国家自然科学基金(61175051)
- 作品数：9 被引量：31H指数：3
- 相关作者：姚宏亮王浩丁浩董辉马健更多>>
- 相关机构：合肥工业大学亳州职业技术学院安徽工商职业学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学经济管理更多>>
- 基于标签分组先来先服务的基于标签分组先来先服务的被引量：2
- 2018年
- 为解决射频识别系统中多标签碰撞问题及提高系统性能，在综合分析基于时隙Aloha协议多种防碰撞算法的基础上，提出一种基于标签分组先来先服务的自适应帧时隙Aloha防碰撞算法（TG-FCFSADFSA）.该算法通过对标签分组和先来先服务及帧时隙预约策略，自适应分配成功时隙来快速识别标签，极大地提高了RFID系统性能.MATLAB仿真结果证明：TG-FCFSADFSA算法在标签数量越多识别优势越明显，特别是标签数量超过1000时，该算法比DSFA，GDFSA算法标签吞吐率提高1倍以上，时隙开销降低50%以上，系统识别效率和稳定性明显提高.
- 董辉盛魁马健姚宏亮
- 关键词：射频识别防碰撞
- 多追捕者-单-逃跑者追逃问题实现成功捕获的约束条件被引量：11
- 2012年
- 针对包含有n个追捕者及1个逃跑者的2维平面多机器人追逃问题,对实现成功捕获的约束条件进行了研究.经过理论分析得出:在机器人拥有全局视野的情况下,即使单一逃跑者性能优于每个追捕者,只要满足追捕者与逃跑者的速率比大于sin(π/n),逃跑机器人落在追捕机器人所构成的凸多边形内部且逃跑者和追捕者构成的相邻追-逃阿波罗尼奥斯圆满足两两相交(相切)这2个约束条件,则追捕者通过选择合适的追捕策略就一定可以实现成功抓捕.此外,还给出了在此约束条件下的追捕者和逃跑者的追逃策略.多组仿真实验同样证明了本文提出的约束条件是正确的.
- 方宝富潘启树洪炳镕丁磊蔡则苏
- 关键词：多机器人系统
- 基于能量计算模型的贝叶斯网络股市态势预测算法被引量：2
- 2015年
- 股市技术指标与股市走势之间存在不一致性,导致难以有效预测股市态势.文中通过对技术指标进行能量特性提取和特征融合,提出基于能量计算模型的贝叶斯网络股市态势预测算法.首先从能量角度提取技术指标蕴含的态势信息,给出技术指标能量计算模型及其概率分布,并分析技术指标能量分布的不一致性.然后利用贝叶斯网络对技术指标能量进行特征融合,引入分时状态特征能量,并融合技术指标能量,建立股市态势结构模型.最后基于股市态势与相关特征能量之间的条件概率函数,将能量约束关系引入到支持向量机中进行股市态势预测.选取上海证券综合指数3年的数据进行对比和分析,结果表明文中算法有效提升预测精度.
- 张润梅胡学钢王浩姚宏亮
- 关键词：贝叶斯网络支持向量机
- 基于“AHP&EW融合技术”的多目标决策权重确定方法被引量：3
- 2016年
- 如何科学地确定各目标属性的权重以解决目标间的矛盾性,是多目标决策中的关键性技术问题.针对现有方法存在的不足,科学地加以改进,将熵权法(EW)和层次分析法(AHP)求解权重的中间过程相互融合,提出一种基于"AHP&EW融合技术"的多目标决策权重确定方法;最后,用实际算例验证了新技术具有较高的科学性和良好的实践运用价值.
- 丁浩范生万张磊
- 关键词：多目标决策层次分析法
- 基于模糊结构图的模糊核估计被引量：7
- 2017年
- 图像结构边缘对模糊核估计有重要意义.近年来许多成功的算法都致力从潜在清晰图像中分离出结构边缘形成中间图像,然后用其与模糊图像一起估计模糊核.但是这些算法忽视了从模糊图像中分离出结构边缘对应的部分,导致核估计过程中目标函数的数据项不平衡.针对这一问题,本文利用中间图像和潜在模糊核产生二值模板对模糊图像进行处理,分离出结构边缘对应的部分,并用其修正目标函数.此外本文提出采用L0范数同时约束幅值域和梯度域的正则项,从而缩小核估计的解空间.多个标准测试数据库上实验结果表面,本文算法无论在鲁棒性还是准确性方面均具有更好的效果.
