公共文化服务平台

基于信息论方法的分类数据相似性度量被引量：5: 2018年; 两实例的距离或相似性度量在数据挖掘和机器学习中扮演着重要的角色。常用的距离度量方法主要适用于数值数据,针对分类数据,本文提出一种数据驱动的相似性度量方法。该方法利用属性值与类标签的信息,将属性值的类条件概率结合信息论来度量分类数据的相似性。为了与已提出的相似性度量方法作比较,把各度量方法与k最近邻算法结合,对多个分类数据集进行分类,通过十折交叉验证比较结果的错误率。实验表明该度量结合k最近邻方法使分类具有较低的错误率。; 郑碧如吴广潮; 关键词：分类数据

基于混合差分演化的网络入侵检测算法被引量：3: 2017年; 基于机器学习方法的入侵检测算法是目前网络设备检测领域的研究热点.网络入侵检测源数据的多样性是影响机器学习方法在该领域实际应用性能的主要因素.研究通过设计多扰动向量混合差分演化算法,稳定地优化了最小二乘支持向量机模型的关键参数;在不增加测试集检测计算复杂性的前提下,通过最优化参数的方式,提高了最小二乘支持向量机算法入侵检测的精度和稳定性.KDD Cup 99测试集的仿真实验结果显示,所提出的基于混合差分演化的网络入侵检测算法比目前多种同类算法有着更好的平均性能.; 王耀光陈伟权吴镇邦秦勇黄翰; 关键词：网络入侵检测最小二乘支持向量机

基于注意力改进CBAM的农作物病虫害细粒度识别研究被引量：41: 2021年; 预防和控制农作物病虫害是保证作物产量的重要措施。为了提高病虫害识别模型的准确率,对注意力CBAM模块进行改进,提出一种新的混合注意力模块ICBAM。通过通道注意力与空间注意力的并行连接,解决了串行连接两种注意力产生干扰的问题。添加了ICBAM模块的In Res-v2、MobileNet-v2、Le Net、Alex Net、改进Alex Net模型的Top-1(61类)准确率分别达到了86.98%、86.50%、80.97%、84.47%和84.96%,比原模型分别提高了0.51、0.62、1.74、0.53、0.55个百分点。研究表明,提出的并行混合注意力模块ICBAM在病虫害细粒度分类上具有更优的识别效果,且在不同卷积神经网络模型之间拥有良好的泛化性。将ICBAM中通道注意力压缩比调整为32,使添加了ICBAM的MobileNet-v2迁移学习模型的内存缩小至28.3 MB,预测一幅图像平均用时仅为7.19 ms,大大提高了预测响应速度。将该模型部署到移动端小程序上,结果表明,添加了ICBAM模块的模型具有良好的可视化应用效果。; 王美华吴振鑫周祖光; 关键词：农作物病虫害

求解护士分配问题的矩阵编码进化算法: 2015年; 护士分配问题是护理人力资源配置中的一个优化问题,也是计算机科学中的很有挑战性的NP难问题。根据中国实际医院需求日益增加的情况,研究改良了随机规划(SPA)模型,建立了优化的多场景护士分配模型。基于护士与病人的对应关系,设计了0/1矩阵作为算法编码;采用矩阵编码进化算法(EAs with Matrix Coding)框架对矩阵编码进行迭代。基于求同存异的思想,运用随机编码部分介入技术实现了矩阵型染色体的变异算子。实验结果表明,与目前的随机贪心算法、基于Bender's分解的启发式算法和随机扰动遗传算法相比,提出的矩阵编码进化算法在求解护士分配问题时能得到更高质量、更稳定的解;在多场景和多约束前提下,其平均性能优势更加明显。; 李果洪旭东许建黄翰; 关键词：组合优化进化算法矩阵编码

基于整数规划与演化优化混合的护士排班问题求解算法被引量：12: 2015年; 护士排班问题(nurse rostering problem,NRP)是多约束条件下的NP难优化问题,目前大多数算法难以在计算时间和求解质量之间达到较好的平衡。针对此难题,提出一种基于整数规划(integer programming,IP)与演化优化(evolutionary optimization algorithm,EA)混合的一种算法机制,分两步对护士排班问题进行求解。第一步采用IP算法求解简化后的NRP,得到一个高质量的初始解;第二步则在初始解的基础上采用演化算法进一步优化而得到更优的结果。实验结果表明,以中国式护士排班问题为例,对比IP+VNS(variable neighborhood search)和hybrid EA等四类主流算法,IP+EA混合算法能求得更高质量的解。因此,在此类NP难问题的求解上,IP+EA混合算法比其他四类算法具有更明显的优势和效果。; 欧阳骥林伟佳卓晓燕秦勇黄翰; 关键词：混合算法整数规划演化算法

