王光
- 作品数：22 被引量：125H指数：5
- 供职机构：辽宁工程技术大学软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省教育厅基金资助项目辽宁省高校创新团队支持计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学天文地球更多>>
- 融合本体语义与用户属性的协同过滤算法被引量：4
- 2019年
- 传统协同过滤推荐算法在处理海量数据时存在数据稀疏性和项目长尾效应,导致推荐精度较低。针对该问题,结合本体语义和用户属性,提出一种改进的协同过滤算法。利用本体计算项目之间的语义相似度,构建项目相似度矩阵,同时引入用户属性计算用户相似度矩阵。通过融合本体语义和用户属性形成用户-项目评分矩阵,并对该矩阵的预测评分进行加权处理,生成TOP-N推荐结果。实验结果表明,相比传统皮尔逊相似度计算协同过滤算法、基于本体语义的协同过滤算法和基于评分矩阵填充与用户兴趣的协同过滤算法,该算法的平均绝对误差较低,准确率较高,综合性能及新颖度较优。
- 王光姜丽董帅含李丰
- 关键词：协同过滤本体语义用户属性相似度长尾效应
- 关于非国家级示范性软件工程专业人才培养方案的思考被引量：1
- 2010年
- 针对非国家级示范性软件工程专业人才培养方案制订过程中出现的定位不清,缺乏系统性等问题,提出了制订人才培养方案的三个前提:一定要弄清软件工程专业与计算机科学技术专业的不同,进而把握软件工程专业的内涵;一定要根据学生的层次,因材施教;一定要了解社会需求,面向社会需求培养人才。在非国家级示范性软件工程专业人才培养方案的制订方法方面针对人才培养目标的确定方法,按专业知识点整合讲授内容的方法,面向工程的培养方法,如何体现人才自身特色的方法,调动学生学习积极性的方法等五个方面进行了论述。
- 邱云飞王光关晓林
- 基于模糊神经网络的植物生长建模
- 2012年
- 提出一种基于模糊神经网络的植物建模方法,将测量的植物生理数据作为模糊神经网络的输入,自动学习拟合植物器官生长函数,提取生长规则。由同化物驱动植物生长发育,对虚拟器官的属性进行修改,将生理部分的变化反馈到结构部分。当虚拟环境变化时,模型响应环境变化,自动调整生长函数的参数和生长规则,使植物趋向于有利生长环境。实验结果表明,该方法能够准确提取植物生长函数和生长规则,对植物生长进行逼真的模拟。
- 王光邱云飞
- 关键词：虚拟植物模糊神经网络同化物
- 一种基于均值筛选的粒子滤波算法
- 2009年
- 针对基于均值筛选的粒子滤波算法MPF,利用无迹卡尔曼粒子滤波产生一步预测。在重采样阶段,利用对粒子按照权值大小进行排序的确定性重采样策略。为了克服样本耗尽问题,在统计所有粒子权值的均值后,对于权值小于均值的粒子进行一步权值平缓化变异。仿真实验表明MPF精确度优于其他5种流行的滤波算法。
- 王光邱云飞李红霞
- 关键词：非线性滤波粒子滤波
- 基于压力流模型的植物顶端优势模拟
- 2012年
- 当前顶端优势模拟方法大多不能与植物生理相结合,针对现有方法的不足,为了使模型体现植物顶端优势规律,提高建模真实性,提出一种基于压力流模型的植物顶端优势功能模拟方法。该方法以压力流模型思想构建生长素传输与分配模型,计算生长素在植物顶端与侧枝间的传输与分配。顶端产生生长素使其与侧枝产生压力势差,推动生长素在各器官间不断传输与分配。以虚拟器官作为描述植物的基本单位,所有的虚拟器官并行工作。各器官根据分配到的生长素量和生长素阈值决定生长速度,最终完成生长素的传输与分配。生长引擎将生理部分的变化反馈到结构部分,展示算法通过读取各个虚拟器官的属性进行3维展示。
- 王光邱云飞
- 关键词：虚拟植物生长素
- 融合折射原理反向学习的飞蛾扑火算法被引量：15
- 2019年
