检索结果-内蒙古大学图书馆

激光杂志 2021年第5期42卷 107-111页

作者：黄凯宁郭有强杨静蚌埠学院计算机工程学院安徽蚌埠232000 安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001

光流场图像匹配可以提高图像的质量,便于后继的光流场图像处理,而当前光流场图像匹配方法存在一些不足,如匹配耗时间长,错误率较高等,为了获得更优的光流场图像匹配结果,提出了大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法。首先采集大量的光流... 详细信息

光流场图像匹配可以提高图像的质量,便于后继的光流场图像处理,而当前光流场图像匹配方法存在一些不足,如匹配耗时间长,错误率较高等,为了获得更优的光流场图像匹配结果,提出了大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法。首先采集大量的光流场图像,并对图像预处理,消除干扰因素,从中提取边缘信息,幅值特征,角度特征等特征向量,并引入大数据挖掘技术根据对提取到的特征向量进行光流场图像匹配,最后对比其它图像匹配方法。实验结果表明,大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法用时较短,提高光流场图像匹配效率,而且光流场图像匹配精度超过95%,大幅度减少了光流场图像匹配错误率,错误率仅为3%,具有广泛的应用范围。

关键词：大数据挖掘边缘特征光流场图像图像方法设计匹配效率

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一类微分差分方程的整函数解

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数学学报（中文版） 2021年第3期64卷 471-478页

作者：吴丽镐张然然黄志波华南理工大学广州学院计算机工程学院广州510800 广东第二师范学院数学系广州510303 华南师范大学数学科学学院广州510631

本文考虑一类非线性微分差分方程f(z)n+L(z,f)=q(z)e^(p(z)),其中n≥2为自然数,L(z,f)(■0)是关于f(z)的线性微分差分多项式,p(z)和q(z)是非零多项式在该方程具有超级小于1的超越整函数解的假设下,证明了n=2且λ^(-)(f)=σ(f)=degp(z),... 详细信息

本文考虑一类非线性微分差分方程f(z)n+L(z,f)=q(z)e^(p(z)),其中n≥2为自然数,L(z,f)(■0)是关于f(z)的线性微分差分多项式,p(z)和q(z)是非零多项式在该方程具有超级小于1的超越整函数解的假设下,证明了n=2且λ^(-)(f)=σ(f)=degp(z),并给出二次微分差分方程整函数解的具体表示.

关键词：微分差分方程差分方程整函数解

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三阶多智能体系统的尺度群一致性

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系统科学与数学 2021年第7期41卷 1761-1771页

作者：于俊燕贾荣波禹梅电子科技大学数学科学学院成都611731 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

文章研究三阶多智能体系统的尺度群一致性问题:个体网络由两个子网组成;个体网络由任意有限个子网组成.分别针对这两种情形,设计分布式尺度群一致性协议,并基于矩阵理论及Routh-Hurwitz判据分析得到系统达到尺度群一致性的判定条件,以... 详细信息

文章研究三阶多智能体系统的尺度群一致性问题:个体网络由两个子网组成;个体网络由任意有限个子网组成.分别针对这两种情形,设计分布式尺度群一致性协议,并基于矩阵理论及Routh-Hurwitz判据分析得到系统达到尺度群一致性的判定条件,以及系统达一致时的收敛状态.最后,通过仿真验证理论结果的有效性.

关键词：多智能体网络三阶系统尺度群一致性 Routh-Hurwitz判据矩阵理论

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基于BiLSTM的酒店顾客满意度评价模型

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科技创新与生产力 2022年第12期 65-70页

作者：高丽君张宇涛林昀萱施慧玲福州大学经济与管理学院福建福州350108 福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108 福州大学梅努斯国际工程学院福建福州350108

酒店顾客满意度作为一项重要指标,是顾客决策与酒店管理行为的重要依据。本文对酒店预订平台的在线评论进行情感分析获取顾客满意度,分别采用Word2vec,GloVe,fastText,BERT预训练词向量作为模型词嵌入层,并与CNN,LSTM等模型进行对比分... 详细信息

