检索结果-内蒙古大学图书馆

2014湖北省计算机学会学术年会

作者：彭博臧笛同济大学计算机科学与技术系上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海200092

对交通监控录像中车牌污损、遮挡的肇事车辆信息进行确认是现阶段智能交通系统中的一个重要问题,车标作为一个关键特征,可以起到辅助判别的作用.提出了一种基于深度学习的车标识别方法,相对于以人工提取特征为主的传统车标识别方法,该... 详细信息

对交通监控录像中车牌污损、遮挡的肇事车辆信息进行确认是现阶段智能交通系统中的一个重要问题,车标作为一个关键特征,可以起到辅助判别的作用.提出了一种基于深度学习的车标识别方法,相对于以人工提取特征为主的传统车标识别方法,该方法具有可自主学习特征、可直接输入图像等优点.实验表明,这种方法正确率较高,在光照变化和噪声污染下的准确性和稳定性较好,能够有效降低车标识别的错误率.

关键词：智能交通系统车标识别方法深度学习人工提取特征

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基于决策粗糙集的多标记情绪分类

基于决策粗糙集的多标记情绪分类

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第十四届中国粗糙集与软计算学术会议、第八届中国Web智能学术研讨会及第八届中国粒计算学术研讨会联合会议

作者：张志飞苗夺谦同济大学计算机科学与技术系上海 201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海 201804

：针对多标记情绪分类问题,提出双加权多标记K 近邻算法(Dual-weighted Multi-labelKNN,DW-ML-KNN).从决策粗糙集角度进行解释和推广,利用多标记实值函数定义正、负和边界域,提出标记依赖度统一刻画标记的共现和互斥关系,结论认为提出... 详细信息

：针对多标记情绪分类问题,提出双加权多标记K 近邻算法(Dual-weighted Multi-labelKNN,DW-ML-KNN).从决策粗糙集角度进行解释和推广,利用多标记实值函数定义正、负和边界域,提出标记依赖度统一刻画标记的共现和互斥关系,结论认为提出的算法属于0.5-概率粗糙集模型,当给定合适的决策阈值时能够得到一般性的多标记K 近邻算法.音乐情绪分类以及文本情绪分类的实验结果表明,DW-ML-KNN 算法的性能整体要优于ML-KNN.

关键词：情绪分类多标记学习决策粗糙集

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一种鲁棒的基于深度数据的行为识别算法

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光电子．激光 2013年第8期24卷 1613-1618页

作者：申晓霞张桦高赞薛彦兵徐光平天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384

人体行为识别在视频监控和人机交互中具有重要应用,利用深度数据进行行为识别是近年兴起的技术,并取得了一定的进展,但还没有一个公认的、鲁棒性好的行为描述方法,且性能有待提高。针对以上问题,本文提出了3种鲁棒的、深度数据上的行为... 详细信息

人体行为识别在视频监控和人机交互中具有重要应用,利用深度数据进行行为识别是近年兴起的技术,并取得了一定的进展,但还没有一个公认的、鲁棒性好的行为描述方法,且性能有待提高。针对以上问题,本文提出了3种鲁棒的、深度数据上的行为描述方法,并结合支持向量机(SVM)分类器在两个公开的且具有挑战性的深度数据集上对它们进行评估。实验结果表明,本文提出的行为描述方法具有较好的区分性和鲁棒性,其性能比一些先进的且具有代表性的算法性能更好。

关键词：行为识别 Kinect 深度数据支持向量机(SVM)

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一种鲁棒的基于在线boosting目标跟踪算法研究

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光电子．激光 2013年第1期24卷 170-175页

作者：沈丁成薛彦兵张桦徐光平高赞天津理工大学计算机视觉与系统教育部省部共建重点实验室智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300038

在线boosting的优点在于将跟踪问题看做分类问题,并且根据目标的变化实时选择相应的目标特征来进行跟踪。但该方法存在的主要问题是由于遮挡等情形的存在,目标特征的每次变换可能引入少量错误,长时间执行后,错误的积累将导致跟踪位置的... 详细信息

