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超网络模型构建及特性分析
被引量:
12
1
作者
刘胜久
李天瑞
+2 位作者
洪西进
王红军
珠杰
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2017年第2期194-211,共18页
关联矩阵是超网络的一种表述形式,节点度、节点超度和超边度是度量超网络的一种方法。从关联矩阵出发对超网络进行研究,重点研究了自相似超网络及随机超网络,并给出了基于矩阵运算的超网络构建方法的若干性质。自相似超网络可通过对一...
关联矩阵是超网络的一种表述形式,节点度、节点超度和超边度是度量超网络的一种方法。从关联矩阵出发对超网络进行研究,重点研究了自相似超网络及随机超网络,并给出了基于矩阵运算的超网络构建方法的若干性质。自相似超网络可通过对一个简单初始超图的关联矩阵进行迭代的Tracy-Singh积运算得到,而随机超网络可通过对多个简单初始超图的关联矩阵进行顺次的Tracy-Singh和运算得到。自相似超网络的分形维数不超过2,且当初始超图是连通的且非二分超图时,自相似超网络的直径不超过初始超图直径的两倍,即同时具有小世界特性。随机超网络的节点度、节点超度和超边度均呈正态分布。仿真实验证实了所构建的超网络的各项特性。
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关键词
超网络
矩阵运算
自相似超网络
分形维数
随机超网络
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职称材料
基于群体智能的半结构化藏文文本聚类算法
被引量:
7
2
作者
康健
乔少杰
+4 位作者
格桑多吉
韩楠
洪西进
尼玛扎西
范小刚
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014年第7期663-671,共9页
将群体智能技术应用于半结构化的藏文Web文本聚类,提出基于群体智能的半结构化藏文Web文本聚类算法(SCAST).充分考虑群体智能技术对藏文文本聚类准确性和时间效率的影响,SCAST算法首先运用向量空间模型表示藏文文本信息,将藏文文本和智...
将群体智能技术应用于半结构化的藏文Web文本聚类,提出基于群体智能的半结构化藏文Web文本聚类算法(SCAST).充分考虑群体智能技术对藏文文本聚类准确性和时间效率的影响,SCAST算法首先运用向量空间模型表示藏文文本信息,将藏文文本和智能蚁群随机放置于一个文本向量空间中.然后智能蚂蚁随机选择藏文文本,计算藏文文本在当前局部区域内的相似性,获得拾起或者放下文本的概率,进而决定是否"拾起","移动","放下"藏文文本.最后通过多次迭代训练,将藏文文本按其相似性聚集在一起,得到最终聚类结果.大量真实藏文Web文本数据上的实验结果表明,相较于传统的k-means聚类算法,基于群体智能的藏文文本聚类算法在聚类准确率上平均提高约8.0%.
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关键词
群体智能
藏文
聚类分析
群体相似度
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职称材料
基于矩阵运算的超网络构建方法研究及特性分析
被引量:
1
3
作者
刘胜久
李天瑞
+2 位作者
洪西进
王红军
珠杰
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期359-365,共7页
基于邻接矩阵Khatri-Rao积运算及Khatri-Rao和运算,研究了构建超网络的方法,并通过边际节点度及联合节点度来研究超网络的内在机理。将Khatri-Rao积运算迭代地应用于一个初始图序列组成超网络的邻接矩阵,得到一个分形维数不超过3的自相...
