检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2009年第10期32卷 2099-2106页

作者：姜远黎铭周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

Web搜索系统往往通过与用户的交互来精化查询以提高搜索性能.除文字之外,网页中还存在着大量其它模态的信息,如图像、音频和视频等.以往对于查询精化的研究很少涉及对多模态信息的利用.文中提出了一种基于半监督学习的多模态Web查询精... 详细信息

Web搜索系统往往通过与用户的交互来精化查询以提高搜索性能.除文字之外,网页中还存在着大量其它模态的信息,如图像、音频和视频等.以往对于查询精化的研究很少涉及对多模态信息的利用.文中提出了一种基于半监督学习的多模态Web查询精化方法M2S2QR,将Web查询精化转化为一个机器学习问题加以解决.首先,基于用户判断后的网页信息,分别为不同模态训练相应的学习器,然后利用未经用户判断的网页信息来提高学习器性能,最后将不同模态学习器结合起来使用.实验验证了文中方法的有效性.

关键词：机器学习半监督学习多模态信息 Web搜索查询精化

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语义制导的复杂建筑结构图三维重建技术

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计算机辅助设计与图形学学报 2004年第3期16卷 313-318页

作者：杨若瑜胡笳蔡士杰南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

借鉴人工读图时依赖结构图中蕴含的各种语义理解结构内容的机制 ,提出了基于对象形态语义。

关键词：建筑结构图三维重建计算机辅助设计语义制导 AutoCAD

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一种开放环境下的软件可靠性评估方法

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计算机学报 2010年第3期33卷 452-462页

作者：陆文徐锋吕建南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机软件研究所南京210093

目前,软件系统运行环境日益增强的开放性对原有的软件开发技术(包括软件可靠性评估方法)提出了挑战.一些基于软件测试和模拟的方法由于效率上的不足而不再适用;而另一些方法,例如基于状态的可靠性评估方法,虽然在效率上有了很大的提高,... 详细信息

目前,软件系统运行环境日益增强的开放性对原有的软件开发技术(包括软件可靠性评估方法)提出了挑战.一些基于软件测试和模拟的方法由于效率上的不足而不再适用;而另一些方法,例如基于状态的可靠性评估方法,虽然在效率上有了很大的提高,但在适用范围上又存在着不足,比如不能很好地处理含并行结构的系统.为此,在基于状态的可靠性评估方法的基础上,文中提出一种改进的可靠性评估方法,以兼顾效率和适用范围两个方面.首先介绍如何用Petri网来描述各种复杂结构的系统,接着介绍一种自底向上的可靠性计算过程,该过程能对并行结构进行分解和综合计算,高效、准确地计算出系统的可靠性.该方法还可以估算出组件对系统的重要性,从而大大地增强了可靠性评估在软件开发中的作用.

关键词：软件可靠性开放环境体系结构组件重要性

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Mogent系统的通信机制

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软件学报 2000年第8期11卷 1060-1065页

作者：陶先平冯新宇李新张冠群吕建南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机软件研究所南京210093

移动 agent技术是新型软件构件框架的基础技术之一 ,而通信机制是其重要的组成部分 .该文结合移动agent系统 Mogent(mobile agent)平台的研制 ,在分析了 agent的移动特性对通信机制的影响后 ,提出并实现了一种用于 Mogent平台的一套系... 详细信息

移动 agent技术是新型软件构件框架的基础技术之一 ,而通信机制是其重要的组成部分 .该文结合移动agent系统 Mogent(mobile agent)平台的研制 ,在分析了 agent的移动特性对通信机制的影响后 ,提出并实现了一种用于 Mogent平台的一套系统的解决方案 .该方案主要包括移动 agent命名机制、移动 agent寻址机制以及通信失效解决方法等 ,具有易于使用、效率高、可靠性好等优点 .

关键词： Mogent系统通信机制通信失效 Internet网

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Web服务组合动态演化的实例可迁移性

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计算机学报 2009年第9期32卷 1816-1831页

作者：宋巍马晓星吕建南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机软件研究所南京210093

组合网络上既有Web服务以构造新的增值服务正逐渐成为一种主流软件形态.而Web服务组合常需进行修改演化以优化服务组合的内部业务流程,适应开放的工作环境.在服务组合演化时,为让尽可能多的执行中的服务组合实例享受到新业务流程带来的... 详细信息

组合网络上既有Web服务以构造新的增值服务正逐渐成为一种主流软件形态.而Web服务组合常需进行修改演化以优化服务组合的内部业务流程,适应开放的工作环境.在服务组合演化时,为让尽可能多的执行中的服务组合实例享受到新业务流程带来的好处,应尽可能地将其动态地迁移到新流程下继续执行.同时为避免实例迁移到新流程后引发死锁等动态演化错误,需对这些迁移实例加以约束.文中提出了一个服务组合动态演化过程框架,在此框架下形式化地定义了一种新的实例可迁移性标准,并给出了相应的判定算法.与已有的可迁移性标准相比,该标准在确保不会产生动态演化错误的同时,可允许更多的实例迁移.最后,通过一个旅行代理的服务组合案例,说明了文中工作的有效性和可行性.

