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张恒汝: 作品数：17 被引量：30H指数：3; 供职机构：西南石油大学计算机科学学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金四川省应用基础研究计划项目四川省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程文化科学更多>>

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三角距离相关性的标签分布学习: 2021年; 针对标签相关性的表征问题,提出一种基于三角距离相关性的标签分布学习算法。首先,构建距离映射矩阵,描述标签分布和特征矩阵之间的映射关系。其次,设计新的三角距离,以表征标签之间的相关性。最后,结合标签相关性,设计基于Kullback-Leibler散度的目标函数。在8个数据集上的实验结果表明,与8种主流算法相比,本文提出的算法在6个准确性指标上占优势。; 黄雨婷徐媛媛张恒汝闵帆; 关键词：最大熵模型

面向非均匀分布数据的代价敏感标记分布学习: 2024年; 标记歧义近年来在机器学习和数据挖掘领域备受关注.标记分布学习(LDL)通过为样本分配概率标记来解决标记歧义问题.现有的LDL方法主要是为处理训练数据均匀分布的情况而设计的.然而,在实际应用中,训练数据往往呈现非均匀分布.因此,提出了一种代价敏感的标记分布学习方法(CSLDL),用以处理这种非均匀分布的数据.通过充分利用样本的密度信息,设计了一种新的损失函数.首先,将描述度集平均划分为多个区间,并统计这些区间中的样本个数,从而推导出每个类别标记的经验密度向量.其次,为了确保不同区间之间的连续性,利用邻居来对目标区间的经验密度进行修正.将经验密度向量与对称核进行卷积,以使每个区间不仅考虑当前区间,还考虑附近区间.最后,利用修正后的密度向量构建代价矩阵,并结合Kullback-Leibler(K-L)散度来处理非均匀分布的训练数据.CSLDL在10个真实世界的数据集上与6种最先进的算法进行了对比实验.实验结果充分验证了提出的方法的有效性和优越性.; 樊俊张恒汝余一帆余一帆; 关键词：样本密度

富气混相驱中液化气回采量计算方法研究: 2013年; 在注富气混相驱项目中,注入了一定比例的液化气和干气混合物,部分注入的LPG与地层原油混相后被回采。在混相驱效果评价时需要计算回采的LPG量。结合富气混相驱项目研究了一种计算LPG回采量的方法。该方法根据数值模拟中输出各组分的产出摩尔量,匹配出在总的产出物中地层原油的产出量。然后在总的产出物中扣除地层原油产出部分,再结合注入LPG和干气的摩尔组成,建立超定方程组,最后利用最小二乘法计算出回采的LPG量。; 张恒汝李闽; 关键词：富气混相驱数值模拟最小二乘法

高效联邦学习:范数加权聚合算法: 2024年; 在联邦学习中,跨客户端的非独立同分布(non-IID)数据导致全局模型收敛较慢,通信成本显著增加。现有方法通过收集客户端的标签分布信息来确定本地模型的聚合权重,以加快收敛速度,但这可能会泄露客户端的隐私。为了在不泄露客户端隐私的前提下解决non-IID数据导致的收敛速度降低的问题,提出FedNA聚合算法。该算法通过两种方法来实现这一目标。第一,FedNA根据本地模型类权重更新的L 1范数来分配聚合权重,以保留本地模型的贡献。第二,FedNA将客户端的缺失类对应的类权重更新置为0,以缓解缺失类对聚合的影响。在两个数据集上模拟了四种不同的数据分布进行实验。结果表明,与FedAvg相比,FedNA算法达到稳定状态所需的迭代次数最多可减少890次,降低44.5%的通信开销。FedNA在保护客户端隐私的同时加速了全局模型的收敛速度,降低了通信成本,可用于需要保护用户隐私且对通信效率敏感的场景。; 陈攀张恒汝闵帆; 关键词：隐私保护

