检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

融合变异萤火虫算法的三支聚类方法: 1; 作者李兆彬叶军 +2 位作者周浩岩汪一心韩宇贞《系统仿真学报》北大核心 2025年第3期646-656,共11页; 为解决三支聚类算法随机选取初始聚类中心会导致算法出现早熟现象,以及q近邻概念中q的取值需要通过不断重复实验得到等问题,提出一种变异萤火虫优化的三支聚类算法。通过萤火虫算法来解决初始中心点敏感的问题,以目标函数值作为萤火虫... 展开更多; 关键词聚类算法 K-MEANS聚类三支决策萤火虫算法变异策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

属性集变化条件下集值决策信息系统的增量属性约简方法被引量：2: 2; 作者刘超王磊 +2 位作者杨文钟强强黎敏《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期463-468,共6页; 为了解决集值决策信息系统中的属性数量不断发生动态变化时,静态属性约简方法无法高效更新属性约简的问题,提出一种以知识粒度为启发信息的增量式属性约简方法。首先,介绍集值决策信息系统的相关概念,接着介绍知识粒度的定义并将其矩阵... 展开更多; 关键词粗糙集理论集值决策信息系统知识粒度属性约简增量学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于YOLOv5改进的雾天行人与车辆检测算法被引量：7: 3; 作者苏彤王颖 +1 位作者邓启扬李兆彬《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2413-2422,共10页; 由于在恶劣天气下汽车对环境的感知能力差,且对动态目标的检测能力有极大的影响,使得基于深度学习的目标检测网络在雾天行人车辆检测中出现精度低、鲁棒性差等问题。本文提出一种基于DehazeNet去雾算法与改进YOLOv5算法相结合的雾天检... 展开更多; 关键词自动驾驶图像去雾 YOLOv5 轻量化卷积损失函数目标检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合人工蜂群优化的粗糙K-means聚类算法被引量：13: 4; 作者叶廷宇叶军 +1 位作者王晖王磊《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第8期1923-1932,共10页; 粗糙K-means聚类算法具有较强的处理边界不确定数据能力,但该算法也存在对初始聚类中心选取敏感,以及采用固定权重和阈值方式而导致聚类结果不稳定、精度下降等问题。许多研究工作从不同角度致力于解决这些问题。引入人工蜂群算法(ABC)... 展开更多; 关键词粗糙K-means聚类算法人工蜂群算法(ABC) 蜜源聚类中心适应度函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进三支决策-TOPSIS方法的空战威胁评估被引量：7: 5; 作者李天淳叶军吕康《火炮发射与控制学报》北大核心 2022年第6期1-8,20,共9页; 针对三支决策方法在解决空战目标威胁评估等多属性决策领域中存在的条件概率确定具有一定的主观性与局限性,以及无法对决策目标域的决策目标按重要度进行量化排序等问题,提出了一种改进方法。新方法从两个方面进行了优化,先利用粗糙集... 展开更多; 关键词三支决策条件概率 TOPSIS法概率优势粗糙集威胁评估; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合变异萤火虫算法的三支聚类方法: 1; 作者李兆彬叶军周浩岩汪一心韩宇贞; 机构南昌工程学院信息工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室(南昌工程学院) 江西开放大学; 出处《系统仿真学报》北大核心 2025年第3期646-656,共11页; 基金国家自然科学基金(61562061) 江西省教育厅科技项目(GJJ211920)。; 文摘为解决三支聚类算法随机选取初始聚类中心会导致算法出现早熟现象,以及q近邻概念中q的取值需要通过不断重复实验得到等问题,提出一种变异萤火虫优化的三支聚类算法。通过萤火虫算法来解决初始中心点敏感的问题,以目标函数值作为萤火虫光亮强度进行聚类中心点的搜索,将求得的最优解作为算法的聚类中心进行迭代;提出边界域归属度公式以及自适应阈值,使得边界域中样本满足阈值条件情况下尽可能地划分到核心域当中,避免了边界域样本过多的问题。通过UCI数据集实验结果表明:改进后的算法大幅降低了迭代次数,提高了聚类结果准确率,也验证了该算法的稳定性和有效性。; 关键词聚类算法 K-MEANS聚类三支决策萤火虫算法变异策略; Keywords clustering algorithm K-means clustering three-way decision clustering firefly algorithm mutation strategy; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名属性集变化条件下集值决策信息系统的增量属性约简方法被引量：2: 2; 作者刘超王磊杨文钟强强黎敏; 机构南昌工程学院信息工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室(南昌工程学院); 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期463-468,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61562061) 江西省教育厅科技项目(GJJ170995)。; 文摘为了解决集值决策信息系统中的属性数量不断发生动态变化时,静态属性约简方法无法高效更新属性约简的问题,提出一种以知识粒度为启发信息的增量式属性约简方法。首先,介绍集值决策信息系统的相关概念,接着介绍知识粒度的定义并将其矩阵表示方法推广到此系统中;然后,分析增量式约简的更新机制,并基于知识粒度设计了增量式属性约简方法;最后,选取了3个不同的数据集进行实验。当3个数据集的属性数由20%增加到100%时,传统的非增量式方法的约简耗时分别为54.84 s、108.01 s、565.93 s,增量式方法的约简耗时分别为7.57 s、4.85 s、50.39 s。实验结果表明,在不影响属性约简精度的前提下,所提出的增量式方法比非增量式方法更加快速。