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压缩感知理论及其研究进展 被引量：709
1
作者 石光明 刘丹华 +3 位作者 高大化 刘哲 林杰 王良君 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1070-1081,共12页
信号采样是联系模拟信源和数字信息的桥梁.人们对信息的巨量需求造成了信号采样、传输和存储的巨大压力.如何缓解这种压力又能有效提取承载在信号中的有用信息是信号与信息处理中急需解决的问题之一.近年国际上出现的压缩感知理论(Compr... 信号采样是联系模拟信源和数字信息的桥梁.人们对信息的巨量需求造成了信号采样、传输和存储的巨大压力.如何缓解这种压力又能有效提取承载在信号中的有用信息是信号与信息处理中急需解决的问题之一.近年国际上出现的压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)为缓解这些压力提供了解决方法.本文综述了CS理论框架及关键技术问题,并着重介绍了信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展,评述了其中的公开问题,对研究中现存的难点问题进行了探讨,最后介绍了CS理论的应用领域. 展开更多
关键词 信息采样 压缩感知 稀疏表示 观测矩阵
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免疫算法 被引量：350
2
作者 王磊 潘进 焦李成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第7期74-78,共5页
本文在分析标准遗传算法的优越性与存在不足的基础上 ,借鉴生命科学中免疫的概念与理论 ,提出了一种新的算法———免疫算法 .该算法的核心在于免疫算子的构造 ,而免疫算子又是通过接种疫苗和免疫选择两个步骤来完成的 .理论证明免疫算... 本文在分析标准遗传算法的优越性与存在不足的基础上 ,借鉴生命科学中免疫的概念与理论 ,提出了一种新的算法———免疫算法 .该算法的核心在于免疫算子的构造 ,而免疫算子又是通过接种疫苗和免疫选择两个步骤来完成的 .理论证明免疫算法是收敛的 ,并结合TSP问题 ,提出了免疫疫苗的选取与免疫算子的构造方法 .最后 ,用免疫算法对 75城市的TSP问题进行了仿真计算 ,并将其计算过程与标准遗传算法进行了对比 ,结果表明该算法对减轻遗传算法后期的波动现象具有明显的效果 ,同时使收敛的速度有较大的提高 . 展开更多
关键词 免疫算法 TSP问题 遗传算法
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进化多目标优化算法研究 被引量：398
3
作者 公茂果 焦李成 +1 位作者 杨咚咚 马文萍 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期271-289,共19页
进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.在简要总结2003年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子... 进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.在简要总结2003年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多目标优化问题,一些区别于传统Pareto占优的新型占优机制相继涌现;同时,对多目标优化问题本身性质的研究也在逐步深入.对公认的代表性算法进行了实验对比.最后,对进化多目标优化的进一步发展提出了自己的看法. 展开更多
关键词 多目标优化 进化算法 PARETO占优 粒子群优化 人工免疫系统 分布估计算法
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盲信号分离 被引量：210
4
作者 张贤达 保铮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期1766-1771,共6页
阵列处理和数据分析的一个典型问题是从混合的观测数据向量中恢复不可观测的各个源信号 .盲信号分离是解决这一问题的一门新技术 ,近几年吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣 .本文将以独立分量分析和非线性主分量分析... 阵列处理和数据分析的一个典型问题是从混合的观测数据向量中恢复不可观测的各个源信号 .盲信号分离是解决这一问题的一门新技术 ,近几年吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣 .本文将以独立分量分析和非线性主分量分析为主要对象 ,综述盲信号分离技术的理论、方法及应用等方面的发展 。 展开更多