利用多特征混沌粒子滤波的视觉目标跟踪方法被引量：2: 2020年; 随着摄像终端的增多以及自动视频分析需求量的增大,针对视频序列中存在突然运动、遮挡、运动模糊等干扰因素时传统视觉目标跟踪方法很难获得鲁棒性高、精确稳定的目标跟踪的问题,提出了利用多特征混沌粒子滤波的视觉目标跟踪方法。首先,基于非线性动力学预测进行混沌建模,利用混沌映射的梯度优化函数来搜索状态空间以找到参考轨迹;然后设计了一种用于视觉跟踪的混沌粒子滤波器,并改进运动表观模型,引入颜色、纹理和深度的特征完善滤波器的性能;最后,将多特征混沌粒子滤波器与其他视觉目标跟踪方法应用于VOT17和TB数据集进行对比分析,以论证该方法的准确性。结果表明,提出的多特征混沌粒子滤波方法显著减少了粒子数量、搜索空间和滤波器发散,其精度高出其他方法约10%,在突然运动、遮挡和运动模糊等情况下整体性能优于其他几种对比方法。; 马圆媛党正阳张恒汝; 关键词：视觉目标跟踪遮挡

多通道特征向量的新三角距离高效推荐: 2021年; 为同时提高推荐系统的准确度和效率,提出了一种多通道特征向量的新三角距离推荐算法.首先从原始评分矩阵中提取多通道特征向量;其次结合三角距离和Jaccard系数构建新三角距离;最后将该距离用于k近邻算法以表征两个项目间的相似度.在4个真实数据集上的实验结果表明:文中提出的算法推荐效率更高,并能保持较好的推荐准确度.; 吕亚兰张恒汝秦琴徐媛媛; 关键词：K近邻算法

油气生产大数据挖掘系统的研究及应用被引量：12: 2016年; 随着智能油田建设的不断推进,油气生产数据呈爆炸式增长。由于其数据结构复杂,形式多样,以及数据深度分析需求的增长,为挖掘工作带来了机遇与挑战。本文采用数据融合技术,搭建复杂油气生产过程的大数据挖掘平台,根据特定的挖掘目标,建立专题数据库,快速定制相应数据挖掘算法和石油工程业务模型,形成适应用户需求的数据挖掘应用系统,实现油气生产智能化诊断、预测、优化及辅助决策。; 檀朝东张恒汝马永忠杨兵王辉萍; 关键词：大数据灰色关联聚类分析

网络与系统安全课程中的“慕课+对分课堂”教学模式探索被引量：4: 2022年; 针对网络与系统安全课程具有多学科融合、知识面宽泛、知识更新快、应用场景复杂的特点,提出将“慕课+对分课堂”教学模式应用到网络与系统安全教学全过程,从课前、课内、课后以及考核方式方面介绍教学实践应用,最后通过满意度调查说明教学效果。; 张恒汝王杨刘忠慧龚捷

基于信任传递机制的三支推荐被引量：2: 2020年; 为了解决社交网络直接信任关系稀疏性问题,并降低协同过滤算法的推荐成本,文中提出基于信任传递机制的三支推荐算法.首先构建信任传递机制,获取用户的间接信任关系,扩展用户的社交网络,并使用二部图网络结构计算用户间双向影响因子.然后,将双向影响因子作为约束项,设计目标函数进行矩阵分解.最后引入三支决策思想,考虑推荐过程中的误分类代价与推广代价,构建基于目标函数的三支推荐算法.在Filmtrust、Epinions数据集上的实验表明,文中算法性能较优.; 秦琴张恒汝; 关键词：二部图矩阵分解

融合标签结构依赖性的标签分布学习被引量：1: 2020年; 针对现有标签分布学习(Label Distribution Learning,LDL)算法较少考虑标签间关联性的问题,提出一种融合结构化标签依赖性的LDL算法.算法分为扩展、学习和恢复三个阶段:在扩展阶段,结合成对标签之间的关联性,构建结构化标签依赖性;在学习阶段,结合该依赖性,构建学习框架;在恢复阶段,利用最小二乘法求解超定方程组以预测标签分布.与七种常用的标签分布学习算法相比,在八个开放数据集上进行实验,提出的算法在Euclidean距离、Sørensen距离、Squardχ2距离、Kullback‐Leibler散度、Intersection相似度和Fidelity相似度六个主流评估指标上明显占优.; 黄雨婷徐媛媛张恒汝闵帆

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