基于BP-RBF神经网络的组合模型预测港口物流需求研究被引量：28: 2019年; 为了准确、高效地预测港口物流需求量,提出一种基于BP-RBF神经网络的组合预测模型.考虑到物流需求的非线性变化特点,在建模过程中首先采用BP与RBF两种神经网络方法分别建立单项预测子模型,然后依据各子模型预测结果赋予不同权重进一步构建加权组合预测模型.再以汕头港为例,通过MATLAB软件对港口物流需求量进行仿真预测.结果表明,组合预测模型较单一预测模型具有更高的预测精度,能有效减少出现较大误差的概率,使预测结果更接近于实际情况,可为港口今后物流发展规划提供参考.; 蔡婉贞黄翰; 关键词：BP神经网络 RBF神经网络

基于平均增益模型的连续型(1+1)进化算法计算时间复杂性分析被引量：1: 2014年; 连续型进化算法的计算时间复杂性分析是进化计算理论研究的一项公开难题,目前相关研究成果较少.针对连续型(1+1)EA,基于适应值差函数提出了平均增益模型及其分析方法,给出了平均计算时间的计算理论,为算法的计算时间复杂性分析提供了依据.在此基础上,研究还选取了学术界关注的球形函数作为研究对象,分别推导了变异步长满足标准正态分布和均匀分布的连续型(1+1)EA在优化球形函数时的平均增益,并估算出了它们的平均计算时间.理论分析说明:1)两种算法的计算时间复杂性都是指数级的;2)在给定相同精度和初始适应值差的前提下,采用均匀分布变异算子的算法其寻优速度优于采用标准正态分布变异算子的算法.进一步地,通过数值实验对理论分析结果进行了验证,结果表明平均增益模型分析是有效的.; 黄翰徐威迪张宇山林智勇郝志峰; 关键词：进化算法

基于邻域差分和协方差信息的单目标进化算法被引量：6: 2018年; 复杂的单目标优化问题是进化计算领域的一个研究热点问题,已有差分进化和协方差进化被认为是处理该问题的较有效方法,其中,差分信息类似于梯度可以有效地指导算法朝着最优解方向搜索,而协方差则是基于统计的方式来生成较优的子代种群.引入了协方差信息对差分算子进行改进,提出了一种基于邻域差分和协方差信息的进化算法(DEA/NC)来处理复杂的单目标优化问题.算法对现有差分算子中通常采用的随机选点或结合当前最优解进行差分的方式进行了分析:当随机选择的差分个体间的差异较大时,差分信息不能作为一种局部的梯度信息来指导算法的搜索;而结合最优解的差分信息又会使得种群朝着当前最优解的方向搜索,导致种群快速地陷入局部最优.基于此,采用了邻域差分的方式来提高差分算子的有效性,同时避免种群的多样性丢失.另外,引入了协方差来度量个体变量间的相关度,并利用相关度来优化差分算子.最后,算法对cec2014中的单目标优化问题进行了测试,并将实验结果与已有较好的差分进化算法进行了比较,实验结果表明了该算法的有效性.; 李学强黄翰郝志峰; 关键词：进化算法差分进化

基于高速公路交通图像的安全带自动识别算法被引量：6: 2014年; 提出一种高速公路上机动车司机和前排乘客系安全带情况的自动识别算法。算法输入源于高速公路交通信息共享与诱导系统中的机动车行驶照片。本文算法利用车牌定位技术、人脸检测技术、安全带识别技术从图像中发现特定的机动车,并对其中司机和前排乘客系安全带事件进行识别,从而判断该图像中的车辆是否有交通违规情况。实验结果表明,本识别算法可行、有效。; 石时需秦勇蔡昭权周剑斌黄翰; 关键词：车牌定位

一种基于压缩矩阵的改进Apriori算法被引量：9: 2018年; 针对Apriori算法需要频繁扫描事务数据库并且会产生大量候选项集的不足,提出一种改进的Apriori算法。采用矩阵压缩的思想,增加了3个向量,分别表示事务矩阵中各行各列1的个数,即事务项目数和项目支持数,以及重复的事务出现次数,从而减小矩阵规模,避免多次扫描数据库。在矩阵运算过程中,对矩阵中事务项目数和项目支持数进行排序并删除不满足条件的项集和非频繁项集,形成新的矩阵结构,提高空间效率。对改进后的算法进行性能分析和试验分析发现,该算法相对于Apriori算法具有更高的效率,同时可以更有效的挖掘出频繁项集。; 刘芳吴广潮; 关键词：关联规则 APRIORI算法频繁项集压缩矩阵

渝B2-20050021-1　渝公网安备 50019002500403号　违法和不良信息举报中心　互联网出版许可证　新出网证(渝)字10号

国家自然科学基金(61370102)

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户反馈

国家自然科学基金(61370102)

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户登录

用户反馈