资源类型

期刊论文 562

年份

2024 1

2023 53

2022 62

2021 55

2020 36

2019 32

2018 37

2017 52

2016 31

2015 9

2014 8

2013 7

2012 10

2011 7

2010 10

2009 9

2008 15

2007 20

2006 28

2005 19

展开 ︾

关键词

遗传算法 21

神经网络 7

人工智能 6

优化 4

可持续发展 3

算法 3

BP算法 2

Bent函数 2

COVID-19 2

GM(1 2

HY-2 2

Maradbcm算法 2

卫星 2

多输入多输出 2

平均功率 2

强化学习 2

液压提升机 2

类器官 2

粒子群优化算法 2

展开 ︾

检索范围:

排序: 展示方式:

一适用于超手写汉字识别的新改型Adaboost算法

丁晓青,付强

《中国工程科学》 2009年 第11卷 第10期   页码 19-24

摘要:

提出一种适用于超手写汉字识别的新改型Adaboost算法,采用基于描述性模型的分类器(modified quadratic discriminantfunction,MQDF)作为Adaboost基元分类器,可直接进行分类,无需将问题转化为多个两问题处理,其训练复杂度大大低于已有的Adaboost算法算法提出根据广义置信度更新样本权重,实验证明这种算法适用于大规模分类问题。为了降低算法的识别复杂度,提出从所有训练后得到的Adaboost基元分类器组中选择一个最优的基元分类器作为最终分类器的方法进行删减。在HCL2000及THOCR-HCD数据集上进行实验证明,所提改型Adaboost算法提高了识别率的有效性,该算法的相对错误率比现有最优算法分别下降了14.3 %,8.1 %和19.5 %。

关键词: Adaboost算法     手写汉字识别     广义置信度     改进的二次鉴别函数    

基于沃尔什特征的增强型AdaBoost 人脸快速检测算法

郭志波,杨静宇,刘华军,严云洋

《中国工程科学》 2008年 第10卷 第7期   页码 125-131

摘要:

提出一种基于沃尔什特征的增强型AdaBoost 人脸快速检测算法,不仅具有很快的训练速度,而且利 用较少的非人脸样本进行训练就可以达到较好的检测效果然后提出一种双阈值增强型AdaBoost 算法,其中双阈 值的快速搜索方法大大节约了训练时间,并且在训练Cascaded 检测器过程中,前层分类器的训练结果对后层 分类器的训练具有指导作用,加强了总体检测器的性能最后,使用该算法训练的检测器对MIT+CMU 人脸测试库进行了测试,结果表明 该方法在训练速度、测试精度、检测时间等方面都优于相应的方法。

关键词: 沃尔什特征     增强型AdaBoost     Cascaded 型检测器     人脸检测    

TIE算法:一种用于处理演化数据的聚分层分类法生成技术上层算法 None

Rabia IRFAN, Sharifullah KHAN, Kashif RAJPOOT, Ali Mustafa QAMAR

《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第6期   页码 763-782 doi: 10.1631/FITEE.1700517

摘要: 提出一种新颖的分类增量进化(TIE)算法,用于处理随时间演变的数据。TIE是一种现有聚分层分类法生成技术的上层算法,它允许现有分类法增量地演进。在计算机领域的研究论文中对该算法进行了评估。结果表明,与从头再生分类法相比,随数据演化的分类法生成算法耗时非常短,且在单位时间下性能更佳。

关键词: 分类法;聚算法;信息科学;知识管理;机器学习    

基于最大间隔的贝叶斯分类器 Article

Tao-cheng HU,Jin-hui YU

《信息与电子工程前沿(英文)》 2016年 第17卷 第10期   页码 973-981 doi: 10.1631/FITEE.1601078

摘要: 通过凸分析和概率语义分析,我们设计了高效的在线算法,与经典情形的最大不同在于这个算法使用聚集而非平均化处理梯度。实验证明了我们的算法具有很好的泛化性能和收敛速度。

