基于多目标优化的云存储副本分布策略的研究 被引量：3

1

作者 张华伟 李志华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第4期44-50,共7页

针对现有云存储副本分布策略优化目标比较单一的不足,提出了局部最佳分布策略(Local Optimum Distribution,LODS)。LODS策略通过给出一系列新定义并利用一致性哈希函数来缩小副本分布的节点选择范围,进一步结合层次分析法,将一定决策半... 针对现有云存储副本分布策略优化目标比较单一的不足,提出了局部最佳分布策略(Local Optimum Distribution,LODS)。LODS策略通过给出一系列新定义并利用一致性哈希函数来缩小副本分布的节点选择范围,进一步结合层次分析法,将一定决策半径内的节点作为方案层中的候选对象,通过更深入地研究云存储多目标优化准则对其优化从而最终选择出当前候选方案中的最佳目标节点。实验结果表明,通过优化的最优决策半径取值相对稳定,不随云存储系统规模的扩展和数据的增多而剧烈变化,并且当取值最佳决策半径时,LODS策略的存储负载平衡、热度负载平衡、等待时间性能高于HDFS、Amazon S3等系统中所采用的副本分布策略。 展开更多

关键词 云存储 一致性哈希 层次分析法 副本分布 多目标优化

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云数据中心高效的虚拟机整合方法 被引量：5

2

作者 喻新荣 李志华 +1 位作者 闫成雨 李双俐 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期550-556,共7页

针对传统虚拟机整合(VMC)方法难以保持主机工作负载长期稳定的问题,提出一种基于高斯混合模型的高效虚拟机整合(GMM-VMC)方法。为了准确地预测主机负载的变化趋势,首先,使用高斯混合模型(GMM)对活动物理主机的工作负载历史记录进行拟合... 针对传统虚拟机整合(VMC)方法难以保持主机工作负载长期稳定的问题,提出一种基于高斯混合模型的高效虚拟机整合(GMM-VMC)方法。为了准确地预测主机负载的变化趋势,首先,使用高斯混合模型(GMM)对活动物理主机的工作负载历史记录进行拟合;然后,根据活动物理主机工作负载的GMM和主机自身的资源配置情况计算主机的过载概率,并根据过载概率判定主机是否存在过载风险;对存在过载风险的物理主机,根据部署在该物理主机上的虚拟机对降低主机过载风险的贡献和虚拟机迁移所需的时间这两个指标进行待迁移虚拟机选择;最后,使用GMM估算待迁移虚拟机对各个目标主机过载风险的影响,并选择受影响最小的主机作为目标主机。通过Cloud Sim仿真平台模拟该GMM-VMC方法,并根据能源消耗、服务质量(QoS)、整合效率等指标与已有的整合方法进行对比,实验结果表明,GMM-VMC方法能够有效地降低数据中心能耗,提高服务质量。 展开更多

关键词 云计算 虚拟机整合 高斯混合模型 主机过载概率 服务质量

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M-FPCA在彩色人脸图像识别中的应用 被引量：2

3

作者 王赟 朱嘉钢 +1 位作者 陆晓 黄可望 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第12期191-195,199,共6页

将因子化主成分分析(FPCA)算法应用于人脸图像特征提取时,需要使用迭代算法,但该算法应用于高分辨率图像时实时性较差,并且可能导致维数灾难。针对上述问题,提出一种模块化FPCA(M-FPCA)的新型特征提取方法。将原始数字图像样本进行模块... 将因子化主成分分析(FPCA)算法应用于人脸图像特征提取时,需要使用迭代算法,但该算法应用于高分辨率图像时实时性较差,并且可能导致维数灾难。针对上述问题,提出一种模块化FPCA(M-FPCA)的新型特征提取方法。将原始数字图像样本进行模块化,对模块化后得到的各个子图像矩阵采用FPCA算法进行特征提取,合并子图像特征矩阵得到原图的特征矩阵。彩色图像由R、G、B 3个分量来表示,根据现有彩色信息融合方法的不足,对其进行改进,并结合M-FPCA算法,提出一种彩色M-FPCA新方法。在CVL和FEI人脸库上进行的实验结果表明,M-FPCA方法能提高FPCA算法的实时性,解决维数灾难问题。彩色M-FPCA方法能有效提取彩色人脸图像的色彩信息,得到较高的人脸识别率。 展开更多

