检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2005年第8期42卷 1312-1317页

作者：李爱军罗四维黄华刘蕴辉北京交通大学计算机与信息技术学院

传统人工神经网络模型采用试探的方法确定合适的网络结构,并随机地初始化参数值,导致神经网络训练效率低、结果不稳定.熵网络是一种建立在决策树之上的3层前馈网络,在熵网络基础上,提出了基于决策树的神经网络设计方法(DTBNN).DTBNN中... 详细信息

传统人工神经网络模型采用试探的方法确定合适的网络结构,并随机地初始化参数值,导致神经网络训练效率低、结果不稳定.熵网络是一种建立在决策树之上的3层前馈网络,在熵网络基础上,提出了基于决策树的神经网络设计方法(DTBNN).DTBNN中提供了对神经网络参数的初始值合理设置的方法,并提出了由决策树确定的只是熵网络的初始结构,在实际的网络构造中需要根据实际应用添加神经元和连接权以提高网络的性能.理论分析和实验结果表明了这种方法的合理性.

关键词：人工神经网络决策树熵网络基于决策树的神经网络分类

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融合门控机制的远程监督关系抽取方法

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北京大学学报（自然科学版） 2020年第1期56卷 39-44页

作者：李兴亚陈钰枫徐金安张玉洁北京交通大学计算机与信息技术学院

提出一种融合门控机制的远程监督关系抽取方法。首先在词级别上自动选择正相关特征,过滤与关系标签无关的词级别噪声;然后在门控机制内引入软标签的思想,弱化硬标签对噪声过滤的影响;最后结合句子级别的噪声过滤,提升模型的整体性能。... 详细信息

提出一种融合门控机制的远程监督关系抽取方法。首先在词级别上自动选择正相关特征,过滤与关系标签无关的词级别噪声;然后在门控机制内引入软标签的思想,弱化硬标签对噪声过滤的影响;最后结合句子级别的噪声过滤,提升模型的整体性能。在公开数据集上的实验结果表明,相对于句子级别噪声过滤方法,所提方法的性能有显著提高。

关键词：关系抽取远程监督门控机制卷积神经网络

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用于不完整数据的选择性贝叶斯分类器

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计算机研究与发展 2007年第8期44卷 1324-1330页

作者：陈景年黄厚宽田凤占付树军北京交通大学计算机与信息技术学院

选择性分类器通过删除数据集中的无关属性和冗余属性可以有效地提高分类精度和效率.因此,一些选择性分类器应运而生.然而,由于处理不完整数据的复杂性,它们大都是针对完整数据的.由于各种原因,现实中的数据通常是不完整的并且包含许多... 详细信息

选择性分类器通过删除数据集中的无关属性和冗余属性可以有效地提高分类精度和效率.因此,一些选择性分类器应运而生.然而,由于处理不完整数据的复杂性,它们大都是针对完整数据的.由于各种原因,现实中的数据通常是不完整的并且包含许多冗余属性或无关属性.如同完整数据的情形一样,不完整数据集中的冗余属性或无关属性也会使分类性能大幅下降.因此,对用于不完整数据的选择性分类器的研究是一项重要的研究课题.通过分析以往在分类过程中对不完整数据的处理方法,提出了两种用于不完整数据的选择性贝叶斯分类器:SRBC和***是基于一种鲁棒贝叶斯分类器构建的,而CBSRBC则是在SRBC基础上利用χ2统计量构建的.在12个标准的不完整数据集上的实验结果表明,这两种方法在大幅度减少属性数目的同时,能显著提高分类准确率和稳定性.从总体上来讲,CBSRBC在分类精度、运行效率等方面都优于SRBC算法,而SRBC需要预先指定的阈值要少一些.

关键词：贝叶斯方法分类特征选择不完整数据 X2统计量

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基于主Agent信念修正的推测计算及其资源协商

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软件学报 2005年第11期16卷 1920-1928页

作者：王黎明黄厚宽北京交通大学计算机与信息技术学院

基于假设推理(abduction-based)的推测计算(speculative computation)是在资源信息不能及时到达时,利用缺省假设进行计算的过程.在计算过程中,如果应答和信念不一致,则主Agent将修正它的信念.为了实现目标,在有限时间内使推测计算的结... 详细信息

基于假设推理(abduction-based)的推测计算(speculative computation)是在资源信息不能及时到达时,利用缺省假设进行计算的过程.在计算过程中,如果应答和信念不一致,则主Agent将修正它的信念.为了实现目标,在有限时间内使推测计算的结果更精确,主Agent要通过协商获得尽可能多的实际信息,协商是降低决策风险的主要途径.在介绍假设推理和推测计算的基本原理的基础上,提出了基于时间约束的推测计算扩展框架、基于时间约束的进一步协商框架和基于信念修正的协商算法,并将进一步协商框架和协商算法嵌入到推测计算的过程中,在协商过程中赋予主Agent更强的信念修正能力.最后,在货物运输领域的实验中,证实了基于信念修正的推测计算的有效性.

