检索结果-内蒙古大学图书馆

广西师范大学学报（自然科学版） 2015年第2期33卷 15-21页

作者：郑京邹艳丽何郁郁陈德霞广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004 广西师范大学电子工程学院广西桂林541004

随着电力需求的日益增加,将会有越来越多的分布式电站接入到电力网络中。为了研究不同的分布式电站入网方式对电力网络动态特性的影响,文章采用二阶Kuramoto模型对电网节点进行建模和动力学仿真,分析比较了两种不同的分布式电站的入网... 详细信息

随着电力需求的日益增加,将会有越来越多的分布式电站接入到电力网络中。为了研究不同的分布式电站入网方式对电力网络动态特性的影响,文章采用二阶Kuramoto模型对电网节点进行建模和动力学仿真,分析比较了两种不同的分布式电站的入网方式对电网的同步性能和抗扰性的影响。第一种入网方式是令新增分布式电站分别与原网络负载节点中小度节点相连(称为SDJ方式),第二种是令新增分布式电站分别与原网络负载节点中的大度节点相连(称为LDJ方式)。研究表明,SDJ和LDJ方式均可以有效地提升网络的同步门限,SDJ更能提升网络的同步性能。当分布式电站数量较多时,采用SDJ方式连接的电力网络,其抗扰性更强,受到功率干扰后系统恢复稳定状态的时间更短。此研究可以为我国未来分布式电网的设计和规划提供一定参考。

关键词：分布式发电站电力网络 SDJ连接方式 LDJ连接方式

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于IAPS的扩展规则局部搜索算法

引用

电子学报 2020年第5期48卷 899-905页

作者：王金艳胡春牛当当李先贤广西多源信息挖掘与安全重点实验室(广西师范大学) 广西桂林541004 广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西桂林541004 西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100

ERACC(Extension Rule Based on Accurate Configuration Checking)算法由杨洋等人基于扩展规则和格局检测提出,具有较高的推理效率.为进一步提高ERACC算法在大规模SAT(Satisfiability)问题求解上的性能,本文在搜索由极大项组成的空间时... 详细信息

ERACC(Extension Rule Based on Accurate Configuration Checking)算法由杨洋等人基于扩展规则和格局检测提出,具有较高的推理效率.为进一步提高ERACC算法在大规模SAT(Satisfiability)问题求解上的性能,本文在搜索由极大项组成的空间时,首先利用IMOM(Improved Maximum Occurrences on Clauses of Maximum Size)思想生成初始极大项,接着设计了适用于扩展规则推理的CCA_ER(Configuration Checking with Aspiration for Extension Rule-Based Reasoning)启发式策略,为极大项中格局信息未发生变化的变量对应文字提供一定的翻转机会.同时,为进一步提高扩展规则推理算法在k-SAT问题求解上的性能,设计了适用于扩展规则推理的PAWS_ER(Pure Additive Weighting Scheme for Extension Rule-Based Reasoning)策略,并且给出变量的Subscore_ER(Subscore for Extension Rule-Based Reasoning),CScore_ER(Comprehensive Score for Extension Rule-Based Reasoning)和HScore_ER(Hybrid Score for Extension Rule-Based Reasoning)属性.在此基础上,提出了ERACC_IAPS(ERACC with IMOM,CCA_ER,PAWS_ER and Subscore_ER)和CERACC_IAPS(ERACC with IMOM,CCA_ER,PAWS_ER,CScore_ER and HScore_ER)算法.实验结果表明:ERACC_IAPS和CERACC_IAPS算法的效率明显优于ERACC算法,最高可将其求解效率提高1000多倍.

关键词：扩展规则自动推理局部搜索格局检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于核函数的稀疏属性选择算法

引用

计算机科学 2019年第2期46卷 62-67页

作者：张善文文国秋张乐园李佳烨广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004

鉴于传统属性选择算法无法捕捉属性之间的关系的问题,文中提出了一种非线性属性选择方法。该方法通过引入核函数,将原始数据集投影到高维的核空间,因在核空间内进行运算,进而可以考虑到数据属性之间的关系。由于核函数自身的优越性,即... 详细信息

鉴于传统属性选择算法无法捕捉属性之间的关系的问题,文中提出了一种非线性属性选择方法。该方法通过引入核函数,将原始数据集投影到高维的核空间,因在核空间内进行运算,进而可以考虑到数据属性之间的关系。由于核函数自身的优越性,即使数据通过高斯核投影到无穷维的空间中,计算复杂度亦可以控制得较小。在正则化因子的限制上,使用两种范数进行双重约束,不仅提高了算法的准确率,而且使得算法实验结果的方差仅为0.74,远小于其他同类对比算法,且算法更加稳定。在8个常用的数据集上将所提算法与6个同类算法进行比较,并用SVM分类器来测试分类准确率,最终该算法得到最少1.84%,最高3.27%,平均2.75%的提升。

