检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2019年第3期42卷 483-496页

作者：刘海洋王志海张志东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

多标记分类问题需要为每个实例分配多个标记.常见的多标记分类方法主要分为算法转换法和问题转换法两类.合理利用标记间的依赖关系是提升多标记分类性能的关键.在该文中,作者从不同的问题转化方法的角度,将标记间依赖关系的利用方法分... 详细信息

多标记分类问题需要为每个实例分配多个标记.常见的多标记分类方法主要分为算法转换法和问题转换法两类.合理利用标记间的依赖关系是提升多标记分类性能的关键.在该文中,作者从不同的问题转化方法的角度,将标记间依赖关系的利用方法分为标记分组法和属性空间扩展法两种.作者发现,对于属性空间扩展法,普遍存在的难题在于如何对标记间的依赖关系进行准确度量,并选择合适的标记集合加入到属性空间中.在此基础上,作者提出了一种基于ReliefF剪枝的多标记分类算法(ReliefF based Stacking,RFS).算法从属性选择的角度,利用ReliefF方法对标记间的依赖关系进行度量,进而选择依赖关系较强的标记加入到原始属性空间中.在9个多标记基准数据集上的实验结果显示,RFS算法相较于当下流行的多标记分类算法具有较为明显的优势.

关键词：多标记分类标记间依赖关系属性选择 ReliefF Stacking算法

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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

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聚类算法,谱聚类算法不受限于球状聚类簇,能够发现不规则形状的聚类簇.在已有的谱聚类算法中,高斯核相似度是最常用的相似度度量准则.基于高斯核相似度度量及其扩展形式,提出了一种加权的自适应的相似度度量,此相似度可以用于谱聚类以及其他基于相似度矩阵的聚类算法.新的相似度度量不仅能够描述多密度聚类簇中数据点间的相似度,而且可以降低离群点(噪声点)与其他数据点间的相似度.实验结果显示新的相似度度量可以更好地描述不同类型的数据集中数据点间的相似度,进而得到更好的聚类结果.

关键词：聚类分析相似度度量谱聚类多密度聚类簇离群点

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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

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、统计不相似和初级视觉特征这3个方面的特性.显著区域在特征空间和尺度空间中同时显著.获取的自底向上的注意信息具有旋转、平移、比例缩放不变性和一定的抗噪能力.以该算法为核心,构建了一个注意模型,将其应用于多幅自然图像的实验证明了算法的有效性.

关键词：视觉注意视觉显著性显著区域局部复杂度初级视觉特征

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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

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,这就减弱了该模型的实用价值.提出了扩展模型E-FIRE,引入了消费者的个性特征.其个性特征包括两个方面:消费者对服务质量的预期和消费者采取的态度.这两方面共同影响消费者对待同一服务的评分.因此,消费者的评分不再只反映提供者的服务质量,这样使得该模型更加符合实际情况.同时,在消费者为选择提供者而计算提供者的综合信任评分时,更多地依靠提供证据的消费者对提供者的直接信任,从而减少了Agent间的通信量.实验结果表明,在交互次数较少时,E-FIRE模型的性能与FIRE模型的性能相当;随着交互次数的增多,E-FIRE模型的性能更优.

关键词：开放多Agent系统信任信誉个性特征交互

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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

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协议的可应用于工业无线传感器网络的动态路由机制。它占用时分多址(TDMA)超帧中的前几个时间片来产生和维护网络拓扑。通过仿真实验从3个方面对该动态路由机制进行了评估:拓扑生成时间,链路质量及网络拓扑的稳定性。仿真和评估结果表明该动态路由机制可以在基于TDMA的工业无线传感器网络中应用。

关键词：无线传感器网络动态路由机制收集树协议

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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

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战性的问题。通过分析著名的基于不完整数据的RBC分类器的不足,在BC(BoundandCollapse)方法和EM算法的基础上给出了一种基于不完整数据的分类器构建方法。实验结果表明了该算法的有效性。

关键词：不完整数据贝叶斯分类器 EM算法 BC办法

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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

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,并使用TLS协议的扩展消息传输远程证明内容;结合匿名证明、完整性报告和密钥协商机制设计总体协议,从而在交互双方构建出匿名认证的可信信道.分析表明:改进方案满足身份认证的不可伪造性、匿名性、可控的可链接性和不可克隆性,能够抵御重放攻击和伪装攻击,且设计的协议兼容扩展的TLS协议架构,便于部署.

关键词：可信计算可信平台模块远程证明安全传输层协议直接匿名证明

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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

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名算法.选择直接使用计算复杂度较低的成列损失函数来优化矩阵分解模型,并通过实验验证了其在运算速度上的显著提升.在3个实际推荐系统数据集上,与当下主流推荐算法的比较实验结果表明,该算法具有良好的性能.

关键词：推荐系统协同过滤排名学习

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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

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、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在C-均值算法的基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种比例变化却很敏感,并以极大熵方法为例进行了比较实验.最后总结了基于划分的模糊聚类算法普遍存在的问题及其发展前景.

关键词：划分聚类 C均值权重指数熵隶属度函数

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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

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,依据标准视觉问答与偏见分支之间的预测概率差异,对样本进行动态赋权,使模型针对不同偏见程度的样本动态地调节学习程度。在VQA-CP v2.0等数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性,缓解了偏见对模型的影响。

关键词：视觉问答数据集偏差语言偏见深度学习

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