关键词：推测计算信念修正假设推理协商对话对话约束时间约束

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动态增殖流形学习算法

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计算机研究与发展 2007年第9期44卷 1462-1468页

作者：曾宪华罗四维北京交通大学计算机与信息技术学院

流形学习的主要目标是发现高维观测数据空间中的低维光滑流形.目前,流形学习已经成为机器学习和数据挖掘领域的研究热点.为了从高维数据流和大规模海量数据集中探索有价值的信息,迫切需要增殖地发现内在低维流形结构.但是,现有流形学习... 详细信息

流形学习的主要目标是发现高维观测数据空间中的低维光滑流形.目前,流形学习已经成为机器学习和数据挖掘领域的研究热点.为了从高维数据流和大规模海量数据集中探索有价值的信息,迫切需要增殖地发现内在低维流形结构.但是,现有流形学习算法不具有增殖能力,并且不能有效处理海量数据集.针对这些问题,系统定义了增殖流形学习的概念,这有利于解释人脑中稳态感知流形的动态形成过程,且可以指导符合人脑增殖学习机理的流形学习算法的研究.以此为指导原则,提出了动态增殖流形学习算法,并在实验中验证了算法的有效性.

关键词：流形学习感知流形低维流形局部线性嵌入增殖流形学习可视化

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带有不确定性的公共租赁自行车的管理优化研究

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控制与决策 2019年第11期34卷 2469-2478页

作者：任爽韩冰北京交通大学计算机与信息技术学院

研究城市公共租赁自行车的管理优化问题,将其分成两个子问题,即公共租赁自行车停放点的布局优化问题和公共租赁自行车的调度优化问题.设置合适的公共租赁自行车停放点的目的,一方面是方便管理人员的管理,另一方面是方便公众的出行.公共... 详细信息

研究城市公共租赁自行车的管理优化问题,将其分成两个子问题,即公共租赁自行车停放点的布局优化问题和公共租赁自行车的调度优化问题.设置合适的公共租赁自行车停放点的目的,一方面是方便管理人员的管理,另一方面是方便公众的出行.公共租赁自行车的调度需要保证调度过程中产生的总费用最少.在公共租赁自行车的实际管理中,每个停放点的需求量和调度车的行驶时间是不确定的,因此引入两个不确定变量,建立不确定0-1规划模型和不确定整数规划模型,并利用不确定理论将两个不确定性模型分别转化为确定性等价类模型.通过一个数值实验对所提出的模型进行验证,根据第1个优化模型求解得到公共租赁自行车的最优停放点,并基于最优停放点根据第2个优化模型求解生成公共租赁自行车的最优调度方案.

关键词：公共租赁自行车停放点布局优化调度优化不确定理论 0-1规划模型整数规划模型

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数据流上的分位数近似算法研究

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计算机研究与发展 2008年第2期45卷 287-292页

作者：杨蓓黄厚宽北京交通大学计算机与信息技术学院

数据流是一种新型数据模型,广泛应用于交通流量监控、通信管理、传感器网络、股票分析、Web点击流等众多领域.近年来越来越多的学者关注于数据流上的分位数计算研究.由于流数据的连续、无界、易失等特性,存储完整的流数据信息并得到精... 详细信息

数据流是一种新型数据模型,广泛应用于交通流量监控、通信管理、传感器网络、股票分析、Web点击流等众多领域.近年来越来越多的学者关注于数据流上的分位数计算研究.由于流数据的连续、无界、易失等特性,存储完整的流数据信息并得到精确的查询结果几乎是不可能的.在实施查询计算时追求内存用量与查询精度之间的最佳均衡.设计了规范数直方图的概要数据结构以存储流数据的摘要信息,并在此基础上提出了单遍扫描的、联机的分位数近似算法,其时间和空间复杂度均线性于概要结构中桶的个数,而与数据流的长度无关,因而具有很好的可规模性.该方法在均匀分布的数据上取得了优良性能.分析了算法精度与内存需求的关系.实验结果表明该算法具有较精确的查询结果,具备良好的实用性和有效性.

