检索结果-内蒙古大学图书馆

华南理工大学学报（自然科学版） 2011年第10期39卷 90-95页

作者：苏锦钿余珊珊华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006 中山大学信息科学与技术学院广东广州510275

范畴论框架下的共归纳数据类型可以看成是某个共代数函子下的终结共代数中的载体,针对该特点,结合范畴论给出程序语言中共归纳数据类型的共代数描述,并根据终结共代数的终结性给出相应的共递归操作的定义及其共代数计算定律;同时,利用... 详细信息

范畴论框架下的共归纳数据类型可以看成是某个共代数函子下的终结共代数中的载体,针对该特点,结合范畴论给出程序语言中共归纳数据类型的共代数描述,并根据终结共代数的终结性给出相应的共递归操作的定义及其共代数计算定律;同时,利用双函子及类型函子对参数化共归纳数据类型进行抽象描述,并结合自然转换给出类型函子上的单元和融合等计算定律,证明这些计算定律可用于简化共递归数据类型上的计算,从而提高程序语言对数据类型的动态行为描述能力.

关键词：范畴论共归纳数据类型共递归终结共代数

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范畴数据类型上的子类型

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华南理工大学学报（自然科学版） 2013年第9期41卷 58-64页

作者：苏锦钿余珊珊华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006 中山大学信息科学与技术学院广东广州510275

为探讨包含构造操作和观察操作的范畴数据类型上的子类型关系及性质,将双代数作为范畴数据类型上构造操作和观察操作的统一数学描述,分析了归纳数据类型上代数子类型和共归纳数据类型上共代数子类型的范畴论定义及其语义,给出了双代数... 详细信息

为探讨包含构造操作和观察操作的范畴数据类型上的子类型关系及性质,将双代数作为范畴数据类型上构造操作和观察操作的统一数学描述,分析了归纳数据类型上代数子类型和共归纳数据类型上共代数子类型的范畴论定义及其语义,给出了双代数结构中代数子类型和共代数子类型的范畴论定义及其语义解释,从而将代数子类型和共代数子类型的研究扩展到双代数上.

关键词：代数共代数双代数范畴数据类型子类型

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广义共迭代及其计算律

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华南理工大学学报（自然科学版） 2012年第9期40卷 62-68页

作者：苏锦钿余珊珊华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006 中山大学信息科学与技术学院广东广州510275

针对函数式编程中的共归纳数据类型上的各种共递归操作缺乏统一描述的问题,利用Monads及其与共代数函子之间的分配律给出了共归纳数据类型上的一种广义共迭代定义——gunfold,证明了gunfold可以为共迭代、原始共递归和Course-of-Value... 详细信息

针对函数式编程中的共归纳数据类型上的各种共递归操作缺乏统一描述的问题,利用Monads及其与共代数函子之间的分配律给出了共归纳数据类型上的一种广义共迭代定义——gunfold,证明了gunfold可以为共迭代、原始共递归和Course-of-Value共迭代提供一种统一和抽象的描述.在此基础上进一步从范畴论的角度分析了gunfold上的各种性质和计算律.

关键词：函数式编程共归纳数据类型终结共代数共递归 Monads 范畴论

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基于语义聚类的协作推荐攻击检测模型

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计算机应用 2009年第5期29卷 1312-1315,1320页

作者：陈健区庆勇郑宇欣李东华南理工大学软件学院广州510006 华南理工大学计算机科学与技术学院广州510006

协作过滤推荐模型目前已被广泛应用于电子商务等环境。由于其对用户偏好数据敏感,因此攻击者可以通过注入伪造的用户偏好数据来影响推荐系统的预测。提出了一个基于语义聚类的协作过滤攻击检测模型,从分析项目的语义入手,针对攻击数据... 详细信息

协作过滤推荐模型目前已被广泛应用于电子商务等环境。由于其对用户偏好数据敏感,因此攻击者可以通过注入伪造的用户偏好数据来影响推荐系统的预测。提出了一个基于语义聚类的协作过滤攻击检测模型,从分析项目的语义入手,针对攻击数据中的随机性,通过分析用户兴趣的组合来评判用户偏好数据的真实与否。大量的实验证明,该模型能有效地检测协作过滤推荐中的注入攻击,从而大大提高了推荐系统的鲁棒性和可靠性。

关键词：协作过滤推荐系统攻击模型语义聚类

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基于扫描跟踪元的快速碰撞检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2008年第11期20卷 1417-1424页

作者：徐芝琦陈志杨叶修梓张三元华南理工大学广播广东省网络重点实验室浙江工业大学软件学院浙江大学计算机科学与技术学院

针对扫描实体在碰撞检测中的应用,提出一种基于扫描跟踪元的快速碰撞检测算法.首先根据运动模型上的采样点构造扫描元曲线群;然后沿着运动路径建立截平面,通过截平面与扫描元曲线群的交点构建特殊平面网格,提取出该平面网格的外轮廓顶点... 详细信息

针对扫描实体在碰撞检测中的应用,提出一种基于扫描跟踪元的快速碰撞检测算法.首先根据运动模型上的采样点构造扫描元曲线群;然后沿着运动路径建立截平面,通过截平面与扫描元曲线群的交点构建特殊平面网格,提取出该平面网格的外轮廓顶点集;最后通过外轮廓点集构造扫描跟踪元.通过扫描跟踪元与环境的相交性检测,能快速、有效地检测出碰撞区域和碰撞时间.实验结果表明,该算法能在保证高精度检测的前提下有效地减少计算量,提高工作效率,因而具有较高的应用价值.

