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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

376 篇 会议
3 篇 期刊文献

馆藏范围

379 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

326 篇 工学
- 183 篇 计算机科学与技术...
- 123 篇 软件工程
- 71 篇 控制科学与工程
- 59 篇 仪器科学与技术
- 50 篇 机械工程
- 36 篇 信息与通信工程
- 22 篇 公安技术
- 13 篇 电子科学与技术（可...
- 7 篇 网络空间安全
- 3 篇 交通运输工程
- 1 篇 电气工程
- 1 篇 建筑学
- 1 篇 水利工程
- 1 篇 测绘科学与技术
- 1 篇 地质资源与地质工...
88 篇 管理学
- 88 篇 管理科学与工程(可...
- 1 篇 公共管理
33 篇 理学
- 27 篇 系统科学
- 6 篇 数学
- 1 篇 地理学
9 篇 艺术学
- 9 篇 设计学（可授艺术学...
2 篇 经济学
- 2 篇 应用经济学
2 篇 法学
- 1 篇 法学
- 1 篇 社会学
2 篇 军事学
- 2 篇 军制学
1 篇 哲学
- 1 篇 哲学
1 篇 文学
- 1 篇 中国语言文学

主题

20 篇 容错技术
12 篇 故障诊断
11 篇 普适计算
10 篇 可靠性
9 篇 系统设计
9 篇 web服务
8 篇 服务质量
7 篇 程序设计
7 篇 rough set
6 篇 互联网
6 篇 算法
6 篇 attribute reduct...
6 篇 容错计算机
5 篇 硬件
5 篇 granular computi...
5 篇 软件开发
4 篇 测试
4 篇 协同过滤
4 篇 cloud model
4 篇 模拟

机构

20 篇 清华大学
16 篇 重庆邮电大学
14 篇 合肥工业大学
10 篇 南京大学
10 篇 西南交通大学
9 篇 东南大学
8 篇 武汉大学
8 篇 浙江大学
7 篇 中国科学技术大学
6 篇 北京航空航天大学
5 篇 北京交通大学
5 篇 国防科技大学
5 篇 安徽大学
5 篇 西北工业大学
5 篇 上海交通大学
5 篇 哈尔滨工业大学
5 篇 北方工业大学
4 篇 西安交通大学
4 篇 中国科学院计算技...
4 篇 漳州师范学院

作者

8 篇 王国胤
7 篇 胡学钢
7 篇 史元春
4 篇 王海鹏
4 篇 刘超
4 篇 唐明董
4 篇 陈渝
3 篇 过敏意
3 篇 梁久祯
3 篇 卢汉清
3 篇 吴玲达
3 篇 俞能海
3 篇 张燕平
3 篇 杨晓帆
3 篇 牟廉明
3 篇 王进
3 篇 沈耀
3 篇 朱珍民
3 篇 陆桑璐
3 篇 张清华

语言

365 篇 中文
14 篇 英文

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缩微交通环境下的锥形标识别方法

缩微交通环境下的锥形标识别方法

引用

第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：时建桃王国胤王进重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

锥形标识别是智能交通系统的重要研究内容之一.为了能够正确地识别出锥形标,并根据锥形标的摆放位置控制智能车的行驶行为,提出了一种基于HSV颜色空间的锥形标识别方法.首先对图像进行预处理,然后提取出HSV彩色图像的S分量,并做二值化处... 详细信息

锥形标识别是智能交通系统的重要研究内容之一.为了能够正确地识别出锥形标,并根据锥形标的摆放位置控制智能车的行驶行为,提出了一种基于HSV颜色空间的锥形标识别方法.首先对图像进行预处理,然后提取出HSV彩色图像的S分量,并做二值化处理,同时利用腐蚀膨胀技术对二值化结果作去除孤立点、合并连通区域处理.最后通过基于特征匹配的跟踪算法完成锥形标识别,并且计算出锥形标间的直线与智能车的夹角,从而使智能车根据此夹角来控制智能车的行驶行为.实验结果表明,该方法能够正确地识别出锥形标,并根据锥形标的摆放位置控制智能车的行驶行为.

关键词： Intelligent vehicle Image segmentation Binary segmentation Median filter

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基于信息熵的属性约简

基于信息熵的属性约简

引用

第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：张清华肖雨重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学数理学院重庆400065 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

在粗糙集不确定性度量公式中,模糊熵和模糊度是重要的度量方式.根据粗糙集不确定性度量中模糊熵和新的模糊度公式,提出了在决策信息系统中修正条件信息熵和相对模糊熵的概念,并分别用两种方式证明了熵在属性约简过程中的单调性.然后利... 详细信息

在粗糙集不确定性度量公式中,模糊熵和模糊度是重要的度量方式.根据粗糙集不确定性度量中模糊熵和新的模糊度公式,提出了在决策信息系统中修正条件信息熵和相对模糊熵的概念,并分别用两种方式证明了熵在属性约简过程中的单调性.然后利用向前添加属性算法进行属性约简,约简结果在RIDAS平台上进行识别率测试,通过实验对比分析了提出的两种新的信息熵与条件信息熵的约简,从而为基于信息熵的属性约简提供了参考.

