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续婷: 作品数：28 被引量：61H指数：4; 供职机构：中北大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金山西省回国留学人员科研经费资助项目山西省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信机械工程更多>>

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BA无标度网络中的SIR模型被引量：5: 2011年; 网络化是现代世界的一个重要特征,不仅包括互联网,还包括航空网,人际关系网,而它们都是很典型的无标度网络.在BA无标度网中,结合经典的SIR模型,建立了新的SIR模型,并对模型进行了研究,得到了BA无标度网络对传染病与计算机病毒传播具有脆弱性的结论.; 续婷朱烽; 关键词：SIR模型复杂网络

一类改进的人工蜂群算法被引量：1: 2017年; 对2005年Karaboga提出的模仿蜜蜂觅食行为的人工蜂群算法进行了研究,将粒子群算法中的惯性权重引入到人工蜂群算法中,提出了带惯性权重的改进的人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm with inertia weight,ABCIW)的方法.将ABCIW算法应用于求解基准函数的最小值问题,进而应用于优化BP神经网络的参数,对中国手足口病发病人数进行预测.与基本人工蜂群算法、快速人工蜂群算法和带记忆的人工蜂群算法相比较,ABCIW算法更适合解决函数的优化问题.对中国手足口病发病人数的预测说明了ABCIW算法具有较好的预测结果和较高的稳定性.; 胡红萍崔霞霞续婷白艳萍; 关键词：人工蜂群算法基准函数手足口病

基于SSA-PSO-GSA-SVR的全球新冠肺炎疫情分析及预测被引量：3: 2022年; 考虑到新冠病毒传播特点,本文提出了一种基于奇异谱分析(SSA)的万有引力搜索和粒子群联合算法(PSO-GSA)优化的支持向量回归(SVR)预测模型.首先,采用SSA算法对全球各个区域(非洲区域、美洲区域、东南亚区域、欧洲区域、东地中海区域、西太平洋区域)每周新增确诊及死亡病例的实时监测数据进行降噪处理,基于重构序列建立SVR模型;其次,分别引入PSO和GSA算法优化SVR模型的参数,建立更为精准的预测模型(PSO-SVR和GSA-SVR);最后结合两种算法的优点,构建了一种PSO-GSA联合算法,建立了SSA-PSO-GSA-SVR预测模型,并将以上模型应用于全球新冠肺炎疫情趋势预测.实验结果显示:对比其他文献中提出的PSO-SVR和GSA-SVR预测模型,基于SSA-PSO-GSA-SVR预测模型的预测评价指标MAPE的值最低,预测效果最优,表明该模型可以为COVID-19发展趋势提供科学依据.; 成云云白艳萍续婷谭秀辉程蓉; 关键词：奇异谱分析粒子群算法支持向量回归

无标度网络中的SIS模型的计算机模拟被引量：2: 2014年; 经研究,现实的人际网络与无标度网络是很相似的,而传统的SIS模型是建立在均匀网络上的,已经不能满足现在情况.由于无标度网络的复杂性,建立新的模型是非常困难的,所以本文利用计算机模拟的方式来研究无标度网络中的SIS模型.得到了在无标度网络下,传染病传播是很容易的结论.; 续婷朱烽; 关键词：SIS模型无标度网络计算机模拟

基于机器学习的微传感器信息处理与模式识别研究: 白艳萍王鹏谭秀辉程蓉胡红萍续婷史娜; 该项目利用统计学习与机器学习等方法，针对MEMS传感器信息融合与处理技术和模式识别进行研究，属于数理科学在信息、仪器科学等学科中的交叉问题。针对微悬臂梁力学特性、多传感器的数据融合、MEMS水听器信号处理、超声信号缺陷分...; 关键词：; 关键词：微传感器信息处理技术

