检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2004年第7期41卷 1062-1067页

作者：黄华罗四维李爱军刘蕴辉北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

具有知识增殖能力的神经学习系统是人工神经网络发展的一个重要方向 ,备受研究人员的关注传统上对神经学习系统知识的增殖或重用研究偏重于对个体网络的改造 ,根据知识积累和继承的思想 ,引入自治神经网络 (au tonomousartificialneur... 详细信息

具有知识增殖能力的神经学习系统是人工神经网络发展的一个重要方向 ,备受研究人员的关注传统上对神经学习系统知识的增殖或重用研究偏重于对个体网络的改造 ,根据知识积累和继承的思想 ,引入自治神经网络 (au tonomousartificialneuralnetwork ,AANN)的理念 ,以此作为构造知识可增殖神经学习系统的基础 ,利用群体网络的方法成功解决了神经学习系统的拓展和知识增殖问题 AANN和一般神经网络的区别在于其自治能力 ,采用AANN模块构造的神经学习系统 ,具有知识增殖能力 ,其可靠性、可拓展性和灵活性都得到提高实验结果表明。

关键词：知识增殖自治神经网络平衡编码机器学习

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投影三维重建中基础矩阵的鲁棒性估计方法

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北方交通大学学报 2001年第2期25卷 5-9页

作者：胡明星袁保宗北方交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在未定标系统中 ,基础矩阵给出了图像间对极几何关系的代数描述 ,解决了许多视觉问题的关键环节 ,本文提出了一种新的鲁棒性基础矩阵估计方法 ,它引入了能够较好表达代数余数标准方差的Sampson加权算子 ,并且用迭代法来满足图像点噪声... 详细信息

在未定标系统中 ,基础矩阵给出了图像间对极几何关系的代数描述 ,解决了许多视觉问题的关键环节 ,本文提出了一种新的鲁棒性基础矩阵估计方法 ,它引入了能够较好表达代数余数标准方差的Sampson加权算子 ,并且用迭代法来满足图像点噪声为非高斯白噪声的情况 .实验结果表明 ,在较大噪声干扰的条件 ,仍能较为准确地估计基础矩阵 ,具有良好的鲁棒性和较快的运算速度 .

关键词：对极几何基础矩阵鲁棒性投影三维重建计算机视觉

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规则与统计相结合的日语时间表达式识别

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中文信息学报 2013年第6期27卷 192-200页

作者：赵紫玉徐金安张玉洁刘江鸣北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

该文提出了一种基于自定义知识库强化获取规则集,以及规则与统计模型相结合的日语时间表达式识别方法。在按照Timex2标准对时间表达进行细化分类的基础上,我们结合日语时间词的特点,渐进地扩展重构日语时间表达式知识库,实现基于知识库... 详细信息

该文提出了一种基于自定义知识库强化获取规则集,以及规则与统计模型相结合的日语时间表达式识别方法。在按照Timex2标准对时间表达进行细化分类的基础上,我们结合日语时间词的特点,渐进地扩展重构日语时间表达式知识库,实现基于知识库获取的规则集的优化更新,旨在不断提高时间表达式的识别精准度。同时,融合CRF统计模型提高日语时间表达式识别的泛化能力。实验结果显示开放测试F1值达0.898 7。

关键词：知识库规则集统计模型

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生产制造企业网络智能故障诊断算法

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北京交通大学学报 2017年第2期41卷 54-58页

作者：李红辉赵京京杨芳南北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

根据生产制造企业网络的特点,在智能故障诊断中,提出了一种基于分类采样的随机森林算法(CSRF).该算法结合随机森林算法基本原理,使用分类采样技术生成所需的训练样本,很大程度上解决了数据不均衡带来的问题.该算法为随机森林的每一棵分... 详细信息

根据生产制造企业网络的特点,在智能故障诊断中,提出了一种基于分类采样的随机森林算法(CSRF).该算法结合随机森林算法基本原理,使用分类采样技术生成所需的训练样本,很大程度上解决了数据不均衡带来的问题.该算法为随机森林的每一棵分类回归树(CART)生成相应的训练数据,缓解了采样偏置,提高了算法的性能.实验表明:该算法与随机森林算法相比在准确率上提升了约4%,有效降低了故障诊断的风险.

