商空间理论(粒度计算方法)实现高精度模糊控制 被引量：7

1

作者 张持健 李旸 张铃 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第11期37-39,45,共4页

该文应用商空间(粒度计算)理论,给出了高精度模糊控制器的实现方法。通过系统控制粒度的不断改变,采用粗粒度粗调、细粒度细调的方法,系统可以兼顾理想的稳态和瞬态性能指标。实践证明以上观点正确。

关键词 模糊控制 商空间理论 粒度计算

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粒度计算方法 被引量：2

2

作者 赵立权 方宏彬 +1 位作者 汤旭清 张铃 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第35期1-3,67,共4页

粒度计算是一种用来处理不完全、不可靠、不精确、不一致和不确定知识的工具,它象一把大伞,覆盖了所有有关粒度的理论、方法论、技术和工具的研究,已成为人工智能研究领域的重要热点。从人类智能特点出发,分析了粒度的特征,提出了商空... 粒度计算是一种用来处理不完全、不可靠、不精确、不一致和不确定知识的工具,它象一把大伞,覆盖了所有有关粒度的理论、方法论、技术和工具的研究,已成为人工智能研究领域的重要热点。从人类智能特点出发,分析了粒度的特征,提出了商空间理论的粒度计算模型。介绍了粒度计算的主要方法,并对这些方法进行了比较。 展开更多

关键词 粒度计算 商空间 粗糙集 模糊集

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分数傅立叶变换计算全息图的算法研究 被引量：1

3

作者 曹玉茹 韦穗 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第10期2698-2701,共4页

传统的计算机产生全息图方法由于在标量衍射的光场描述中没有一个统一的数值计算方法,从而计算复杂度高而且重构的3D图像的体积和视场都比较小,离市场化的要求距离远。因此,在目前的计算机硬件条件下,算法和显示系统的研究仍有很大的空... 传统的计算机产生全息图方法由于在标量衍射的光场描述中没有一个统一的数值计算方法,从而计算复杂度高而且重构的3D图像的体积和视场都比较小,离市场化的要求距离远。因此,在目前的计算机硬件条件下,算法和显示系统的研究仍有很大的空间。将分数傅里叶变换引入到全息图的计算中,提出一种分数傅立叶变换产生计算全息图的方法。实验结果表明,分数傅里叶变换相对于传统的傅里叶变换在记录全息数据方面的优越性,并用计算机模拟效果表明了算法的优越性。 展开更多

关键词 计算全息图 分数傅里叶变换 傅立叶变换 全息记录

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Wigner分布变换在全息计算中的应用

4

作者 曹玉茹 韦穗 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第30期15-17,共3页

Wigner分布函数的应用为信号的描述,特别是全息计算提供了一个新的研究方法。首先通过研究Wigner分布函数的性质特征,提取出Wigner分布函数中所包含的全息信息,其次给出Wigner分布变换在数字全息计算中的应用并给出模拟实验结果。

关键词 WIGNER分布 分数傅立叶功率谱 数字全息

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一种基于图像的全息图计算方法及其模拟重现

5

作者 曹玉茹 韦穗 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第1期32-33,46,共3页

传统的计算机产生全息图方法由于在标量衍射的光场描述中没有统一的数值计算方法从而计算复杂度高,而且重构的3D图像的体积和视场都比较小,离市场化的要求较远。提出一种基于图像(而又不同于体视全息)频谱的计算全息图方法,实现了一种... 传统的计算机产生全息图方法由于在标量衍射的光场描述中没有统一的数值计算方法从而计算复杂度高,而且重构的3D图像的体积和视场都比较小,离市场化的要求较远。提出一种基于图像(而又不同于体视全息)频谱的计算全息图方法,实现了一种基于图像生成全息图的计算及其计算机显示,模拟实验结果验证了算法的正确性。 展开更多

关键词 计算全息图 傅立叶频谱 傅立叶变换

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图像滤波的商空间粒计算算法 被引量：1

6

作者 高正龙 吴涛 +1 位作者 陈小波 杨莹莹 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第24期182-185,共4页

