教育部重点实验室基金(110411)
- 作品数：23 被引量：94H指数：5
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- 基于并行运算的双层图像锐化方法被引量：4
- 2013年
- 针对低清晰度照片或图像放大后边界模糊、画质差及人们对高清图像的实际需求,基于统一计算架构(CUDA)环境,提出了一个两层结构的图像并行锐化方法,设计并实现了一个基于GPU的并行锐化算法:第一层采用并行线性插值法,反复对图像非边界部分进行计算以及边缘区域锐化处理;第二层采用改进的梯度法对图像进一步优化。放大后的图像经该方法处理后,基本上可消除图像边缘区域的锯齿,使图像画质平滑、自然、清晰。经实验验证,设计的基于GPU的并行锐化算法在效率和画质上都优于目前流行的算法,提出的方法可应用于现有图像及照片放大后处理。
- 张巍贺星霍颖翔滕少华滕毅李日贵
- 关键词：图像放大图像锐化梯度优化
- 自适应多趟聚类在检测无线传感器网络安全中的应用被引量：1
- 2015年
- 在KSummary算法的基础上,引入层次和密度聚类方法,提出自适应多趟聚类方法。依次获得聚类个数k,聚类初始中心和最终聚类。将算法应用于无线传感器网络数据中,可以很好地发现数据中的离群点,从而找到传感器节点安全上存在的隐患。实验结果和分析表明:此算法不但可获得稳定、收敛的聚类结果,还能很好地发现离群点。
- 滕少华洪源李日贵张巍刘冬宁
- 关键词：聚类传感器离群点
- 支持向量机与哈夫曼树实现多分类的研究被引量：4
- 2014年
- 基于支持向量机和决策树的多分类方法存在错误累积问题,累积的错误往往使分类准确率下降,分类效果变差.在仔细分析了其产生错误累积原因的基础上,提出了基于哈夫曼树的支持向量机多分类方法.该方法首先将一个多分类问题分解为多个二分类问题,针对每个二分类问题使用支持向量机二分类方法解决;然后根据相异度来决策分类的优先顺序,构建基于哈夫曼树的支持向量机多分类模型;最后使用勒卡斯开源数据集进行验证,并将它与传统的支持向量机多分类方法进行实验比较.实验结果表明,新的方法在分类速度和分类精度上较传统的支持向量机多分类方法优越.
- 胡俊滕少华张巍刘冬宁
- 关键词：决策树支持向量机相异度哈夫曼树
- 基于E-CARGO的WSN成簇机制研究被引量：1
- 2015年
- 在无线传感器网络中,节点的电量十分有限,降低节点的能耗、延长网络寿命是路由协议设计的重点.针对经典分簇路由协议LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)中簇头选取不合理以及节点能耗不均衡的问题,将传感器节点的剩余能量、分布位置等定义为约束,采用带约束的角色协同模型E-CARGO为分簇型无线传感器网络系统建模,在机制上实现对LEACH协议的改进.在传感器节点角色指派过程中,综合考虑节点的约束并结合LEACH算法为传感器节点进行角色指派.理论分析和仿真实验结果表明,改进后协议在可扩展性、灵活性、均衡节点能耗以及网络生命周期方面优于LEACH协议.
- 滕少华刘翔
- 关键词：无线传感器网络LEACH角色
- 基于时态数据库的极小子结构逻辑系统被引量：18
- 2013年
- 逻辑是知识表达的重要方法,但由于时序性知识与时间属性知识交叉应用的复杂性,其对时态数据库支撑一直不尽如人意.目前时态数据运算体系不完备,时态关系演算缺乏系统和有力的逻辑与代数理论支持.为此,文中从子结构逻辑出发,针对时态数据库及其信息处理中关键的知识推理、时态操作与函数依赖等内容,构建了一个极小的(最小的)子结构逻辑系统TDLmin,其恰好等价于传统的数据库函数依赖Armstrong规则.TDLmin系统能在逻辑语义模型中对时序性、时间属性进行表达,而在句法逻辑系统将时间剥离,从而既表达了时态知识,对时态操作进行处理,又降低了逻辑系统的复杂度,使得逻辑系统的时间复杂度为P-time(O(n2)).而该逻辑系统还可与传统的Allen方法进行对接,使得相关时态查询所需的时间代价为传统非时态查询的时间加上一个复杂度仅为O(n)的线性时间,从而使得系统具有更强的普适性和应用前景.