基于邻接矩阵Khatri-Rao积运算及Khatri-Rao和运算,研究了构建超网络的方法,并通过边际节点度及联合节点度来研究超网络的内在机理。将Khatri-Rao积运算迭代地应用于一个初始图序列组成超网络的邻接矩阵,得到一个分形维数不超过3的自相似超网络。若所有初始图均是连通非二分图,则得到的超网络同时具有小世界特性,其直径不超过所有初始图直径和的两倍。此外,将Khatri-Rao和运算顺次应用于多个初始图序列组成超网络的邻接矩阵,得到一个边际节点度呈一维高斯分布而联合节点度呈高维高斯分布的随机超网络。最后,给出了基于矩阵运算的超网络构建方法的若干性质。
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关键词
矩阵运算
复杂网络
超网络
模型构建
分形维数
自相似超网络
随机超网络
特性分析
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职称材料
生物识别与安全技术
4
作者
杨燕
洪西进
+1 位作者
李天瑞
徐英歌
《国际学术动态》
2014年第2期42-43,共2页
2013年生物识别与安全技术国际研讨会(The 2013 International Symposium on Biometric and Secu-rity Technologies, ISBAT2013 )于7月2-5日在西南交通大学隆重召开。
关键词
安全技术
生物识别
西南交通大学
国际研讨会
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职称材料
人脸识别背后的数据清理问题研究
被引量:
2
5
作者
夏洋洋
龚勋
洪西进
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017年第5期616-623,共8页
人脸识别技术在深度卷积神经网络(deep convolution neural networks,DCNN)的快速发展下取得了显著的成就。这些成果主要体现在更深层次的DCNN架构和更大的训练数据库。然而,由大多数私人公司持有的大型数据库(百万级)并不对外公开,即...
人脸识别技术在深度卷积神经网络(deep convolution neural networks,DCNN)的快速发展下取得了显著的成就。这些成果主要体现在更深层次的DCNN架构和更大的训练数据库。然而,由大多数私人公司持有的大型数据库(百万级)并不对外公开,即使当前部分开放的大型数据库,因为标注信息过少,无法保证精度,会影响DCNN的训练。本文提出了一种易于使用的多角度清理图像方法来提高数据的准确性:通过人脸检测算法清除掉无法检测到人脸的图像;在清理后的数据集上利用已有模型提取图像特征,并计算相似度,进而统计出一类人脸图像中每一张图像与其他图像不相似的数目,根据改进参数清理数据。实验表明,清理后的数据库训练模型在LFW和Youtube Face数据集上测试的精度得到了提升,使用较小规模数据集情况下,在LFW数据集上取得了99.17%的准确率,在Youtube Face数据集也达到了93.53%的准确率。
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关键词
深度卷积神经网络
DCNN
清理图像
人脸识别
大型数据库
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职称材料
一种基于序列到序列时空注意力学习的交通流预测模型
被引量:
30
6
作者
杜圣东
李天瑞
+3 位作者
杨燕
王浩
谢鹏
洪西进
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1715-1728,共14页
城市交通流预测是研究交通时空序列数据的动态演化并预测未来交通情况的关键技术,对于智能交通预警及管理决策来讲至关重要.但是有效的交通流建模非常具有挑战性,因为它受到很多复杂因素的影响,例如交通网络的时空依赖性和序列突变性等...
城市交通流预测是研究交通时空序列数据的动态演化并预测未来交通情况的关键技术,对于智能交通预警及管理决策来讲至关重要.但是有效的交通流建模非常具有挑战性,因为它受到很多复杂因素的影响,例如交通网络的时空依赖性和序列突变性等问题.一些研究工作将卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)或循环神经网络(recurrent neural networks, RNN)用于交通流量预测建模.但是,直接使用经典的深度学习模型难以有效捕获与交通流相关的多通道多变量序列数据中的隐含时空依赖性特征.针对上述问题,提出了一种新的序列到序列时空注意力深度学习框架(spatial-temporal attention traffic forecasting, STATF)来处理城市交通流建模任务,它是一种基于卷积LSTM编码层和LSTM解码层,并辅助注意力机制的端到端深度学习模型,可以自适应地学习与城市交通流相关的多通道多变量时空序列数据中的时空依赖性和非线性相关性特征.基于3个真实的交通流数据集实验结果表明:不管是单步预测还是多步预测条件下,STATF模型都具有更优的预测性能.
