检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2018年第10期38卷 2782-2787页

作者：丁飞飞杨文元福建省粒计算及其应用重点实验室(闽南师范大学) 福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

大部分基于图论的视频分割方法往往先通过分析运动和外观信息获得先验显著性区域,然后用最小化能量模型来进一步分割,这些方法常常忽略对外观信息精细化分析,建立的目标模型对复杂场景的鲁棒性不佳。根据信息熵能够度量样本纯度,信息熵... 详细信息

大部分基于图论的视频分割方法往往先通过分析运动和外观信息获得先验显著性区域,然后用最小化能量模型来进一步分割,这些方法常常忽略对外观信息精细化分析,建立的目标模型对复杂场景的鲁棒性不佳。根据信息熵能够度量样本纯度,信息熵最小化和能量模型最小化具有一致的目标,提出一种信息熵约束下的视频目标分割方法。首先在经典光流法基础上结合点在多边形内部原理获得第一阶段的分割结果;然后以超像素为基本分割单元,获得均匀的运动和表现;最后在能量函数中引入信息熵约束项,构建前景背景像素标记的优化问题,通过最小化能量函数得到更精确的分割结果。在公开数据集上的实验结果表明目标模型中引入信息熵约束项能够有效提高视频目标分割的鲁棒性。

关键词：光流信息熵超像素视频分割能量函数

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基于标签关联性的分层分类共有与固有特征选择

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软件学报 2022年第7期33卷 2667-2682页

作者：林耀进白盛兴赵红李绍滋胡清华闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室(闽南师范大学) 福建漳州363000 厦门大学人工智能系福建厦门361005 天津大学智能与计算学部天津300072

在大数据时代,数据的样本数量、特征维度和类别数量都在急剧增加,且样本类别间通常存在着层次结构.如何对层次结构数据进行特征选择具有重要意义.近年来,已有相关特征选择算法提出,然而现有算法未充分利用类别的层次结构信息,且忽略了... 详细信息

在大数据时代,数据的样本数量、特征维度和类别数量都在急剧增加,且样本类别间通常存在着层次结构.如何对层次结构数据进行特征选择具有重要意义.近年来,已有相关特征选择算法提出,然而现有算法未充分利用类别的层次结构信息,且忽略了不同类节点具有共有与固有属性的特点.据此,提出了基于标签关联性的分层分类共有与固有特征选择算法.该算法利用递归正则化对层次结构的每个内部节点选择对应的固有特征,并充分利用层次结构分析标签关联性,进而利用正则化惩罚项学习各子树的共有特征.该模型不仅能够处理树结构层次化数据,也能直接处理更为复杂常见的有向无环图结构的层次化数据.在6个树结构数据集和4个有向无环图结构数据集上的实验结果,验证了该算法的有效性.

关键词：特征选择分层分类共有特征固有特征递归正则化

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基于混合离散粒子群优化的Slew约束下X结构Steiner最小树算法

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计算机学报 2021年第12期44卷 2542-2559页

作者：刘耿耿黄逸飞王鑫郭文忠陈国龙福州大学计算机与大数据学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 天津大学智能与计算学部天津300354 天津市认知计算与应用重点实验室天津300350

Steiner最小树是超大规模集成电路中布线阶段的最佳模型,进一步考虑能够有效防止信号失真的电压转换速率(Slew)约束这一个更为贴近实际芯片设计模型和更具线长优化能力的X结构,首次提出基于混合离散粒子群优化的Slew约束下X结构Steiner... 详细信息

Steiner最小树是超大规模集成电路中布线阶段的最佳模型,进一步考虑能够有效防止信号失真的电压转换速率(Slew)约束这一个更为贴近实际芯片设计模型和更具线长优化能力的X结构,首次提出基于混合离散粒子群优化的Slew约束下X结构Steiner最小树算法.首先,为了避免频繁的Slew约束计算,提出了高效的预处理策略,并且提出一种能够有效考虑Slew约束的针对性的惩罚机制.其次,为了能够有效求解该离散问题,基于遗传算子重新设计了粒子群优化算法的离散更新机制,并提出一种更适合遗传算子的引脚对编码方式.然后,为了进一步优化布线树的长度,提出一种有效的精炼策略.最终,提出一种混合修正策略以完全满足Slew约束.实验表明,所提算法可完全满足电压转换速率约束并取得同类工作中最佳的布线结果.