- 刘冬宁汤庸滕少华林哲
- 关键词：时态数据库时态查询函数依赖
- 基于分支限界的不平衡气象数据晴雨分析被引量：4
- 2016年
- 提出基于修改的代价敏感学习的方法对不平衡的天气数据进行预处理,结合天气数据自身的特点,以单位时间的降雨量为成本的值,将数据合理有效地区分为下雨和非下雨两类;进而运用基于逻辑的方法对处理完的数据进行分析,运用分支限界算法得出布尔分类器。实验结果表明此方法可行有效,该方法可进一步对布尔分类器结果进行逻辑运算,从而达到更加灵活的操作分类器的效果。
- 王剑辉梁路王彪
- 关键词：不平衡逻辑分支限界
- E-CARGO模型在CSP问题中的描述
- 2015年
- 基于角色的协同RBC(Role-Based Collaboration)是一套研究角色及它们之间复杂关系的方法、理论和技术。在RBC中,群组角色分配GRA(Group Role Assignment)既是一个关键问题,也是一个难题。已有许多研究探讨了基于Q(Qualification)矩阵来处理GRA问题,但仅利用Q矩阵难以描述问题中的复杂约束关系。因此,将约束集(Constraint)引进E-CARGO模型,提出了带约束的EC-CARGO模型,研究了RBC、GRA、SAT(SATisfaction)和CSP(Constraint Satisfaction Problem)之间的联系,建立了RBC-GRA-SAT-CSP问题求解转换关系;提出应用EC-CARGO模型求解经典CSP约束满足问题的方法,进而描述了应用GRA求解CSP约束满足问题的通用框架。最后以N皇后问题为例,验证了通过GRA的约束指派求解CSP问题的有效性。
- 滕少华张红刘冬宁朱海滨张巍梁路
- 关键词：约束满足问题
- 支持向量机与哈夫曼树实现多分类的研究被引量：1
- 2014年
- 提出了基于哈夫曼树的支持向量机多分类方法,该方法首先将1个多分类问题分解为多个2分类问题,针对每个2分类问题使用支持向量机2分类方法解决;然后根据相异度来决策分类的优先顺序,构建基于哈夫曼树的支持向量机多分类模型;最后使用勒卡斯开源数据集进行验证,并将它与传统的支持向量机多分类方法进行实验比较.实验结果表明:新的方法在分类速度和分类精度上较传统的支持向量机多分类方法优越.
- 滕少华胡俊张巍刘冬宁
- 关键词：决策树支持向量机相异度哈夫曼树
- 序列模式挖掘在警用车辆维修数据分析中的研究与应用被引量：5
- 2013年
- 将序列模式挖掘方法应用于警用车辆维修数据分析中,对车辆维修记录序列中的多个维度属性展开分析,获取辅助决策信息.实验结果表明:该序列模式挖掘方法在警用车辆维修数据分析中是可行、有效的.
- 滕少华洪嘉铭张巍
- 关键词：序列模式挖掘数据挖掘
- 相似度计算及其在数据挖掘中的应用被引量：4
- 2016年
- 相似度是描述两个对象之间相似程度的一种度量,依据对象不同,相似度计算方法亦不同。相似度计算被广泛应用于数据挖掘算法中,它是对象分类的基础。该文将数据对象划分为数值型、非数值型和混合型三种,并根据数据对象的类型,探讨了相应的相似度计算方法,最后,通过实例描述了相似度计算在数据挖掘中的应用。
- 李俊磊滕少华
- 关键词：相似度计算数据挖掘数据类型
