国家自然科学基金(61202285)
- 作品数：45 被引量：159H指数：6
- 相关作者：邵超张永强万春红崔明义张啸剑更多>>
- 相关机构：河南财经政法大学郑州成功财经学院河南农业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省科技攻关计划河南省基础与前沿技术研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信电气工程更多>>
- 基于预编码的用户间载波相位偏移纠正算法
- 2017年
- 物理层网络编码可以获得更高的频谱利用率,而用户间载波相位偏移易导致星座图扭曲,为了解决载波相位偏移问题,提出了基于预编码的用户间载波相位偏移纠正算法。首先将相位预失真向量引入到用户符号中,然后根据相位预失真向量对物理层网络编码信号进行相位均衡操作,并对置信传播算法进行相应改进,减少用户间载波相位偏移,最后采用仿真实验对算法的有效性进行了分析。实验结果表明,算法可以有效降低用户间载波相位偏移量,减少了无线通信系统的误码率,增强了无线通信系统的性能。
- 杨永强李淑红
- 关键词：物理层异步通信信道容量
- 基于Hu不变矩特征优化的人体运动姿态识别算法被引量：11
- 2014年
- 人体的运动过程较为复杂,图像中的相似动作很多,对传统的特征识别形成干扰,造成识别准确性不高。为了提高其识别正确率,提出一种Hu不变矩和人工鱼群优化支持向量机的人体运动姿态识别模型(Hu-AFSA-SVM)。首先,以二维连续图像为基础,提取图像中人体运动姿态识别的7个Hu不变矩,然后将其输入到SVM中进行训练,并采用AFSA对SVM参数进行优化,通过寻找一个最优超平面,尽可能在满足分类的限制条件下,将所有人体运动姿态分类数据集中的类别分开,在克服干扰下,完成识别。最后对其进行仿真实验。仿真结果表明,相对于其它识别模型,Hu-AFSA-SVM提高了人体运动姿态识别正确率,同时加快了识别速度,是一种有效的人体运动姿态识别方法。
- 张永强
- 关键词：支持向量机不变矩特征人工鱼群算法
- 最小二乘支持向量机的点云数据孔洞修补算法被引量：10
- 2018年
- 为了获得理想的点云数据孔洞修补结果,针对当前算法存在的缺陷,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的点云数据孔洞修补算法.首先根据散乱点云边界估计孔洞修补范围,然后根据孔洞及周围点的信息,采用最小二乘支持向量机建立一个曲面,并对曲面点云数据的孔洞进行修补,最后采用C++语言编程实现仿真实验.实验结果表明,最小二乘支持向量机能有效修补各种复杂的孔洞,且修补效果优于其他算法.
- 杨永强李淑红
- 关键词：三维成像曲面重建点云数据孔洞修补最小二乘支持向量机
- 跨卷积网络特征融合的SAR图像目标识别被引量：3
- 2021年
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标识别领域得到广泛应用。在Le Net-5神经网络模型的基础上,提出了跨卷积网络特征融合的SAR图像识别方法。利用MNIST手写数据对LeNet-5网络参数进行初始化,提取SAR图像的深层特征和浅层特征,对浅层特征进行主成分分析以得到关键类别信息,将深层特征和浅层特征进行融合,使用协作表示分类(Collaborative Representation Classification, CRC)将融合的两部分进行识别。通过公开数据集的实验验证表明,在不扩充训练样本条件下,该方法可达到98%的平均识别率。
- 冯新扬邵超
- 关键词：合成孔径雷达
- 基于云免疫算法的认知无线网络参数优化被引量：5
- 2014年