关键词：粒子群优化 Steiner树电压转换速率约束 X结构超大规模集成电路

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面向对象删除的局部邻域粗糙集动态更新算法

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山东大学学报（理学版） 2023年第5期58卷 17-25页

作者：时俊鹏张燕兰闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000

为了有效地计算动态数值型数据的近似算子,提出了一种局部邻域粗糙集模型的动态更新算法,分析对象集减少时局部近似集的更新公式,设计获取局部近似集的动态算法。动态更新算法充分利用已有知识,避免了大量重复计算。为了验证算法的有效... 详细信息

为了有效地计算动态数值型数据的近似算子,提出了一种局部邻域粗糙集模型的动态更新算法,分析对象集减少时局部近似集的更新公式,设计获取局部近似集的动态算法。动态更新算法充分利用已有知识,避免了大量重复计算。为了验证算法的有效性,使用来自UCI的6组数据集进行了对比实验。

关键词：邻域信息系统局部邻域粗糙集对象删除近似集动态更新

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基于信息粒化的多标记特征选择算法

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模式识别与人工智能 2018年第2期31卷 123-131页

作者：王晨曦林耀进唐莉傅为林培榕闽南师范大学计算机学院漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室漳州363000

特征选择旨在从原始特征空间中选择一组规模较小的特征子集,在分类学习任务中提供与原集合近似或更好的性能.文中提出基于信息粒化的多标记特征选择算法,融合标记权重与样本平均间隔,将改进的邻域信息熵应用到特征选择过程中.在6组数据... 详细信息

特征选择旨在从原始特征空间中选择一组规模较小的特征子集,在分类学习任务中提供与原集合近似或更好的性能.文中提出基于信息粒化的多标记特征选择算法,融合标记权重与样本平均间隔,将改进的邻域信息熵应用到特征选择过程中.在6组数据集以及5个评价指标上的实验表明文中算法在分类上的有效性.

关键词：特征选择信息粒化标记权重多标记学习

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局部加权邻域多粒度粗糙集

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模糊系统与数学 2022年第6期36卷 64-78页

作者：樊祥宁张燕兰闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000

为处理粒度质量不均衡型数据,加权多粒度粗糙集及加权平均多粒度决策粗糙集被先后提出,其拓宽了多粒度粗糙集的应用范围。然而,随着数据规模剧增,传统模型已无法满足实际需求。利用矩阵算法计算近似算子有利于提高计算效率,但其空间复... 详细信息

为处理粒度质量不均衡型数据,加权多粒度粗糙集及加权平均多粒度决策粗糙集被先后提出,其拓宽了多粒度粗糙集的应用范围。然而,随着数据规模剧增,传统模型已无法满足实际需求。利用矩阵算法计算近似算子有利于提高计算效率,但其空间复杂度相对较高。为此,本文提出局部加权邻域多粒度粗糙集模型,将局部粗糙集模型与矩阵理论相结合以降低矩阵算法的时间和空间复杂度。首先,给出局部加权邻域多粒度粗糙集模型的定义和性质;随后,设计出计算近似算子的矩阵算法。最后,通过实验在6个UCI数据集中验证局部算法比全局算法具有更高的时间效率。

关键词：局部粗糙集加权多粒度粗糙集邻域信息系统矩阵近似算子

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基于ReliefF的层次分类在线流特征选择算法

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计算机应用 2022年第3期42卷 688-694页

作者：张小清王晨曦吕彦林耀进闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000

在图像标注、疾病诊断等实际分类任务中,数据标记空间的类别通常存在着层次化结构关系,且伴随着特征的高维性。许多层次特征选择算法因不同的实际任务需求而提出,但这些已有的特征选择算法忽略了特征空间的未知性和不确定性。针对上述问... 详细信息

在图像标注、疾病诊断等实际分类任务中,数据标记空间的类别通常存在着层次化结构关系,且伴随着特征的高维性。许多层次特征选择算法因不同的实际任务需求而提出,但这些已有的特征选择算法忽略了特征空间的未知性和不确定性。针对上述问题,提出一种基于ReliefF的面向层次分类学习的在线流特征选择算法OH_ReliefF。首先将类别之间的层次关系融入ReliefF算法中,定义一种新的面向层次化数据的特征权重计算算法HF_ReliefF;其次,利用特征对决策属性的划分能力动态选择重要特征;最后,基于特征之间的独立性对特征进行动态冗余分析。实验结果表明,与五种先进的在线流特征选择算法作对比,OH_ReliefF算法在K最邻近(KNN)分类器和拉格朗日支持向量机(LSVM)分类器的各个评价指标中都取得较优的结果,准确率最少提高7个百分点。

