检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2019年第8期32卷 726-735页

作者：陈祥焰林耀进王晨曦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等学校重点实验室漳州363000

在许多实际应用中,数据经常呈现高维不平衡特征,特征还根据需求在不同时间段动态生成.基于此种情况,文中提出基于邻域粗糙集的高维类不平衡数据的在线流特征选择算法.算法设计基于小类重要度的粗糙依赖度计算公式,同时,提出在线相关性... 详细信息

在许多实际应用中,数据经常呈现高维不平衡特征,特征还根据需求在不同时间段动态生成.基于此种情况,文中提出基于邻域粗糙集的高维类不平衡数据的在线流特征选择算法.算法设计基于小类重要度的粗糙依赖度计算公式,同时,提出在线相关性分析、在线冗余度分析、在线重要度分析三种策略,用于选择在大类和小类之间具有高可分离性的特征.在7个高维类不平衡数据集上的实验表明,文中算法可以有效选择一个较好的特征子集,性能较优.

关键词：在线特征选择高维不平衡数据邻域粗糙集粗糙依赖度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于证据理论的覆盖决策信息系统约简的数值刻画

引用

南京航空航天大学学报 2019年第5期51卷 599-608页

作者：张燕兰李长清许晴媛闽南师范大学计算机学院漳州363000 闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000

决策为划分的覆盖决策信息系统的特征选择理论和方法日趋成熟。但在数据采集的过程中,有些数据集存在对象的决策缺失或决策不能完全确定情况,那么将决策刻画为覆盖更加合理。而决策为覆盖的覆盖决策信息系统特征选择的研究却很少见。本... 详细信息

决策为划分的覆盖决策信息系统的特征选择理论和方法日趋成熟。但在数据采集的过程中,有些数据集存在对象的决策缺失或决策不能完全确定情况,那么将决策刻画为覆盖更加合理。而决策为覆盖的覆盖决策信息系统特征选择的研究却很少见。本文讨论决策为覆盖的覆盖决策信息系统的特征选择,利用证据理论中的信任函数和似然函数给出覆盖决策信息系统约简的等价刻画,从而给出求约简的算法,并以实例说明该方法的有效性。

关键词：属性约简覆盖信息系统覆盖粗糙集证据理论

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

无对的可转换去中心基于属性指定证实者签名

引用

闽南师范大学学报（自然科学版） 2020年第2期33卷 36-43页

作者：张健黄振杰杨晓莉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

将基于属性与指定证实者签名结合,并引入去中心的概念,研究去中心基于属性指定证实者签名.基于证据隐藏证明协议,构造一个无双线性对的可转换去中心基于属性指定证实者签名方案,并在随机谕言机模型下证明其安全性.

关键词：数字签名基于属性签名指定证实者签名去中心可转换随机谕言机模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

移动界程演算理论及应用研究综述

引用

计算机应用研究 2020年第3期37卷 648-654页

作者：林荣德江华黄建新华侨大学数学科学学院计算科学福建省高校重点实验室福建泉州362000 惠州学院计算机科学与工程学院广东惠州516007 闽南师范大学粒计算省重点实验室福建漳州363000

移动界程演算通过界程这一核心概念来表达有边界的计算场所,并提供界程移动、认证和授权等能力,从最基础层次刻画移动计算的本质,成为了移动计算系统形式化理论和应用领域内的重要研究分支。对移动界程演算的理论及应用方面的研究和发... 详细信息

移动界程演算通过界程这一核心概念来表达有边界的计算场所,并提供界程移动、认证和授权等能力,从最基础层次刻画移动计算的本质,成为了移动计算系统形式化理论和应用领域内的重要研究分支。对移动界程演算的理论及应用方面的研究和发展进行了概述,对移动界演算的扩展语义和代数性质的分析方法、移动界演算的空间逻辑和模型检测算法以及移动界程在计算系统建模方面应用现状进行了整理和分析,并对该领域未来进一步研究的方向进行了展望。