关键词 信号分离 神经网络 独立分量分析 主分量分析
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核聚类算法 被引量：195
5
作者 张莉 周伟达 焦李成 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期587-590,共4页
该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法 .通过利用 Mercer核 ,作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后 ,在特征空间中进行聚类 .由于经过了核函数的映射 ,使原来没有显现的特征突现出来 ,从而能够更好地聚类 .该核聚类方法在性能... 该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法 .通过利用 Mercer核 ,作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后 ,在特征空间中进行聚类 .由于经过了核函数的映射 ,使原来没有显现的特征突现出来 ,从而能够更好地聚类 .该核聚类方法在性能上比经典的聚类算法有较大的改进 ,具有更快的收敛速度以及更为准确的聚类 . 展开更多
关键词 核聚类算法 聚类分析 核函数 特征空间 模式识别
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模糊c-均值聚类算法中加权指数m的研究 被引量：157
6
作者 高新波 裴继红 谢维信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期80-83,共4页
加权指数m是模糊c 均值 (FCM)聚类算法中的一个重要参数 .本文从FCM算法出发研究了m对聚类分析的影响 ,m的最佳选取方法及其在聚类有效性中的应用三个问题 .实验结果表明 :m不合适的取值将严重影响算法的性能 ;在实际应用中m的最佳取值... 加权指数m是模糊c 均值 (FCM)聚类算法中的一个重要参数 .本文从FCM算法出发研究了m对聚类分析的影响 ,m的最佳选取方法及其在聚类有效性中的应用三个问题 .实验结果表明 :m不合适的取值将严重影响算法的性能 ;在实际应用中m的最佳取值范围为 [1 5 ,2 5 ],这与Pal的实验结论相一致 ;另外基于最优加权指数m 展开更多
关键词 加权指数 模糊聚类 模式识别
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模糊聚类理论发展及应用的研究进展 被引量：100
7
作者 高新波 谢维信 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第21期2241-2251,共11页
从模糊聚类准则函数的演化、算法实现的途径、有效性度量方式以及在模式识别与图像处理中的应用等 4个方面对模糊聚类理论的研究进展做了综述和评价 。
关键词 聚类分析 模糊聚类 模式识别 图像处理
原文传递
基于支持向量机的入侵检测系统 被引量：135
8
作者 饶鲜 董春曦 杨绍全 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期798-803,共6页
目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题.在入侵检测系统中应用支持向量机算法,使得入侵检测系统在小样本(先验知识少)的条件下仍然具有良好的推广能力.首先介绍入侵检测研究的发展概况和支持向量机的分类算法... 目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题.在入侵检测系统中应用支持向量机算法,使得入侵检测系统在小样本(先验知识少)的条件下仍然具有良好的推广能力.首先介绍入侵检测研究的发展概况和支持向量机的分类算法,接着提出了基于支持向量机的入侵检测模型,然后以系统调用执行迹(system call trace)这类常用的入侵检测数据为例,详细讨论了该模型的工作过程,最后将计算机仿真结果与其他检测方法进行了比较.通过实验和比较发现,基于支持向量机的入侵检测系统不但所需要的先验知识远远小于其他方法,而且当检测性能相同时,该系统的训练时间将会缩短. 展开更多
关键词 支持向量机 入侵检测系统 网络安全 统计学习 模式识别 计算机网络
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基于小波分解的图像融合方法及性能评价 被引量：135
9
