检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2020年第5期46卷 274-281页

作者：沈泽君丁飞飞杨文元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

视频跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,跟踪算法往往通过融合多种类型的特征来实现较高的性能,但其中多数算法未能充分利用多个特征之间的粒度关系。为此,提出一种基于粒计算思维的多粒度相关滤波视频跟踪算法。对视频图像的特... 详细信息

视频跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,跟踪算法往往通过融合多种类型的特征来实现较高的性能,但其中多数算法未能充分利用多个特征之间的粒度关系。为此,提出一种基于粒计算思维的多粒度相关滤波视频跟踪算法。对视频图像的特征进行划分,构造出基于各个粒度的相关滤波器并进行独立跟踪,在每帧中根据稳健性评估得分的高低选择最优结果。在此基础上,汇总各帧下的跟踪结果并作为最终输出。在OTB-2013和OTB-20152个公开数据集上进行实验,结果表明,与视频跟踪算法DCFNet相比,该算法在空间鲁棒性与时间鲁棒性上的精准度较高,特别是在快速运动、平面内外旋转和尺度变化的情况下,其具有良好的视频处理能力。

关键词：计算机视觉目标跟踪粒度关系相关滤波鲁棒性评估

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用矩阵行运算方法求解原子、知识基和学习空间

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河北师范大学学报（自然科学版） 2024年第5期48卷 462-469页

作者：黄丽萍李进金闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 福建省数据科学与智能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 泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362000

原子、知识基和学习空间是知识空间理论的重要概念.本文在Dowling提出的计算知识基方法的基础上,运用矩阵行运算方法求解知识空间中的原子和知识基;根据极小知识状态和极小技能集的定义,发现矩阵行运算方法同样适用于技能约简的求解,并... 详细信息

原子、知识基和学习空间是知识空间理论的重要概念.本文在Dowling提出的计算知识基方法的基础上,运用矩阵行运算方法求解知识空间中的原子和知识基;根据极小知识状态和极小技能集的定义,发现矩阵行运算方法同样适用于技能约简的求解,并通过行运算后的矩阵得到每个问题和极小知识状态的关系,判别知识空间是否是良级;最后,通过添加新的有效技能,将非良级的知识空间转换为学习空间.

关键词：知识基原子知识空间技能约简良级

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有限域上一类Carlitz方程的解数公式

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2022年第2期35卷 1-7页

作者：陈钦龙肖义丽曹炜闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 宁波大学数学与统计学院浙江宁波315211 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

研究了形如a_(1)x_(1)^(m1)+……+a_(n)x_(n)^(m_(n))=bx_(1)…x_(n)的Carlitz方程在有限域F_(q)上的解数问题,给出了该类方程在满足特定条件时的解数公式.

关键词： Carlitz方程有限域高斯和雅可比和

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低秩四元数矩阵分解模型的优化理论及其应用

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山西大学学报(自然科学版) 2024年第6期47卷 1115-1126页

作者：郑佳莉吴玉玲柯艺芬许小芳福建师范大学数学与统计学院福建师范大学分析数学及应用教育部重点实验室福建省应用数学中心

本文研究低秩四元数矩阵分解模型的优化理论及其在彩色图像处理中的应用，提出四元数梯度下降法及其改进算法来求解低秩四元数矩阵分解模型并分析算法的收敛性。通过将该模型应用于彩色图像处理上，数值结果表明所提算法的可行性和有效性。

关键词：四元数低秩四元数矩阵分解模型四元数梯度下降法

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基于结构补偿的非线性全局场磁化率反演方法

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2021年第1期34卷 80-84页

作者：张会冉方金生杨敬民闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

定量磁化率成像是近年来磁共振成像领域中一项热门研究技术.定量磁化率成像技术通过逆向求解磁化率与相位的关系表达式,可定量地计算生物组织内部的信息变化,为相关的疾病诊断提供有效的辅助手段.定量磁化率成像需经过背景场去除、反演... 详细信息

