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改进的细菌觅食算法求解认知无线网络频谱分配问题
被引量：
10
1
作者
李岳洪
万频
+2 位作者
王永华
邓钦
杨健
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第8期49-52,58,共5页
认知无线网络中如何进行频谱合理的分配是实现动态频谱接入的关键技术之一。基于图论着色频谱分配模型,以最大化网络效益为目标函数,提出一种具有量子变异操作的改进的二进制细菌觅食优化算法,用以求解认知无线网络中空闲频谱在认知用...
认知无线网络中如何进行频谱合理的分配是实现动态频谱接入的关键技术之一。基于图论着色频谱分配模型,以最大化网络效益为目标函数,提出一种具有量子变异操作的改进的二进制细菌觅食优化算法,用以求解认知无线网络中空闲频谱在认知用户间的动态分配问题。通过仿真实验比较了本算法与颜色敏感图论着色算法、传统二进制细菌觅食算法的性能。结果表明:本算法性能明显优于颜色敏感图论着色算法,能更好地实现网络效益最大化,提高用户的平均效益;与传统二进制细菌觅食算法相比,改进后的细菌觅食算法寻优能力更强,收敛速度更快。
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关键词
认知无线网络
频谱分配
细菌觅食算法
图论着色
量子变异
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职称材料
用噪声检测算法改进理想低通滤波器
被引量：
4
2
作者
杨柱中
周激流
郎方年
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第10期2971-2975,共5页
针对图像去噪算法存在滤除噪声与保留图像边缘细节之间的矛盾,提出了一种使用基于分数阶微分梯度的随机噪声检测算法来提高理想低通滤波器的去噪性能的方法。首先,使用不同方向的分数阶微分梯度模板与含噪声图像进行卷积,计算出图像在...
针对图像去噪算法存在滤除噪声与保留图像边缘细节之间的矛盾,提出了一种使用基于分数阶微分梯度的随机噪声检测算法来提高理想低通滤波器的去噪性能的方法。首先,使用不同方向的分数阶微分梯度模板与含噪声图像进行卷积,计算出图像在不同方向上的分数阶微分梯度;然后,依据预先设定的阈值获得不同方向的分数阶微分梯度检测图,将在所有选定方向上梯度都发生跳变的像素点判定为噪声点;最后,只对图像中被检测出的噪声点用理想低通滤波器进行滤波,可使图像在去除噪声和保留图像细节两方面同时获得较优的效果。实验结果表明,所提算法不仅可以获得更好的视觉效果,而且去噪后图像的峰值性噪比(PSNR)表明去噪后的图像更接近原始图像,使用理想低通滤波器获得的最大PSNR为29.0893 dB,所提算法获得的最PSNR为34.7027 dB。将分数阶微积分用于图像去噪,为提高图像去噪性能提供了一个新的研究方向。
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关键词
理想低通滤波器
图像去噪
分数阶微积分
随机噪声检测
峰值信噪比
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职称材料
用于癌症分类的随机子空间半监督维数约减(英文)
3
作者
文贵华
蔡先发
韦佳
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期137-144,共8页
精确的癌症分类对于癌症的成功诊断和治疗是必不可少的.半监督维数约减算法在干净的数据集上表现得很好,然而当面临噪声时,当前的大部分算法所构造的邻域结构是拓扑不稳定的.为了克服这一问题,文中提出了一种基于随机子空间的半监督维...
精确的癌症分类对于癌症的成功诊断和治疗是必不可少的.半监督维数约减算法在干净的数据集上表现得很好,然而当面临噪声时,当前的大部分算法所构造的邻域结构是拓扑不稳定的.为了克服这一问题,文中提出了一种基于随机子空间的半监督维数约减算法(RSSSDR),将随机子空间与半监督维数约减算法结合起来.在数据集的不同随机子空间上,该算法首先设计多个不同的子图,然后将这些子图联合起来构成一个混合图并在其上进行维数约减.该算法通过最小化局部重构误差来确定邻域图的边权值,在保持癌症数据集局部结构的同时能够保持其全局结构.在公共癌症数据集上的实验结果表明,RSSSDR算法具有较高的分类准确率和较好的参数鲁棒性.