在线boosting的优点在于将跟踪问题看做分类问题,并且根据目标的变化实时选择相应的目标特征来进行跟踪。但该方法存在的主要问题是由于遮挡等情形的存在,目标特征的每次变换可能引入少量错误,长时间执行后,错误的积累将导致跟踪位置的漂移。实验发现,在线boos-ting方法中选择器权重在全局中的传递导致了漂移的发生,而现实跟踪问题中遮挡时只影响局部区域,而不是全局区域。对于这个问题,本文提出了结合在线boosting和分块的方法来解决这个问题。此boosting算法中选择器权重的变化仅在本块中,而不是全局传递,从而避免了错误在全局的累积,进而避免了漂移问题的产生。本文的方法通过跟踪各种目标视频序列实验表明,即使对于严重遮挡也具有很强的鲁棒性,同时也能实时的跟踪目标,即每秒跟踪目标量超过10个。

关键词：在线(on-line boosting) 分块遮挡飘移

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云计算数据中心的新能源应用:研究现状与趋势

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计算机学报 2013年第3期36卷 582-598页

作者：邓维刘方明金海李丹华中科技大学计算机科学与技术学院服务计算技术与系统教育部重点实验室集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 清华大学计算机科学与技术系北京100084

随着大规模云计算数据中心在全球范围内的广泛部署,其高能耗、高费用、高污染等问题日益突出.为了节能减排,越来越多的云服务商尝试利用绿色新能源,像太阳能或风能,为其数据中心供电.然而,不同于稳定供电的传统电网,新能源往往具有不稳... 详细信息

随着大规模云计算数据中心在全球范围内的广泛部署,其高能耗、高费用、高污染等问题日益突出.为了节能减排,越来越多的云服务商尝试利用绿色新能源,像太阳能或风能,为其数据中心供电.然而,不同于稳定供电的传统电网,新能源往往具有不稳定性、间歇性和随时变化等特点,这使得新能源在数据中心中的高效可靠应用面临诸多新挑战.本文剖析了新能源应用的机遇与挑战,回答了为什么、何时、何地及如何在云计算数据中心利用新能源.从绿色数据中心现状与新评价标准、新能源产电模型与预测机制、绿色数据中心能源配额规划、数据中心内负载调度机制、跨区域云数据中心间负载均衡机制五个关键方面,对新能源在云计算数据中心应用的最新研究成果进行分类、对比与总结,并展望了未来研究趋势.

关键词：新能源云计算绿色数据中心预测模型作业调度负载均衡绿色计算

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面向LICOM2的并行I/O优化

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科研信息化技术与应用 2014年第5期5卷 37-48页

作者：季旭武海平邹寅隆梁亚雄薛巍尹万旺林鹏飞刘海龙俞永强清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084 清华大学地球系统数值模拟教育部重点实验室北京100084 江南计算技术研究所江苏无锡214083 大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029

全球变暖导致自然灾害频度和强度都有所增加,发展高精度地球系统模式,对防灾减灾、促进经济发展有重要意义。随模式分辨率提高,地球系统模式的I/O性能正逐渐成为制约模式可扩展性和计算效率的瓶颈。本文针对地球系统模式的I/O问题,以代... 详细信息

全球变暖导致自然灾害频度和强度都有所增加,发展高精度地球系统模式,对防灾减灾、促进经济发展有重要意义。随模式分辨率提高,地球系统模式的I/O性能正逐渐成为制约模式可扩展性和计算效率的瓶颈。本文针对地球系统模式的I/O问题,以代表性的海洋环流模式LICOM2为研究对象,全面分析了地球系统模式的典型I/O特点,研究通用的高并发I/O技术。本文设计实现了LICOM2系统的ADIOS并行读写方案,都取得了显著的优化效果。LICOM2系统ADIOS优化在天河1A系统内网测试,在288-6480并行度下I/O时间占比均不到4%,在6480并行度下写带宽达8.46GB/s。本文通过在天河1A上的大量测试,对提高LICOM2系统的I/O性能做了进一步的研究,不同系统配置会对I/O性能有影响。

关键词：海洋环流模式并行I/O优化 ADIOS

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多标记决策系统知识获取的粗糙集方法

多标记决策系统知识获取的粗糙集方法

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第十四届中国粗糙集与软计算学术会议、第八届中国Web智能学术研讨会及第八届中国粒计算学术研讨会联合会议

作者：余鹰苗夺谦赵才荣李峰同济大学计算机科学与技术系上海 201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海 201804 江西农业大学软件学院江西南昌 330013 同济大学计算机科学与技术系上海 201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海 201804

粗糙集理论已有的研究工作主要集中在单一决策系统的研究上,对于多决策系统是直接分解成多个单一决策系统。直接变换的方法忽视了决策属性之间的相关性和共现性,影响决策分类的精度。本文基于粗糙集模型,分别提出了离散型多标记决策系... 详细信息

