检索结果-内蒙古大学图书馆

城市公共交通 2017年第9期 34-40页

作者：范黎林符天阳孙兰宾张广振徐铭河南师范大学计算机与信息工程学院新乡453007 河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心新乡453007 新乡市公共交通总公司新乡453000

为提高公交客流量预测的精确度,将混沌理论和小波神经网络方法相结合应用于公交客流量预测。分别采用自相关法、伪最近邻域法计算公交客流量时间序列的时间延迟、嵌入维数,采用小数据量法计算其最大李雅普诺夫指数,证实该时间序列具有... 详细信息

为提高公交客流量预测的精确度,将混沌理论和小波神经网络方法相结合应用于公交客流量预测。分别采用自相关法、伪最近邻域法计算公交客流量时间序列的时间延迟、嵌入维数,采用小数据量法计算其最大李雅普诺夫指数,证实该时间序列具有混沌特性。据此建立混沌-小波神经网络预测模型,进而对H省某市实际公交客流量进行预测。实验结果表明,相比于传统的BP神经网络预测法、LIBSVM预测法,该方法在均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)上均具有更小的预测误差,因而可以有效地预测公交客流量。

关键词：混沌小波神经网络公交客流量预测

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双模狩猎的灰狼优化算法在多阈值图像分割中应用

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山西大学学报(自然科学版) 2016年第3期39卷 378-385页

作者：张新明涂强康强程金凤河南师范大学计算机与信息工程学院河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心

针对传统多阈值法存在阈值选择不准确、分割速度慢以及原始灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法易陷入局部最优等问题,提出了一种基于双模狩猎的灰狼优化算法(GWO with Double-hunting Modes,DMGWO)的多阈值图像分割方法。基于对... 详细信息

针对传统多阈值法存在阈值选择不准确、分割速度慢以及原始灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法易陷入局部最优等问题,提出了一种基于双模狩猎的灰狼优化算法(GWO with Double-hunting Modes,DMGWO)的多阈值图像分割方法。基于对自然界中狼群狩猎行为的深度模拟,将原始GWO算法看作定向狩猎模式,增加了不定向狩猎模式,并通过引入集体狩猎考虑概率来控制选择狼群的狩猎模式,以不定向狩猎模式来增加算法的随机性,迫使狼群不断探索新区域,有效提高了算法的全局寻优性能;同时引入贪婪选择算子以确保种群的进化方向,大大提高了算法的搜索效率;最后,将DMGWO算法应用于最大熵多阈值图像分割中。图像分割实验结果表明:与DMPSO、BBO、BFO及GWO算法相比,该方法寻优速度更快、鲁棒性更强、寻优质量更高。

关键词：智能优化算法灰狼优化算法双模狩猎图像分割多阈值图像分割

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混合迁移的高效BBO算法及其在图像分割中的应用

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计算机科学与探索 2016年第10期10卷 1459-1468页

作者：张新明涂强尹欣欣河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心河南新乡453007

针对高维多阈值分割由于维数增加带来的优化难度加大的问题以及标准生物地理学优化(biogeography-based optimization,BBO)算法效率不高的问题,提出了一种用于高维OTSU多阈值分割的高效生物地理学优化(efficient BBO,EBBO)算法。首先构... 详细信息

针对高维多阈值分割由于维数增加带来的优化难度加大的问题以及标准生物地理学优化(biogeography-based optimization,BBO)算法效率不高的问题,提出了一种用于高维OTSU多阈值分割的高效生物地理学优化(efficient BBO,EBBO)算法。首先构建新型随机扰动变异算子,然后将此变异算子融合到启发式迁移算子中形成一种高性能的混合迁移算子,去掉了计算变异概率和设置变异参数等环节,以便提高算法的效率;其次将基于迁出率的赌轮选择方式改成无需迁出率的榜样学习选择方案,并将迁入率的多次计算变成一次计算,进一步提高算法的效率;然后将BBO算法中的精英保留方案换成贪婪选择方法,以加快算法的收敛速度;最后将这种EBBO算法应用到高维OTSU多阈值分割中。实验结果表明,与当前的EBO算法、BDE算法、MKTO算法以及BBO算法相比,EBBO算法在高维多阈值分割中不仅有更好的优化性能和更快的运行速度,而且减少了参数设置。

关键词：智能优化算法生物地理学优化算法图像分割多阈值分割最大类间方差法

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将稀疏自动编码器用于置换混叠图像盲分离

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信号处理 2016年第5期32卷 608-617页

作者：段新涛李飞飞刘尚旺彭涛王婧娟河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南省高校"计算智能与数据挖掘"工程技术研究中心河南新乡453007

针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,提出一种基于稀疏自动编码器的算法来自动检测和分离含噪声的置换区域。对含噪声的置换混叠图像进行分块,获取输入数据集。构建稀疏自动编码器网络,通过数据集训练参数,获得解码后的置换混叠图像... 详细信息