关键词：核函数属性选择稀疏 L1范数 L 2 1范数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

GRANULE和MANTRA算法的不可能差分区分器分析

引用

通信学报 2020年第1期41卷 94-101页

作者：武小年李迎新韦永壮孙亚平桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 保密通信重点实验室四川成都610041 广西高校云计算与复杂系统重点实验室广西桂林541004

轻量级分组密码算法GRANULE和MANTRA结构简单,加密速度快且易于软硬件实现,特别适用于资源受限环境。为对这2种算法进行安全性分析,提出一种不可能差分区分器的自动化搜索方法。基于GRANULE和MANTRA算法结构特性,通过分析其S盒的差分分... 详细信息

轻量级分组密码算法GRANULE和MANTRA结构简单,加密速度快且易于软硬件实现,特别适用于资源受限环境。为对这2种算法进行安全性分析,提出一种不可能差分区分器的自动化搜索方法。基于GRANULE和MANTRA算法结构特性,通过分析其S盒的差分分布表得到S盒差分特征,再利用中间相遇思想,分别对从加/解密方向得到的差分路径进行遍历,筛选出概率为0的最优差分路径。分析结果表明,GRANULE算法存在144个不同的7轮不可能差分区分器;MANTRA算法存在52个不同的9轮不可能差分区分器。与已有结果相比较,新发现的区分器轮数均是目前最高的。

关键词：轻量级分组密码算法 S盒不可能差分区分器自动搜索

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

集成内部知识与外部知识的图像描述生成撤回

引用

自动化学报 2020年

作者：李志欣黄飞成吴璟莉马慧芳广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室西北师范大学计算机科学与工程学院

为给定图像自动生成符合人类感知的描述语句是人工智能的重要任务之一.大多数现有的基于注意的方法探究语句中单词和图像中区域的映射关系,而这种难以预测的匹配方式有时会造成两种模态间不协调的对应,从而降低生成描述语句的质量.针对... 详细信息

为给定图像自动生成符合人类感知的描述语句是人工智能的重要任务之一.大多数现有的基于注意的方法探究语句中单词和图像中区域的映射关系,而这种难以预测的匹配方式有时会造成两种模态间不协调的对应,从而降低生成描述语句的质量.针对此问题,本文提出一种文本相关的单词注意来提高视觉注意的正确性.这种特殊的单词注意在模型序列地生成描述语句过程中强调不同单词的重要性,并充分利用训练数据中的内部标注知识来帮助计算视觉注意.然后,为了揭示图像中难以被机器直接表达出来的隐含信息,将从外部知识图谱中抽取出来的知识注入到编码器-解码器架构中,以生成更新颖自然的图像描述.最后,为了进一步提高模型的性能,利用了强化学习技术来优化训练过程.在MSCOCO和Flickr30k两个图像描述基准数据集上的实验表明,本方法能够获得良好的性能,并优于许多现有的先进方法.

关键词：图像描述生成内部知识外部知识单词注意知识图谱强化学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于强化学习的壮语词性标注

引用

计算机工程 2020年第4期46卷 309-315页

作者：唐素勤孙亚茹李志欣张灿龙广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004 广西师范大学教育学部教育技术系广西桂林541004

目前壮语智能信息处理研究处于起步阶段,缺乏自动词性标注方法.针对壮语标注语料匮乏、人工标注费时费力而机器标注性能较差的现状,提出一种基于强化学习的壮语词性标注方法.依据壮语的文法特点和中文宾州树库符号构建标注词典,通过依... 详细信息

目前壮语智能信息处理研究处于起步阶段,缺乏自动词性标注方法.针对壮语标注语料匮乏、人工标注费时费力而机器标注性能较差的现状,提出一种基于强化学习的壮语词性标注方法.依据壮语的文法特点和中文宾州树库符号构建标注词典,通过依存句法分析融合语义特征,并以长短期记忆网络为策略网络,利用循环记忆完善部分观测信息.在此基础上,引入强化学习框架,将目标词性作为环境反馈,通过特征学习不断逼近目标真实值.实验结果表明,该方法可缓解词性标注模型对训练语料库的依赖,能够快速扩大壮语标注词典的规模,实现壮语词性的自动标注.

关键词：智能信息处理词性标注强化学习长短期记忆网络策略网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用对抗网络改进多标记图像分类

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第1期32卷 16-26页

作者：李志欣周韬张灿龙马慧芳赵卫中广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室桂林541004 西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 华中师范大学计算机学院武汉430079

为了更有效地对多标记图像进行分类,提出一个改进的卷积神经网络模型,通过融合多层次特征并利用空间金字塔池化来学习多标记图像中的多尺度特征,同时设计对抗网络生成新的样本辅助模型训练.首先,对传统卷积神经网络模型进行改进,利用空... 详细信息