关键词：服务组合动态演化实例级迁移可迁移性标准 Petri网

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基于因果发现的神经网络集成方法

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软件学报 2004年第10期15卷 1479-1484页

作者：凌锦江周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

现有的神经网络集成方法主要通过扰动训练数据来产生精确且差异度较大的个体网络,从而获得较强的泛化能力.利用因果发现技术,在取样结果中找出类别属性的祖先属性,然后使用仅包含这些属性的数据生成个体网络,从而有效地将扰动训练数据... 详细信息

现有的神经网络集成方法主要通过扰动训练数据来产生精确且差异度较大的个体网络,从而获得较强的泛化能力.利用因果发现技术,在取样结果中找出类别属性的祖先属性,然后使用仅包含这些属性的数据生成个体网络,从而有效地将扰动训练数据与扰动输入属性结合起来,以产生精确度高且差异度大的个体.实验结果表明,该方法的泛化能力与当前一些流行的集成方法相当或更好.

关键词：神经网络集成神经网络集成学习因果发现泛化

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基于Bagging的选择性聚类集成

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软件学报 2005年第4期16卷 496-502页

作者：唐伟周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

使用集成学习技术来提高聚类性能.由于聚类使用的训练样本缺乏期望输出,与监督学习下的集成相比,在对个体学习器进行结合时更加困难.通过对不同的聚类结果进行配准,并基于互信息权进行个体学习器的选择,提出了基于Bagging的选择性聚类... 详细信息

使用集成学习技术来提高聚类性能.由于聚类使用的训练样本缺乏期望输出,与监督学习下的集成相比,在对个体学习器进行结合时更加困难.通过对不同的聚类结果进行配准,并基于互信息权进行个体学习器的选择,提出了基于Bagging的选择性聚类集成算法.实验表明,该算法能够有效地改善聚类结果.

关键词：机器学习集成学习聚类非监督学习选择性集成

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基于模型似然的超1-依赖贝叶斯分类器集成方法

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模式识别与人工智能 2007年第6期20卷 727-731页

作者：李楠姜远周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

平均1-依赖贝叶斯分类器(AODE)是一种重要的贝叶斯学习方法,但由于其平等看待各个超1-依赖贝叶斯分类器输出,可能对最终结果造成不好影响.本文将每个超1-依赖贝叶斯分类器看作一个产生式模型,并通过模型似然度量超1-依赖贝叶斯分类器的... 详细信息

平均1-依赖贝叶斯分类器(AODE)是一种重要的贝叶斯学习方法,但由于其平等看待各个超1-依赖贝叶斯分类器输出,可能对最终结果造成不好影响.本文将每个超1-依赖贝叶斯分类器看作一个产生式模型,并通过模型似然度量超1-依赖贝叶斯分类器的性能,进而提出基于模型似然的超1-依赖贝叶斯分类器集成方法(LODE).与AODE 相比,LODE 仅增加较少计算量却显著提高分类性能.

关键词：机器学习数据挖掘贝叶斯学习朴素贝叶斯集成学习

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一种广义信念修正的计算方法

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计算机研究与发展 2004年第5期41卷 769-773页

作者：贾松茂高阳孙召春陈世福南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

AGM理论中新知识为单个语句 ,而实际上新知识通常是以多语句甚至无穷语句的形式出现广义信念修正从理论上扩充了AGM系统 ,但在具体实现上还缺乏有效的算法通过构造优序划分的方法解决信念间的关系问题 ,采用新知识的信度与冲突知识相... 详细信息

AGM理论中新知识为单个语句 ,而实际上新知识通常是以多语句甚至无穷语句的形式出现广义信念修正从理论上扩充了AGM系统 ,但在具体实现上还缺乏有效的算法通过构造优序划分的方法解决信念间的关系问题 ,采用新知识的信度与冲突知识相关的方法解决新知识的信度问题给出了一种基于链表的计算方法。

关键词：信念修正广义信念修正 AGM GBR

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一种基于MapReduce的频繁闭项集挖掘算法

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模式识别与人工智能 2012年第2期25卷 220-224页

作者：陈光鹏杨育彬高阳商琳南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

频繁闭项集的挖掘是发现数据项之间关联规则的一种有效方式.当前以MapReduce模式为基础的云计算平台为解决海量数据中的关联规则挖掘问题提供新的解决思路.文中提出并实现一种基于Hadoop云计算平台的频繁闭项集的并行挖掘算法.该算法主... 详细信息

频繁闭项集的挖掘是发现数据项之间关联规则的一种有效方式.当前以MapReduce模式为基础的云计算平台为解决海量数据中的关联规则挖掘问题提供新的解决思路.文中提出并实现一种基于Hadoop云计算平台的频繁闭项集的并行挖掘算法.该算法主要包括并行计数、构造全局频繁项表、并行挖掘局部频繁闭项集和并行筛选全局频繁闭项集四个步骤.在多个数据集上的实验表明,该方法能较大提高数据挖掘的效率,具有较好的加速比.

关键词：云计算并行算法数据挖掘频繁闭项集 MapReduce

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