检索结果-内蒙古大学图书馆

北京航空航天大学学报 2020年第9期46卷 1691-1700页

作者：杜雨佳李海生姚春莲蔡强北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

随着媒体数据的多样化发展,联合图像与三维模型的跨域检索成为三维模型检索问题的一个新挑战。针对图像与三维模型差异大、难匹配问题,提出了一种基于三元组网络的跨域数据检索方法。以端到端的方式构建真实图像与三维模型的特征联合嵌... 详细信息

随着媒体数据的多样化发展,联合图像与三维模型的跨域检索成为三维模型检索问题的一个新挑战。针对图像与三维模型差异大、难匹配问题,提出了一种基于三元组网络的跨域数据检索方法。以端到端的方式构建真实图像与三维模型的特征联合嵌入空间,通过特征间的距离度量不同模态数据之间的相似性,实现从单张图像检索相似的三维模型。为了提高跨域检索准确度,将三维模型用一组顺序视图表示,结合门控循环单元(GRU)聚合视图级特征,同时引入注意力机制提取图像特征,缩小真实图像与投影视图间的语义差异。实验结果表明:相比于同类方法,所提方法在两个跨域数据集上的检索平均准确率至少提升2.98%~3.05%。

关键词：三维模型检索深度学习跨域检索三元组网络门控循环单元(GRU) 注意力机制

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Stackelberg微分博弈下的鲁棒最优投资-再保险问题

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吉林大学学报（理学版） 2024年第2期62卷 273-284页

作者：颜炳文陈密刘海燕福建师范大学数学与统计学院福州350117 福建省分析数学及应用重点实验室福州350117

考虑一个以模糊厌恶再保险公司为领导者,模糊中立保险公司为追随者的Stackelberg随机微分博弈问题.通过求解拓展的HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman)方程组,给出时间一致性均值-方差准则下的鲁棒最优投资-再保险策略以及相应的值函数.最后,... 详细信息

考虑一个以模糊厌恶再保险公司为领导者,模糊中立保险公司为追随者的Stackelberg随机微分博弈问题.通过求解拓展的HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman)方程组,给出时间一致性均值-方差准则下的鲁棒最优投资-再保险策略以及相应的值函数.最后,通过数值例子和敏感性分析说明最优策略与主要参数之间的关系.

关键词：比例再保险常系数方差弹性模型 Stackelberg微分博弈时间一致性均值-方差框架模糊厌恶

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基于GSL-GRU的多变量时序数据异常检测

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计算机应用与软件 2024年

作者：夏星叶成绪尹文萃青海师范大学计算机学院藏语智能信息处理及应用国家重点实验室青海师范大学青海省物联网重点实验室

多变量时序数据的异常检测对智能信息系统的安全性和稳定性至关重要，针对多变量时序数据异常检测中变量相互关联以及变量内时间依赖等问题，提出一种基于GSL-GRU的多变量时序数据异常检测模型。首先，基于相似性构建变量初始图，动态... 详细信息

多变量时序数据的异常检测对智能信息系统的安全性和稳定性至关重要，针对多变量时序数据异常检测中变量相互关联以及变量内时间依赖等问题，提出一种基于GSL-GRU的多变量时序数据异常检测模型。首先，基于相似性构建变量初始图，动态捕捉变量间结构依赖，并联合MGAT自适应学习图表示；其次，通过GRU提取变量内时间依赖特征，并与图嵌入特征融合；最后，通过预测损失和重构损失联合优化计算异常得分，通过POT算法实现无监督异常检测。基于三个真实数据集的实验结果表明，所提模型相比基线模型在召回率和F1分数两个指标上提升明显。

关键词：多变量时序数据异常检测图结构学习门控循环单元

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基于双向自适应门控图卷积网络的交通流预测

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交通运输系统工程与信息 2023年第1期23卷 187-197页

作者：贺文武裴博彧李雅婷刘小雨徐少兵福建工程学院计算机科学与数学学院福州350118 福建工程学院福建省大数据挖掘与应用重点实验室福州350118 清华大学车辆与运载学院北京100084

针对路网交通流时空依赖上的高度复杂性以及数据污染的现实性,基于图神经网络构建一种新型时空融合交通流预测模型。考虑交通流数据中的缺失、异常与噪声,模型首先对数据进行特征重构与融合,在保持时序特性的前提下,以滑动时间窗口平滑... 详细信息