关键词：数据流概要数据结构直方图分位数近似算法

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一个基于多阶段的多Agent多问题协商框架

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计算机研究与发展 2005年第11期42卷 1849-1855页

作者：王黎明黄厚宽北京交通大学计算机与信息技术学院

多问题协商是电子交易中的关键问题·多Agent技术的不断成熟为这个问题的解决提供了有效的途径·提出了一个以理性Agent为基础的基于多阶段的多问题协商框架,该框架在时间约束下适用于信息不完全的场景,它描述了多问题的价格协... 详细信息

多问题协商是电子交易中的关键问题·多Agent技术的不断成熟为这个问题的解决提供了有效的途径·提出了一个以理性Agent为基础的基于多阶段的多问题协商框架,该框架在时间约束下适用于信息不完全的场景,它描述了多问题的价格协商·为了降低多问题协商的复杂性,它将多问题协商分解为多阶段协商,每个阶段的大小(问题数)相同·阶段数和顺序在协商前确定,每个阶段中的问题顺序在协商中确定·在阶段大小相同的情况下,对给定协商问题的分解,框架能给出优化协商议程(agenda)·尤其是框架能为参与协商的Agent建立学习系统(LS),以增强Agent的学习能力·最后基于这个框架实现了一个原型系统,原型系统证明这个框架是有效的·

关键词：多阶段协商多问题协商议程理性Agent

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基于形式概念分析的约简数据立方体研究

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计算机研究与发展 2009年第11期46卷 1956-1962页

作者：师智斌黄厚宽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

数据立方体格和形式概念格比较研究表明,两者都基于序结构,并且采用形式概念分析理论(FCA)的等价特征组与数据立方体覆盖等价类对数据单元有相同的划分结果.将FCA与概念格理论引入数据立方体研究,首次提出聚集概念格(ACL)结构.ACL与一... 详细信息

数据立方体格和形式概念格比较研究表明,两者都基于序结构,并且采用形式概念分析理论(FCA)的等价特征组与数据立方体覆盖等价类对数据单元有相同的划分结果.将FCA与概念格理论引入数据立方体研究,首次提出聚集概念格(ACL)结构.ACL与一般概念格同构,能完整保存立方体中的所有聚集结果,实现与商立方体相同比例的约简.ACL结构仍比较复杂,在ACL基础上,又提出一种约简聚集概念格结构(RACL),该结构只存储非对象概念,而不是所有概念.RACL与基本表联合仍然是完整立方体结构,但能实现更大的约简.给出了ACL和RACL的高效的查询方法,并使用模拟数据和实际数据作了一些实验.理论和实验都表明RACL结构比现有方法更节省空间,同时查询效率也较高.

关键词：形式概念分析概念格数据立方体约简聚集

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基于奇异值分解的隐式后门攻击方法

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软件学报 2024年第5期35卷 2400-2413页

作者：吴尚锡尹雨阳宋思清陈观浩桑基韬于剑北京交通大学计算机与信息技术学院北京100091

深度神经网络训练时可能会受到精心设计的后门攻击的影响.后门攻击是一种通过在训练集中注入带有后门标志的数据,从而实现在测试时控制模型输出的攻击方法.被进攻的模型在干净的测试集上表现正常,但在识别到后门标志后,就会被误判为目... 详细信息

深度神经网络训练时可能会受到精心设计的后门攻击的影响.后门攻击是一种通过在训练集中注入带有后门标志的数据,从而实现在测试时控制模型输出的攻击方法.被进攻的模型在干净的测试集上表现正常,但在识别到后门标志后,就会被误判为目标进攻类.当下的后门攻击方式在视觉上的隐蔽性并不够强,并且在进攻成功率上还有提升空间.为了解决这些局限性,提出基于奇异值分解的后门攻击方法.所提方法有两种实现形式:第1种方式是将图片的部分奇异值直接置零,得到的图片有一定的压缩效果,这可以作为有效的后门触发标志物.第2种是把进攻目标类的奇异向量信息注入到图片的左右奇异向量中,也能实现有效的后门进攻.两种处理得到的后门的图片,从视觉上来看和原图基本保持一致.实验表明,所提方法证明奇异值分解可以有效地利用在后门攻击算法中,并且能在多个数据集上以非常高的成功率进攻神经网络.

关键词：后门攻击奇异值分解进攻成功率隐蔽性

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