国家自然科学基金(61272060)
- 作品数:8 被引量:266H指数:5
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- 相关机构:重庆邮电大学中国科学院重庆绿色智能技术研究院西南交通大学更多>>
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- 基于粒计算的大数据处理研究
- 在大数据时代,如何充分挖掘出蕴藏于数据资源中的价值正在成为各国IT业界、学术界和政府共同关注的焦点.使用云计算平台分布式地存储和分析大数据已经成为共识并且得到了广泛应用,但这并没有完全解决大数据的3Vs特性带来的问题.全...
- 徐计王国胤
- 关键词:粒计算大数据云计算下一代网络量子计算
- 文献传递
- 基于多峰高斯函数的直方图规定化算法被引量:6
- 2014年
- 直方图均衡化作为一种特殊的直方图规定化方法,能有效地增强图像的对比度,但其对直方图活动范围的拉伸通常会造成图像过度增强。一种基于高斯函数的直方图规定化算法可提高控制对比度活动范围的能力,然而该算法处理的图像缺乏层次感。基于此,提出一种基于多峰高斯函数的直方图规定化算法,该算法首先用直方图求导方法估算出原直方图的局部峰值和方差,从而得到原直方图的多峰高斯函数,然后采用扩展后的多峰高斯函数作为目的直方图进行规定化。此算法的主要特点是改变局部峰的参数,有选择地对某局部灰度范围进行对比度增强,从而拉伸整个图像对比度的活动范围。对于彩色图像增强,该算法在对彩色图像R,G,B3个分量子图直方图规定化处理的基础上,根据人类视觉习惯,引入彩色恢复因子将规定化的R,G,B分量进行有效合并。实验结果和原理分析表明,该算法能有效增强图像的视觉效果,使其细节明晰,层次丰富。
- 赵通王国胤肖斌
- 关键词:图像增强直方图均衡化求导直方图规定化
- 基于云模型和空间信息的多粒度彩色图像分割被引量:1
- 2016年
- 传统的彩色图像分割方法仅考虑了图像的数据信息和色彩信息,忽略了图像区域间的关联,导致图像过分割或欠分割,使图像无法达到理想的分割效果.针对这个问题,在基于云模型和多粒度的图像分割上,提出了融合图像空间信息的分割方法.该方法利用云变换将图像的特征信息进行粒化,然后给出了区域距离度量,在彩色图像分割中融入图像空间信息,采用自适应式的区域生长方法实现多粒度的云概念的合成,从而针对图像分割的不确定性问题,结合云变换粒化技术和图像空间信息,实现彩色图像的分割.实验结果验证了该方法的正确性和对彩色图像分割的有效性.
- 何菲菲王国胤刘旋
- 关键词:云模型多粒度空间信息彩色图像分割
- 基于样本权重的不平衡数据欠抽样方法被引量:43
- 2016年
- 现实世界中广泛存在不平衡数据,其分类问题是数据挖掘和机器学习的一个研究热点.欠抽样是处理不平衡数据集的一种常用方法,其主要思想是选取多数类样本中的一个子集,使数据集的样本分布达到平衡,但其容易忽略多数类中部分有用信息.为此提出了一种基于样本权重的欠抽样方法KAcBag(K-means AdaCost bagging),该方法引入了样本权重来反映样本所处的区域,首先根据各类样本的数量初始化各样本权重,并通过多次聚类对各个样本的权重进行修改,权重小的多数类样本即处于多数类的中心区域;然后按权重大小对多数类样本进行欠抽样,使位于中心区域的样本较容易被抽中,并与所有少数类样本组成bagging成员分类器的训练数据,得到若干个决策树子分类器;最后根据各子分类器的正确率进行加权投票生成预测模型.对19组UCI数据集和某电信运营商客户换机数据进行了测试实验,实验结果表明:KAcBag方法使抽样所得的样本具有较强的代表性,能有效提高少数类的分类性能并缩小问题规模.