针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,提出一种基于稀疏自动编码器的算法来自动检测和分离含噪声的置换区域。对含噪声的置换混叠图像进行分块,获取输入数据集。构建稀疏自动编码器网络,通过数据集训练参数,获得解码后的置换混叠图像。将解码后图像与原置换混叠图像作差运算得到差图像,通过检测差图像来确定置换区域,采用自适应阈值化操作分离出含噪声的置换区域,实现对置换区域的自动检测和分离。实验结果表明,采用本算法在置换区域位置、大小、个数和所含噪声类型、大小均未知的情况下,能有效地分离出含噪声的置换区域。

关键词：盲分离置换混叠图像稀疏自动编码器深度学习噪声检测

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广义概率Tsallis熵的快速多阈值图像分割

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数据采集与处理 2016年第3期31卷 502-511页

作者：张新明张贝涂强河南师范大学计算机与信息工程学院新乡453007 河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心新乡453007 武汉奋进电力技术有限公司武汉430205

针对传统的熵多阈值法存在的计算复杂度高和分割不准确等问题,提出了一种基于广义概率Tsallis熵的快速多阈值图像分割方法。首先,对传统的灰度概率进行修改得到广义概率以构建广义概率Tsallis熵。然后,通过直方图均值自动确定Tsallis熵... 详细信息

针对传统的熵多阈值法存在的计算复杂度高和分割不准确等问题,提出了一种基于广义概率Tsallis熵的快速多阈值图像分割方法。首先,对传统的灰度概率进行修改得到广义概率以构建广义概率Tsallis熵。然后,通过直方图均值自动确定Tsallis熵参数以解决参数不易选择的问题。随后,将GPTE正确拓展到多阈值分割方法中使得分割更准确。最后,将差分进化(Differential evolution,DE)算法与递推算法有机结合应用于GPTE多阈值法中以解决计算复杂度高的问题。图像分割实验结果表明,与基于传统的熵多阈值法相比,本文提出的方法不仅分割更准确,自适应性更强,而且运行速度更快。

关键词：图像分割多阈值分割差分进化算法广义概率 Tsallis熵

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基于NSCT域二次模糊相关性的运动模糊置换混叠图像盲分离

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小型微型计算机系统 2016年第5期37卷 1057-1061页

作者：段新涛王婧娟范晓艳河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南省高校"计算智能与数据挖掘"工程技术研究中心河南新乡453007

针对一类运动模糊置换混叠图像盲分离问题,提出一种基于NSCT域的二次模糊相关性的盲分离算法.首先,对置换混叠图像进行运动模糊,把原图像与相应的运动模糊图像分别在NSCT域上进行稀疏分解,得到各自的低频子带系数和各带通方向子带系数;... 详细信息

针对一类运动模糊置换混叠图像盲分离问题,提出一种基于NSCT域的二次模糊相关性的盲分离算法.首先,对置换混叠图像进行运动模糊,把原图像与相应的运动模糊图像分别在NSCT域上进行稀疏分解,得到各自的低频子带系数和各带通方向子带系数;其次,利用系数的冗余特性求其和图像;然后,对和图像分块,估计各对应子块的相关系数,对其采用阈值化操作分离出置换图像.实验结果表明,采用本算法在置换图像的运动模糊方向、模糊度、大小、位置和个数未知情况下对运动模糊置换混叠图像实现了有效的分离效果,并且对置换图像的正确分离率高于二次模糊相关性置换混叠图像盲分离和小波变换二次模糊相关性盲分离方法.

关键词：盲分离置换混叠图像 NSCT 运动模糊二次模糊相关性

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三支决策与Vague集

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小型微型计算机系统 2016年第7期37卷 1464-1468页

作者：徐久成杜丽娜刘洋洋河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心河南新乡453007

三支决策和Vague集都可用于边界不确定信息的处理.本文将三支决策理论与Vague集理论相结合,开展一些相关研究.首先,在讨论粗糙集与Vague集关系的基础上,对三支决策粗糙集与Vague集之间的关系进行分析研究;其次,以三支决策的视角,分别用... 详细信息

三支决策和Vague集都可用于边界不确定信息的处理.本文将三支决策理论与Vague集理论相结合,开展一些相关研究.首先,在讨论粗糙集与Vague集关系的基础上,对三支决策粗糙集与Vague集之间的关系进行分析研究;其次,以三支决策的视角,分别用条件概率、阈值对(α,β)以及风险损失函数λ对Vague集中的隶属函数给出新的描述和定义;然后,通过分析这两种集合之间的关系,提出基于Vague集的三支决策划分,用隶属函数结合阈值对定义其三个域,得到对应的三条决策规则;最后,定义Vague集的三支决策隶属函数并研究其相关性质.

