Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
新型LeNet-FC卷积神经网络模型算法的研究

针对已有的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在人脸识别训练中出现过拟合、收敛速度慢以及识别准确率不高的问题,提出了新型的LeNet-FC卷积神经网络模型。通过增加网络层、缩小卷积核等结构改进以及采用优化的对数—修正线性单元(Logarithmic Rectified Linear Unit,L＿ReLU)激活函数,该模型在人脸识别训练的准确率达到了99.85%。同时基于LeNet-FC卷积神经网络模型设计了一个人脸识别系统。该系统在ORL人脸库的仿真测试实验中识别准确率达到了96%。
深度学习模型GoolgeNet-PNN对肝硬化的识别

针对传统机器学习人工提取特征耗时耗力,并且提取高质量特征存在一定困难等问题,将基于深度学习的方法,首次结合卷积神经网络和概率神经网络,提出了一种新的模型GoolgeNet-PNN,其自动学习特征,避免了手动提取特征的繁琐性,而且结合了PNN训练容易、收敛速度快等特点,在肝病分类的实验中取得了较好的效果;并使用了迁移学习的方法,通过在自然图像集的预训练,然后应用到医学图像,避免了因样本不足而出现的过拟合问题,实验结果最终表明识别准确率要优于其他方法,达到了98%的客观识别率。
改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤(CF)推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷,提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法(GIFP-CCF+)。在传统基于修正余弦相似度计算方法上,引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因子以改善相似度计算结果;同时引入改进模糊划分的GIFP-FCM算法,将属性特征相似的项目聚成一类,构造索引矩阵,同索引间根据项目间的相似度寻找项目最近邻居构成推荐,从而提高协同过滤算法(CF)的精度。通过与Kmeans-CF、FCM-CF和GIFP-CCF算法进行仿真对比实验,证明了GIFP-CCF+算法在推荐结果和推荐精度上具有一定的优越性。
全卷积神经网络的多尺度人脸检测的研究

为实现快速而准确的人脸检测,提出了一种基于全卷积神经网络的多尺度人脸检测的方法,将卷积神经网络模型AlexNet的全连接层改为全卷积层,并将分类层改为人脸与非人脸的二分类,训练之后准确率达到99.16%。将训练好的分类模型用于人脸检测时,待检测图片通过多尺度变换后输入全卷积网络得到特征图的概率矩阵,用非极大值抑制得到最精准的人脸框。检测结果表明,该方法在人脸检测时准确率高,检测时间短,表现出较好的性能。
基于改进A~*算法的导购路径规划方法

大型超市内商品数目繁多,空间环境复杂,顾客在购物的过程中往往需要耗费大量的时间来寻找所需购买的商品。针对这一问题,提出了遗传-改进A*算法来帮助顾客找到一条通往所需购买商品的最短路径。首先利用矩阵对超市的空间环境进行建模,然后通过改进A*算法找到任意两个商品之间的最短路径,再根据顾客的购物列表利用遗传算法优化生成一条包含超市入口,购物列表上的商品以及超市出口的最短路径。最后仿真实验表明,在多楼层的大型超市里,顾客购买多个不同商品时,遗传-改进A*算法寻优能力更强,求解质量更优,并且运行时间更短,能够高效地解决最短路径规划问题。
字符级卷积神经网络短文本分类算法

由于短文本具有长度短、特征稀疏以及上下文依赖性强等特点,传统方法对其直接进行分类精度有限。针对该问题,提出了一种基于字符级嵌入的卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)相结合的神经网络模型进行短文本的分类。该模型同时包括了高速公路网络(Highway networks)框架,用于缓解深度神经网络训练时的困难,提高分类的准确性。通过对几种数据集的测试,结果表明提出的模型在短文本分类任务中优于传统模型和其他基于CNN的分类模型。
改进CKSAAP结合RFE算法预测蛋白质棕榈酰化位点

蛋白质棕榈酰化是一种可逆的蛋白质翻译后修饰,在蛋白质稳定性和亚细胞定位等方面发挥重要作用。构建了一种预测蛋白质棕榈酰化位点的新模型(PSSM-CKSAAP-RFE)。采用蕴含进化信息的k-spaced氨基酸对组分方法表征蛋白质序列,通过递归特征消除法进行特征选择;基于上述特征训练支持向量机分类器,并采用夹克刀交叉验证法测试模型性能。研究结果显示,训练集和独立测试集的预测准确率、马修斯相关系数、特异性、敏感性和受试者工作特征曲线下面积分别为98.44%、0.94、98.95%、95.65%和0.990,以及98.41%、0.93、99.39%、92.31%和0.994,优于文献中报道的相关方法,为蛋白质棕榈酰化位点的预测提供了一种新模型。
基于属性约简集评价节点重要性研究

社会网络成员的重要性确定通常依赖结构属性对网络节点的评价。首先定义了网络中节点排序可区分以及属性约简集的概念,并在此基础上量化了属性聚类的阈值,从而确定了类别的数量。设计了网络节点重要性的属性约简集评价算法。通过与度、介数、全属性评价在人工网络、海豚网上的实现,证明了属性约简集评价节点排序的可行性。通过属性约简集在海豚网、9·11恐怖分子合作网上的节点评价值、网络鲁棒性以及节点可区分性等方面的应用对比分析,发现属性约简集评价节点重要性既兼顾了网络结构的完整性,又避免了单一属性评价的片面性和多个属性之间的属性冗余性,提高了节点评价结果的准确性,降低了算法复杂度。
融合标签和多元信息的个性化推荐算法研究

多数基于标签的推荐算法都存在推荐方式单一的问题,没有充分利用社会关系等其他信息。针对这一问题,提出了一种融合信任关系、时间因子和标签信息的个性化推荐算法TTLMF,该算法在现有基于标签的个性化推荐算法的基础上,充分利用了用户之间的信任关系和当前上下文的时间信息,使得推荐项目更加符合用户的需求。在公共数据集last.fm上进行了实验,结果表明TTLMF算法在准确率、召回率、Fmeasure以及覆盖率这四个指标上具有更好的推荐效果,一定程度上缓解了数据稀疏性和用户的冷启动问题。
基于个体邻域的改进NSGA-Ⅱ算法

带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)是在NSGA的基础之上,提出拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定共享半径的适应度共享策略,是解决多目标优化问题的经典算法之一。但是NSGA-II算法在保持种群多样性时采取的拥挤距离排挤机制有着pareto前沿分布不均匀的缺陷,因此,提出一种基于个体邻域的改进NSGA-II算法SN-NSGA2。SN-NSGA2将密度聚类算法DBSCAN中邻域的思想应用到排挤机制中去,提出一种个体邻域的构建方法,采用相应的淘汰策略去除个体邻域中的其他邻居个体。实验结果表明相对于NSGA-II算法来说,新算法求出的pareto解集有着更好的分布性以及良好的收敛性。
基于混合运动估计方法的视觉里程计

由于RGB-D相机深度信息范围有限且易受噪声影响,为了提高其视觉里程计的精度,提出一种基于混合3D-3D和3D-2D运动估计方法的视觉里程计。使用基于RICP算法(RANSAC-ICP)的3D-3D模型,并结合3D-2D运动模型,将深度信息缺失的二维特征点添加到估计方法中,充分利用了图像信息,提高了匹配准确率。综合考虑了关键帧和前一帧的地图信息进行迭代估计,增加了匹配点对数量,提供了更多约束信息。在该混合运动估计方法的基础上,结合稀疏光束平差法SBA对位姿估计结果进行优化,达到定位精度高、积累误差小的效果。在基于Kinect相机的移动平台上进行了验证,结合离线和在线实验表明,该方法满足实时性同时有效地提高了定位精度。
深度迁移学习在高光谱图像分类中的运用

