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叶东毅: 作品数：204 被引量：1,131H指数：16; 供职机构：福州大学更多>>; 发文基金：福建省自然科学基金国家自然科学基金福建省教育厅科技项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学经济管理更多>>

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Zienkiewicz三角形薄板单元弯曲应力的一个性质: 本文推导了Zienkiewicz三角形薄板单元弯曲应力向量的一个新的关系式,该关系式表明在一定的度量意义下,单元弯曲应力同该单元的板厚的平方成反比;而同该单元的面积的平方成正比。; 叶东毅; 关键词：弯曲应力; 文献传递

序列最小二乘技术在联想记忆网络训练中的应用: 1997年; 本文把联想记忆网络中要全部记住一组训练样本的充要条件的求解等价地转化为一组混合不等式方程组的求解问题，并采用序列最小二乘技术求解。; 叶东毅陈咏; 关键词：联想记忆网络

基于粗糙集属性约简的数据挖掘技术被引量：4: 2002年; 粗糙集理论 (RoughSet)是波兰学者Z .PAWLAK提出的一种新的软计算方法 ,它在处理含噪声、不完整、不精确的信息方面具有独特的能力 ,已成为数据挖掘技术的一个主要方法 ,在许多科学与工程领域中得到了广泛的应用。本文着重介绍粗糙集的基本思想 ,并以一个具体的属性约简算法和实例介绍它在数据挖掘 ,特别是在数据浓缩和规则提取中的应用。; 叶东毅; 关键词：粗糙集约简算法数据挖掘数据浓缩

一种分布式环境下的改进k-Means聚类算法: 聚类分析是数据挖掘领域的一项重要研究课题，聚类是将给定的样本集分组成相互分离的簇的过程。相同簇中的样本具有高的相似度，而不同的簇之间的样本具有高的相异度。相异度是根据描述对象的属性值来计算的。迄今为止，人们已经提出了许多...; 林晓斌叶东毅; 关键词：分布式环境聚类算法相异度聚类分析模糊算法; 文献传递

基于模块密度优化的标签传播社区发现算法: 2015年; 基于标签传播的社区发现算法(LPA)以其简单高效得到了广泛的研究,然而当社区结构模糊时,LPA得到的是一个单一的社区,这是无意义的.模块化标签传播算法(LPAm)则倾向于将网络划分为度数相近的社区且存在解极限问题.为此提出基于模块密度的标签传播(LPAd)算法,该算法通过对模块密度优化进行标签标记和传播,以避免过大社区的形成,且生成的社区满足Radicchi等人提出的弱社区定义.多个真实数据集和人工网络数据的实验结果表明,本文算法在不改变算法复杂度的情况下提高了所发现社区的质量,与现有的若干基于标签传播的社区发现算法相比,取得了改进的效果.; 陈建军叶东毅; 关键词：模块密度复杂网络

变精度属性约简及其在决策表规则提取中的应用被引量：4: 2003年; 本文介绍粗糙集变精度属性约简的概念,并提出了相应的算法。利用变精度属性约简可以有效地处理带噪声的决策表,对决策表进行一定精度下的浓缩以及提取带不确定因子的近似决策规则。文中给出一个具体的实例加以说明。; 叶东毅; 关键词：粗糙集数据挖掘决策表

前馈神经网络的一个新的自适应学习算法被引量：4: 1998年; 本文在文献［８］的工作基础上，给出前馈神经网络的一个改进的自适应学习算法。对几个经典的算例和Ｆｉｓｈｅｒ植物分类问题的计算表明，本文算法取得了良好的效果。; 叶东毅何萧玲; 关键词：逼近度前馈神经网络

不相容决策表全部属性约简计算的一个改进方法被引量：11: 2006年; 指出在决策表是不相容的情况下,常用的计算全部属性约简(代数意义下)的基于Skowron差别矩阵的分辨函数方法会产生错误的结果.为了解决这个问题,本文引入一个改进的Skowron差别矩阵,给出一个基于新的差别矩阵的分辨函数方法,并从理论上证明了方法的正确性.; 叶东毅陈昭炯; 关键词：粗糙集属性约简不相容决策表差别矩阵

多局部模糊核融合的图像盲去模糊算法被引量：7: 2018年; 针对暗通道先验时间复杂度高的问题,提出一种多局部模糊核融合的盲去模糊算法.该算法采用并行方式分块求解局部模糊核,利用局部模糊核的形状相似性将其融合为一个全局模糊核(点扩散函数).对于初步融合的全局模糊核上出现的噪点,利用其邻域的情况进行关联性调整,进一步改善融合效果.实验和统计分析结果表明,该算法在保证去模糊效果的情况下,有效提升了图像去模糊的速度,在部分真实模糊图像的局部细节还原上效果更佳,并且可以很好地处理大尺寸的模糊图像.; 陈春雷叶东毅陈昭炯; 关键词：图像复原图像增强点扩散函数

基于背景抑制颜色分布新模型的合成式目标跟踪算法被引量：3: 2021年; 传统的基于直方图分布的目标颜色模型,由于跟踪过程的实时性要求其区间划分不宜过细,因此易导致同一区间有差异的颜色难以区分;此外,还存在易受背景干扰的问题.本文提出一种新的背景抑制目标颜色分布模型,并在此基础上设计了一个合成式的目标跟踪算法.新的颜色分布模型将一阶及二阶统计信息纳入模型,并设计了基于人类视觉特性的权重计算方式,能有效区分同一区间内的差异色且抑制背景颜色在模型中的比重;算法基于该颜色模型构建目标的产生式模型,并引入结合方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient,HOG)特征的相关滤波器对目标形状进行判别式建模,同时将两个模型相互融合;针对融合参数不易设计的难点,分析并建立了一套定性原则,用于判定模型各自的可信度并指导模型更新;最终利用粒子群算法的搜索机制对候选目标的位置、尺度进行搜索,其中适应值函数设计为两个跟踪器的融合结果.实验结果表明,本文算法在绝大多数情况下准确率较对比算法更优且能满足实时性要求.; 陈昭炯叶东毅林德威; 关键词：相关滤波器粒子群优化