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A fast connected components labeling algorithm for binary images 被引量:1
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作者 付宜利 韩现伟 王树国 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2012年第3期81-87,共7页
A fast label-equivalence-based connected components labeling algorithm is proposed in this paper.It is a combination of two existing efficient methods,which are pivotal operations in two-pass connected components labe... A fast label-equivalence-based connected components labeling algorithm is proposed in this paper.It is a combination of two existing efficient methods,which are pivotal operations in two-pass connected components labeling algorithms.One is a fast pixel scan method,and the other is an array-based Union-Find data structure.The scan procedure assigns each foreground pixel a provisional label according to the location of the pixel.That is to say,it labels the foreground pixels following background pixels and foreground pixels in different ways,which greatly reduces the number of neighbor pixel checks.The array-based Union-Find data structure resolves the label equivalences between provisional labels by using only a single array with path compression,and it improves the efficiency of the resolving procedure which is very time-consuming in general label-equivalence-based algorithms.The experiments on various types of images with different sizes show that the proposed algorithm is superior to other labeling approaches for huge images containing many big connected components. 展开更多
关键词 binary image connected components labeling algorithm Union-Find label-equivalence
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A Novel Binary Firefly Algorithm for the Minimum Labeling Spanning Tree Problem
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作者 Mugang Lin Fangju Liu +1 位作者 Huihuang Zhao Jianzhen Chen 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2020年第10期197-214,共18页
Given a connected undirected graph G whose edges are labeled,the minimumlabeling spanning tree(MLST)problemis to find a spanning tree of G with the smallest number of different labels.TheMLST is anNP-hard combinatoria... Given a connected undirected graph G whose edges are labeled,the minimumlabeling spanning tree(MLST)problemis to find a spanning tree of G with the smallest number of different labels.TheMLST is anNP-hard combinatorial optimization problem,which is widely applied in communication networks,multimodal transportation networks,and data compression.Some approximation algorithms and heuristics algorithms have been proposed for the problem.Firefly algorithm is a new meta-heuristic algorithm.Because of its simplicity and easy implementation,it has been successfully applied in various fields.However,the basic firefly algorithm is not suitable for discrete problems.To this end,a novel discrete firefly algorithm for the MLST problem is proposed in this paper.A binary operation method to update firefly positions and a local feasible handling method are introduced,which correct unfeasible solutions,eliminate redundant labels,and make the algorithm more suitable for discrete problems.Computational results show that the algorithm has good performance.The algorithm can be extended to solve other discrete optimization problems. 展开更多
