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深度神经模糊系统算法及其回归应用

自动化学报 2020年第11期46卷 2350-2358页

作者：赵文迪陈德旺卓永强黄允浒福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室福州350108 广州航海学院海运学院广州510725

深度神经网络是人工智能的热点,可以很好处理高维大数据,却有可解释性差的不足.通过IF-THEN规则构建的模糊系统,具有可解释性强的优点,但在处理高维大数据时会遇到“维数灾难”问题.本文提出一种基于ANFIS(Adaptive network based fuzzy... 详细信息

深度神经网络是人工智能的热点,可以很好处理高维大数据,却有可解释性差的不足.通过IF-THEN规则构建的模糊系统,具有可解释性强的优点,但在处理高维大数据时会遇到“维数灾难”问题.本文提出一种基于ANFIS(Adaptive network based fuzzy inference system)的深度神经模糊系统(Deep neural fuzzy system,DNFS)及两种基于分块和分层的启发式实现算法:DNFS1和DNFS2.通过四个面向回归应用的数据集的测试,我们发现:1)采用分块、分层学习的DNFS在准确度与可解释性上优于BP、RBF、GRNN等传统浅层神经网络算法,也优于LSTM和DBN等深度神经网络算法;2)在低维问题中,DNFS1具有一定优势;3)在面对高维问题时,DNFS2表现更为突出.本文的研究结果表明DNFS是一种新型深度学习方法,不仅可解释性好,而且能有效解决处理高维数据时模糊规则数目爆炸的问题,具有很好的发展前景.

关键词：高维大数据深度神经模糊系统自适应神经模糊系统分层结构可解释性

基于改进差分进化算法的鳞翅目昆虫图像识别方法

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林业科学 2020年第3期56卷 73-81页

作者：林达坤黄世国张飞萍梁光红吴松青胡霞王荣福建农林大学智慧农林褔建省高校重点实验室福州350002 福建农林大学生态公益林重大有害生物防控福建省高校重点实验室福州350002

【目的】应用计算机图像处理技术提取昆虫图像特征,提出一种新的特征选择技术筛选昆虫识别相关的特征,以准确、快速地识别出鳞翅目昆虫种类。【方法】基于开源的利兹蝴蝶数据集和拍摄的以森林鳞翅目昆虫为主的数据集,采用改进的纹理特... 详细信息

【目的】应用计算机图像处理技术提取昆虫图像特征,提出一种新的特征选择技术筛选昆虫识别相关的特征,以准确、快速地识别出鳞翅目昆虫种类。【方法】基于开源的利兹蝴蝶数据集和拍摄的以森林鳞翅目昆虫为主的数据集,采用改进的纹理特征提取算法(DRLBP)提取鳞翅目昆虫图像纹理特征,应用汉明距离计算的粒子间距离度量种群多样性,提出进化过程中自动调整多样性的方法,给出二进制自适应差分进化算法(BADE)。利用BADE算法筛选合适的较小维数的纹理特征子集,并用基于概率协同表示的分类器(PROCRC)进行图像分类。【结果】PROCRC分类器在所有数据集上均展现出良好分类效果,平均识别率分别为81.73%和88.18%。经特征选择后的昆虫的分类精度显著提升,最高提升率达13.49%。BADE的性能高于其他特征选择算法,且经BADE算法特征选择后纹理数据集的维数和分类所需时间均显著下降,其降维率接近50%,时间减少率最高达50%。【结论】BADE算法可有效进行特征选择,提高识别精度,节约模型的识别时间,利用群体智能优化算法对鳞翅目昆虫图像进行特征选择的方法具有可行性,DRLBP和BADE算法相结合的鳞翅目昆虫识别方法在农林昆虫的快速、准确识别中具有广阔应用前景。

关键词：纹理特征二进制自适应差分进化特征选择分类器

基于禁忌搜索的公共自行车站点及车道选址优化

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重庆大学学报（自然科学版） 2020年第1期43卷 19-27页

