检索结果-内蒙古大学图书馆

北京大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 68-74页

作者：王雅松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

以汉语为研究对象,提出构建大规模高质量汉语复述平行语料的方法。基于翻译引擎进行复述数据增强,将英语复述平行语料迁移到汉语中,同时人工构建汉语复述评测数据集。基于构建的汉语复述数据,在复述识别和自然语言推理任务中验证复述数... 详细信息

以汉语为研究对象,提出构建大规模高质量汉语复述平行语料的方法。基于翻译引擎进行复述数据增强,将英语复述平行语料迁移到汉语中,同时人工构建汉语复述评测数据集。基于构建的汉语复述数据,在复述识别和自然语言推理任务中验证复述数据构建及其应用方法的有效性。首先基于复述语料生成复述识别数据集,预训练基于注意力机制的神经网络句子匹配模型,训练模型捕获复述信息,然后将预训练的模型用于自然语言推理任务,改进其性能。在自然语言推理公开数据集上的评测结果表明,所构建的复述语料可有效地应用在复述识别任务中,模型可以学习复述知识。应用在自然语言推理任务中时,复述知识能有效地提升自然语言推理模型的精度,从而验证了复述知识对下游语义理解任务的有效性。所提出的复述语料构建方法不依赖语种,可为其他语言和领域提供更多的训练数据,生成高质量的复述数据,改进其他任务的性能。

关键词：复述语料构建数据增强迁移学习复述识别自然语言推理

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为注意机制提供有效输入的模拟初级视皮层的编码模型

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科学通报 2012年第30期57卷 2330-2340页

作者：邹琪王哲罗四维黄雅平田媚北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

当前的研究普遍认为初级视皮层神经元编码了自底向上的显著图,从而为选择性注意机制从复杂的场景中迅速分辨出显著目标提供了有效的输入.然而,对初级视皮层编码方式如何影响注意模型的显著性检测能力仍不清楚.为此,探讨了有利于自底向... 详细信息

当前的研究普遍认为初级视皮层神经元编码了自底向上的显著图,从而为选择性注意机制从复杂的场景中迅速分辨出显著目标提供了有效的输入.然而,对初级视皮层编码方式如何影响注意模型的显著性检测能力仍不清楚.为此,探讨了有利于自底向上的注意机制的信息处理的编码方式.构造了满足神经生物学约束的模拟初级视皮层的编码模型,通过改变编码模型的约束条件,在认知心理学的实验图像和自然图像集上进行测试,比较不同编码方式对注意模型的显著性检测的影响.几类实验的统计结果表明:对不变特征的编码和超完备基的表征更有利于自底向上的注意机制的显著性检测.

关键词：注意机制初级视皮层编码显著性检测不变特征超完备基

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基于共享知识模型的跨领域推荐算法

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电子学报 2018年第8期46卷 1947-1953页

作者：李林峰刘真魏港明任爽葛梦凡北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

互联网的普及使得大量信息不断累积,推荐系统作为解决信息过载的有效手段,能够帮助人们迅速准确地筛选出感兴趣的内容.但是由于用户项目评分数据过于稀疏,新用户或新商品存在"冷启动"问题,使得传统的推荐算法计算复杂性过高... 详细信息

互联网的普及使得大量信息不断累积,推荐系统作为解决信息过载的有效手段,能够帮助人们迅速准确地筛选出感兴趣的内容.但是由于用户项目评分数据过于稀疏,新用户或新商品存在"冷启动"问题,使得传统的推荐算法计算复杂性过高、准确性较低.考虑到用户会在互联网不同领域使用各类应用,在不同领域积累了大量行为数据和评价信息.而从用户群体的角度来说,在不同领域间存在着用户群体的偏好相似性,因此如果通过在不同领域中共享代表偏好的知识模型,将有助于提升在新领域推荐的准确性,解决冷启动问题.本文提出了基于共享知识模型的跨领域推荐算法SKP(Sharing Knowledge Pattern),通过对各个领域中用户-项目的评分矩阵分解,得到用户的潜在特征矩阵和项目的潜在特征矩阵,对用户和项目的潜在特征分别聚类,得到了用户分组对项目分组的评分知识模型,最终利用目标领域的个性知识模型和各个领域的共性知识模型来得出推荐结果.本文对三个不同领域的数据集进行了分析和划分,并在物理集群环境下进行了实验.结果表明,通过利用数据稠密的辅助领域数据,本文提出的SKP算法与已有的单领域算法、跨领域算法相比,具有更高的准确率和更低的RMSE值.