关键词: 学习;最大间隔学习;在线算法    

面向不平衡学习的一对海林格距离决策树研究 Research Articles

董明刚1,2,刘明1,2,敬超1,2,3

《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第2期   页码 278-290 doi: 10.1631/FITEE.2000417

摘要: 由于传统机器学习方法对偏斜分布很敏感,且未考虑不平衡问题的特点,偏斜分布对机器学习算法来说是一个巨大挑战。为解决这一问题,提出一种新的基于一对的海林格距离(OAHD)决策树分割准则。首先,将一对多思想集成到OAHD的海林格距离计算过程中,从而对海林格距离决策树进行扩展,使其能解决不平衡问题。其次,针对不平衡问题,考虑了不同类的分布和数量,设计了改进的基尼系数。实验结果表明,与其他5种常用决策树相比,OAHD在精度、F值,和类别接收者操作特征曲线下面积(MAUC)上有显著优势。

关键词: 决策树;不平衡学习;节点划分准则;海林格距离;一对技术    

基于GPU的密度峰值并行聚算法 Article

Ke-shi GE, Hua-you SU, Dong-sheng LI, Xi-cheng LU

《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第7期   页码 915-927 doi: 10.1631/FITEE.1601786

摘要: 基于密度峰值的聚方法DP (density peak)由于其新颖有效的特点而广泛应用于科学研究。然而,当确定集群中心时,DP会对每对数据点操作多次,从而导致较高的计算复杂度。在本文中,我们提出了一种基于GPU (graphics processing unit)的高效并行密度峰值算法。我们分析密度峰值聚算法的原理来研究其计算瓶颈,并评估其并行的潜力。根据分析,我们提出了CUDA-DP (compute unified device architecture-DP),一种针对GPU架构的高效并行密度峰值聚算法,并用CUDA实现了这种并行方法。

关键词: GPU;密度峰值;聚;并行计算    

鲁棒的极大熵聚算法RMEC及其例外点标识

邓赵红,王士同,吴锡生,胡德文

《中国工程科学》 2004年 第6卷 第9期   页码 38-45

摘要:

针对极大熵聚算法MEC(maximum entropy clustering)对例外点(outliers)较敏感和不能标识例外点的缺陷,提出了一种改进的极大熵聚算法RMEC(robust maximum该算法的基本思想是通过引入Vapnik's ε-不敏感损失函数和权重因子重新构建目标函数,并利用优化理论推导出新的学习公式。RMEC算法不但对例外点较之MEC算法有更好的鲁棒性,而且还能有效地利用学习后的权重因子标识出数据集中存在的例外点。仿真试验结果亦表明了RMEC算法的上述优点。

关键词:         鲁棒性     例外点     ε-不敏感损失函数     权重因子    

基于层次的K-means初始化算法

汤九斌,陆建峰,唐振民,杨静宇

《中国工程科学》 2007年 第9卷 第11期   页码 74-79

摘要:

K-means算法是一种常用的聚算法,但是聚中心的初始化是其中的一个难点。笔者提出了一个基于层次思想的初始化方法。一般聚问题均可看作加权聚,通过层层抽样减少数据量,然后采用自顶向下的方式,从抽样结束层到原始数据层,每层都进行聚,其中每层初始聚中心均通过对上层聚中心进行换算得到,重复该过程直到原始数据层,可得原始数据层的初始聚中心模拟数据和真实数据的实验结果均显示基于层次抽样初始化的K-means算法不仅收敛速度快、聚质量高,而且对噪声不敏感,其性能明显优于现有的相关算法

关键词: 层次技术     初始聚中心     加权数据     K平均聚    

考虑非对称情形的一拣选问题的改进LK算法求解

田伟,田国会,张攀,李晓磊

《中国工程科学》 2004年 第6卷 第11期   页码 47-52

摘要:

