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噪声鉴别C均值聚类的滁菊花茶品质等级鉴别研究

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光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2202-2207页

作者：武斌谢晨傲陈勇武小红贾红雯滁州职业技术学院信息工程学院安徽滁州239000 江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013

近红外光谱检测技术可以通过探测近红外区域的光谱特征,反映所测样品内部有机物化学成分和结构信息。在分析物质成分时,近红外光谱通常会涉及到大量的波长数据,因此其维数往往比较高。同时,光谱会出现重叠和冗余等现象,会影响模型的性... 详细信息

近红外光谱检测技术可以通过探测近红外区域的光谱特征,反映所测样品内部有机物化学成分和结构信息。在分析物质成分时,近红外光谱通常会涉及到大量的波长数据,因此其维数往往比较高。同时,光谱会出现重叠和冗余等现象,会影响模型的性能。提出一种噪声鉴别C均值聚类(NDCM)算法。NDCM将一种快速广义噪声聚类(FGNC)和模糊线性判别分析(FLDA)相结合,可实现模糊聚类过程中进行数据鉴别信息的提取和数据空间维度的压缩,以达到更高的聚类准确率。对滁菊花茶近红外光谱数据进行模糊C均值聚类(FCM)得到的模糊隶属度和聚类中心作为噪声鉴别C均值聚类(NDCM)的初始模糊隶属度和初始聚类中心,使NDCM具有聚类速度快,准确率高等优点。FCM算法对光谱噪声数据敏感,而NDCM算法在处理含噪声的光谱数据时能够表现出较好的性能。该研究选取特级滁菊、一级滁菊、二级滁菊三种品质等级的滁菊花茶作为实验样本,共计240个样本。实验使用便携式近红外光谱仪(NIR-M-F1-C)采集滁菊花茶的近红外光谱数据。用Savitzky-Golay滤波和多元散射校正(MSC)对滁菊花茶近红外光谱进行预处理,以减少光谱中掺杂的噪声和重叠信息。通过主成分分析(PCA)对采集到的400维光谱数据进行维度压缩降至6维。该研究使用线性判别分析(LDA)提取滁菊花茶光谱数据中的鉴别信息,并将数据空间维度进一步转换为2维。分别用FCM,FGNC和NDCM三种算法对处理后的数据进行聚类分析,以实现对滁菊花茶的准确分类。实验结果显示:当权重指数m=2.5时,FCM,FGNC,NDCM的聚类准确率分别为92.42%,98.48%,100%。NDCM聚类时间略长于FGNC。FCM算法需要进行27次迭代才能收敛,而FGNC算法和NDCM算法分别只需要13次和10次迭代就能达到收敛。采用近红外光谱技术结合MSC、Savitzky-Golay滤波、PCA、LDA和NDCM算法,建立了一种精准鉴别滁菊花茶品质等级的聚类模型。

关键词：噪声鉴别C均值聚类近红外光谱无损检测线性判别分析

党建引领视角下“一站式”学生社区模式创新和实践探索——以金华职业技术学院信息工程学院智信E家为例

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增强蚁群算法在移动机器人路径规划的应用研究

“2024职业教育活动周 ——钢铁行业大工匠进校园”活动

作者：费锋金华职业技术学院

学生社区被称为大学生的"第一社会""第二家庭""第三课堂",因其重要性和特殊性,逐渐成为各高校思想政治教育的重要阵地。金华职业技术学院信息工程学院以智信E家作为学校"一站式"学生社区示范品牌,通过"四引工程"为载体,探索学生社区"一... 详细信息

学生社区被称为大学生的"第一社会""第二家庭""第三课堂",因其重要性和特殊性,逐渐成为各高校思想政治教育的重要阵地。金华职业技术学院信息工程学院以智信E家作为学校"一站式"学生社区示范品牌,通过"四引工程"为载体,探索学生社区"一站式"学生社区新模式具有极强的理论和实践意义。

关键词：四引工程学生社区党建引领

来源： cnki会议评论

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机床与液压 2024年第10期52卷 70-77页

作者：王建玲王换换周口职业技术学院信息工程学院河南周口466000

针对蚁群算法在移动机器人路径规划中存在的历史路径不能被充分利用的问题,提出一种具有通信机制的增强型蚁群算法。根据自然界中蚂蚁触手的接触特性,对历史路径进行整合,以获得更优的复合路径。为了进一步改进算法,提出一种放大的轮盘... 详细信息

