检索结果-内蒙古大学图书馆

山东大学学报（理学版） 2022年第8期57卷 39-52页

作者：张志浩林耀进卢舜吴镒潾王晨曦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

在监督学习实际任务中,特征的高维性、标记的动态性和缺失性为监督学习带来严峻的挑战。为解决这些不足,提出流缺失标记环境下的多标记特征选择算法。首先,为解决缺失标记的影响,通过学习标记相关性填补不完整的标记矩阵。其次,利用稀... 详细信息

在监督学习实际任务中,特征的高维性、标记的动态性和缺失性为监督学习带来严峻的挑战。为解决这些不足,提出流缺失标记环境下的多标记特征选择算法。首先,为解决缺失标记的影响,通过学习标记相关性填补不完整的标记矩阵。其次,利用稀疏学习方法为每个新到达的标记选择类属属性。然后,根据已到达标记的类属属性,通过计算得分选取一个有代表性的特征子集。最后,在11个基准数据集上进行一系列实验表明,所提算法能选择有代表性的特征子集,且分类性能较优。

关键词：多标记学习特征选择类属属性缺失标记流标记

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基于区间型数据计量的我国粮食产量研究

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广西师范大学学报（自然科学版） 2022年第1期40卷 206-215页

作者：李城恩潘晓映王美涵施建华闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 数据科学与统计重点实验室福建漳州363000 数字福建气象大数据研究所福建漳州363000

采用4种区间型数据计量建模方法,综合分析我国8个省份城市1993—2018年气候变化和农业生产投入要素对粮食产量影响。采用5个评价指标衡量4种建模方法的预测精度,给出4种方法的回归结果并进行比较分析,应用最优回归方法对我国粮食产量变... 详细信息

采用4种区间型数据计量建模方法,综合分析我国8个省份城市1993—2018年气候变化和农业生产投入要素对粮食产量影响。采用5个评价指标衡量4种建模方法的预测精度,给出4种方法的回归结果并进行比较分析,应用最优回归方法对我国粮食产量变化进行预测。研究结果表明:我国粮食产量存在地域性差异,部分省份2009以年前单位面积粮食产量变化幅度较大,但近10年我国8大产粮省份的单位面积粮食产量趋于稳定。同时,气候变化和农业生产投入要素均对我国粮食产量起显著作用。最后,本文对提高粮食产量给出相应政策建议。

关键词：区间型数据面板数据回归分析粮食产量气候变化农业生产投入要素

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去中心基于属性Σ协议的一般性构造及其应用

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计算机科学与探索 2021年第9期15卷 1667-1679页

作者：杨晓莉黄振杰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 闽南师范大学计算机学院福建漳州363000

基于属性密码因能提供细粒度访问控制和良好的隐私性而成为密码学的研究热点之一。Σ协议是一种三轮公开抛硬币诚实验证者零知识证明协议,在密码学的许多领域有重要应用。首先,将基于属性密码引入到零知识证明领域,研究基于属性Σ协议,... 详细信息

基于属性密码因能提供细粒度访问控制和良好的隐私性而成为密码学的研究热点之一。Σ协议是一种三轮公开抛硬币诚实验证者零知识证明协议,在密码学的许多领域有重要应用。首先,将基于属性密码引入到零知识证明领域,研究基于属性Σ协议,给出其定义,刻画其安全模型;其次,基于标准Σ协议、陷门可取样关系和平滑秘密共享方案,给出一个去中心基于属性Σ协议的一般性构造和相应的例子,并证明其安全性;最后,作为去中心基于属性Σ协议的应用,利用Fiat-Shamir转换,得到去中心基于属性签名和去中心基于属性双层签名的一般性构造和相应的例子。效率分析表明,基于属性双层签名方案相比已有的方案在数据长度和计算开销两方面都具有显著的优势。

关键词： Σ协议去中心基于属性Σ协议去中心基于属性签名去中心基于属性双层签名一般性构造

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多任务特征融合的CenterNet运动车辆检测方法

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陕西科技大学学报 2024年第5期42卷 206-213,224页

作者：李晓晗刘石坚邹峥戴宇晨福建理工大学计算机科学与数学学院福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福建福州350118 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117

基于深度学习技术的运动车辆检测是交通和计算机学科当下的研究热点.针对动态车辆检测任务中多尺度、目标重叠、难以区分动态和静态的车辆等难题,本文提出了一种多任务特征融合的CenterNet运动车辆检测方法.首先向网络中新增一支用于实... 详细信息

