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会议信息

  • 会议名称：

    第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）

  • 召开年： 2017
  • 召开地： 合肥
  • 会议文集： 第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）论文集
  • 主办单位： 中国计算机学会;中国人工智能学会
  • 出版时间： 2017-05-26
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共56条结果
  • 1.

    基于引导Boosting算法的显著性检测

    包量

    摘要：针对现有的基于引导学习的显著性检测模型存在的训练样本不纯净和特征提取方式过于简单的问题,提出一种改进的基于引导(Boosting)的算法来检测显著性,从提升训练样本集的准确度和改进特征提取的方式来达到学习效果的提升.首先,根据显著性检测的自底向上模型产生粗选样本图,并通过元胞自动机对粗选样本图进行快速有效优化来建立可靠的引导样本,完成对原图的标注建立训练样本集;然后,在训练集上对样本进行颜色纹理特征提取;最后,使用不同特征不同核的支持向量机(SVM)弱分类器生成基于Boosting学习一个强分类器,对每幅图像的超像素点进行前景背景分类,得到显著图.在ASD数据库和SED1数据库上的实验结果显示该模型能对复杂和简单的图像生成完备清晰的显著图,并在准确率召回率曲线和曲线下面积(AUC)测评值上有较大提升.由于其准确性,能应用在计算机视觉预处理阶段.
  • 2.

    基于改进自适应杂交粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的空中目标威胁评估

    包量

    摘要：评估空中目标威胁程度是防空指挥控制系统的核心环节,评估的准确程度将对防空作战产生重大影响.针对传统评估方法实时性差、工作量大、评估精度不足、无法同时进行多目标评估等缺陷,提出了一种基于自适应杂交粒子群优化(ACPSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的空中目标威胁评估方法.首先,根据空中目标态势信息构建威胁评估系统框架;然后,采用ACPSO算法对LSSVM中的正则化参数和核函数参数进行寻优,针对传统杂交机制的不足提出改进的交叉杂交方式,并使杂交概率自适应调整;最后,对比分析了各系统的训练和评估效果,并用优化后的系统实现多目标实时动态威胁评估.仿真结果表明,所提方法评估精度高,所需时间短,可同时进行多目标评估,为空中目标威胁评估提供了一种有效的解决方法.
  • 3.

    基于粗精二次估计的RFID标签数目估算方法

    包量

    摘要：为了解决航空物联网信息采集领域RFID标签估算方法存在的估算精度和运算量之间的矛盾,以及标签读取过程随机性所导致的估算方法性能不稳定的问题,结合粗估计的快速、精估计的准确和二次估计算法性能的稳定性,提出一种基于粗精二次估计的RFID标签数目估算方法.首先,对帧时隙ALOHA算法标签读取过程进行建模,分析得出碰撞时隙中的平均标签数目和碰撞时隙所占比例之间的数学模型;然后,基于上述数学模型进行标签数目粗估计,评估粗估计值是否需要进行二次精估计.在二次精估计中,将粗估计值作为先验知识,采用基于先验知识的最大后验概率(MAP)估计算法提高估算准确度,相比原始后验概率估计算法的搜索范围可减少90％.仿真实验表明,基于粗精估计的RFID标签数目估算平均误差为3.8％,估算方法性能稳定性显著提高,运算量大幅下降,可有效地应用于航空物联网信息采集过程.
  • 4.

    基于动态集合进化算法的弱变异测试用例集生成

    包量

    摘要：为解决基于集合进化算法(SEA)的弱变异测试用例集生成过程中个体规模固定和执行开销大的问题,提出一种基于动态集合进化算法(DSEA)的弱变异测试用例集生成方法.以测试用例集为个体,生成覆盖所有变异分支的弱变异测试用例集.在进化过程中,集合精简算子根据最优个体的最小子集及其未覆盖变异分支数量计算所需测试用例集的最小规模,并基于该最小规模调整种群中所有个体的规模,以生成最小规模的弱变异测试用例集,同时设计了适用于评估以测试用例集为个体的适应度函数.实验结果表明,动态集合进化算法指导弱变异测试用例集生成,获得的测试用例集规模比个体初始规模平均约简了50.15％,执行时间比集合进化的弱变异测试用例集生成最多降低了74.58％.因此,动态集合进化算法为最小规模的弱变异测试用例集生成和提升算法速度提供了一种解决方案.
  • 5.