酒店顾客满意度作为一项重要指标,是顾客决策与酒店管理行为的重要依据。本文对酒店预订平台的在线评论进行情感分析获取顾客满意度,分别采用Word2vec,GloVe,fastText,BERT预训练词向量作为模型词嵌入层,并与CNN,LSTM等模型进行对比分析得出最优模型。本文选取携程网站上福州市内多家知名酒店的在线评论实例论证,实验结果显示:BERT-BiLSTM模型准确率达85.8%。本文探究了各酒店的顾客满意度水平,为顾客选择酒店的决策行为以及福州市内知名酒店的发展提供参考依据。

关键词：在线评论情感分析酒店顾客满意度词向量双向长短期记忆网络

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格上本地验证者撤销属性基群签名的零知识证明

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电子与信息学报 2020年第2期42卷 315-321页

作者：张彦华胡予濮刘西蒙张启坤贾惠文郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450002 西安电子科技大学通信工程学院西安710071 福州大学数学与计算机科学学院福州350108 广州大学数学与信息科学学院广州510006

属性基群签名(ABGS)是一类特殊形式的群签名,其允许拥有某些特定属性的群成员匿名地代表整个群对消息进行签名;当有争议发生时,签名打开实体可以有效地追踪出真实签名者。针对格上第1个支持本地验证者撤销的属性基群签名群公钥尺寸过长... 详细信息

属性基群签名(ABGS)是一类特殊形式的群签名,其允许拥有某些特定属性的群成员匿名地代表整个群对消息进行签名;当有争议发生时,签名打开实体可以有效地追踪出真实签名者。针对格上第1个支持本地验证者撤销的属性基群签名群公钥尺寸过长,空间效率不高的问题,该文采用仅需固定矩阵个数的紧凑的身份编码技术对群成员身份信息进行编码,使得群公钥尺寸与群成员个数无关;进一步地,给出新的Stern类统计零知识证明协议,该协议可以有效地证明群成员的签名特权,而其撤销标签则通过单向和单射的带误差学习函数来进行承诺。

关键词：属性基群签名格本地验证者撤销零知识证明带误差学习

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拉普拉斯阶梯网络

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软件学报 2020年第5期31卷 1525-1535页

作者：胡聪吴小俊舒振球陈素根江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 江苏理工学院计算机工程学院江苏常州213001 安庆师范大学数学与计算科学学院安徽安庆246133

阶梯网络不仅是一种基于深度学习的特征提取器,而且能够应用于半监督学习中.深度学习在实现了复杂函数逼近的同时,也缓解了多层神经网络易陷入局部最小化的问题.传统的自编码、玻尔兹曼机等方法易忽略高维数据的低维流形结构信息,使用... 详细信息

阶梯网络不仅是一种基于深度学习的特征提取器,而且能够应用于半监督学习中.深度学习在实现了复杂函数逼近的同时,也缓解了多层神经网络易陷入局部最小化的问题.传统的自编码、玻尔兹曼机等方法易忽略高维数据的低维流形结构信息,使用这些方法往往会获得无意义的特征表示,这些特征不能有效地嵌入到后续的预测或识别任务中.从流形学习的角度出发,提出一种基于阶梯网络的深度表示学习方法,即拉普拉斯阶梯网络LLN(Laplacian ladder network).拉普拉斯阶梯网络在训练的过程中不仅对每一编码层嵌入噪声并进行重构,而且在各重构层引入图拉普拉斯约束,将流形结构嵌入到多层特征学习中,以提高特征提取的鲁棒性和判别性.在有限的有标签数据情况下,拉普拉斯阶梯网络将监督学习损失和非监督损失融合到了统一的框架进行半监督学习.在标准手写数据数据集MNIST和物体识别数据集CIFAR-10上进行了实验,结果表明,相对于阶梯网络和其他半监督方法,拉普拉斯阶梯网络都得到了更好的分类效果,是一种有效的半监督学习算法.

关键词：阶梯网络流形正则化图拉普拉斯深度自编码半监督学习

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随机森林与自编码器相结合的自适应特征选择算法

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人工智能科学与工程 2023年第9期 39-47页

作者：闫蒙蒙陈建凯孟会贤王鑫华北电力大学数理学院北京102206 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算机智能重点实验室河北保定071002

特征选择在信用评估中是一种常用的数据降维技术。然而,传统的特征选择方法主要基于特征之间的线性相关性,无法有效处理非线性数据关系,导致无法准确估计变量之间的相关性程度。为了克服这个问题,该文提出了一种改进的特征选择算法,结... 详细信息

