oalib

Publish in OALib Journal

ISSN: 2333-9721

APC: Only $99

Submit

Any time

2019 ( 46 )

2018 ( 780 )

2017 ( 809 )

2016 ( 808 )

Custom range...

Search Results: 1 - 10 of 39553 matches for " 夏士雄 "
All listed articles are free for downloading (OA Articles)
Page 1 /39553
Display every page Item
一种无限长时间序列的分段线性拟合算法
闫秋艳,
电子学报 , 2010,
Abstract: 时间序列的分段线性拟合(PiecewiseLinearFitting,简称PLF)是指用K条首尾相邻的线段近似表示长度为L的时间序列。传统的PLF算法依赖于L及领域知识,当L为无穷大时不再适用。本文提出了一种无限长时间序列的分段线性拟合(InfiniteTimeeries_PiecewiceLinearFitting,简称ITS_PLF)算法,该算法根据关键点保持时间段的统计特性,确定选择关键点的区间范围;若某点的保持时间段不在区间范围,则根据连续三个时间数据之间的夹角与筛选角度之间的关系判断其成为关键点的可能性。实验表明,ITS_PLF算法的执行不依赖于L及领域知识,可以有效识别关键点,并可根据数据压缩率的变化实现自适应拟合。
wsn中能量有效的分层协作覆盖模型
杨勇?,,周勇?
软件学报 , 2012, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2012.04173
Abstract: 针对传统网络覆盖模型仅以区域覆盖率作为评价标准,而未考察不同覆盖模型下节点能量有效性问题,在协作覆盖模型的基础上,提出了能量有效的分层协作覆盖模型eehccm(energyefficienthierarchicalcollaborationcoveragemodel),并应用蚁群优化算法进行求解.该模型通过对目标区域进行分层,并优化各个层内的节点数目来实现节点能量的能耗均衡.提出了基于分层协作覆盖模型的启发式因子和全覆盖条件下节点数量的上下限的计算方法.通过matlab仿真实验,其结果表明,应用eehccm模型实现目标区域节点的部署,在同等覆盖能力下,网络的生存时间可以得到较大的提升,与传统的覆盖算法相比,更适用于实际的节点部署.
基于语义描述与优化的网络性能数据聚类方法
姜大庆,周勇,
计算机应用 , 2012,
Abstract: ?为了从多源复杂的网络性能数据中挖掘有用模式以提高网络服务质量,研究了基于本体的网络性能监测数据聚类分析方法。阐述了网络性能监测数据的语义描述方法,提出基于语义和属性数据相融合的网络性能数据相似性度量模型,并给出基于改进k-means的njw谱聚类算法。通过在uci数据集和校园网性能监测数据集上的实验表明,本文所提方法较相关比对方法具有更高的聚类准确性和区分度。
类不均衡的半监督高斯过程分类算法
战国,,蔡世玉,万玲
通信学报 , 2013,
Abstract: ?针对传统的监督学习方法难以解决真实数据集标记信息少、训练样本集中存在类不均衡的问题,提出了类不均衡的半监督高斯过程分类算法。算法引入自训练的半监督学习思想,结合高斯过程分类算法计算后验概率,向未标记数据中注入类标记以获得更多准确可信的标记数据,使得训练样本的类分布相对平衡,分类器自适应优化以获得较好的分类效果。实验结果表明,在类不均衡的训练样本及标记信息过少的情况下,该算法通过自训练分类器获得了有效标记,使分类精度得到了有效提高,为解决类不均衡数据分类提供了一个新的思路。
基于二分图的故障规则匹配优化算法
牛强,,胡祖辉
控制与决策 , 2011,
Abstract: 针对传统的基于相似度的故障规则匹配方法中未考虑输入条件与规则前件的整体匹配程度问题,采用二分图最优匹配方法对匹配过程进行优化,提出一种基于二分图的故障规则匹配优化算法,并将其应用于故障诊断推理.实例分析表明,与其他相似度匹配算法相比,所提出的方法有效提高了规则匹配的准确率,而且降低了时间消耗.
Lp范数约束下的最大化L1范数主成分分析
梁志贞,李勇,,周勇
模式识别与人工智能 , 2013,
Abstract: 针对主成分分析在处理污染数据时的敏感性且其投影向量非稀疏的特性,提出一种鲁棒主成分分析的优化模型。该模型的目标函数采用L1范数且投影向量受Lp范数约束。范数约束下的主成分分析算法被用来求解该模型且其理论分析表明该算法可取得局部最优解。另外把核函数嵌入到线性模型并给出核方案。通过在UCI数据集和人脸库上的实验表明该算法的可行性和有效性。
基于样本加权的可能性模糊聚类算法
刘兵,,周勇,韩旭东
电子学报 , 2012, DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.02.026
Abstract: 可能性模糊聚类算法解决了噪音敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个待分析样本对聚类的贡献相同,导致离群点或噪声点对算法的干扰较强,算法迭代次数过大.为此,提出一种基于样本加权的可能性模糊聚类算法,新算法具有更快的收敛速度,对标准数据集和人工数据集加噪后的测试结果表明,该算法具有更强的鲁棒性,在有效降低时间复杂度的同时能够取得较好的聚类准确率.
免疫粒子群算法及其在矿井提升机故障诊断中的应用
汪楚娇,,牛强
电子学报 , 2010,
Abstract: 基于人工免疫系统的故障诊断方法是人工智能领域发展起来的一个十分活跃的分支.为了提高免疫算法在矿井提升机故障诊断系统中的执行效率,通过对诊断问题进行更精确的建模和分析,提出了将免疫模型和离散粒子群进化算法相结合的提升机系统的故障诊断方法.该方法在免疫形态空间中采用核主元形式的相似性度量,解决了传统距离判别函数法在故障诊断中存在误差较大等问题.仿真结果表明,该方法能够适应诊断过程中出现的不确定性,并实现多故障诊断.
基于结构相似度的轨迹聚类算法
袁冠,,张磊,周勇
通信学报 , 2011,
Abstract: ?针对目前轨迹数据聚类直接以整条轨迹数据作为基本单元,导致聚类效果降低的问题,提出了基于结构相似度的轨迹聚类算法。算法引入轨迹结构的概念,并给出结构相似度计算函数来分析轨迹内外部特征。首先根据转角将轨迹划分成若干轨迹段,然后通过计算轨迹段的结构相似度来判断轨迹的匹配程度,进而完成轨迹聚类。真实数据的实验结果表明:该算法较其他同类算法分析轨迹更全面、效率更高;可以通过不同参数灵活调整特征的敏感度,聚类结果更具有实际意义。
基于类别重要度的mimlboost改进算法
郝宁,,牛强,赵志军
计算机应用 , 2015,
Abstract: ?针对多示例多标记学习算法mimlboost中退化过程造成的类别不平衡问题,运用人工降采样思想,引入类别重要度,提出一种改进的基于类别标记评估的退化方法.该方法通过对示例空间中的示例包进行聚类,把标记空间中的标记量化到聚类簇上,再以聚类簇为单位,利用tf-idf算法对每个类别标记进行重要度评估和筛选,去除重要度低的标记,并将簇中的示例包与其余的类别标记拼接起来,以此来减少大类样本的出现,完成多示例多标记样本向多示例单标记样本的转化.在自然数据集上进行了实验,实验结果发现,改进算法的性能整体上优于原算法,尤其在hammingloss、coverage、rankingloss三个评测指标上尤为明显,说明所提算法能够有效降低分类的出错率,提高算法的精度和分类效率.
Page 1 /39553
Display every page Item


Home
Copyright © 2008-2017 Open Access Library. All rights reserved.