关键词 Minimum labeling spanning tree problem binary firefly algorithm META-HEURISTICS discrete optimization
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THE INNER-SYSTEM LABELING ALGORITHM AND ITS FAIRNESS ANALYSIS
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作者 Han Guodong Li Yinhai Wu Jiangxing 《Journal of Electronics(China)》 2005年第6期612-618,共7页
On the basis of inner-system labeling signaling used in the integrated access system,a kind of inner-system labeling algorithm is introduced in this paper, and the fairness of the algorithm for each traffic stream in ... On the basis of inner-system labeling signaling used in the integrated access system,a kind of inner-system labeling algorithm is introduced in this paper, and the fairness of the algorithm for each traffic stream in the integrated-services is analyzed. The base of this algorithm is Class of Services (CoS), and each packet entering the relative independent area (an autonomous system) would be labeled according to the service type or Quality of Service (QoS) in demand,and be scheduled and managed within the system (the system can be enlarged if conforming to the same protocol). The experimental results show that each of the stream rate in the integratedservices would converge to a stable value if the rates of transmitting converge to that of the receiving exponentially, that is, the effective traffic of each stream would be fair. 展开更多
关键词 内部系统 标签算法 综合访问系统 自治系统 服务质量
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Labeling algorithm and its fairness analysis for autonomous system
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作者 Han Guodong Wang Hui Wu Jiangxing 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第4期806-810,共5页
A kind of packet labeling algorithm for autonomous system is introduced. The fairness of the algorithm for each traffic stream in the integratedservices is analyzed. It is shown that the rate of each stream in the int... A kind of packet labeling algorithm for autonomous system is introduced. The fairness of the algorithm for each traffic stream in the integratedservices is analyzed. It is shown that the rate of each stream in the integratedservices would converge to a stable value if the transmitting or forwarding rates converge to that of the receiving exponentially. 展开更多
关键词 自治系统 标签算法 流量控制 信息包 服务质量
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LC-NPLA: Label and Community Information-Based Network Presentation Learning Algorithm
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作者 Shihu Liu Chunsheng Yang Yingjie Liu 《Intelligent Automation & Soft Computing》 2023年第12期203-223,共21页
