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基于量子衍生混合蛙跳的水下声纳图像目标检测方法: 本发明提供的是一种基于量子衍生混合蛙跳的水下声纳图像目标检测方法。包括(1)适应度函数；(2)量子进化更新；(3)模糊隶属度矩阵结合空间信息去除孤立区；(4)对检测结果进行基于信息论的客观定量评价分析。本发明利用量子比特...; 王兴梅印桂生徐丽滕旭阳刘书孙建闯; 文献传递

一种视频广告的预算约束限制拍卖机制被引量：3: 2017年; 视频广告作为新兴互联网广告的一个重要的分支,为广告商带来巨大的收益,目前对于视频广告的拍卖方式主要采用关键字拍卖中的广义第二价格拍卖机制.但由于视频广告的时间可分性,使得视频广告与关键字拍卖内在上成为2个不同的问题.针对这些问题,主要工作如下:1)定义在线视频广告的形式化模型.该模型是有公共预算限制和私有价格信息的异质多物品拍卖模型,且该模型不限制竞价者的收益函数分布.2)前期工作已经证明了不同时存在具有个体理性、激励相容性和帕累托最优性质的预算约束拍卖的确定性机制.所以针对视频广告拍卖问题,基于预算约束的嵌钉拍卖基础,提出不限制竞拍者Agent的边际效益形式且满足激励相容性、个体理性激励相容的随机机制.3)定性及定量分析了该机制的收益性质.通过定义分配因子和支配因子证明了该机制收益的下界,并通过针对不同分布的收益函数和预算约束的实验,在系统收益和社会效用2个指标上验证了该机制的有效性.; 杨雪董红斌滕旭阳; 关键词：多AGENT系统预算约束

一种自适应阶梯初始化的窄带Chan-Vese模型水下多目标分割方法: 本发明公开了一种自适应阶梯初始化的窄带Chan‑Vese模型水下多目标分割方法，包括以下步骤，步骤一：声纳图像平滑去噪处理后，根据块方式的k‑均值聚类算法完成初始分割，初步判断水下目标的位置；步骤二：确定阶梯区域，确定自...; 王兴梅吴艳霞滕旭阳刘志鹏宋洪涛王永华; 文献传递

面向特征选择问题的优化方法研究: 随着各领域内数据的不断生成与积累,海量数据为机器学习和数据挖掘任务带来了新的挑战。如何删除无关和冗余数据,并利用部分相关数据得到有价值的信息成为当下研究的热点。特征选择是数据挖掘、机器学习、模式识别等领域的一个预处理过程...; 滕旭阳; 关键词：组合优化; 文献传递

基于进化多目标优化的特征选择方法研究: 特征选择和聚类算法是文本分类领域的两个重要问题，特征集的大小与好坏决定了信息处理的速度和精度，聚类算法决定了文本分类结果的正确率。但是，当前的特征选择算法存在着需要预先设置阈值、对数据集中样本分布过度依赖等问题。相应地，...; 滕旭阳; 关键词：模糊聚类算法最优解

一种基于关联信息熵度量的特征选择方法被引量：38: 2016年; 特征选择旨在从原始集合中选择一个规模较小的特征子集,该子集能够在数据挖掘和机器学习任务中提供与原集合近似或者更好的表现.在不改变特征物理意义的基础上,较少特征为数据提供了更强的可解读性.传统信息论方法往往将特征相关性和冗余性分割判断,无法判断整个特征子集的组合效应.将数据融合领域中的关联信息熵理论应用到特征选择中,基于该方法度量特征间的独立和冗余程度.利用特征与类别的互信息与特征对组合构建特征相关矩阵,在计算矩阵特征值时充分考虑了特征子集中不同特征间的多变量关系.提出了特征排序方法,并结合参数分析提出一种自适应的特征子集选择方法.实验结果表明所提方法在分类任务中的有效性和高效性.; 董红斌滕旭阳杨雪; 关键词：相关矩阵

一种自适应阶梯初始化的窄带Chan-Vese模型水下多目标分割方法: 本发明公开了一种自适应阶梯初始化的窄带Chan-Vese模型水下多目标分割方法，包括以下步骤，步骤一：声纳图像平滑去噪处理后，根据块方式的k-均值聚类算法完成初始分割，初步判断水下目标的位置；步骤二：确定阶梯区域，确定自...; 王兴梅吴艳霞滕旭阳刘志鹏宋洪涛王永华; 文献传递

基于量子衍生混合蛙跳的水下声纳图像目标检测方法: 本发明提供的是一种基于量子衍生混合蛙跳的水下声纳图像目标检测方法。包括(1)适应度函数；(2)量子进化更新；(3)模糊隶属度矩阵结合空间信息去除孤立区；(4)对检测结果进行基于信息论的客观定量评价分析。本发明利用量子比特...; 王兴梅印桂生徐丽滕旭阳刘书孙建闯

面向特征选择问题的协同演化方法被引量：4: 2017年; 特征选择技术是机器学习和数据挖掘任务的关键预处理技术。传统贪婪式特征选择方法仅考虑本轮最佳特征,从而导致获取的特征子集仅为局部最优,无法获得最优或者近似最优的特征集合。进化搜索方式则有效地对特征空间进行搜索,然而不同的进化算法在搜索过程中存在自身的局限。本文吸取遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的进化优势,以信息熵度量为评价,通过协同演化的方式获取最终特征子集。并提出适用于特征选择问题特有的比特率交叉算子和信息交换策略。实验结果显示,遗传算法和粒子群协同进化(GA-PSO)在进化搜索特征子集的能力和具体分类学习任务上都优于单独的演化搜索方式。进化搜索提供的组合判断能力优于贪婪式特征选择方法。; 滕旭阳董红斌孙静; 关键词：遗传算法粒子群优化

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滕旭阳