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关键词
交通流预测
长短时记忆网络
序列到序列学习
时空注意力
编码器-解码器
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职称材料
基于矩阵运算的复杂网络构建方法
被引量:
10
7
作者
刘胜久
李天瑞
+2 位作者
洪西进
王红军
珠杰
《中国科学:信息科学》
CSCD
北大核心
2016年第5期610-626,共17页
本文从邻接矩阵的视角分析复杂网络,研究了基于矩阵Kronecker积运算与Kronecker和运算的复杂网络构建方法.将Kronecker积运算迭代地应用于一个简单初始网络的邻接矩阵,得到了一个Kronecker积图,也是一个分形维数不超过2的自相似网络.当...
本文从邻接矩阵的视角分析复杂网络,研究了基于矩阵Kronecker积运算与Kronecker和运算的复杂网络构建方法.将Kronecker积运算迭代地应用于一个简单初始网络的邻接矩阵,得到了一个Kronecker积图,也是一个分形维数不超过2的自相似网络.当初始网络是连通非二分图时,则得到的Kronecker积图同时具有小世界特性,其直径不超过初始网络直径的两倍.其次,将Kronecker和运算顺次应用于多个简单初始网络的邻接矩阵,得到了一个Kronecker和图,也是一个度分布呈正态分布的随机网络.最后,给出了基于矩阵运算的复杂网络构建方法的若干性质.
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关键词
复杂网络
矩阵运算
自相似网络
分形维数
随机网络
原文传递
题名
超网络模型构建及特性分析
被引量:
12
1
作者
刘胜久
李天瑞
洪西进
王红军
珠杰
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
四川省云计算与智能技术高校重点实验室
台湾科技大学资讯工程系
西藏大学计算机系
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2017年第2期194-211,共18页
基金
国家自然科学基金Nos.61175047
61262058
+1 种基金
61152001
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制重点实验室开放课题No.20110102~~
文摘
关联矩阵是超网络的一种表述形式,节点度、节点超度和超边度是度量超网络的一种方法。从关联矩阵出发对超网络进行研究,重点研究了自相似超网络及随机超网络,并给出了基于矩阵运算的超网络构建方法的若干性质。自相似超网络可通过对一个简单初始超图的关联矩阵进行迭代的Tracy-Singh积运算得到,而随机超网络可通过对多个简单初始超图的关联矩阵进行顺次的Tracy-Singh和运算得到。自相似超网络的分形维数不超过2,且当初始超图是连通的且非二分超图时,自相似超网络的直径不超过初始超图直径的两倍,即同时具有小世界特性。随机超网络的节点度、节点超度和超边度均呈正态分布。仿真实验证实了所构建的超网络的各项特性。
关键词
超网络
矩阵运算
自相似超网络
分形维数
随机超网络
Keywords
hypernetwork
matrix operations
self-similar hypernetwork
fractal dimension
random hypernetwork
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于群体智能的半结构化藏文文本聚类算法
被引量:
7
2
作者
康健
乔少杰
格桑多吉
韩楠
洪西进
尼玛扎西
范小刚
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
西藏大学工学院
西南交通大学生命科学与工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014年第7期663-671,共9页
基金
国家自然科学基金项目(No.61165013
61100045)
+4 种基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目(No.14YJCZH046)
高等学校博士学科点专项科研基金项目(No.20110184120008)
中国博士后科学基金特别项目(No.201104697)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(No.2682013BR023)
四川省科技创新苗子工程项目(No.2012ZZ059)资助
文摘
将群体智能技术应用于半结构化的藏文Web文本聚类,提出基于群体智能的半结构化藏文Web文本聚类算法(SCAST).充分考虑群体智能技术对藏文文本聚类准确性和时间效率的影响,SCAST算法首先运用向量空间模型表示藏文文本信息,将藏文文本和智能蚁群随机放置于一个文本向量空间中.然后智能蚂蚁随机选择藏文文本,计算藏文文本在当前局部区域内的相似性,获得拾起或者放下文本的概率,进而决定是否"拾起","移动","放下"藏文文本.最后通过多次迭代训练,将藏文文本按其相似性聚集在一起,得到最终聚类结果.大量真实藏文Web文本数据上的实验结果表明,相较于传统的k-means聚类算法,基于群体智能的藏文文本聚类算法在聚类准确率上平均提高约8.0%.