关键词：特征选择在线流特征选择层次分类 ReliefF算法兄弟策略

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结合滑动窗口与模糊互信息的多标记流特征选择

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小型微型计算机系统 2019年第2期40卷 320-327页

作者：程玉胜李雨王一宾陈飞安庆师范大学计算机与信息院安徽安庆246011 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000 安徽省高校智能感知与计算重点实验室安徽安庆246011

特征选择是处理高维度问题的一种有效方法,而传统的大部分算法都基于静态的特征空间.但是有些问题其特征空间和标记空间均呈现增量或动态的特点,传统的特征选择算法不再适用.针对这一问题,结合滑动窗口机制,本文提出了结合滑动窗口与模... 详细信息

特征选择是处理高维度问题的一种有效方法,而传统的大部分算法都基于静态的特征空间.但是有些问题其特征空间和标记空间均呈现增量或动态的特点,传统的特征选择算法不再适用.针对这一问题,结合滑动窗口机制,本文提出了结合滑动窗口与模糊互信息的多标记流特征选择;同时,为了减弱互信息对特征重要程度的判断,对模糊互信息进行正则化处理,并通过正则化重新优化特征重要度目标函数.提出的算法在多标记数据集上进行了大量测试,实验结果和统计假设检验说明本文算法是有效的.

关键词：模糊互信息多标记学习数据流特征选择

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基于光照自适应动态一致性的无人机目标跟踪

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智能系统学报 2022年第6期17卷 1093-1103页

作者：林淑彬吴贵山姚文勇杨文元闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000 闽南师范大学外国语学院福建漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

无人机跟踪任务经常面临各种光线变化场景,然而无人机跟踪方法主要在光线充足下实现鲁棒跟踪。提出一种具有光照自适应性和跨帧语义感知动态一致性评估的无人机跟踪方法,实现光线不足下的无人机目标跟踪。首先构建光照自适应模块对昏暗... 详细信息

无人机跟踪任务经常面临各种光线变化场景,然而无人机跟踪方法主要在光线充足下实现鲁棒跟踪。提出一种具有光照自适应性和跨帧语义感知动态一致性评估的无人机跟踪方法,实现光线不足下的无人机目标跟踪。首先构建光照自适应模块对昏暗场景进行识别,对视频图像的光照强度进行补偿;其次构建目标模板训练具有目标感知能力的滤波器进行相关运算,并利用跨帧之间的响应信息进行一致性评估;最后构建动态约束策略并对响应差异进行约束,使跟踪器保持时间平滑。在UAVDark135和UAV123数据集上,与9种先进算法进行对比实验,结果表明该算法具有较好的跟踪性能。

关键词：计算机视觉目标跟踪无人机机器学习相关滤波光照自适应动态约束一致性评估

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一种基于边缘计算的传感云低耦合方法

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计算机研究与发展 2020年第3期57卷 639-648页

作者：梁玉珠梅雅欣杨毅马樱贾维嘉王田华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 数据挖掘与智能推荐福建省高校重点实验室(厦门理工学院) 福建厦门361024 智慧城市物联网国家重点实验室(澳门大学) 澳门999078

随着物联网和云计算的快速发展,衍生了一种新的网络结构——传感云.传感云是物联网和云计算结合的产物.物联网中的物理节点可以通过传感云平台虚拟成多个节点,为用户提供服务.然而,当底层物理传感器节点同时接收多个服务命令时,会出现... 详细信息

随着物联网和云计算的快速发展,衍生了一种新的网络结构——传感云.传感云是物联网和云计算结合的产物.物联网中的物理节点可以通过传感云平台虚拟成多个节点,为用户提供服务.然而,当底层物理传感器节点同时接收多个服务命令时,会出现一些服务冲突,即耦合问题.这种耦合问题可能导致服务的失败,并危及系统安全.为了解决这个问题,提出了一种基于边缘计算思想的扩展KM(Kuhn-Munkres)算法.边缘计算是一种新兴的计算模式,在物联网中得到越来越广泛的应用,特别是那些由于延迟等限制而无法有效利用云计算的应用.边缘计算作为云和物联网层的中间平台,可以提供调度方法.首先,边缘层对重复请求命令进行合并,减少向下传输的命令数量;其次,优先调用边缘层数据缓存队列里的数据;最后利用改进KM算法实现每一轮的最大匹配.理论分析和实验结果表明,提出的方法可以提高资源利用率,减小计算成本,接近最短的时间解决耦合问题.

关键词：传感云物联网边缘计算低耦合 Kuhn-Munkres算法

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