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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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灰度图象的二维Otsu自动阈值分割法 被引量：356
4
作者 刘健庄 栗文青 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1993年第1期101-105,共5页
Otsu法是最常用的利用图象一维灰度直方图的阈值化方法之一,本文的目的是将它推广到二维直方图。二维Otsu法除了考虑象素点的灰度信息外还考虑了象素点与其邻域的空间相关信息。通过与一维的Otsu法比较表明,在有噪声的图象中,本文提出... Otsu法是最常用的利用图象一维灰度直方图的阈值化方法之一,本文的目的是将它推广到二维直方图。二维Otsu法除了考虑象素点的灰度信息外还考虑了象素点与其邻域的空间相关信息。通过与一维的Otsu法比较表明,在有噪声的图象中,本文提出的方法性能好得多。 展开更多
关键词 图象分割 灰度图象 阈值化
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神经网络七十年:回顾与展望 被引量：364
5
作者 焦李成 杨淑媛 +2 位作者 刘芳 王士刚 冯志玺 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1697-1716,共20页
作为联接主义智能实现的典范,神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程,是人工智能发展中的重要方法,也是当前类脑智能研究中的有效工具.在七十年的发展历程中,神经网络曾历经质疑、批判与冷落,同时也几度... 作为联接主义智能实现的典范,神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程,是人工智能发展中的重要方法,也是当前类脑智能研究中的有效工具.在七十年的发展历程中,神经网络曾历经质疑、批判与冷落,同时也几度繁荣并取得了许多瞩目的成就.从20世纪40年代的M-P神经元和Hebb学习规则,到50年代的Hodykin-Huxley方程、感知器模型与自适应滤波器,再到60年代的自组织映射网络、神经认知机、自适应共振网络,许多神经计算模型都发展成为信号处理、计算机视觉、自然语言处理与优化计算等领域的经典方法,为该领域带来了里程碑式的影响.目前,模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习已经成为类脑智能中的一个重要研究方向.通过增加网络层数所构造的"深层神经网络"使机器能够获得"抽象概念"能力,在诸多领域都取得了巨大的成功,又掀起了神经网络研究的一个新高潮.文中回顾了神经网络的发展历程,综述了其当前研究进展以及存在的问题,展望了未来神经网络的发展方向. 展开更多
关键词 类脑智能 神经网络 深度学习 大数据 并行计算 机器学习
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粒子群优化算法的惯性权值递减策略研究 被引量：308
6
作者 陈贵敏 贾建援 韩琪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期53-56,61,共5页
为了有效地控制粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,基于递减惯性权值的基本思想,在现有的线性递减权值策略的基础上,提出了开口向下抛物线、开口向上抛物线和指数曲线3种非线性的权值递减策略,并采用Sphere、Rosenbrock、Griewank和Ra... 为了有效地控制粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,基于递减惯性权值的基本思想,在现有的线性递减权值策略的基础上,提出了开口向下抛物线、开口向上抛物线和指数曲线3种非线性的权值递减策略,并采用Sphere、Rosenbrock、Griewank和Rastrigrin这4个标准测试函数测试这些策略对算法的影响.试验结果表明,对于多数连续优化问题,在初始权值和最终权值相同的情况下,凹函数递减策略优于线性策略,而线性策略优于凸函数策略,凹函数递减策略能够在不影响收敛精度的情况下较大幅度地提高粒子群算法的收敛速度. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 惯性权值 递减策略
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区块链技术综述 被引量：357
7
作者 沈鑫 裴庆祺 刘雪峰 《网络与信息安全学报》 2016年第11期11-20,共10页
区块链是一种广泛应用于新兴数字加密货币的去中心化基础架构,随着比特币的逐渐被接受而受到关注和研究。区块链技术具有去中心化,区块数据基本不可篡改、去信任化等特性,因此受到企业尤其是金融机构的追捧。阐述了区块链技术的核心技... 区块链是一种广泛应用于新兴数字加密货币的去中心化基础架构,随着比特币的逐渐被接受而受到关注和研究。区块链技术具有去中心化,区块数据基本不可篡改、去信任化等特性,因此受到企业尤其是金融机构的追捧。阐述了区块链技术的核心技术原理,探讨了区块链技术的应用以及所存在的监管问题、安全问题,旨在对区块链技术的相关研究提供帮助。 展开更多
关键词 区块链 数字货币 去中心化 分布式 共识机制
