检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2006年第7期43卷 1173-1179页

作者：罗四维赵连伟北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

流形学习的主要目标是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形.近年来基于谱图理论的学习算法受到研究者的广泛关注.介绍了流形与流形学习的关系,着重研究了几种有代表性的基于谱图理论的流形学习算法,并对算法进行了比较分析,最后进行... 详细信息

流形学习的主要目标是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形.近年来基于谱图理论的学习算法受到研究者的广泛关注.介绍了流形与流形学习的关系,着重研究了几种有代表性的基于谱图理论的流形学习算法,并对算法进行了比较分析,最后进行总结和对进一步的研究做了展望.

关键词：流形学习谱图理论局部切空间随机游走特征映射

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数据网格虚拟机动态存储层次的研究

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电子学报 2010年第11期38卷 2680-2685页

作者：艾丽华罗四维北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

数据网格作为数据密集型计算环境,不仅需要高性能的计算资源,也需要拥有能够及时、高速访问的数据资源.数据网格中存储访问的性能是影响数据网格平台性能的关键因素.本文从网格虚拟机视角研究提高数据网格的存储访问性能,提出了针对数... 详细信息

数据网格作为数据密集型计算环境,不仅需要高性能的计算资源,也需要拥有能够及时、高速访问的数据资源.数据网格中存储访问的性能是影响数据网格平台性能的关键因素.本文从网格虚拟机视角研究提高数据网格的存储访问性能,提出了针对数据网格环境的动态存储体系思想,动态K聚类实现网格局部性汇聚,构建数据网格动态存储体系.通过对动态存储体系性能的分析以及测试表明,具有动态存储体系的数据网格平台的任务处理性能得到了明显的改善.

关键词：数据网格动态存储体系网格局部性汇聚动态K聚类

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基于近邻传播算法的半监督聚类

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软件学报 2008年第11期19卷 2803-2813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

提出了一种基于近邻传播(affinity propagation,简称AP)算法的半监督聚类方法.AP是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类.对于规模很大的数据集,AP算法是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统的聚类算法所不能及的,比如:K中心聚类算... 详细信息

提出了一种基于近邻传播(affinity propagation,简称AP)算法的半监督聚类方法.AP是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类.对于规模很大的数据集,AP算法是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统的聚类算法所不能及的,比如:K中心聚类算法.但是,对于一些聚类结构比较复杂的数据集,AP算法往往不能得到很好的聚类结果.使用已知的标签数据或者成对点约束对数据形成的相似度矩阵进行调整,进而达到提高AP算法的聚类性能.实验结果表明,该方法不仅提高了AP对复杂数据的聚类结果,而且在约束对数量较多时,该方法要优于相关比对算法.

关键词：半监督聚类近邻传播相似度矩阵成对点约束先验知识

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基于树型依赖结构的多标记分类算法

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模式识别与人工智能 2012年第4期25卷 573-580页

作者：付彬王志海北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在多标记学习中,发现与利用各标记之间的依赖关系能提高学习算法的性能.文中基于分类器链模型提出一种针对性的多标记分类算法.该算法首先量化标记间的依赖程度,并构建标记之间明确的树型依赖结构,从而可减弱分类器链算法中依赖关系的... 详细信息

在多标记学习中,发现与利用各标记之间的依赖关系能提高学习算法的性能.文中基于分类器链模型提出一种针对性的多标记分类算法.该算法首先量化标记间的依赖程度,并构建标记之间明确的树型依赖结构,从而可减弱分类器链算法中依赖关系的随机性,并将线性依赖关系泛化成树型依赖关系.为充分利用标记间的相互依赖关系,文中采用集成学习技术进一步学习并集成多个不同的标记树型依赖结构.实验结果表明,同分类器链等算法相比,该算法经过集成学习后有更好的分类性能,其能更有效地学习标记间的依赖关系.

关键词：分类多标记实例多标记学习依赖关系

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基于隐Markov模型的协议异常检测

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计算机研究与发展 2010年第4期47卷 621-627页

作者：赵静黄厚宽田盛丰北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

入侵检测是网络安全领域的研究热点,协议异常检测更是入侵检测领域的研究难点.提出一种新的基于隐Markov模型(HMM)的协议异常检测模型.这种方法对数据包的标志位进行量化,得到的数字序列作为HMM的输入,从而对网络的正常行为建模.该模型... 详细信息

入侵检测是网络安全领域的研究热点,协议异常检测更是入侵检测领域的研究难点.提出一种新的基于隐Markov模型(HMM)的协议异常检测模型.这种方法对数据包的标志位进行量化,得到的数字序列作为HMM的输入,从而对网络的正常行为建模.该模型能够区分攻击和正常网络数据.模型的训练和检测使用DARPA1999年的数据集,实验结果验证了所建立模型的准确性,同现有的基于Markov链(Markov chain)的检测方法相比,提出的方法具有较高的检测率.