作者：方云飞王晓园周珍宋焰福州大学经济与管理学院福州350108 福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室福州350108 西北工业大学管理学院西安710072

为提高公共交通系统的吸引力,从公共自行车和公交车接驳的角度,提出以公交站点为中心的公共自行车选址及自行车道设置的网络构建问题。首先,建立以最大化满足用户需求量为优化目标的非线性优化模型,并与只考虑站点选址的传统模型进行比... 详细信息

为提高公共交通系统的吸引力,从公共自行车和公交车接驳的角度,提出以公交站点为中心的公共自行车选址及自行车道设置的网络构建问题。首先,建立以最大化满足用户需求量为优化目标的非线性优化模型,并与只考虑站点选址的传统模型进行比较分析;在分析问题基础上,构造基于问题特性的邻域结构和邻域解生成准则,并最终设计基于禁忌搜索的问题求解方法。通过MATLAB编程进行仿真实验测试大量算例,结果表明所设计算法能够高效地求解各类规模算例,并给出高质量的公共自行车网络构建近似最优方案;此外,敏感性分析实验为规划者制定决策方案提供参考依据。

关键词：公共自行车自行车道选址优化模型禁忌搜索

面向可解释性人工智能与大数据的模糊系统发展展望

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智能科学与技术学报 2019年第4期1卷 327-334页

作者：陈德旺蔡际杰黄允浒福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108 福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室福建福州350108

模糊系统作为一种万能逼近器具有很强的可解释性,已被广泛应用在各个领域。尽管目前模糊系统的理论研究不够成熟,仍然存在诸如规则太多、优化困难、维度诅咒等问题,难以处理高维大数据。尽管深度神经网络取得了突出进展,能很好处理图像... 详细信息

模糊系统作为一种万能逼近器具有很强的可解释性,已被广泛应用在各个领域。尽管目前模糊系统的理论研究不够成熟,仍然存在诸如规则太多、优化困难、维度诅咒等问题,难以处理高维大数据。尽管深度神经网络取得了突出进展,能很好处理图像和语音等大数据,但其可解释性不好,难以用于安全相关的重要场合。因此,非常有必要研究一种基于模糊系统的可解释性强的人工智能算法。结合深度神经网络和模糊系统两者的优点,研究深度模糊系统及其算法,将有可能解决高维大数据问题。主要对模糊系统的发展历程与研究进展分别进行详细阐述,并根据其现有的问题指出其未来的发展方向,对进一步的研究问题进行展望。

关键词：模糊系统可解释AI 高维大数据深度模糊系统神经模糊系统

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航空直飞与空铁联运模式竞争研究

系统科学与数学 2021年第2期41卷 373-382页

作者：黄仪融田丽君陈德旺福州大学经济与管理学院福州350116 福州大学数学与计算机科学学院福州350116 智慧地铁福建省高校重点实验室福州350116

空铁联运能够缓解机场拥堵问题,合理分配客流量,改善航空和高铁日趋激烈的竞争局面.文章基于航空与空铁联运二者运营者的视角,构建航空直飞与空铁联运两种出行方式竞争模型,在此基础上研究均衡解并分析影响均衡状态客流量的因素.研究表... 详细信息

空铁联运能够缓解机场拥堵问题,合理分配客流量,改善航空和高铁日趋激烈的竞争局面.文章基于航空与空铁联运二者运营者的视角,构建航空直飞与空铁联运两种出行方式竞争模型,在此基础上研究均衡解并分析影响均衡状态客流量的因素.研究表明,当两种出行方式的时长差越小,乘客对机场拥堵越敏感,高铁票价越低,乘客越偏向空铁联运.当乘客出行可获得的效用适中时,高铁票价存在一个明确的上界,若高铁票价低于这一上界,空铁联运项目可以正常运作,否则,若高铁票价高于这一上界,空铁联运项目无法正常运作.本研究可以为推进空铁联运项目提供理论依据.

