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作者

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语言

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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"
2629 条 记 录,以下是41-50 订阅
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加权的自适应相似度度量
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计算机研究与发展 2013年 第9期50卷 1876-1882页
作者: 肖宇 于剑 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的技术.聚类算法中的关键问题是相异度或相似度的度量,聚类结果直接依赖于相异度或相似度度量,尤其对于谱聚类方法更是如此.谱聚类算法是近期兴起的一种基于相似度矩阵的聚类算法.相比于传统的划分型... 详细信息
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基于局部复杂度和初级视觉特征的自底向上注意信息提取算法
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计算机研究与发展 2008年 第10期45卷 1739-1746页
作者: 田媚 罗四维 黄雅平 赵嘉莉 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
借鉴心理学中有关视觉注意的研究成果,提出了一种新的自底向上的注意信息提取算法.自底向上的注意信息由图像中每个点对应区域的显著性构成,区域的尺度自适应于局部特征的复杂度.新的显著性度量标准综合考虑了局部复杂度、统计不相似和... 详细信息
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开放多Agent系统的一个信任信誉系统模型
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计算机研究与发展 2009年 第9期46卷 1480-1487页
作者: 赵翔 黄厚宽 董兴业 贺利坚 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
信任和信誉对于开放多Agent系统的有效交互是十分重要的.FIRE模型是最近提出的适用于开放环境下问题求解的信任信誉系统模型中的一种,在该模型中没有考虑消费者的个性特征,从而使得消费者给出的评分仅直接反映了提供者的服务质量,这就... 详细信息
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一种基于收集树协议的工业无线传感器网络动态路由机制
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电子与信息学报 2012年 第9期34卷 2194-2199页
作者: 赵阿群 刘昌阳 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
无线HART(Highway Addressable Remote Transducer)是当前工业无线传感器网络中应用最为广泛的协议,但无线HART没有提供动态路由机制以满足对工业无线网络应用至关重要的稳定性和鲁棒性。该文在无线HART协议基础上,提出一个基于收集树... 详细信息
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一种基于不完整数据的朴素贝叶斯分类器
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计算机工程 2006年 第17期32卷 86-88页
作者: 陈景年 黄厚宽 田凤占 乔珠峰 北京交通大学计算机与信息技术学院
贝叶斯网络因其对属性间因果关系的表达能力而成为处理不完整数据的强有力的工具。然而绝大多数的贝叶斯分类器都是基于完整数据的,并且在现实世界中数据往往是不完整的,因此利用不完整数据构建有效的贝叶斯分类器是一个重要而又具有挑... 详细信息
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基于DAA和TLS的匿名远程证明协议
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华中科技大学学报(自然科学版) 2014年 第11期42卷 28-33页
作者: 张大伟 韩臻 蒋逸尘 黎妹红 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
为了解决使用直接匿名证明方法进行远程证明易受伪装攻击的问题,提出了一种基于直接匿名证明和安全传输层协议(TLS)的匿名远程证明协议.使用可信平台模块,完成平台配置和匿名身份的度量并生成签名信息;改进身份认证和证书校验机制,并使... 详细信息
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基于评分矩阵局部低秩假设的成列协同排名算法
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软件学报 2015年 第11期26卷 2981-2993页
作者: 刘海洋 王志海 黄丹 孙艳歌 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
协同过滤方法是当今大多数推荐系统的核心.传统的协同过滤方法专注于评分预测的准确性,然而实际推荐系统的推荐结果往往是项目的排序.针对这一问题,将排名学习领域的知识引入推荐算法,设计了一种基于评分矩阵局部低秩假设的成列协同排... 详细信息
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基于划分的模糊聚类算法
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软件学报 2004年 第6期15卷 858-868页
作者: 张敏 于剑 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一.至今,文献中仍不断有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本文从改变度量方式、改变约束条件、在... 详细信息
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一种消减多模态偏见的鲁棒视觉问答方法
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北京大学学报(自然科学版) 2024年 第1期60卷 23-33页
作者: 张丰硕 李豫 李向前 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
为了增强视觉问答模型的鲁棒性,提出一种偏见消减方法,并在此基础上探究语言与视觉信息对偏见的影响。进一步地,构造两个偏见学习分支来分别捕获语言偏见以及语言和图片共同导致的偏见,利用偏见消减方法,得到鲁棒性更强的预测结果。最后... 详细信息
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基于类别相关的领域自适应交通图像语义分割方法
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计算机研究与发展 2020年 第4期57卷 876-887页
作者: 贾颖霞 郎丛妍 冯松鹤 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
图像语义分割作为机器视觉领域一个重要研究问题,其目的是对一张彩色图像中的每个像素点进行分类,将图像中每个像素预测其对应的语义标签.现有的基于全监督学习的语义分割方法依赖于精准标注的训练样本;现有的基于弱监督、半监督学习的... 详细信息
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