针对高光谱图像分类中,样本空间特征利用不足的问题。将深层残差网络作为特征提取器运用到高光谱图像分类中,利用深层残差网络更深的网络结构,挖掘样本邻域空间中的深层特征,实验证明此特征具有更好的可分性。同时,针对深层卷积网络有监督训练的过程中,由于有标签样本不足导致的过拟合现象,提出基于深度迁移学习方法的训练策略,通过迁移网络在另一相关数据集中训练得到的网络浅层卷积核参数,再使用目标数据集对深层卷积核参数进行微调,提高了残差网络在少量有标签样本情况下的分类效果。
基于多尺度轮廓段的形状特征提取与识别

形状识别是计算机视觉与模式识别领域的重要研究内容。形状的特征选取与描述是形状识别的研究热点。针对现有识别方法的不足,提出一种通过对不同长度轮廓段进行描述,进行特征提取的方法。对每个形状均在6种尺度下进行特征提取,每种尺度选取5种轮廓段特征参数,实现了对形状的特征描述。在形状识别阶段,使用动态时间规整(DTW)算法度量形状描述子之间的匹配距离,实现形状识别。分别在Kimia99、Kimia216和MPEG-7数据库中进行算法验证,结果表明基于多尺度轮廓段的形状特征描述子具有旋转、缩放、平移和局部遮挡不变性,识别率优于现有算法。
多信息融合的深度学习人脸表情识别算法研究

人脸表情识别作为人机交互系统的重要组成部分,在安防监控、人机交互等领域有广泛的应用,是计算机视觉的研究热点。传统的卷积神经网络方法一般提取单张人脸图像或者人脸标记点作为特征提取的输入数据,未能考虑到人脸全域的表情信息。提出了一种基于三通道多信息融合的深度学习人脸表情识别模型,以人脸图像表情平静到高峰时期标记点坐标的相对位移为输入,提取整个人脸表情图像特征信息,模型融合了稀疏自编码器以提高对边缘特征提取效率。该模型在CK+数据集上进行了训练和测试,实验结果表明,与该领域中的同类算法相比,该算法模型提高了表情识别的准确率。
基于多字典的单幅图像超分辨率重建

对于目前图像超分辨率重建算法中的问题,忽略重建图像结构性和重建过程中丢失高频信息,提出了一种基于多字典的单幅图像超分辨率重建算法。在字典学习阶段根据每个图像块的主方向角,对所有训练图像块进行聚类并训练各类的字典。利用训练得到的字典重建训练样本并计算各类的残差图像块,然后对残差图像块再进行聚类、训练残差字典。用锚定邻域回归方法重建高分辨率图像,实验结果表明,该算法在客观评价和视觉效果上均优于许多优秀的图像超分辨算法。
新型火焰颜色空间——IFCS

针对火焰识别颜色空间模型FCS带来的错判率高问题,基于混沌理论和k-medoids的粒子群算法,提出了一种改进的火焰识别颜色空间——IFCS。利用IFCS颜色空间进行火焰识别,可以在保证计算的简单快捷的同时,相对FCS更加突出火焰/非火焰像素颜色属性差异特性。采用混沌序列初始化粒子、自适应调整惯性权重、动态非线性调整学习因子、混沌搜索跳出局部最优等方法,得到了IFCS火焰识别颜色空间;进一步,在IFCS火焰颜色空间中通过经典Otsu阈值方法得到二值图像,建立了基于IFCS和Otsu的火焰识别算法——IOFR算法。实验结果表明:IOFR算法有效降低了当前基于FCS颜色空间火焰识别算法的火焰错判率。
多通道图像EMD及应用

针对现有的经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)对多通道图像(如彩色图像)进行分解时通常忽略各通道图像之间相关性的问题,提出了一种多通道图像EMD方法。该方法采用双拉普拉斯算子插值得到图像上下包络,并建立一个整体筛分停止准则进行筛分来考虑各通道图像相关性,能够将多通道图像自适应分解为数目不多的内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量和一个余量,其中内蕴模态函数分量体现了原始图像不同尺度的特征信息,余量体现了图像的整体变化趋势。该方法可以应用在图像锐化、夜景图像增强等图像分析和处理领域。实验结果显示该方法能够取得较好的效果。
多启发因素改进蚁群算法的路径规划

移动机器人的路径规划不仅要求路径路程短,还要避免路径转弯过多,颠簸程度严重,环境适应性差等问题,为此提出基于路径长度,转弯次数及坡度平滑性三种因素共同影响的改进启发函数,综合计算转移概率;同时改进信息素更新方式,根据三因素综合指标分配各路径上的信息素量,指导蚂蚁向综合性能最好的路径靠近。并提出一种非均匀初始信息素方法,防止过多蚂蚁走入死路。结合改进的地图建模障碍机制,提高路径的安全性。仿真及实验结果表明,改进算法得到的规划路径在三因素综合性能上具有较大提高,且具有较好的全局搜索能力及收敛性,适当调整参数还能得到某一特性表现突出的路径,且迭代次数和计算时间均表现较优。
下颌骨拼接与导板设计的力反馈虚拟手术研究

传统的颅颌面术前规划与手术训练缺少力的触觉反馈,导致医生在手术建模与导板设计的过程效率低下。针对提高医生术前规划效率和训练的效果,设计了一种基于力反馈的颅颌面虚拟手术仿真平台。该系统采用力反馈机制与碰撞检测机制,能够对模型进行选取并移动而达到对下颌骨精确拼接的效果,同时能够设计出相应的导板。实验结果证明使用该平台进行颅颌面手术术前规划和导板设计更有效率,仿真结果的实时性和真实性也较高。
飞机液压系统故障诊断

为有效诊断飞机液压系统故障,根据液压系统压力信号采用了熵权ABC-BP神经网络的故障诊断模型。模型先提取飞机液压系统压力信号的特征值,根据熵权法计算特征值信息熵,选取熵权值较大的作为神经网络的输入,同时利用人工蜂群优化BP神经网络,将BP神经网络的误差函数作为人工蜂群的适应度,选择适应度最优的个体参数作为神经网络的权值和阈值,不仅降低模型输入维度,还提高了诊断精度。最后建立了飞机起落架收放系统仿真模型进行仿真研究,结果表明该诊断模型具有较好的故障诊断效果,为飞机液压系统故障诊断提供一种新思路。
金融危机前后BDI指数与CBFI指数的多重分形研究

针对BDI指数和CBFI指数收益时间序列的相关性特征,运用多重分形去趋势波动分析法(MF-DFA)和多重分形去趋势交叉相关分析法(MF-DCCA),对2004-01-01到2008-09-15(危机前)和2008-09-16到2013-12-31(危机后)BDI指数和CBFI指数自相关的多重分形性以及二者交互相关的多重分形特征进行分析。首先,基于MF-DFA方法分析BDI和CBFI指数收益序列的自相关性,发现金融危机前后,BDI指数和CBFI指数收益序列演变呈现出非平稳性、自相关的多重分形特征,危机后自相关性的多重分形强度大于危机前。其次,基于MF-DCCA方法分析BDI和CBFI指数收益序列的交叉相关性,结果表明两者交叉相关关系具有很强的多重分形特征,呈现出时间序列的长程相关性,危机后互相关的多重分形强度大于危机前。同时也证实多重性归因于时间序列波动的持续性和胖尾分布。
一种抗运动干扰的实时心率提取方法

