杂志简介：《小型微型计算机系统》杂志经新闻出版总署批准，自1980年创刊，国内刊号为21-1106/TP，是一本综合性较强的计算机期刊。该刊是一份月刊，致力于发表计算机领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目：计算机网络信息安全、算法理论、人工智能分布式计算、计算机图形与图像、计算机应用
杂志简介：《小型微型计算机系统》杂志经新闻出版总署批准，自1980年创刊，国内刊号为21-1106/TP，是一本综合性较强的计算机期刊。该刊是一份月刊，致力于发表计算机领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目：计算机网络信息安全、算法理论、人工智能分布式计算、计算机图形与图像、计算机应用
作者：李峰; 苗夺谦; 张志飞; 罗晟 刊期：2018年第06期
问题转化型方法和算法适应型方法是多标记学习中主要的两类研究方法,其中问题转化型方法因其独立分类算法得到了广泛的关注,而已有的问题转化型方法存在或忽略标记间相关性,或算法复杂过高,或算法性能不稳定的问题.针对上述不足,基于粒计算的思想,本文提出了一种粒化集成的多标记学习算法.该算法为每个标记划分出一个相关性最大的标记子集,称为...
作者：罗国华; 龚欣哲; 王英奎; 何东晓; 金弟 刊期：2018年第06期
复杂网络社团发现是当前多学科交叉的研究热点.已有社团发现方法主要是针对网络拓扑,且难于处理大规模网络.基于此,Ruan等提出了CODICIL算法,不仅通过引入文本内容提升社团发现质量,且适用于大规模网络聚类问题.然而该方法采用TF-IDF对网络中结点的文本内容进行处理,由于TF-IDF算法维度较高,故难于精确刻画结点的内容表征,且计算量较大.本文对CO...
作者：邹鹏; 李凡长 刊期：2018年第06期
提出一种鲁棒谱多流形聚类算法（Robust Spectral Multi-Manifold Clustering,简称RSMMC）.现实生活中许多数据都是带有噪声的,先前许多聚类算法在直接处理带噪声的数据,聚类效果受了很大影响.为了减少数据噪声,在谱多流形聚类（Spectral M ulti-M anifold Clustering,简称SM M C）的基础上引入一个噪声消除项,能够在迭代优化的过程中输出一个降...
作者：王丽萍; 丰美玲; 邱飞岳; 章鸣雷 刊期：2018年第06期
基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）在求解多目标优化问题时,有着较强的搜索能力、高效的适应度评价、良好的收敛性等优点.然而,在更新子问题时,新解在固定邻域内替换所有较差的解,导致解集副本过多,一定程度上丢失解集的多样性.为维持多样性的同时提高解集的收敛性,提出一种基于递归替换寻优策略的分解多目标进化算法.首先,根据解到对应方向向...
作者：文坚; 史绍亮; 文益民; 高文翔; 庞承杰 刊期：2018年第06期
随着移动互联网的流行,人们在旅游过程中留下的位置数据越来越多,给旅游景点挖掘提供了很好的数据来源.微博签到数据不仅有位置坐标、对应的签到用户和时间信息,而且签到位置在地理上分布极不均匀.现有聚类算法大多只是从距离和密度属性出发进行聚类,应用在签到数据上效果不理想.针对这个问题,通过定义权重和可扩展邻域,并在局部中心点的选取条...
作者：李敏; 傅仰耿; 刘莞玲; 吴英杰 刊期：2018年第06期
置信规则库（belief rule base,BRB）中参数的选取直接影响着推理的精度.为了得到更加有效的参数训练方法,本文基于群智能算法中的布谷鸟搜索（Cuckoo Search,CS）算法进行改进拓展.针对布谷鸟搜索算法中Levy飞行后期出现的搜索速度慢和精度低的问题,引入自适应扰动函数进行优化,进而提出一种新的BRB参数训练方法.在多极值函数的拟合实验中,以均...
作者：邹国锋; 傅桂霞; 高明亮; 尹丽菊; 王科俊 刊期：2018年第06期
针对卷积神经网络结构设计依赖人为经验,网络深度、特征图个数设置缺乏理论依据,网络训练需大量训练样本支持,并结合姿态变化人脸识别存在的问题,提出姿态变化人脸底层特征图的样本扩充方法和深度卷积神经网络模型的自学习方法.首先,根据姿态人脸分布规律,将姿态人脸非线性流形空间划分为不同流形层和局部子空间,针对局部子空间内姿态人脸定义人...
