量算法的改进集中在满足普通用户对快速搜索的要求,较少... 详细信息

聚焦爬虫是一种只对特定主题的相关和必要信息进行检索的网络爬虫.因其对抓取的内容只限于搜索主题,在检索过程中无须对整个网络进行遍历,大大降低了搜索过程的复杂性.但是,现今大量算法的改进集中在满足普通用户对快速搜索的要求,较少考虑对特定主题准确性的需求.为此,提出一种优化爬行路径的聚焦爬虫算法(OPFA).算法通过计算主题和页面、页面和页面间语义相似性,获取页面相似性排序及分类结果,最终形成爬行优先级并优化爬行路线.实验结果表明,OPFA能一直在与搜索意图相似度相对较高的页面中搜索,有效的提高了检索的准确性.

关键词：聚焦爬虫语义相似度路径优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种面向不平衡数据集的直接优化G-TP/PR算法

引用

小型微型计算机系统 2016年第12期37卷 2690-2694页

作者：程凡杨康周源江进龙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

设计直接优化不平衡准则算法是克服SVM在不平衡数据集上表现不佳的一个有效途径.但已有研究多面向F1、AUC等常见标准,对于其他标准如G-TP/PR等由于优化上的困难一直鲜有涉及.对此,提出一个直接优化G-TP/PR的新型算法.算法采用传统SVM框... 详细信息

设计直接优化不平衡准则算法是克服SVM在不平衡数据集上表现不佳的一个有效途径.但已有研究多面向F1、AUC等常见标准,对于其他标准如G-TP/PR等由于优化上的困难一直鲜有涉及.对此,提出一个直接优化G-TP/PR的新型算法.算法采用传统SVM框架,定义了面向G-TP/PR的目标函数,该目标比已有基于F1目标更加紧凑.针对新函数非光滑,难以直接优化,提出使用束方法进行求解,使得算法的迭代次数不依赖于训练样本数,更适合大规模的应用场合.不平衡数据集上实验证明了所提算法的有效性.

关键词：不平衡数据集 SVM G—TP/PR 束方法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于邻域的可变粒度粗糙集模型

引用

小型微型计算机系统 2016年第7期37卷 1513-1517页

作者：徐怡杨宏健纪霞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

分析传统粗糙集和邻域多粒度粗糙集的不足之后,在克服乐观多粒度粗糙集模型较为宽松,悲观多粒度粗糙集模型较为严格的缺点的基础上,为使粗糙集理论能从多粒度计算的角度,对名义型和数值型并存的混合型数据进行处理,将邻域多粒度粗糙集... 详细信息

分析传统粗糙集和邻域多粒度粗糙集的不足之后,在克服乐观多粒度粗糙集模型较为宽松,悲观多粒度粗糙集模型较为严格的缺点的基础上,为使粗糙集理论能从多粒度计算的角度,对名义型和数值型并存的混合型数据进行处理,将邻域多粒度粗糙集模型与可变粒度粗糙集模型相结合,提出了基于邻域的可变粒度粗糙集模型,定义了其下上近似,研究了基于邻域的可变粒度粗糙集模型的一些性质,并证明了基于邻域的可变粒度粗糙集模型是乐观邻域多粒度粗糙集模型和悲观邻域多粒度粗糙集模型的泛化,最后通过实例验证了模型的有效性.

关键词：多粒度粗糙集邻域多粒度粗糙集可变粒度粗糙集

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

加权网络的结构洞挖掘算法

引用

计算机工程与应用 2016年第9期52卷 135-139,183页

作者：赵姝刘倩倩陈洁张燕平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

作为网络结构分析的重要概念,结构洞占据者在获取网络有效信息方面起着关键的作用。目前,研究者们主要针对无权网络研究挖掘其结构洞的方法,然而,实际网络中,边权对网络性能的影响起着重要作用。以加权网络为研究对象,以约束度为衡量指... 详细信息

作为网络结构分析的重要概念,结构洞占据者在获取网络有效信息方面起着关键的作用。目前,研究者们主要针对无权网络研究挖掘其结构洞的方法,然而,实际网络中,边权对网络性能的影响起着重要作用。以加权网络为研究对象,以约束度为衡量指标,提出一种加权的结构洞挖掘算法——W_HIS算法(Weighted HIS Algorithm)。将提出的W_HIS算法应用到公用数据和实例数据,与已有的算法进行对比,验证了算法的有效性。实验结果表明,提出的算法对挖掘结构洞占据者效果相对较好。

关键词：结构洞加权网络约束度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：