检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2016年第10期10卷 1451-1458页

作者：黄伟婷赵红祝峰闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

代价敏感属性选择是数据挖掘的一个重要研究领域,其目的在于通过权衡测试代价和误分类代价,获得总代价最小的属性子集。针对经典回溯算法运行时间较长的缺点,结合分治思想,提出了一种改进的回溯算法。改进算法引入了两个相关参数,根据... 详细信息

代价敏感属性选择是数据挖掘的一个重要研究领域,其目的在于通过权衡测试代价和误分类代价,获得总代价最小的属性子集。针对经典回溯算法运行时间较长的缺点,结合分治思想,提出了一种改进的回溯算法。改进算法引入了两个相关参数,根据数据集规模自适应调整参数,并按参数大小拆分数据集,降低问题规模,以提高经典回溯算法的执行效率。针对较大规模数据集的实验结果表明,与经典的回溯算法相比,改进算法在保证效果的同时至少提高20%的运算效率;与启发式算法相比,改进算法在保证效率的同时取得了具有更小总代价的属性集合,可应用于实际问题。

关键词：粗糙集粒计算代价敏感属性选择自适应分治

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基于属性加权的概念认知学习模型

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模式识别与人工智能 2023年第8期36卷 749-763页

作者：梁涛巨林艺东林梦雷王启君闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 闽南师范大学数字福建气象大数据研究所漳州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

现有概念认知学习模型往往存在忽略属性与决策间的相关性、涉及的概念空间存在冗余性、学习效果有限等问题.因此,文中提出面向属性加权的概念认知学习模型(Weighted Attributes-Based Concept-Cognitive Learning Model,WACCL).首先,探... 详细信息

现有概念认知学习模型往往存在忽略属性与决策间的相关性、涉及的概念空间存在冗余性、学习效果有限等问题.因此,文中提出面向属性加权的概念认知学习模型(Weighted Attributes-Based Concept-Cognitive Learning Model,WACCL).首先,探讨属性与决策之间的相关性,提出属性的加权机制.考虑到概念空间冗余性问题,探索不同概念的地位,实现概念空间压缩.然后,结合概念间的相似性,实现概念聚类,为线索的学习提供依据.最后,在13个数据集上的实验验证WACCL的有效性.

关键词：概念认知学习模糊概念属性加权概念聚类 .

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代价敏感属性约简的自适应分治算法

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山东大学学报（理学版） 2016年第8期51卷 98-104,110页

作者：黄伟婷赵红祝峰闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

代价敏感属性约简问题作为经典属性约简问题的自然扩展,将代价引入数据,使得属性约简问题更加具有现实意义。文章基于分治思想,先按列将数据集拆分为若干个互不相交的子数据集,然后对各子数据集进行约简,并把约简后的子数据集多路合并... 详细信息

代价敏感属性约简问题作为经典属性约简问题的自然扩展,将代价引入数据,使得属性约简问题更加具有现实意义。文章基于分治思想,先按列将数据集拆分为若干个互不相交的子数据集,然后对各子数据集进行约简,并把约简后的子数据集多路合并。依次继续执行约简和合并操作,最终得到最小测试代价约简。每个子数据集的大小及子数据集的总个数自适应于各个数据集的规模而非固定不变。为验证算法的有效性,选择四个UCI标准数据集进行实验,并与其他算法进行结果对比。实验结果表明,该算法能在较短时间内获得可接受的结果,更适应实际问题的需要。

关键词：粗糙集粒计算代价敏感属性约简自适应分治

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复杂场景下显著性目标检测注意力金字塔网络

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计算机工程与应用 2023年第22期59卷 259-267页

作者：方金生陶余昊朱古沛陈彦佑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

近年来,深度卷积神经网络在显著性目标检测中得到广泛关注和研究,并取得了重要进展。但当显著性目标处于复杂背景中时,当前算法的性能仍有待提高。提出一种利用边界感知和注意力机制的金字塔池化网络(attentionbased boundary-aware pyr... 详细信息

近年来,深度卷积神经网络在显著性目标检测中得到广泛关注和研究,并取得了重要进展。但当显著性目标处于复杂背景中时,当前算法的性能仍有待提高。提出一种利用边界感知和注意力机制的金字塔池化网络(attentionbased boundary-aware pyramid pooling network,ABAPNet),用于复杂场景下的显著性目标检测。ABAPNet通过引入级联式通道注意力和空间注意力机制,采用特征金字塔网络架构获取多层次的语义特征,以高层特征信息来辅助浅层特征;再通过融合二进制交叉熵、结构相似性和联合交集的混合损失函数,可增强获取重要语义特征并且关注目标边界特征,从而引导网络从复杂背景中更好地检测目标。在5个公开数据集上的实验表明,ABAPNet在多个评价指标上均优于比较算法,达到最优性能。

关键词：显著性目标检测注意力机制深度学习金字塔池化边界感知

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基于集覆盖理论的覆盖信息系统属性约简方法

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郑州大学学报（理学版） 2024年第1期56卷 60-67页

作者：徐晔许晴媛李进金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校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 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