关键词 主成分分析 因子化主成分分析 模块化FPCA 彩色M—FPCA 特征提取 彩色图像识别

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智慧照明中基于导通角调制的电力线通信技术 被引量：8

4

作者 刘剑滨 李莎 +1 位作者 姜岩峰 程学农 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1331-1338,共8页

针对智慧照明可靠性要求高、通信数据量小的特点,本设计提出一种基于导通角调制的电力线通信技术.利用斩波技术调制工频波形的导通角,并将调制后的工频波形在电力线上传输.本设计的编码方式是将完整工频波形设为信号“0”,斩波波形设为... 针对智慧照明可靠性要求高、通信数据量小的特点,本设计提出一种基于导通角调制的电力线通信技术.利用斩波技术调制工频波形的导通角,并将调制后的工频波形在电力线上传输.本设计的编码方式是将完整工频波形设为信号“0”,斩波波形设为信号“1”,一帧数据包含24位信号.为满足电网电能质量要求,减少畸变的影响,导通角调制区间定义为0.91π~π之间.经验证测试,该设计可实现调光控制,总谐波畸变率小于5%,电压闪变幅度小于4%,功率因数大于0.90.该设计可广泛应用在智慧照明领域. 展开更多

关键词 导通角 电力线通信 路灯调光 总谐波畸变 电压闪变 功率因数 电磁兼容性

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基于NCPSO的微网群优化调度策略研究 被引量：10

5

作者 陈友芹 蒋炯 +1 位作者 殷展翔 潘庭龙 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期477-483,共7页

传统的粒子群优化(PSO)算法因在微网优化中不易达到全局最优而导致微网运行成本过高,该文采用小生境混沌粒子群优化(NCPSO)算法对混合微网群的运行策略进行协同优化,以实现区域微网经济性最优、环境治理成本最低、风光等可再生能源利用... 传统的粒子群优化(PSO)算法因在微网优化中不易达到全局最优而导致微网运行成本过高,该文采用小生境混沌粒子群优化(NCPSO)算法对混合微网群的运行策略进行协同优化,以实现区域微网经济性最优、环境治理成本最低、风光等可再生能源利用率高等目的。根据所提出的调度策略,建立的优化调度模型包括动态电价下的负荷模型、经济收益模型以及成本模型等,使用NCPSO算法得到多微网在一个周期内的最佳运行状态,实现微网群系统综合能源的互动调控、空间互补。通过分析微网群的功率交互动态、可控能源的发电以及储能电池的荷电状态等,验证微网群的电力负荷响应动态电价,表明了NCPSO算法优化微网群运行的优越性、有效性。 展开更多

关键词 微电网 优化运行 调度 小生境混沌粒子群优化算法 动态电价

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随机Lur’e时滞网络的指数同步与脉冲控制

6

作者 孔纬升 汤泽 +1 位作者 王艳 纪志成 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期127-135,共9页

本文研究了一类具有不对称耦合和时变时滞随机Lur’e动态网络的全局指数同步问题.为了使网络中的所有Lur’e系统达到同步,文章提出了一种实用的脉冲控制策略,利用平均脉冲间隔概念、Perron-Frobenius定理、比较原理、参数变分法和无参... 本文研究了一类具有不对称耦合和时变时滞随机Lur’e动态网络的全局指数同步问题.为了使网络中的所有Lur’e系统达到同步,文章提出了一种实用的脉冲控制策略,利用平均脉冲间隔概念、Perron-Frobenius定理、比较原理、参数变分法和无参照系统策略,给出了保证网络实现全局指数同步的充分条件.基于脉冲信号既能促进网络群聚行为同时也可能阻碍网络同步这一事实,本文分别讨论了积极脉冲效应和消极脉冲效应作用下网络实现同步的判定方法,同时给出了不同脉冲效应作用下网络的收敛速度.提供了数值仿真证明主要结果和控制策略的有效性. 展开更多

关键词 全局指数同步 Lur’e网络 脉冲控制 无参照系统策略 比较原理

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时滞Lur’e网络的事件触发脉冲自适应同步控制

7

作者 王志华 汤泽 +1 位作者 王艳 丰建文 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1296-1303,共8页

