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1. chinaXiv:201904.00066 [pdf]

基于自适应双阈值的计步算法

王岚; 彭敏; 周清峰
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对现有计步算法对不同运动状态适应性差的问题,设计了一种基于自适应阈值的计步算法。该算法首先通过智能手环的内置三轴加速度传感器采集用户在慢走、快走以及跑步三种步行频率的加速度数据,经过五点滤波预处理,在自适应时间窗内检测波峰波谷,再将波峰均值和波谷均值的平均值作为上阈值,波谷均值作为下阈值,通过动态阈值判定步数,最后根据行走振幅和行走频率存在的规律性进行假步检测。测试表明,该算法对于不同的用户在三种不同频率下平均计步精度可以达到91.88%以上。

submitted time 2019-04-01 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits301Downloads171 Comment 0

2. chinaXiv:201808.00127 [pdf]

基于差分进化的复杂软件系统动态可靠性分配

张世金; 张国富; 苏兆品; 岳峰
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

现有关于复杂软件系统可靠性分配的研究均基于结构固定的软件系统,而实际情况中软件系统结构往往不固定。针对这一矛盾,构建复杂软件系统动态可靠性分配优化模型,并基于差分进化设计复杂软件系统动态可靠性分配算法。在系统结构发生变化时,首先基于D-S证据理论对系统中各模块的全局权重重新进行评估,并考虑变化前后系统的关联性,在差分进化生成初始种群时保留了部分历史解。最后,通过仿真实验分析验证了所提方法的有效性。

submitted time 2018-07-23 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits405Downloads228 Comment 0

3. chinaXiv:201805.00208 [pdf]

一种自动分类的网页搜索排序算法

刘铭瑀; 刘学亮; 胡骏
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对传统网页排序算法Okapi BM25通常会出现网页与查询关键词领域无关的领域漂移现象,以及改进算法需要人工建立领域向量的问题,提出了一种基于BM25和Softmax回归分类模型的网页搜索排序算法。该方法首先对网页文本进行数据预处理并利用词袋模型进行网页文本的向量表示,之后通过少量的网页数据来训练Softmax回归分类模型,来预测测试网页数据的类别分数,并与BM25信息检索的分数结合在一起,得到最终的网页排序结果。实验结果显示该检索算法无须人工建立领域向量,即可达到很好的网页排序结果。

submitted time 2018-05-20 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits319Downloads206 Comment 0

4. chinaXiv:201805.00295 [pdf]

基于随机子空间的多标签类属特征提取算法

张晶; 李裕; 李培培
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

目前多标签学习已广泛应用到很多场景中,在此类学习问题中,一个样本往往可以同时拥有多个类别标签。由于类别标签可能带有的特有属性(即类属属性)将更有助于标签分类,所以已经出现了一些基于类属属性的多标签学习算法。针对类属属性构造会导致属性空间存在冗余的问题,本文提出了一种多标签类属特征提取算法LIFT_RSM。该方法基于类属属性空间通过综合利用随机子空间模型及成对约束降维思想提取有效的特征信息,以达到提升分类性能的目的。在多个数据集上的实验结果表明:与若干经典的多标签算法相比,提出的LIFT_RSM算法能得到更好的分类效果。

submitted time 2018-05-20 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits416Downloads260 Comment 0

5. chinaXiv:201805.00025 [pdf]

基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的WLAN异构终端定位方法

张勇; 范恒; 王昱洁
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对WLAN室内定位系统中异构终端(指纹库终端和测试终端)引起的定位偏差过大的问题,提出一种基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的解决方案。该文使用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)构建指纹库终端接收信号强度(RSS)和物理坐标位置的映射关系模型;列出校准点处异构终端采集的RSS值,得到散点图;用基于密度聚类方法剔除边界点和噪声点;用广义回归神经网络构建异构终端RSS的映射函数;通过LSSVR模型定位测试点的位置。实验结果表明,与只用LSSVR算法相比,测试终端定位精度提高18-40%,有效解决了定位偏差过大的问题。

submitted time 2018-05-02 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits746Downloads434 Comment 0