关键词：扫描实体扫描跟踪元碰撞检测

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度分布为正态分布的复杂网络度序列长度的研究与分析

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华南理工大学学报（自然科学版） 2018年第1期46卷 139-144页

作者：张占英肖文俊赖正文李梅生华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510640 佛山科学技术学院数学与大数据学院广东佛山528000 华南理工大学软件学院广东广州510006

度分布是复杂网络模型的重要特征.针对度分布符合指数分布、幂律分布和扩展幂律分布的复杂网络模型,笔者所在课题组前期的研究结果表明节点度序列(1≤k_1<k_2<…<k_l)长度l是log_2N级别的(N为网络节点数);在前期研究所得结论... 详细信息

度分布是复杂网络模型的重要特征.针对度分布符合指数分布、幂律分布和扩展幂律分布的复杂网络模型,笔者所在课题组前期的研究结果表明节点度序列(1≤k_1

关键词：复杂网络度分布节点度序列幂律分布指数分布正态分布

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基于小世界理论的DSR路由协议的改造

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计算机工程 2005年第18期31卷 102-104页

作者：李勇李伟赵维佺华南理工大学电子信息学院广州510641 东莞理工学院计算机科学与技术系东莞523106

对动态源路由协议进行了分析,认为DSR协议中路由发现过程使用了泛洪方法,造成了时间的延迟和带宽的浪费,也不符合网络的本质规律,进而提出利用计算机网络的小世界特性对DSR的路由发现过程进行改造,并用NS2进行仿真,证明了该想法。

关键词： Ad-hoc网络路由算法优化小世界

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基于广义特征值和核函数的非线性盲分离算法

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系统工程与电子技术 2006年第10期28卷 1490-1493页

作者：高鹰姚振坚李朝晖谢胜利广州大学信息学院计算机科学与技术系广东广州510006 华南理工大学电子与信息学院广东广州510641

在给出了一种基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法的基础上,结合核特征空间而给出了一种非线性混合信号盲分离算法。该算法首先将混合信号映射到高维核特征空间,同时构造该核特征空间的一组正交基。其次,通过这组正交基将高维... 详细信息

在给出了一种基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法的基础上,结合核特征空间而给出了一种非线性混合信号盲分离算法。该算法首先将混合信号映射到高维核特征空间,同时构造该核特征空间的一组正交基。其次,通过这组正交基将高维核特征空间的信号映射到参数空间,从而把非线性混合信号盲分离问题转化为参数空间的线性混合信号盲分离问题。在参数空间中,应用基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法对信号进行分离。该算法具有闭解形式,计算简单,收敛精度较高,稳定性好。仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能。

关键词：广义特征值分解核特征空间盲信号分离非线性混舍

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基于特征分布的半监督分类

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北京工业大学学报 2012年第1期38卷 75-80页

作者：文翰肖南峰华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 佛山科学技术学院理学院广东佛山528000

为了避免倾向于高频词的信息增益(information gain,IG)方法忽略各类别间的相似性特点,提出了一种基于特征分布的选择方法对IG进行修正,使真正拥有高类别区分信息的特征项被保留.同时,对最大期望值(expectation maximization,EM)算法的... 详细信息

为了避免倾向于高频词的信息增益(information gain,IG)方法忽略各类别间的相似性特点,提出了一种基于特征分布的选择方法对IG进行修正,使真正拥有高类别区分信息的特征项被保留.同时,对最大期望值(expectation maximization,EM)算法的效率低下问题加以改进,将拥有较高后验类别概率的未标注文档逐步从未标注文档集转至已标注文档集,有效减少算法迭代次数.测试结果表明,基于特征分布的半监督学习方法在Reuter-21578和***两个不同特点的数据集上都取得了较好的分类效果和性能.

关键词：半监督分类特征分布类相似性

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基于样本选取的决策树改进算法

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西南交通大学学报 2009年第5期44卷 643-647页

作者：冯少荣肖文俊厦门大学信息科学与技术学院福建厦门361005 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510640

为提高决策树分类算法的精度,通过比较几种经典的决策树分类算法,提出了基于样本选取的改进的决策树分类算法.改进算法基于决策树精度与样本的相关性较大以及决策树只能得到局部最优解的事实,通过反复迭代寻找较优样本,从而在不改变决... 详细信息

为提高决策树分类算法的精度,通过比较几种经典的决策树分类算法,提出了基于样本选取的改进的决策树分类算法.改进算法基于决策树精度与样本的相关性较大以及决策树只能得到局部最优解的事实,通过反复迭代寻找较优样本,从而在不改变决策树分类算法的前提下,得到较好的决策树分类算法.该算法不针对某个决策树,只利用输入和输出的反馈信息进行迭代,因此通用性较好.实验证明,该改进算法与ID3,C4.5算法平均错误率的比值约为0.82∶1.22∶0.92.

关键词：决策树样本选取 ID3算法熵分类

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