检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2008年第9期45卷 1470-1476页

作者：石川史忠植王茂光北京邮电大学北京市智能软件与多媒体重点实验室北京100876 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

如何在线找到正确的子目标是基于option的分层强化学习的关键问题.通过分析学习主体在子目标处的动作,发现了子目标的有效动作受限的特性,进而将寻找子目标的问题转化为寻找路径中最匹配的动作受限状态.针对网格学习环境,提出了单向值... 详细信息

如何在线找到正确的子目标是基于option的分层强化学习的关键问题.通过分析学习主体在子目标处的动作,发现了子目标的有效动作受限的特性,进而将寻找子目标的问题转化为寻找路径中最匹配的动作受限状态.针对网格学习环境,提出了单向值方法表示子目标的有效动作受限特性和基于此方法的option自动发现算法.实验表明,基于单向值方法产生的option能够显著加快Q学习算法,也进一步分析了option产生的时机和大小对Q学习算法性能的影响.

关键词：强化学习分层强化学习 option 子目标路径匹配

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基于结构码的安全数字水印方案

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武汉大学学报（信息科学版） 2008年第10期33卷 1070-1072页

作者：郝彦军王丽娜张焕国武汉大学计算机学院武汉市430079 广东工业大学计算机学院广州市510090 武汉大学空天信息安全及可信计算教育部重点实验室武汉市430079 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉市430072

对数字水印模型进行研究,提出了数字水印系统是一个证明系统。指出了有效、公平的数字水印系统的出错概率应满足的条件。利用码的结构性实现了数字水印系统分析,指出该方案具有很强的健壮性,可以通过使用扩展TPM技术来增强该方案的安全性。

关键词：数字水印盲检测结构码信息安全

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基于非参数信念传播的可行C-空间关节人手跟踪方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2008年第4期20卷 476-481页

作者：刘棠丽吴心筱梁玮贾云得北京理工大学计算机科学技术学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

采用三维人手图模型描述了人手结构、运动学、动力学及自遮挡特性,将人手高维(27维)跟踪问题转为并行跟踪16个6维变量的问题,降低了计算复杂度.在非参数信念传播过程中嵌入连续自适应均值漂移方法得到可行C-空间,在该空间中传递消息以... 详细信息

采用三维人手图模型描述了人手结构、运动学、动力学及自遮挡特性,将人手高维(27维)跟踪问题转为并行跟踪16个6维变量的问题,降低了计算复杂度.在非参数信念传播过程中嵌入连续自适应均值漂移方法得到可行C-空间,在该空间中传递消息以提高跟踪效率.实验结果表明,该方法在人手发生自遮挡的情况下,能快速、鲁棒地跟踪关节人手.

关键词：关节人手跟踪图模型非参数信念传播

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基于最大-最小相似度学习方法的文本提取

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软件学报 2008年第3期19卷 621-629页

作者：付慧刘峡壁贾云得北京理工大学计算机科学与技术学院智能信息技术北京市重点实验室

应用最大-最小相似度(maximum-minimum similarity,简称MMS)学习方法,对基于高斯混合模型的文本区域提取方法中的有关参数进行优化.该学习方法通过最大化正样本相似度和最小化反样本相似度获得最佳分类能力.根据这种判别学习思想,建立... 详细信息

应用最大-最小相似度(maximum-minimum similarity,简称MMS)学习方法,对基于高斯混合模型的文本区域提取方法中的有关参数进行优化.该学习方法通过最大化正样本相似度和最小化反样本相似度获得最佳分类能力.根据这种判别学习思想,建立了相应的目标函数,并利用最速梯度下降法寻找目标函数最小值,以得到文本区域提取方法的最优参数集合.文本区域提取实验结果表明:在用期望最大化(expectation maximization,简称EM)算法获得参数的极大似然估计值后,使用最大-最小相似度学习方法,使文本提取综合性能明显提高,开放实验的召回率和准确率分别达到98.55%和93.56%.在实验中,最大-最小相似度学习方法的表现还优于常用的判别学习方法——最小分类错误(minimum classification error,简称MCE)学习方法.

关键词：文本提取高斯混合模型判别学习最大-最小相似度学习最小分类错误学习

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一种基于信任理论的路由安全接入与选路模型

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武汉大学学报（信息科学版） 2008年第10期33卷 999-1002页

作者：王丽娜赵磊郭迟方喆君武汉大学计算机学院武汉市430079 武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉市430079

将信任理论引入到路由网络,综合路由实体的安全接入与可靠路由,提出了一种路由模型。该模型以静态可信接入为出发点,通过对路由实体之间的交互行为进行分析,参照复杂网络理论,评估路由实体的接入所带来的网络安全风险及网络增益,对信任... 详细信息

将信任理论引入到路由网络,综合路由实体的安全接入与可靠路由,提出了一种路由模型。该模型以静态可信接入为出发点,通过对路由实体之间的交互行为进行分析,参照复杂网络理论,评估路由实体的接入所带来的网络安全风险及网络增益,对信任关系进行量化,进一步提出了信任度的可靠洪泛算法。同时,提出了一种基于最小信任路由熵的路由算法。该算法能够有效规避信任度低的路由节点,同时兼顾了路由效率。