作者 刘贵喜 杨万海 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期927-934,共8页
给出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法 .其基本思想是先对源图像进行小波多尺度分解 ;其次 ,按照融合规则 ,采用基于区域特性量测的选择及加权算子去构造融合图像对应的小波系数 ;最后 ,通过逆小波变换重构融合图像 .该... 给出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法 .其基本思想是先对源图像进行小波多尺度分解 ;其次 ,按照融合规则 ,采用基于区域特性量测的选择及加权算子去构造融合图像对应的小波系数 ;最后 ,通过逆小波变换重构融合图像 .该方法被成功地用于图像的融合处理 .此外 ,利用熵、交叉熵、互信息、均方根误差、峰值信噪比等参量 ,对该融合方法的融合性能进行了评价与分析 .实验结果表明 ,该融合方法是十分有效的 . 展开更多
关键词 小波分解 图像融合 性能评价 图像处理 图像分解
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Internet/Web数据挖掘研究现状及最新进展 被引量：77
10
作者 陈莉 焦李成 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期114-119,共6页
随着大型数据库的不断涌现 ,不缺数据缺知识的矛盾日益突出 .如何从浩如烟海的数据中发现隐藏的有用知识 ,创造更大的效益是一个迫切需要研究的课题 .因此 ,知识发现和数据挖掘应运而生 ,成为一个新的研究领域 .近年来 ,Internet/WWW的... 随着大型数据库的不断涌现 ,不缺数据缺知识的矛盾日益突出 .如何从浩如烟海的数据中发现隐藏的有用知识 ,创造更大的效益是一个迫切需要研究的课题 .因此 ,知识发现和数据挖掘应运而生 ,成为一个新的研究领域 .近年来 ,Internet/WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现 ,也使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段 .综述了目前国内外数据挖掘和知识发现的研究现状和最新进展 ,指出了有关公开问题 . 展开更多
关键词 数据挖掘 INTERNET WEB 数据库
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基于特征加权的模糊聚类新算法 被引量：114
11
作者 李洁 高新波 焦李成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期89-92,共4页
在聚类分析中,针对不同类型的数据,人们设计了模糊k-均值、k-mode以及k-原型算法以分别适合于数值型、类属型和混合型数据.但无论上述哪种方法都假定待分析样本的各维特征对分类的贡献相同.为了考虑样本矢量中各维特征对模式分类的不同... 在聚类分析中,针对不同类型的数据,人们设计了模糊k-均值、k-mode以及k-原型算法以分别适合于数值型、类属型和混合型数据.但无论上述哪种方法都假定待分析样本的各维特征对分类的贡献相同.为了考虑样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文提出一种基于特征加权的模糊聚类新算法,通过ReliefF算法对特征进行加权选择,不仅能够将模糊k-均值、k-mode以及k-原型算法合而为一,同时使样本的分类效果更好,而且还可以分析各维特征对分类的贡献程度.对各种实际数据集的测试实验结果均显示出新算法的优良性能. 展开更多
关键词 聚类分析 模糊聚类 数值特征 类属特征 特征加权
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支持向量机参数选择方法研究 被引量：65
12
作者 董春曦 饶鲜 +1 位作者 杨绍全 徐松涛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1117-1120,共4页
针对支持向量机的参数选择问题,提出了一种最优化选择方法。通过分析支持向量个数与留一法的关系以及支持向量机参数的几何意义和对推广能力的影响,该算法利用支持向量机比例来衡量参数选择时推广能力的变化,使用不同的规则更新核参数... 针对支持向量机的参数选择问题,提出了一种最优化选择方法。通过分析支持向量个数与留一法的关系以及支持向量机参数的几何意义和对推广能力的影响,该算法利用支持向量机比例来衡量参数选择时推广能力的变化,使用不同的规则更新核参数和惩罚因子,简化了参数选择的难度。理论分析证明这种最小最大化参数选择方法可以选择支持向量机参数,仿真试验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 推广能力估计 参数选择 最小最大化