针对传统滤波器在噪声检测和滤除中存在的不足,提出了基于商空间粒度理论的噪声检测和粒度逆谐波均值滤波算法。该算法将受噪声污染的图像划分成不同粒度层次的商空间,形成商空间半序格,结合保假原理选择适当的粒度空间实施噪声分类检... 针对传统滤波器在噪声检测和滤除中存在的不足,提出了基于商空间粒度理论的噪声检测和粒度逆谐波均值滤波算法。该算法将受噪声污染的图像划分成不同粒度层次的商空间,形成商空间半序格,结合保假原理选择适当的粒度空间实施噪声分类检测和分别滤除。实验结果表明,该算法在滤除噪声的同时能够较好地保持图像的细节纹理特征、改善图像质量、提高信噪比等。 展开更多

关键词 商空间理论 粒度 噪声检测 粒度逆谐波均值滤波

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一种基于区块链和联邦学习融合的交通流预测方法 被引量：2

7

作者 智慧 段苗苗 +3 位作者 杨利霞 黄彧 费洁 王雅宁 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3777-3787,共11页

智能交通领域中实时准确地交通流预测一直是城市发展中的重中之重,这对提高路网运行效率起着至关重要的作用。现有的交通流预测方法大多是基于机器学习的,忽略了客户端不愿意参与预测任务或者为获得高奖励而撒谎的情况,从而在模型聚合... 智能交通领域中实时准确地交通流预测一直是城市发展中的重中之重,这对提高路网运行效率起着至关重要的作用。现有的交通流预测方法大多是基于机器学习的,忽略了客户端不愿意参与预测任务或者为获得高奖励而撒谎的情况,从而在模型聚合时导致交通流预测的准确率下降。该文提出一种基于区块链和联邦学习融合的交通流预测方法(TFPM-BFL)来解决这一问题。在该方法中,利用加入了注意机制的长短期记忆网络(LSTM)模型进行本地预测,提高预测准确率;设计了基于信誉评定的激励机制,通过评估客户端上传的模型质量得到本地和局部信誉值,根据信誉值评定结果进行奖励分配,从而激励客户端参与联邦学习(FL);边缘服务器(ES)采用基于信誉值和压缩率的模型聚合方法来提高模型聚合质量。仿真结果表明,TFPM-BFL能够实现准确、及时地交通流预测,在保证底层数据私密的同时可以有效地激励客户端参与联邦学习任务,而且可以实现高质量的模型聚合。 展开更多

关键词 交通流预测 联邦学习 区块链 激励机制

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机器学习中的核覆盖算法 被引量：33

8

作者 吴涛 张铃 张燕平 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期1295-1301,共7页

基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法在样本空间或特征空间构造最优分类超平面解决了分类器的构造问题,但其本质是二分类的,且核函数中的参数难以确定,计算复杂性高.构造性学习算法根据训练样本构造性地设计分类网络,运行效率高,便... 基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法在样本空间或特征空间构造最优分类超平面解决了分类器的构造问题,但其本质是二分类的,且核函数中的参数难以确定,计算复杂性高.构造性学习算法根据训练样本构造性地设计分类网络,运行效率高,便于处理多分类问题,但存在所得的分界面零乱、测试计算量大的缺点.该文将SVM中的核函数法与构造性学习的覆盖算法相融合,给出一种新的核覆盖算法.新算法克服了以上两种模型的缺点,具有运算速度快、精度高、鲁棒性强的优点.其次,文中给出风险误差上界与覆盖个数的关系.最后给出实验模拟,模拟结果证明了新方法的优越性. 展开更多

关键词 核覆盖算法 融合 机器学习 支持向量机 构造性算法

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基于用户声誉的鲁棒协同推荐算法 被引量：15

9

作者 张燕平 张顺 +1 位作者 钱付兰 张以文 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1004-1012,共9页