关键词：可信网络路由协议安全信任路由熵

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结合位点进化距离与支持向量机的蛋白质分类方法

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计算机学报 2008年第1期31卷 43-50页

作者：李玉岗张法刘志勇北京理工大学计算机科学技术学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081 中国科学院计算技术研究所北京100080

生物信息学的一个关键的研究课题是理解细胞的分子机制,这依赖于对基因所决定的每一条蛋白质的含义或者功能的理解.一般通过与一条或多条功能已知的蛋白质的相似性比较来推测未知蛋白质的功能,其中,基于支持向量机的一些算法取得了很好... 详细信息

生物信息学的一个关键的研究课题是理解细胞的分子机制,这依赖于对基因所决定的每一条蛋白质的含义或者功能的理解.一般通过与一条或多条功能已知的蛋白质的相似性比较来推测未知蛋白质的功能,其中,基于支持向量机的一些算法取得了很好的成果.SVM-pairwise算法是当前最好的基于支持向量机的算法中的一个,该方法利用两条序列的相似性来将蛋白质序列转化为固定长度的向量.文中提出了一种新的利用支持向量机算法对蛋白质序列进行分类的方法,这种方法使用位点进化距离代替两条序列的比对得分,该方法比SVM-pairwise有着显著的改善,在蛋白质结构分类数据库(SCOP)上进行的实验表明,该方法具有比SVM-pairwise更好的分类性能.

关键词：生物信息学内核位点进化距离支持向量机蛋白质结构分类数据库

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数据流中概念漂移检测的集成分类器设计

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计算机应用研究 2008年第1期25卷 164-167页

作者：孙岳毛国君刘旭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

提出了一种称为ICEA(incremental classification ensemble algorithm)的数据流挖掘算法。它利用集成分类器综合技术,实现了数据流中概念漂移的增量式检测和挖掘。实验结果表明,ICEA在处理数据流的快速概念漂移上表现出很高的精确度和... 详细信息

提出了一种称为ICEA(incremental classification ensemble algorithm)的数据流挖掘算法。它利用集成分类器综合技术,实现了数据流中概念漂移的增量式检测和挖掘。实验结果表明,ICEA在处理数据流的快速概念漂移上表现出很高的精确度和较好的时间效率。

关键词：数据挖掘数据流概念漂移

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基于结构化对等网的分布式资源发现方法

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计算机工程 2008年第2期34卷 147-150页

作者：张龙李巍李云春北京航空航天大学计算机学院网络技术北京市重点实验室北京100083

为了解决大型分布式系统由集中管理导致的扩展性和鲁棒性差的问题,利用改进的结构化对等网组织分布式计算资源,将逻辑空间中的节点分为主机节点和资源节点,分别采取相容性Hash和位置保留Hash与对等网逻辑空间匹配,以满足资源信息的范围... 详细信息

为了解决大型分布式系统由集中管理导致的扩展性和鲁棒性差的问题,利用改进的结构化对等网组织分布式计算资源,将逻辑空间中的节点分为主机节点和资源节点,分别采取相容性Hash和位置保留Hash与对等网逻辑空间匹配,以满足资源信息的范围查询。

关键词：对等网 DHT算法资源发现相容性Hash 位置保留Hash

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网络流量分类与应用识别的研究

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计算机应用研究 2008年第5期25卷 1492-1495页

作者：刘颖秋李巍李云春北京航空航天大学计算机学院北京市网络技术重点实验室北京100083

首先介绍了网络流量分析的不同层次及机器学习领域的相关知识,分析了采用端口号映射及有效负载分析的方法进行流量分类与应用识别存在的问题;然后从网络流量的统计特征出发,重点介绍了机器学习中聚类和分类的方法在流量分类的应用和问题... 详细信息

首先介绍了网络流量分析的不同层次及机器学习领域的相关知识,分析了采用端口号映射及有效负载分析的方法进行流量分类与应用识别存在的问题;然后从网络流量的统计特征出发,重点介绍了机器学习中聚类和分类的方法在流量分类的应用和问题;最后基于聚类和分类在流量分类中的效用,指出了未来的研究趋势。

关键词：流量分类应用识别机器学习无监督聚类有监督分类

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基于GPU的加权Voronoi图计算

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系统仿真学报 2008年第S1期20卷 29-32页

作者：徐振华孔德慧肖小芳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

Voronoi图描述了一种对空间按照欧式距离进行的划分,是关于空间邻近关系的一种基础数据结构,在图像处理、城市规划以及地理信息系统等应用中有着重要的地位。顶点加权Voronoi图是Voronoi图的一种扩展,有着更为广泛的应用,但由于其实现... 详细信息

Voronoi图描述了一种对空间按照欧式距离进行的划分,是关于空间邻近关系的一种基础数据结构,在图像处理、城市规划以及地理信息系统等应用中有着重要的地位。顶点加权Voronoi图是Voronoi图的一种扩展,有着更为广泛的应用,但由于其实现的复杂性,相关算法一直比较少。为此,提出了一种基于GPU的加速算法。该算法利用GPU的高效计算特性,能够实时地生成离散的加权Voronoi图。与现有的算法相比,该方法易于实现,同时实验显示算法具有更好的计算性能。

关键词：欧式距离 Voronoi图 GPU 顶点加权

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