Many network presentation learning algorithms(NPLA)have originated from the process of the random walk between nodes in recent years.Despite these algorithms can obtain great embedding results,there may be also some l... Many network presentation learning algorithms(NPLA)have originated from the process of the random walk between nodes in recent years.Despite these algorithms can obtain great embedding results,there may be also some limitations.For instance,only the structural information of nodes is considered when these kinds of algorithms are constructed.Aiming at this issue,a label and community information-based network presentation learning algorithm(LC-NPLA)is proposed in this paper.First of all,by using the community information and the label information of nodes,the first-order neighbors of nodes are reconstructed.In the next,the random walk strategy is improved by integrating the degree information and label information of nodes.Then,the node sequence obtained from random walk sampling is transformed into the node representation vector by the Skip-Gram model.At last,the experimental results on ten real-world networks demonstrate that the proposed algorithm has great advantages in the label classification,network reconstruction and link prediction tasks,compared with three benchmark algorithms. 展开更多
关键词 Label information community information network representation learning algorithm random walk
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最省刻度尺设计的组合差集递推算法
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作者 唐保祥 任韩 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期178-185,共8页
在长度为n(n≥2为正整数)的直尺上最少刻多少个刻度就能度量1到n的所有长度,这便是至今未解决的最省刻度尺问题。阐明了最省刻度尺与极小优美图之间的关系,给出了计算最省刻度尺的所有最省刻度值的组合差集递推算法,得到长度为3~40的最... 在长度为n(n≥2为正整数)的直尺上最少刻多少个刻度就能度量1到n的所有长度,这便是至今未解决的最省刻度尺问题。阐明了最省刻度尺与极小优美图之间的关系,给出了计算最省刻度尺的所有最省刻度值的组合差集递推算法,得到长度为3~40的最省刻度尺的所有最省刻度值,同时,结合图论模型,给出了长度为41~82的最省刻度尺的最省刻度值。 展开更多
关键词 最省刻度尺 优美标号 极小优美图 优美标号算法 组合差集递推算法
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基于最省刻度尺构造极小优美图的图论方法
7
作者 唐保祥 任韩 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期339-344,共6页
[目的]利用最省刻度尺的已有研究成果研究极小优美图的构造方法.[方法]对任意正整数n≥2,在长度是n的无刻度直尺上最少刻多少个刻度,就能度量1-n的所有长度,这就是最省刻度的尺子问题.给定正整数n,存在m个整数组成的集合{a_(i)},满足0=a... [目的]利用最省刻度尺的已有研究成果研究极小优美图的构造方法.[方法]对任意正整数n≥2,在长度是n的无刻度直尺上最少刻多少个刻度,就能度量1-n的所有长度,这就是最省刻度的尺子问题.给定正整数n,存在m个整数组成的集合{a_(i)},满足0=a_(1)<a_(2)<…<a_(m)=n,使得任意整数s(0≤s≤n)均可表示成该集合中两个元素的差a_(j)-a_(i),则称{a_(i)}为n上的受限差基.根据极小优美图和受限差基的定义,将极小优美图问题等效为最省刻度尺问题进而得到极小优美图的构造方法.[结果]由n≥5时K n不是优美图和n≥1时图K 4+K n,n是优美图的结论,得到了边数是6至82的极小优美图顶点数的上下界;用构造方法给出了图K_(3)∨K 1,3,n-3 e,K_(3,n)∨K_(3-e)和K_(2,3,n)∨K_(3)-7e的优美标号,从而证明了这三类图都是优美图,并且当0≤n≤9时,K_(3)∨K_(1,3,,n)-3 e和K_(2,3,n)∨K_(3)-7e都是极小优美图,当0≤n≤8时,K_(3,n)∨K_(3-e)都是极小优美图,由此给出了29组最省刻度尺的刻度值.[结论]最省刻度尺可以为构造极小优美图提供新的研究思路. 展开更多
关键词 最省刻度尺 优美图 联图 极小优美图 优美标号
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基于特征点配准的真伪卷烟商标纸鉴别
8