随着推荐系统在电子商务界的快速发展以及取得的巨大经济收益,有目的性的托攻击是目前协同过滤系统面临的重大安全威胁,研究一种可抵御攻击的鲁棒推荐技术已成为目前推荐系统领域的重要课题.本文利用历史记录得到用户声誉,建立声誉推荐... 随着推荐系统在电子商务界的快速发展以及取得的巨大经济收益,有目的性的托攻击是目前协同过滤系统面临的重大安全威胁,研究一种可抵御攻击的鲁棒推荐技术已成为目前推荐系统领域的重要课题.本文利用历史记录得到用户声誉,建立声誉推荐系统,并结合协同过滤推荐领域内的隐语义模型,提出基于用户声誉的隐语义模型鲁棒协同算法.本文提出的算法从人为攻击和自然噪声两个方面对系统的鲁棒性进行了改善.在真实的数据集Movielens 1M上的实验表明,与现有的鲁棒性推荐算法相比,这种算法具有形式简单、可解释性强、稳定的特点,且在精度得到一定提升的情况下大大增强了系统抵御攻击的能力. 展开更多

关键词 推荐系统 协同过滤 声誉 托攻击

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应用改进混合高斯模型的运动目标检测 被引量：14

10

作者 张燕平 白云球 +1 位作者 赵勇 赵姝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第34期155-157,223,共4页

在运动目标检测过程中,背景建模对目标提取至关重要,而混合高斯模型是目前背景建模中较流行的方法之一。针对混合高斯模型中存在的不足做了两点改进:(1)混合高斯模型是对各点孤立建模,对于拥有较高的分辨率的图像运算量较大,引入分块建... 在运动目标检测过程中,背景建模对目标提取至关重要,而混合高斯模型是目前背景建模中较流行的方法之一。针对混合高斯模型中存在的不足做了两点改进:(1)混合高斯模型是对各点孤立建模,对于拥有较高的分辨率的图像运算量较大,引入分块建模思想,可以明显提高目标检测的速率而且考虑到像素点之间的空域信息;(2)混合高斯模型对运动目标停留在场景中某一位置停留过长时,会出现将前景转化成背景,以致于产生目标在场景中消失的现象,根据目标在场景中运动与静止的情况,决定是整帧更新还是只更新背景区域。通过实验可以得出,该算法在不影响识别的情况下可以显著地提高运动目标的检测速率,而且可以减少部分噪声,另外也能有效地克服目标转化为背景的情况,从而保持了运动目标出现的连续性。 展开更多

关键词 混合高斯模型 分块建模 运动目标检测

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灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 被引量：17

11

作者 李国成 吴涛 徐沈 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第16期215-218,共4页

针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测,结果表明... 针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 展开更多

关键词 人口总量 灰色系统 BP人工神经网络 灰色人工神经网络模型

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一类对Jenolek属性约简算法的新的改进方法 被引量：6

12

作者 唐彬 李龙澍 +2 位作者 李伟 刘政怡 杨增光 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期1087-1091,共5页

在分析了Jenolek属性约简算法和已有的对其改进算法的基础上,提出了一类新的改进方法.主要是利用辅助空间保存属性信息,并且利用排序操作、决策表预处理、寻找核属性集、属性扩展等技术,在保持Jenolek算法性能不变的情况下在时间复杂度... 在分析了Jenolek属性约简算法和已有的对其改进算法的基础上,提出了一类新的改进方法.主要是利用辅助空间保存属性信息,并且利用排序操作、决策表预处理、寻找核属性集、属性扩展等技术,在保持Jenolek算法性能不变的情况下在时间复杂度方面比已有的方法获得了更大的改进。 展开更多

关键词 粗糙集 近似度 属性约简 排序

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基于小波变换的气温趋势和分形特征分析 被引量：8

13

作者 毛军军 朱良燕 +1 位作者 张学友 吴涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期18-20,24,共4页