针对蚁群算法在移动机器人路径规划中存在的历史路径不能被充分利用的问题,提出一种具有通信机制的增强型蚁群算法。根据自然界中蚂蚁触手的接触特性,对历史路径进行整合,以获得更优的复合路径。为了进一步改进算法,提出一种放大的轮盘赌方法来加速收敛。设计自适应的Sigmoid衰减函数来优化不同阶段的启发式信息。针对死锁问题的各种类型,制定了具体的优化策略并减少了死锁蚂蚁的数量。最后进行了参数确定和对比实验,在简单环境和复杂环境下,所提算法的整体性能明显提高,实验结果证明了所提方法的有效性。

关键词：移动机器人蚁群算法路径规划死锁问题

一种两阶段求解LED光谱匹配系数高效全局优化算法

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光谱学与光谱分析 2024年第6期44卷 1591-1599页

作者：王永军吴贵文黄河李同军温州职业技术学院人工智能学院浙江温州325035 温州商学院信息工程学院浙江温州325035 浙江海洋大学信息工程学院浙江舟山316022

用单色发光二极管(LED)组份合成目标光谱在现实中有重要意义。当单色LED组成成份多、目标光谱合成精度要求高时,求解光谱组成成份的比例问题变成了超定方程组非负解的组合优化难题。智能优化类算法提高了解的全局最优性,但若没有利用目... 详细信息

用单色发光二极管(LED)组份合成目标光谱在现实中有重要意义。当单色LED组成成份多、目标光谱合成精度要求高时,求解光谱组成成份的比例问题变成了超定方程组非负解的组合优化难题。智能优化类算法提高了解的全局最优性,但若没有利用目标函数的数学解析性质,其收敛速度慢,解的精度不高。梯度类算法收敛到局部解的速度快且精度高,但至今没有成熟理论技术求解非凸优化全局最优解,且问题中非负解的要求限制了该类算法的收敛速度。同时,目标函数的最小二乘信息在求解时没有得到充分利用。基于目标函数的数学可解析性、表现形式的二次非线性格式、最终解的非负要求,提出了一种两阶段优化算法LLR_LBFGS。第一阶段进行无约束的线性拟合,得到目标函数的最小二乘近似理论解,第二阶段借助带约束的拟牛顿方法LBFGS进一步求取问题的非负全局最优解。以标准目标光谱CIE-A、CIE-D65、CIE-D50、CIE-D55、CIE-D75的最佳拟合为研究对象,对比了新方法与拉索回归算法(LASSO)、岭回归算法(RIDGE)、差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)及遗传算法(GA)的求解精度和运行速度,以及决策系数R 2。基于实际工业案例的数值结果表明,LLR_LBFGS能够较快地锁定全局解的范围,收敛速度更快;能够借助目标函数的数学可解析性提高解的精度。两个阶段的衔接融合能够获得较好的全局最优解的起始点和高精度的最优解。该方法对解决LED光谱拟合问题潜力大,有普适性。基于该设计思路,可以在算法的两个阶段中,组合设计更多、更灵活的光谱配比解决方案。这对于求取LED光谱匹配最优解的智能优化类方法改善效果有较好的启发意义。

关键词：光谱学 LED光谱匹配线性拟合 LBFGS 高效全局优化

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电磁下耦合Chay神经元模型的放电及同步

数学的实践与认识 2024年

作者：刘畅信阳职业技术学院数学与信息工程学院

神经元膜电位波动时会在神经系统中产生复杂的时变电磁场,而这种感应电磁场将进一步调节神经元的放电活动.考虑到神经元细胞会受到电磁感应的影响,通过在经典的三维Chay神经元模型中加入外界刺激电流与磁控忆阻器的方式,得到改进后的四... 详细信息

神经元膜电位波动时会在神经系统中产生复杂的时变电磁场,而这种感应电磁场将进一步调节神经元的放电活动.考虑到神经元细胞会受到电磁感应的影响,通过在经典的三维Chay神经元模型中加入外界刺激电流与磁控忆阻器的方式,得到改进后的四维Chay神经元系统.利用MATLAB软件模拟该系统的单参数与双参数分岔图,可以观察到该系统会受到多种参数的影响,且随着参数值的改变会呈现出丰富的动力学行为.在此基础上,研究该系统在磁通耦合强度作用下的同步情况,发现一定条件下增大耦合强度的值会促进该系统的完全同步.改进后的神经元模型拥有更多的分岔参数并且考虑了细胞中电磁感应的影响,对研究外界电磁辐射对神经元的影响提供理论参考.

