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成都信息工程大学软件工程学院: 作品数：419 被引量：1,513H指数：16; 相关作者：安俊秀李代伟郑皎凌刘孙俊高燕更多>>; 相关机构：四川大学计算机学院电子科技大学自动化工程学院西南交通大学信息科学与技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金四川省科技计划项目教育部人文社会科学研究基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理天文地球更多>>

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基于属性质量度的变精度邻域粗糙集属性约简被引量：5: 2020年; 变精度邻域粗糙集相比于邻域粗糙集具有抗噪容错的能力,但由于重新定义了下近似,正域的划分不再严格,使得属性重要度的可信度降低,在精度改变的情况下无法优先选取最优的属性.针对这一问题,分析变精度邻域粗糙集的下近似,引入邻域内的正确分类率,定义属性质量度,提出一种基于正域的增量和平均正确分类率的增率相结合的属性度量方法.通过和现有的基于属性重要度的属性约简算法做比较,实验结果表明,改进后的属性度量方法对变精度有更好的适应性,在不同变精度阈值下能得到更优的约简结果.; 李冬蒋瑜鲍杨婉莹; 关键词：属性约简正域

自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用: 2024年; 针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与局部信息的协同作用和智能切换学习策略。具体地,ARCLPSO利用全局和局部信息的协同作用令粒子向更优的方向移动,通过智能的切换粒子学习策略平衡粒子的搜索性能和收敛速度,提高搜索速度和搜索质量。在NAS-Bench-101数据集上的实验结果表明,ARCLPSO的收敛时间相较于传统进化算法(REA)和随机搜索(RS),分别减少了40.9%和55.2%。; 程金芮金瑾张朝龙孔超何嘉张鑫; 关键词：进化算法

基于群体智能的跨语言网络舆情文本聚类模型被引量：4: 2019年; 跨语言的互联网文本信息在中国多个民族构成中非常普遍,但当前文本聚类模型主要针对单一语言,跨语言文本挖掘的研究较少。群体智能算法具有自组织、启发式、自适应和鲁棒性的特点,提出一种基于群体智能的跨语言网络舆情文本聚类模型SI-Cluster(swarm-intelligence-based text clustering model),应用3种优化策略。梯度下降法弱化智能体拾取文本的能力,避免陷入局部最优解,添加信息素引导智能体移动并有效避免信息素挥发过快的问题,智能体从当前位置选择下一位置考虑信息素感应浓度和方向权重因子。在中文、英文和藏文文本数据集上进行实验,从聚类准确性上看应用优化策略的SI*-Cluster算法的F-measure值达到0. 862,相比于k-means算法提高44. 1%;从收敛性上看SI*-Cluster算法在聚类效果明显的前提下迭代500次收敛,相比SI-Cluster算法900次收敛,具有更快的收敛速度。模拟展示了SICluster和SI*-Cluster算法进行文本聚类的迭代过程,证明所提优化策略的有效性。; 韩楠乔少杰黄萍彭京周凯; 关键词：群体智能跨语言文本聚类网络舆情

基于禁忌搜索算法的传染病样本收集无人机调度方法被引量：3: 2022年; 路径规划和调度问题对无人机完成特定任务具有重要意义。针对蚁群算法容易陷入局部最优、迭代次数多和稳定性低等问题,提出了一种改进的基于禁忌搜索的蚁群算法(Improved Taboo Ant Colony Algorithm,ITAC),利用禁忌搜索算法的思想进行优势互补,旨在提高算法运行效率,增强全局搜索能力,更能适应解决更大规模的无人机调度问题,最大程度地节省配送成本,有助于高效地控制疫情的蔓延。实验针对3类不同患者数量(30,50和100例)的案例,分别使用10,20,30,50,100架无人机,进行了路径优化仿真。以无人机的使用数量、飞行总距离和算法运行时间为评估指标,将ITAC算法和3种常用路径规划算法(禁忌搜索算法、蚁群算法和Dijkstra算法)进行对比实验和分析,结果表明,4类算法均优化了3类案例中无人机的使用数量,其中ITAC算法表现最佳,在提供最佳路径的同时缩减了运算时间。; 陈琴魏军平刘洋韩楠吴涛刘美琦王鑫乔少杰; 关键词：调度问题禁忌搜索算法无人机蚁群算法