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大学数学类课程思政探索与实践——以西安电子科技大学线性代数教学为例 被引量：128
13
作者 杨威 陈怀琛 +2 位作者 刘三阳 高淑萍 李兵斌 《大学教育》 2020年第3期77-79,共3页
为了做好、做精大学数学类课程思政工作,分析了大学数学类课程开展思政教育的劣势和优势,以西安电子科技大学线性代数课程教学为例,从课程思政顶层体系设计理念出发,提出大学数学类课程思政建设的五条思路:从特殊数字出发、从数学发展... 为了做好、做精大学数学类课程思政工作,分析了大学数学类课程开展思政教育的劣势和优势,以西安电子科技大学线性代数课程教学为例,从课程思政顶层体系设计理念出发,提出大学数学类课程思政建设的五条思路:从特殊数字出发、从数学发展史出发、从中国科学家故事出发、从马克思主义哲学思想出发、从数学具体知识点出发,深度挖掘课程思政元素。最后给出了16个课程思政的案例,为线性代数课程思政提供了充足教学素材,也为大学其他数学类课程提供了很好的借鉴。 展开更多
关键词 大学数学类课程 线性代数 课程思政
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基于免疫规划的K-means聚类算法 被引量：81
14
作者 行小帅 潘进 焦李成 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期605-610,共6页
在分析K means聚类算法的优越性和存在不足的基础上 ,提出了一种新的聚类算法———基于免疫规划的K means聚类算法 .理论分析和仿真结果表明 ,该算法不仅有效地克服了传统的K means聚类算法易陷入局部极小值的缺点 ,而且明显地避免了... 在分析K means聚类算法的优越性和存在不足的基础上 ,提出了一种新的聚类算法———基于免疫规划的K means聚类算法 .理论分析和仿真结果表明 ,该算法不仅有效地克服了传统的K means聚类算法易陷入局部极小值的缺点 ,而且明显地避免了对初始化选值敏感性的问题 ,同时也有较快的收敛速度 . 展开更多
关键词 K-MEANS聚类算法 免疫规划 数据挖掘 知识发现 学习方法
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免疫规划 被引量：63
15
作者 王磊 潘进 焦李成 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第8期806-812,共7页
在借鉴生命科学中免疫概念与理论的基础上 ,提出了一种新的算法——免疫规划算法 .该算法的核心在于免疫算子的构造 ,而免疫算子又是通过接种疫苗和免疫选择两个步骤来完成的 .理论证明免疫规划是收敛的 .文中给出了免疫疫苗的一种自适... 在借鉴生命科学中免疫概念与理论的基础上 ,提出了一种新的算法——免疫规划算法 .该算法的核心在于免疫算子的构造 ,而免疫算子又是通过接种疫苗和免疫选择两个步骤来完成的 .理论证明免疫规划是收敛的 .文中给出了免疫疫苗的一种自适应选取与构造方法 .仿真结果表明该算法不仅可以有效地抑制原算法在进化过程中所出现的退化现象 ,而且在搜索能力和自适应性能方面有较大改善 ,进而提高收敛速度 . 展开更多
关键词 免疫规则 疫苗 收敛性 TSP问题
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相控阵机载雷达杂波抑制的时-空二维自适应滤波 被引量：92
16
作者 保铮 廖桂生 +2 位作者 吴仁彪 张玉洪 王永良 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1993年第9期1-7,共7页
本文提出了一种机载预警侧面相控阵雷达抑制地杂波的时-空二维自适应方法,该方法先对各列子阵的数据作多通道的多卜勒滤波,然后分别对相同多卜勒滤波器输出的数据作Capon自适应处理。理论分析和计算机模拟结果表明,本文方法的杂波抑制... 本文提出了一种机载预警侧面相控阵雷达抑制地杂波的时-空二维自适应方法,该方法先对各列子阵的数据作多通道的多卜勒滤波,然后分别对相同多卜勒滤波器输出的数据作Capon自适应处理。理论分析和计算机模拟结果表明,本文方法的杂波抑制性能在天线阵元存在一定的随机幅度和相位误差情况下损失不大,对阵元失效也不敏感。 展开更多
关键词 杂波抑制 滤波 机载雷达 预警雷达
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基于多尺度对比度塔的图像融合方法及性能评价 被引量：76
