华侨大学数学科学学院计算科学福建省高校重点实验室
- 作品数：13 被引量：33H指数：3
- 相关机构：福建中医药大学针灸学院闽南师范大学数学与统计学院中国计量大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省科技重大专项福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 多尺度覆盖决策信息系统的布尔矩阵方法被引量：12
- 2020年
- 在多尺度决策信息系统中,一个条件属性对应某个尺度构成论域的一个划分.文中把相应的划分推广为覆盖,并建立多尺度覆盖决策信息系统模型(MSCDS).为了简化系统复杂信息的表达,采用矩阵方法.首先,利用布尔矩阵描述覆盖决策信息系统,包括上下近似、协调性和广义决策函数等.再使用布尔矩阵建立多尺度覆盖决策信息系统的定义,研究该系统的粒描述、上下近似、协调性和广义决策不变性.最后,针对协调与不协调的情况,利用布尔矩阵定义尺度组合的重要度,给出多尺度覆盖决策信息系统最优尺度选择的矩阵方法,并给出相应的选择算法和具体算例.
- 陈应生李进金林荣德陈东晓
- 关键词：粗糙集布尔矩阵
- 基于信息熵的形式背景属性约简被引量：8
- 2020年
- 属性重要度和属性约简都是形式概念分析研究中的关注重点.通过信息粒的角度,文中提出基于信息熵研究形式背景的属性约简的一些方法.首先,给出形式背景的信息熵、条件熵及互信息等定义,通过条件熵对协调的决策形式背景进行属性约简,得到形式背景的粒协调和熵协调是等价的.然后,在熵不协调的决策形式背景中定义有限信息熵、有限条件熵和有限互信息,利用有限条件熵对不协调的决策形式背景进行属性约简.最后,基于属性重要度分别设计熵协调和熵不协调的决策形式背景的属性约简算法,通过数值实验验证文中算法的有效性.
- 陈东晓李进金林荣德陈应生
- 关键词：信息熵条件熵属性约简
- 大规模多状态计算系统的容错性能分析
- 2020年
- 针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题,提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述,通过构造多值决策图(Multi-value Decision Diagram,MDD)模型对系统进行容错性能建模,并基于构造的模型高效地计算出部件故障的条件下计算系统在特定性能水平上运行的概率,减少了计算的冗余性。实验结果表明,该方法在模型的大小和构建时间上均优于传统方法。该方法的提出将对系统操作员或程序设计者具有重要意义,使其确保系统适合预期应用。
- 李宁宁梁敏陆迁莫毓昌李云生
- 关键词：性能分析
- 圆盘上非牛顿流体Marangoni边界层同伦分析解研究
- 本文采用同伦分析方法研究了圆盘上非牛顿幂律流体的Marangoni边界层流动传热问题。圆盘表面上温度的分布呈幂律形式的变化,在忽略重力与浮升力的情况下,非牛顿幂律流体的流动由表面温度梯度驱动。根据质量守恒、动量守恒以及能...