将小波变换、多重分形和R/S分析法相结合,选择db4小波函数进行小波变换,利用分解与重构算法,从分形维数、非周期循环长度、奇异性指数、多重分形谱等方面探讨合肥市近54年来气温系统的动力学分形特性和演化规律,分析合肥市气温趋势的持... 将小波变换、多重分形和R/S分析法相结合,选择db4小波函数进行小波变换,利用分解与重构算法,从分形维数、非周期循环长度、奇异性指数、多重分形谱等方面探讨合肥市近54年来气温系统的动力学分形特性和演化规律,分析合肥市气温趋势的持续性、长期记忆性、统计自相似性和多重分形性。分析结果表明,合肥市气温变化过程是一个层次分明的过程,具有多标度结构且1月、8月、11月的分形维数较高,气温不规则程度高,复杂性高。 展开更多

关键词 小波变换 分形特征 HURST指数 多重分形

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基于集成学习的规范化LDA人脸识别 被引量：6

14

作者 张燕平 窦蓉蓉 +1 位作者 赵姝 曹振田 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第14期144-146,共3页

针对人脸识别问题中经常面临的"小样本"问题,在规范化的LDA算法的基础上加以改进,并结合集成学习的方法,利用Adaboost算法,在每一次的迭代过程中引进一个加权函数对难以分离的样本增加权重。增加分类器之间的差异度,从而提高... 针对人脸识别问题中经常面临的"小样本"问题,在规范化的LDA算法的基础上加以改进,并结合集成学习的方法,利用Adaboost算法,在每一次的迭代过程中引进一个加权函数对难以分离的样本增加权重。增加分类器之间的差异度,从而提高样本在新的特征空间中的可分离性,将识别率提高至98.5%。通过ORL数据库的大量实验表明,该算法比传统算法有更好的性能。 展开更多

关键词 人脸识别 规范化线性鉴别分析 集成学习

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基于人工免疫的网络入侵检测中疫苗算子的作用研究 被引量：11

15

作者 方贤进 李龙澍 钱海 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第1期239-242,270,共5页

在以前研究工作的基础上,将包含疫苗算子、变异算子和其它算子的免疫算法与人工免疫中的负选择算法结合在一起,实现检测器种群的进化,目的是加快种群的亲和力成熟进程和提高网络入侵检测效率。详细地给出了疫苗自适应提取算法和疫苗算... 在以前研究工作的基础上,将包含疫苗算子、变异算子和其它算子的免疫算法与人工免疫中的负选择算法结合在一起,实现检测器种群的进化,目的是加快种群的亲和力成熟进程和提高网络入侵检测效率。详细地给出了疫苗自适应提取算法和疫苗算子算法,建立了基于免疫算法和负选择算法的模型及算法来实现网络入侵检测。分别设计了基于克隆选择算法的和基于免疫算法的网络入侵检测实验。实验结果表明,含有免疫算子的免疫算法加快了检测器种群亲和力成熟的进程,收敛速度更快,随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋势。而基于克隆选择算法的网络入侵检测则出现了检测器种群亲和力成熟进程较慢,并随着进化代数的增加检测率呈现轻微退化和较长时间停滞不前的现象。 展开更多

关键词 免疫算法 疫苗算子 克隆选择算法 网络入侵检测

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基于关联规则的覆盖领域约简算法 被引量：6

16

作者 吴涛 尚丽 +1 位作者 王伟 陈黎伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期57-59,共3页

前向神经网络的网络覆盖算法根据样本数据构造性地建立神经网络,其结构易于确定,执行效率高。但由于噪声数据的存在,可能造成覆盖领域多的现象,增加了网络结构的复杂度,并产生一些不必要的误识。该文借鉴数据挖掘中关联规则的支持度与... 前向神经网络的网络覆盖算法根据样本数据构造性地建立神经网络,其结构易于确定,执行效率高。但由于噪声数据的存在,可能造成覆盖领域多的现象,增加了网络结构的复杂度,并产生一些不必要的误识。该文借鉴数据挖掘中关联规则的支持度与可信度的概念,对覆盖领域进行约简,理论分析和实验表明,该算法可以有效地简化覆盖网络的结构,提高网络的稳定性和推广能力。 展开更多