关键词：航空直飞空铁联运高铁票价机场拥堵社会福利权重

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聚类集成技术在地铁站点类型研究中的应用

小型微型计算机系统 2019年第1期40卷 236-240页

作者：游丽平陈德旺陈文刘林福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室福州350108 福州地铁公司运营分公司福州350012

合理的地铁站点分类对站点管理和交通规划有重要的意义.针对现有的站点聚类分析研究中均采用单一的聚类方法取得的效果不够理想,鲁棒性不高等问题,提出了基于聚类集成方法的地铁站点类型研究方法,并提出了相应的稳定性判别指标.该方法... 详细信息

合理的地铁站点分类对站点管理和交通规划有重要的意义.针对现有的站点聚类分析研究中均采用单一的聚类方法取得的效果不够理想,鲁棒性不高等问题,提出了基于聚类集成方法的地铁站点类型研究方法,并提出了相应的稳定性判别指标.该方法结合福州地铁1号线工作日客流数据,首先运用层次聚类、k均值聚类和模糊C均值聚类三种方法产生基聚类;其次通过基于共协关系矩阵的集成方法实现对基聚类的集成.实验结果表明,聚类集成相较于其他三种方法在数据集划分上更加稳定.最终将福州地铁1号线站点分为超高流量站点、高流量站点、中流量站点以及低流量站点4类.

关键词：聚类分析聚类集成地铁客流站点类型

基于F^(3)Net显著性目标检测的蝴蝶图像前背景自动分割

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昆虫学报 2021年第5期64卷 611-617页

作者：黄世国洪铭淋张飞萍何海洋陈亿强李小林福建农林大学生态公益林重大有害生物防控福建省高校重点实验室福州350002 福建农林大学智慧农林褔建省高校重点实验室福州350002

【目的】具有复杂背景的蝴蝶图像前背景分割难度大。本研究旨在探索基于深度学习显著性目标检测的蝴蝶图像自动分割方法。【方法】应用DUTS-TR数据集训练F^(3)Net显著性目标检测算法构建前背景预测模型,然后将模型用于具有复杂背景的蝴... 详细信息

【目的】具有复杂背景的蝴蝶图像前背景分割难度大。本研究旨在探索基于深度学习显著性目标检测的蝴蝶图像自动分割方法。【方法】应用DUTS-TR数据集训练F^(3)Net显著性目标检测算法构建前背景预测模型,然后将模型用于具有复杂背景的蝴蝶图像数据集实现蝴蝶前背景自动分割。在此基础上,采用迁移学习方法,保持ResNet骨架不变,利用蝴蝶图像及其前景蒙板数据,使用交叉特征模块、级联反馈解码器和像素感知损失方法重新训练优化模型参数,得到更优的自动分割模型。同时,将其他5种基于深度学习显著性检测算法也用于自动分割,并比较了这些算法和F^(3)Net算法的性能。【结果】所有算法均获得了很好的蝴蝶图像前背景分割效果,其中,F^(3)Net是更优的算法,其7个指标S测度、E测度、F测度、平均绝对误差(MAE)、精度、召回率和平均IoU值分别为0.940,0.945,0.938,0.024,0.929,0.978和0.909。迁移学习则进一步提升了F^(3)Net的上述指标值,分别为0.961,0.964,0.963,0.013,0.965,0.967和0.938。【结论】研究结果证明结合迁移学习的F^(3)Net算法是其中最优的分割方法。本研究提出的方法可用于野外调查中拍摄的昆虫图像的自动分割,并拓展了显著性目标检测方法的应用范围。