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关键词
半监督学习
随机子空间
癌症分类
维数约减
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职称材料
题名
改进的细菌觅食算法求解认知无线网络频谱分配问题
被引量：
10
1
作者
李岳洪
万频
王永华
邓钦
杨健
机构
广东工业大学自动化学院
深圳市高性能数据挖掘重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第8期49-52,58,共5页
基金
国家自然科学基金(61172156
61102034)
+4 种基金
深圳市生物
互联网
新能源产业发展专项资金(CXB201005250021A)
广东工业大学博士启动基金(103042)
广东工业大学团队平台重大成果培育基金项目(GDUT2011-10)资助
文摘
认知无线网络中如何进行频谱合理的分配是实现动态频谱接入的关键技术之一。基于图论着色频谱分配模型,以最大化网络效益为目标函数,提出一种具有量子变异操作的改进的二进制细菌觅食优化算法,用以求解认知无线网络中空闲频谱在认知用户间的动态分配问题。通过仿真实验比较了本算法与颜色敏感图论着色算法、传统二进制细菌觅食算法的性能。结果表明:本算法性能明显优于颜色敏感图论着色算法,能更好地实现网络效益最大化,提高用户的平均效益;与传统二进制细菌觅食算法相比,改进后的细菌觅食算法寻优能力更强,收敛速度更快。
关键词
认知无线网络
频谱分配
细菌觅食算法
图论着色
量子变异
Keywords
Cognitive wireless network
Spectrum assignment
Bacterial foraging optimization algorithm
Graph coloring
Quantum variation operation
分类号
TN915.01 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
用噪声检测算法改进理想低通滤波器
被引量：
4
2
作者
杨柱中
周激流
郎方年
机构
成都大学电子信息工程学院
成都大学模式识别与智能信息处理
实验室
深圳市高性能数据挖掘重点实验室
(中国科学院)
四川大学计算机(软件)学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第10期2971-2975,共5页
基金
深圳市生物
互联网
新能源产业发展专项资金资助项目(CXB201005250021A)
文摘
针对图像去噪算法存在滤除噪声与保留图像边缘细节之间的矛盾,提出了一种使用基于分数阶微分梯度的随机噪声检测算法来提高理想低通滤波器的去噪性能的方法。首先,使用不同方向的分数阶微分梯度模板与含噪声图像进行卷积,计算出图像在不同方向上的分数阶微分梯度;然后,依据预先设定的阈值获得不同方向的分数阶微分梯度检测图,将在所有选定方向上梯度都发生跳变的像素点判定为噪声点;最后,只对图像中被检测出的噪声点用理想低通滤波器进行滤波,可使图像在去除噪声和保留图像细节两方面同时获得较优的效果。实验结果表明,所提算法不仅可以获得更好的视觉效果,而且去噪后图像的峰值性噪比(PSNR)表明去噪后的图像更接近原始图像,使用理想低通滤波器获得的最大PSNR为29.0893 dB,所提算法获得的最PSNR为34.7027 dB。将分数阶微积分用于图像去噪,为提高图像去噪性能提供了一个新的研究方向。
关键词
理想低通滤波器
图像去噪
分数阶微积分
随机噪声检测
峰值信噪比
Keywords
ideal low-pass filter
image denoising
fractional calculus
random noise detection
Peak Signal-to-Noise Ratio （PSNR）
分类号
TP391.41 [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
用于癌症分类的随机子空间半监督维数约减(英文)
3
作者
文贵华
蔡先发
韦佳
机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
广东药学院医药信息工程学院
深圳市高性能数据挖掘重点实验室
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期137-144,共8页
基金
Supported by National Natural Science Foundation of China(61273363,61070090,61003174,60973083)~~
文摘
精确的癌症分类对于癌症的成功诊断和治疗是必不可少的.半监督维数约减算法在干净的数据集上表现得很好,然而当面临噪声时,当前的大部分算法所构造的邻域结构是拓扑不稳定的.为了克服这一问题,文中提出了一种基于随机子空间的半监督维数约减算法(RSSSDR),将随机子空间与半监督维数约减算法结合起来.在数据集的不同随机子空间上,该算法首先设计多个不同的子图,然后将这些子图联合起来构成一个混合图并在其上进行维数约减.该算法通过最小化局部重构误差来确定邻域图的边权值,在保持癌症数据集局部结构的同时能够保持其全局结构.在公共癌症数据集上的实验结果表明,RSSSDR算法具有较高的分类准确率和较好的参数鲁棒性.
关键词
半监督学习
随机子空间
癌症分类
维数约减
Keywords
semi-supervised learning
random subspace
cancer classification
dimensionality reduction
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的细菌觅食算法求解认知无线网络频谱分配问题
李岳洪
万频
王永华
邓钦
杨健
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
用噪声检测算法改进理想低通滤波器
杨柱中
周激流
郎方年
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
用于癌症分类的随机子空间半监督维数约减(英文)
文贵华
蔡先发
韦佳
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
0
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职称材料
已选择
0
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