基于多特征融合与Fisher准则的遥感场景图像分类被引量：4: 2023年; 提出一种基于多特征融合的Fisher准则分类方法,将提取到的卷积神经网络特征、图像纹理的局部二值模式、方向梯度直方图特征及颜色特征、颜色矩进行有效融合,使其在高维空间上线性可分,利用线性分类器Fisher对特征模型的参数进行微调获得分类结果.将该模型应用于数据集UCM进行测试,与其他分类方法相比,准确率均有所提升;与深度卷积网络GoogLeNet相比准确率提升1.5%.为保证该模型的泛用性,于AID数据集上进行进一步实验,结果验证了该模型的有效性.; 高翔侯宇超程蓉续婷王李祺白艳萍; 关键词：多特征融合 FISHER准则图像分类

基于CAP-Net的多粒度乳腺癌病理图像识别模型: 2025年; 在医学图像识别领域,图像的特征提取与图片的放大倍数有着紧密的联系,因此,多数乳腺癌图像识别模型都会在不同放大倍数下进行实验。但在实际应用中希望能够综合不同倍数的图像信息来全面评估疾病特征,提升患者治疗效果。针对上述问题以及医学图像中肿瘤分类的挑战,聚焦于关注肿瘤类别而不依赖于特定放大倍数,提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和上下文感知注意力池化(Context-aware Attentional Pooling, CAP)的分类模型。首先通过CNN提取图像的卷积特征,然后结合CAP模块综合考虑4种级别的特征上下文信息(包括像素级、小区域、大区域和图片级)进行分类。使用DenseNet121、 MobileNetV2和Xception 3种CNN网络结合CAP在BreaKHis数据集上进行实验,将同一类别4种不同放大倍数的数据合并起来,对8类乳腺癌病理图像进行识别。该模型的准确率达到了96.87%,验证了其在医学图像分类中的有效性。; 张丹蕾白艳萍程蓉续婷; 关键词：图像识别

基于压缩感知稀疏域模型并行坐标下降算法的DOA估计方法: 2025年; 针对现有的波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法在低信噪比、小快拍、多信源条件下估计精度较低的问题,提出一种基于并行坐标下降算法的DOA估计方法.首先,对空域等角度均匀划分,构造超完备冗余字典;其次,采用并行坐标下降算法的思想对稀疏信号进行重构,得到信号在空域的稀疏系数矩阵;最后,将稀疏矩阵行向量的l2-范数映射到空域网格上,得到准确的DOA估计值.仿真实验结果表明:在低信噪比、小快拍、多信源条件下,该方法优于子空间类算法、贪婪类算法以及凸优化类算法,具有更低的均方根误差(RMSE)、更高的DOA估计精度和运行效率.; 王宏妍白艳萍郑文康王立府续婷; 关键词：波达方向估计压缩感知

幂级数收敛半径的求解探讨: 2024年; 本文通过三个例子表明比式审敛法或根式审敛法是幂级数收敛半径计算的一个充分性条件,但非必要条件,在应用上有很大的局限性.综合使用比较判别法、逐项求导逐项积分不改变幂级数的敛散性、上极限计算以及柯西-阿达马定理等结论,可处理任意幂级数收敛半径的计算.; 赵东霞高彩霞程蓉姚林红续婷李有文; 关键词：幂级数

一种优化VMD的多尺度深度森林时序分类方法: 2025年; 为解决深度森林模型在处理复杂时间序列分类时难以充分捕捉非平稳数据的动态变化,以及多粒度扫描生成的高维数据增加冗余信息的问题,提出了一种基于优化VMD的多尺度深度森林方法。利用VMD对复杂时间序列进行分解,并引入SMA优化VMD中的参数,从而更精准地提取多尺度信息;采用t-SNE技术对多粒度扫描后的特征数据进行降维,减少冗余特征;将降维后的数据输入到级联森林中进行分类,输出分类结果。在6个UCR公开数据集上与多种算法(如MLP、LA-ESN和DF21)进行对比,结果表明,所提算法具有较强的分类能力,为时间序列分类领域提供了新思路。; 兰婷白艳萍程蓉续婷; 关键词：智能优化算法

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