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李炜: 作品数：145 被引量：401H指数：11; 供职机构：安徽大学更多>>; 发文基金：安徽省自然科学基金国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信经济管理更多>>

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非完全确定有限状态机最小闭覆盖的有效算法被引量：1: 2007年; 有限状态机(FSM)综合中,状态化简对减少电路的复杂度是非常重要的,由于EDA综合系统的发展和需要,要求能够有效地对较大规模的FSM最小化,对于完全确定的有限状态的已有较好的算法,而非完全确定的有限状态机的最小化的问题一直是个难题。利用生成序列、动态构造搜索树、修剪、启发式深度搜索和分支限界等方法,提出了一种有效的求解非完全确定有限状态机的状态最小化算法,减少了搜索的空间,提高求解速度。; 李炜吴建国刘政怡; 关键词：状态化简

汉语拼音输入法中拼音流的切分被引量：2: 2007年; 讨论音序输入法中的汉语拼音流,实现当前音序输入法中拼音流的切分算法,包括对含中R/N/G拼音流切分难点的解决。拼音流的切分是整句输入的基础,给出算法具体实现所需的数据结构(汉语拼音的声母表与有效的汉语拼音表和音节树),经验证,该算法成功地实现了对拼音流的自动切分。; 李炜贾庆成刘政怡; 关键词：音码切分音节

一种改进的萤火虫算法被引量：12: 2018年; 为了克服原始萤火虫算法(Glowworm swarm optimization,GSO)对于高维、多峰函数寻优精度不高和后期收敛速度较慢的问题.为此,有针对性地提出了一种改进的动态步长萤火虫优化算法,在整个迭代期间,萤火虫的算法步长呈非线性递减.在寻优初期保持着一个相对较大的步长进行搜索,增强其全局寻优能力,在算法后期保持一个较小的移动步长,增强其局部搜索能力.此外将原始萤火虫算法在Nit集合为0时不移动,改成试探性向外随机移动策略.采用该算法的改进思想,能在一定的程度上避免算法因为过早的成熟而陷入局部最优,并且改进的算法比原始萤火虫算法有着更好的收敛精度.通过与原始GSO和改进算法ASGSO做对比,Matlab实验仿真表明,此改进算法在一定程度上提高了收敛速度和寻优精度.; 左仲亮郭星李炜; 关键词：萤火虫算法多峰函数

边缘计算环境下自适应移动路径感知的用户分配算法被引量：3: 2021年; 边缘计算作为一种新模式,可以有效解决附近移动设备运算能力不足的问题。然而,由于现实世界中复杂的状况,各个时间段内用户的位置分布难以预测,由配备有限资源的边缘服务器覆盖的区域内将难以承载各时间段内不均衡不恒定数量的用户,导致用户无法请求服务。另外,不合理的分配策略将降低区域内承载用户的能力,并可能造成资源浪费。针对上述问题,提出一种自适应移动路径感知的用户分配算法。该算法首先利用用户的位置信息和路网数据,通过改进的地图匹配方法确定用户行进状态,并对用户未来移动路径进行预期;然后,基于用户预期路径提出一种分配策略,以服务器范围内用户预期停留时长作为分配策略的适应值,确保用户拥有更久的稳定连接以及更少的因超出信号范围而丢失连接;最后,提出一种基于最佳适应(Best-Fit)的分配策略重构方法,通过将满载服务器中部分用户迁移至邻近有空闲空间的服务器,间接增加了区域内服务器的总用户容量,降低了周边服务器的空闲时间,从而提升了资源利用率。通过基于真实用户轨迹数据集的对比实验表明,本算法在用户覆盖率及资源利用率上明显优于现有算法。; 李炜蒋越闵江松张以文王庆人; 关键词：用户分配

基于显著中心先验的RGB‑D图像显著目标检测方法: 本发明公开了一种基于显著中心先验的RGB‑D图像显著目标检测方法，包括基于深度图的显著中心先验和基于RGB图的显著中心先验，基于深度图的显著中心先验：计算RGB图中其他超像素与深度图显著目标中心超像素的深度特征欧式距离，...; 刘政怡石松黄子超郭星李炜

基于GPRS环境与安全监测终端设计与实现被引量：4: 2008年; 利用GPRS技术,结合嵌入式系统的ARM-μC/OS-Ⅱ平台,设计实现了一种智能监测设备,通过使用GSM短信业务解决了用户对远程控电机房环境和安全的监测。硬件上介绍了系统构成及接口和外围设备的设计;软件上阐述了GPRS的无线通讯在ARM-μC/OS-Ⅱ下的实现和报警信息的主要工作流程。本设备具有稳定可靠、可移动、易操作、运营费用低等特点。; 李炜张义超卢英吴建国; 关键词：通用分组无线业务 LPC2294 传感器

一种基于异质图的用户心理健康监测方法及系统: 一种基于异质图的用户心理健康监测方法及系统，属于数据处理与分析技术领域，解决如何通过用户的社交网络文本信息和穿戴设备生理信息，采用异质图建立用户的人格画像，对用户的心理健康状态进行检测预警的问题；通过文本信息构建异质图，...; 王庆人严康李炜张以文颜登程许正; 文献传递

人工蜂群算法优化的特征选择方法被引量：11: 2019年; 在分类问题中,数据之间存在的大量冗余、不相关的特征不仅不能增加分类准确率,反而会降低分类算法执行的速度。特征选择通过最大化分类正确率和最小化特征数来解决这个问题,由于这是两个相互矛盾的目标,因此可以将特征选择问题视为一种多目标优化问题。为了提升特征选择的效率,提出了一种基于Knee Points的改进多目标人工蜂群算法的特征选择方法(artificial bee colony algorithm based on Knee Points,KnABC),设计了一种快速识别Knee Points的方法,并改进了引领蜂和引领蜂算子。与其他经典多目标算法在11个UCI测试数据集上的特征选择实验结果表明,提出的算法在减小分类特征数、增大分类结果准确率方面具有显著效果。; 巢秀琴李炜; 关键词：KNEE POINTS

一种以服务质量为中心的个性化服务推荐方法和系统: 本发明公开了一种以服务质量为中心的个性化服务推荐方法和系统，所述方法包括：根据服务的质量维度P建立P维空间坐标系A，根据所有服务建立候选服务集合S；获取参考服务s<Sub>r</Sub>；以S中的每一个服务到参考服务s<...; 张以文艾晓飞郭星李炜; 文献传递

非完全确定有限状态机最小闭覆盖的有效算法: 有限状态机(FSM)综合中,状态化简对减少电路的复杂度是非常重要的,由于EDA综合系统的发展和需要,要求能够有效地对较大规模的FSM最小化,对于完全确定的有限状态的已有较好的算法,而非完全确定的有限状态机的最小化的问题一...; 李炜吴建国刘政怡; 关键词：状态化简; 文献传递