关键词
群体智能
藏文
聚类分析
群体相似度
Keywords
Swarm Intelligence, Tibetan Text, Clustering Analysis, Swarm Similarity
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于矩阵运算的超网络构建方法研究及特性分析
被引量:
1
3
作者
刘胜久
李天瑞
洪西进
王红军
珠杰
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
西南交通大学四川省云计算与智能技术高校重点实验室
台湾科技大学资讯工程系
西藏大学计算机系
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期359-365,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61573292
61262058)
文摘
基于邻接矩阵Khatri-Rao积运算及Khatri-Rao和运算,研究了构建超网络的方法,并通过边际节点度及联合节点度来研究超网络的内在机理。将Khatri-Rao积运算迭代地应用于一个初始图序列组成超网络的邻接矩阵,得到一个分形维数不超过3的自相似超网络。若所有初始图均是连通非二分图,则得到的超网络同时具有小世界特性,其直径不超过所有初始图直径和的两倍。此外,将Khatri-Rao和运算顺次应用于多个初始图序列组成超网络的邻接矩阵,得到一个边际节点度呈一维高斯分布而联合节点度呈高维高斯分布的随机超网络。最后,给出了基于矩阵运算的超网络构建方法的若干性质。
关键词
矩阵运算
复杂网络
超网络
模型构建
分形维数
自相似超网络
随机超网络
特性分析
Keywords
matrix operation
complex network
supernetwork
model building
fractal dimension
self-similarity supernetwork
random supernetwork
property analysis
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
生物识别与安全技术
4
作者
杨燕
洪西进
李天瑞
徐英歌
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
出处
《国际学术动态》
2014年第2期42-43,共2页
文摘
2013年生物识别与安全技术国际研讨会(The 2013 International Symposium on Biometric and Secu-rity Technologies, ISBAT2013 )于7月2-5日在西南交通大学隆重召开。
关键词
安全技术
生物识别
西南交通大学
国际研讨会
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
人脸识别背后的数据清理问题研究
被引量:
2
5
作者
夏洋洋
龚勋
洪西进
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
台湾科技大学资讯工程系
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017年第5期616-623,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61202191)
计算智能重庆市重点实验室开放基金项目(CQ-LCI-2013-06)
国家重点研发计划项目(2016YFC0802209)
文摘
人脸识别技术在深度卷积神经网络(deep convolution neural networks,DCNN)的快速发展下取得了显著的成就。这些成果主要体现在更深层次的DCNN架构和更大的训练数据库。然而,由大多数私人公司持有的大型数据库(百万级)并不对外公开,即使当前部分开放的大型数据库,因为标注信息过少,无法保证精度,会影响DCNN的训练。本文提出了一种易于使用的多角度清理图像方法来提高数据的准确性:通过人脸检测算法清除掉无法检测到人脸的图像;在清理后的数据集上利用已有模型提取图像特征,并计算相似度,进而统计出一类人脸图像中每一张图像与其他图像不相似的数目,根据改进参数清理数据。实验表明,清理后的数据库训练模型在LFW和Youtube Face数据集上测试的精度得到了提升,使用较小规模数据集情况下,在LFW数据集上取得了99.17%的准确率,在Youtube Face数据集也达到了93.53%的准确率。
关键词
深度卷积神经网络
DCNN
清理图像
人脸识别
大型数据库
Keywords
deep convolution neural network
DCNN
cleansing image
face recognition
large database
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于序列到序列时空注意力学习的交通流预测模型
被引量:
30
6
作者
杜圣东
李天瑞
杨燕
王浩
谢鹏
洪西进
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
台湾科技大学计算机科学与信息工程系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1715-1728,共14页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFB2101801)
国家自然科学基金项目(61773324,61976247)。
文摘
城市交通流预测是研究交通时空序列数据的动态演化并预测未来交通情况的关键技术,对于智能交通预警及管理决策来讲至关重要.但是有效的交通流建模非常具有挑战性,因为它受到很多复杂因素的影响,例如交通网络的时空依赖性和序列突变性等问题.一些研究工作将卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)或循环神经网络(recurrent neural networks, RNN)用于交通流量预测建模.但是,直接使用经典的深度学习模型难以有效捕获与交通流相关的多通道多变量序列数据中的隐含时空依赖性特征.针对上述问题,提出了一种新的序列到序列时空注意力深度学习框架(spatial-temporal attention traffic forecasting, STATF)来处理城市交通流建模任务,它是一种基于卷积LSTM编码层和LSTM解码层,并辅助注意力机制的端到端深度学习模型,可以自适应地学习与城市交通流相关的多通道多变量时空序列数据中的时空依赖性和非线性相关性特征.基于3个真实的交通流数据集实验结果表明:不管是单步预测还是多步预测条件下,STATF模型都具有更优的预测性能.