17
作者 刘贵喜 杨万海 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第11期1336-1342,共7页
给出了一种新的基于对比度塔形分解的分层图像融合方法。其基本思想是先对源图像进行对比度塔形分解 ;其次 ,按照融合规则 ,采用基于区域特性量测的加权算子去构造融合图像对应的对比度金字塔 ;最后 ,通过逆塔形变换重构融合图像。该方... 给出了一种新的基于对比度塔形分解的分层图像融合方法。其基本思想是先对源图像进行对比度塔形分解 ;其次 ,按照融合规则 ,采用基于区域特性量测的加权算子去构造融合图像对应的对比度金字塔 ;最后 ,通过逆塔形变换重构融合图像。该方法被成功地用于图像的融合处理。此外 ,利用熵、交叉熵、互信息、均方根误差、峰值信噪比等参量 ,对该融合方法的融合性能进行了评价与分析。实验结果表明 ,该融合方法是十分有效的。 展开更多
关键词 图像融合 对比度塔形分解 图像处理 性能评价 多尺度又批度塔
原文传递
数据挖掘的聚类方法 被引量：55
18
作者 行小帅 焦李成 《电路与系统学报》 CSCD 2003年第1期59-67,共9页
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。本文介绍了数据挖掘领域中对聚类分析的典型要求,研究 分析了聚类的主要算法及其改进方法的特点,并对其改进的各种方法进行了对比,讨论了数据挖掘领域中的聚类质 量,最后指出了聚类研究的发展... 聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。本文介绍了数据挖掘领域中对聚类分析的典型要求,研究 分析了聚类的主要算法及其改进方法的特点,并对其改进的各种方法进行了对比,讨论了数据挖掘领域中的聚类质 量,最后指出了聚类研究的发展趋势。 展开更多
关键词 数据挖掘 知识发现 聚类方法 神经网络 模糊C-均值算法 数据库
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FCM聚类算法中模糊加权指数m的优选方法 被引量：81
19
作者 宫改云 高新波 伍忠东 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2005年第1期143-148,共6页
模糊c-均值(FCM)聚类算法是一种通过目标函数的极小化来获得数据集模糊划分的方法。其中,模糊加权指数m对FCM算法的分类性能有着重要的影响,而调用FCM算法进行模糊聚类分析时又必须给m赋值。因此,模糊加权指数m的优选研究就变得很有意... 模糊c-均值(FCM)聚类算法是一种通过目标函数的极小化来获得数据集模糊划分的方法。其中,模糊加权指数m对FCM算法的分类性能有着重要的影响,而调用FCM算法进行模糊聚类分析时又必须给m赋值。因此,模糊加权指数m的优选研究就变得很有意义。基于模糊决策的方法本文给出了一种对m的优选方法。 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类 模糊加权指数m 模糊决策
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密度敏感的半监督谱聚类 被引量：94
20
作者 王玲 薄列峰 焦李成 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期2412-2422,共11页
聚类通常被认为是一种无监督的数据分析方法,然而在实际问题中可以很容易地获得有限的样本先验信息,如样本的成对限制信息.大量研究表明,在聚类搜索过程中充分利用先验信息会显著提高聚类算法的性能.首先分析了在聚类过程中仅利用成对... 聚类通常被认为是一种无监督的数据分析方法,然而在实际问题中可以很容易地获得有限的样本先验信息,如样本的成对限制信息.大量研究表明,在聚类搜索过程中充分利用先验信息会显著提高聚类算法的性能.首先分析了在聚类过程中仅利用成对限制信息存在的不足,尝试探索数据集本身固有的先验信息——空间一致性先验信息,并提出利用这类先验信息的具体方法.接着,将两类先验信息同时引入经典的谱聚类算法中,提出一种密度敏感的半监督谱聚类算法(density-sensitivesemi-supervisedspectralclusteringalgorithm,简称DS-SSC).两类先验信息在指导聚类搜索的过程中能够起到相辅相成的作用,这使得DS-SSC算法相对于仅利用成对限制信息的聚类算法在聚类性能上有了显著的提高.在UCI基准数据集、USPS手写体数字集以及TREC的文本数据集上的实验结果验证了这一点. 展开更多
关键词 谱聚类 半监督聚类 成对限制 先验信息
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