关键词：三支决策 Vague集不确定信息处理隶属函数

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基于覆盖的Sugeno测度粗糙集模型及其三支决策

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计算机科学 2016年第3期43卷 285-290页

作者：薛占熬刘杰朱泰隆司小朦王朋函河南师范大学计算机与信息工程学院新乡453007 河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心新乡453007

概率粗糙集是研究不确定信息的重要理论基础,有着广泛的应用。由于概率粗糙集中的等价关系和概率测度的可加性要求过于严格,且在实际问题应用中难以满足,因此,对概率粗糙集及其模型进行拓展研究是非常有必要的。在概率粗糙集、Sugeno测... 详细信息

概率粗糙集是研究不确定信息的重要理论基础,有着广泛的应用。由于概率粗糙集中的等价关系和概率测度的可加性要求过于严格,且在实际问题应用中难以满足,因此,对概率粗糙集及其模型进行拓展研究是非常有必要的。在概率粗糙集、Sugeno测度和三支决策的理论基础上,对基于覆盖的Sugeno测度粗糙集模型及其三支决策规则进行了研究。首先构造了一种基于覆盖关系的Sugeno测度粗糙集模型,定义了该模型的上、下近似算子;然后证明了其并、交、补等运算的代数性质;最后结合三支决策理论,给出了该模型的三支决策规则和方法,并用实例验证了其有效性。

关键词： Sugeno测度覆盖 Sugeno测度粗糙集三支决策

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基于主曲线的不均衡在线贯序极限学习机研究

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计算机科学 2016年第3期43卷 62-67页

作者：王金婉毛文涛王礼云何玲河南师范大学计算机与信息工程学院新乡453007 河南省高校"计算智能与数据挖掘"工程技术研究中心新乡453007

针对现有机器学习算法难以有效提高不均衡在线贯序数据中少类样本分类精度的问题,提出了一种基于主曲线的不均衡在线贯序极限学习机。该方法的核心思路是根据在线贯序数据的分布特性,均衡各类别样本,以减少少类样本合成过程中的盲目性,... 详细信息

针对现有机器学习算法难以有效提高不均衡在线贯序数据中少类样本分类精度的问题,提出了一种基于主曲线的不均衡在线贯序极限学习机。该方法的核心思路是根据在线贯序数据的分布特性,均衡各类别样本,以减少少类样本合成过程中的盲目性,主要包括离线和在线两个阶段。离线阶段采用主曲线分别建立各类别样本的分布模型,利用少类样本合成过采样算法对少类样本过采样,并根据各样本点到对应主曲线的投影距离分别为其设定相应大小的隶属度,最后根据隶属区间削减多类和少类虚拟样本,进而建立初始模型。在线阶段对贯序到达的少类样本过采样,并根据隶属区间均衡贯序样本,进而动态更新网络权值。通过理论分析证明了所提算法在理论上存在损失信息上界。采用UCI标准数据集和实际澳门气象数据进行仿真实验,结果表明,与现有典型算法相比,该算法对少类样本的预测精度更高,数值稳定性更好。

关键词：在线贯序极限学习机不均衡数据主曲线少类样本合成过采样

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用于指数熵多阈值分割的改进细菌觅食算法

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计算机科学 2016年第7期43卷 89-94页

作者：张新明涂强刘艳河南师范大学计算机与信息工程学院新乡453007 河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心新乡453007

针对图像多阈值分割中阈值搜索是有序正整数规划的特点,提出了一种用于指数熵多阈值分割的改进细菌觅食优化(Improved Bacterial Foraging Optimization,IBFO)算法。首先,将标准的细菌觅食优化(Standard Bacterial Foraging Optimizatio... 详细信息

针对图像多阈值分割中阈值搜索是有序正整数规划的特点,提出了一种用于指数熵多阈值分割的改进细菌觅食优化(Improved Bacterial Foraging Optimization,IBFO)算法。首先,将标准的细菌觅食优化(Standard Bacterial Foraging Optimization,SBFO)算法的趋化算子改成动态趋化算子以增强趋化操作的自适应性;然后,将SBFO中的迁徙算子替换成混合随机和动态的迁徙算子,将迁徙过程划分为两个阶段,第一阶段为随机迁徙,目的是增强全局搜索能力,第二阶段为动态局部迁徙,目的是提高局部搜索能力;随后,丢弃SBFO中的感应机制以便加快运行速度;最后,将IBFO算法进一步修改以满足有序正整数规划的要求,并将其应用于指数熵多阈值分割方法中。图像分割实验结果表明,与SBFO,MBFO和IPSO算法相比,提出的IBFO方法不仅优化效果更好,而且运行速度更快。

关键词：图像分割多阈值分割细菌觅食算法指数熵

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