邬长安
- 作品数：61 被引量：165H指数：7
- 供职机构：信阳师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省教育厅自然科学基金河南省教育厅科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学电气工程更多>>
- 基于模糊格的超盒粒计算分类器被引量：2
- 2013年
- 粒的表示、粒之间的关系和运算是粒计算的主要研究内容.利用向量表示超盒粒,分析向量之间的偏序关系和超盒粒之间的偏序关系的不一致性,并引入保序函数消除该不一致性.利用格和其对偶格之间的非线性正评价函数和保序函数构造超盒粒之间模糊包含关系.为得到不同粒度的粒,设计超盒粒之间的合并算子和分解算子,证明由超盒粒集、超盒粒之间的模糊包含关系、合并算子、分解算子构成的代数系统是模糊格,构造基于模糊格的超盒粒计算分类器.用机器学习数据集中的分类问题,验证该分类器具有和模糊格推理分类器相同的推广能力并减少超盒粒的数量.
- 刘宏兵邬长安熊盛武
- 关键词：模糊格粒计算
- 基于业务过程的语义Web服务组合研究
- 郭颂李湘英姚建峰周文勇尤磊邬长安刘宏兵
- 应用领域和技术原理.该项目属于网络应用领域.采用如下技术原理:利用语义技术构建基于业务过程的语义Web服务组合模型;利用语义及SAWSDL技术,在语义层次上实现了异构数据之间的转换;利用Eclipse、Java、Rati...
- 关键词：
- 基于夹角的二维凸包改进算法被引量：5
- 2007年
- 二维凸包问题是计算几何领域的经典问题之一,在地理信息系统中有广泛的应用.在凸包中,位于两凸点之间直线上点也在凸包上,但不是凸点,如何寻找凸点是凸包算法的关键.提出了基于夹角的平面点集凸包改进算法,以最大夹角,按顺时针的方向可得到所有的凸点,当满足最大夹角的点不唯一时,以离当前凸点最远的点为凸点.
- 邬长安王志平
- 关键词：夹角凸包凸点
- Ad Hoc网络中基于遗传蚁群算法的QoS多播路由算法被引量：3
- 2008年
- 利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的正反馈收敛机制,把蚁群算法和遗传算法融合起来,提出了一种遗传蚁群算法(GAAC)来解决Ad Hoc网络中QoS路由问题。首先利用遗传算法生成信息素分布,然后用蚁群算法求精解,优势互补,期望获得优化性能和时间性能的双赢。并针对算法应用于Ad Hoc网络QoS路由普遍产生的拥塞问题,采用拥塞回避的策略,从而实现网络业务流负载均衡。仿真表明该算法比其它单一采用蚁群算法进行路由选择更适合于动态AdHoc网络环境。
- 邬长安邵罕孙艳歌
- 关键词：HOC网络QOS多播路由遗传蚁群算法
- 基于噪声水平估计的帧复制篡改取证算法被引量：2
- 2019年
- 基于视频噪声的时域变化规律,提出一种可鉴别帧复制篡改的噪声水平检测方法。对各视频帧实施小波变换,利用小波系数的绝对中位差估计各视频帧中混入高斯噪声的标准差,并对标准差时域序列进行快速傅立叶变换,计算幅频谱的峰均比,再通过对峰均比作硬阈值判决,判断标准差时域序列是否存在周期性,自动识别帧复制篡改。结果表明,噪声水平检测方法可确保伪造视频幅频谱具有较大的峰均比,检测准确度比较高,相比于现有检测方法,避免噪声干扰带来的性能损失,表现出较好的检测性能。
- 梅腊腊李然邬长安
- 关键词：视频取证
- 一种多决策树财务预警方法
- 本发明提供一种多决策树财务预警方法。该方法包括：步骤1、获取待检测财务数据样本集D，所述待检测财务数据样本集D包括数据属性子集和所述数据属性子集中每个数据属性所对应的数据子集；步骤2、根据预设的随机抽样次数M对所述待检测...
- 郭华平刁小宇刘宏兵邬长安
- 文献传递
- 基于遗传模拟退火算法的Ad Hoc网络QoS路由优化
- 利用遗传算法具有较强的全局搜索能力和模拟退火算法具有较强的局部搜索能力的特征,提出了一种融合模拟退火策略的遗传算法来解决Ad Hoc网络中QoS路由问题.首先,利用遗传算法快速搜索到近优解,然后,使用模拟退火算法的搜索策...
- 邵罕孙艳歌邬长安
- 关键词：模拟退火算法路由优化搜索策略
- 文献传递
- 一种时空显著感知的多策略视频帧率提升方法
- 本发明属于视频处理技术领域，具体涉及一种利用时空显著检测自适应选择不同运动估计策略的视频帧率提升方法，本发明具体步骤如下：a.对输入视频序列作基于亮度对比的时空显著检测，获得各视频帧的显著图；b.利用显著图量化各视频帧的...
- 李然吉秉彧邬长安
- 文献传递
- 一种混合神经网络预测及识别景区气象要素的方法
- 本发明是一种混合神经网络预测及识别景区气象要素的方法，包括：⑴气象观测站数据样本集的收集及归一化处理；⑵对n个气象观测站数据样本集采用减聚类算法确定各自观测站主要气象要素构建的RBF网络隐层节点个数；⑶采用混沌粒子群优化...
- 刘道华邬长安曾召霞涂友超兰洋余本海王淑礼
- 文献传递
- 面向类不平衡的逻辑回归方法被引量：10
- 2015年
- 作为机器学习和模式识别中最重要的分类模型之一,逻辑回归(LR)具有较好的可解释性、泛化性.文中将该模型应用到类不平衡问题中,提出面向类不平衡的逻辑回归方法(LRCI)以处理数据不平衡问题.为了充分考虑数据不平衡性,分别构造基于g-mean的目标函数(GBM)和基于f-measure的目标函数(FBM),监督LRCI学习模型参数,进而有效保证学习到的模型同时具有高准确率和召回率.UCI数据集上的实验表明,LRCI在保持LR高准确率的前提下,有效提高它的召回率、g-mean和f-measure.与其他类不平衡分类模型相比,LRCI表现出较明显优势.
- 郭华平董亚东邬长安范明
- 关键词：不平衡数据集逻辑回归F-MEASURE