一种基于区块链的无人机集群协作监测框架设计被引量：4: 2022年; 提出了一个新型无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)集群协作监测公共卫生事件的监测框架,并讨论了该框架中UAV执行的任务类型与流程。针对UAV集群通信面临的复杂度高、资源消耗大以及安全性低等挑战,引入区块链技术来提升其高效性与安全性,提出了一种改进的拜占庭容错(Improved Byzantine Fault Tolerant,IBFT)算法,该算法具有最小的成本和资源并具备可扩展性和普适性。在正常情况下使用f+1个节点,在通信故障情况下使用2f+1个节点,而拜占庭容错算法使用3f+1个节点。实验结果表明,所提算法相比于其他对比算法,具有更高的吞吐量和更低的共识时延,能有效保证UAV集群协作监测紧急公共卫生事件,为疫情防控提供一种新手段。; 翁越男魏小平刘洋韩楠魏盛杰刘雯林羽丰乔少杰; 关键词：区块链公共卫生事件疫情防控

公共元数据配置管理平台设计被引量：4: 2020年; 随着互联网快速发展,各平台利用元数据来组织和管理平台数据资源,平台内平台具有封闭性使得元数据资源分散、反复存储,增大元数据共享难度,降低元数据利用率。为解决这一问题,提出公共元数据配置管理平台,将公共元数据统一配置管理,利用Web Service技术提供配置与共享元数据服务,采用Redis内存数据库提高数据共享效率。目前,已在气象大数据平台中运用了基于气象公共元数据的配置管理平台,其不仅提高了平台公共元数据的利用率、节约存储,也提高了服务的响应速度。同时,将配置管理平台的主要功能抽象,使平台设计可适用于其他类似的基于元数据的数据共享平台。; 任李娟卢军郭维; 关键词：元数据共享 REDIS

基于树莓派4B的森林防火系统研究与设计被引量：1: 2021年; 森林防火是一项重大的工程,为实现森林火灾的智能监管和精准定位,设计了一款基于树莓派4B搭载深度学习模型的森林防火智能系统。采用Gan网络模型生成大量目标图片数据,归一化处理后用目标图片数据训练目标检测模型。采用铁塔和无人机上搭建双目摄像头进行视频采集,并传输至监控中心,将采集的图片数据输入到训练好后的搭建YOLOv3目标检测模型的树莓派4B上,若所述目标检测模型输出的概率值大于设置的发生火灾的概率阈值,触发基站报警器,并对数据进行存储,根据火灾发生的位置通知相关人员进行灭火。在经过多次实测,该系统能稳定快速精准地检测火情,及时做出应急通知和应急处理。; 兰元帅何晋; 关键词：森林防火

基于信号分解降噪的CNN-BiLSTM金融市场趋势预测: 2023年; 随着金融时间序列数据日趋复杂,如何捕捉金融数据未来多天的趋势变化成了难题。针对该问题提出了基于信号分解降噪和注意力机制的CNN-BiLSTM金融市场趋势预测模型(attention-based DWT-VMD-CBiLSTM)。首先利用离散小波变换(DWT)对原始金融股指序列进行降噪处理,然后利用变分模态分解(VMD)对降噪后的数据进一步分解为若干子序列。再结合多元基本面特征,利用基于注意力机制的CBiLSTM网络模型对各子序列进行多步预测,最后将各预测结果相加得到最终结果,实现较为长期的趋势预测。为证明所提出的模型性能,在不同金融股指数据集上与不同模型进行了实验比较。结果表明,提出的模型预测精度优于其他方法,在平均绝对误差(MAE)和平均百分比误差(MAPE)上分别达到12.28、0.39和80.27、0.71,在可决系数(R^(2))和可释方差值(EVS)上达到72%、74%和79%、69%的拟合度。; 戴宇睿安俊秀李焯炜; 关键词：金融时间序列预测离散小波变换 CNN

基于差别矩阵的高效属性约简算法被引量：3: 2010年; 针对现有粗糙集属性约简算法的不足,提出了一种基于差别矩阵的属性约简新算法。算法的构造借助于差别矩阵,结合集合运算,采用迭代的思想,利用完备优化算子,最后得到决策表的一个完备约简,有效地降低了约简算法的时间复杂度。仿真实验结果显示,其产生的约简与现有算法产生的最优约简一致,进一步表明了新算法的高效性与完备性。; 张娟蒋瑜聂华北李永礼; 关键词：粗糙集差别矩阵属性约简

软件与服务外包发展策略研究被引量：4: 2008年; 近年来,迅猛发展的全球服务外包,给中国提供了难得的产业升级和发展机会,本文从我国目前发展现状确定了软件与服务外包发展方向,研究如何实现软件与服务外包,同时研究了人才结构调整及观念改变的问题。从而抓住机遇,促进我国际服务贸易的发展。; 安俊秀李超; 关键词：外包服务外包信息技术外包业务流程外包软件与服务外包

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