6. chinaXiv:201804.02163 [pdf]

基于语义关系约束和词语关系信息的句向量研究

夏小强; 邵堃
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对现有的句向量学习方法不能很好的学习关系知识信息、表示复杂的语义关系,提出了基于PV-DM模型和关系信息模型的关系信息句向量模型(RISV),该模型是将PV-DM模型作为句向量训练基本模型,然后为其添加关系信息知识约束条件,使改进后模型能够学习到文本中词语之间的关系,并将关系约束模型(RCM)模型作为预训练模型,使其进一步整合语义关系约束信息,最后在文档分类和短文本语义相似度两个任务中验证了RISV模型的有效性。实验结果表明,采用RISV模型学习的句向量能够更好地表示文本。

submitted time 2018-04-17 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits336Downloads191 Comment 0

7. chinaXiv:201804.02173 [pdf]

基于密度峰值优化的谱聚类算法

薛丽霞; 孙伟; 汪荣贵; 杨娟; 胡敏
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对经典谱聚类算法无法自适应确定聚类数目、以及在处理大数据量的聚类问题时效率不高的问题,提出了一种基于密度峰值优化的谱聚类算法。该方法首先计算数据对象的局部密度,以及每个数据对象与较其他数据对象的最小距离,并依据一定的规则自适应产生初始聚类中心,确定聚类数目;其次,使用Nystr?m抽样来降低特征分解的计算复杂度以达到提高谱聚类算法的效率。实验结果表明,该方法能够准确地得到聚类数目,并且有效提高了聚类的准确率和效率。

submitted time 2018-04-17 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits631Downloads415 Comment 0

8. chinaXiv:201804.01408 [pdf]

一种面向多类不平衡协议流量的改进AdaBoost.M2算法

张仁斌; 张杰; 吴佩
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对AdaBoost。M2算法在解决多类不平衡协议流量的分类问题时存在不足,提出一种适用于因特网协议流量多类不平衡分类的集成学习算法RBWS-ADAM2,本算法在AdaBoost。M2每次迭代过程中,设计了基于权重的随机平衡重采样策略对训练数据进行预处理,该策略利用随机设置采样平衡点的重采样方式来更改多数类和少数类的样本数目占比,以构建多个具有差异性的训练集,并将样本权重作为样本筛选的依据,尽可能保留高权重样本,以加强对此类样本的学习。在国际公开的协议流量数据集上将RBWS-ADAM2算法与其他类似算法进行实验比较表明,相比于其他算法,该算法不仅对部分少数类的F-measure有较大提升,更有效提高了集成分类器的总体G-mean和总体平均F-measure,明显增强了集成分类器的整体性能。

submitted time 2018-04-12 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits860Downloads497 Comment 0

9. chinaXiv:201804.01415 [pdf]

融合全局与局部视角的光场超分辨率重建

邓武; 张旭东; 熊伟; 汪义志
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对光场相机结构和像素传感器分辨率的限制导致光场图像空间分辨率和角度分辨率都较低的问题,提出一种融合全局与局部视角的光场超分辨率重建算法,同时提高光场图像的空间分辨率和角度分辨率。首先根据待重建新视角的位置,自适应选择局部视角,利用空间超分辨率卷积神经网络提高全局视角和局部视角的空间分辨率,然后提取并融合全局视角和局部视角在新视角处映射图像的深度特征和颜色特征,通过角度分辨率卷积神经网络重建获得新视角图像。实验结果表明,与现有方法相比,峰值信噪比(PSNR)提高约3 dB,结构相似性指数(SSIM)提高约0.02,有效地解决了遮挡情况下重建新视角局部目标丢失现象,同时更好地保持新视角的边缘信息,获得更优的重建效果。

submitted time 2018-04-12 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits512Downloads340 Comment 0

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