- 熊冰妍王国胤邓维斌
- 关键词:不平衡数据聚类
- 基于高斯云变换的遥感图像多粒度聚类被引量:5
- 2017年
- 遥感图像技术的迅猛发展,使得传统聚类方法的局限性日益凸显。针对其信息量大、结构复杂等特点,从多粒度、多层次的角度来分析与理解地学现象,能够更好地解决遥感图像的自适应聚类问题。基于云模型与混合高斯相结合的高斯云变换是一种求解多粒度问题的新方法,能够解决问题域中多粒度的生成问题,但是其时间复杂度较高以及对噪声敏感等缺点,导致对遥感图像的聚类结果不理想。因此提出一种改进的高斯云变换方法,首先通过K-Means聚类优化初始粒度的选择,其次结合幅度云综合对粒度跃升策略进行改进,然后使用一种隶属度距离进行粒度的区域划分,最终对遥感图像进行聚类。实验结果验证了所提方法的正确性和有效性。
- 刘旋王国胤罗小波
- 关键词:遥感图像多粒度图像聚类
- 正态云概念的漂移性度量及分析被引量:10
- 2014年
- 云模型把自然语言中定性概念的随机性和模糊性有机地综合在一起,通过正向云变换和逆向云变换实现了概念内涵与外延之间的相互转换。基于正态分布和高斯隶属函数的正态云具有普适性。文中通过正态云概念的外包络曲线,根据KL散度刻画分布函数之间差异的特性,定义了一种正态云概念的漂移性度量。最后,结合人类认知的特点,利用该方法以计算的方式对概念在认知过程中可能发生的漂移性进行了模拟研究和实验分析。
- 许昌林王国胤
- 关键词:正态云概念漂移
- 基于粒计算的大数据处理被引量:117
- 2015年
- 在大数据时代,如何充分挖掘出蕴藏于数据资源中的价值正在成为各国IT业界、学术界和政府共同关注的焦点.使用云计算平台分布式地存储和分析大数据已经成为共识并且得到了广泛应用,但这并没有完全解决大数据的3V特性带来的问题.全面应对大数据的挑战需要来自存储技术、下一代网络、处理器、计算模型等各个领域的创新.粒计算是在求解问题过程中使用"粒"的理论、方法、技术和工具的集合,适用于近似求解有不确定性和层次结构的问题.该文综述了大数据处理的研究现状,分析了当前大数据处理研究存在的局限性;根据运用粒计算方法解决问题的不同特征,该文归纳了粒计算的3种基本模式,回顾了各种模式的相关研究工作;该文讨论了粒计算应用于大数据处理的可行性与优势,并探讨了在大数据的粒计算处理框架中需要解决的各个关键问题.
- 徐计王国胤于洪
- 关键词:粒计算大数据云计算
- 决策粗糙集理论研究现状与展望被引量:82
- 2015年
- 经典Pawlak粗糙集理论中的核心概念上、下近似集是通过集合相交非空和包含来定义的.由于缺乏对错误的容忍能力,其实际应用受到了限制.20世纪90年代初,Yao等人结合贝叶斯决策理论提出了决策粗糙集模型.近年来,该模型逐渐得到重视,并在不确定性信息处理方面得到了广泛应用.该文首先就为什么要提出决策粗糙集模型、该模型具有什么特点以及该模型中需要解决的几个问题进行了详细讨论.然后,总结了国内外关于决策粗糙集模型的研究现状和进展,详细分析了存在的挑战性问题,并深入探讨了未来的研究方向.
- 于洪王国胤姚一豫
- 关键词:粗糙集数据分析不确定性智能信息处理
- 分级式代价敏感决策树及其在手机换机预测中的应用被引量:5
- 2015年
- 在手机用户数据集中,非换机用户和换机用户存在着严重的不平衡,传统的数据挖掘方法在处理不平衡数据时追求整体正确率,导致换机用户的预测精度较低。针对这一问题,提出一种基于分级式代价敏感决策树的换机预测方法。首先利用粗糙集对原始数据集进行属性约简并计算各属性的重要度,然后根据属性重要度对属性分块建立分级结构,最后以基尼系数和误分代价为分裂标准构建代价敏感决策树,作为每一级的基分类器。对某电信运营商客户数据进行3个仿真试验,结果表明:分级式代价敏感决策树在原始的不平衡用户数据集及欠抽样处理后的平衡用户数据集上都有较好的结果。
- 熊冰妍王国胤邓维斌
- 关键词:决策树不平衡数据