定量磁化率成像是近年来磁共振成像领域中一项热门研究技术.定量磁化率成像技术通过逆向求解磁化率与相位的关系表达式,可定量地计算生物组织内部的信息变化,为相关的疾病诊断提供有效的辅助手段.定量磁化率成像需经过背景场去除、反演等多步计算,由此可导致误差的逐级传导并累加,从而降低定量磁化率重建精度.本文提出一种基于结构补偿的非线性全局场的定量磁化率反演算法,采用非线性形式实现单步重建磁化率图,并引入结构补偿法解决重建结果过平滑问题.实验结果表明,该方法有效抑制磁化率伪影并获得最佳的重建精度.

关键词：定量磁化率反演非线性全局场磁共振成像

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基于LightGBM的蛋白质类泛素化修饰位点预测

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南京理工大学学报 2022年第2期46卷 156-163页

作者：陈焕超魏志森於东军杨敬民杨静宇闽南师范大学计算机学院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 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

蛋白质类泛素化修饰位点的准确识别对基础研究和药物开发都具有重要意义。该文提出了一种基于蛋白质序列特征的类泛素化修饰位点预测模型。该模型结合氨基酸的物理化学属性统计特征和氨基酸序列二元语法模式特征,训练一种轻量型梯度提升... 详细信息

蛋白质类泛素化修饰位点的准确识别对基础研究和药物开发都具有重要意义。该文提出了一种基于蛋白质序列特征的类泛素化修饰位点预测模型。该模型结合氨基酸的物理化学属性统计特征和氨基酸序列二元语法模式特征,训练一种轻量型梯度提升机(Light gradient boosting machine,LightGBM)分类器预测某个蛋白质序列的类泛素化修饰位点。该文对比了不同特征的鉴别性,以及不同分类模型的预测性能。在基准数据集上的试验结果证明了该文所提方法的有效性,相比于现有方法在性能上取得了明显的提升,马修斯相关系数为91.64%。

关键词：蛋白质翻译后修饰蛋白质类泛素化修饰位点基于序列的预测轻量型梯度提升机二元语法模式

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缺失标记下基于类属属性的多标记特征选择

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计算机应用 2021年第10期41卷 2849-2857页

作者：张志浩林耀进卢舜郭晨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(闽南师范大学) 福建漳州363000

多标记特征选择已在图像分类、疾病诊断等领域得到广泛应用;然而,现实中数据的标记空间往往存在部分标记缺失的问题,这破坏了标记间的结构性和关联性,使得学习算法难以准确地选择重要特征。针对此问题,提出一种缺失标记下基于类属属性... 详细信息

多标记特征选择已在图像分类、疾病诊断等领域得到广泛应用;然而,现实中数据的标记空间往往存在部分标记缺失的问题,这破坏了标记间的结构性和关联性,使得学习算法难以准确地选择重要特征。针对此问题,提出一种缺失标记下基于类属属性的多标记特征选择(MFSLML)算法。首先,通过利用稀疏学习方法获取每个类标记的类属属性;同时基于线性回归模型构建类属属性与标记的映射关系,以用于恢复缺失标记;最后,选取7组数据集以及4个评价指标进行实验。实验结果表明:相比基于最大依赖度和最小冗余度的多标记特征选择算法(MDMR)和基于特征交互的多标记特征选择算法(MFML)等一些先进的多标记特征选择算法,MFSLML在平均查准率指标上能够提升4.61~5.5个百分点,由此可见MFSLML具有更优的分类性能。

关键词：特征选择类属属性缺失标记线性回归多标记学习

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基于深度残差收缩网络的恶意代码分类

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2023年第1期36卷 50-58页

作者：陈姮陈志翔申高宁王舒琪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 闽南师范大学物理与信息工程学院福建漳州363000