- 为了提高认知无线网络的参数优化效果,提出了一种基于免疫优化的认知引擎参数调整算法。免疫克隆优化是一种有效的智能优化算法,适合求解认知无线网络的引擎参数调整问题。免疫优化中,变异概率影响着算法的搜索能力;利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出了一种基于云模型的自适应变异概率调整方法,并用于认知无线网络的参数优化。在多载波环境下对算法进行了仿真实验。结果表明,所提算法收敛速度较快,参数调整结果与对目标函数的偏好一致,能够实现认知引擎参数优化。
- 张华伟魏萌
- 关键词：云模型免疫克隆算法认知无线网络参数优化
- 用于多流形分类的核等距映射算法被引量：1
- 2016年
- 核等距映射(Kernel ISOMAP)算法具有较好的泛化性能,但不能直接用于多流形的分类。在多流形下,准确判定新数据点所在的流形是其获得良好泛化性能的基础,因此,提出了能够用于多流形分类的核等距映射算法。该算法根据同一流形上邻近局部切空间的相似性能够准确判定新数据点所在的流形,并对目前核等距映射算法中新数据点低维表示的计算过程进行了简化,从而具有良好的泛化性能。实验结果证实,该算法具有较高的分类准确率。
- 邵超万春红李洁颖
- 关键词：最小生成树局部切空间
- 基于复杂性指数的图像分割必要性判别技术被引量：1
- 2013年
- 考虑到图像分割的复杂性实质上与图像中可分割的区域个数相关,而图像分割的必要性是与图像中可分割的区域大小有关,针对图像分割实际应用中部分图像的内容较少、无明显语义,不必进行图像分割的情况,提出一种基于图像内容语义、图像分割复杂性的图像分割必要性判别测度。进一步基于其测度定义,进行了大量相关实验,实验结果表明,基于复杂性指数的图像分割测度很好地完成了预期的功能,能够成为图像分割必要性有效合理的衡量依据。
- 魏庆卢照敢邵超
- 关键词：图像分割
- 2-Adic MRA的浮点数编码遗传算法被引量：2
- 2015年
- 通过2-Adic多分辨率分析,构造正交小波基;证明所构造正交小波用于浮点数编码消噪的正确性;提出用正交小波在浮点数编码遗传算法中进行消噪变异操作,以消除浮点数编码在遗传环境中所产生的噪音对算法性能的影响;构建基于2-Adic多分辨率分析的遗传算法,并进行了实验。仿真实验表明,提出的算法可明显提高浮点数编码遗传算法的收敛速度和精度,具有较高的可靠性。
- 崔明义
- 关键词：正交小波浮点数编码遗传算法
- 基于权重调整的Generator表达与挖掘方法被引量：1
- 2013年
- Generator项集是频繁项集的一种简洁表示形式,但当为数据项附以不同权值时,传统Generator定义和计算方法将不再有效;同时其具有的反单调性也不再成立;而此特性在现实应用中具有重要作用。提出以设计权重约束下的支持度计算方法为基础,重新定义加权Generator,调整加权Generator与频繁项集的计算关系,从而维持其反单调性。在加权支持度树结构的基础上,给出挖掘加权Generator的方法。实验表明,提出的方法能够使得权重较大的项被优先挖掘出来,并保证了Genera-tor的反单调性,提出的挖掘方法能够正确有效挖掘频繁加权Generator。
- 王秉政李飞高
- 关键词：关联规则GENERATOR
- 融合项目质量与时间的矩阵分解协同过滤算法
- 2022年
- 目前,改进的协同过滤算法主要通过用户评分和项目属性获取用户偏好,以此优化最近邻选择质量完成推荐。然而这些算法在挖掘用户偏好时很少考虑项目质量和时间因素的影响,并且在产生推荐候选集时未能考虑用户对项目类型的偏好。为此,提出一种融合项目质量和时间的矩阵分解协同过滤算法(QTW-MFCF),通过引入质量和时间因子修正用户评分,结合项目类型信息构建用户—项目类型兴趣度矩阵,然后根据用户当前项目类型偏好产生推荐候选集,最后采用矩阵分解预测用户对候选集中所有项目的评分,实现top-N推荐。通过在两个公开电影数据集上的实验结果显示,该算法准确率和召回率相较于基准算法在M_(1)上分别平均提升了25.17%和44%,在M_(2)上则分别平均提升了32.9%和28.59%,实验数据表明该算法能更有效地获取用户偏好并进一步提高推荐质量。
- 邵超崔丽莎
- 关键词：协同过滤矩阵分解