关键词：跨领域推荐算法冷启动潜在因子知识模型

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特征加权支持向量机

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电子与信息学报 2009年第3期31卷 514-518页

作者：汪廷华田盛丰黄厚宽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

该文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特征重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于特征加权的支持向量机方法,即特征加权支持向量机(FWSVM)。该方法首先利用信息增益计算各个特征对... 详细信息

该文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特征重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于特征加权的支持向量机方法,即特征加权支持向量机(FWSVM)。该方法首先利用信息增益计算各个特征对分类任务的重要度,然后用获得的特征重要度对核函数中的内积和欧氏距离进行加权计算,从而避免了核函数的计算被一些弱相关或不相关的特征所支配。理论分析和数值实验的结果都表明,该方法比传统的SVM具有更好的鲁棒性和分类能力。

关键词：支持向量机特征加权信息增益机器学习

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连接池在个性化信息服务系统中的应用

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计算机工程 2005年第19期31卷 87-88,107页

作者：刘海燕李伟生北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在基于Java的个性化信息服务系统中,需要经常访问数据库。但是频繁地建立、关闭连接严重影响了系统的性能,导致数据库访问性能瓶颈问题。该系统通过使用连接池,设计相应的配置、分配和释放策略解决了该问题,避免了频繁的数据库访问造成... 详细信息

在基于Java的个性化信息服务系统中,需要经常访问数据库。但是频繁地建立、关闭连接严重影响了系统的性能,导致数据库访问性能瓶颈问题。该系统通过使用连接池,设计相应的配置、分配和释放策略解决了该问题,避免了频繁的数据库访问造成的巨大开销,实现了数据库的连接复用,保证了数据库访问的高效安全性,是该系统实现个性化的必要条件。

关键词：个性化连接池数据库 Java

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两种简化标准Marching Cubes算法拓扑构形的方法

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系统仿真学报 2006年第z1期18卷 336-339页

作者：崔世华刘杰北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

通过沿插值边移动等值点,提出了两种方法来简化标准MarchingCubes算法的拓扑构形。其一是将等值点移动到高于阈值的立方体顶点位置,其二是将等值点移动到低于阈值的立方体顶点位置。结果发现,这两种移动方式均可简化等值面的拓扑构形,... 详细信息

通过沿插值边移动等值点,提出了两种方法来简化标准MarchingCubes算法的拓扑构形。其一是将等值点移动到高于阈值的立方体顶点位置,其二是将等值点移动到低于阈值的立方体顶点位置。结果发现,这两种移动方式均可简化等值面的拓扑构形,明显减少重建三角片的数量,避免对等值点位置和法向量的插值计算,显著缩短重建时间。由于等值点的移动量不超过体素立方体的1个边长,这对于高分辨率图像数据集是可以忽略的。

关键词： Marching Cubes 表面重建等值面三角片

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TCP/IP通信的监听与阻断

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计算机工程 2006年第21期32卷 119-120,123页

作者：朱平贾卓生北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

研究TCP/IP网络的监听,“三次握手”建立连接的过程,以及拆断TCP“三次握手”的方法。以RedHat 9.0(Linux)、Windows 2000Server、Windows XP Professional、Windows XP Home、Windows 2003为主要操作系统的北京交通大学校园网某网段为... 详细信息

研究TCP/IP网络的监听,“三次握手”建立连接的过程,以及拆断TCP“三次握手”的方法。以RedHat 9.0(Linux)、Windows 2000Server、Windows XP Professional、Windows XP Home、Windows 2003为主要操作系统的北京交通大学校园网某网段为实验环境,分别在RedHat 9.0和Windows XP下用C和VC++6.0编程实现对网段内主机TCP/IP通信的监听;在监听到非法内容时,对非法通信的阻断。结果表明现在应用的“TCP/IP协议”无法做到“三次握手”的安全性,在TCP建立连接的过程中无法检测第三方的破坏行为,同时也可以利用这一点更好地管理局域网络。