基于深度学习技术的运动车辆检测是交通和计算机学科当下的研究热点.针对动态车辆检测任务中多尺度、目标重叠、难以区分动态和静态的车辆等难题,本文提出了一种多任务特征融合的CenterNet运动车辆检测方法.首先向网络中新增一支用于实现车辆分割的任务流,与原有目标检测流共同组成双流机制,然后使用恰当的方式实现双流特征融合,辅助增强目标检测流中的关键特征信息,此外,注意力机制的加入进一步优化了模型精度.在以公共数据集UA-DETRAC为基础所制作的测试集上,本文方法的平均精确率为70%,相比原始CenterNet模型提高了5.8%;帧率为30 f/s,在对比方法中具有最佳的速度与精度均衡性.大量实验表明,本文方法能够较好地胜任运动车辆的检测任务.

关键词：运动车辆检测分割 CenterNet 多任务学习特征融合

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时滞反应扩散系统的双侧间歇边界控制

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华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第11期51卷 47-53,104页

作者：陈金雄黄振坤王万林胡娜集美大学理学院福建厦门361021 武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 集美大学数字福建大数据建模与智能计算研究所福建厦门361021 福建省茶产业大数据应用与智能化重点实验室(武夷学院) 福建武夷山354300

为解决时滞反应扩散系统(DRDSs)的指数型稳定性问题,提出一种双侧间歇边界控制策略.首先,在系统状态信息完全已知的前提下,设计基于状态依赖的双侧间歇边界控制器,当系统状态不完全已知时,根据已知的边界状态信息和观测器获取的状态估... 详细信息

为解决时滞反应扩散系统(DRDSs)的指数型稳定性问题,提出一种双侧间歇边界控制策略.首先,在系统状态信息完全已知的前提下,设计基于状态依赖的双侧间歇边界控制器,当系统状态不完全已知时,根据已知的边界状态信息和观测器获取的状态估计值设计双侧间歇边界控制器;然后,结合李雅普诺夫泛函和线性矩阵不等式(LMI)技巧,建立DRDSs指数型稳定的两个充分条件.相关结果是对已有单侧边界控制的推广,所给的结果更具一般性.最后,数值模拟验证结果表明:在双侧间歇边界控制作用下系统收敛到零解的速度更快,系统更易于实现稳定,说明双侧间歇边界策略明显优于单侧边界控制策略.

关键词：时滞反应扩散系统双侧间歇边界控制控制器观测器指数稳定

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多分S-近似空间

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2024年第4期37卷 94-107页

作者：谢晓洁廖淑娇闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 数字福建气象大数据研究所福建漳州363000 数据科学与统计重点实验室福建漳州363000

基于知识空间理论的多分推广,提出了多分S-近似空间的概念,研究多分S-近似空间模型上、下近似在不同运算和不同决策映射下的性质.进一步,定义上、下近似多分知识状态,利用上、下近似算子的性质研究上、下近似多分知识状态集族形成多分... 详细信息

基于知识空间理论的多分推广,提出了多分S-近似空间的概念,研究多分S-近似空间模型上、下近似在不同运算和不同决策映射下的性质.进一步,定义上、下近似多分知识状态,利用上、下近似算子的性质研究上、下近似多分知识状态集族形成多分知识结构的条件,特别地,探讨多分知识结构分别满足交封闭和并封闭的条件.多分S-近似空间为多分知识结构的构建及其应用提供了一种新的研究思路和方法,所得成果将丰富和发展S-近似空间理论和知识空间理论.

关键词： S-近似空间上近似下近似多分知识结构

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多尺度决策系统的覆盖粗糙模糊集及其最优尺度选择

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山东大学学报（理学版） 2024年第5期59卷 114-130页

作者：施虹艺马周明闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 数字福建气象大数据研究所(闽南师范大学) 福建漳州363000 福建省闽南师范大学粒计算重点实验室福建漳州363000

进一步推广基于覆盖的粗糙模糊集模型,在对象最小描述的近邻域上考虑对象在决策属性下的隶属度,提出了2种不同的覆盖粗糙模糊集,将覆盖粗糙模糊集与多尺度决策系统结合,构建了4种多尺度决策系统中的覆盖粗糙集模型。定义了对应的正域和... 详细信息