关键词：工业以太网智能算法采样算法随机森林

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复杂背景下跟踪多个非刚体运动目标的快速算法

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中国图象图形学报 2005年第6期10卷 746-753页

作者：王方石须德北京交通大学计算机与信息技术学院计算机科学与技术系北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院计算机研究所北京100044

在复杂背景下对多个非刚体运动目标进行跟踪是视频对象分割中的一个难点,为此提出了一种跟踪多个非刚体运动目标轮廓并提取精确视频对象平面(VOP)的半自动快速算法。手工获得初始模板后,利用边界投射模板、Canny算子和Hausdorff距离匹... 详细信息

在复杂背景下对多个非刚体运动目标进行跟踪是视频对象分割中的一个难点,为此提出了一种跟踪多个非刚体运动目标轮廓并提取精确视频对象平面(VOP)的半自动快速算法。手工获得初始模板后,利用边界投射模板、Canny算子和Hausdorff距离匹配算法,可快速、有效地自动跟踪多个非刚体的运动目标。此外还提出了一种新方法,较好地解决了被遮挡背景的显露问题,并能得到任意形状的闭合轮廓线,继而提取精确的VOP。该算法取得了较好的实验结果。

关键词：多个非刚体运动目标 Canny算子 Hausd.rff距离匹配边界投射模板闭合轮廓线 VOP

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基于图神经网络的汉语依存分析和语义组合计算联合模型

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中文信息学报 2022年第7期36卷 24-32页

作者：汪凯刘明童张玉洁陈圆梦徐金安陈钰枫北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

组合原则表明句子的语义由其构成成分的语义按照一定规则组合而成,由此基于句法结构的语义组合计算一直是一个重要的探索方向,其中采用树结构的组合计算方法最具有代表性。但是该方法难以应用于大规模数据处理,主要问题是其语义组合的... 详细信息

组合原则表明句子的语义由其构成成分的语义按照一定规则组合而成,由此基于句法结构的语义组合计算一直是一个重要的探索方向,其中采用树结构的组合计算方法最具有代表性。但是该方法难以应用于大规模数据处理,主要问题是其语义组合的顺序依赖于具体树的结构,无法实现并行处理。该文提出一种基于图的依存句法分析和语义组合计算的联合框架,并借助复述识别任务训练语义组合模型和句法分析模型。一方面,图模型可以在训练和预测阶段采用并行处理,极大地缩短计算时间;另一方面,联合句法分析的语义组合框架不必依赖外部句法分析器,同时两个任务的联合学习可使语义表示同时学习句法结构和语义的上下文信息。我们在公开汉语复述识别数据集LCQMC上进行评测,实验结果显示准确率接近树结构组合方法,达到79.54%,预测速度最高可提升30倍以上。

关键词：句法分析语义组合图神经网络复述识别

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句法分析中基于词汇化树邻接语法的数据增强方法

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中文信息学报 2022年第10期36卷 27-37,44页

作者：陈鸿彬张玉洁徐金安陈钰枫北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

句法分析是自然语言处理的基础技术,主流的由数据驱动的神经网络句法分析模型需要大规模的标注数据,但是通过人工标注扩展树库成本很高,因此如何利用现有标注树库进行数据增强成为研究焦点。在汉语句法分析的数据增强任务中,对于给定的... 详细信息

句法分析是自然语言处理的基础技术,主流的由数据驱动的神经网络句法分析模型需要大规模的标注数据,但是通过人工标注扩展树库成本很高,因此如何利用现有标注树库进行数据增强成为研究焦点。在汉语句法分析的数据增强任务中,对于给定的标注树库,要求数据增强所生成的句子满足如下条件:第一,要求生成句具有多样化且完整的句法树结构;第二,要求生成句具有合理的语义。对此,我们首次提出基于词汇化树邻接语法的数据增强方法。针对第一个需求,该文设计实现基于词汇化树邻接语法的词汇化树抽取算法与句法树合成算法,基于该语法可以在句法树之间进行“接插”和“替换”的操作,从而推导生成新的句法树,并且用语言学的知识保证生成句符合语法规则且具有完整的句法树结构。针对第二个需求,该文利用语言模型对生成句进行语义合理性评估,选取语义合理的句子作为最终的增强数据,从而获取高质量的标注树库。我们以汉语为例开展研究,在汉语树库CTB5上进行句法分析的数据增强评测实验。实验结果显示,在小样本(CTB5的20%)实验中,通过该方法得到的增强数据使依存句法分析和成分句法分析的精度分别提高1.39%和2.14%。在鲁棒性实验中,该文通过构建扩展测试集进行评测实验,在扩展测试集上,通过该方法得到的增强数据使依存句法分析和成分句法分析的精度分别提高1.43%和0.44%,表现出更好的鲁棒性。