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图像的多尺度几何分析:回顾和展望 被引量：227
8
作者 焦李成 谭山 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期1975-1981,共7页
多尺度几何分析旨在构建最优逼近意义下的高维函数表示方法 .本文以二维函数的非线性逼近为主线 ,分析了推动多尺度几何分析发展的深刻数学和生理学背景 ,综述了图像多尺度几何分析方法的最新进展及存在的问题 。
关键词 多尺度几何分析 小波变换 BANDELET变换 脊波变换 单尺度脊波变换 CURVELET变换 CONTOURLET变换
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人工免疫系统进展与展望 被引量：224
9
作者 焦李成 杜海峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第10期1540-1548,共9页
本文评述人工免疫系统的历史、研究现状和进一步发展的方向 .着重论述人工免疫系统的机理、算法和应用 ,总结了免疫算法的一般步骤 ,比较了其与神经网络、进化计算以及一般确定性优化算法的异同 .在总结人工免疫系统存在问题的基础上 。
关键词 人工免疫系统 进化算法 神经网络
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盲信号分离 被引量：210
10
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
11
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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AdaBoost算法研究进展与展望 被引量：262
12
作者 曹莹 苗启广 +1 位作者 刘家辰 高琳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期745-758,共14页
AdaBoost是最优秀的Boosting算法之一,有着坚实的理论基础,在实践中得到了很好的推广和应用.算法能够将比随机猜测略好的弱分类器提升为分类精度高的强分类器,为学习算法的设计提供了新的思想和新的方法.本文首先介绍Boosting猜想提出... AdaBoost是最优秀的Boosting算法之一,有着坚实的理论基础,在实践中得到了很好的推广和应用.算法能够将比随机猜测略好的弱分类器提升为分类精度高的强分类器,为学习算法的设计提供了新的思想和新的方法.本文首先介绍Boosting猜想提出以及被证实的过程,在此基础上,引出AdaBoost算法的起源与最初设计思想;接着,介绍AdaBoost算法训练误差与泛化误差分析方法,解释了算法能够提高学习精度的原因;然后,分析了AdaBoost算法的不同理论分析模型,以及从这些模型衍生出的变种算法;之后,介绍AdaBoost算法从二分类到多分类的推广.同时,介绍了AdaBoost及其变种算法在实际问题中的应用情况.本文围绕AdaBoost及其变种算法来介绍在集成学习中有着重要地位的Boosting理论,探讨Boosting理论研究的发展过程以及未来的研究方向,为相关研究人员提供一些有用的线索.最后,对今后研究进行了展望,对于推导更紧致的泛化误差界、多分类问题中的弱分类器条件、更适合多分类问题的损失函数、更精确的迭代停止条件、提高算法抗噪声能力以及从子分类器的多样性角度优化AdaBoost算法等问题值得进一步深入与完善. 展开更多
关键词 集成学习 BOOSTING ADABOOST 泛化误差 分类间隔 多分类
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图像纹理的灰度共生矩阵计算问题的分析 被引量：203
13
作者 薄华 马缚龙 焦李成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期155-158,134,共5页
图像的灰度共生矩阵(GLCM)已知被理论证明并且实验显示它在纹理分析中是一个很好的方法,广泛用于将灰度值转化为纹理信息.然而,由于GLCM是像素距离和角度的矩阵函数,因此完整的GLCM的计算,其参数的选取范围很广,这样GLCM的计算量很大,... 图像的灰度共生矩阵(GLCM)已知被理论证明并且实验显示它在纹理分析中是一个很好的方法,广泛用于将灰度值转化为纹理信息.然而,由于GLCM是像素距离和角度的矩阵函数,因此完整的GLCM的计算,其参数的选取范围很广,这样GLCM的计算量很大,通常是不能这样用的.为了解决这个问题,本文应用马尔可夫链的性质,从理论上证明了GLCM的计算结果,当像素距离足够大的时候趋于一致性.这样只需较少的参数值就可以完整的描述图像的纹理特征.最后,通过对Brodatz纹理库中自然纹理图像和几幅SAR图像进行仿真,仿真结果验证了上述结论. 展开更多
关键词 灰度共生矩阵(GLCM) 纹理分析 马尔可夫链 合成孔径雷达(SAR)
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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
14
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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基于一种新的阈值函数的小波域信号去噪 被引量：187