; 关键词粗糙集理论集值决策信息系统知识粒度属性约简增量学习; Keywords rough set theory set-valued decision information system knowledge granularity attribute reduction incremental learning; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于YOLOv5改进的雾天行人与车辆检测算法被引量：7: 3; 作者苏彤王颖邓启扬李兆彬; 机构南昌工程学院信息工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室(南昌工程学院); 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2413-2422,共10页; 基金江西省科技厅重点研发项目(20161BBG70055)。; 文摘由于在恶劣天气下汽车对环境的感知能力差,且对动态目标的检测能力有极大的影响,使得基于深度学习的目标检测网络在雾天行人车辆检测中出现精度低、鲁棒性差等问题。本文提出一种基于DehazeNet去雾算法与改进YOLOv5算法相结合的雾天检测方法—YOLOv5-SGE检测网络。通过取消初始锚框,实现锚框自适应计算,生成适合当前数据集的锚框;在特征提取模块加入三维权重注意力机制,使网络可以快速捕捉到感兴趣区域,抑制无用信息;使用轻量级卷积GSConv代替融合模块的标准卷积,弥补语义信息损失,减轻模型的复杂度;使用EIoU损失函数替换YOLOv5网络原损失函数CIoU,加快网络收敛速度。实验结果表明:所提算法具有较高的检测精度,mAP达到84%,验证了算法的有效性。; 关键词自动驾驶图像去雾 YOLOv5 轻量化卷积损失函数目标检测; Keywords autonomous driving image dehazing YOLOv5 lightweight convolution loss function object detection; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合人工蜂群优化的粗糙K-means聚类算法被引量：13: 4; 作者叶廷宇叶军王晖王磊; 机构南昌工程学院信息工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室(南昌工程学院); 出处《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第8期1923-1932,共10页; 基金国家自然科学基金(61562061,61663028) 江西省自然科学基金(20212BAB202022) 江西省教育厅科技项目(GJJ170995)。; 文摘粗糙K-means聚类算法具有较强的处理边界不确定数据能力,但该算法也存在对初始聚类中心选取敏感,以及采用固定权重和阈值方式而导致聚类结果不稳定、精度下降等问题。许多研究工作从不同角度致力于解决这些问题。引入人工蜂群算法(ABC)从三方面对算法进行了改进:首先,以下近似和边界集中数据对象个数与对象在数据集中空间分布的差异性乘积的比值为基础,设计了一种更为合理的动态调整下近似和边界集的权重方法。其次,为加快算法的收敛速度,给出了一种与迭代次数相关联的自适应阈值ε的实现方法。最后,通过构造蜜源位置的适应度函数,引导蜂群向高质量蜜源全局搜索,把蜂群每次迭代得到的最优源位置作为初始聚类中心,并在此基础上进行交替聚类。实验结果表明,改进后的算法提高了聚类结果的稳定性,获得了较好的聚类效果。; 关键词粗糙K-means聚类算法人工蜂群算法(ABC) 蜜源聚类中心适应度函数; Keywords rough K-means algorithm artificial bee colony(ABC)algorithm nectar cluster center fitness function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进三支决策-TOPSIS方法的空战威胁评估被引量：7: 5; 作者李天淳叶军吕康; 机构南昌工程学院信息工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室(南昌工程学院); 出处《火炮发射与控制学报》北大核心 2022年第6期1-8,20,共9页; 基金国家自然科学基金项目(61663028) 江西省教育厅科技项目(GJJ211920,GJJ170995)。; 文摘针对三支决策方法在解决空战目标威胁评估等多属性决策领域中存在的条件概率确定具有一定的主观性与局限性,以及无法对决策目标域的决策目标按重要度进行量化排序等问题,提出了一种改进方法。新方法从两个方面进行了优化,先利用粗糙集概率优势关系来计算条件概率,以提升条件概率计算的准确性与科学性;再对划入正域的决策目标采用TOPSIS方法进行排序,并以此来确定优先打击顺序。空战目标威胁实例分析表明,新方法改善了原有方法主观性与局限性带来的影响,不仅可以有效判别出必要打击目标,还能对必要打击目标进行排序,并可根据不同决策者对于风险的主观偏好,通过设置不同的可信度从而得到不同的评估结果,提高了决策精度和灵活度。; 关键词三支决策条件概率 TOPSIS法概率优势粗糙集威胁评估; Keywords three decision conditional probability TOPSIS method rough set of probability advantage threat assessment; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	融合变异萤火虫算法的三支聚类方法	李兆彬叶军周浩岩汪一心韩宇贞	《系统仿真学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	属性集变化条件下集值决策信息系统的增量属性约简方法	刘超王磊杨文钟强强黎敏	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于YOLOv5改进的雾天行人与车辆检测算法	苏彤王颖邓启扬李兆彬	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	结合人工蜂群优化的粗糙K-means聚类算法	叶廷宇叶军王晖王磊	《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心	2022	13	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进三支决策-TOPSIS方法的空战威胁评估	李天淳叶军吕康	《火炮发射与控制学报》北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料