检索结果-内蒙古大学图书馆

北京工业大学学报 2016年第8期42卷 1182-1192页

作者：冀俊忠杨明浩杨翠翠韩跃北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

针对蚁群聚类在蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络中进行功能模块检测问题上时间性能的不足,提出一种快速的基于蚁群聚类的PPI网络功能模块检测(fast ant colony clustering for functional module detection,FACC-FMD)方法.该算法计算每个蛋白质与核心组蛋白质的相似度,根据拾起放下模型进行聚类,得到的初始聚类结果中功能模块之间相似度很小,省去了原始蚁群聚类算法中的合并和过滤操作,缩短了求解时间.同时该算法根据蛋白质的关键性对蚁群聚类中的拾起放下操作做了更严格的约束,以减少拾起放下的次数,加速了聚类的过程.在多个PPI网络上的实验表明:与原始蚁群聚类方法相比,FACC-FMD大幅度提高了时间性能,同时取得了良好的检测质量,而且与近年来的一些经典算法相比在多项性能指标上也具有一定的优势.

关键词：蛋白质相互作用网络功能模块检测蚁群聚类核心组蛋白质关键蛋白质

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基于投影归一化的字符特征提取方法

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计算机工程 2006年第2期32卷 197-199页

作者：周治紧李玉鑑北京市多媒体与智能软件技术实验室北京工业大学计算机科学与技术学院北京100022

提出了一种基于投影归一化的字符特征提取方法,该方法首先对字符图像进行横向扫描和纵向扫描生成行投影向量和列投影向量,然后通过对行投影向量和列投影向量进行维数和密度的归一化处理生成双投影归一化向量作为特征向量。聚类和识别实... 详细信息

提出了一种基于投影归一化的字符特征提取方法,该方法首先对字符图像进行横向扫描和纵向扫描生成行投影向量和列投影向量,然后通过对行投影向量和列投影向量进行维数和密度的归一化处理生成双投影归一化向量作为特征向量。聚类和识别实验表明双投影归一化向量不仅计算简单,而且对同种字体不同字号的英文字符识别可达到较好的结果。

关键词：特征提取行投影向量列投影向量归一化双投影归一化向量

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分布式β-PSML语言框架及其应用

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北京工业大学学报 2005年第4期31卷 427-433页

作者：苏依拉刘椿年北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室

为了完成在大规模、分布式环境下的问题查询,提出了分布式β-PSML语言.分布式β-PSML语言对β-PSML语言在复杂度适应性和分布式问题解决方面进行了扩展,使得它可以在语义Web上进行自动推理.另外,分布式β-PSML语言的推理可以通过结合在... 详细信息

为了完成在大规模、分布式环境下的问题查询,提出了分布式β-PSML语言.分布式β-PSML语言对β-PSML语言在复杂度适应性和分布式问题解决方面进行了扩展,使得它可以在语义Web上进行自动推理.另外,分布式β-PSML语言的推理可以通过结合在语义Web和社会网络上的全局信息源与在企业门户中的本地知识与数据库完成.实验结果表明,分布式β-PSML语言通过结合全局与本地资源推理可给出正确的结果.

关键词：问题解决标记语言网络智能语义Web

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虚拟校园漫游系统的实现

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北京工业大学学报 2006年第4期32卷 315-320页

作者：王玉田孔德慧尹宝才王文东北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室曲阜师范大学信息技术学院山东日照276826

为了弥补一般虚拟校园漫游系统的不足,采用可见性预处理技术提高场景绘制速度,利用Java与 VRML交互技术增强用户与虚拟场景的交互性．研究了上述2种关键技术,讨论了系统实现中的一些问题．在此基础上开发了北京工业大学校园漫游系统,该... 详细信息

为了弥补一般虚拟校园漫游系统的不足,采用可见性预处理技术提高场景绘制速度,利用Java与 VRML交互技术增强用户与虚拟场景的交互性．研究了上述2种关键技术,讨论了系统实现中的一些问题．在此基础上开发了北京工业大学校园漫游系统,该系统在绘制速度、真实感、稳定性和易用性等方面取得了很好的折衷．

关键词：虚拟现实 Java 虚拟现实建模语言

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一种点云混合简化算法

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计算机工程与应用 2007年第34期43卷 43-45页

作者：杜晓晖尹宝才孔德慧北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室北京100022

目前点云简化方法很多采用单一的聚类或迭代简化策略。结合两者优点,首先对点云模型进行均匀聚类然后进行迭代简化。为了将两者有效结合,将二次误差矩阵应用在整个简化过程中,简洁地传递了两个过程中的相关信息。对于有边缘的点云模型,... 详细信息

目前点云简化方法很多采用单一的聚类或迭代简化策略。结合两者优点,首先对点云模型进行均匀聚类然后进行迭代简化。为了将两者有效结合,将二次误差矩阵应用在整个简化过程中,简洁地传递了两个过程中的相关信息。对于有边缘的点云模型,给出了一个简便有效的边缘检测方法。实验表明,该方法简化质量高于聚类简化而接近迭代简化,但内存占用和简化时间却远低于迭代简化方法。