针对基于容积脉搏波(PPG)提取运动心率时,传统心率提取算法由于运动噪声干扰使测量结果误差大、实时性不好的问题,提出一种抗运动干扰的实时心率提取方法。该方法通过实时小波去噪,同时结合三轴加速度信号(ACC)对运动进行分类训练,计算各运动状态心率增益,对实时心率值进行补偿。实验结果表明,通过与同时采集的ECG信号计算出的实时心率进行对比,绝对误差率仅为1.2%左右。相比传统心率提取算法,该算法具有抗干扰性强,实时准确的特点。
基于贝叶斯网络的任务共同体识别

随着武器平台打击能力的提高,武器平台的打击目标范围不断扩大,需要根据武器平台可能打击的目标对武器平台进行分类,区分任务共同体,增强对态势的认知,辅助作战决策。因此,就任务共同体识别问题进行初步探讨。对任务共同体的概念进行了介绍。探讨了任务共同体识别的思路和方法框架。讨论了基于贝叶斯网络的目标企图评估方法,对贝叶斯网络模型的结构进行了分析。构建了仿真示例验证了方法的可行性与有效性。
S-BYOA:一种基于SDK的安全移动办公方案——企业文件安全编辑

在分析现有Bring Your Own Apps(BYOA)方案安全问题的基础上提出了一种基于SDK的安全移动办公方案(简称S-BYOA)。该方案通过在App中嵌入SDK的方式,允许用户自由使用第三方App对企业文件进行安全编辑;企业无需修改原文件系统,无需维护App白名单即可实现安全移动办公,而且S-BYOA具有部署和维护成本低的特点。另外,在iOS系统下实现了该方案,并进行了实现效果测试与安全分析,结果显示,该方案是稳定且安全的。
草图直接成图的外业房产测量算法研究

传统的房屋测量外业纸质草图无法被计算机直接处理,内外业分离,效率低,易出错。针对上述问题,首先研究了触摸功能生成草图的方法,系统将草图自动规整并生成规则且符合实际情况的房屋图形;然后研究了基于矢量图形的轮廓跟踪算法,设计了水平和垂直两个复合链表动态构建尺寸链,实现了草图约束的求取和自动参数化重绘,从而实现了房屋面积的自动计算、图文自动关联和报表自动生成,并确保外业成果可直接导入计算机。最后在Android系统上开发了一个支持上述功能的软件系统,并验证了前述算法的有效性。
面向多源数据融合的稀疏表示目标跟踪

传统的基于稀疏表示的目标跟踪方法主要利用目标的灰度特征构建稀疏表示模型。由于灰度特征对光照变化敏感,这会影响目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。基于多源数据融合的目标跟踪可以明显提升目标跟踪鲁棒性,但如何有效融合不同维度,不同类型的多源目标特征成为基于多源数据融合的目标跟踪所要解决的关键问题。提出了一个基于目标状态以及灰度特征的稀疏表示目标跟踪方法。所提出的方法可通过基于核函数表示的稀疏表示模型,在探究目标状态以及灰度特征相关性的基础上,将两种不同维度的特征进行有效融合,提升目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。
多维数据判别分析的非参核密度算法研究

判别分析在数据挖掘、识别中有着广泛的应用,其中充分利用训练集的信息,改进判别规则算法,降低误判率一直是众多研究关注的焦点。传统的一些判别算法中,往往事先假定数据的分布类型来建立判别规则,但多维数据结构往往存在违背假定的情形,从而导致较高的误判率。针对此类问题,提出采用非参核密度算法建立多维数据的判别规则,同时通过Iris数据和Seeds数据进行实证分析。结果表明,与现有的判别分析算法相比较,所提判别算法利用样本资料信息更充分,显著提高了多维数据的判别精度,并且该算法不受分布假定的限制,具有广泛的适用性。
Attention-YOLO:引入注意力机制的YOLO检测算法

实时目标检测算法YOLOv3的检测速度较快且精度良好,但存在边界框定位不够精确、难以区分重叠物体等不足。提出了Attention-YOLO算法,该算法借鉴了基于项的注意力机制,将通道注意力及空间注意力机制加入特征提取网络之中,使用经过筛选加权的特征向量来替换原有的特征向量进行残差融合,同时添加二阶项来减少融合过程中的信息损失并加速模型收敛。通过在COCO和PASCAL VOC数据集上的实验表明,该算法有效降低了边界框的定位误差并提升了检测精度。相比YOLOv3算法在COCO测试集上的mAP@IoU[0.5:0.95]提升了最高2.5 mAP,在PASCAL VOC 2007测试集上达到了最高81.9 mAP。
基于BP神经网络的故障诊断模型研究

滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一。滚动轴承很容易损坏,而它的工作条件通常比较复杂,很难对其故障进行准确判断。为了提高滚动轴承故障诊断的有效性,构建了一种新的基于改进量子蜂群算法和BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型(IQABC-BP)。首先针对量子蜂群算法在种群初始化和进化过程中存在的问题,提出了一种改进量子蜂群算法,然后利用改进量子蜂群算法对BP神经网络的初始权值、阈值和隐含层单元数进行优化,建立了一种具有超并行超高速的基于改进量子蜂群算法的BP神经网络模型,并应用于滚动轴承的故障诊断中。实验结果表明,IQABC-BP模型收敛速度更快,故障诊断效果更好,具有很好的应用价值。
大数据背景下粗糙集属性约简研究进展

在大数据时代,数据不仅类型多样、结构复杂还具有动态变化的特点,传统的分析工具已经不能满足大数据分析的需求。如何快速有效地从大规模数据中获取有价值的信息成了一个具有挑战性的问题。一些学者将粗糙集属性约简理论与其他理论相结合,从而可以有效地处理高维动态的海量数据。重点对基于并行计算、增量学习、粒计算的属性约简算法进行分类总结,分析了它们各自的特点,剖析了当前研究中存在的问题,展望了未来研究的重点关注方向。
推广规则后一阶逻辑公式的准真度

计量逻辑理论是逻辑概念程度化研究方向的一个重要分支。但目前计量谓词逻辑的相关研究中,都不曾涉及推广规则。一阶逻辑公式的准真度理论是计量谓词逻辑的一个重要的研究成果,讨论经过推广规则后,一阶逻辑公式准真度的变化情况,证明经过推广规则后,一阶逻辑公式在基于准真度的一阶逻辑公式集的分类中类别不变。
Lipschitz聚合算子的模糊推理鲁棒性研究

模糊推理中,输入和推理规则发生摄动时,内部连接算子的选择是影响推理输出的主要因素。给出了模糊Lipschitz聚合算子的定义,论证了满足Lipschitz条件的三角模算子和蕴涵算子,研究了一类稳定的Lipschitz聚合算子对模糊推理的鲁棒性影响,指出了当系统发生输入摄动和规则摄动时,内部连接算子为1-Lipschitz算子,能有效地抑制模糊推理的输出摄动,特别是当内部连接算子既是1-k∞-Lipschitz又是quasi-copulas时,模糊推理输出更稳定安全可行,模糊推理的鲁棒性得到更好调控;另外,从实验结果看,规则摄动对推理输出影响较大。实验部分既是对文中所提理论的很好验证,同时也是该理论在图像处理和人脸联想方面的具体应用。
集值映射的拟阵结构及其与覆盖粗糙集的关系

集值映射是拓扑学中的一个重要的概念。基于论域中的各个元素之间的关系,利用集值映射的原理在论域上导出了一种拟阵结构,对该类拟阵的独立集、相关集、极小圈、秩函数、闭包和闭集等性质进行了研究,给出了该类拟阵的对偶拟阵的独立集和极小圈的等价刻画。利用覆盖粗糙集模型中邻域和近似算子的概念建立了集值映射下的拟阵结构和粗糙集之间的联系。
Linux系统调用跟踪和进程错误退出分析