关键词：移动界程演算标号互模拟上下文观察等价界程逻辑模型检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

粒计算思维下的BP神经网络在金融趋势预测中的应用

引用

小型微型计算机系统 2019年第3期40卷 527-532页

作者：沈泽君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 闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

BP(Back Propagation)神经网络在金融趋势预测上得到了广泛的应用,其通过反向传播误差来调整模型的权重与偏值,能够较强的适应金融的走向趋势.但是由于金融趋势的周期性变化多端,不同周期下对预测值的影响不一,传统的BP神经网络在金融... 详细信息

BP(Back Propagation)神经网络在金融趋势预测上得到了广泛的应用,其通过反向传播误差来调整模型的权重与偏值,能够较强的适应金融的走向趋势.但是由于金融趋势的周期性变化多端,不同周期下对预测值的影响不一,传统的BP神经网络在金融趋势预测上存在一定的局限性.本文充分考虑金融趋势周期粒度这一特性,提出了基于粒计算思维的BP神经网络(Back Propagation on Granular Computing,BPGC). BPGC算法首先对数据集进行不同粒度划分、构造粒度矩阵,然后根据粒度矩阵进行BP训练得出各粒度下的权值,最后对各粒度的预测结果进行加权平均,得出预测结果.在浦发银行股票收盘价数据集上进行实验,与传统的BP神经网络进行比对,实验结果验证了BPGC算法的有效性.

关键词：粒计算 BP神经网络粒度矩阵金融趋势预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

无监督混阶栈式稀疏自编码器的图像分类学习

引用

计算机应用 2019年第12期39卷 3420-3425页

作者：杨东海林敏敏张文杰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(闽南师范大学) 福建漳州363000

目前多数图像分类的方法是采用监督学习或者半监督学习对图像进行降维,然而监督学习与半监督学习需要图像携带标签信息。针对无标签图像的降维及分类问题,提出采用混阶栈式稀疏自编码器对图像进行无监督降维来实现图像的分类学习。首先... 详细信息

目前多数图像分类的方法是采用监督学习或者半监督学习对图像进行降维,然而监督学习与半监督学习需要图像携带标签信息。针对无标签图像的降维及分类问题,提出采用混阶栈式稀疏自编码器对图像进行无监督降维来实现图像的分类学习。首先,构建一个具有三个隐藏层的串行栈式自编码器网络,对栈式自编码器的每一个隐藏层单独训练,将前一个隐藏层的输出作为后一个隐藏层的输入,对图像数据进行特征提取并实现对数据的降维。其次,将训练好的栈式自编码器的第一个隐藏层和第二个隐藏层的特征进行拼接融合,形成一个包含混阶特征的矩阵。最后,使用支持向量机对降维后的图像特征进行分类,并进行精度评价。在公开的四个图像数据集上将所提方法与七个对比算法进行对比实验,实验结果表明,所提方法能够对无标签图像进行特征提取,实现图像分类学习,减少分类时间,提高图像的分类精度。

关键词：无监督学习栈式自编码器降维混阶特征图像分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

平行线填充算法在区域面积量算中的应用

引用

内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2019年第2期40卷 77-83页

作者：邱国清闽南师范大学计算机学院漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室闽南师范大学漳州363000

基于平行线原理提出一种新的区域填充算法并运用于环形多边形的面积量算中。首先,绘制一组等间距平行线并计算与多边形边界的交点值;其次,从第二条平行线开始,依次和前一条平行线配对组成一个矩形区域并计算面积;最后,利用自定义的算法... 详细信息

基于平行线原理提出一种新的区域填充算法并运用于环形多边形的面积量算中。首先,绘制一组等间距平行线并计算与多边形边界的交点值;其次,从第二条平行线开始,依次和前一条平行线配对组成一个矩形区域并计算面积;最后,利用自定义的算法判断每个矩形区域两端的小三角形区域是否保留或删除,从而计算出整个环形多边形区域的面积。通过对单一、相交、凹进和凸起、复杂多边形区域面积量算得出的数据表明,该算法能快速准确计算指定区域面积且具有较好的通用性。