关键词：点云简化聚类迭代简化二次误差矩阵

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数据挖掘技术在DNA序列分割中的应用

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计算机应用研究 2006年第6期23卷 23-25页

作者：邱洪君毛国君罗春雨北京工业大学计算机学院北京市多媒体与智能软件重点实验室北京100022

DNA序列分割作为DNA序列分析中的一部分正受到越来越多人的关注,引入数据挖掘技术是提高DNA序列分割有效性的一个重要途径。全面综述了目前数据挖掘技术在DNA序列分割中的应用,最后指出了尚待解决的问题。

关键词：数据挖掘序列分割 DNA序列

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基于演化周期的惩罚策略

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计算机工程与应用 2003年第17期39卷 53-55页

作者：杨新武刘椿年北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室北京100022

遗传归纳逻辑程序设计(GILP)的个体编码生长现象严重影响了算法的性能和规则的可读性。但从初始种群开始添加长度惩罚项来解决个体编码生长问题时,种群会出现退化现象。而采取在演化的初期不添加惩罚项,在种群的性状有了明显改善后再添... 详细信息

遗传归纳逻辑程序设计(GILP)的个体编码生长现象严重影响了算法的性能和规则的可读性。但从初始种群开始添加长度惩罚项来解决个体编码生长问题时,种群会出现退化现象。而采取在演化的初期不添加惩罚项,在种群的性状有了明显改善后再添加惩罚的策略,既可避免种群退化,又可有效解决个体编码生长问题。

关键词：归纳逻辑程序设计遗传算法一阶规则

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基于约束的自然语言问题到OWL的语义映射方法研究

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电子学报 2007年第8期35卷 1598-1602页

作者：高明霞刘椿年北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室北京100022

OWL已经成为重要的知识表示和交换方式.OWL驱动的问答系统是比搜索引擎更具挑战性的研究.本文致力于解决为自然语言问题获取正确的OWL解释.考虑到问题理解的复杂性,影响因素的多样性,本文提出一种基于约束的语义映射方法.该方法分解问... 详细信息

OWL已经成为重要的知识表示和交换方式.OWL驱动的问答系统是比搜索引擎更具挑战性的研究.本文致力于解决为自然语言问题获取正确的OWL解释.考虑到问题理解的复杂性,影响因素的多样性,本文提出一种基于约束的语义映射方法.该方法分解问题成为变量,索引OWL知识成为变量域,抽象约束形成函数.并建立了目标函数完成问题变量在候选OWL知识库中获取合理解释的过程.该方法基于网络智能研究院知识库和问题集进行了初步评估.实验结果表明:和传统基于关键字匹配的算法比较,本文提出的方法使可解释问题比例增加了18%左右.

关键词：问答系统约束网络本体语言问题分解

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基于Boosting的市场值函数算法及其评价

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北京工业大学学报 2004年第3期30卷 369-372页

作者：刘椿年苌彩卿黄佳进欧创新北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室北京100022

发现具有潜在市场价值的客户群是直销中的一个关键问题，尽管一些标准的数据挖掘算法可以用来解决此问题，但效果并不理想．为此，采用市场值函数算法，它以信息论为基础，通过构造一个线性市场值函数来对客户进行排序，从而发现最具有... 详细信息

发现具有潜在市场价值的客户群是直销中的一个关键问题，尽管一些标准的数据挖掘算法可以用来解决此问题，但效果并不理想．为此，采用市场值函数算法，它以信息论为基础，通过构造一个线性市场值函数来对客户进行排序，从而发现最具有潜在市场价值的客户群．实验结果表明，它的评价值可达80％以上，并且具有很好的可解释性．同时，将Boosting算法应用到市场值函数算法中，用以提高市场值函数的预测效果；在3个不同的数据集上进行了实验，评价值均提高了一个百分点．

关键词： Boosting算法市场值函数 lift值直销客户群

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归纳逻辑程序设计综述

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计算机工程与应用 2003年第17期39卷 43-46,86页

作者：郑磊贾东刘椿年北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室北京100022

归纳逻辑程序设计是由机器学习与逻辑程序设计交叉所形成的一个研究领域,是机器学习的前沿研究课题。该文首先从归纳逻辑程序设计的问题背景、类型划分和搜索程序子句三个方面介绍了归纳逻辑程序设计系统的概貌;然后结合实验室的相关研... 详细信息

归纳逻辑程序设计是由机器学习与逻辑程序设计交叉所形成的一个研究领域,是机器学习的前沿研究课题。该文首先从归纳逻辑程序设计的问题背景、类型划分和搜索程序子句三个方面介绍了归纳逻辑程序设计系统的概貌;然后结合实验室的相关研究工作,回顾了归纳逻辑程序设计研究的发展;之后介绍了归纳逻辑程序设计领域中需要深入研究的若干问题,并提出了新的解决思路;最后是总结,以引起读者对归纳逻辑程序设计领域研究的进一步关注。

关键词：机器学习逻辑程序设计归纳逻辑程序设计粗糙—归纳逻辑程序设计遗传归纳逻辑程序设计约束归纳逻辑程序设计关系数据挖掘

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