分析并推证出单巷道固定货架的拣选优化问题可归结于对称或非对称旅行售货商问题,研究了一种新型的改进LinKernighan (LK)算法,并将其应用于固定货架的货物拣选优化过程中。实验仿真结果表明,用该算法能降低固定货架对称和非对称拣选优化时间和空间计算的复杂度,快速、稳定地找出最优解,满足了多次作业时待拣选货物数目变动范围较大的要求。

关键词: 自动化立体仓库     固定货架     拣选优化     LK算法    

A-STC:一种基于拍卖的机器人协同螺旋生成树覆盖运动规划方法 Research Article

Guan-qiang GAO, Bin XIN

《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第1期   页码 18-31 doi: 10.1631/FITEE.1800551

摘要: 机器人覆盖运动规划问题是机器人领域常见问题,要求任务区域内每个点都被机器人传感器或者执行器覆盖一次。提出一种新的有效离线运动规划方法,即基于拍卖的螺旋生成树覆盖(A-STC)算法,解决机器人覆盖运动规划问题。首先,将布局空间分解为机器人最小覆盖半径两倍的大栅格。其次,A-STC算法采用拍卖机制构造每个机器人的生成树。在该拍卖机制下,每个机器人都可成为拍卖机器人和竞价机器人。拍卖机器人通过启发式规则从自身生成树的邻居节点中选择一个节点作为拍卖物品。计算实验证明了A-STC算法和运动轨迹估计方法的有效性。将提出的算法与前沿算法进行比较,结果显示,所提运动规划方法运行时间和计算结果在大规模算例上具有明显优势。

关键词: 覆盖运动规划;机器人系统;拍卖算法;螺旋生成树覆盖算法    

电动汽车锂电池模块设计中相似性能电池聚的综合方法 Article

李伟, 陈思琦, 彭雄斌, 肖蜜, 高亮, Akhil Garg, 包能胜

《工程(英文)》 2019年 第5卷 第4期   页码 795-802 doi: 10.1016/j.eng.2019.07.005

摘要: 为解决这一问题,本工作采用实验和数值方法对性能相似的电池进行了全面的聚研究,从而得到了电化学性能更好的电池模块。首先通过模块拆解实验来测量电池性能参数,并基于k-均值聚与支持向量聚算法设计电池模块,每个模块均由12块电池组成。然后在风冷条件下测量一定时间内电池模块的实际温升,验证聚设计的效果。研究发现第三(支持向量聚)电池模块的性能最佳,充放电最高观测温度为32 ℃。相比之下,其他电池模块的最高温度值要更高:第一(厂家原装)电池模块为40 ℃,第二(厂家原装)电池模块为36 ℃,以及第四(k-均值聚)电池模块为35 ℃。

关键词: 算法     电池模块     均衡     电动汽车    

模式识别技术在泥浆浓度反演中的应用

李德军,吕艳华,王润田

《中国工程科学》 2007年 第9卷 第5期   页码 81-84

摘要: 通过模式识别技术,利用聚算法,对数据 进行分类、归类处理,能有效的地提高反演的准确度。

关键词: 模式识别     最近邻法     算法     泥浆浓度    

基于迭代方法的联合压缩感知与相位修正站外辐射源雷达成像算法研究 None

Jue WANG, Jun WANG

《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第4期   页码 557-568 doi: 10.1631/FITEE.1601423

摘要: 受限于机会照射源信号通常为窄带信号,站外辐射源雷达成像系统分辨率通常较低。另外,由于跟踪系统精度影响及站址测量过程中存在测量误差,系统成像质量会严重下降。为提高站外辐射源雷达成像系统成像性能,开展了基于层析成像原理的高分辨外辐射源雷达成像算法研究。进一步,将压缩感知技术应用于外辐射源雷达成像系统中,以改善系统成像分辨力。

关键词: 站外辐射源雷达;压缩感知;相位修正;定点迭代技术    

边信道攻击和学习向量量化 Article

Ehsan SAEEDI, Yinan KONG, Md. Selim HOSSAIN

《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第4期   页码 511-518 doi: 10.1631/FITEE.1500460