进一步推广基于覆盖的粗糙模糊集模型,在对象最小描述的近邻域上考虑对象在决策属性下的隶属度,提出了2种不同的覆盖粗糙模糊集,将覆盖粗糙模糊集与多尺度决策系统结合,构建了4种多尺度决策系统中的覆盖粗糙集模型。定义了对应的正域和属性重要度,设计相应的最优尺度选择算法。最后通过实验分析,比较了4种覆盖粗糙模糊集模型在多尺度决策系统中的最优尺度与原始尺度在回归预测效果上的差异。实验结果表明,第4种多尺度决策系统覆盖粗糙模糊集模型所选择的最优尺度组合有效提高回归模型的预测能力。

关键词：粗糙模糊集多尺度决策系统最优尺度选择回归预测最小描述

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拓扑数据分析理论应用研究进展

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期37卷 94-108页

作者：高雨涵林福财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 闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000

随着科学技术的发展,人们每天都面对海量数据,而且数据也正以一种前所未有的速率发展.在生活中,如何从庞大的数据中提取信息,是人们面临的一大难题.拓扑数据分析通过持久同调计算复形,有效量化数据的形状,能够通过观察数据形状的变化有... 详细信息

随着科学技术的发展,人们每天都面对海量数据,而且数据也正以一种前所未有的速率发展.在生活中,如何从庞大的数据中提取信息,是人们面临的一大难题.拓扑数据分析通过持久同调计算复形,有效量化数据的形状,能够通过观察数据形状的变化有效提取数据信息.近年来,拓扑数据分析受到了不同领域专家的广泛关注,在医学、经济学、机器学习等方面都取得了很好的应用.文章系统介绍了拓扑数据分析的理论知识,分析了拓扑数据分析的优势所在,并对其在不同领域的应用和发展前景进行了详细的介绍.

关键词：拓扑数据分析机器学习医学金融

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有监督深度学习的优化方法研究综述

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中国图象图形学报 2023年第4期28卷 963-983页

作者：江铃燚郑艺峰陈澈李国和张文杰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校重点实验室漳州363000 中国石油大学信息科学与工程学院北京102249

随着大数据的普及和算力的提升,深度学习已成为一个热门研究领域,但其强大的性能过分依赖网络结构和参数设置。因此,如何在提高模型性能的同时降低模型的复杂度,关键在于模型优化。为了更加精简地描述优化问题,本文以有监督深度学习作... 详细信息

随着大数据的普及和算力的提升,深度学习已成为一个热门研究领域,但其强大的性能过分依赖网络结构和参数设置。因此,如何在提高模型性能的同时降低模型的复杂度,关键在于模型优化。为了更加精简地描述优化问题,本文以有监督深度学习作为切入点,对其提升拟合能力和泛化能力的优化方法进行归纳分析。给出优化的基本公式并阐述其核心;其次,从拟合能力的角度将优化问题分解为3个优化方向,即收敛性、收敛速度和全局质量问题,并总结分析这3个优化方向中的具体方法与研究成果;从提升模型泛化能力的角度出发,分为数据预处理和模型参数限制两类对正则化方法的研究现状进行梳理;结合上述理论基础,以生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)变体模型的发展历程为主线,回顾各种优化方法在该领域的应用,并基于实验结果对优化效果进行比较和分析,进一步给出几种在GAN领域效果较好的优化策略。现阶段,各种优化方法已普遍应用于深度学习模型,能够较好地提升模型的拟合能力,同时通过正则化缓解模型过拟合问题来提高模型的鲁棒性。尽管深度学习的优化领域已得到广泛研究,但仍缺少成熟的系统性理论来指导优化方法的使用,且存在几个优化问题有待进一步研究,包括无法保证全局梯度的Lipschitz限制、在GAN中找寻稳定的全局最优解,以及优化方法的可解释性缺乏严格的理论证明。

关键词：机器学习深度学习深度学习优化正则化生成对抗网络(GAN)

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区间值决策表中基于证据理论的测试代价敏感属性约简

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喀什大学学报 2024年第6期45卷 1-9页

作者：范译文廖淑娇吴迪闽南师范大学数学与统计学院福建漳州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

属性约简一直都是区间值信息系统的主要研究内容,Dempster-Shafer证据理论应用信任函数和似然函数解决不确定性问题.根据证据理论相关知识研讨区间值决策表中测试代价敏感的属性约简方法,建立理论模型,并分别基于信任函数和似然函数提... 详细信息

属性约简一直都是区间值信息系统的主要研究内容,Dempster-Shafer证据理论应用信任函数和似然函数解决不确定性问题.根据证据理论相关知识研讨区间值决策表中测试代价敏感的属性约简方法,建立理论模型,并分别基于信任函数和似然函数提出启发式的属性约简算法.经实例检验,所提出算法的效果良好.

关键词：区间值决策表属性约简测试代价证据理论

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