关键词： Chay神经元分岔分析磁通耦合完全同步

基于不确定性估计的离线确定型Actor-Critic

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计算机学报 2024年第4期47卷 717-732页

作者：冯涣婷程玉虎王雪松中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 江苏信息职业技术学院智能工程学院江苏无锡214153

Actor-Critic是一种强化学习方法,通过与环境在线试错交互收集样本来学习策略,是求解序贯感知决策问题的有效手段.但是,这种在线交互的主动学习范式在一些复杂真实环境中收集样本时会带来成本和安全问题离线强化学习作为一种基于数据驱... 详细信息

Actor-Critic是一种强化学习方法,通过与环境在线试错交互收集样本来学习策略,是求解序贯感知决策问题的有效手段.但是,这种在线交互的主动学习范式在一些复杂真实环境中收集样本时会带来成本和安全问题离线强化学习作为一种基于数据驱动的强化学习范式,强调从静态样本数据集中学习策略,与环境无探索交互,为机器人、自动驾驶、健康护理等真实世界部署应用提供了可行的解决方案,是近年来的研究热点.目前,离线强化学习方法存在学习策略和行为策略之间的分布偏移挑战,针对这个挑战,通常采用策略约束或值函数正则化来限制访问数据集分布之外(Out-Of-Distribution,OOD)的动作,从而导致学习性能过于保守,阻碍了值函数网络的泛化和学习策略的性能提升.为此,本文利用不确定性估计和OOD采样来平衡值函数学习的泛化性和保守性,提出一种基于不确定性估计的离线确定型Actor-Critic方法(Offline Deterministic Actor-Critic based on UncertaintyEstimation,ODACUE).首先,针对确定型策略,给出一种Q值函数的不确定性估计算子定义,理论证明了该算子学到的Q值函数是最优Q值函数的一种悲观估计.然后,将不确定性估计算子应用于确定型Actor-Critic框架中,通过对不确定性估计算子进行凸组合构造Critic学习的目标函数.最后,D4RL基准数据集任务上的实验结果表明:相较于对比算法,ODACUE在11个不同质量等级数据集任务中的总体性能提升最低达9.56%,最高达64.92%.此外,参数分析和消融实验进一步验证了ODACUE的稳定性和泛化能力.

关键词：离线强化学习不确定性估计分布外采样凸组合 Actor-Critic

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基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络入侵检测方法

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通信学报 2024年第2期45卷 54-67页

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题,使分类模型不再偏向于多数类;再次,使用标准差、中值均值差对特征进行排序,并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征,从而使模型更好地学习数据信息;最后,通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明,所提方法在NSL-KDD、UNSW-NB15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势,准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%,有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

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基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法

统计与决策 2024年第8期40卷 11-16页

作者：张智驹重庆航天职业技术学院智能信息工程学院重庆400021

大多数不平衡数据过抽样方法依赖于太多参数,容易生成噪声并难以处理流形数据集。为此,文章提出了一种基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法(OVMEDPC)。首先,OVMEDPC用密度峰值聚类(DPC)来发现不平衡数据的空间结构;其次,OVMEDPC设... 详细信息

大多数不平衡数据过抽样方法依赖于太多参数,容易生成噪声并难以处理流形数据集。为此,文章提出了一种基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法(OVMEDPC)。首先,OVMEDPC用密度峰值聚类(DPC)来发现不平衡数据的空间结构;其次,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的噪声过滤方法来移除噪声;最后,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的插值技术来生成少数类的合成样本。实验证明,就随机森林分类器而言,OVMEDPC在F-measure和G-mean上优于5个先进的过抽样方法。

关键词：不平衡分类过抽样方法分类密度峰值聚类

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《峄山刻石》字库开发的研究

印刷与数字媒体技术研究 2024年第3期 299-309页

作者：陈业欣何佳峻咸阳职业技术学院信息工程学院咸阳712000

《峄山刻石长安牌》良好地再现了秦统一文字的风貌,其造字规则对后世书法、汉字结构有着深远影响,研究《峄山刻石长安牌》文字的结字特征,能有效地洞察汉字构成规律,开发传统字体。本研究分析《峄山刻石》典型字体元件,找出其潜在的规律... 详细信息

《峄山刻石长安牌》良好地再现了秦统一文字的风貌,其造字规则对后世书法、汉字结构有着深远影响,研究《峄山刻石长安牌》文字的结字特征,能有效地洞察汉字构成规律,开发传统字体。本研究分析《峄山刻石》典型字体元件,找出其潜在的规律,建立可重复使用的基本范式。使用Illustrator中的度量工具对字腔的比例和分布、笔划的粗细、弧度和倾斜角度等进行定量分析,总结造字规范。建立一套方法,控制《峄山刻石》字型的字腔大小与分布,可对字体重心平稳度、结构匀称度、缩放比例等进行排布控制。搭建标准笔划与部首元件库并建立拼字规则。采用此方法可为设计《峄山刻石》字库新字型提供依据,提高开发的准确度和效率。

关键词：峄山刻石字库开发设计方法