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基于无监督域适应的可区分联合匹配算法: 2021年; 当域之间差异较大时,域适应的迁移效果较差.缩小域差可改善迁移效果,但却忽略后期分类时的可区分性.因此,文中提出基于无监督域适应的可区分联合匹配算法,根据域间类别的不同进行差异化处理,并结合特征匹配和实例重加权提高迁移效果.使用联合概率分布作为域之间数据分布差异的度量,缩小相同类域之间的距离,提高迁移性;扩大不同类域之间的距离,提高区分性.在特征降维的过程中联合特征匹配和实例重加权,共同构造特征变换矩阵.实验表明,文中算法在18组任务上的分类效果较优.; 张永夏天琦黄丹

MPICH标准通信模式下消息传递机制的研究被引量：4: 2007年; MPICH是一种重要的MPI实现,其提供的通信函数对于并行程序的性能有很大影响。论文讨论了MPI消息传递机制,详细分析了标准通信模式下MPICH消息传递的分层结构、传输接口以及消息数据发送和接收过程中的数据拷贝和队列管理的实现方法,并给出了分析结果。; 高飞刘青昆向文黄丹

基于超像素合并的高光谱图像分类被引量：2: 2021年; 超像素级的高光谱图像分类是一类有代表性的谱-空分类方法.与像素级分类方法相比,超像素级的分类方法在分类精度和分类效率方面都有明显的优势.然而,超像素级分类算法的主要缺点是分类结果严重依赖于超像素的分割尺度.已有的工作表明,最优超像素分割尺度的获得往往是一个实验结果,很难预先确定.为了削弱这种依赖性,文章提出了一种基于超像素合并的超像素级高光谱分类算法.该方法首先采用局部模块度函数对所构造的稀疏加权超像素图进行合并;然后通过新定义的映射将每一个超像素块表示为一个样本点,使用流行的KNN方法对合并后的超像素图像进行超像素级分类.超像素的合并增强了空间信息在分类中的作用,有效地削弱了分类结果对超像素分割尺度的依赖性,并提高了分类精度.为了评价该方法的有效性,在4个公开的实际高光谱数据集上,将所提出的方法与一些竞争性的高光谱图像分类方法进行了实验和对比.实验结果和比较结果表明,该方法不仅有效削弱了超像素分割尺度对分类结果的影响,且在分类精度和计算效率方面都有十分明显的优势.; 谢福鼎李旭黄丹金翠; 关键词：高光谱图像

基于加权复杂网络的文本关键词提取被引量：14: 2010年; 通过分析基于复杂网络的关键词提取算法的特点和不足,提出了一种基于加权复杂网络提取的文本关键词新算法.首先根据文本特征词之间的关系构建文本的加权复杂网络模型,其次通过节点的加权聚类系数和节点的介数计算节点的综合特征值,最后根据综合特征值提取出文本关键词.实验结果表明,该算法提取的关键词能够较好地体现文本主题,提取关键词的准确率比已有算法有明显提高.; 谢凤宏张大为黄丹谢福鼎; 关键词：关键词提取

一种基于内容相似度和推荐反馈的信任模型被引量：3: 2009年; 在已有P2P模型的基础上提出了基于内容相似度和推荐反馈计算节点推荐值的对等网络信用模型IPBS(Integrated-partial based si milarity Trust)。该模型利用节点间的内容相似度来评价节点提供推荐服务的能力,根据每次交易的内容不同而改变节点间相似度值;同时依据节点交易历史时间和推荐反馈值自适应动态地调整节点的推荐值;实例表明,IPBS节点间推荐值,通过参考节点内容相似度、交易历史时间和推荐反馈3种机制,加强了模型的动态适应能力和搜索服务的效率。; 谢福鼎安娜黄丹刘绍海; 关键词：信任模型内容相似度

利用模式指导树的并行频繁项集挖据方法被引量：3: 2010年; 关联规则挖掘的主要任务是根据对事务的统计找出项之间的关系。传统的挖掘算法要求项具有逻辑属性,并在挖掘过程中产生大量的中间项集,成为算法的瓶颈。给出一种基于关联路径树的表格数据组织形式,并采用模式指导的方式进行频繁项集挖掘,该方法不要求项具有逻辑属性,初始模式不同的项集组合迭代可以分配到不同的CPU完成,提高了算法的执行效率。该算法对美国1984年国会选举数据进行了实验,结果完全正确。; 张大为黄丹嵇敏谢福鼎; 关键词：频繁项集关联规则

Wu-Huberman方法和贪婪算法相结合的新聚类算法被引量：1: 2009年; 将Wu-Huberman算法和贪婪算法思想相结合,提出了一种新的聚类方法。首先应用Wu-Huberman算法计算出网络中各节点的电压值,并在二维坐标系将各个节点表示出来;然后计算各点到坐标原点连线的斜率,将斜率之差最小的节点对合并为中心社团,从中心社团出发,根据合并新社团后的局部模块度变化选择相应的社团进行合并。重复该方法,最终得到原始网络的社团结构划分。实例结果表明了该方法的可行性。; 谢福鼎张磊嵇敏黄丹; 关键词：复杂网络社团结构贪婪算法

基于复杂网络社团划分的文本聚类方法被引量：4: 2011年; 文本聚类是文本挖掘的一种重要方法,提出了一种加权复杂网络社团划分的新算法,通过不断寻找复杂网络中的稠密集并对其进行适当操作,达到了划分加权复杂网络的目的。将该算法应用于文本聚类,将文本用向量空间模型表示,用余弦公式计算文本之间的相似度,根据邻居节点构造出加权复杂网络,用提出的算法对加权复杂网络进行社团划分。对Reu-ters-21578数据集中的部分样本进行聚类,实验结果表明了该方法具有良好的聚类效果。; 谢凤宏张大为黄丹谢福鼎; 关键词：文本聚类复杂网络社团结构稠密集

一元二次方程插值空间大容量可逆信息隐藏: 2022年; 为解决现有可逆数据隐藏算法的隐藏容量和隐秘图像质量问题,提出一种基于一元二次方程插值空间的可逆信息隐藏算法。按照梯度预测性质将插值图像块分为边缘块和非边缘块,优先选择方差较小的分块嵌入信息,并运用一元二次方程插值算法OQEIAM和自适应梯度预测插值算法AGPIA隐藏非边缘块和边缘块信息。在SIPI数据集上的测试结果表明,该算法满载的平均容量ER高达4.0681bpp,已超过大部分同类算法,且具有较高的图像质量,过程中无附加信息、无数据溢出。所提方法显著提升在大容量可逆信息隐藏中的嵌入率和图像质量,为该领域提供一种新思路。; 咸雯雯张芷瑜孙旖涔石慧黄丹; 关键词：可逆信息隐藏大容量

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黄丹