基于Vague集的加权模糊运算 被引量：8

1

作者 李凡 饶勇 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期12-14,共3页

分析了Vague集的性质 ,定义了Vague集上的加权析取式和加权合取式 .讨论了Vague集上的加权析取式和加权合取式的模糊运算及性质 ,这些运算及性质可以很好地用“投票模型”

关键词 FUZZY集 VAGUE集 加权模糊逻辑 投票模型 加权析取式 加权合取式 加权模糊运算

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基于投票模型的元搜索排序合成算法 被引量：3

2

作者 姚昱 朱山风 陈莘萌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第22期214-216,共3页

排序合成问题是元搜索引擎研究的一个重要方面。该文分析了基于投票模型的排序合成问题。在讨论2个常用的投票规则Borda和Condorcet的基础上,介绍了用图论算法实现的淘汰投票算法,包括Kemeny算法。针对Kemeny算法是NP-hard问题,提出了... 排序合成问题是元搜索引擎研究的一个重要方面。该文分析了基于投票模型的排序合成问题。在讨论2个常用的投票规则Borda和Condorcet的基础上,介绍了用图论算法实现的淘汰投票算法,包括Kemeny算法。针对Kemeny算法是NP-hard问题,提出了一种易于实现的启发式淘汰投票算法,并且利用TREC数据集进行实验比较这些方法。实验结果表明,淘汰投票算法与Borda算法执行效果相当,有时甚至超过Borda算法。 展开更多

关键词 排序合成 投票模型 元搜索 信息检索

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核空间自适应抑制式直觉模糊图像分割算法 被引量：3

3

作者 林洋 兰蓉 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第8期2353-2360,共8页

针对直觉模糊C-均值(intuitionistic fuzzy C-means,IFCM)算法未考虑图像像素的空间邻域信息,导致对噪声较为敏感,算法运行效率较低,分割效果较差等问题,提出一种核空间自适应抑制式直觉模糊图像分割算法。以核诱导距离代替欧氏距离计... 针对直觉模糊C-均值(intuitionistic fuzzy C-means,IFCM)算法未考虑图像像素的空间邻域信息,导致对噪声较为敏感,算法运行效率较低,分割效果较差等问题,提出一种核空间自适应抑制式直觉模糊图像分割算法。以核诱导距离代替欧氏距离计算像素至聚类中心的距离,将局部空间信息融入核空间中;利用“投票模型”将模糊集扩展为直觉模糊集,减少人工参数对实验的影响;根据图像像素和聚类中心之间的分离性自适应生成抑制因子。实验结果表明,该算法对噪声鲁棒性较强,分割精度较高,提升了算法的运行效率。 展开更多

关键词 直觉模糊C-均值 核空间 局部空间信息 投票模型 抑制因子

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多赢家投票理论的研究进展 被引量：1

4

作者 李莉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第1期217-225,共9页

随着智能时代的到来,集体决策的方式也在发生着改变,人们不再满足于单一的决策结果,需要多个赢家共同组成的委员会成为获胜集合,并将此集合应用于推荐系统、搜索引擎、政策表决以及企业决策等领域。多赢家投票理论最大的优点是决策成本... 随着智能时代的到来,集体决策的方式也在发生着改变,人们不再满足于单一的决策结果,需要多个赢家共同组成的委员会成为获胜集合,并将此集合应用于推荐系统、搜索引擎、政策表决以及企业决策等领域。多赢家投票理论最大的优点是决策成本低并且决策效率高,是非常优秀的集体决策方法。多赢家投票理论的研究核心在于找到适合不同应用场景的多赢家投票规则。文中分别介绍了两个大类的多赢家决策方法,即委员会得票规则和基于投赞成票的多赢家投票规则,这两类规则分别代表了两种不同类型的多赢家投票理论的研究方向。文中在建立逻辑模型的基础上分别详细介绍了几种极具代表性的多赢家投票规则,通过对目前有影响力的文献进行梳理,尝试对多赢家投票理论的发展趋势进行探讨,以期帮助更多研究者利用该理论解决实践中出现的问题。 展开更多