作者 冯伟华 王锐 +5 位作者 宗国浩 赵志成 罗泽 周明珠 李晓辉 邢军 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期194-201,共8页
为提高真伪卷烟商标纸鉴别的准确性和效率,降低鉴别的经验要求和主观性,提出一种基于特征点配准的真伪卷烟商标纸鉴别方法。使用一致的标准扫描采集卷烟样品图像,基于尺度不变特征转换算法提取图像特征点,通过特征匹配和基于单应性变换... 为提高真伪卷烟商标纸鉴别的准确性和效率,降低鉴别的经验要求和主观性,提出一种基于特征点配准的真伪卷烟商标纸鉴别方法。使用一致的标准扫描采集卷烟样品图像,基于尺度不变特征转换算法提取图像特征点,通过特征匹配和基于单应性变换的图像配准获取判别预测变量。采用逻辑回归、梯度提升分类决策树算法构建二元分类模型对图像样本进行训练和评估。在64个卷烟规格、2 918个样本数据集上进行实验,该方法准确率高于95%。通过对比实验验证了该方法的稳定性和有效性。 展开更多
关键词 卷烟商标纸 真伪鉴别 特征点 图像配准 模型算法 机器学习
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基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法
9
作者 邵振国 林潇 +2 位作者 张嫣 陈飞雄 林洪洲 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期147-154,共8页
传统基于谐波状态估计的谐波源定位方法需要专门的同步相量量测装置,工程应用受到限制。为此,基于电能质量监测装置所采集的非同步量测数据,提出了基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法。利用监测数据的充分统计量来挖掘量... 传统基于谐波状态估计的谐波源定位方法需要专门的同步相量量测装置,工程应用受到限制。为此,基于电能质量监测装置所采集的非同步量测数据,提出了基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法。利用监测数据的充分统计量来挖掘量测时段的谐波信息,同时利用标签特定特征学习算法重构特征集,从而消除冗余特征以及无关特征对于谐波源定位精度的影响;提出基于邻接矩阵以及灵敏度分析的测点配置方法,结合电路网络拓扑信息实现测点的优化配置;提出基于改进极限学习机的谐波源定位方法,该方法以重构特征集为输入,建立多标签分类模型,实现谐波源定位。通过仿真与算例分析,验证了所提方法的可行性及有效性。 展开更多
关键词 电能质量 谐波源定位 非同步谐波监测数据 极限学习机 标签特定特征学习算法
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面向社交网络重要信息传播的重叠节点挖掘模型研究
10
作者 魏会廷 陈永光 《西南大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第2期150-158,共9页
针对动态社交网络中的社区检测问题,提出一种面向社交网络重要信息传播的重叠节点挖掘模型(SNONMM),结合标签传播算法(LPA)和扩散激活原理,实现对动态社交网络中重叠社区的高效检测.该模型的新节点在社交网络中向其他节点传播其标签的... 针对动态社交网络中的社区检测问题,提出一种面向社交网络重要信息传播的重叠节点挖掘模型(SNONMM),结合标签传播算法(LPA)和扩散激活原理,实现对动态社交网络中重叠社区的高效检测.该模型的新节点在社交网络中向其他节点传播其标签的机会大于旧节点,从而使新节点更容易被发现并纳入相应的社区.同时,引入激活值来表示每个标签的传播强度,有助于更准确地捕捉社区结构的变化.为了验证该方法的有效性,通过两个真实数据集和一个人工合成网络对其性能进行评估.实验结果表明,该方法在检测社区准确性方面优于其他可用方法. 展开更多
关键词 动态社交网络 社区检测 标签传播算法 扩散激活
原文传递
非线性量测下的机动多目标跟踪
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作者 国强 任海宁 +1 位作者 周凯 戚连刚 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期64-73,共10页
为了解决非线性量测下机动多目标跟踪实时性差、跟踪误差大以及对杂波变化鲁棒性较差的问题,基于随机有限集理论,提出了一种采用量测转换和模糊算法改进的多模型δ-广义标签多伯努利滤波器。首先,推导了交互多模型的δ-GLMB滤波器,通过... 为了解决非线性量测下机动多目标跟踪实时性差、跟踪误差大以及对杂波变化鲁棒性较差的问题,基于随机有限集理论,提出了一种采用量测转换和模糊算法改进的多模型δ-广义标签多伯努利滤波器。首先,推导了交互多模型的δ-GLMB滤波器,通过去相关无偏量测转换实现位置量测从极坐标系到笛卡尔坐标系的无偏转换,并通过预测值去除量测误差和其协方差的相关性造成的滤波估计偏差,实现了非线性场景下的机动多目标跟踪;然后,通过航迹和量测的关联新息以及目标的机动约束构建联合波门,降低了杂波量测的数量;最后引入改进的模糊算法,以目标的模型后验概率为输入,根据模型的分离程度自适应调节运动模型的过程噪声,增加滤波精度。研究结果表明:在杂波环境下,通过与CKF-JMS-δ-GLMB、CKF-IMM-δ-GLMB等非线性多模型滤波器对比,所提算法计算时间较小,且跟踪精度更高,鲁棒性强。所提算法避免了传统的非线性处理方式计算量较大的问题,并且具有较好的杂波抑制特性,提升了非线性量测下机动多目标跟踪的性能。 展开更多
关键词 非线性量测 机动多目标 δ-广义标签多伯努利滤波器 量测转换 交互多模型 模糊算法
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基于改进MobileNet的公路行车环境安全风险源识别
12
作者 赵树恩 龚志坤 刘伟 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期75-82,共8页
为了检测公路行车环境安全风险源,为公路风险源智能化管控和随机不确定场景下实时安全风险评估提供依据,研究了基于深度卷积神经网络模型的公路行车环境安全风险源识别算法。通过改进MobileNetV3的输出层激活函数和损失函数,将网络输出... 为了检测公路行车环境安全风险源,为公路风险源智能化管控和随机不确定场景下实时安全风险评估提供依据,研究了基于深度卷积神经网络模型的公路行车环境安全风险源识别算法。通过改进MobileNetV3的输出层激活函数和损失函数,将网络输出的风险源类别数量由一个变为多个,解决了同一图像中存在多种风险源的识别问题。利用空间注意力机制加强MobileNetV3网络的特征提取能力,解决了MobileNetV3通道注意力机制无法关注到通道内部风险源特征信息的问题,提升了模型识别准确率。通过通道剪枝方法去除冗余扩张通道,减少网络参数量,提升了模型预测速度。实验结果表明:该方法能够有效识别行车环境安全风险源,检测率达0.829,平均分类准确率达0.833,且具备实时检测效果。 展开更多