- 飞蛾扑火算法是一种新型群智能优化算法,目前已经应用于特征选择和图像分割等诸多领域。然而,传统的飞蛾扑火算法后期收敛速度不足且容易陷入局部最优,从而影响了算法的整体性能。为了提高飞蛾扑火算法的优化性能,提出了一种基于折射原理反向学习的飞蛾扑火算法(ROBL-MFO)。该算法首先在飞蛾的更新公式中引入历史最优火焰平均值,使火焰间的信息能够互相交流,提高算法的收敛能力;其次利用随机反向学习策略对解进行反向学习,扩大算法的搜索空间;最后使用折射原理对解进行折射操作,提高种群的多样性,帮助算法跳出局部最优。在六个标准实验函数上得到的实验结果表明,对比其他算法,ROBL-MFO算法拥有更好的收敛速度,且能够有效跳出局部最优。
- 王光金嘉毅
- 关键词：群智能算法种群多样性
- 基于VPRS多变量决策树优化算法
- 2010年
- 噪声数据降低了多变量决策树的生成效率和模型质量,目前主要采用针对叶节点的剪枝策略来消除噪声数据的影响,而对决策树生成过程中的噪声干扰问题却没有给予关注。为改变这种状况,将基本粗糙集(rough set,RS)理论中相对核的概念推广到变精度粗糙集(variable precision rough set,VPRS)理论中,并利用其进行决策树初始变量选择;将两个等价关系相对泛化的概念推广为两个等价关系多数包含情况下的相对泛化,并利用其进行决策树初始属性检验;进而给出一种能够有效消除噪声数据干扰的多变量决策树构造算法。最后,采用实例验证了算法的有效性。
- 邱云飞王光关晓林邵良杉
- 关键词：单变量决策树多变量决策树噪声数据变精度粗糙集
- 基于多特征融合与CELM的场景分类算法
- 2022年
- 场景分类对于场景图像的语义解译至关重要,是遥感领域近期的主要研究课题之一。针对大部分图像分类方法中提取的特征结构单一,依赖于大量人工标记的数据以及分类器的训练过程缓慢等问题,提出了一种基于多特征融合与约束极限学习机(constrained extreme learning machines,CELM)的场景图像分类方法。该方法采用三种不同结构的预训练卷积神经网络,利用特定数据集对其进行微调,将微调后网络提取到的三种特征进行融合并送入CELM分类器进行分类,最终得到图像的类别标签。以SIRI-WHU、WHU-RS19与UC-Merced数据集作为实验数据集,在预训练卷积神经网络、单一特征和传统分类器上进行的对比实验表明,基于多特征融合与CELM相结合的方法产生了较好的分类效果,三种数据集上的总分类精度分别高达99.25%、98.26%与97.70%。
- 王光陶燕沈慧芳周树东
- 关键词：多特征融合
- 一种用于中文主题分类的CSVM算法被引量：1
- 2012年
- 提出一种新的级联支持向量机分类算法CSVM,结合AdaBoost算法框架与支持向量机(SVM)进行多分类处理。针对多分类问题中支持向量机处理样本数量多和计算时间过长的问题,引入最小闭合球算法对原始样本数据进行提取,以缩短SVM的训练时间。实验结果表明,CSVM算法具有与AdaBoost-SVM算法相似的精确度,而计算时间仅为AdaBoost-SVM算法的35%。
- 王光邱云飞史庆伟
- 关键词：支持向量机ADABOOST算法超平面
- 基于多重互信息约束的高表现力语音转换
- 2024年
- 随着语音转换在人机交互领域的广泛应用,对于获取高表现力语音的需求日益显著.当前语音转换主要通过解耦声学特征实现,侧重对内容和音色特征的解耦,很少考虑语音中混合的情感特性,导致转换音频情感表现力不足.为解决上述问题,本文提出一种基于多重互信息约束的高表现力语音转换模型(MMIC-EVC).在对内容和音色特征进行解耦的基础上,引入表现力模块分别对话语级韵律和节奏特征进行建模,以实现情感特性的传递;随后通过最小化各特征之间的多重互信息变分对数上界,约束各编码器专注于解耦对应的声学嵌入.在CSTR-VCTK和ESD语音数据集上的实验表明,本模型的转换音频语音自然度评分(MOS)达到3.78,梅尔倒谱失真为5.39 dB,最佳最差占比测试结果大幅领先于基线模型,MMIC-EVC能够有效解耦韵律和节奏特征,并实现高表现力语音转换,为人机交互带来更加出色和自然的用户体验.
- 王光刘宗泽姜彦吉董浩
- 关键词：语音转换人机交互