关键词 多赢家投票规则 集体决策 委员会 计算社会选择 投票模型

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区块链中基于中国剩余定理投票方案的共识机制 被引量：1

5

作者 唐淑敏 金瑜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期458-466,共9页

目前共识机制存在以下问题:1)记账权“垄断化”,即随着系统运行,记账权被一部分拥有更多资源的节点掌握,导致资源贫乏的小节点流失,影响系统安全;2)当竞选权益节点时,要遍历所有参与竞选节点的交易记录,导致共识时延快速增长。针对这些... 目前共识机制存在以下问题:1)记账权“垄断化”,即随着系统运行,记账权被一部分拥有更多资源的节点掌握,导致资源贫乏的小节点流失,影响系统安全;2)当竞选权益节点时,要遍历所有参与竞选节点的交易记录,导致共识时延快速增长。针对这些问题,提出了一种新的共识机制——CRT-PoT。首先,基于中国剩余定理(CRT)提出用于选出权益节点的投票模型CRT-Election,该模型规定竞选节点通过成功出块次数以及成功投票次数获取投票节点的投票支持,以竞争记账权。然后,基于该投票模型提出多投机制来保证小节点有更多机会竞选记账权,从而有效解决记账权“垄断化”问题;同时,保证在竞选节点数量增多时,共识时延增长速度较慢,因为该方案不需要遍历所有参与竞选节点的交易记录,共识时延只与参与竞选节点数有关,共识时延呈线性增长。最后,从理论和实验角度分析验证了与目前已有的共识机制相比,CRT-PoT不仅有效解决了记账权“垄断化”问题,同时也降低了共识时延。 展开更多

关键词 区块链 共识机制 记账权垄断化 中国剩余定理 投票模型

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一种基于投票的ICT类课程学生在线学习成绩预测模型

6

作者 殷锡亮 张琳琳 +2 位作者 罗洋 杨兴全 周德云 《软件导刊》 2023年第12期105-110,共6页

当前,线上教学在高职信息通信技术类课程教学中越发普遍,学生在线学习成绩预测也愈发重要。虽然教师缺失了线下教学可监督性的优势,但其受益于在线教学平台提供的丰富教学数据,客观性的数据可较大程度地帮助教师掌握学生学习情况。在分... 当前,线上教学在高职信息通信技术类课程教学中越发普遍,学生在线学习成绩预测也愈发重要。虽然教师缺失了线下教学可监督性的优势,但其受益于在线教学平台提供的丰富教学数据,客观性的数据可较大程度地帮助教师掌握学生学习情况。在分析客观性数据的基础上,针对学习效果不佳的学生提前预警,对于改善学生线上学习效果具有重要意义。在ICT类课程在线教学过程中,将现有模型与已有模型在该类课程中的性能指标进行对比分析,并基于投票提出一种新颖的学生在线学习成绩预测模型。通过实验证明,该模型性能优于其他已有预测模型。 展开更多

关键词 信息通信技术类课程 线上教学 成绩预测模型 投票模型

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基于神经网络与Opencv的雷达目标检测算法研究

7

作者 杨柳 李知谕 +1 位作者 孙带 李跃星 《数学的实践与认识》 2022年第8期104-114,共11页

随着雷达使用场景日趋复杂,从回波信号中区分物体信号与噪声的难度也随之增加.旨在使用神经网络和Opencv两种方法从回波信号中区分出物体的信号,实现雷达的目标检测任务.在行列向量检测法中,将目标检测问题转换为向量分类问题,使用神经... 随着雷达使用场景日趋复杂,从回波信号中区分物体信号与噪声的难度也随之增加.旨在使用神经网络和Opencv两种方法从回波信号中区分出物体的信号,实现雷达的目标检测任务.在行列向量检测法中,将目标检测问题转换为向量分类问题,使用神经网络建立投票模型,从而对多普勒频谱上的行列向量分别进行检测,再将检测结果综合处理后获取频谱图上的极大值点.在Opencv检测法中,将雷达目标检测问题转换成图片特征检测问题,对多普勒频谱图从左上至右下进行检测,可判断出极大值点所在区域.两种算法在实际测试中均取得了良好的效果,既为雷达目标检测问题提供新的解决方案,又为深度学习算法在不同领域的应用提供新的思路. 展开更多

关键词 雷达目标检测 多普勒频谱图 神经网络 OPENCV 投票模型

原文传递

中国上市公司控制权特征及其对公司绩效的影响——基于改进的投票概率模型 被引量：12

8

作者 李斌 孙月静 《中国软科学》 CSSCI 北大核心 2011年第1期124-134,共11页

控制权的度量问题一直是公司治理领域的一大难题,传统的度量方法或者以大股东为准,没有考虑到股权结构的影响;或者利用投票概率模型考察控制权数据,但模型在求解控制权时又存在着不足,本文对此进行了改进并以我国A股上市公司2008年控制... 控制权的度量问题一直是公司治理领域的一大难题,传统的度量方法或者以大股东为准,没有考虑到股权结构的影响;或者利用投票概率模型考察控制权数据,但模型在求解控制权时又存在着不足,本文对此进行了改进并以我国A股上市公司2008年控制权数据为样本进行实证研究,研究结果说明国有公司和民营公司的控制权特征有显著差异:国有公司的控制度和所有权比例显著高于民营公司;而两权分离度低于民营公司;国有公司大部分都是直接控制,民营公司多采用间接控制;民营公司中的相对控制比例比国有公司的要高。在我国上市公司中控制权对公司绩效有显著影响,且在实际控制人不同的公司里影响也不尽相同。 展开更多