本文研究了一类带有混合时变时滞Lur’e网络的全局同步及其脉冲自适应控制问题.首先,为实现网络的全局指数同步并有效避免控制器连续控制,设计了一类基于事件触发的脉冲反馈控制器.同时,为获得最优控制强度,针对反馈控制输入设计了一种... 本文研究了一类带有混合时变时滞Lur’e网络的全局同步及其脉冲自适应控制问题.首先,为实现网络的全局指数同步并有效避免控制器连续控制,设计了一类基于事件触发的脉冲反馈控制器.同时,为获得最优控制强度,针对反馈控制输入设计了一种自适应更新定律并实现脉冲控制与反馈控制的动态平衡.其次,基于推广的比较原理以及参数变分策略,提出了该控制策略下的Lur’e网络实现全局指数同步的充分判定条件,并精确给出了指数同步的收敛速度.最后,通过相应的仿真算例来验证本文提出的控制方案和理论分析的正确性和有效性. 展开更多

关键词 Lur’e网络 事件触发 全局同步 脉冲控制 自适应控制

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新的时间序列相似性度量方法 被引量：8

8

作者 张海涛 李志华 +1 位作者 孙雅 张华伟 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第4期1279-1284,共6页

时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,通过对时间序列的变化趋势符号化,定以趋势距离,提出新的时间序列相似性度量方法—SMVT。该方法可以度量时间序列的变化趋势相似性,具有简洁直观,趋势描述科学,能很好地反映时间序列... 时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,通过对时间序列的变化趋势符号化,定以趋势距离,提出新的时间序列相似性度量方法—SMVT。该方法可以度量时间序列的变化趋势相似性,具有简洁直观,趋势描述科学,能很好地反映时间序列的整体变化趋势的特点。通过新的相似性度量方法对时间序列进行聚类计算,实验结果表明,该方法能够有效地从变化趋势的角度度量时间序列间的相似性,具有较好的实用性和良好的应用前景。 展开更多

关键词 时间序列 数据挖掘 变化趋势 相似性度量 趋势距离

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时间序列的层次分段及相似性度量 被引量：3

9

作者 张海涛 李志华 +1 位作者 孙雅 张华伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期147-151,共5页

时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,为数据挖掘任务的效率和准确度提供可靠的保障。提出一种时间序列的层次分段及相似性度量方法,方法首先识别时间序列中的极值点,依据极值点的特征对时间序列进行分层次分段,并以此为... 时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,为数据挖掘任务的效率和准确度提供可靠的保障。提出一种时间序列的层次分段及相似性度量方法,方法首先识别时间序列中的极值点,依据极值点的特征对时间序列进行分层次分段,并以此为基础,通过定义新的距离公式来度量时间序列间的相似性。使用新提出的相似性度量方法对时间序列进行聚类计算,实验结果表明,该方法能够有效地度量时间序列间的相似性,聚类效果明显,具有较好的实用性和良好的应用前景。 展开更多

关键词 时间序列 极值点 分层次分段 相似性度量

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基于节点竞争力的网络分簇拓扑控制算法 被引量：1

10

作者 尹熙 李志华 +1 位作者 孙雅 张华伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第8期79-84,共6页

通过提出节点竞争力的新定义和研究网络分簇拓扑控制过程中簇头选择的新策略,提出了一种基于节点竞争力的网络分簇拓扑控制算法APBCS。该算法以节点剩余能量的比值、节点之间的距离和邻居节点的密度作为竞争簇头的参数,采用分环的方式... 通过提出节点竞争力的新定义和研究网络分簇拓扑控制过程中簇头选择的新策略,提出了一种基于节点竞争力的网络分簇拓扑控制算法APBCS。该算法以节点剩余能量的比值、节点之间的距离和邻居节点的密度作为竞争簇头的参数,采用分环的方式实现簇头间的多跳通信。仿真实验表明,APBCS算法与LEACH算法相比较分簇更均匀,簇头选择更合理,第一个死亡节点出现时间推迟了92%,与EBAPC算法相比较,第一个死亡节点出现时间推迟了4.6%,说明比较显著地延长了网络生命周期。 展开更多