- 杨孟林炎海
- 关键词：非牛顿流体同伦分析方法近似解析解
- 文献传递
- 基于DWT-CNN-LSTM的超短期光伏发电功率预测被引量：13
- 2022年
- 太阳能是未来清洁能源的关键,由于各种气象因素的影响,光伏发电通常不稳定。准确预测光伏发电功率的方法已成为解决光伏发电规划和建模问题的重要工具,可以减轻电力系统的负面影响,提高系统的稳定性。提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的新型域融合深度模型(DWT-CNN-LSTM),以准确地完成预测。提出的模型具有两个通道:原始通道和DWT通道。CNN分别从原始通道和DWT通道提取时域和频域特征,LSTM则用以挖掘具有长期依赖性的特征,从而形成具有长期依赖性的时域和频域的融合特征,可用于功率预测。
- 刘旭丽莫毓昌吴哲严珂
- 关键词：光伏发电小波分解卷积神经网络
- 基于电子健康档案中异构时态数据的学习
- 2020年
- 电子健康档案包含大量的纵向数据,对于生物医学信息学研究很有价值。然而,由于数据的复杂结构,包括随时间不均匀分布的临床事件,对标准学习算法提出了挑战。时态数据建模的一些方法依赖于从时间序列中提取单一值,导致有潜在价值时序信息的丢失。因此,如何更好地解释临床数据的时效性,仍然是一个重要的研究问题。本文研究了电子健康档案中时态数据新的表示方法,这些表示保留了时序信息,并且可以由标准机器学习算法直接处理。基于时间序列数据符号化表示的研究方法有多种不同的方式。使用电子健康档案真实数据库中临床测量的数据集的实证研究结果表明,相比使用原始序列或聚类序列,对随机子序列使用距离度量显著提高了预测性能。本文提出的表示方法更好地解释了临床事件的时效性,对于生物医学领域的预测任务十分关键。
- 梁敏陆迁李宁宁林栋莫毓昌
- 关键词：电子健康档案
- 基于先验医学知识的风险预测模型
- 2020年
- 通过电子健康记录预测潜在疾病风险任务是近年来医疗领域的研究热点。随着机器学习研究与应用的快速发展,经典机器学习模型渐渐无法满足日益增长的数据量和复杂的数据分析需求,而深度学习中神经网络模型可以解决机器学习无法解决或难以解决的问题。现有疾病预测工作中没有对先验医学知识的明确考虑。本文提出了一种新的、通用的框架,称为风险预测任务,它可以使用后验正则化技术成功地将离散的先验医学知识应用到所有最先进的预测模型中。本文以卷积神经网络建立风险预测模型,并加入先验医学知识,以梯度下降算法进行优化。实验证明,与传统深度学习中的卷积神经网络相比该模型能有效提高风险预测的准确率。
- 陆迁梁敏李宁宁林栋莫毓昌
- 关键词：电子健康记录
- 基于电子病历的疾病风险预测
- 2020年
- 数据驱动的医疗保健(data driven healthcare)作为可用的大型医疗数据的使用,以提供最好的和最个性化的护理,正成为医疗行业革命成功的主要趋势之一。电子病历是推动这一数据驱动的医疗革命成功的主要载体。本文运用深度学习的方法,基于词嵌入模型实现对电子病历信息的表示,利用长短期记忆(LSTM)网络模型特性,实现对电子病历信息时间上的无规律性和疾病信息长期依赖挑战的解决,实现对疾病风险的预测,通过与卷积神经网络(CNN)模型进行比对,实验结果显示本文方法的有效性。
- 李宁宁陆迁梁敏林栋莫毓昌
- 关键词：电子病历
- 移动界程演算理论及应用研究综述被引量：1
- 2020年
- 移动界程演算通过界程这一核心概念来表达有边界的计算场所,并提供界程移动、认证和授权等能力,从最基础层次刻画移动计算的本质,成为了移动计算系统形式化理论和应用领域内的重要研究分支。对移动界程演算的理论及应用方面的研究和发展进行了概述,对移动界演算的扩展语义和代数性质的分析方法、移动界演算的空间逻辑和模型检测算法以及移动界程在计算系统建模方面应用现状进行了整理和分析,并对该领域未来进一步研究的方向进行了展望。
- 林荣德江华江华
- 面向多尺度决策形式背景的粒结构模型
- 2021年
- 通过把大量信息按照各自特点进行分块,简化庞大信息和数据的规模,粒计算为处理大数据提供了一种有效的方法.决策形式背景通过对象集和属性集以及他们之间的关系定义算子,从而形成概念信息粒,以达到对庞大信息的深入认识,这种信息处理方法被广泛应用.由于认识信息的不同的目的导致不同的认识深度要求.我们需要对信息进行多尺度处理,为此,本文将多尺度信息系统的粒度转换函数推广到形式背景上,建立多尺度决策形式背景的粒结构模型.首先回顾决策形式背景的基本概念和协调性.其次,引入多尺度形式背景,并讨论该系统不同尺度间信息粒的关系、粗糙近似、以及不同尺度间对应形式背景的协调性关系.在此基础上,引入多尺度决策形式背景,并讨论该系统的各种协调性的传递性.最后,研究该系统的最优尺度选择并给出具体的算例.
- 陈应生李进金林荣德陈东晓
- 关键词：粗糙集