关键词
交通流预测
长短时记忆网络
序列到序列学习
时空注意力
编码器-解码器
Keywords
traffic flow prediction
long short-term memory networks
sequence-to-sequence learning
spatial-temporal attention
encoder-decoder
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于矩阵运算的复杂网络构建方法
被引量:
10
7
作者
刘胜久
李天瑞
洪西进
王红军
珠杰
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
四川省云计算与智能技术高校重点实验室
台湾科技大学资讯工程系
西藏大学计算机系
出处
《中国科学:信息科学》
CSCD
北大核心
2016年第5期610-626,共17页
基金
国家自然科学基金(批准号:61175047
61262058
+1 种基金
61152001)
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制重点实验室开放课题(编号:20110102)资助项目
文摘
本文从邻接矩阵的视角分析复杂网络,研究了基于矩阵Kronecker积运算与Kronecker和运算的复杂网络构建方法.将Kronecker积运算迭代地应用于一个简单初始网络的邻接矩阵,得到了一个Kronecker积图,也是一个分形维数不超过2的自相似网络.当初始网络是连通非二分图时,则得到的Kronecker积图同时具有小世界特性,其直径不超过初始网络直径的两倍.其次,将Kronecker和运算顺次应用于多个简单初始网络的邻接矩阵,得到了一个Kronecker和图,也是一个度分布呈正态分布的随机网络.最后,给出了基于矩阵运算的复杂网络构建方法的若干性质.
关键词
复杂网络
矩阵运算
自相似网络
分形维数
随机网络
Keywords
complex networks
matrix operations
self-similar network
fractal dimension
random network
分类号
O157.5 [理学—基础数学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
超网络模型构建及特性分析
刘胜久
李天瑞
洪西进
王红军
珠杰
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2017
12
下载PDF
职称材料
2
基于群体智能的半结构化藏文文本聚类算法
康健
乔少杰
格桑多吉
韩楠
洪西进
尼玛扎西
范小刚
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014
7
下载PDF
职称材料
3
基于矩阵运算的超网络构建方法研究及特性分析
刘胜久
李天瑞
洪西进
王红军
珠杰
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018
1
下载PDF
职称材料
4
生物识别与安全技术
杨燕
洪西进
李天瑞
徐英歌
《国际学术动态》
2014
0
下载PDF
职称材料
5
人脸识别背后的数据清理问题研究
夏洋洋
龚勋
洪西进
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017
2
下载PDF
职称材料
6
一种基于序列到序列时空注意力学习的交通流预测模型
杜圣东
李天瑞
杨燕
王浩
谢鹏
洪西进
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2020
30
下载PDF
职称材料
7
基于矩阵运算的复杂网络构建方法
刘胜久
李天瑞
洪西进
王红军
珠杰
《中国科学:信息科学》
CSCD
北大核心
2016
10
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