针对路网交通流时空依赖上的高度复杂性以及数据污染的现实性,基于图神经网络构建一种新型时空融合交通流预测模型。考虑交通流数据中的缺失、异常与噪声,模型首先对数据进行特征重构与融合,在保持时序特性的前提下,以滑动时间窗口平滑交通流特征信息,做好数据准备。考虑交通流的实际有向性,主体模型采用正、反双路网络设计以分向学习交通流时空特征的有效表示。双路网络结构相同,以轻量有效的因果卷积作为模型的时序特征提取器,以多层自适应门控图卷积神经网络作为模型组件提取空间特征,实现信息的自适应聚合与传播,再通过纵向信息聚合层轻量化地实现不同局部视野下的信息融合,基于注意力有效权衡两路网络的信息贡献并将其聚合,建立双向自适应门控图卷积网络交通流预测模型。在真实交通流基准数据集PEMS03、PEMS04、PEMS07和PEMS08上进行模型的有效性验证,结果表明,所建模型在4个数据集上3个预测精度指标均优于基线模型。同时,相较于最先进的基线模型时空同步图卷积网络与时空融合图神经网络,所建模型能以数倍甚至数十倍比例的参数轻量化与低训练时间代价获得更高的预测精度。

关键词：智能交通自适应门控图卷积双向图网络特征融合纵向层间聚合

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基于Ornstein-Uhlenbeck过程下具有两个再保险公司的比例再保险与投资

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数学物理学报（A辑） 2023年第3期43卷 957-969页

作者：黄玲刘海燕陈密福建师范大学数学与统计学院福州350117 福建省分析数学及应用重点实验室福州350117

该文研究了两类风险模型下具有两个再保险公司的最优再保险和投资问题.保险公司购买比例再保险并投资于无风险资产和风险资产组成的金融市场,其风险资产价格模型受Ornstein-Uhlenbeck过程影响.假设再保险的保费按照指数保费原则来计算,... 详细信息

该文研究了两类风险模型下具有两个再保险公司的最优再保险和投资问题.保险公司购买比例再保险并投资于无风险资产和风险资产组成的金融市场,其风险资产价格模型受Ornstein-Uhlenbeck过程影响.假设再保险的保费按照指数保费原则来计算,保险公司的目标是使终端财富的期望指数效用最大化.利用随机控制理论和HJB方程,推导出了最优策略和值函数的显式表达式.最后,通过数值分析验证了模型参数对最优策略的影响.

关键词： Ornstein-Uhlenbeck过程指数效用比例再保险投资指数保费原则

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基于粗糙集的数据流多标记分布特征选择

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计算机应用 2018年第11期38卷 3105-3111,3118页

作者：程玉胜陈飞王一宾安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246011 安徽省智能感知与计算重点实验室安徽安庆246011 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000

针对传统特征选择算法无法处理流特征数据、冗余性计算复杂、对实例描述不够准确的问题,提出了基于粗糙集的数据流多标记分布特征选择算法。首先,将在线流特征选择框架引入多标记学习中;其次,用粗糙集中的依赖度替代原有的条件概率,仅... 详细信息

针对传统特征选择算法无法处理流特征数据、冗余性计算复杂、对实例描述不够准确的问题,提出了基于粗糙集的数据流多标记分布特征选择算法。首先,将在线流特征选择框架引入多标记学习中;其次,用粗糙集中的依赖度替代原有的条件概率,仅仅利用数据自身的信息计算,使得数据流特征选择算法更加高效快捷;最后,由于在现实世界中,每个标记对实例的描述程度并不相同,为更加准确地描述实例,将传统的逻辑标记用标记分布的形式进行刻画。在多组数据集上的实验表明,所提算法能保留与标记空间有着较高相关性的特征,使得分类精度相较于未进行特征选择的有一定程度的提高。

关键词：粗糙集多标记数据流特征选择标记分布

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结合滑动窗口与模糊互信息的多标记流特征选择

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小型微型计算机系统 2019年第2期40卷 320-327页

作者：程玉胜李雨王一宾陈飞安庆师范大学计算机与信息院安徽安庆246011 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000 安徽省高校智能感知与计算重点实验室安徽安庆246011