摘要: 尽管加密算法已得到改进,加密系统的安全性仍然是密码系统设计者关注的重点。边信道攻击可利用加密系统的物理漏洞来获取秘密信息。目前提出的多种边信道信息分析方法中,机器学习被认为是一种有前景的方法。LVQ作为分类器的主要特点是它具有学习复杂非线性输入-输出关系、使用顺序训练程序和适应数据的能力。实验结果表明基于LVQ的分类是边信道数据表征的强大且有前景的方法。

关键词: 边信道攻击;椭圆曲线加密;分类;学习向量量化    

一种融合特征聚与神经网络的PM2.5小时浓度预测新模型及其在中国城市的应用 Article

刘辉, 龙治豪, 段铸, 施惠鹏

《工程(英文)》 2020年 第6卷 第8期   页码 944-956 doi: 10.1016/j.eng.2020.05.009

摘要: 本文提出一种改进的PM2.5浓度多步预测模型,即特征聚分解(MCD)-回声状态网络(ESN)-粒子群优化(PSO)混合模型。该模型包括分解预测部分和优化预测部分。在分解部分,提出了一种由粗糙集属性约简(RSAR)、k均值聚(KC)和经验小波变换(EWT)组成的MCD方法进行特征选择和数据分类。在MCD方法中,采用RSAR算法选择重要的空气污染物变量,使用KC算法对所得变量进行聚,利用EWT算法将PM2.5浓度序列的聚结果分解为多个子层。在优化预测部分,为每个分解层分别建立ESN多步预测器,利用粒子群算法对ESN的初始参数进行优化。利用我国4个不同城市的真实PM2.5浓度数据,验证了所提出模型的有效性。

关键词: PM2.52.5浓度预测     PM2.52.5浓度聚     经验小波分解     多步预测    

标题 作者 时间 类型 操作

一适用于超手写汉字识别的新改型Adaboost算法

丁晓青,付强

期刊论文

基于沃尔什特征的增强型AdaBoost 人脸快速检测算法

郭志波,杨静宇,刘华军,严云洋

期刊论文

TIE算法:一种用于处理演化数据的聚分层分类法生成技术上层算法

Rabia IRFAN, Sharifullah KHAN, Kashif RAJPOOT, Ali Mustafa QAMAR

期刊论文

基于最大间隔的贝叶斯分类器

Tao-cheng HU,Jin-hui YU

期刊论文

面向不平衡学习的一对海林格距离决策树研究

董明刚1,2,刘明1,2,敬超1,2,3

期刊论文

基于GPU的密度峰值并行聚算法

Ke-shi GE, Hua-you SU, Dong-sheng LI, Xi-cheng LU

期刊论文

鲁棒的极大熵聚算法RMEC及其例外点标识

邓赵红,王士同,吴锡生,胡德文

期刊论文

基于层次的K-means初始化算法

汤九斌,陆建峰,唐振民,杨静宇

期刊论文

考虑非对称情形的一拣选问题的改进LK算法求解

田伟,田国会,张攀,李晓磊

期刊论文

A-STC:一种基于拍卖的机器人协同螺旋生成树覆盖运动规划方法

Guan-qiang GAO, Bin XIN

期刊论文

电动汽车锂电池模块设计中相似性能电池聚的综合方法

李伟, 陈思琦, 彭雄斌, 肖蜜, 高亮, Akhil Garg, 包能胜

期刊论文

模式识别技术在泥浆浓度反演中的应用

李德军,吕艳华,王润田

期刊论文

基于迭代方法的联合压缩感知与相位修正站外辐射源雷达成像算法研究

Jue WANG, Jun WANG

期刊论文

边信道攻击和学习向量量化

Ehsan SAEEDI, Yinan KONG, Md. Selim HOSSAIN

期刊论文

一种融合特征聚与神经网络的PM2.5小时浓度预测新模型及其在中国城市的应用

刘辉, 龙治豪, 段铸, 施惠鹏

期刊论文