关键词：依存句法分析成分句法分析词汇化树邻接语法语言模型数据增强

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一种基于LWE采样算法的实现与优化

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北京交通大学学报 2017年第5期41卷 32-36页

作者：王柯翔黎琳彭双和北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

基于带错误学习问题(Learning With Errors,LWE)构造的密码体制能够抵御量子攻击,它的应用效率与LWE问题的采样过程密切相关.而在LWE问题采样中,对其中的错误因子(Error Factor)采样占采样过程绝大部分时间,本文对LWE问题中的错误因子... 详细信息

基于带错误学习问题(Learning With Errors,LWE)构造的密码体制能够抵御量子攻击,它的应用效率与LWE问题的采样过程密切相关.而在LWE问题采样中,对其中的错误因子(Error Factor)采样占采样过程绝大部分时间,本文对LWE问题中的错误因子的采样算法进行研究,将在高斯分布上效率较高的金字塔(Ziggurat)采样算法,应用到了一种高效的LWE问题采样算法中.基于在连续域上的采样比离散域上采样效率高的思路,对LWE问题采样算法在离散域上采样的过程进行了优化,提出了一种将连续域上的采样结果进行取整的方法,.对优化前后的两种LWE问题的采样算法进行了对比实验,结果表明:改进后的算法在不占用大量内存并且保证安全性的情况下,将采样速度提高了38%~200%.

关键词：格带错误学习问题高斯分布错误因子采样

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Canny特征在基于内容的图像检索中的应用

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云南大学学报（自然科学版） 2011年第6期33卷 651-657页

作者：和睿孙永奇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在基于内容的图像检索中,枪支一类图像的检索有其自身难点.将Canny边缘检测算法应用于图像检索中,以待检图像的Canny特征作为检索特征,提出了一种结合矩阵相似度理论的基于内容的图像检索算法.并以手枪图像的检索为例,对算法进行了实验... 详细信息

在基于内容的图像检索中,枪支一类图像的检索有其自身难点.将Canny边缘检测算法应用于图像检索中,以待检图像的Canny特征作为检索特征,提出了一种结合矩阵相似度理论的基于内容的图像检索算法.并以手枪图像的检索为例,对算法进行了实验测试.实验结果表明,该图像检索算法具有较高的查准率、查全率和较低的误检率.

关键词：图像检索 Canny特征矩阵相似度

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基于并行约简的概念漂移探测

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计算机研究与发展 2015年第5期52卷 1071-1079页

作者：邓大勇徐小玉黄厚宽浙江师范大学数理与信息工程学院浙江金华321004 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

数据流挖掘是当前数据挖掘研究的一个热点,概念漂移检测是数据流挖掘的一个重要研究方向.虽然有不少概念漂移的探测方法,但是它们都有一些共同的缺陷:没有整体上删除冗余属性以及利用外部属性去探测概念漂移(比如利用对外部数据的分类... 详细信息

数据流挖掘是当前数据挖掘研究的一个热点,概念漂移检测是数据流挖掘的一个重要研究方向.虽然有不少概念漂移的探测方法,但是它们都有一些共同的缺陷:没有整体上删除冗余属性以及利用外部属性去探测概念漂移(比如利用对外部数据的分类准确率)等.利用粗糙集和F-粗糙集的基本原理和基本方法,把数据流中的滑动窗口当成决策子表簇,提出了一种对数据流进行并行约简、整体删除冗余属性的方法,并运用并行约简后数据流决策子表簇中属性重要性的变化探测概念漂移现象.与传统的方法不同,新方法利用数据的内部特性对概念漂移进行探测.实验结果显示,该方法能够有效地整体删除冗余属性、探测概念漂移现象,并且基于互信息的属性重要性在概念漂移探测效果方面比基于正区域的属性重要性要好些.

关键词：数据流概念漂移粗糙集 F-粗糙集并行约简

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