现有的Linux系统调用跟踪工具存在跟踪上下文信息不全、无法高效地对通过网络通信的多进程应用程序进行跟踪以及跟踪结果缺少图形化展现的问题。通过扩展Linux系统调用跟踪工具strace,实现了启发式跟踪工具heuristic-strace,其能够实时发现和自动跟踪应用程序中通过网络通信的进程,形成进程创建关系图、进程网络通信关系图,并结合系统调用的栈回溯信息,定位进程的错误退出原因。实验结果表明,此工具对能对典型的GUI和网络应用软件进行跟踪,引入的性能开销比较低,并能保证被跟踪软件的正常交互。
适用网络的W态双服务器盲量子计算协议设计

结合实际的网络环境,为提高盲量子计算协议的执行效率和减少客户端占用量子服务器的时间,利用Bell态与W态的纠缠交换原理,提出了一种适用网络的双服务器盲量子协议方案。方案中客户端将计算任务分为两部分,并分别与Bob1和Bob2按照单服务器盲量子计算步骤执行完成。因为制备分别用于构造两台量子服务器中砖墙态的量子比特,只由一台量子计算机、执行一次制备过程就可以完成,与单服务器BQC相比并没有增加额外的量子服务器资源投入。方案可以实现客户端完全经典,协议具有无条件安全性。
分布式混合压缩感知无线传感器网络数据收集

在传感器网络数据收集过程中,降低网络传输量对于网络传输效率和生命周期的延长具有重要意义。结合压缩感知思想,设计了一种分布式混合压缩感知的无线传感器网络数据收集方法。首先通过基于k-means++的方法均匀聚类形成簇,各簇进行基于混合压缩感知的分布式数据收集,完成后通过建立骨干树将数据传输至sink节点。仿真结果表明,在给定的仿真工况下(压缩率为10,节点数为800),与最短路径树混合压缩感知和最优树混合压缩感知算法相比,分别能减少40%和10%以上的传输量,与不使用混合压缩感知的收集方法相比减少70%以上的传输量;同时,节点传输量标准差由14.07和14.37和降低至11.85,置信区间大小由322.66和131.75降低至39.12,证明网络鲁棒性和负载均衡度均有提升。
基于QoE的LTE多业务资源分配算法

高效地利用无线频谱资源和保证用户体验质量是未来无线网络的主要目标。基于此,提出一种基于QoE的LTE多业务资源分配算法。在考虑信道信息、QoS要求及公平性的基础上,引入QoE来计算的用户优先级。特别的,引入最小QoE约束来保证RT用户QoE要求;提出一种次优资源块(Resource Block,RB)分配算法来解决复杂的资源分配优化问题,该算法主要分为两步:保证RT用户最小QoE要求;最大化系统加权和速率。仿真结果表明,相较现有的RT/NRT资源分配算法,该算法在用户分组丢失率、平均QoE和小区频谱效率方面性能都有所提升。
应用改进卷积神经网络的网络安全态势预测方法

针对神经网络态势预测模型训练复杂度高的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的态势预测方法。结合深度可分离卷积与分解卷积技术的优点,提出了一种基于复合卷积结构的改进型卷积神经网络安全态势预测模型,实现了态势要素和态势值的映射。实验仿真结果证明,相比于已有的典型预测方法,该方法明显降低了复杂度,减少了预测时间,并提升了预测准确率。
考虑内容异构5G无线网络云对边混合缓存策略

现有大多数内容缓存算法需要对内容流行度的准确估计,这在动态移动网络环境中是较难实现的。提出考虑内容异构5G无线网络云对边混合缓存策略,设计优化了内容缓存位置,其可以是原始内容服务器、云单元(CUs)和基站(BSs)。采用Lyapunov优化方法解决了NP-hard缓存控制问题与CU缓存和BS缓存控制决策之间的紧密耦合问题,有助于改善和识别网络体系结构的层次性和Cus缓存与BSs缓存之间的隶属关系,同时新的分层网络架构能够通过机会性地开发以云为中心和以边缘为中心的缓存来提高内容缓存性能,支持高平均请求的内容数据速率。采用李雅普诺夫优化技术,可实现恒定分数的容量区域的所有到达率的有限服务延迟,进而实现缓存数据的快速读取。仿真结果显示,所提缓存策略在平均端到端服务延迟和负载降低率方面具有较为显著的优势。
面向人机交互的快速人体动作识别系统

针对在Kinect平台利用人体动作进行人机交互的时效性问题,提出了一种基于时间序列相似性的快速人体动作识别方法。通过Kinect获取人体全身20个关节点,提取关键点的空间三维坐标,转化成特征向量,该特征向量模型能很好地对全身动作进行表示;在动作识别方面提出了一种快速动态时间弯曲距离(Fast Dynamic TimeWarping,F-DTW)算法,解决了因动作速度不同导致的两时间序列在时间轴上不一致的问题,通过引入下界函数和提前终止技术对算法进行加速优化,解决动作识别的时延问题,从而能快速地控制机器人;定义20种动作进行识别,平均识别速度较传统算法大大提高,验证了方法的有效性,满足与机器人交互的要求。
基于特征选取与LSTM模型的股指预测方法研究

为了更好地研究股指预测问题,提出了基于特征选取与LSTM模型的股指预测方法,该方法从优化特征参数选取角度对模型预测能力进行提升,包含全面选取特征参数、应用系统聚类法进行特征分类、应用主成分分析对分类特征进行降维三个步骤。在实证论证中,应用LSTM模型对纳斯达克股票指数数据和标普500指数数据进行预测,实验结果表明所提出的方法计算量小,预测结果在速度和准确度两方面分析均得到显著提升。
应用机器学习方法的设计模式挖掘研究

从源码中挖掘设计模式实例具有重要意义,它能够提升软件系统的可理解性和可维护性。基于机器学习方法,提出了一个设计模式挖掘方法。其中,使用类关系图表示软件系统和设计模式,采用子图匹配的方法从软件系统中提取出候选设计模式实例,过滤了大量非设计模式实例组合,提高了设计模式挖掘效率;提出了度量指标,将软件系统和设计模式向量化,采用机器学习的方法对候选设计模式实例进行分类,提高了设计模式挖掘的准确率。实验结果证明此方法效率和有效性上得到了一定的提升。
商空间中半序结构的拓扑合成方法

粒度转换是粒计算理论的重要内容之一。在总结讨论拓扑商空间的粒度转换的基础上,进一步讨论了半序结构的粒度转换,提出新的半序结构的拓扑合成方法。介绍了商空间理论中的粒度转换方法,引出半序空间的相关概念,主要提出了一种对多个半序空间进行合成的方法,并对合成后的结果进行了讨论,举例具体说明了该方法的使用步骤,说明了该方法的实用价值和意义。
基于结构化低秩恢复的鲁棒人脸识别算法

由于数据本身的自表示特性,当给定一个字典时,同类样本理论上具有相似的线性表示,所以所有样本的表示矩阵具有块对角结构。但在由于样本中存在的各种污损,数据子空间结构可能会被破坏。为了解决这一问题,很多基于低秩表示的恢复算法相继提出,但是仅有对表示的低秩约束并不能很好地将原始训练样本转化到理想的低秩子空间。因此,提出了一个鲁棒的结构化低秩恢复算法(Robust Structured Low-Rank Recovery,RSLRR)。RSLRR利用理想的标签矩约束阵促进低秩表示趋近于块对角结构,以此挖掘更多的潜在结构信息。同时,为了减少严格的趋近0-1标签矩阵造成的结构信息损失,RSLRR增加了一个正则化项用来减弱非块对角系数的负面影响。通过RSLRR算法可以得到一个判别的结构化字典,并可计算出一个低秩投影矩阵将所有测试样本有效的投影到其相应的低秩子空间。在AR和CMU PIE数据库上的实验结果验证了RSLRR算法的有效性和鲁棒性。
考虑多粒度属性约简的关联规则挖掘研究