    综合社区与关联序列挖掘的电子政务推荐算法

    包量

    摘要：个性化推荐作为一种有效的信息获取手段已成功应用于电商、音乐和电影等领域.已有研究多数聚焦于推荐的精度,缺乏对推荐结果的多样性考虑,忽略了应用领域中被推荐项目的流程特性(如"互联网+政务"中办事项的推荐).为此提出一种综合用户社区与关联序列挖掘(CAS-UC)的电子政务推荐算法,优先向用户推送利益关联最大的办事项.首先,对用户和办事项的静态基本属性以及动态行为属性分别进行特征建模;其次,基于用户的历史办事记录和属性相似度进行用户社区发现,预筛选出与目标用户最为相似的用户集,提高推荐结果的多样性,减少核心推荐过程的计算量;最后,办事项的关联序列挖掘充分考虑了电子政务的业务特性,加入时间维度的办事项序列挖掘,进一步提高了推荐结果的精度.以芜湖市易户网为平台裁体,基于Spark计算平台对用户脱敏后的信息进行仿真,实验结果表明,CAS-UC适用于被推荐项目具有序列或流程特性领域的推荐,与传统推荐算法如协同过滤推荐、矩阵分解以及基于语义相似度的推荐算法相比,具有更高的推荐精度,用户的多社区归属因素增加了推荐结果的多样性.
  • 6.

    逼真生成表格式数据的非时间属性关联模型

    包量

    摘要：针对数据仿真过程中表格数据属性间关联难的问题,提出一种刻画表格数据中非时间属性间关联特征的H模型.首先,从数据集中提取评价主体和被评价主体关键属性,进行两重频数统计,得到关于关键属性的4个关系对;然后,计算各关系对的最大信息系数(MIC)来评估各关系对的相关性,并采用拉伸指数分布(SE)对各关系对进行关系拟合;最后,设置评价主体和被评价主体的数据规模,根据拟合出的关系计算出评价主体的活跃度和被评价主体的流行度,通过活跃度总和等于流行度总和建立关联,得到非时间属性关联的H模型.实验结果表明,利用H模型能有效地刻画真实数据集中非时间属性间的关联特征.
  • 7.

    基于肌电信号和加速度信号的动态手势识别方法

    包量

    • 作者：XIE Xiaoyu,谢小雨,LIU Zhejie,刘喆颉,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：为了增强手势识别的多样性和简便性,提出了一种基于肌电信号(EMG)和加速度(ACC)信息融合的方法来识别动态手势.首先,利用MYO传感器采集EMG和ACC的手势动作信息;然后分别对ACC和EMG信号作特征降维和预处理;最后,为减少训练样本数,提出用协作稀疏表示分类器来识别基于ACC信号的姿态手势,用动态时间规整(DTW)算法和K-最邻近分类器(KNN)来分类EMG信号的手形手势.其中在利用协作稀疏表示分类器识别ACC姿态信号时,通过对创建字典最佳样本个数以及特征降维的维数进行研究来降低手势识别的复杂度.实验结果表明,手形手势的平均识别率达到了99.17％,对于向上向下、向左向右4种姿态手势平均识别率达到96.88％,而且计算速度快;对于总体的12个动态手势,其平均识别率达到96.11％.该方法对动态手势的识别率较高,计算速度快.
  • 8.

    高维小样本分类问题中特征选择研究综述

    包量

    • 作者：WANG Xiang,王翔,HU Xuegang,胡学钢,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：随着生物信息学、基因表达谱微阵列、图像识别等技术的发展,高维小样本分类问题成为数据挖掘(包括机器学习、模式识别)中的一项挑战性任务,容易引发"维数灾难"和过拟合问题.针对这个问题,特征选择可以有效避免维数灾难,提升分类模型泛化能力,成为研究的热点,有必要对国内外高维小样本特征选择主要研究情况进行综述.首先分析了高维小样本特征选择问题的本质;其次,根据其算法的本质区别,重点对高维小样本数据的特征选择方法进行分类剖析和比较;最后对高维小样本特征选择研究面临的挑战以及研究方向作了展望.
  • 9.