粗糙集理论已有的研究工作主要集中在单一决策系统的研究上,对于多决策系统是直接分解成多个单一决策系统。直接变换的方法忽视了决策属性之间的相关性和共现性,影响决策分类的精度。本文基于粗糙集模型,分别提出了离散型多标记决策系统知识获取算法DML 和连续型多标记决策系统知识获取算法CML,此两种算法均考虑了标记之间的相关性。在离散型多标记决策系统中,采用决策链方式传递属性间的相关性;而在连续型多标记决策系统中,重新定义了上、下近似,扩展了粗糙集模型。实验表明,不论是离散型还是连续型多标记决策系统,考虑决策属性之间的相关性均可以提高预测的准确率。

关键词：多标记粗糙集决策系统规则提取

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图像特征提取中领域尺寸和本征维数的自动选择算法

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光电子．激光 2013年第12期24卷 2416-2420页

作者：刘凤连汪日伟程俊康绢鹏天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室和天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384

本文首先对图像特征提取过程中的近邻距离进行线性重构,然后对其在整个流形上的分布进行优化运算,得到一个最优线性重构权为变量的图像数据局部低维特征的表达函数。最后以该函数稳定性的最小度量构造出适用于图像特征提取的邻域尺寸和... 详细信息

本文首先对图像特征提取过程中的近邻距离进行线性重构,然后对其在整个流形上的分布进行优化运算,得到一个最优线性重构权为变量的图像数据局部低维特征的表达函数。最后以该函数稳定性的最小度量构造出适用于图像特征提取的邻域尺寸和本征维数的自动选择策略。实验表明该方法实现了图像数据本征维数与邻域尺寸的自动化选择,并具有计算简单、匹配率高且计算复杂性低等特点。

关键词：本征维数邻域尺寸图像特征流形学习

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一种新的基于小波包分解的EEG特征抽取与识别方法研究

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电子学报 2013年第1期41卷 193-198页

作者：王登苗夺谦王睿智同济大学计算机科学与技术系上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

为了提高脑思维任务分类精度,提出一种新的脑电特征抽取与识别方法.首先进行小波包分解,然后结合能反映脑电信号在时域与频域上的能量分布特征的小波包熵概念,从小波包库中选择最优小波包基,对各个最优基所对应的小波系数求取统计特性,... 详细信息

为了提高脑思维任务分类精度,提出一种新的脑电特征抽取与识别方法.首先进行小波包分解,然后结合能反映脑电信号在时域与频域上的能量分布特征的小波包熵概念,从小波包库中选择最优小波包基,对各个最优基所对应的小波系数求取统计特性,然后根据不同脑思维任务下左右半脑各导联间的差异性对各个导联对求取不对称率构成分类特征向量,最后利用SVM分类器对其进行分类.实验结果表明：相对于一般的小波包分解,最优小波包基和自回归特征抽取方法,该方法对5类不同脑思维任务的所有10种不同组合任务对的平均分类预测精度可以达到95.41%~99.65%.

关键词：非平稳脑电信号特征抽取小波包分解脑机接口

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一种符号化执行的实时系统一致性测试生成方法

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电子学报 2013年第11期41卷 2276-2284页

作者：万勇兵徐中伟梅萌同济大学电子与信息工程学院上海201804 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

系统一致性测试用来验证和确认系统实现的正确性.针对实时系统在进行数据处理时受到时间约束,容易导致状态空间爆炸的问题,提出一种符号化测试生成方法.首先对符号变迁系统和时间自动机进行扩展,建立一种新的符号语义模型TSIOSTS,基于... 详细信息

系统一致性测试用来验证和确认系统实现的正确性.针对实时系统在进行数据处理时受到时间约束,容易导致状态空间爆炸的问题,提出一种符号化测试生成方法.首先对符号变迁系统和时间自动机进行扩展,建立一种新的符号语义模型TSIOSTS,基于该模型定义了时间一致性关系(tioco);然后以tioco关系为指导,结合符号化执行策略,生成被测系统模型的时间符号化测试行为树,并转化为测试用例;最后将提出的理论和方法应用于CTCS-3列控系统临时限速服务器的一致性测试中,验证了该方法的可行性和有效性.

关键词：实时系统一致性测试时间安全输入输出符号变迁系统符号执行测试用例生成

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