关键词 实际控制人 改进的投票概率模型 公司绩效 国有公司 控制权

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一种处理非平衡数据集的优化随机森林分类方法 被引量：10

9

作者 马海荣 程新文 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第11期28-32,共5页

利用传统随机森林(random forest,RF)模型进行分类时存在分类精度受不平衡样本集的影响,以及投票平局现象会导致算法停滞等问题.本文对RF模型进行了优化改进,首先随机抽取等量的少数类与多数类样本构建训练样本集进行RF建模,然后根据投... 利用传统随机森林(random forest,RF)模型进行分类时存在分类精度受不平衡样本集的影响,以及投票平局现象会导致算法停滞等问题.本文对RF模型进行了优化改进,首先随机抽取等量的少数类与多数类样本构建训练样本集进行RF建模,然后根据投票熵与基于样本特征参数的广义欧几里得距离逐步添加具有最大投票熵的样本到训练样本集,解决传统RF模型随机抽取样本时训练样本集中包含不同类别样本数不平衡问题.对于分类过程中可能出现投票结果的平局现象,利用测试样本与邻近训练样本的广义欧几里得距离决定其分类结果,以消除投票平局现象造成的停滞问题.实验结果表明,本文优化RF模型对于非平衡数据集的分类可以取得较好的分类结果. 展开更多

关键词 随机森林 最大投票熵 广义欧几里得距离 不平衡数据集

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兼顾公平和效率原则的我国电力市场碳配额分配方案 被引量：8

10

作者 陈卫东 胡盛林 《煤炭经济研究》 2020年第1期15-21,共7页

我国电力行业一直存在严重的碳排放问题,并被率先纳入全国统一的碳排放权交易市场。由于区域经济发展的不平衡性和能源结构的多样性,一个合理的电力行业碳配额分配方案应兼顾公平和效率两个原则。建立了综合碳排放指标体系,通过熵权法... 我国电力行业一直存在严重的碳排放问题,并被率先纳入全国统一的碳排放权交易市场。由于区域经济发展的不平衡性和能源结构的多样性,一个合理的电力行业碳配额分配方案应兼顾公平和效率两个原则。建立了综合碳排放指标体系,通过熵权法对指标权重进行计算,并运用聚类分析将排放特征相似的省级行政区分成3类,每个类别及其中的地区根据加权投票选择最适合自身排放特征的分配方案。研究结果显示,在构成综合碳排放指标体系的4个指标中,减排责任的权重最大,其次是减排能力、减排转移和减排潜力。类别1、类别2和类别3分别选择以国内生产总值(GDP)、历史排放量和人口为原则的碳排放配额分配方案作为最优方案。 展开更多

关键词 公平与效率 碳排放配额分配 电力工业 聚类分析 加权投票

原文传递

基于TBM岩机信息的隧洞断层超前智能感知加权投票模型研究 被引量：6

11

作者 李龙 刘造保 +2 位作者 周宏源 齐文彪 查文华 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S02期3403-3411,共9页

为实现TBM隧洞不良地质的超前判识,基于吉林引松工程TBM隧洞40.8亿条施工数据,采用机器学习方法开展隧洞断层超前智能感知研究。通过分析TBM岩–机交互参数(刀盘扭矩和顶护盾压力等)的变化规律,将断层附近掘进段划分为平稳段、预警段和... 为实现TBM隧洞不良地质的超前判识,基于吉林引松工程TBM隧洞40.8亿条施工数据,采用机器学习方法开展隧洞断层超前智能感知研究。通过分析TBM岩–机交互参数(刀盘扭矩和顶护盾压力等)的变化规律,将断层附近掘进段划分为平稳段、预警段和断层段;借助皮尔逊相关性分析,优选出7个关键参数作为断层感知的特征属性;以随机森林和支持向量机为基分类器,构建隧洞断层智能感知的加权集成投票模型。选取断层附近771组TBM施工有效掘进循环数据,以准确率为目标对所建立模型进行训练和测试(539组训练,232组测试);应用准确率、召回率、F_(1)–分数评估加权集成投票模型进行断层超前感知的性能,采用部分依赖图分析关键交互参数在不同预测类别中的敏感度。结果表明,刀盘扭矩和顶护盾压力等关键交互参数在断层附近显现出不同程度的响应规律,加权集成投票模型能有效预测断层附近的平稳段、预警段和断层段,准确率达89.22%。可为TBM隧洞断层前兆特征预警分析和预控措施提供支撑依据。 展开更多

