检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2009年第4期46卷 644-654页

作者：冀俊忠黄振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北京100124

针对蚁群算法在求解大规模多维背包问题时存在的迭代次数过多、精度不高的不足,提出一种新的高性能的蚁群求解算法.算法将信息素更新和随机搜索机制的改进相融合.首先,基于对较优解的偏爱,采用Top-k策略从每次迭代的k个解中挖掘出对象... 详细信息

针对蚁群算法在求解大规模多维背包问题时存在的迭代次数过多、精度不高的不足,提出一种新的高性能的蚁群求解算法.算法将信息素更新和随机搜索机制的改进相融合.首先,基于对较优解的偏爱,采用Top-k策略从每次迭代的k个解中挖掘出对象间的关联距离;其次,以对象为信源借助关联距离建立信息素的扩散模型,通过信息素扩散的耦合补偿,强化了蚂蚁间的协作和交流;最后,利用一种简单的变异策略对迭代的结果进行优化.在通用数据集上的大量实验表明:与最新的蚁群算法相比,新算法不仅能获得更好的最优解,而且收敛速度有显著的提高.

关键词：多维背包问题蚁群算法关联距离扩散模型变异策略

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基于I-B&B-MDL的贝叶斯网结构学习改进算法

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北京工业大学学报 2006年第5期32卷 436-441页

作者：冀俊忠阎静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北京100022

针对I-B&B-MDL算法的不足,提出了2点改进:一是仅利用0阶和部分1阶测试确定网络侯选连接图,在有效限制搜索空间的同时,减少了独立性测试及对数据库的扫描次数;二是利用互信息的启发性知识作为侯选父母节点排序,加大了B&B搜索树... 详细信息

针对I-B&B-MDL算法的不足,提出了2点改进:一是仅利用0阶和部分1阶测试确定网络侯选连接图,在有效限制搜索空间的同时,减少了独立性测试及对数据库的扫描次数;二是利用互信息的启发性知识作为侯选父母节点排序,加大了B&B搜索树的截断,加速了搜索过程．在通用数据集上的实验结果表明,在保证学习精度的前提下,算法整体的时间性能比原算法有较大的改进．

关键词：数据挖掘知识表示贝叶斯网络条件独立测试最小描述长度评分

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语音同步的可视语音合成技术研究

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北京工业大学学报 2005年第6期31卷 656-661页

作者：贾熹滨尹宝才李敬华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京100022

为了提出一种真实感较强的可视语音合成方案,对目前国内外主流研究方法进行了探讨．在基于对可视语音合成问题分析的基础上,提出了可视语音合成系统研究方法中首先要解决的2个问题:视觉语音特征模型的构建和声视频映射模型的构建．分析... 详细信息

为了提出一种真实感较强的可视语音合成方案,对目前国内外主流研究方法进行了探讨．在基于对可视语音合成问题分析的基础上,提出了可视语音合成系统研究方法中首先要解决的2个问题:视觉语音特征模型的构建和声视频映射模型的构建．分析了目前国内外研究方法的主要解决方案,提出了在未来研究中本系统将采用的系统框架和重点研究内容．

关键词：语音动画声视频映射特征定位人脸建模

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英汉翻译模板的标准化方案及其应用

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中文信息学报 2006年第B03期20卷 41-46页

作者：李玉鑑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京100022

在机器翻译系统中，模板可以作为一种知识表示的方法，其规模的大小和组织的策略将极大地影响系统的整体性能。本文对英汉翻译模板的标准化问题进行了探讨，提出了一个初步方案，并将其应用于英汉翻译系统的设计与实现中，取得了初步的... 详细信息

在机器翻译系统中，模板可以作为一种知识表示的方法，其规模的大小和组织的策略将极大地影响系统的整体性能。本文对英汉翻译模板的标准化问题进行了探讨，提出了一个初步方案，并将其应用于英汉翻译系统的设计与实现中，取得了初步的成功，验证了该方案的可行性，从而为在大规模模板库的基础上开发高质量的英汉翻译系统提供了可能性。在2005年举行的863评测中，本文开发的英汉翻译系统达到的水平：对话翻译人工评测忠实度和流利度分别为73．62和68．16，篇章翻译人工评测忠实度和流利度分别为41．16和31.45．

关键词：机器翻译翻译模板标准化

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基于蚁群优化的DBN转移网络结构学习算法

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计算机工程 2009年第22期35卷 191-193页

作者：胡仁兵冀俊忠张鸿勋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北京100124

针对动态贝叶斯转移网络的特点,以I-ACO-B为基础,提出基于蚁群优化的分步构建转移网络的结构学习算法ACO-DBN-2S。算法将转移网络的结构学习分为时间片之间和时间片内2个步骤进行,通过改进隔代优化策略,减少无效优化次数。标准数据集下... 详细信息

针对动态贝叶斯转移网络的特点,以I-ACO-B为基础,提出基于蚁群优化的分步构建转移网络的结构学习算法ACO-DBN-2S。算法将转移网络的结构学习分为时间片之间和时间片内2个步骤进行,通过改进隔代优化策略,减少无效优化次数。标准数据集下的大量实验结果证明,该算法能更有效地处理大规模数据,学习精度和速度有较大改进。