大数据时代,人们获取所需信息的困难度提高,而数据挖掘是当下解决此问题的关键技术。Apriori算法作为数据挖掘中的常用算法,通过挖掘数据背后的潜在关联规则。考虑到传统Apriori算法执行过程中,数据扫描频繁、候选集获取繁琐等问题,提出采用加权Apriori算法,即将冗余记录存储一次,并将记录的重复次数占全部记录数的比值作为权重,压缩空间;采用二进制的布尔矩阵替代原有数据集,通过矩阵内部“与运算”,获取最大频繁集,降低时间复杂度。考虑到原始数据冗余性以及粗糙集属性约简的不精确性,在提取关联规则前,提出采用多粒度粗糙集的属性约简算法,通过知识粒度细化属性值来提高约简精度,降低空间复杂度。最后,将所提方法与基于频繁矩阵的Apriori算法以及原始Apriori算法进行比较,验证所提方法的实用性和有效性。
基于ε邻域的三支决策聚类分析

传统的聚类方法大都是二支决策,即决策一个元素属于一个类或者不属于一个类。然而在处理不确定性信息时,强制将其中的元素划分到一个类中,往往容易带来较高的决策风险。三支决策聚类将确定的元素放入核心域中,将不确定的元素放入边界域中延迟决策,可以有效地降低决策风险。利用数学形态学中膨胀与腐蚀的思想,提出了一种使用样本的ε邻域将二支聚类转化为三支聚类的方法。该方法在二支聚类的结果上,利用每个类中元素的ε邻域收缩得到核心域,扩张得到边界域。在UCI数据集上的实验结果显示该方法可以降低聚类结果的DBI,提高聚类结果的平均轮廓系数和准确率。
序列信息融合与两阶段特征选择的膜蛋白预测

膜蛋白的功能与其类型密切相关,因此膜蛋白类型的预测具有重要意义。针对膜蛋白特征表达过程中出现的特征维数高的问题,结合最大信息系数与遗传算法提出一种两阶段特征选择(MIC-GA)。抽取膜蛋白序列信息中的伪氨基酸组成、二肽组成和位置特异性分数矩阵等特征融合后作为特征参数,并在融合过程中提出一种改进的ReliefF算法(FReliefF)得到更有效的特征分数。基于Stacking集成学习框架,两次使用极端随机树对膜蛋白类型进行合理化预测。结果表明该方法能够有效提高膜蛋白预测的准确率。
基于蜂群k-means算法的遥感图像聚类应用研究

在遥感领域,获取用于训练的标记数据耗费巨大且困难,因此许多非监督技术逐渐被发展和应用于标记样本有限的遥感图像。将k均值和蜂群算法相结合,提出一种新的非监督聚类算法。使用灰度共生矩阵和小波变换提取遥感图像特征,对特征数据集进行蜂群k-means聚类。整个聚类过程首先使用最大最小距离积邻域均值法产生初始聚类中心,将蜂群算法和k-means算法交替执行,实现遥感图像的聚类。通过UCI数据集和凉水国家级自然保护区的遥感数据的实验结果表明,该算法具有较高的聚类准确率,满足遥感图像聚类的应用需求。
结合局部熵能量泛函与非凸正则项的图像分割

为了克服灰度不均匀对图像分割的影响,结合CV模型的全局能量项和LBF模型的局部能量项,引入图像局部熵信息和非凸正则项,构造新的能量泛函,提出了结合局部熵的局部能量泛函与非凸正则项的图像分割算法。该算法首先采用CV模型中的全局能量泛函得到图像的大致演化轮廓;通过构建具有局部熵信息的局部能量泛函,实现对图像的精确分割。然后,利用非凸正则项作为图像演化过程中零水平集逼近目标的又一驱动力驱动曲线演化和边缘保护。该算法利用变分水平集方法将这一新构建的能量泛函进行最小化,通过迭代更新水平集函数,完成曲线演化。最后,对比实验表明,所提出的算法可以高效、准确地分割灰度不均匀图像。
基于改进的R-FCN带纹理透明塑料裂痕检测

为了解决利用传统的机器学习方法来检测带纹理透明塑料裂痕的检测精度和识别率不高的问题,提出一种改进的基于区域的全卷积网络(Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN)检测方法,通过对R-FCN中的残差网络(Residual Network,ResNet)特征提取网络进行混合尺度感受野融合处理,弥补了原网络对微小裂痕敏感度不高的缺点。实验表明,改进后的R-FCN检测方法的裂痕检测精度比基于传统机器学习支持向量机(Support Vector Machine,SVM)检测方法的裂痕检测准确率高20%左右,比未改进的R-FCN检测方法的检测准确率高8%,证明了该方法的有效性。
基于生成对抗网络的运动模糊图像复原

针对相机成像时相机抖动、物体运动等导致图像产生运动模糊这一十分具有挑战性的问题,提出基于生成对抗网络的深度卷积神经网络来复原模糊图像的解决方案。该方案省略了模糊核估计的过程,采用端对端的方式直接获取复原图像;通过引入生成对抗网络思想的对抗损失和对残差网络进行改进,有效地复原了图像的细节信息。最后通过训练此深度卷积神经网络模型并在相关模糊复原基准数据集上测试,证明了该方案取得了较好的结果。
多特征与边缘校正融合的天际线检测算法研究

针对天际线的高鲁棒性与高准确率检测问题,提出了一种多特征提取与边缘校正融合的天际线检测算法。采用Gabor纹理特征和颜色特征提取天空与非天空区域随机训练像素点的多特征值,接着采用支持向量机(SupportVector Machine,SVM)对多特征值训练得到分类器,从而检测出天际线的初始坐标位置;接着采用Canny算子对灰度化图像进行边缘检测,并利用线性五邻域搜索算法对初始坐标位置进行校正,最终得到天际线坐标位置。最后将所提算法在Web数据集和Basalt Hills数据集上进行测试,实验结果表明:提出的算法能有效地检测出较复杂图像场景中的天际线位置,在一定程度上减少了图像中相关像素点的干扰,使检测出的天际线更加平滑。
Hadoop平台下新型图像并行处理模型设计

Hadoop在处理海量小图像数据时,存在输入分片过多以及海量小图像存储问题。针对这些问题,不同于采用HIPI、SequenceFile等方法,提出了一个新型图像并行处理模型。利用Hadoop适合处理纯文本数据的特性,本模型使用存储了图像路径的文本文件替换图像数据作为输入,不需要设计图像数据类型。在Map阶段直接完成图像的读取、处理、存储过程。为了简化图像处理算法,将OpenCV和Map函数结合并设计了对应的存储方法,实现小图像文件的存储。实验表明,在Hadoop分布式系统平台下,模型不论在小数据量还是在大数据量的测试数据环境中,都具有良好的吞吐性能和稳定性。
利用信息熵的高光谱遥感影像降维方法

高光谱遥感影像以其众多的波段数目,为地表观测提供近乎连续的波谱数据;然而海量的高光谱遥感影像存在着大量的信息冗余,为数据的处理带来了挑战。因此在对高光谱遥感影像进行存储、分析及可视化等操作之前,对高光谱遥感影像降维处理成为预处理的关键环节之一。利用信息熵理论,将高光谱遥感影像的各波段抽象为具有相关性的独立个体,设计了高光谱遥感影像的决策表矩阵,进而计算各波段的信息熵,量化各波段的信息量,从而将各波段根据信息增益进行排序。用户可根据高光谱遥感影像应用的精度需求,按排序选择波段组合,从而达到降维目的。以遥感分类结果的精度评价为例,对高光谱遥感降维方法的可行性和优越性进行评价。实验结果表明,该方法相较其他特征选取降维方法,能获得更高的分类精度。
图正则化迁移稀疏概念编码的跨域图像分类