关键词：入侵检测异常检测协议异常检测隐Markov模型 Markov链

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基于深度学习的实体链接研究综述

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北京大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 91-98页

作者：李天然刘明童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

介绍实体链接的概念和步骤以及基于深度学习的命名实体链接相关问题和研究现状,分析实体链接研究中存在的问题及相应的解决模型,并介绍相关数据集和评测方法。总结国际评测会议中实体链接的现状,展望未来的研究方向。

关键词：实体链接实体消歧实体识别知识库深度学习

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人工神经网络知识增殖性分析

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计算机研究与发展 2005年第2期42卷 224-229页

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

人工神经网络的知识增殖能力是该领域的热点和难点问题 ,具有重要的理论和实践意义对人工神经网络的知识增殖性问题进行了较深入的探讨 ,从网络推广能力的角度分析了具有知识增殖能力的神经网络系统的结构设计问题 ,指出将多个网络个... 详细信息

人工神经网络的知识增殖能力是该领域的热点和难点问题 ,具有重要的理论和实践意义对人工神经网络的知识增殖性问题进行了较深入的探讨 ,从网络推广能力的角度分析了具有知识增殖能力的神经网络系统的结构设计问题 ,指出将多个网络个体结合在一起是实现人工神经网络增殖学习的重要方法 ,网络的自治能力在此具有重要的意义利用具有自治能力的神经网络构建的网络群体中 ,网络个体无需改变而整体具有增殖学习能力。

关键词：人工神经网络知识增殖 VC维数机器学习

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网格环境下一种可调目标的启发式调度策略

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计算机研究与发展 2007年第9期44卷 1572-1578页

作者：丁丁罗四维高瞻北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对网格环境下不同类型的任务执行时间相差较大的问题,提出了基于任务平均执行时间的忍耐度的概念,重新构造了启发式规则,体现了任务QoS的要求;并将这种服务质量的需求与任务完成时间相结合,给出了一个可调节的局部目标函数,实现了一... 详细信息

针对网格环境下不同类型的任务执行时间相差较大的问题,提出了基于任务平均执行时间的忍耐度的概念,重新构造了启发式规则,体现了任务QoS的要求;并将这种服务质量的需求与任务完成时间相结合,给出了一个可调节的局部目标函数,实现了一种基于任务完成时间和任务服务质量的启发式调度算法OA-Sufferage;最后,给出了服务率(service ratio)的概念和定义,定量地衡量任务得到的服务质量.实验结果表明,该策略优先调度那些等待时间相对于执行时间较大的任务,提高了任务的服务率;而且可以通过调节局部目标函数中的偏好因子(preference factor),追求任务完成时间和QoS的不同目标,更加适合开放复杂的网格环境.

关键词：网格任务调度启发式算法服务率偏好因子

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融合语态特征的日英层次短语翻译模型

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北京大学学报（自然科学版） 2017年第2期53卷 305-313页

作者：王楠徐金安明芳陈钰枫张玉洁北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对不同语种的被动和可能语态的句法结构差异影响机器翻译质量的问题,提出融合语态特征的最大熵翻译模型。首先从日语端分出被动语态、可能语态和其他语态,然后从英语端对被动和可能语态进一步分类,抽取双语特征训练最大熵规则分类模型... 详细信息

针对不同语种的被动和可能语态的句法结构差异影响机器翻译质量的问题,提出融合语态特征的最大熵翻译模型。首先从日语端分出被动语态、可能语态和其他语态,然后从英语端对被动和可能语态进一步分类,抽取双语特征训练最大熵规则分类模型,将语态特征融合到对数线性模型中以改善翻译模型。提高解码器在翻译被动语态和可能语态时规则选择的准确性。实验结果表明,该方法可以有效地改善日英统计机器翻译的句法结构调序和词汇翻译,提升被动语态和可能语态句子的翻译质量。

关键词：被动语态可能语态统计机器翻译最大熵模型

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基于多形态学成分分析的图像融合

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同济大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 10-17页

作者：马晓乐王志海胡绍海北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

将多尺度分解与稀疏表示相结合,提出了一种基于多形态学成分分析(MCA)的图像融合算法。采用基于联合稀疏表示(JSR)的方法融合卡通子图像中的冗余和互补信息,并利用基于方向特征的方法融合具有更多细节信息和噪声的纹理子图像。结果表明... 详细信息

将多尺度分解与稀疏表示相结合,提出了一种基于多形态学成分分析(MCA)的图像融合算法。采用基于联合稀疏表示(JSR)的方法融合卡通子图像中的冗余和互补信息,并利用基于方向特征的方法融合具有更多细节信息和噪声的纹理子图像。结果表明,提出的图像融合算法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于先进的图像融合算法。

关键词：图像融合多尺度分解形态学成分分析(MCA) 联合稀疏表示(JSR)

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