为了更有效地对多标记图像进行分类,提出一个改进的卷积神经网络模型,通过融合多层次特征并利用空间金字塔池化来学习多标记图像中的多尺度特征,同时设计对抗网络生成新的样本辅助模型训练.首先,对传统卷积神经网络模型进行改进,利用空间金字塔池化层替换网络的最后一层,并将在ImageNet上预先训练好的参数传递给该模型;然后,通过将深层特征和浅层特征进行融合,使得模型对不同尺度的物体具有更好的识别能力;最后,设计了一个对抗网络生成带遮挡的样本,使模型对遮挡物体的识别也具有良好的鲁棒性.实验测试在2个基准数据集上进行,文中模型在Corel5K数据集上的平均查准率和平均查全率分别为0.457和0.427,mAP值达到0.442,而在PASCAL VOC 2012数据集上的mAP值则达到0.85.实验结果表明,与当前国际先进的模型相比,该模型具有更好的有效性和更强的鲁棒性.

关键词：卷积神经网络对抗网络空间金字塔池化参数迁移多标记分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

求解两物种小系统发育问题的遗传算法题

引用

高技术通讯 2015年第3期25卷 219-227页

作者：吴璟莉王军伟胡资鹏广西师范大学计算机科学与信息工程学院桂林541004 广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室桂林541004

基于复制-丢失比对(DLA)问题模型,研究了复制-丢失(D-L)演化模型下两物种(2-species)小系统发育问题(SPP),缩写为2-SPP-DL问题。通过引入比对算法、标记算法及3种智能变异算子,提出了求解2-SPP-DL问题的遗传算法——G2SP算法。G2SP算法... 详细信息

基于复制-丢失比对(DLA)问题模型,研究了复制-丢失(D-L)演化模型下两物种(2-species)小系统发育问题(SPP),缩写为2-SPP-DL问题。通过引入比对算法、标记算法及3种智能变异算子,提出了求解2-SPP-DL问题的遗传算法——G2SP算法。G2SP算法采用普通算子和智能算子相结合的方式,普通算子能有效地保持种群的多样性,而智能算子则能提高种群的收敛性,使其更快地进化到最优解区域。利用4种真实菌属的tRNA和rRNA基因数据对算法性能进行测试,实验结果表明,G2SP算法能够获得较PBLP算法更小的进化代价,是求解2-SPP-DL问题的一种有效方法。

关键词：复制丢失两物种小系统发育问题序列对比遗传算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于局部相关性的kNN分类算法

引用

广西师范大学学报（自然科学版） 2016年第1期34卷 52-58页

作者：邓振云龚永红孙可张继连广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004 桂林航天工业学院广西桂林541004

kNN算法作为一种简单、有效的分类算法,在文本分类中得到广泛的应用。但是在k值(通常是固定的)的选取问题上通常是人为设定。为此,本文引入了重构和局部保持投影(locality preserving projections,LPP)技术用于最近邻分类,使得k值的选... 详细信息

kNN算法作为一种简单、有效的分类算法,在文本分类中得到广泛的应用。但是在k值(通常是固定的)的选取问题上通常是人为设定。为此,本文引入了重构和局部保持投影(locality preserving projections,LPP)技术用于最近邻分类,使得k值的选取是由样本间的相关性和拓扑结构决定。该算法利用l1-范数稀疏编码方法使每个测试样本都由它的k(不固定)个最近邻样本来重构,同时通过LPP保持重构前后样本间的局部结构不变,不仅解决了k值的选取问题,并且避免了固定k值对分类的影响。实验结果表明,该方法的分类性能优于经典kNN算法。

关键词： kNN 保局投影重构稀疏编码

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

熵权约束稀疏表示的短文本分类算法

引用

电子学报 2020年第11期48卷 2131-2137页

作者：脱婷马慧芳李志欣赵卫中西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004 广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004 华中师范大学计算机学院湖北武汉430079

针对短文本特征稀疏性问题,提出一种熵权约束稀疏表示的短文本分类方法.考虑到初始字典维数较高,首先,利用Word2vec工具将字典中的词表示成词向量形式,然后根据加权向量平均值对原始字典进行降维.其次,利用一种快速特征子集选择算法去... 详细信息

针对短文本特征稀疏性问题,提出一种熵权约束稀疏表示的短文本分类方法.考虑到初始字典维数较高,首先,利用Word2vec工具将字典中的词表示成词向量形式,然后根据加权向量平均值对原始字典进行降维.其次,利用一种快速特征子集选择算法去除字典中不相关和冗余短文本,得到过滤后的字典.再次,基于稀疏表示理论在过滤后的字典上,为目标函数设计一种熵权约束的稀疏表示方法,引入拉格朗日乘数法求得目标函数的最优值,从而得到每个类的子空间.最后,在学习到的子空间下通过计算待分类短文本与每个类中短文本的距离,并根据三种分类规则对短文本进行分类.在真实数据集上的大量实验结果表明,本文提出的方法能够有效缓解短文本特征稀疏问题且优于现有短文本分类方法.

关键词：短文本分类词向量熵稀疏表示

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：