关键词 岩石力学 TBM大数据 断层智能感知 机器学习 隧道智能建造 加权集成投票模型

原文传递

基于加权集成的深度投票模型大豆灰斑病分级研究 被引量：3

12

作者 孙红敏 王钰涵 +3 位作者 戴百生 李晓明 孟希璠 那晨 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期76-85,共10页

大豆作为重要经济作物,近年受灰斑病影响愈发严重,导致产量下降,为减少病害造成的经济损失,相关从业人员需针对灰斑病等级采取不同措施。因病害等级之间具有相似性,传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)识别准确率有待... 大豆作为重要经济作物,近年受灰斑病影响愈发严重,导致产量下降,为减少病害造成的经济损失,相关从业人员需针对灰斑病等级采取不同措施。因病害等级之间具有相似性,传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)识别准确率有待提高。依据国家标准,针对大豆灰斑病高抗、抗、中抗、感和易感5个等级开展基于传统卷积神经网络分级研究,识别准确率为88.7%,在此基础上,构建加权深度投票模型,该模型利用遗传算法自动学习机制优化基于传统卷积神经网络分级效果。结果表明,该模型在7500张测试集上识别准确率达到93.0%,比传统卷积神经网络模型准确率提高4.3%,为大豆病害分级提供新思路。 展开更多

关键词 大豆 灰斑病 病害分级 卷积神经网络 深度投票模型

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基于轻量化区域置信网络的细粒度图像分类

13

作者 秦嘉奇 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第3期866-871,共6页

为提高细粒度图像分类的准确率和速度,提出区域投票分类模型和区域置信度机制以及基于轻量化区域置信网络的细粒度图像分类方法。将轻量化卷积神经网络分类器替换为区域投票分类器,加入区域置信机制,增加分类网络对于关键特征分类的权重... 为提高细粒度图像分类的准确率和速度,提出区域投票分类模型和区域置信度机制以及基于轻量化区域置信网络的细粒度图像分类方法。将轻量化卷积神经网络分类器替换为区域投票分类器,加入区域置信机制,增加分类网络对于关键特征分类的权重,提升轻量化模型的准确率。在Cub200-2011数据集上的实验结果验证了区域投票模型和区域置信机制的有效性。相较于其它主流细粒度图像分类算法,改进后的模型仅损失了少量精度,却大幅减少了参数量和所需运算资源。 展开更多

关键词 图像处理 细粒度图像分类 区域投票模型 区域置信 卷积神经网络 轻量化模型 模型优化

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基于CWRVM模型的科研项目评审排序方法 被引量：1

14

作者 夏琼 杨锋 梁樑 《科学学与科学技术管理》 CSSCI 北大核心 2010年第10期31-33,共3页

对科研项目进行合理排序,是科研项目评审和筛选的前提,也是科研管理的重要内容。被评科研项目数量有限情形下采用专家排序方式更为合理,而有序投票模型是处理此类问题的经典方法。提出了基于公共权重的有序投票模型,给出了基于交叉评价... 对科研项目进行合理排序,是科研项目评审和筛选的前提,也是科研管理的重要内容。被评科研项目数量有限情形下采用专家排序方式更为合理,而有序投票模型是处理此类问题的经典方法。提出了基于公共权重的有序投票模型,给出了基于交叉评价与总体评价的公共权重确定方法,弥补了传统有序投票模型中权重不一致、区分度不高的缺陷。 展开更多

关键词 科研项目 排序 有序投票模型 公共权重

原文传递

模糊集表决模型与模糊集的综合 被引量：1

15

作者 周晓阳 张勇传 马寅午 《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 2000年第1期102-104,共3页

以成分点的观点建立了模糊集表决模型 ,从而可用概率方法对隶属度进行研究 .由此提出了同一模糊概念下的多个模糊集的综合问题 ,并给出了合理的综合方法 .该方法将 Fuzzy统计中的显影区间法作为其特例 .

