自动化与计算机技术

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集值映射的拟阵结构及其与覆盖粗糙集的关系
《计算机工程与应用》2019年第6期50-56,100共8页齐美兰 李小南 
国家自然科学基金面上项目(No.61772019);陕西省自然科学基础研究计面上项目(No.2017JM1036).
集值映射是拓扑学中的一个重要的概念。基于论域中的各个元素之间的关系,利用集值映射的原理在论域上导出了一种拟阵结构,对该类拟阵的独立集、相关集、极小圈、秩函数、闭包和闭集等性质进行了研究,给出了该类拟阵的对偶拟阵的独立集...
关键词:粗糙集 覆盖 邻域 近似算子 拟阵 
混合蝗虫优化算法求解作业车间调度问题
《计算机工程与应用》2019年第6期257-264,共8页闫旭 叶春明 
国家自然科学基金(No.71271138);上海理工大学科技发展项目(No.16KJFZ028);上海市高原学科项目“管理科学与工程”(No.GYXK1201)。
作为新兴的智能算法,蝗虫优化算法在作业车间调度问题中的应用符合智能制造的趋势。但由于全局寻优能力不足,基本蝗虫优化算法(GOA)在解决作业车间调度问题(JSP)时容易陷入局部最优,导致收敛精度较低。为了克服上述缺陷,利用量子旋转门...
关键词:蝗虫优化算法 量子旋转门 作业车间调度问题 收敛性证明 混合算法 
考虑运输中断的可靠三级供应链网络设计
《计算机工程与应用》2019年第6期265-270,共6页任慧 
国家自然科学基金(No.71171161,No.71371153)。
现实供应链网络中每条运输路径都存在中断风险,只有合理地选择供应设施及其运输路径才能在一定程度上保证整个网络的运输可靠性。在设施能力约束下,为了保证总运营成本的最小化和整个网络的运输可靠性的最大化,提出了一个新的三级供应...
关键词:选址路径问题 运营成本 运输可靠性 改进的非支配排序遗传算法 
面向多源数据融合的稀疏表示目标跟踪
《计算机工程与应用》2019年第6期1-7,共7页曹雯雯 康彬 颜俊 丁琬 
国家自然科学基金青年基金(No.61801242,No.61771256,No.61771258);江苏省高校自然科学面上项目(No.17KJD510005);江苏省自然科学基金青年基金(No.BK20170915);南京邮电大学孵化项目(No.NY218075)。
传统的基于稀疏表示的目标跟踪方法主要利用目标的灰度特征构建稀疏表示模型。由于灰度特征对光照变化敏感,这会影响目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。基于多源数据融合的目标跟踪可以明显提升目标跟踪鲁棒性,但如何有效融合不同维度,不...
关键词:稀疏表示 多源数据融合 目标跟踪 
多维数据判别分析的非参核密度算法研究
《计算机工程与应用》2019年第6期8-12,30共6页石凯 聂富强 孙峰 
国家自然科学基金青年项目(No.11701245);四川省教育厅项目(No.18SB0223).
判别分析在数据挖掘、识别中有着广泛的应用,其中充分利用训练集的信息,改进判别规则算法,降低误判率一直是众多研究关注的焦点。传统的一些判别算法中,往往事先假定数据的分布类型来建立判别规则,但多维数据结构往往存在违背假定的情形...
关键词:多维数据 判别分析 非参数统计 核函数 概率密度 
Attention-YOLO:引入注意力机制的YOLO检测算法
《计算机工程与应用》2019年第6期13-23,125共12页徐诚极 王晓峰 杨亚东 
国家自然科学基金(No.61872231,No.61703267);上海海事大学研究生创新基金(No.2017ycx083)。
实时目标检测算法YOLOv3的检测速度较快且精度良好,但存在边界框定位不够精确、难以区分重叠物体等不足。提出了Attention-YOLO算法,该算法借鉴了基于项的注意力机制,将通道注意力及空间注意力机制加入特征提取网络之中,使用经过筛选加...
关键词:目标检测 YOLOv3算法 Attention-YOLO算法 通道注意力机制 空间注意力机制 
基于BP神经网络的故障诊断模型研究
《计算机工程与应用》2019年第6期24-30,共7页冯玉芳 卢厚清 殷宏 曹林 
国家自然科学基金(No.71501186).
滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一。滚动轴承很容易损坏,而它的工作条件通常比较复杂,很难对其故障进行准确判断。为了提高滚动轴承故障诊断的有效性,构建了一种新的基于改进量子蜂群算法和BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型(IQABC...
关键词:BP神经网络 量子蜂群算法 故障诊断 
大数据背景下粗糙集属性约简研究进展
《计算机工程与应用》2019年第6期31-38,177共9页邬阳阳 汤建国 
国家自然科学基金(No.61440047,No.61562079);新疆维吾尔自治区人文社科重点研究基地项目(No.050315C01)。
在大数据时代,数据不仅类型多样、结构复杂还具有动态变化的特点,传统的分析工具已经不能满足大数据分析的需求。如何快速有效地从大规模数据中获取有价值的信息成了一个具有挑战性的问题。一些学者将粗糙集属性约简理论与其他理论相结...
关键词:大数据 粗糙集 属性约简 并行计算 增量学习 粒计算 
Lipschitz聚合算子的模糊推理鲁棒性研究
《计算机工程与应用》2019年第6期42-49,125共9页陈芳 赵树宇 杨素娣 高秀梅 
江苏省高校自然科学基金项目(No.17KJB520004).
模糊推理中,输入和推理规则发生摄动时,内部连接算子的选择是影响推理输出的主要因素。给出了模糊Lipschitz聚合算子的定义,论证了满足Lipschitz条件的三角模算子和蕴涵算子,研究了一类稳定的Lipschitz聚合算子对模糊推理的鲁棒性影响,...
关键词:LIPSCHITZ 三角模 蕴涵 摄动 模糊推理 
应用机器学习方法的设计模式挖掘研究
《计算机工程与应用》2019年第6期113-119,共7页鲁润泽 张海平 
浙江省高等教育教学改革项目(No.jg2015224)。
从源码中挖掘设计模式实例具有重要意义,它能够提升软件系统的可理解性和可维护性。基于机器学习方法,提出了一个设计模式挖掘方法。其中,使用类关系图表示软件系统和设计模式,采用子图匹配的方法从软件系统中提取出候选设计模式实例,...
关键词:设计模式 设计模式挖掘 子图同构 机器学习 
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