关键词 无线传感网 分簇网络拓扑控制算法 邻居节点密度 节点竞争力

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基于环的节点非均匀分布分簇算法 被引量：1

11

作者 孙超 彭力 朱雪芳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期1527-1531,共5页

针对无线传感器网络(WSN)中基于环的节点非均匀分布网络模型下的能量空洞问题,提出了一种基于环的节点非均匀分布分簇算法(RCANND)。该算法在节点非均匀分布的网络模型下,通过每环的能耗最小化,计算每一环的最优簇首数;通过节点剩余能... 针对无线传感器网络(WSN)中基于环的节点非均匀分布网络模型下的能量空洞问题,提出了一种基于环的节点非均匀分布分簇算法(RCANND)。该算法在节点非均匀分布的网络模型下,通过每环的能耗最小化,计算每一环的最优簇首数;通过节点剩余能量、距基站距离以及与邻居节点的平均距离计算簇首选择度。在簇内以簇首选择度序列表进行簇首轮转,降低分簇次数,提高网络能量的利用效率。对提出的算法进行仿真对比实验,仿真结果表明,相同半径、不同分布模型下节点的平均能耗波动很小;相同分布模型、不同半径下节点的平均能耗波动也不明显。以网络中50%节点存活作为网络生命周期,在节点非均匀分布情况下,所提算法的网络生命周期比混合能量高效分布式不等分簇算法(UHEED)和轮转的混合能量高效分布式不等分簇算法(RUHEED)分别提高约18.1%和11.5%;在节点均匀分布模型下,所提算法的网络生命周期比基于分环的能量高效无线传感器网络分簇路由(RECR)协议提高约6.4%。所提算法有效均衡了不同分布模型下的能耗,有效延长了网络生命周期。 展开更多

关键词 非均匀分布 分环 分簇 能量空洞 无线传感器网络

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一种面向隐私保护的密文检索算法

12

作者 陈超群 李志华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S2期346-351,共6页

针对移动云计算环境下数据外包所带来的安全问题,为了保证数据的安全性和密文检索的效率,通过改进传统的密文检索结构,增加私有云索引服务器以实现索引文件与密文文件的存储分离,并在此基础上提出了一种面向隐私保护的密文检索算法。考... 针对移动云计算环境下数据外包所带来的安全问题,为了保证数据的安全性和密文检索的效率,通过改进传统的密文检索结构,增加私有云索引服务器以实现索引文件与密文文件的存储分离,并在此基础上提出了一种面向隐私保护的密文检索算法。考虑到移动设备的弱计算能力,算法采用对称可搜索加密的方式以减少计算开销,并以Trie树作为索引结构以提高检索效率,同时支持对检索结果排序。理论分析与实验结果表明,该算法能够实现对用户的隐私保护,并具有较好的存储空间和检索时间的性能。 展开更多

关键词 云计算 密文检索 隐私保护 可搜索加密 TRIE树

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基于能量等级的分簇拓扑控制算法 被引量：9

13

作者 李朋飞 李志华 +2 位作者 尹熙 孙雅 张华伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第3期96-99,共4页

针对无线传感器网络中节点能耗不均匀和节点容易过早死亡的问题,提出了基于能量等级的分簇拓扑控制算法ELBC和多跳M-ELBC算法。通过在簇头选择策略中引入能量等级的概念并考虑基站位置影响,上述算法根据网络的整体能量状况动态调节各因... 针对无线传感器网络中节点能耗不均匀和节点容易过早死亡的问题,提出了基于能量等级的分簇拓扑控制算法ELBC和多跳M-ELBC算法。通过在簇头选择策略中引入能量等级的概念并考虑基站位置影响,上述算法根据网络的整体能量状况动态调节各因素在簇头选择过程中的权重,来有效地保证簇头的合理分布,均衡能量消耗;同时根据节点剩余能量对偏向参数进行优化,来提升高能量节点在簇头竞争中的竞争力,避免低能量节点过早死亡。仿真结果表明,ELBC和M-ELBC算法能够有效地推迟死亡节点的出现时间,均衡节点能耗,延长网络生存时间。 展开更多