关键词 车辆工程 交通安全 行车环境安全风险源 多标签图像分类算法 MobileNet
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基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法
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作者 吕佳 邱小龙 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期267-277,共11页
深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样... 深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样本集赋予伪标签。然而,错误的伪标签以及训练样本数量不足的问题仍然限制着噪声标签学习算法性能的提升。为解决上述问题,提出基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法。首先,该算法利用K-means聚类算法对干净样本集进行标签聚类,并根据噪声样本集与聚类中心的距离大小筛选出难以分类的噪声样本,以提高训练样本的质量;其次,使用mixup算法扩充干净样本集和噪声样本集,以增加训练样本的数量;最后,采用特征空间增强算法抑制mixup算法新生成的噪声样本,从而提高网络的分类准确率。并在CIFAR10、CIFAR100、MNIST和ANIMAL-10共4个数据集上试验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 噪声标签学习 深度学习 半监督学习 机器学习 神经网络 K-MEANS聚类 特征空间增强 mixup算法
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基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法
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作者 韩永印 王侠 王志晓 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期184-190,共7页
针对社区网络标签传播准确性差的问题,提出基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法。该算法重设社区网络相邻节点相似度,结合链路加权思想将其变换为链路无向带权图;利用节点K-shell分解值判断节点影响力,计算种子节点的中心性度量值... 针对社区网络标签传播准确性差的问题,提出基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法。该算法重设社区网络相邻节点相似度,结合链路加权思想将其变换为链路无向带权图;利用节点K-shell分解值判断节点影响力,计算种子节点的中心性度量值,升序排列节点更新顺序;根据越重要节点标签影响越大的规则,修正高频数标签,获取最佳社区网络划分结果。结果表明:该算法模块度在0.320以上,准确率达到99%,因此,经该方法划分后的网络结构清晰、准确,稳定性高。 展开更多
关键词 节点影响值 社区网络 标签传播算法 局部特征 相邻节点相似度 中心性度量 随机排序 标签修正
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近红外无创血糖浓度的Label Sensitivity算法和支持向量机回归
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作者 孟琪 赵鹏 +4 位作者 宦克为 李野 姜志侠 张瀚文 周林华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期617-624,共8页
近红外光谱分析技术在生物医学工程领域具有广阔应用前景。无创且持续性地测量能实时监控人体血糖水平,给糖尿病患者带来极大便利性、提高生存质量、降低糖尿病并发症发生率具有很大的社会效益。无创血糖监测的想法提出较早,但仍然存在... 近红外光谱分析技术在生物医学工程领域具有广阔应用前景。无创且持续性地测量能实时监控人体血糖水平,给糖尿病患者带来极大便利性、提高生存质量、降低糖尿病并发症发生率具有很大的社会效益。无创血糖监测的想法提出较早,但仍然存在预测精度低、预测值与标签值相关性不高等难点,至今没有达到临床要求。近年来,光谱检测技术发展迅猛且机器学习技术在智能信息处理方面具有明显优势,两者结合可以有效提高人体无创血糖医学监测模型的精度和普适性。提出了一种标签敏感度算法(LS),并结合支持向量机方法建立了人体血糖含量预测模型。使用近红外光谱仪采集了4名志愿者食指处动态血液光谱数据(每名志愿者28组数据),并使用多元散射矫正(MSC)方法消除了部分光散射的影响。考虑血糖对不同波长光的吸收有差异,提出了基于血糖浓度标签差的特征波长挑选方法,并构建了标签敏感度支持向量机(LSSVR)预测模型。设计实验,对比该模型与偏最小二乘回归(PLSR)和区分度支持向量机(FSSVR)算法。结果表明,LS算法的最佳特征波长数为32,经特征波长选择后的LSSVR表现最佳,其均方误差降低至0.02 mmol·L^(-1),明显优于全谱段PLSR模型,血糖浓度的预测值与标签值的相关系数提升至99.8%,预测值全部位于可容许误差的克拉克网格A区内。LSSVR模型的优异表现为早日实现血糖的无创监测提供了新思路。 展开更多
关键词 无创血糖 近红外光谱 特征波长 Label Sensitivity算法 支持向量机
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基于高置信度伪标签数据选择算法的临床事件抽取方法
16
作者 罗媛媛 杨春明 +2 位作者 李波 张晖 赵旭剑 《太原理工大学学报》 北大核心 2024年第1期204-213,共10页
