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基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集的粒度选择方法
1
作者
薛占熬
杨梦丽
+2 位作者
辛现伟
郑宇
孙林
《河南师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期79-87,I0008,共10页
在Pythagorean模糊粗糙集的基础上,结合优势关系与多粒度,提出了一种基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集模型,并对其进行研究.首先给出了优势关系的Pythagorean模糊粗糙集、Pythagorean模糊熵概念,讨论其性质,然后定义了在乐观...
在Pythagorean模糊粗糙集的基础上,结合优势关系与多粒度,提出了一种基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集模型,并对其进行研究.首先给出了优势关系的Pythagorean模糊粗糙集、Pythagorean模糊熵概念,讨论其性质,然后定义了在乐观、悲观下的优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集4种模型,以及Pythagorean模糊贴近度,并证明了其性质,设计了其最优粒度选择算法.通过遂昌金矿优化采矿的案例,对该模型进行了分析,验证了其有效性.
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关键词
优势关系
Pythagorean模糊集
多粒度粗糙集
模糊熵
贴近度
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职称材料
基于主题条件CNN-BiLSTM的旋律自动生成方法
2
作者
曹西征
张航
李伟
《河南师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期135-142,共8页
为了有效地生成结构化的旋律,提出了一种基于主题条件CNN-BiLSTM的旋律自动生成方法.将旋律表示为钢琴卷帘窗的形式,使用定长、变长相结合的方法分割钢琴卷帘窗;通过Ward聚类算法对钢琴卷帘窗片段进行聚类分析,将获取的最大簇作为歌曲...
为了有效地生成结构化的旋律,提出了一种基于主题条件CNN-BiLSTM的旋律自动生成方法.将旋律表示为钢琴卷帘窗的形式,使用定长、变长相结合的方法分割钢琴卷帘窗;通过Ward聚类算法对钢琴卷帘窗片段进行聚类分析,将获取的最大簇作为歌曲的旋律主题;以旋律主题作为条件使用基于CNN-BiLSTM结构的模型进行旋律生成,其上半部分CNN可以有效地提取钢琴卷帘窗中所包含时间和音高之间的信息,下半部分利用LSTM和BiLSTM更好地捕捉到序列中的时序信息.结果表明,相较于现有的MidiNet模型,使用的旋律主题条件CNN-BiLSTM模型在准确率、归一化KL散度方面分别高出23%和0.17,生成的乐曲在连贯性和情感表达方面也优于传统的模型.
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关键词
音乐生成
自动作曲
CNN-BiLSTM
旋律主题提取
聚类
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职称材料
题名
基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集的粒度选择方法
1
作者
薛占熬
杨梦丽
辛现伟
郑宇
孙林
机构
河南师范大学计算机与信息工程学院、智慧商务与物联网技术河南省工程实验室
出处
《河南师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期79-87,I0008,共10页
基金
国家自然科学基金(62076089,61772176)
河南省科技攻关项目(182102210078,232102210077).
文摘
在Pythagorean模糊粗糙集的基础上,结合优势关系与多粒度,提出了一种基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集模型,并对其进行研究.首先给出了优势关系的Pythagorean模糊粗糙集、Pythagorean模糊熵概念,讨论其性质,然后定义了在乐观、悲观下的优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集4种模型,以及Pythagorean模糊贴近度,并证明了其性质,设计了其最优粒度选择算法.通过遂昌金矿优化采矿的案例,对该模型进行了分析,验证了其有效性.
关键词
优势关系
Pythagorean模糊集
多粒度粗糙集
模糊熵
贴近度
Keywords
dominance relationship
Pythagorean fuzzy set
multi-granularity rough set
fuzzy entropy
closeness degree
分类号
O159 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
基于主题条件CNN-BiLSTM的旋律自动生成方法
2
作者
曹西征
张航
李伟
机构
河南师范大学计算机与信息工程学院、智慧商务与物联网技术河南省工程实验室
、
河南省
教育人工智能与个性化学习重点
实验室
出处
《河南师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期135-142,共8页
基金
国家自然科学基金(U1604154)
河南省重点科技攻关项目(252102211035).
文摘
为了有效地生成结构化的旋律,提出了一种基于主题条件CNN-BiLSTM的旋律自动生成方法.将旋律表示为钢琴卷帘窗的形式,使用定长、变长相结合的方法分割钢琴卷帘窗;通过Ward聚类算法对钢琴卷帘窗片段进行聚类分析,将获取的最大簇作为歌曲的旋律主题;以旋律主题作为条件使用基于CNN-BiLSTM结构的模型进行旋律生成,其上半部分CNN可以有效地提取钢琴卷帘窗中所包含时间和音高之间的信息,下半部分利用LSTM和BiLSTM更好地捕捉到序列中的时序信息.结果表明,相较于现有的MidiNet模型,使用的旋律主题条件CNN-BiLSTM模型在准确率、归一化KL散度方面分别高出23%和0.17,生成的乐曲在连贯性和情感表达方面也优于传统的模型.
关键词
音乐生成
自动作曲
CNN-BiLSTM
旋律主题提取
聚类
Keywords
music generation
automatic composition
CNN-BiLSTM
main melody extraction
clustering
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集的粒度选择方法
薛占熬
杨梦丽
辛现伟
郑宇
孙林
《河南师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于主题条件CNN-BiLSTM的旋律自动生成方法
曹西征
张航
李伟
《河南师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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