关键词 分簇拓扑控制 EBAPC算法 ELBC算法 M-ELBC算法

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基于L1与TV正则化的改进图像重建算法 被引量：5

14

作者 徐敏达 李志华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第12期210-216,共7页

针对不完全投影数据图像重建中出现伪影和噪点的问题,提出了L1与TV同时进行正则化的图像重建模型。基于该重建模型,通过将Bregman迭代和TV软阈值滤波相结合,进一步提出了一种图像重建算法。该算法首先将投影数据通过优化的Bregman迭代... 针对不完全投影数据图像重建中出现伪影和噪点的问题,提出了L1与TV同时进行正则化的图像重建模型。基于该重建模型,通过将Bregman迭代和TV软阈值滤波相结合,进一步提出了一种图像重建算法。该算法首先将投影数据通过优化的Bregman迭代算法进行初步重建,然后使用TV软阈值滤波对改造的全变分模型进行二次重建,最后判断是否满足设定的收敛阈值,若满足则结束重建,输出重建图像,否则重复进行上述两步操作,直至迭代完成。实验采用不添加噪声的Shepp-Logan模型与添加噪声的Abdomen模型来验证算法的有效性,证明了所提出的算法在视觉上均优于ART,LSQR,LSQT-STF,BTV等典型的图像重建算法,同时通过多项评价指标对比表明所提出的算法有明显优势。实验结果表明,所提算法在图像重建中能够有效去除条形伪影并保护图像细节,同时具有良好的抗噪性。 展开更多

关键词 图像迭代重建 L1正则化 Bregman迭代 TV软阈值

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图像特征抽取的MDNIB2DPCA方法 被引量：4

15

作者 万倬 朱嘉钢 陆晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期177-183,共7页

在多方向二维主成分分析法MD2DPCA和无迭代双边二维主成分分析(NIB2DPCA)的基础上,提出了多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA)的特征抽取新方法。该方法可以对图像矩阵在多个方向上进行特征抽取,与MD2DPCA方法相比也提高了特征... 在多方向二维主成分分析法MD2DPCA和无迭代双边二维主成分分析(NIB2DPCA)的基础上,提出了多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA)的特征抽取新方法。该方法可以对图像矩阵在多个方向上进行特征抽取,与MD2DPCA方法相比也提高了特征抽取速度。在灰度人脸图像库上的对比实验表明,所提的方法可以提高灰度图像识别率两个百分点以上;进一步地,在基于NIB2DPCA的彩色图像识别方法的基础上,提出了将所提的MDNIB2DPCA替换NIB2DPCA的彩色图像处理的新方法。在彩色人脸库上的对比实验表明,所提方法的识别正确率也可提高约一个百分点。 展开更多

关键词 彩色人脸识别 二维主成分分析法(2DPCA) 多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA) 分数等级融合 特征抽取

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奇异Lur’e网络的自适应牵制聚类同步控制 被引量：3

16

作者 汤泽 轩德利 +1 位作者 王艳 纪志成 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2107-2114,共8页

本文分别研究了由奇异和非奇异Lur’e系统组成的具有多种耦合方式时滞复杂动态网络的聚类同步问题.通过设计一类牵制反馈控制器,仅控制当前聚类中与其他聚类有直接连接的Lur’e系统,从而有效减少控制器个数同时降低控制成本.考虑到网络... 本文分别研究了由奇异和非奇异Lur’e系统组成的具有多种耦合方式时滞复杂动态网络的聚类同步问题.通过设计一类牵制反馈控制器,仅控制当前聚类中与其他聚类有直接连接的Lur’e系统,从而有效减少控制器个数同时降低控制成本.考虑到网络具有多种耦合方式,本文合理构造Lyapunov泛函,并有效利用扇形条件、非线性函数类概念、S–过程以及Lyapunov稳定性定理等方法,分别给出奇异和非奇异Lur’e动态网络实现聚类同步的判定条件.此外,为有效节省控制成本,针对控制强度设计一类自适应更新定律,从而得到网络实现聚类同步的最优控制强度.最后,为了验证所得聚类同步判定条件和控制器的有效性,对一类典型Lur’e网络聚类同步问题进行了数值仿真. 展开更多

关键词 复杂网络 聚类同步 Lur’e系统 S–过程 自适应控制 牵制控制

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基于负载不确定性的虚拟机整合方法 被引量：3

17

作者 李双俐 李志华 +1 位作者 喻新荣 闫成雨 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第6期1658-1664,共7页

物理主机工作负载的不确定性容易造成物理主机过载和资源利用率低,从而影响数据中心的能源消耗和服务质量。针对该问题,通过分析物理主机的工作负载记录与虚拟机资源请求的历史数据,提出了基于负载不确定性的虚拟机整合(WU-VMC)方法。... 物理主机工作负载的不确定性容易造成物理主机过载和资源利用率低,从而影响数据中心的能源消耗和服务质量。针对该问题,通过分析物理主机的工作负载记录与虚拟机资源请求的历史数据,提出了基于负载不确定性的虚拟机整合(WU-VMC)方法。为了稳定云数据中心各主机的工作负载,该方法首先利用虚拟机的资源请求拟合物理主机工作负载,并利用梯度下降方法计算虚拟机与物理主机的虚拟机匹配度;然后,利用匹配度进行虚拟机整合,从而解决负载不确定造成的能耗增加和服务质量下降等问题。仿真实验结果表明,WU-VMC方法降低了数据中心的能源消耗,减少了虚拟机迁移次数,提高了数据中心的资源利用率及服务质量。 展开更多