作者：余思成; 杨习贝; 陈向坚; 窦慧莉; 王平心 刊期：2018年第06期
为了进一步提升邻域分类器的性能,提出基于属性约简的集成邻域分类策略.首先在启发式求解约简的过程中,通过放宽属性选择的条件,从而在一定范围内利用随机选择的方法获取多个能够降低邻域决策错误率的属性子集,然后借助这些属性子集在对应邻域分类器上得到的结果进行投票集成,得到最终的分类类别.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的基于...
作者：张新明; 康强; 王霞; 程金凤 刊期：2018年第06期
为增强生物地理学优化（Biogeography-based optimization,BBO）算法的优化性能,降低其运行时间,提出了一种差分迁移和趋优变异的生物地理学优化算法（DGBBO）.首先,将两种差分扰动操作与BBO算法的迁移操作有机融合,形成差分迁移算子,提升全局搜索能力并平衡探索和开采;其次,将趋优操作融入到BBO算法的变异算子中,替换原变异操作,形成趋优变异算...
作者：孙艳歌; 王志海; 白洋 刊期：2018年第06期
大部分数据流算法都是基于类分布大致平衡这一假设的,然而在现实世界中数据流中类的分布往往是不平衡的.同时,数据流中目标概念可能会随着时间发生变化,即概念漂移.本文针对数据流中的概念漂移和类不平衡问题,提出了一种基于集成的不平衡数据流分类算法.在分类之前加入采样方法应对类不平衡问题,并采取有效的基分类器更新和加权策略应对概念漂移...
作者：沈华东; 彭敦陆 刊期：2018年第06期
是文本主要内容和核心思想的最小化表达,对从海量文本数据中快速寻找有价值的信息具有重要意义.利用深度神经网络Encoder-Decoder基本框架,通过引入注意力模型,提出文本摘要抽取的深层学习模型——AM-BRNN.论文先根据中文文本的语言特点,构建句子特征向量抽取算法,形成文本特征向量矩阵,再将其输入到AM-BRNN深层学习模型中,双向循环神经网络编码...
作者：汪舟; 何军; 胡昭华 刊期：2018年第06期
针对智能监控领域精确运动检测的高实时性的需求,本文提出两种基于RPCA背景建模方法.方法 I提出平均网格化背景建模法,该方法通过对视频每帧图像进行网格化切分,对每一网格视频帧图像运用多线程并行进行背景建模;方法 II提出基于RPCA的多ROI背景建模法,由于视频监控中,往往只有几处感兴趣的目标区域,该方法通过设定多ROI区域级联后进行背景建模,...
作者：贾声声; 彭敦陆 刊期：2018年第06期
文本中蕴含的信息具有重要的应用价值.如何将文本进行聚类挖掘有价值的信息成为自然语言研究领域当前的热点.针对文本信息的层次聚类问题,提出基于动态词窗口的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）文本特征提取算法和基于森林结构的自组织映射神经网络聚类算法（Forest Growing Self-Organizing Maps,FGSOM）.首先,结合领域词性模...
刊期：2018年第06期
2018年11月2日-4日,江苏南京由中国计算机学会主办、中国计算机学会网络与数据通信专业委员会协办、东南大学承办的第二十二届全国网络与数据通信学术会议（NDCC2018）将于2018年11月2日-4日在江苏南京举行.会议将就网络与数据通信理论与技术的最新研究进展和发展趋势开展深入、广泛的学术交流,并特邀著名专家学者作大会报告,期间还将举办网络新...
作者：殷岩; 付晓东; 刘骊; 岳昆; 刘利军; 冯勇 刊期：2018年第06期
如何让消费者在评分信息不完整,消费者偏好不一致和评价标准不一致的情况下从海量在线商品中做出正确选择,成为消费者关注的问题.为此,提出利用Copeland社会选择理论的在线商品群体评价.首先基于消费者历史评分间的相似性填充不完整消费者-商品评分矩阵;其次建立每个消费者对在线商品的偏好关系,并表达为商品-商品偏好比较矩阵;最后利用社会选择...
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期刊级别：统计源期刊
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