关键词：三次握手阻断 TCP/IP 监听

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基于知识聚合和迁移的跨领域推荐算法

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电子学报 2020年第10期48卷 1928-1932页

作者：刘真田靖玉苑宝鑫孙永奇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

传统的推荐算法受限于单领域中用户和项目的稀疏关系,也存在用户冷启动等问题.跨领域推荐能够通过学习辅助领域的知识去丰富目标领域的稀疏数据以提高推荐准确率.本文提出了一种知识聚合和迁移相结合的跨领域推荐算法ATCF.与已有算法不... 详细信息

传统的推荐算法受限于单领域中用户和项目的稀疏关系,也存在用户冷启动等问题.跨领域推荐能够通过学习辅助领域的知识去丰富目标领域的稀疏数据以提高推荐准确率.本文提出了一种知识聚合和迁移相结合的跨领域推荐算法ATCF.与已有算法不同,在对共性知识和个性知识的表示学习中,ATCF均充分融合了辅助域和目标域的知识,通过基于矩阵分解的两级矩阵拼接和两次矩阵填充,得到在群集矩阵及评分矩阵上的共性知识表示;通过知识迁移,构建了重叠用户和非重叠用户的个性知识表示,有效避免了负迁移.在两个跨领域数据集上开展的实验表明,ATCF算法与已有单领域和跨领域推荐算法相比RMSE降低了3%~7%,准确率召回率增加了8%~15%.

关键词：跨领域推荐矩阵分解迁移学习知识聚合

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MIMO系统中一种基于邻域的有限反馈方法

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系统工程与电子技术 2010年第7期32卷 1373-1376页

作者：吴敏沈超裘正定北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对时间相干信道下多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)波束赋形系统提出了一种基于邻域的有限反馈方法。该方法利用相邻帧波束赋形码字间的相关性,将前一帧波束赋形码字的邻域内码字组成当前帧的新码本,从而降低反馈... 详细信息

针对时间相干信道下多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)波束赋形系统提出了一种基于邻域的有限反馈方法。该方法利用相邻帧波束赋形码字间的相关性,将前一帧波束赋形码字的邻域内码字组成当前帧的新码本,从而降低反馈比特数,并给出周期性反馈和自适应反馈两种方案。仿真结果表明所提方案相比普通反馈方法能有效降低反馈速率,周期性反馈能显著降低反馈量但有一定的性能损失,自适应反馈能适当降低反馈量且没有任何性能损失。

关键词：波束赋形有限反馈时间相干自适应反馈

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移动支持协议可伸缩性研究

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哈尔滨工业大学学报 2006年第10期38卷 1732-1735页

作者：赵阿群北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为对移动支持协议的可伸缩性进行研究,提出一个合适的网络模型,在此网络模型的基础上采用理论分析的方法分析使用各移动支持协议时关键节点的处理负担,并通过数值仿真的方法对只使用移动IP协议和引入层次移动时HA的处理负担以及采用M IP... 详细信息

为对移动支持协议的可伸缩性进行研究,提出一个合适的网络模型,在此网络模型的基础上采用理论分析的方法分析使用各移动支持协议时关键节点的处理负担,并通过数值仿真的方法对只使用移动IP协议和引入层次移动时HA的处理负担以及采用M IP-RR、C IP和HAWAII等不同的微移动协议时GW的处理负担进行比较.结果表明,引入层次移动与只使用移动IP相比减少了HA的处理负担,增加了协议的可伸缩性;在不同的微移动协议中,使用显式删除旧路径的路径维护策略与频繁发送周期性的刷新报文相比具有较大的可伸缩性;使用路径更新报文发送到交叉MRA的路径更新方法与路径更新报文发送到GW相比具有较大的可伸缩性.

关键词：移动支持协议可伸缩性处理负担层次移动

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