关键词 神经网络 覆盖领域 约筒

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应用Normal矩阵谱平分法的多社团发现 被引量：6

17

作者 张燕平 王杨 赵姝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第27期43-45,共3页

现实世界中许多实际网络都有一个共同的性质,即社团结构。揭示网络中的社团结构,对于了解网络结构与分析网络性质都是很重要的。分析了常见的社团发现算法的特点,以及谱二分法在实际应用中必须不断迭代才能完成多社团发现的不足,提出了... 现实世界中许多实际网络都有一个共同的性质,即社团结构。揭示网络中的社团结构,对于了解网络结构与分析网络性质都是很重要的。分析了常见的社团发现算法的特点,以及谱二分法在实际应用中必须不断迭代才能完成多社团发现的不足,提出了基于Normal矩阵和k-means聚类算法的多社团发现方法。该算法能选择合适的特征向量维数,为k-means划分社团提供有效数据,相比其他算法有着较高的准确率。 展开更多

关键词 社团结构 Normal矩阵 谱平分法 K-MEANS聚类算法

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支持向量机和遗传算法的人脸识别方法 被引量：7

18

作者 汪世义 陶亮 王华彬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期164-166,232,共4页

支持向量机是一种基于小样本学习的有效工具,作为分类器被认为具有很高的推广性能,无需先验知识。但是参数的选取与支持向量机的识别性能是相关的,核函数参数σ2和惩罚因子C对支持向量机识别性能会产生很大的影响。针对支持向量机在人... 支持向量机是一种基于小样本学习的有效工具,作为分类器被认为具有很高的推广性能,无需先验知识。但是参数的选取与支持向量机的识别性能是相关的,核函数参数σ2和惩罚因子C对支持向量机识别性能会产生很大的影响。针对支持向量机在人脸识别问题中的应用,提出了一种基于遗传算法(GA)的参数选择优化方法。利用笔者曾提出的基于小波分解和积分投影的人脸特征提取算法对人脸图像进行特征参数提取,然后利用优化的支持向量机进行识别。实验结果表明,该方法是有效的。 展开更多

关键词 支持向量机 遗传算法 人脸识别

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一种局部和全局用户影响力相结合的社交推荐算法 被引量：3

19

作者 张燕平 张顺 +1 位作者 钱付兰 严远亭 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期858-865,共8页

传统的协同过滤推荐系统认为用户之间的行为相互独立,忽视了用户之间的影响关系.而用户的历史行为数据不同、社交网络关系不同,其相互之间存在的影响力不同.为了分析用户的社交影响力在推荐中所起到的作用,通过历史行为数据和社交网络... 传统的协同过滤推荐系统认为用户之间的行为相互独立,忽视了用户之间的影响关系.而用户的历史行为数据不同、社交网络关系不同,其相互之间存在的影响力不同.为了分析用户的社交影响力在推荐中所起到的作用,通过历史行为数据和社交网络结构分析用户的局部影响力和全局影响力,分别提出基于局部影响力和基于全局影响力的模型以及两种影响力综合的模型.通过在真实的数据集上的实验表明,与以往方法相比,本文提出的基于影响力的三种模型在推荐精度上有一定提升,且在稀疏的数据集上基于全局影响力的模型和综合模型提升效果比更明显. 展开更多

关键词 推荐系统 社交网络 矩阵分解 影响力

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几种机器学习方法在人脸识别中的性能比较 被引量：7

20

作者 杨长盛 陶亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期169-172,共4页

BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机(SVM)和集成学习是目前应用最为广泛的四种机器学习方法。将这四种常用的机器学习方法分别应用于人脸识别,并利用ORL人脸图像库对各学习方法性能进行了测试和评估。测试结果表明SVM和集成学习在实... BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机(SVM)和集成学习是目前应用最为广泛的四种机器学习方法。将这四种常用的机器学习方法分别应用于人脸识别,并利用ORL人脸图像库对各学习方法性能进行了测试和评估。测试结果表明SVM和集成学习在实验中取得了较好的性能,最适合用于人脸识别中特征分类器。 展开更多

关键词 人脸识别 机器学习 反向传播神经网络 径向基函数神经网络 支持向量化 集成学习 比较

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