李梁
- 作品数：18 被引量：167H指数：6
- 供职机构：重庆理工大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：重庆市科技攻关计划重庆市自然科学基金重庆市教委科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理电子电信更多>>
- 基于改进Apriori算法的入侵检测系统研究被引量：12
- 2011年
- 本文在对关联规则挖掘中Apriori算法的深入研究和分析的基础上,发现并指出了该算法存在的不足,改进了在由K阶频繁项集生成K+1阶候选项集时的连接和剪枝策略及对事务数据库的处理方式,它在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。根据改进后的算法提出了入侵检测方法,该方法实现了规则库的自动更新,极大地提高了系统的安全性和可靠性。实验结果表明,该方法明显提高了频繁项目集的生成效率,入侵检测系统知识规则库的生成效率也得到改善。
- 崔贯勋李梁王柯柯倪伟苟光磊
- 关键词：关联规则APRIORI频繁项集候选项集入侵检测
- 基于粗糙集与关联规则的教师科研能力评价被引量：9
- 2014年
- 高校科研信息平台存储了大量教学、科研、管理方面的信息,数据内容丰富,题材广泛。利用大量科研数据信息构建教师科研能力指标体系,运用粗糙集贪心策略的属性约简快速算法对教师科研指标进行约简,求得与教师科研能力相关的关键核属性。通过关联规则挖掘算法找出科研指标与教师科研能力之间的潜在规则,为科研管理提供决策支持。
- 李梁张建刚
- 关键词：粗糙集属性约简关联规则
- 基于汉明距离与免疫思想的粒子群算法被引量：2
- 2019年
- 针对传统粒子群算法收敛速度慢、无法描述离散问题以及后期容易陷入局部最优解的缺陷等问题,提出一种基于汉明距离与免疫思想的改进粒子群算法(IHPSO)。首先,引入汉明距离表示位置与速度更新,使传统粒子群算法能够求解离散问题;然后,融入免疫接种、免疫选择等免疫思想,定义新的种群更新方式,解决了传统粒子群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的弊端;最后,通过TSP问题的模拟实验证明了改进的粒子群算法在求解速度与精度等方面均有明显提高。
- 丛培强李梁陈亚茹
- 关键词：粒子群算法汉明距离TSP
- 一种对K-means算法的改进被引量：1
- 2012年
- 数据聚类是一个功能强大的技术,它能够把数据特征相似的对象划分为一类,但是并不是所有的聚类算法的实现都能产生相同的聚类结果;并且K均值算法的结果很大程度上依赖它的初始中心的选择;提出了一种新颖的关于K均值初始中心选择的策略;该算法是基于反向最近邻(RNN)搜索,检索一个给定的数据集,其最近的邻居是一个给定的查询点中的所有点;使用这种方法计算初始聚类中心结果发现是非常接近聚类算法所需的迭代聚类中心;对提出的算法应用到K均值聚类中给予了证明;用几种流行的数据集的实验结果表明了该算法的优点。
- 李光明李梁张建刚
- 关键词：聚类最近邻查询K均值
- 基于粗糙集理论的国有资产绩效分析被引量：1
- 2013年
- 国有资产绩效评价指标种类繁多,数据存储量大,增加了国有资产综合绩效分析处理的难度。本文从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集的分辨矩阵的指标约简方法对国有资产绩效指标进行约简。实验表明,利用BP神经网络分别对其中一个约简和原始数据集进行训练,对训练结果进行对照分析,发现二者基本一致;并且得出结论经过属性约简后的数据集网络训练性能得到了提高。
- 李梁李光明毕士丽张建刚
- 关键词：粗糙集属性约简BP神经网络国有资产绩效分析
- 采用多样性选择的量子粒子群双向聚类算法被引量：3
- 2018年