针对多数分类方法模型参数多、训练耗时长、占用空间大的问题,提出一种基于单通道视觉特征的深度残差收缩网络(IDRSN)模型.首先,优化深度残差收缩网络的结构,解决模型参数多体积大的问题;其次,引入最大池化来缓解过拟合现象.该网络训练... 详细信息

针对多数分类方法模型参数多、训练耗时长、占用空间大的问题,提出一种基于单通道视觉特征的深度残差收缩网络(IDRSN)模型.首先,优化深度残差收缩网络的结构,解决模型参数多体积大的问题;其次,引入最大池化来缓解过拟合现象.该网络训练参数较少,训练时间较短.实验结果表明,该模型应用于恶意代码分类时,有更高的准确率及鲁棒性,特别在部分相似家族的分类上,取得较好的效果.

关键词：恶意代码分类深度残差网络深度残差收缩网络(DRSN) 最大池化

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融合HOG特征的相关滤波视频跟踪

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数据采集与处理 2020年第3期35卷 516-525页

作者：李梅云欧丰林杨文元漳州职业技术学院漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000

计算机视觉领域的目标跟踪已取得巨大进展,但在视频跟踪中,平面外旋转和形状变化的性能方面还有提升空间。本文提出一种基于方向梯度直方图HOG特征,结合图像灰度值把HOG特征加以融合和分解,以提升视频跟踪的变形和尺度变换的性能。首先... 详细信息

计算机视觉领域的目标跟踪已取得巨大进展,但在视频跟踪中,平面外旋转和形状变化的性能方面还有提升空间。本文提出一种基于方向梯度直方图HOG特征,结合图像灰度值把HOG特征加以融合和分解,以提升视频跟踪的变形和尺度变换的性能。首先提取目标区域的HOG的31维特征和灰度值;其次,将灰度值作为1维特征,与HOG特征融合成32维向量HOG32;进而将HOG32分解成2部分特征,分别为HOG1和HOG2;最后,通过对HOG1、HOG2和HOG32特征响应值的比较,选择最大值位置作为预测的下一帧的位置。实验在OTB-2013和OTB-2015这2个数据集上进行,与其他5个算法的比较结果表明,该方法在平面外旋转、变形、复杂背景等方面获得良好效果。

关键词：计算机视觉视频目标跟踪相关滤波 HOG特征特征融合与分解

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智能电网中基于极大团的社团结构挖掘算法

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计算机应用 2021年第S02期41卷 124-130页

作者：粘洪睿章静许力林力伟福建工程学院计算机科学与数学学院福州350118 福建省大数据挖掘和应用技术重点实验室(福建工程学院) 福州350118 福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学) 福州350007

针对智能电网落后的分区方式无法适应日益复杂的运行状态和无法及时排查故障的问题,提出了一种基于极大团的智能电网社团结构挖掘算法(MCBCA)。首先,搜索网络中的低阶极大团,通过合并矩阵将其合并得到网络中极大团;然后,定义了极大团相... 详细信息

针对智能电网落后的分区方式无法适应日益复杂的运行状态和无法及时排查故障的问题,提出了一种基于极大团的智能电网社团结构挖掘算法(MCBCA)。首先,搜索网络中的低阶极大团,通过合并矩阵将其合并得到网络中极大团;然后,定义了极大团相似度,确定了合并极大团与生成候选子图的标准,进行初步社团挖掘;最后,对网络中的孤立节点进行隶属度划分,形成最终的社团结构。实验结果表明,在空手道俱乐部网络、美国足球网络、美国国家西部网络及我国省级电力通信骨干网络数据集中,所提算法与KL算法相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了50.1%、36.8%和36.2%;与标签传播算法(LPA)相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了31.2%,17.7%和3.25%;与改进的GN算法相比,准确率和模块度方面平均提高了3.6%和2.1%。可见基于极大团的智能电网社团挖掘算法所挖掘的网络社团结构更为合理,具备更高的安全性,有利于及时排查故障.

关键词：智能电网社团结构挖掘极大团相似度候选子图

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