关键词：蝴蝶显著性目标检测深度学习图像分割自动分割 F^(3)Net

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城市职能特征及其形成机理研究进展与展望

地理科学进展 2021年第11期40卷 1956-1969页

作者：曾春水林明水湛东升林玉英伍世代福建师范大学旅游学院福州350117 智慧旅游福建省高校重点实验室福州350117 浙江工业大学管理学院杭州310023

城市职能是城市定位、制定发展战略的重要依据,城市职能具有阶段性、等级性、地域性等特征,论文通过对不同学者的相关研究成果进行归纳总结,以期把握城市职能特征及其形成机理的普遍性规律。结果表明:(1)不同城市发展阶段的职能特征表... 详细信息

城市职能是城市定位、制定发展战略的重要依据,城市职能具有阶段性、等级性、地域性等特征,论文通过对不同学者的相关研究成果进行归纳总结,以期把握城市职能特征及其形成机理的普遍性规律。结果表明:(1)不同城市发展阶段的职能特征表现为城市主导职能不断更替,农业社会阶段主要是政治和商业职能,工业社会阶段主要是制造业、商贸和物流职能,后工业化阶段是服务业职能且以生产性服务业职能为主。(2)不同城市规模等级的职能特征表现为城市等级越高,城市职能综合性越强,服务业职能越强。(3)不同空间层面城市职能特征表现为,全球层面,发达国家本土通过城市职能升级,全球产业转移,形成以服务业为主导职能,发展中国家通过承接制造业转移,加速工业化,形成工业职能为主导职能,服务业职能地位不断提升;全国层面,城市职能地带性差异较大,东部工业职能依然突出,西部矿业职能、科技职能、行政职能较明显;城市群层面,世界发育成熟的城市群,在区域中心城市与外围城市之间,以及外围城市之间已经形成紧密的联系和职能分工。中国的许多城市群在中心和外围城市之间也具有明确的职能分工,中心城市以服务业职能为主,但外围城市之间职能分工还不明确。(4)城市职能演变影响因素方面,自然条件、人口、交通、政府引导、区位等传统因素起基础作用,科技、全球化、信息化等新因素作用越来越大。城市职能演变还受区域分工、产业升级、产业转移、趋同发展等机制共同作用。(5)未来研究方面,研究时间上应补充完善长时间尺度和近期研究的城市职能研究,研究内容上应加深城市职能效应、城市职能演变机制和职能优化方面的研究,与国家战略进行融合;研究方法上除了统计分析,还可采用调研、问卷、访谈等方法进行补充。

关键词：城市职能职能结构职能空间演变机理

基于POI数据的福州市教育培训机构空间格局及其影响因素

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地域研究与开发 2022年第4期41卷 44-51页

作者：叶珊珊骆培聪吴嘉丽苏小明李欣然福建师范大学旅游学院福州350117 福建师范大学智慧旅游福建省高校重点实验室福州350117

基于教育培训机构POI数据,采用Catogram专题地图、核密度分析等方法对福州市教育培训机构空间格局进行研究,并利用地理探测器对其空间格局的影响因素进行探讨。结果表明:(1)福州市教育培训机构资源的总体空间格局表现出较强的不均衡性,... 详细信息

基于教育培训机构POI数据,采用Catogram专题地图、核密度分析等方法对福州市教育培训机构空间格局进行研究,并利用地理探测器对其空间格局的影响因素进行探讨。结果表明:(1)福州市教育培训机构资源的总体空间格局表现出较强的不均衡性,形成以中心城区为轴心的东南—西北向的优势走廊地带,核密度分析结果印证了区县之间的不均衡程度。(2)福州市各区县之间类型结构差异明显,仅中心城区分布的教育培训机构类型较为完整、均衡。(3)福州市各类型教育培训机构空间分布呈“单核心小聚集、非核心大分散”特征,这与其自身特性和各区域发展情况相关。(4)地段环境、交通条件、生源情况是影响教育培训机构空间布局的主要因素,其中商场、停车场和住宅小区的影响程度最为突出,形成不同因素驱动型的空间布局模式。

关键词：教育培训机构空间格局影响因素福州市