赵鹏
- 作品数：78 被引量：661H指数：14
- 供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理理学更多>>
- 基于改进蚁群算法的数据仓库多连接查询优化被引量：3
- 2012年
- 传统蚁群算法在解决数据仓库查询优化问题时存在过早收敛、收敛速度慢的缺点。为此,对传统蚁群算法进行改进,将伪随机状态转移规则引入最大最小蚁群系统,在每次迭代结束后进行迭代局部搜索。实验结果表明,改进算法在多表连接查询优化中具有较快的收敛速度,能提高最优解的质量。
- 赵鹏王守军龚云
- 关键词：蚁群算法数据仓库多连接查询优化
- 基于系统能力培养的操作系统课程改革和建设被引量：11
- 2016年
- 针对现有操作系统课程中存在的问题,分析本科国际课程指南CS2013,提出基于系统能力培养的操作系统课程改革和建设方案,包括改革教学手段、优化课程内容、强化课程间的纵向联系、建设多层实践教学体系以及培养学生的系统思维能力和软硬协同的计算机系统研究、开发和应用能力。
- 赵鹏刘慧婷姚晟纪霞
- 关键词：操作系统课程系统观系统思维
- 数据挖掘技术在构造范例库中的应用被引量：12
- 2002年
- 将基于范例的推理应用于实际系统中 ,一个很关键的问题是如何构造一个丰富而高效的范例库。采用了数据挖掘技术 ,提出了一个综合算法 ,从传统数据库中构造范例库 ,以提高知识获取的自动化程度。
- 赵鹏倪志伟贾兆红
- 关键词：知识获取知识发现关联规则范例库数据挖掘
- 融合核心句与依存关系的评价搭配抽取被引量：5
- 2014年
- 评价搭配抽取是情感分析的基础任务之一。目前大部分抽取方法都是以依存句法分析为基础,但依存分析对中文评论文本的分析结果不稳定。针对此问题,提出了融合核心句抽取与依存关系的评价搭配抽取方法。该方法利用核心句抽取规则简化评论句结构,在此基础上进行依存句法分析,根据人工构建的依存关系模板进行评价搭配的抽取,并引入潜在评价搭配抽取规则抽取文本中省略评价对象的评价搭配。在中文酒店评论语料中进行试验,与基于依存分析的方法相比,该方法的F值提高约7%,证明了该方法的有效性。
- 陶新竹赵鹏刘涛
- 社会网络分析法在情报学中的应用现状研究被引量：8
- 2010年
- 针对情报学中社会网络分析法的应用情况,概括分析了几种常用的方法与软件,指出了目前该领域社会网络分析法应用的不足,并提出了相关建议。
- 陈庆伟赵鹏
- 关键词：社会网络分析情报学
- 基于邻域量化容差关系粗糙集模型的特征选择算法被引量：27
- 2017年
- 数值型不完备信息系统的特征选择方法大多是以容差关系为基础,但是这种处理方式存在数据相似性刻画过于宽松的缺陷.文中提出邻域量化容差关系的粗糙集模型,在该模型的基础上定义邻域量化容差条件熵,分析相关性质,根据邻域量化容差条件熵的单调性构造相应的特征选择算法.实验表明,文中算法在特征选择结果、运行时间和分类精度方面具有优越性.
- 姚晟徐风赵鹏汪杰陈菊
- 关键词：不完备信息系统条件熵
- 基于滑动窗口的不确定性数据流频繁项集挖掘算法被引量：5
- 2015年
- 为了提高频繁项集挖掘算法的准确性,在不确定性数据流频繁项集挖掘算法SRUF-mine的基础上引入最大可能误差,提出一种基于滑动窗口的false-positive挖掘算法UFIM。UFIM算法对数据流进行分块处理,在内存中维护一个存储滑动窗口内频繁项集的概要数据结构,随着窗口的滑动对该概要结构进行增量更新。实验表明,与SRUF-mine相比,UFIM算法能获得较高的频繁项集挖掘的准确性。
- 刘慧婷周开申赵鹏
- 关键词：不确定性数据数据流频繁项集
- 不确定数据流最大频繁项集挖掘算法研究被引量：9
- 2016年
- 对于大型数据,频繁项集挖掘显得庞大而冗余,挖掘最大频繁项集可以减少挖出的频繁项集的个数。可是对于不确定性数据流,传统判断项集是否频繁的方法已不能准确表达项集的频繁性,而且目前还没有在不确定数据流上挖掘最大频繁项集的相关研究。因此,针对上述不足,提出了一种基于衰减模型的不确定性数据流最大频繁项集挖掘算法TUFSMax。该算法采用标记树结点的方法,使得算法不需要超集检测就可挖掘出所有的最大频繁项集,节约了超集检测时间。实验证明了提出的算法在时间和空间上具有高效性。
- 刘慧婷候明利赵鹏姚晟
- 关键词：最大频繁项集
- 基于模糊邻域粗糙集的信息系统不确定性度量方法被引量：10
- 2017年
- 邻域粗糙集和模糊粗糙集是粗糙集理论中处理数值型数据的两种重要模型.在数值型信息系统中融合两者在不确定性度量方面的优越性,首先引入了模糊邻域粗糙集模型,并在该模型上定义了模糊邻域粗糙度的概念.模糊邻域粗糙度是通过粗糙集的边界域来度量信息系统的不确定性,为了达到更为全面的度量效果,在模糊邻域粗糙集模型中定义了模糊邻域粒结构,并基于该粒结构提出了模糊邻域粒度的概念,模糊邻域粒度是对信息系统分类能力的一种度量.最后,通过将两种度量方法进行结合,提出了一种基于模糊邻域粗糙集的混合不确定性度量方法,并从理论上证明其有效性.实验结果表明,所提出的混合度量方法综合了两种单独度量方法的优点,在数值型信息系统中具有更好的度量效果,因此所提出的不确定性度量方法更具有一定的优越性.
- 徐风姚晟纪霞赵鹏汪杰
- 基于双分支特征融合的场景文本检测方法被引量：5
- 2021年
- 现有的基于深度学习的自然场景文本检测方法一般采用大型深度神经网络作为主干网络进行特征提取,虽然效果显著但检测模型十分庞大,检测效率较低,若直接将主干网络换成轻量型网络则不能提取出足够的特征信息,直接导致检测效果大幅降低.为了降低文本检测模型的规模以及更为高效地检测文本,提出基于双分支特征融合的场景文本检测方法,在采用相对轻量级的主干网络EfficientNet-b3的基础上,使用双路分支进行特征融合进而检测场景文本.一路分支使用特征金字塔网络,融合不同层级的特征;另一路分支使用空洞卷积空间金字塔池化结构,扩大感受野,然后融合两个分支的特征,在小幅增加计算量的同时获取更多的特征,弥补小型网络提取特征不足的问题.在3个公开数据集上的实验结果显示,所提出方法在保持较高检测水平的情况下,可以大幅度降低模型的参数量,大幅度提升检测速度.
- 赵鹏徐本朋闫石刘政怡