- 双向聚类已成为分析基因表达数据的一种重要工具,可以同时从基因和条件两个方向寻找具有相同表达波动的簇。但双向聚类是一种多目标优化的局部搜索算法,处理繁杂的基因数据时容易陷入局部最优。为提高算法的全局搜索能力,提出了一种多样性选择的量子粒子群双向聚类算法(Diversify-Optional QPSO,DOQPSO)。算法首先采用DOQPSO处理基因数据,然后用改进的FLOC算法进行贪心迭代寻找双向聚类,以求得更为理想的结果。算法通过实验仿真,并与FLOC算法和QPSO算法进行比较,结果证明DOQPSO双向聚类算法具有更好的全局寻优能力,且聚类效果更佳。
- 陈佳瑜李梁罗云
- 关键词：基因表达数据量子粒子群算法
- 关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进被引量：96
- 2010年
- 经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销;改进首次对数据库的处理方法,使得整个算法只扫描一次数据库,并由此提出了改进算法。实验结果表明,改进算法在性能上得到了明显提高。
- 崔贯勋李梁王柯柯苟光磊邹航
- 关键词：数据挖掘关联规则APRIORI算法频繁项集候选项集
- 整合ACL和NAT的网络安全实验设计被引量：22
- 2011年
- 针对在计算机网络安全实验课程中访问控制列表(ACL)实验和网络地址转换(NAT)实验分散独立的现状,利用华为3Com公司的网络实验设备来实现整合ACL和NAT的网络安全实验,采用2种由易到难的网络拓扑结构,创造性地设计和实现了该实验方案。并且,结合了WWW、Telne、tFTP 3个服务器的安装和配置,以及R IP动态路由配置,既充分地验证实验结果的正确,又让学生深刻地认识了ACL和NAT的原理和作用。
- 邹航李梁王柯柯崔贯勋
- 关键词：访问控制列表网络地址转换网络安全防火墙
- 用于视频修复的连贯语义时空注意力网络被引量：1
- 2021年
- 现有的视频修复方法通常会产生纹理模糊、结构扭曲的内容以及伪影,而将基于图像的修复模型直接应用于视频修复会导致时间上的不一致。从时间角度出发,提出了一种新的用于视频修复的连贯语义时空注意力(Coherent Semantic Spatial-Temporal Attention,CSSTA)网络,通过注意力层,使得模型关注于目标帧被遮挡而相邻帧可见的信息,以获取可见的内容来填充目标帧的孔区域(hole region)。CSSTA层不仅可以对孔特征之间的语义相关性进行建模,还能对远距离信息和孔区域之间的远程关联进行建模。为合成语义连贯的孔区域,提出了一种新的损失函数特征损失(Feature Loss)以取代VGG Loss。模型建立在一个双阶段粗到精的编码器-解码器结构上,用于从相邻帧中收集和提炼信息。在YouTube-VOS和DAVIS数据集上的实验结果表明,所提方法几乎实时运行,并且在修复结果、峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)3个方面均优于3种代表性视频修复方法。
- 刘浪李梁但远宏
- 关键词：视频修复图像修复
- 基于模糊启发式的KNN算法在人才需求信息分类中的应用被引量：1
- 2018年
- 随着当前计算机与移动互联网中数据的增长,在海量的网络招聘数据中如何有效挖掘可用信息成为当前教育和社会供需发展的技术瓶颈。为突破该技术瓶颈,提出了一种模糊启发式的KNN文本分类算法:基于ABC(artificial bee colony)的启发式搜索方法,以此来调整特征的权重,并利用模糊距离度量方法以测量测试观察和训练观察之间的相似性。先将招聘信息分词,利用TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)算法与AP(affinity propagation)聚类算法进行特征选择和噪声数据剔除,最后采用结合启发式搜索和模糊距离度量的KNN算法对文本信息分类。通过实验结果发现:该方法有效地解决了传统KNN算法在人才需求文本分类方法中稳定性差和分类精度低的问题。
- 唐倩李梁殷志恒
- 关键词：KNN文本分类人才需求信息