关键词：等间距平行线面积量算复杂多边形矩形区域斜率

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Fisher Score和社会选择优化的特征选择方法

引用

闽南师范大学学报（自然科学版） 2021年第1期34卷 72-79页

作者：郑艺峰李国和张文杰潘雪玲魏葆雅闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000 中国石油大学石油数据挖掘北京市重点实验室北京102249 中国石油大学信息科学与工程学院北京102249

随着信息技术的发展,智能应用已经深入社会生活的各个方面.与此同时,数据量急剧增加,容易导致"维度灾难",从而降低分析模型的性能.为此,本文提出基于社会选择理论的特征选择方法,简称FBMN.首先,将社会选择理论与Fisher Score... 详细信息

随着信息技术的发展,智能应用已经深入社会生活的各个方面.与此同时,数据量急剧增加,容易导致"维度灾难",从而降低分析模型的性能.为此,本文提出基于社会选择理论的特征选择方法,简称FBMN.首先,将社会选择理论与Fisher Score相结合用于计算特征相关性,从而获得稳定的近似全局最优特征排序.其次,提出平均不确定信息度量,并结合马尔科夫毯以有效的剔除冗余特征.最后,公开数据集的实验结果表明,FBMN有助于提高分类模型的性能,尤其在高维数据.

关键词：数据挖掘特征选择社会选择理论信息不确定性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于拉普拉斯超分辨率印刷电路板瑕疵检测方法

引用

中国体视学与图像分析 2020年第3期25卷 295-303页

作者：施玉娟林璐颖杨文元漳州职业技术学院福建漳州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

瑕疵检测是印刷电路板生产中一个重要环节。电路板复杂度高,瑕疵尺寸小,工业采集图像分辨率低,传统检测方法无法满足高精度及高召回率的要求。针对此问题,本文提出一种结合拉普拉斯金字塔超分辨率网络和YOLO v3目标检测算法的瑕疵检测... 详细信息

瑕疵检测是印刷电路板生产中一个重要环节。电路板复杂度高,瑕疵尺寸小,工业采集图像分辨率低,传统检测方法无法满足高精度及高召回率的要求。针对此问题,本文提出一种结合拉普拉斯金字塔超分辨率网络和YOLO v3目标检测算法的瑕疵检测方法。首先,使用拉普拉斯金字塔超分辨率网络逐级重建电路板高分辨率图像。其次,将高分辨率图像输入到Darknet-53网络中,使用YOLO v3算法提取特征。然后,使用K-Means聚类调整先验框的大小,利用先验框对特征图进行多尺度检测。最后使用非极大值抑制合并候选框,定位瑕疵及分类。在北大公开的电路板瑕疵数据集上进行训练和检测,实验结果平均精度均值为99.41%,召回率为99.31%。

关键词：目标检测卷积神经网络拉普拉斯超分辨率网络 YOLO 瑕疵检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

二进制辨识矩阵的属性约简及不必要属性的求解

引用

太原师范学院学报（自然科学版） 2020年第3期19卷 49-53页

作者：黄丽萍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等学校重点实验室福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

针对现有二进制辨识矩阵的属性约简算法得不到最小约简且效率较低的问题,提出从行和列的角度对属性的重要度进行计算,求取属性约简,并在约简的过程中对辨识矩阵进行删减,提高了算法效率.在计算属性约简的过程中可以求得核属性、绝对和... 详细信息

针对现有二进制辨识矩阵的属性约简算法得不到最小约简且效率较低的问题,提出从行和列的角度对属性的重要度进行计算,求取属性约简,并在约简的过程中对辨识矩阵进行删减,提高了算法效率.在计算属性约简的过程中可以求得核属性、绝对和相对不必要属性.最后通过实例和实验证明,该方法的有效性和可行性.

关键词：粗糙集二进制辨识矩阵属性约简绝对不必要属性相对不必要属性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：