为克服不同图像域之间的特征“差异”,跨越分布“鸿沟”,提出了一种基于正则化迁移稀疏概念编码的跨域图像分类方法。将图像域间的分布差异性和标签相关性信息融入稀疏编码模型中,以学习跨域图像的鲁棒性稀疏表示,从高维的图像特征空间中挖掘图像低维流形结构,形成基向量集,构造跨域图像的迁移稀疏概念编码。该方法挖掘不同图像域之间的共同特征表达,实现了图像标签的跨域迁移。通过在多个图像数据库中的比较实验表明,该方法获得更为鲁棒的图像特征表达,其分类性能显著优于其他相关比较方法。
基于改进的Chan-Vese模型与边缘转换的图像分割算法

为了实现物联网环境下果园飞鸟的自动驱离,使其复杂条件下能够准确驱赶空中的飞鸟,提出了一种基于改进的Chan-Vese模型与边缘转换的空中飞鸟分割算法。通过准确识别飞鸟,为系统自动发出超声波驱离飞鸟提供准确的信息。利用Canny算子获取飞鸟图像的边缘信息;使用欧氏距离计算得到二进制边缘的距离映射;引入S形函数,构建边缘转换图;引入自动局部比,对Chan-Vese模型进行改进,以准确分割边缘映射图。实验结果表明:与SBGFRLS算法、G-CV算法和FAST EDGE算法相比,该算法具有更高的分割精度,在面对单目标图像分割时,其区域匹配率最高,约为70%,而均方根误差比率只有13%;对于含双目标的图像分割时,其区域匹配率最高,约为85%,而均方根误差比率只有5%。
Cordova-NodeJS混合式物联网信息服务系统

针对传统物联网信息服务系统不能实现物联网终端汇聚节点和物联网应用服务器兼容,无法利用现有的互联网生态圈这两大问题,提出了一种新型Cordova-NodeJS混合式物联网信息服务系统。该系统由基于改进内核的Cordova框架构成的物联网终端汇聚节点和基于Node.js并配合最优点产生算法构成的物联网应用服务器所组成。结合所提出的混合式信息服务架构,该系统运行良好。实验仿真结果也表明,使用该系统架构的物联网信息服务系统相关数据指标较传统信息服务系统表现优异,接近于互联网信息服务系统数据指标,证明该系统具有研究价值。
改进遗传算法求解走班制下的排课问题

针对新高考政策背景下课程安排的问题,分析了走班制制度下排课的特点,结合现实中学校的资源条件以及学生和教师对课程安排的偏好,设计了有针对性的生成可行解方法和适应度函数,克服了传统遗传算法无法适用于走班制下排课的问题。使用改进后的遗传算法分别对走班课程和非走班课程进行排课,其中对于走班课程,将每个年级的班级分为若干个组,同一个组中的所有相同课程安排在相同的时间。实验结果证明了该算法可以得到合理的排课方案。
多次抢占项目调度问题的混合遗传算法

研究多次抢占式资源受限的项目调度问题,假设任意时间点可作为资源抢占节点且抢占次数不受限制,建立满足多次资源抢占的线性整数规划模型并提出改进遗传算法对其进行求解。为克服遗传算法(GA)局部搜索能力缺陷,在算法中引入禁忌搜索(TS)进一步优化子代。针对性地设计了允许多次抢占的基于工作优先级编码策略以及串行调度方案生成机制。通过测试算例集实验调试算法参数,并以标准算例集(Project Scheduling ProblemLibrary,PSPLIB)对算法进行可行性检验。实验结果表明,资源受限项目调度问题中引入多次抢占机制能有效缩减项目工期,设计的算法对问题求解效果良好。
事件驱动Markov型网络系统的输出反馈H_∞控制

针对事件驱动马尔可夫型网络系统的输出反馈H_∞控制问题,通过构造包含事件驱动和量化输出信息的李雅普诺夫函数,采用Wirtinger’s不等式估计李雅普诺夫函数的弱无穷小算子的上界,从而获得事情驱动马尔可夫型网络闭环系统稳定性判据,并给出满足H_∞扰动抑制水平的输出反馈控制器设计方法,有效地克服了扰动给系统带来的影响。数值例子验证所提出的方法的有效性。
城市出租车乘客出行特征可视化分析方法

可视化技术通过图形表现数据的内在规律,并可利用交互的形式实现数据的层次化展示,其在分析交通数据、发现交通问题以及辅助决策中扮演着越来越重要的角色。为了更加清晰、直观地展示城市出租车GPS轨迹数据传递的信息,解决因其数据量庞大和时空信息复杂而带来的分析难题,提出一种集成聚集可视化、特征可视化对出租车GPS轨迹数据进行可视化分析的方法。首先,通过数据处理得到可用于可视化的特征数据,而后对乘客上下车点进行聚集可视化,并利用多视图协同交互的方法对轨迹数据进行了特征可视化;最后,根据可视化结果对城市出租车乘客出行特征时空分布情况进行了分析。在此基础上,设计了一个交互式可视分析系统,并通过真实数据集案例验证了系统的有效性。
STL模型特征信息的自适应分层的研究

模型的分层是3D打印前处理的一个重要环节,针对目前分层算法效率低、不能有效保留模型细微特征的问题,提出了一种新的基于STL模型特征信息的思想。首先提取模型的特征边,对特征边内实体表面采用区域增长算法进行表面分割,然后对分割后的表面判断其类型,最后对于不同的表面类型采用不同的分层求交处理算法。利用VC++6.0平台和OpenGL显示技术,依据模型表面几何特征自适应地变动层厚,减小台阶效应,加快分层效率,同样能很好地保留模型局部特征,且该算法可以根据实际模型的成型方向,实现分层方向的改变,保证成型零件的精度。
带多软时间窗VRP及其禁忌搜索算法

分析了带多软时间窗VRP实际应用背景和特点,以使用的车辆数、行驶费用和偏离时间窗的惩罚费用为优化目标,结合车辆载重、最大路长等限制,建立该问题的数学模型,并设计求解该问题的自适应禁忌搜索算法。为增强算法的全局寻优能力,设计了多邻域结构并在算法中嵌入一种有限地接受不可行解的自适应机制。分别用文献中的算例和以Solomon标准算例为基础构建的新算例测试该算法,并将结果与其他方法进行对比分析。对比结果表明,所提出的算法性能较好,能在可接受的时间内求出运输成本更少、满意度更高的解。
混合蝗虫优化算法求解作业车间调度问题

作为新兴的智能算法,蝗虫优化算法在作业车间调度问题中的应用符合智能制造的趋势。但由于全局寻优能力不足,基本蝗虫优化算法(GOA)在解决作业车间调度问题(JSP)时容易陷入局部最优,导致收敛精度较低。为了克服上述缺陷,利用量子旋转门操作对其进行改进,提出了一种基于量子计算思想的混合蝗虫优化算法(HGOA)。此外,对混合蝗虫优化算法进行了计算复杂度分析与全局收敛性证明,并利用11个作业车间标准测试问题进行了仿真实验。通过与基本蝗虫优化算法(GOA)、鲸鱼优化算法(WOA)、布谷鸟搜索算法(CS)、灰狼优化算法(GWO)的比较发现,混合蝗虫优化算法在平均值、最小值、寻优成功率及迭代次数方面存在较优结果。研究表明,混合蝗虫优化算法具有更强的全局搜索能力,更好的收敛精度,能够有效跳出局部最优。
考虑运输中断的可靠三级供应链网络设计