【目的】事件抽取是构建高质量事件知识图谱的前提。临床事件抽取过程中事件元素存在依赖关系,现有方法无法准确识别事件元素并组合为事件,且现有临床事件标记数据较少,给事件抽取任务带来了极大的挑战。【方法】将临床事件抽取建模为... 【目的】事件抽取是构建高质量事件知识图谱的前提。临床事件抽取过程中事件元素存在依赖关系,现有方法无法准确识别事件元素并组合为事件,且现有临床事件标记数据较少,给事件抽取任务带来了极大的挑战。【方法】将临床事件抽取建模为实体识别模型,提出一种融合多特征的中文医学事件抽取方法:BERT-MCRF.该方法使用BERT构建模型的嵌入和特征提取部分,在CRF层加入多个字的滑动窗口特征,然后将BERT-MCRF作为半监督实验的基实验,提出一种高置信度伪标签数据选择算法作为筛选数据的条件,得到较高质量的300条数据与原始数据合并,最终构建了1700条语料,并重新训练模型。【结果】BERT-MCRF模型在3种属性实体上的整体F1值达到80.21%,比经典的BiLSTM-CRF模型提升15.11%;通过半监督思路重新训练的模型最终F1值达到81.56%,较原始BERT-MCRF提升了1.35%. 展开更多
关键词 临床医学事件抽取 实体识别 多特征 半监督学习 高置信度伪标签选择算法
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基于重叠社区划分的大群体共识决策方法
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作者 田章朋 梁鹤鸣 +2 位作者 聂如欣 王晓康 王坚强 《电子科技大学学报(社科版)》 2024年第2期1-14,共14页
基于社会网络的群体决策方法能够利用成员之间的社会关系促进群体共识达成。本文以群体成员之间的社交关系网络为切入点,提出一种基于重叠社区划分的大群体共识决策方法。首先,采用基于标签传播的重叠社区发现算法将大群体划分为若干重... 基于社会网络的群体决策方法能够利用成员之间的社会关系促进群体共识达成。本文以群体成员之间的社交关系网络为切入点,提出一种基于重叠社区划分的大群体共识决策方法。首先,采用基于标签传播的重叠社区发现算法将大群体划分为若干重叠的子群,其次,采用综合考虑社会网络分析和成员偏好的权重确定方法分别计算个体与子群的权重值。然后,设计面向不同共识水平的偏好调整策略,构建基于Uninorm聚合算子的行为管理方法处理非合作行为,并设计意见替代策略处理未修改偏好的个体成员意见。该大群体共识达成方法借助社会网络分析方法,进一步探究了重叠社区环境下的个体权重分配问题和多种行为管理方法,所提方法的有效性通过算例和仿真实验得到验证。 展开更多
关键词 重叠社区 群体共识 非合作行为 标签传播算法 社会网络分析
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基于标签影响力传播的人工免疫检测器生成算法研究
18
作者 周遵龙 陈文 马欣蕾 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期346-354,共9页
人工免疫系统利用训练样本对候选检测器进行筛选训练,以产生覆盖非自体区域的成熟检测器用于自体和非自体的区分。传统基于否定选择的检测器生成算法(Negative Selection Algorithm,NSA)通常需要大量有标记的自体训练样本,而实际应用中... 人工免疫系统利用训练样本对候选检测器进行筛选训练,以产生覆盖非自体区域的成熟检测器用于自体和非自体的区分。传统基于否定选择的检测器生成算法(Negative Selection Algorithm,NSA)通常需要大量有标记的自体训练样本,而实际应用中已标记样本有限,导致检测器训练不足,限制了检测器的检测精度。针对这一问题,提出了一种基于标签影响力传播的免疫检测器训练方法。在属于同一聚类的样本中,通过少量的已标记聚类成员进行标签影响力传播,为聚类中的未标记样本进行伪标记。随后,基于噪声学习的伪标记评估去除低可信的新标记样本。通过了标签评估的新标记样本被加入训练样本集合,以扩展已标记样本规模,提升免疫检测器的训练质量。在7类不同维度和规模的UCI公开数据集上的对比实验结果表明,所提基于标签影响力传播的免疫检测训练算法能够有效提升检测器的训练性能,尤其在训练样本有限或数据集不均衡的情况下,检测器的性能明显优于传统方法,相较于PSA,co-PSA和GFNSA等检测生成算法,检测器的识别精度平均提升了10%。 展开更多
关键词 标签影响力传播 人工免疫 检测器生成算法 标签评估
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基于深度哈希算法的学生画像个性化推荐系统的设计与实现
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作者 钟亚妹 薛慧丽 《河北省科学院学报》 CAS 2024年第1期39-45,共7页
为了提升学生画像个性化推荐的效果,研究设计了一种基于深度哈希算法的学生画像个性化推荐系统。通过使用深度哈希算法结合经过处理的学生信息,进行了学生信息特征标签的提取,并构建了学生画像标签维度模型,从而提升了学生画像的生动性... 为了提升学生画像个性化推荐的效果,研究设计了一种基于深度哈希算法的学生画像个性化推荐系统。通过使用深度哈希算法结合经过处理的学生信息,进行了学生信息特征标签的提取,并构建了学生画像标签维度模型,从而提升了学生画像的生动性。根据学生画像标注的学生特征,在学校课程资源特征数据集中进行搜索匹配,并根据排序后的检索结果生成推荐结果。实验结果表明,该系统能够有效地采集和预处理学生信息,并成功构建学生画像,完成学生画像的个性化推荐。 展开更多
关键词 深度哈希算法 学生画像 个性化推荐 学生行为属性 网络爬虫技术 标签维度模型
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基于节点中心性和标签传播算法的社区检测
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作者 许星舟 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期290-296,344,共8页
在复杂网络的探索过程中,关键节点的识别和社区结构的检测受到广泛关注,有助于人们更好地理解和利用复杂网络的结构特征,揭示节点之间的关系。提出库仑力中心性(CFC),并将其应用到标签传播算法(LPA)中设计了社团检测算法(CFCLPA),消除了... 在复杂网络的探索过程中,关键节点的识别和社区结构的检测受到广泛关注,有助于人们更好地理解和利用复杂网络的结构特征,揭示节点之间的关系。提出库仑力中心性(CFC),并将其应用到标签传播算法(LPA)中设计了社团检测算法(CFCLPA),消除了LPA中的随机性,具有较高的社团结构识别能力。在真实网络和LFR基准网络下进行了一系列测试和比较,实验结果表明,该算法具有更优秀的社团检测性能。 展开更多
关键词 复杂网络 社团检测 中心性指标 标签传播算法
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