- 方帅刘远东曹洋刘永进
- 关键词：去模糊反卷积模糊核图像复原
- 面向自然语言描述的Web服务组合
- 目前Web服务组合通过服务流程描述语言进行配置,为了使Web服务组合变得更加简便,本文为Web服务组合提供自然语言接口,使普通用户可以运用自然语言描述自己的需求调用和组合Web服务,该方法分析自然语言描述中的控制流和服务...
- 张玉军李心科
- 关键词：自然语言处理语义相似度
- 文献传递
- 基于深度学习和稀疏编码的图像超分辨率重建被引量：1
- 2022年
- 针对基于深度神经网络的图像超分辨率重建技术训练时间长的问题,提出一种基于深度学习和稀疏编码的图像超分辨率重建算法。采用卷积神经网络学习低分辨率图像每一块的深度视觉特征,利用局部约束线性编码的局部平滑稀疏能力对深度特征进行编码;利用字典学习技术学习低分辨率图像和高分辨率图像每一块之间的判别关系字典;通过低分辨率字典和低分辨率图像估计稀疏表示系数,利用该系数实现图像超分辨率的重建。实验结果表明,该算法在视觉效果和评价指标上均获得了较好的超分辨率效果,并且速度较快。
- 谭成兵姚宏亮詹林
- 关键词：卷积神经网络字典学习图像超分辨率图像重建
- 基于C4.5算法分类器的电力客户信用评级模型研究被引量：1
- 2015年
- 电力客户巨额欠费是电力公司面临的一个难题,该文采用C4.5算法分类器对电力系统客户进行信用评级.从电力系统大规模的缴费数据中提取训练样本,利用C4.5算法进行学习得到分类规则,然后将这些规则应用于用电客户的信誉评级,从而更好地管理客户缴费行为,为电力系统的管理运营提供数据支持.实验结果表明,对于不同的指标体系和不同的分类样本,都可以获得较好的分类效果.
- 丁浩
- 关键词：C4.5算法电力客户信用评级
- 基于情景感知的移动电商用户-项目聚类协同过滤推荐算法被引量：1
- 2018年
- 针对移动电商个性化推荐服务领域情景感知应用不足和推荐质量不高的问题,提出一种基于情景感知的移动电商用户-项目聚类推荐算法(UIC-CF).在分析情景感知和传统推荐系统基础上,首先基于用户-项目-情景数据模型,构建用户项目类型偏好矩阵,并对评分矩阵填充优化,然后基于情景相似度对用户和项目进行聚类,以用户的评分矩阵和聚类结果为输入,执行UIC-CF算法完成Top-N项目推荐.基于LDOS-CoMoDa数据集,对UIC-CF算法和其他两种算法的对比实验,结果显示本文给出的算法均方根误差最小,准确率值显著提高,表明UICCF算法不仅有效,且具有进一步优化利用的前景.
- 董辉方晓马健盛魁姚宏亮
- 关键词：情景感知聚类算法协同过滤个性化推荐
- 基于Markov毯分解的抽样近似推理算法被引量：3
- 2013年
- 现有的贝叶斯推理算法不同程度地存在推理精度低或推理时间长的问题.文中提出一种基于Markov毯分解的抽样近似推理算法(LSIA-MB).LSIA-MB算法利用HITON_MB算法寻找查询结点的Markov毯,进而利用动态规划方法学习边的后验概率,确定变量之间的因果关系,获得一个关于查询结点的Markov局部网络模型.最后,在Markov局部模型上执行Gibbs Sampling.通过对Markov局部模型的抽样,极大降低推理的计算维数.同时,由于Markov局部网络模型包含与目标结点相关的完整信息,从而保证局部抽样推理的精度.算法分析和在标准Alarm网的实验结果均表明,LSIA-MB算法降低推理时间,且提高推理精度.LSIA-MB算法在上海股票交易网络上的推理预测结果显示出较强的实用性.
- 王浩曹龙雨姚宏亮李俊照
- 关键词：贝叶斯网络