现实供应链网络中每条运输路径都存在中断风险,只有合理地选择供应设施及其运输路径才能在一定程度上保证整个网络的运输可靠性。在设施能力约束下,为了保证总运营成本的最小化和整个网络的运输可靠性的最大化,提出了一个新的三级供应链网络设计的两目标混合整数规划模型。利用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解提出的模型,并根据决策变量之间的关系设计新的染色体解码方法。通过路径可靠度对比实验和算例规模对比实验,不仅分析了模型的灵敏度和算法的有效性,还讨论了设施能力约束对算例结果的影响。构建的LRP模型及算法的研究能有效地帮助决策者设计出低成本、高可靠性的三级供应链网络。
2018年中国高性能计算机发展现状分析与展望

根据2018年11月发布的中国高性能计算机TOP100排行榜的数据,文中从总体性能、制造商、行业领域等方面对国内高性能计算机的发展现状进行了深入分析。中国TOP100的平均Linpack性能继续保持高于国际TOP500平均Linpack性能的局面,且TOP100的入门性能门槛仍然超过TOP500。中国TOP100上的超级计算系统均是国产超算系统,曙光和联想并列为数量冠军,曙光、联想和浪潮三强争霸的局面继续保持和加强。在此基础上,根据十七届排行榜的性能数据,对未来中国大陆高性能计算机的发展趋势进行了分析和预测。根据新的数据,笔者认为:峰值Exaflops的机器将在2019-2020年间出现;峰值10Exaflops的机器将在2022-2023年间出现;峰值100Exaflops的机器将在2024-2025年间出现。
面向云环境的多关键词密文排序检索研究综述

随着云计算的广泛应用,面向数据或计算的外包服务模式越来越被业界所接受。为了保护数据拥有者外包数据的私密性,具备隐私保护能力的高效密文排序检索技术逐渐成为目前备受关注的一个研究热点。文中以面向云环境的多关键词密文排序检索技术为关注重点,介绍了现有研究工作的系统模型和威胁模型,并描述了模型中关于隐私保护、检索效率与准确率、检索结果完整性等的问题;全面分析了现有工作中典型的多关键词密文排序检索方法及相关扩展研究,讨论并梳理了这些方法的核心思想;最后,对现有研究工作进行了总结,并给出了该研究领域中待解决的关键性问题和未来的研究方向。
基于SDN的内容中心网络研究综述

内容中心网络(Content Centric Network,CCN)在实际部署过程中面临诸多挑战,而近年来软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)发展迅速,开放可编程与集中化控制等特性为CCN的部署带来了新的方向,基于SDN实现CCN的方案逐渐受到关注。首先概述了相关背景,归纳出结合SDN的CCN部署中的关键问题,由此分析二者融合的优势及困难;然后介绍国内外的研究现状,将现阶段各种融合网络方案归纳为纯集中式方案和半集中式方案两类,并对有代表性的设计方案进行了介绍与评价,对比总结了各类型方案的特点;最后展望了未来的研究方向。
时间序列预测方法综述

时间序列是按照时间排序的一组随机变量,它通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样率对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势,而时间序列预测方法的核心就是从数据中挖掘出这种规律,并利用其对将来的数据做出估计。针对时间序列预测方法,着重介绍了传统的时间序列预测方法、基于机器学习的时间序列预测方法和基于参数模型的在线时间序列预测方法,并对未来的研究方向进行了进一步的展望。
基于shapelet的时间序列分类研究

时间序列是随时间次序变化的高维实值数据,广泛存在于医学、金融、监控等领域。因为传统的分类算法在时间序列上的分类效果不佳且不具备可解释性,而shapelet为时间序列中最具辨别性的连续子序列,具有可解释性,所以基于shapelet的时间序列分类已成为时间序列分类研究的热点之一。首先,通过归纳总结,将现有的时间序列shapelet发现算法分为空间搜索发现shapelet和目标函数优化学习shapelet两类,并介绍了shapelet的相关应用;然后,从分类的对象出发,重点阐述了基于shapelet的一元时间序列和多元时间序列的分类算法;最后,指出了基于shapelet的时间序列分类在未来的研究方向。
基于压缩感知的心脏磁共振快速成像的应用现状与发展趋势

为了改善心脏磁共振成像(Cardiac Magnetic Resonance,CMR)在实际应用中成像时间长且存在运动伪影等不足,将压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)引入其中,充分利用K空间信息冗余的特性,实现由部分K空间数据重构心脏组织影像,在减少伪影、保证精度的同时加快成像速度。结合近3年的国内外文献,首先对CMR现状、常用序列和技术以及采样模式、压缩感知理论框架分别进行阐述;其次对CMR的最新成果及应用现状进行综述和概括;然后介绍压缩感知图像重构的相关定量评价指标,给出作者在CS-CMR图像重构方面的研究进展;最后总结当前研究中的不足,并展望未来的发展方向。
层次粒结构下粗糙模糊集的不确定性度量

众所周知,经典粗糙集的不确定性来自于边界域,但是对于粗糙模糊集来说,其正域和负域中的元素存在不确定性,从而导致粗糙模糊集的不确定性不仅来自于边界域,还来自于正域和负域。另外,在粗糙模糊集中,一个模糊概念可以通过层次粒结构中不同的粗糙近似空间进行刻画,随着粒度的变化,模糊概念的不确定性的变化规律如何?对此,文中提出一种基于模糊度的不确定性度量公式,并基于均值模糊集分析了粗糙模糊集模型,得出粗糙模糊集不确定性度量的模型同样适合于度量概率粗糙集的不确定性的结论。其次,采用基于模糊度的不确定性度量方法,揭示了分层递阶的多粒度空间下粗糙模糊集不确定性的变化规律。然后,分析了3个域(正域、边界域和负域)的不确定性,并揭示了它们在分层递阶的多粒度空间下的变化规律。最后,通过实验验证了所提不确定性度量理论的有效性。
网络维数:一种度量复杂网络的新方法

如何对复杂网络进行刻画与度量,一直是人们关注的热点。在研究自相似复杂网络分形维数的基础上,提出了一种度量复杂网络的新方法——网络维数,即复杂网络边权重和的对数值与节点权重和的对数值的比值,可以将边权重及点权重推广到实数域和复数域;同时给出了不同类型权重对应的网络维数的计算方法;最后以几个代表性的经典复杂网络模型为例,讨论了所提出的网络维数的若干性质。
在线核选择的对抗式多臂赌博机模型

在线核选择是在线核方法的重要工作,可分为过滤式、包裹式和嵌入式3种类型。已有在线核选择探索了包裹式方法和嵌入式方法,也经验地采用了过滤式方法,但迄今尚没有一个统一的框架来比较、分析并研究各种在线核选择问题。文中提出一种在线核选择的多臂赌博机模型,该模型可作为一个统一框架,同时给出在线核选择的包裹式方法和嵌入式方法。给定候选核集合,候选集中的一个核对应多臂赌博机模型中的一个臂,在线核选择的每回合依据一个概率分布重复地随机选择多个核,并应用指数加权的方法来更新该概率分布。这样,在线核选择问题本质上可归约为一个非遗忘对手环境下的对抗式多臂赌博机问题,并可应用对抗式多臂赌博机模型统一地给出在线核选择的包裹式方法和嵌入式方法。文中进一步提出一个新的在线核选择后悔的概念,理论证明包裹式方法具有关于回合数亚线性的弱期望后悔界,并且嵌入式方法具有关于回合数亚线性的期望后悔界。最后,在标准数据集上通过实验验证了所提统一框架的可行性。
概念漂移数据流分类中的多源在线迁移学习算法