针对覆盖信息系统属性约简问题,提出基于集覆盖理论的覆盖信息系统属性约简方法。首先,构造覆盖信息系统的相关矩阵,通过相关矩阵诱导出覆盖信息系统的集覆盖模型,并探讨了覆盖信息系统与其诱导的集覆盖模型之间的联系,发现集覆盖模型... 详细信息

针对覆盖信息系统属性约简问题,提出基于集覆盖理论的覆盖信息系统属性约简方法。首先,构造覆盖信息系统的相关矩阵,通过相关矩阵诱导出覆盖信息系统的集覆盖模型,并探讨了覆盖信息系统与其诱导的集覆盖模型之间的联系,发现集覆盖模型的一个极小覆盖恰是原覆盖信息系统的一个属性约简集,从而可以将求解覆盖信息系统的属性约简问题转化为求解对应集覆盖模型的极小集覆盖问题。其次,利用集覆盖启发式算法(set covering heuristic algorithm,SCHA)在解决集覆盖问题上具有更高的精度和更好的性能,给出了基于SCHA的覆盖信息系统属性约简的求解步骤及算法。最后,通过实例验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：集覆盖覆盖信息系统集覆盖启发式算法属性约简粗糙集

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基于证据理论的覆盖决策信息系统约简的数值刻画

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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

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Σ型去中心基于属性身份识别的一般构造

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计算机应用研究 2021年第8期38卷 2458-2464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

研究Σ型基于属性身份识别与Σ型基于身份身份识别的关系,提出Σ型去中心基于属性身份识别的一般性构造方案。该方案利用平滑秘密共享方案,将Σ型基于身份身份识别方案转换成Σ型去中心基于属性身份识别方案。利用归约方法,证明了该方... 详细信息

研究Σ型基于属性身份识别与Σ型基于身份身份识别的关系,提出Σ型去中心基于属性身份识别的一般性构造方案。该方案利用平滑秘密共享方案,将Σ型基于身份身份识别方案转换成Σ型去中心基于属性身份识别方案。利用归约方法,证明了该方案的安全性。通过所提出的构造方案,给出一个Σ型去中心基于属性身份识别实例,并将其与已有的Σ型基于属性身份识别方案进行效率比较分析。分析结果表明,所提方案在数据长度和计算开销两方面都更有优势。提出的方案是去中心的,克服了单个属性机构系统的瓶颈问题和安全弱点,具有更好的适用性。

关键词： Σ型基于属性身份识别 Σ型基于身份身份识别平滑秘密共享去中心 Σ协议

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去中心基于属性不可否认签名

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计算机工程与科学 2020年第6期42卷 1003-1011页

作者：魏亮黄振杰陈群山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 闽南师范大学计算机学院福建漳州363000

将基于属性、不可否认和去中心3个概念相结合,提出去中心基于属性不可否认签名的定义和安全模型,并基于离散对数困难问题构造一个无双线性对的方案。该方案主要基于Cramer等的证据隐藏零知识证明协议,以Schnorr协议作为其基础Σ协议,以S... 详细信息

将基于属性、不可否认和去中心3个概念相结合,提出去中心基于属性不可否认签名的定义和安全模型,并基于离散对数困难问题构造一个无双线性对的方案。该方案主要基于Cramer等的证据隐藏零知识证明协议,以Schnorr协议作为其基础Σ协议,以Shamir门限方案作为其秘密分享方案;再使用Fiat-Shamir转换得到一个(t,n)门限签名(BTS)方案;然后再对BTS方案进行不可否认、防共谋和去中心化处理;最后得到一个去中心基于属性不可否认签名方案,并在随机预言机模型下证明了其安全性。

关键词：数字签名基于属性签名不可否认签名去中心随机预言机模型

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多特征融合的次峰抑制无人机目标跟踪

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计算机工程与应用 2020年第14期56卷 104-110页

作者：吴贵山林淑彬杨文元闽南师范大学计算机学院福建漳州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

无人机目标跟踪是计算机视觉一个热门的研究方向。多特征融合后的响应通常含有噪声,为了解决这个问题,提出一种基于多特征融合的次峰响应抑制的无人机目标跟踪算法。提取HOG特征和二维颜色属性特征,并进行融合产生响应。对次峰响应进行... 详细信息

无人机目标跟踪是计算机视觉一个热门的研究方向。多特征融合后的响应通常含有噪声,为了解决这个问题,提出一种基于多特征融合的次峰响应抑制的无人机目标跟踪算法。提取HOG特征和二维颜色属性特征,并进行融合产生响应。对次峰响应进行抑制以去除噪声,将多个次峰聚合为一个中心主峰。引入自适应模型更新策略进一步增强算法的鲁棒性。在UAV123和VisDrone2019数据集上进行实验,结果显示该算法在无人机的快速运动、视角变化等挑战场景中表现出较好的跟踪精度和鲁棒性。

关键词：计算机视觉目标跟踪背景感知次峰抑制手工特征

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无监督混阶栈式稀疏自编码器的图像分类学习

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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

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