关键词： Rough sets Information entropy Condition information entropy Fuzzy entropy Attribute reduction

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概念内涵与外延之间的双向认知计算

概念内涵与外延之间的双向认知计算

引用

第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：王国胤重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 中国科学院重庆绿色智能技术研究院电子信息技术研究所重庆401122

不确定性概念的认知、处理和表示是人工智能研究和人类认知中的一个基础问题.在人工智能领域中已经提出了概率论、模糊集、粗糙集、云模型等诸多理论模型来解决这一问题.然而,人类基于词语(概念的内涵)处理不确定概念,而计算机基于样本... 详细信息

不确定性概念的认知、处理和表示是人工智能研究和人类认知中的一个基础问题.在人工智能领域中已经提出了概率论、模糊集、粗糙集、云模型等诸多理论模型来解决这一问题.然而,人类基于词语(概念的内涵)处理不确定概念,而计算机基于样本集(概念的外延)处理不确定性概念.近年来,数据挖掘和机器学习在知识获取方面已经取得了一定的进展.这些方法仅研究了从概念的外延获取其内涵的单向认知计算问题.报告将介绍基于云模型研究概念内涵与外延之间的双向认知计算.在云模型中,用正向云发生器和逆向云发生器实现概念内涵与外延之间的双向转换.对双向转换的稳定性以及不同概念层次思维(推理)的多粒度(变粒度)计算问题进行研究.最后,通过模拟实验对双向认知计算的稳定性和有效性进行验证.

关键词： Cognitive computing Bidirectional cognition Cloud model Granular computing

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结合社交与标签信息的协同过滤推荐算法

结合社交与标签信息的协同过滤推荐算法

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第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：于洪李俊华重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

传统的协同过滤推荐算法大部分只考虑单一的用户相似度,而忽略了用户的其他特征,随着Web2.0和社交网络等互联网新概念模式的发展,用户对个性化推荐技术的要求越来越高.针对上述情况,提出了一种结合社交与标签信息的协同过滤推荐算法.首... 详细信息

传统的协同过滤推荐算法大部分只考虑单一的用户相似度,而忽略了用户的其他特征,随着Web2.0和社交网络等互联网新概念模式的发展,用户对个性化推荐技术的要求越来越高.针对上述情况,提出了一种结合社交与标签信息的协同过滤推荐算法.首先,定义了小众重叠度和个体重要度的概念,并描述了“个体-小众-社区”的形成过程;然后,分析“用户-项目-标签”三元组信息获得用户间的相似度,并结合社区中的个体重要度,得到目标用户的偏好预测和个性化推荐.采用***公共数据集进行一系列对比实验,结果表明,该算法在一定程度上提高了推荐准确度.

关键词： Collaborative filtering Recommendation algorithm Social network Tag

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一种基于矩阵的知识粒度计算方法

一种基于矩阵的知识粒度计算方法

引用

第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：王磊李天瑞西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 南昌工程学院信息工程学院南昌330099 西南交通大学信息科学与技术学院成都610031

不确定性是粗糙集理论研究中的热点问题之一,而知识粒度是度量知识系统不确定性的一种重要方法.本研究从矩阵的视角探讨知识粒度、粗糙度和属性重要度等概念的计算方法并分析知识粒度矩阵算式的内在含义,随后揭示出知识粒度与等价关系... 详细信息

不确定性是粗糙集理论研究中的热点问题之一,而知识粒度是度量知识系统不确定性的一种重要方法.本研究从矩阵的视角探讨知识粒度、粗糙度和属性重要度等概念的计算方法并分析知识粒度矩阵算式的内在含义,随后揭示出知识粒度与等价关系矩阵之间的关系.在提出知识粒层次结构的基础上,进一步探讨了属性增删时知识粒度的变化规律,最后结合属性增删时等价关系矩阵的更新将属性重要度的矩阵计算方法应用于求属性集的核集和最小约简中,算例表明了属性重要度的矩阵计算方法在属性约简中的有效性.