关键词：动态贝叶斯网络转移网络结构学习蚁群优化

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基于同义词表的异构数据库-本体映射

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计算机工程与科学 2009年第9期31卷 83-85页

作者：王立春宋丽娟李敬华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

本体是信息在语义层和知识层的描述。将现有的其它数据形式转换为本体表示将有利于实现数据共享和语义推理。目前计算机系统中的数据大多以关系数据库形式存在,因此基于关系数据库构建本体的研究具有重要意义。本文首先分析了单一数据库... 详细信息

本体是信息在语义层和知识层的描述。将现有的其它数据形式转换为本体表示将有利于实现数据共享和语义推理。目前计算机系统中的数据大多以关系数据库形式存在,因此基于关系数据库构建本体的研究具有重要意义。本文首先分析了单一数据库-本体映射问题,扩充了Ghawi规则以覆盖更多类型的数据关系,其次针对同质异构数据库-本体映射问题,进一步扩充Ghawi规则,给出了基于同义词表的异构数据库-本体映射规则集,实现了异构数据库-本体映射。

关键词：数据库-本体映射关系数据库同义词表

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特异性在目标营销中的应用

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计算机工程与应用 2006年第7期42卷 195-196,220页

作者：邱德军刘椿年黄佳进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京100022

目标营销致力于解决的问题是如何找出具有潜在市场价值的顾客,从而有效地向其推销商品。文中利用现实数据中类别不平衡的特点,通过特异性对顾客排序,从而找出具有市场价值的顾客。实验表明挖掘顾客数据的特异性将有助于解决目标营销问题... 详细信息

目标营销致力于解决的问题是如何找出具有潜在市场价值的顾客,从而有效地向其推销商品。文中利用现实数据中类别不平衡的特点,通过特异性对顾客排序,从而找出具有市场价值的顾客。实验表明挖掘顾客数据的特异性将有助于解决目标营销问题,文中采用的方法是有效的。

关键词：特异性目标营销数据挖掘

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遗传算法中自适应的比例选择策略

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计算机工程与应用 2007年第20期43卷 25-27,158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技术北京市重点实验室北京100022

基于适应度比例的选择策略是遗传算法的基本选择方法,但采用该策略易出现未成熟收敛和随机漫游现象。通过实验分析了两种现象的成因,提出采用自适应的比例选择策略来依据种群性状的改变而动态地调整选择压力,进而调整算法求精和求泛能... 详细信息

基于适应度比例的选择策略是遗传算法的基本选择方法,但采用该策略易出现未成熟收敛和随机漫游现象。通过实验分析了两种现象的成因,提出采用自适应的比例选择策略来依据种群性状的改变而动态地调整选择压力,进而调整算法求精和求泛能力的平衡。分析和对比实验证实,新的选择策略可有效克服未成熟收敛和随机漫游现象。

关键词：遗传算法自适应选择未成熟收敛随机漫游

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基于UAMRT的机器翻译方法

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计算机科学 2004年第5期31卷 172-175页

作者：李玉鉴北京工业大学计算机学院北京市多媒体与智能软件技术重点实验室北京100022

本文提出了一种新的机器翻译方法,即基于UAMRT的机器翻译。该方法的基本思想非常简单:首先设计模板匹配替换通用算法UAMRT,然后利用UAMRT匹配句子中的源语言模板,并将其替换为相应的目标语言模板,从而实现对句子的翻译。在结合句型分析... 详细信息

本文提出了一种新的机器翻译方法,即基于UAMRT的机器翻译。该方法的基本思想非常简单:首先设计模板匹配替换通用算法UAMRT,然后利用UAMRT匹配句子中的源语言模板,并将其替换为相应的目标语言模板,从而实现对句子的翻译。在结合句型分析算法和从句分析算法的基础上,利用启发式搜索机制进一步提高了句子的翻译速度和质量。速度测试表明用该方法实现的英汉翻译系统在P-IV1.7G的计算机上翻译速度每秒可以达到1300个单词左右;质量测试表明该系统的性能在开发过程中仅仅通过增加更多的模板就会变得越来越好,而且在应用时与几种商用系统相比可以达到中等水平。

关键词： UAMRT 机器翻译方法模板匹配替换通用算法句型分析从句分析启发式搜索

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基于归纳逻辑程序设计的特异规则挖掘

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北京工业大学学报 2003年第4期29卷 495-499页

作者：黄明新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北京100022

从关系数据挖掘的角度提出了挖掘特异规则的方法,该方法通过面向属性的方法来识别特异数据.借鉴Chi2算法的思想实现了特异数据的离散,并定性地描述了数据的特异程度,结合经典的归纳逻辑程序设计系统FDIL,自然地挖掘出了特异规则,突破了... 详细信息

从关系数据挖掘的角度提出了挖掘特异规则的方法,该方法通过面向属性的方法来识别特异数据.借鉴Chi2算法的思想实现了特异数据的离散,并定性地描述了数据的特异程度,结合经典的归纳逻辑程序设计系统FDIL,自然地挖掘出了特异规则,突破了传统命题级数据挖掘的框架.试验结果表明利用该方法能够发现被传统的关联规则挖掘算法所忽略的有价值的知识.

关键词：归纳逻辑程序设计关系数据挖掘特异规则

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