特征选择在信用评估中是一种常用的数据降维技术。然而,传统的特征选择方法主要基于特征之间的线性相关性,无法有效处理非线性数据关系,导致无法准确估计变量之间的相关性程度。为了克服这个问题,该文提出了一种改进的特征选择算法,结合了随机森林和自编码器的优点。首先,利用随机森林去除与目标变量不相关的特征。然后,计算剩余特征的综合重要度,并使用这些保留的特征来训练自编码器神经网络。最后,使用自编码器的学习参数初始化一个三层神经网络,用于重构特征。在公开的信用评估数据集上进行了实验,结果表明,所提出的算法相对于其他方法表现更出色。

关键词：信用评估随机森林自编码器特征选择

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C-乘积下的张量广义逆

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数学年刊(A辑) 2024年第4期45卷 437-468页

作者：靳宏伟徐淑敏江鸿杰刘晓冀广西民族大学数学科学学院广西民族大学应用数学中心南宁530006 商丘学院计算机工程学院河南商丘476000 广西职业师范学院教育学院南宁530007

作者主要研究了C-乘积下的张量广义逆.首先,给出了C-乘积下张量的Moore-Penrose逆,Drazin逆和沿张量逆的定义,并通过使用张量的几种分解形式给出了张量广义逆的其它表达式.此外,建立了张量的Moore-Penrose逆,Drazin逆和沿张量逆的算法.... 详细信息

作者主要研究了C-乘积下的张量广义逆.首先,给出了C-乘积下张量的Moore-Penrose逆,Drazin逆和沿张量逆的定义,并通过使用张量的几种分解形式给出了张量广义逆的其它表达式.此外,建立了张量的Moore-Penrose逆,Drazin逆和沿张量逆的算法.最后,给出了张量的群逆在马尔可夫链上的应用.

关键词： C-乘积张量 Moore-Penrose逆 Drazin逆沿张量逆

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基于信息熵的对象加权概念格

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智能系统学报 2020年第6期15卷 1097-1103页

作者：张晓鹤陈德刚米据生华北电力大学控制与计算机工程学院北京102200 河北师范大学数学科学学院河北石家庄050024

在大数据时代,由于数据规模越来越大,导致构造概念格的难度越来越高。在能够客观反映数据隐藏信息的前提下需删除冗余对象及属性,降低数据规模,构造更为简单的概念格,从而便于用户更高效地获取知识。为避免主观因素,本文由形式背景中属... 详细信息

在大数据时代,由于数据规模越来越大,导致构造概念格的难度越来越高。在能够客观反映数据隐藏信息的前提下需删除冗余对象及属性,降低数据规模,构造更为简单的概念格,从而便于用户更高效地获取知识。为避免主观因素,本文由形式背景中属性的信息熵来获取单属性权重,采用均值方法计算对象权重,并用标准差计算对象重要性偏差值。通过设定的属性权重、对象权重和对象重要度偏差阈值,构造对象加权概念格。通过实例验证了,该方法可有效删除冗余概念,简化概念格构造过程。

关键词：形式背景概念信息熵粒计算概念格决策规则权值数据挖掘

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基于堆叠法集成学习的购买意向预测方法

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重庆科技学院学报（自然科学版） 2021年第3期23卷 70-73页

作者：谢日敏方雨桐福建商学院信息工程学院福州350012 福州大学数学与计算机科学学院福州350108

为提高对用户购买意向预测的准确率,提出了一种基于堆叠法集成学习的用户购买行为预测模型。利用模型融合技术,将逻辑回归、决策树和XGBoost模型作为基学习器输入,再以随机森林模型作为次学习器进行堆叠,从而形成一种组合模型。针对电... 详细信息

为提高对用户购买意向预测的准确率,提出了一种基于堆叠法集成学习的用户购买行为预测模型。利用模型融合技术,将逻辑回归、决策树和XGBoost模型作为基学习器输入,再以随机森林模型作为次学习器进行堆叠,从而形成一种组合模型。针对电商提供的线上用户数据集,首先利用滑窗技术提取用于预测用户购买行为的特征,然后分别使用逻辑回归、决策树、XGBoost和集成学习组合模型预测用户购买意向的准确性。结果表明,组合模型的准确性明显优于其他算法。

关键词：集成学习堆叠法用户购买意向预测决策树 XGBoost

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