15
作者 张维强 宋国乡 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期296-299,303,共5页
在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,构造了一个新的阈值函数.与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数表达式简单易于计算,克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,而且是高阶可导的,便于进行... 在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,构造了一个新的阈值函数.与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数表达式简单易于计算,克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理,还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,同时它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性.仿真结果表明,采用了新的阈值函数的去噪结果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法. 展开更多
关键词 阈值函数 信号去噪 小波变换 均方误差 信噪比 信号处理
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教育信息化2.0:新时代信息技术变革教育的关键历史跃迁 被引量：214
16
作者 杨宗凯 吴砥 郑旭东 《教育研究》 CSSCI 北大核心 2018年第4期16-22,共7页
教育信息化发展会经历起步、应用、融合、创新四个典型阶段,中国教育信息化"起步"与"应用"两个阶段,现已基本完成,将进入"融合"和"创新"的新阶段,即从教育信息化1.0向2.0阶段跃升的关键节点。... 教育信息化发展会经历起步、应用、融合、创新四个典型阶段,中国教育信息化"起步"与"应用"两个阶段,现已基本完成,将进入"融合"和"创新"的新阶段,即从教育信息化1.0向2.0阶段跃升的关键节点。教育信息化1.0阶段,我国教育信息化先后经历了"信息技术教学应用"和"信息技术与教育教学融合"两个阶段,凝炼形成了"信息技术与教育教学深度融合"的核心发展理念,以及"应用驱动"和"机制创新"两大基本发展方针。但信息技术对教育而言主要还停留于工具层面的简单应用,信息技术支撑下的教育教学模式变革和学校管理体系重构还很少发生,信息技术对教育发展的革命性影响还没有得到充分彰显。要准确认识教育信息化2.0的显著特征,以科学的战略规划引领新方向,以交叉的科学研究把握新规律,以信息技术支持的结构性变革推动信息化教育的创生发展。 展开更多
关键词 教育信息化2.0 教育现代化 信息技术与教育教学
原文传递
模糊聚类理论发展及应用的研究进展 被引量：100
17
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
专业认证理念推进工科专业建设内涵式发展 被引量：205
18
作者 陈平 《中国大学教学》 CSSCI 北大核心 2014年第1期42-47,共6页
专业建设是高校本科教学的基础性、持续性、引领性工作。面临着对信息社会和高等教育大众化的双重不适应,工科专业建设需要进行整体的、综合的审视与改革。"以学生为中心"、"目标导向"和"持续改进"是工... 专业建设是高校本科教学的基础性、持续性、引领性工作。面临着对信息社会和高等教育大众化的双重不适应,工科专业建设需要进行整体的、综合的审视与改革。"以学生为中心"、"目标导向"和"持续改进"是工程教育专业认证的基本理念,这些反映了当前国际工程教育发展趋势的先进理念对于工科专业建设的内涵式发展具有很好的推进作用。用这些理念指导工科专业人才培养体系的建设与改革,有利于统一认识、明确目标、协调行动、持续改进,以保持和提高工科专业的人才培养质量。 展开更多
关键词 专业认证 专业建设 以学生为中心 目标导向 持续改进
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基于支持向量机的入侵检测系统 被引量：135
19
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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作为战略研究一般分析方法的SWOT分析 被引量：140
20
作者 龚小军 《西安电子科技大学学报（社会科学版）》 2003年第1期49-52,共4页
文章旨在克服K.J.安德鲁斯的SWOT分析方法的缺点,并建立起战略研究各领域通用的关于优势、劣势、机会、威胁的分析方法。作为对安德鲁斯SWOT分析的改造,本文提出了优势劣势分析中要素分析、结构分析、活动过程分析的内容,SWOT分析的基... 文章旨在克服K.J.安德鲁斯的SWOT分析方法的缺点,并建立起战略研究各领域通用的关于优势、劣势、机会、威胁的分析方法。作为对安德鲁斯SWOT分析的改造,本文提出了优势劣势分析中要素分析、结构分析、活动过程分析的内容,SWOT分析的基本结构,及机会威胁分析的内容,并提出使用SWOT分析时应注意的几个重要问题。 展开更多
关键词 战略研究 分析方法 SWOT分析
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