关键词： Knowledge granulation Attribute importance Reduction Matrix

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基于语义特征选取与改进k均值算法的文本聚类研究

基于语义特征选取与改进k均值算法的文本聚类研究

引用

第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者： HE Xiao-liang 何晓亮 SONG Wei 宋威 LIANG Jiu-zhen 梁久祯 School of Internet of Things Engineering Jiangnan University Wuxi 214122 China 江南大学物联网工程学院无锡214122

针对传统的k-means算法存在容易陷入局部最优以及对初始聚类中心的高度依赖性等缺陷，提出了一种改进初始中心选取的新的k-means算法。由于词空间的文本聚类方法很难处理文本的高维特性和复杂语义性，因此通过采用语义特征选取的方法从... 详细信息

针对传统的k-means算法存在容易陷入局部最优以及对初始聚类中心的高度依赖性等缺陷，提出了一种改进初始中心选取的新的k-means算法。由于词空间的文本聚类方法很难处理文本的高维特性和复杂语义性，因此通过采用语义特征选取的方法从高维特征空间中提取文本向量的主要成分，从而实现文本输入空间的降维和语义特征空间的抽取。实验结果表明：语义特征选取处理不仅可实现降维，大幅减少文本聚类的时间，而且能有效提高聚类系统的准确性。另外，改进的k-means算法对整个聚类的效果也有明显的改善。将两者结合之后，聚类效果更加显著。

关键词：文本聚类语义特征选取改进k均值算法效果评估

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概念内涵与外延之间的稳定双向认知映射

概念内涵与外延之间的稳定双向认知映射

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第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：王国胤许昌林西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 中国科学院重庆绿色智能技术研究院电子信息技术研究所重庆401122 西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

人类对客观世界认知的不确定性主要通过认知的最小(基本)单元——概念反映出来.本文基于云模型理论,首先给出一种新的稳定的逆向正态云发生器算法,通过实验对比分析说明该方法的稳定性;其次,根据正向正态云发生器由概念内涵生成概念外... 详细信息

人类对客观世界认知的不确定性主要通过认知的最小(基本)单元——概念反映出来.本文基于云模型理论,首先给出一种新的稳定的逆向正态云发生器算法,通过实验对比分析说明该方法的稳定性;其次,根据正向正态云发生器由概念内涵生成概念外延以及逆向正态云发生器由概念外延形成概念内涵的特点,通过模拟实验实现人们对概念认知的稳定双向过程,即概念内涵与外延之间的稳定双向认知过程.

关键词： Cloud model Forward normal cloud generator Backward normal cloud generator Cognitive computing

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多粒度的图像检索方法研究

多粒度的图像检索方法研究

引用

第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：郭庆文王国胤张清华重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所重庆400065 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学数理学院重庆400065

从商空间粒度理论角度分析了图像检索的过程,给出了基于商空间的多粒度图像检索方法.首先根据等价关系R(即图像主色的连通性)将图像划分为不同的区域,然后分别从颜色、形状、空间分布等不同的粒度提取区域的特征属性,利用商空间多粒度... 详细信息

从商空间粒度理论角度分析了图像检索的过程,给出了基于商空间的多粒度图像检索方法.首先根据等价关系R(即图像主色的连通性)将图像划分为不同的区域,然后分别从颜色、形状、空间分布等不同的粒度提取区域的特征属性,利用商空间多粒度属性函数合成思想,将每个粒度下的属性函数合成,形成图像的特征向量,再根据此特征向量计算图像之间的相似度,并进行检索.实验结果表明,多粒度属性函数合成的检索方法要明显优于单一属性函数下的检索方法;与颜色体积直方图方法相比,它能够更加准确和高效地查找出用户所需要内容的图像,明显地提高了检索精度.

关键词： Quotient space Composite attribute function Granularity contented based image retrieval

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K-split Lasso:一种有效的肿瘤特征基因选择方法

K-split Lasso:一种有效的肿瘤特征基因选择方法

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第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：张靖胡学钢张玉红施万锋合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

随着DNA微阵列技术的出现,大量关于不同肿瘤的基因表达谱数据集被发布到网络上,从而为研究肿瘤特征基因选择和亚型分类提供了方便,其成为生物信息学领域的研究热点.然而,面对高维小样本的肿瘤基因表达谱数据,如何在成千上万个基因中有... 详细信息

随着DNA微阵列技术的出现,大量关于不同肿瘤的基因表达谱数据集被发布到网络上,从而为研究肿瘤特征基因选择和亚型分类提供了方便,其成为生物信息学领域的研究热点.然而,面对高维小样本的肿瘤基因表达谱数据,如何在成千上万个基因中有效地选出样本的分类特征是肿瘤基因表达谱分析中的难点问题.基于Lasso方法,提出了K-split Lasso特征选择方法,其基本思想是将数据集平均划分为K份,分别使用Lasso方法对每份进行特征选择,而后将选择出来的每份特征子集合并,重新进行特征选择,从而得到最终的特征基因.实验采用支持向量机作为分类器,结果表明K-split Lasso方法减少了冗余特征,提高了分类精度,且算法具有良好的稳定性.由于每次计算的维数降低,解决了计算开销过大的问题,并在一定程度上解决了“过拟合”问题,因此可以得出,K-split Lasso方法是一种有效的肿瘤特征基因选择方法.

关键词： Tumor gene expression profiles Lasso Feature selection Support vector machine

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定性概念逻辑运算的定量实现

定性概念逻辑运算的定量实现

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