    基于螺旋图的时间序列数据可视化

    包量

    摘要：阶段性时间序列数据是一种生活中常见数据形式,它描述一个包含多个状态转换的事件,每个状态都具有时间属性,且状态之间的转换存在多条路径.针对现有的可视化方法不能有效展示各个状态之间变化以及状态间路径的时间属性信息的问题,提出一个全新的基于螺旋图的可视化模型.该模型使用一个圆环表示一个状态,一个事件的多个状态采用一组同心圆表示,状态间可达路径采用螺旋线表示,螺旋线的起始位置由其起始时间与起始状态圆环决定,终止位置由其结束时间与结束状态圆环决定.针对路径过多导致路径覆盖较为严重的问题,该模型采用基于长尾函数的透明算法,根据一条路径与其他路径的交叉数,为每条路径分配透明度.该模型还提供了路径的筛选、高亮、查看详细信息、缩放等功能,实现了灵活的交互操作.通过对中国铁路列车站点数据进行实验,实验结果表明该模型能够在有限的空间中有效地展示站点间运行任意时长的列车,并且在列车较多的情况下降低了螺旋线交叉重叠带来的杂乱度,同时有效地保留了列车的运行信息,能够为用户路线的选择提供决策支持,说明了该模型对阶段性时间序列数据可视化的有效性.
  • 10.

    k元n方体的条件强匹配排除

    包量

    • 作者：FENG Kai,冯凯,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：为了度量发生故障时k元n方体对其可匹配性的保持能力,通过剖析条件故障下使得k元n方体中不存在完美匹配或几乎完美匹配所需故障集的构造,研究了条件故障下使得k元n方体不可匹配所需的最小故障数.当k≥4为偶数且n≥2时,得出了k元n方体这一容错性参数的精确值并对其所有相应的最小故障集进行了刻画;当k≥3为奇数且n≥2时,给出了该k元n方体容错性参数的一个可达下界和一个可达上界.结果表明,选取k为奇数的k元n方体作为底层互连网络拓扑设计的并行计算机系统在条件故障下对其可匹配性有良好的保持能力;进一步地,该系统在故障数不超过2n时仍是可匹配的,要使该系统不可匹配至多需要4n-3个故障元.
  • 11.

    移动传感网分布式连通按需覆盖部署方法

    包量

    • 作者：MAO Lingchu,毛凌楚,ZHAO Haitao,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：针对移动传感器网络监测区域中目标覆盖所需传感器数不同且各目标之间没有形成通路的问题,提出了通过虚拟力方法实现对不同目标的按需覆盖方法.根据不同目标的覆盖需求设置对传感器节点的基于万有引力的吸引力、节点之间基于库仑力的斥力以及目标之间的引力线,节点在虚拟合力的引导下覆盖目标或连接成通路.仿真结果显示所提方法与已有代表性算法相比收敛时间短,节点移动公平性高达99％,且GPS误差的影响能够控制在1％以下,可实现稀疏或密集初始条件下按需覆盖的分布式快速部署.
  • 12.

    基于三通道卷积神经网络的纹身图像检测算法

    包量

    摘要：针对纹身图像的特点和卷积神经网络(CNN)在全连接层对图像特征抽取能力的不足问题,提出一种三通道的卷积神经网络纹身图像检测算法,并进行了三方面的改进工作.首先,针对纹身图像的特点改进图像预处理方案;其次,设计了一个基于三通道全连接层的卷积神经网络进行特征提取,并对特征建立索引,有效地提高了网络对不同尺度下空间信息的提取能力,实现了对纹身图像的高效检测;最后,通过两个数据集验证了算法的泛化能力.实验结果表明,对NIST数据集所提预处理方案比Alex方案有总正确率提高0.17个百分点,纹身图像正确率提高0.29个百分点.在所提预处理方案下,提出的算法在标准的NIST纹身图像集上具有明显的优势,正确率从NIST公布的最优值96.3％提高到99.1％,提高了2.8个百分点;相对于传统的CNN算法,正确率从98.8％提高到99.1％,提高了0.3个百分点.在Flickr数据集上也有相应的性能提升.
  • 13.