关键词 云计算 数据中心 虚拟机整合 稳定负载 梯度下降

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小空间占用的快速彩色图像特征抽取方法 被引量：3

18

作者 罗婵娟 朱嘉钢 陆晓 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第10期2827-2831,共5页

为了有效降低已有彩色图像特征抽取算法的空间占用,使得这类算法可以适用于仅有有限计算能力和计算空间的计算环境,提出了一种小空间占用的快速彩色图像特征抽取方法。此方法首先用无迭代双边二维主成分分析方法 NIB2DPCA对彩色图像的R... 为了有效降低已有彩色图像特征抽取算法的空间占用,使得这类算法可以适用于仅有有限计算能力和计算空间的计算环境,提出了一种小空间占用的快速彩色图像特征抽取方法。此方法首先用无迭代双边二维主成分分析方法 NIB2DPCA对彩色图像的R、G、B三个通道分别做特征抽取;然后把抽取到的三个特征矩阵重构为一个二维矩阵;接着用NIB2DPCA对此二维矩阵抽取特征得到最终的分类特征矩阵。最后用最近邻分类器验证提出方法的有效性。在CVL和FEI人脸库上的大量实验表明,提出的方法采用两次特征抽取方法对彩色图像的信息进行了有效的压缩从而使计算过程中占用的内存空间减小了两个数量级以上,由此导致了计算时间的缩短,计算速度的提高;而且识别率还有所提高。 展开更多

关键词 彩色图像识别 特征抽取 无迭代双边二维主成分分析 二维主成分分析 主成分分析

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基于互信息的分类属性数据特征选择算法 被引量：3

19

作者 顾文强 李志华 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第16期135-139,共5页

提出了一种针对分类属性数据特征选择的新算法。通过给出一种能够直接评价分类属性数据特征选择的评价函数新定义,重新构造能实现分类属性数据信息量、条件互信息、特征之间依赖度定义的计算公式,并在此基础上,提出了一种基于互信息较... 提出了一种针对分类属性数据特征选择的新算法。通过给出一种能够直接评价分类属性数据特征选择的评价函数新定义,重新构造能实现分类属性数据信息量、条件互信息、特征之间依赖度定义的计算公式,并在此基础上,提出了一种基于互信息较大相关、较小冗余的特征选择(MRLR)算法。MRLR算法在特征选择时不仅考虑了特征与类标签之间的相关性,而且还考虑了特征之间的冗余性。大量的仿真实验表明,MRLR算法在针对分类属性数据的特征选择时,能获得冗余度小且更具代表性的特征子集,具有较好的高效性和稳定性。 展开更多

关键词 分类属性数据 特征选择 互信息

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基于能量的EBAPC分簇网络拓扑控制算法 被引量：2

20

作者 崔可想 李志华 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第23期104-108,共5页

低功耗自适应集簇分层型协议LEACH算法对簇头的选择具有随机性,并且没有综合考虑节点的剩余能量、分布位置。为此,提出一种基于能量的仿射传播聚类EBAPC分簇拓扑控制算法。对适应度因子重新进行定义,借鉴仿射传播AP聚类算法中聚类中心... 低功耗自适应集簇分层型协议LEACH算法对簇头的选择具有随机性,并且没有综合考虑节点的剩余能量、分布位置。为此,提出一种基于能量的仿射传播聚类EBAPC分簇拓扑控制算法。对适应度因子重新进行定义,借鉴仿射传播AP聚类算法中聚类中心的选择策略,簇头选择综合考虑无线传感器网络节点的剩余能量和节点之间的距离因素。仿真实验结果表明,EBAPC算法较LEACH算法分簇更均匀,簇头选择更合理,网络中能量的消耗更均衡,从而延长网络寿命。 展开更多

关键词 无线传感器网络 分簇拓扑控制 分簇 LEACH算法 EBAPC算法 适应度因子

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