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检索条件"机构=北京交通大学计算机与信息技术学院计算中心"
2630 条 记 录,以下是131-140 订阅
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一种在DL-Lite中计算本体最小不可满足保持子集的算法
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计算机研究与发展 2011年 第12期48卷 2334-2342页
作者: 周丽平 黄厚宽 漆桂林 瞿有利 季秋 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044 北京北方计算中心 北京100091 东南大学计算机科学与工程学院 南京211189
在本体工程中,寻找不可满足概念或角色的本体最小不可满足保持子集是一个重要的研究课题,因为它可以提供一些有用的信息用于处理本体的不一致任务,比如分析本体、调试本体、修改本体等.现有的方法主要面向推理复杂度很高的高表达能力描... 详细信息
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一种保持多等级安全策略细化后无干扰属性的方法
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四川大学学报(工程科学版) 2015年 第4期47卷 136-141页
作者: 吕从东 韩臻 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044 北京交通大学国家保密学院 北京100044
针对多等级架构细化中安全属性(即无干扰属性)保持的问题,提出一个细化函数和若干细化规则。通过细化函数将安全域分解为若干子安全域,通过若干细化规则限定子安全域与其他安全域以及子安全域间需要满足的关系。使用4个定理对细化后的... 详细信息
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SURE准则的图像小波阈值去噪
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北京交通大学学报 2007年 第2期31卷 15-18页
作者: 费双波 赵瑞珍 北京交通大学 计算机与信息技术学院 北京100044
在***提出的小波阈值去噪的基础上,提出了一种新的阈值函数,其功能与硬阈值函数相当,但是它具有二阶连续可导性.相对于软阈值函数,此函数“硬”特性可以很好保留图像边缘等局部特征;而其可导性为实现图像的自适应去噪提供了可能.本文... 详细信息
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价值样本选取的不均衡分类
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计算机科学与探索 2020年 第3期14卷 401-409页
作者: 徐剑 王馨月 才子昕 沈启航 景丽萍 北京交通大学计算机与信息技术学院
基于传统模型的实际分类问题,不均衡分类是一个常见的挑战问题。由于传统分类器较难学习少数类数据集内部的本质结构,导致更多地偏向于多数类,从而使少数类样本被误分为多数类样本。与此同时,样本集中的冗余数据和噪音数据也会对分类器... 详细信息
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基于模型的层次化强化学习算法
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北京交通大学学报 2006年 第5期30卷 1-5页
作者: 郑宇 罗四维 吕子昂 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
针对强化学习算法的状态值泛化和随机探索策略在确定性MDP系统控制中存在着学习效率低的问题,本文提出基于模型的层次化强化学习算法.该算法采用两层结构,底层利用系统模型,采用贪婪策略选择探索动作,完成强化学习任务.而高层通过对状... 详细信息
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简论软件保护产品核心库开发
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北京交通大学学报 2007年 第6期31卷 128-130页
作者: 张睿 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
主要依据测试驱动开发技术的两个核心思想,首先通过测试用例来分析现有软件保护产品的缺陷,然后依据产品缺陷列表重构产品核心库;并在重构的产品核心库安全模型中引用了安全通道的概念,提升了核心库的反破解能力;对核心库中关键代码加... 详细信息
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基于凸规划观点的神经网络学习
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北京交通大学学报 2004年 第5期28卷 11-15页
作者: 刘蕴辉 罗四维 李爱军 俞翰斌 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
人工神经网络最重要的特征就是网络的学习能力,通过对神经网络内部权值的调整,学习外部环境结构的特征和信息的表示.从信息几何的角度,对神经网络的学习过程进行了几何描述,并将神经网络的学习问题转化为,最小化外部环境表示的真实分布... 详细信息
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基于二维离散小波变换的智能交通系统数据去噪声压缩
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北京交通大学学报 2004年 第5期28卷 1-5页
作者: 肖扬 鲁凌云 高爽 谢玉明 徐大勇 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
研究了基于二维离散小波变换的交通数据压缩与解压缩技术,建立了交通数据的空—时模型,所提出的二维离散小波变换算法利用交通数据的二维空—时特征,去除传感器噪声,得到良好的数据压缩结果,压缩比为20~40.同时给出了基于二维离散小波... 详细信息
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自适应的椭圆曲线滑动窗口标量乘法
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北京交通大学学报 2007年 第2期31卷 6-9页
作者: 赵佳 韩臻 北京交通大学 计算机与信息技术学院 北京100044
在公共密钥密码体系中,椭圆曲线加密算法是一种非常流行的方法,影响椭圆曲线算法执行效率的因素有很多,标量乘法就是一个重要因素.文中分析了几种现有的椭圆曲线标量乘法后,提出了一种改进的计算椭圆曲线标量乘法的算法,即自适应的滑... 详细信息
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样本属性重要度的支持向量机方法
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北京交通大学学报 2007年 第5期31卷 87-90页
作者: 汪廷华 田盛丰 黄厚宽 廖年冬 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
支持向量机(SVM)是一种新的机器学习方法,已经广泛应用于模式识别和函数估计等问题中.针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑属性重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于样本属性重要度的... 详细信息
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