    基于覆盖模式的频繁子树挖掘方法

    包量

    • 作者：XIA Ying,夏英,LI Hongxu,李洪旭,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：无序树常用于半结构化数据建模,对其进行频繁子树挖掘有利于发现隐藏的知识.传统的频繁子树挖掘方法常常输出大规模且带有冗余信息的频繁子树,这样的输出结果会降低后续操作的效率.针对传统方法的不足,提出了一种用于挖掘覆盖模式(MCRP)算法.首先,采用宽度孩子数编码对树进行编码;然后,通过基于最大前缀编码序列的边扩展方式生成所有的候选子树;最后,在频繁子树集和δ'-覆盖概念的基础上输出覆盖模式集.与传统的挖掘频繁闭树模式和极大频繁树模式的算法相比,该算法能够在保留所有频繁子树信息的情况下输出更少的频繁子树,并且将处理效率提高15％到25％.实验结果表明,所提算法能有效减小输出频繁子树的规模,减少冗余信息,在实际操作中具有较高的可行性.
  • 14.

    基于用户可靠性的众包系统任务分配机制

    包量

    摘要：针对现有研究对众包系统中用户可靠性考虑不足的问题,假设每个用户针对不同类型任务具有不同的可靠性,并在此基础上设计了一种基于用户可靠性的众包系统任务分配机制.首先,以任务发布者的收益最大化为优化目标,利用贪心技术,设计了一种高效的任务分配机制,即每次选择一个能带来最大收益的任务分配方案;其次,设计了一种基于历史信息的用户可靠性更新机制,用户可靠性的更新由用户历史可靠性和当前完成任务的质量两部分决定,并将支付给用户的最终报酬与用户的可靠性挂钩,以激励用户持续高质量地完成任务;最后,从任务发布者的总效益、任务完成率和用户可靠性三个方面分析设计机制的有效性.实验结果显示,与ProMoT方法相比,所提出的方法在有效性和可行性方面均有较好的表现,并能够提升任务发布者的总效益约16％,同时可以解决现有方法中的用户不可靠问题,提高了众包系统的可靠性和任务发布者的总收益.
  • 15.

    基于小世界模型的无线传感器网络层次型路由算法

    包量

    • 作者：WEI Shihong,韦世红,TANG Qichao,唐起超,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：层次型路由算法是无线传感器网络研究的热点领域.针对传感器节点能量受限问题,提出一种基于小世界模型的无线传感器网络层次型路由算法(HASWNM).通过添加高性能节点以及在簇头间添加捷径的方法,使得无线传感器网络(WSN)体现出小世界网络特性.由于能量消耗主要集中在数据发送阶段,因此该算法在簇间中继选择时考虑了簇头自身的能量问题.此外,根据簇头节点距离基站的位置远近,确定不同的自适应搜索区域.实验结果证明,当高性能节点个数为100时,网络中可以呈现出小世界特性.与CSWN、TSWN、DASM相比,该算法第一个节点的死亡轮数分别延迟了6％,6％,29％,每一轮网络中的平均能量消耗分别减少了5％,12％,17％.因此,该算法构造的无线传感器网络具有小世界特性,并且能量消耗较低.
  • 16.

    基于压缩感知的多小区MASSIVE MIMO信道估计

    包量

    • 作者：LIU Ziyan,刘紫燕,TANG Hu,唐虎,LIU Shimei,刘世美,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：针对多小区多用户大规模多输入多输出(MASSIVE MIMO)系统信道估计在低信噪比情况下估计精度较差的问题,提出了一种基于群智能搜索的果蝇分段正交匹配追踪(FF-StOMP)压缩感知算法.该算法在分段正交匹配追踪(StOMP)求解不同阈值下的信道矩阵参数与归一化最小均方误差的基础上,采用果蝇优化算法动态搜索出最小归一化均方误差与其对应的阈值,达到自适应参数设定的目的.仿真结果表明,与StOMP算法相比,信噪比在0～10dB情况下,所提出的FF-StOMP算法信道估计性能能够提升0.5～1dB;信噪比在11～20dB时,信道估计性能能够提升0.2～0.3dB.当小区用户数发生变化时,所提出的算法能实现自适应信道估计,能够有效提升MASSIVE MIMO系统低信噪比情况下的信道估计精度.
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