特征选择是处理高维度问题的一种有效方法,而传统的大部分算法都基于静态的特征空间.但是有些问题其特征空间和标记空间均呈现增量或动态的特点,传统的特征选择算法不再适用.针对这一问题,结合滑动窗口机制,本文提出了结合滑动窗口与模... 详细信息

特征选择是处理高维度问题的一种有效方法,而传统的大部分算法都基于静态的特征空间.但是有些问题其特征空间和标记空间均呈现增量或动态的特点,传统的特征选择算法不再适用.针对这一问题,结合滑动窗口机制,本文提出了结合滑动窗口与模糊互信息的多标记流特征选择;同时,为了减弱互信息对特征重要程度的判断,对模糊互信息进行正则化处理,并通过正则化重新优化特征重要度目标函数.提出的算法在多标记数据集上进行了大量测试,实验结果和统计假设检验说明本文算法是有效的.

关键词：模糊互信息多标记学习数据流特征选择

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基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法

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南京大学学报（自然科学版） 2022年第3期58卷 506-518页

作者：曾艺祥林耀进范凯钧曾伯儒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

在开放动态环境中,在线流特征选择是降低特征空间维度的有效方法 .现有的在线流特征选择算法能够有效地选择一个较优的特征子集,然而,这些算法忽略了类别中可能存在的层次结构.基于此,提出基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法:... 详细信息

在开放动态环境中,在线流特征选择是降低特征空间维度的有效方法 .现有的在线流特征选择算法能够有效地选择一个较优的特征子集,然而,这些算法忽略了类别中可能存在的层次结构.基于此,提出基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法:首先,在邻域粗糙集中引入层次最近异类的邻域关系,避免邻域粒度的选择,借助层次结构计算特征对标记的层次依赖度,推广邻域粗糙集模型以适应层次类别数据;其次,基于层次依赖度提出三个在线特征评价函数,设计了在线相关选择、在线重要度计算和在线冗余更新的层次特征选择框架;最后,在六个层次类别数据集和八个扁平单标记数据集上的实验表明,提出的算法优于现有最先进的在线流特征选择算法.

关键词：在线流特征选择邻域粗糙集层次分类层次依赖度

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关系粗糙拟阵的一些性质

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2015年第4期28卷 1-8页

作者：王晓鹏杨斌祝峰闽南师范大学粒计算重点实验室福建漳州363000

关系粗糙拟阵的概念最早是由祝峰教授等人最先提出的,是作为一种同时推广了粗糙集和拟阵的概念.在他们工作的基础上,本文将进一步对关系粗糙拟阵的性质进行研究.首先,研究了基于关系的可定义集的一些性质.特别地,基于一个自反关系上的... 详细信息

关系粗糙拟阵的概念最早是由祝峰教授等人最先提出的,是作为一种同时推广了粗糙集和拟阵的概念.在他们工作的基础上,本文将进一步对关系粗糙拟阵的性质进行研究.首先,研究了基于关系的可定义集的一些性质.特别地,基于一个自反关系上的可定义集关于集合的包含运算作成一个格;其次,探究了关系粗糙拟阵的一些性质,并且给出了一些特殊关系粗糙拟阵的等价描述.

关键词：关系粗糙集拟阵粗糙拟阵格

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支持动态负载平衡的分层消息队列模型

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计算机工程与应用 2007年第1期43卷 155-158页

作者：鲍春健吴俊敏许胤龙李黄海王文韬中国科学技术大学计算机科学技术系高性能计算及应用省部共建重点实验室合肥230027

中间件技术为解决异构分布式环境下的负载平衡问题提供了有力的工具,但传统的消息中间件负载平衡的实现较为复杂,其动态参数繁多且容易带来额外开销。提出了一种分层消息队列模型,该模型中利用队列组管理器对分布式队列进行组管理,并提... 详细信息

中间件技术为解决异构分布式环境下的负载平衡问题提供了有力的工具,但传统的消息中间件负载平衡的实现较为复杂,其动态参数繁多且容易带来额外开销。提出了一种分层消息队列模型,该模型中利用队列组管理器对分布式队列进行组管理,并提供了丰富的任务分配策略。在该模型的基础上提出动态负载平衡实现方案:通过基于队列的阈值阈长模型实时监控成员队列的负载情况,采用集中式调度进行负载信息搜集和负载平衡决策,结合负载迁移和队列组管理进行过载处理。

关键词：分布式系统消息队列动态负载平衡

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