现有概念漂移处理算法在检测到概念漂移发生后,通常需要在新到概念上重新训练分类器,同时"遗忘"以往训练的分类器。在概念漂移发生初期,由于能够获取到的属于新到概念的样本较少,导致新建的分类器在短时间内无法得到充分训练,分类性能通常较差。进一步,现有的基于在线迁移学习的数据流分类算法仅能使用单个分类器的知识辅助新到概念进行学习,在历史概念与新到概念相似性较差时,分类模型的分类准确率不理想。针对以上问题,文中提出一种能够利用多个历史分类器知识的数据流分类算法——CMOL。CMOL算法采取分类器权重动态调节机制,根据分类器的权重对分类器池进行更新,使得分类器池能够尽可能地包含更多的概念。实验表明,相较于其他相关算法,CMOL算法能够在概念漂移发生时更快地适应新到概念,显示出更高的分类准确率。
基于迁移学习的图像检索算法

近年来,随着互联网的发展和智能设备的普及,网络上存储的图片数量呈现爆发式增长,同时,不同类型的社交网络、媒体的用户数量也连续增长。在这种情况下,网络上的多媒体数据类型也发生了变革,在包含其本身携带的视觉信息的同时,也包含用户为其设定的标签信息、文本信息。在这种多模态信息杂糅的环境下,如何向用户提供快速准确的图像检索结果,是多媒体检索领域的一个新挑战。文中提出了一种基于迁移学习的图像检索算法,在对图像的视觉信息进行学习的同时,也对图像的文本信息进行学习,并将学习到的结果迁移到视觉信息领域,进行跨模态信息融合,进而产生包含跨模态信息的图像特征。经实验证明,所提算法能够实现更优的图像检索结果。
数据集分类可用性评估的置信区间方法

如何有效评价训练数据集的可用性,一直是困扰智能分类系统应用的难点问题。针对机器学习领域的数据分类问题,提出了一种基于区间分析和信息粒化的数据集分类可用性的评估方法,用于评价数据集的可分程度。该方法将待评估的数据集定义为分类信息系统,提出了分类置信区间的概念,通过区间分析进行信息粒化。在此信息粒化策略下,定义分类可用性的数学模型,并进一步给出单个属性以及整体数据集的分类可用性的计算方法。选择18个UCI标准数据集作为评估对象,给出了部分数据集分类可用性的评估结果,并且选取3种分类器对所选数据集进行分类实验,最终通过对上述实验结果的分析证明了该评估方法的有效性和可行性。
基于改进逆滤波的衍射成像光谱仪图像复原方法

针对在衍射光谱仪(DOIS)成像中离焦谱段对准焦谱段成像造成干扰而导致的图像模糊问题,提出一种改进的逆滤波复原方法,旨在解决逆滤波中存在的不适定问题,并利用该方法对衍射光谱图像进行复原。改进的逆滤波算法通过引入正则化矩阵来改变原始问题的求解形式,将逆滤波函数进行正则化,从而减弱噪声对图像复原效果所产生的影响。通过将图像复原过程转换为矩阵求逆的过程,并在SVD算法求解过程中添加规则滤波器的方法,来调节正则化矩阵的形式以及参数的大小,达到了减弱矩阵的病态性并取得较优的复原效果的目的。实验结果表明,该方法能够有效地对衍射成像光谱仪图像进行复原,在一定程度上提高了拉普拉斯梯度以及图像质量指数(QI)值,同时减小了均方根(RMSE)值。所提方法能够抑制噪声干扰,增强图像清晰度,复原出与参考图相似度更高的单谱段图像,并能够获得更好的光谱曲线,有助于分析出地貌特征。
样本自适应的不平衡分类器

大数据时代,不平衡数据分类在实际应用场景中频繁出现。以二分类为例,传统分类器由于较难学习少数类数据集内部的本质结构,容易将少数类样本错误分类。针对这一问题,一种有效的解决方法是在传统的方法中引入代价敏感机制,为少数类样本赋予更高的误分代价以提升其预测精度。这类方法同等对待了同类样本集中的数据,然而同一类内的不同样本可能对训练过程有不同程度的贡献。为了提升代价敏感机制的有效性,样本自适应的代价敏感策略为不同的样本赋予不同的权重。首先,通过考察样本局部的类分布情况,判断其距离两类样本边界的远近;然后,根据边界分布理论,即距离决策面越近的样本对决策面位置的影响越大,为距离两类样本边界越近的样本赋予越高的权重。实验过程中,通过将样本自适应代价敏感策略应用于LDM,并在标准数据集上进行一系列对比实验,验证了样本自适应代价敏感策略在处理不平衡数据分类问题上的有效性。
不同纹理复杂度图像生成中CycleGAN循环一致损失系数优化选择方法

高质量的图像生成一直是计算机视觉等领域探索的难点和热点。通过使用循环一致损失,CycleGAN在无监督图像生成任务中取得了良好效果。但是面对不同纹理复杂度的图像生成任务,CycleGAN的循环一致损失系数是默认不变的,使得生成图像存在纹理变形甚至消失等弱点,不能很好地保证生成图像的质量。文中融合图像的空间维度和时间维度来度量图像的纹理复杂性,阐明循环一致损失函数在优化目标函数中的重要性,发现并解释循环一致损失系数的大小与不同纹理复杂度图像生成质量的关联性:纹理复杂度越高,应选择越大的循环一致损失系数;反之,应取越小的循环一致损失系数。文中使用基准和自采集的图像数据集,引入了基于迁移学习的分类准确性等生成图像质量评估指标。实验结果表明,优化选择大小合适的循环一致损失系数,可有效提高生成图像的质量。
基于区间分类的螺旋图可视化边绑定方法

在时序数据可视化领域,螺旋图是一种常用的可视化方法,它既能将多个阶段的数据同时展示在一个平面空间内,又能在有限的空间内展示任意时长的数据。针对现有的螺旋图可视化方法在展示大量的时间序列数据时会出现因螺旋线交叉而导致视觉杂乱的问题,研究螺旋图可视化方法意义非凡。首先将状态圆环上的数据点进行分类;然后在相邻的状态圆环之间设置虚拟绑定圆环,通过边绑定的函数将状态圆环上的数据点映射到其对应的虚拟绑定圆环上;最后在状态圆环与其对应的虚拟绑定圆环之间绘制Bézier曲线,在虚拟绑定圆环与虚拟绑定圆环之间绘制螺旋线,从而实现边绑定的效果。实验结果表明,该边绑定算法能够有效地对大规模数据进行可视化,并能有效地缓解视觉杂乱的问题。
基于状态转移和模糊思考的迁徙优化算法

基于现有的动物迁徙算法(AMO),提出基于状态转移和模糊思考的迁徙优化算法(SMO)来解决全局优化问题。SMO算法中引入了状态模型和模糊对立模型。首先,状态模型中使用两种状态(分散状态和集中状态)来描述种群分布。在分散状态下,群体随机分布于解空间中,因此,使用概率决策的方式探索解空间,这个过程属于空间探索;随着个体之间的相互学习,个体之间的差异已经很小,群体进入集中状态,此时使用基于步长的搜索策略来调节个体位置,这个过程属于局部勘探。因此,将二者结合可以平衡空间探索和局部勘探功能。其次,算法使用了模糊对立模型,充分利用个体的模糊对立位置,增加了群体的多样性,提高了算法的收敛精度。然后,从理论上证明了该算法的收敛性,并且使用12个基准测试函数来验证算法的性能。最后,将该算法与其他优化算法进行比较,实验结果验证了该算法在优化问题上的有效性。