关键词 模糊表决模型 成分点 模糊集 综合 模糊数学

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基于Shannon-RVM模型的科研项目评审排序方法

16

作者 刘天卓 《价值工程》 2010年第20期126-127,共2页

对科研项目进行合理排序,是科研项目评审和筛选的前提,是科研管理的重要内容。现有的研究均是基于专家打分进行的,因为专家打分的主观性,排序结果往往失于准确。本文基于信息熵理论和专家有序投票模型,提出一种多专家多科研项目的排序... 对科研项目进行合理排序,是科研项目评审和筛选的前提,是科研管理的重要内容。现有的研究均是基于专家打分进行的,因为专家打分的主观性,排序结果往往失于准确。本文基于信息熵理论和专家有序投票模型,提出一种多专家多科研项目的排序方法。该方法的数据基础(即专家排序)更为合理,因而能得出更为客观的排序结果。实例研究证实了本方法的合理性。 展开更多

关键词 科研项目 排序 熵 有序投票模型

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基于最大熵投票模型的时间序列无监督分割

17

作者 孙焘 冯林 +1 位作者 郑虎 高成锴 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第22期26-28,共3页

通过高维时间序列分割可以创建高级符号表示。提出一种针对高维时间序列的无监督分割算法,用于解决高维数据符号化的预处理问题。该算法实现对高维数据的聚类,应用最大熵投票模型进行序列分割。实验结果表明,其平均查全率和查准率分别为... 通过高维时间序列分割可以创建高级符号表示。提出一种针对高维时间序列的无监督分割算法,用于解决高维数据符号化的预处理问题。该算法实现对高维数据的聚类,应用最大熵投票模型进行序列分割。实验结果表明,其平均查全率和查准率分别为0.86和0.88,且整体性能优于主成分分析算法和概率主成分分析算法。 展开更多

关键词 最大熵投票模型 k-mean聚类 高维时间序列 无监督分割

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基于网格搜索和投票分类模型的喷油器故障诊断研究

18

作者 赵玉程 李英建 +2 位作者 沈世民 韩玉喜 宋杰 《机床与液压》 北大核心 2024年第5期213-220,共8页

为了提高高压共轨试验台对喷油器检修效率,提出一种基于网格搜索和投票分类模型的喷油器故障自动诊断方法。由于压电喷油器故障数据采集困难,使用AMESim软件模拟不同轨压和脉宽状态下压电喷油器可能出现的多种故障情况。随后,将采集到的... 为了提高高压共轨试验台对喷油器检修效率,提出一种基于网格搜索和投票分类模型的喷油器故障自动诊断方法。由于压电喷油器故障数据采集困难,使用AMESim软件模拟不同轨压和脉宽状态下压电喷油器可能出现的多种故障情况。随后,将采集到的1 760组数据使用由随机森林、支持向量机和GBM组成的投票分类模型进行训练,并使用网格搜索法优化各分类器的超参数。实验结果表明:该模型对压电喷油器的5种故障状态及正常状态诊断时的准确率、精确率、召回率和F1-score分别为98.86%、99.13%、98.56%、98.83%,表现出较高的准确性和稳定性。该方法能够快速高效地对喷油器故障情况进行定位。 展开更多

关键词 投票分类模型 网格搜索法 压电喷油器 故障诊断

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基于加权软投票融合模型的脉象信号识别研究 被引量：1

19

作者 刘启超 徐红 +4 位作者 林卓胜 朱嘉健 刘慧琳 吴欣 冯跃 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2023年第8期2883-2891,共9页

目的脉象识别是中医客观化、智能化的重要组成部分,这种无创、快速的诊断方法具有巨大的临床价值,然而数据不平衡和特征提取繁杂仍是具有挑战性的问题。方法利用tsfresh库对巴特沃兹带通滤波器后的一维脉象信号提取特征向量,并加入探索... 目的脉象识别是中医客观化、智能化的重要组成部分,这种无创、快速的诊断方法具有巨大的临床价值,然而数据不平衡和特征提取繁杂仍是具有挑战性的问题。方法利用tsfresh库对巴特沃兹带通滤波器后的一维脉象信号提取特征向量,并加入探索性数据分析所选出的9列医学辅助特征,共同进行特征筛选得出21列特征向量作为加权软投票融合模型的输入。通过边界合成少数类样本过采样技术,解决数据不平衡问题,构建基于XGBoost、随机森林、LightGBM、梯度提升决策树4种机器学习的加权软投票融合模型,最终模型将输出具体脉象类别,通过评价指标准确率、精确率、召回率和F1分数进行性能展示。结果实验结果表明,所筛选出的21项特征向量共六类脉象信号测试集,在五折交叉验证中取得准确率90.04%,且仅耗时65.9466 s。结论本论文能为脉象信号识别提供更精准、更智能的辅助参考,与常用脉象识别方法相比有更低的操作复杂性和更高的准确率,较短的训练时间也使其在多种类脉象信号识别中更具临床实用价值。 展开更多

关键词 脉象识别 数据不平衡 加权软投票融合模型 特征提取 机器学习

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