检索结果-内蒙古大学图书馆

第一届中国图学大会暨第十届华东六省一市工程图学学术年会

作者：易荣庆李文辉袁华王铎吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室

针对 CAD、CAM 中的特征识别问题,在特征的属性邻接图表达方法基础上,根据特征建立的历史过程提出了特征森林的概念,作为识别的启发式信息。采用自组织神经网络识别特征。依据识别特征的规模动态确定自组织神经网络输入神经元的维数。... 详细信息

针对 CAD、CAM 中的特征识别问题,在特征的属性邻接图表达方法基础上,根据特征建立的历史过程提出了特征森林的概念,作为识别的启发式信息。采用自组织神经网络识别特征。依据识别特征的规模动态确定自组织神经网络输入神经元的维数。并给出了一种矢量化方法。为特征识别和维护提供了一种新的有效方法。

关键词：特征识别属性邻接图自组织神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于Libnet和Libipq实现NAT-PT的方法

引用

中国教育网络 2007年第3期 36-37页

作者：王健刘衍珩魏达田大新孙蕾吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为解决IPv4网络和IPv6网络相互通信的问题,介绍了NAT-PT机制的工作原理,提出了一种基于Libnet和Libipq实现NAT-PT机制的方法。实际应用表明,运用这种方法,IPv4主机和IPv6主机可以自由地相互通信。

关键词： IPv4 IPv6 NAT—PT

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

增强的非监督异常检测算法IUADA

增强的非监督异常检测算法IUADA

引用

第二届中国分类技术及应用学术会议

作者：袁福宇罗娜周春光吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 东北师范大学计算机学院长春130017

近年来,网络基础设施逐步完善,同时信息技术的应用也越来越广泛.随着网络安全一系列相关问题的加重,入侵检测技术正面临着重大的机遇和挑战.因为误用检测和异常检测方法都存在着各自的优点和不足,提出坚持将两种方法结合以构建完善的入... 详细信息

近年来,网络基础设施逐步完善,同时信息技术的应用也越来越广泛.随着网络安全一系列相关问题的加重,入侵检测技术正面临着重大的机遇和挑战.因为误用检测和异常检测方法都存在着各自的优点和不足,提出坚持将两种方法结合以构建完善的入侵检测系统的观点.同时,基于数据挖掘技术在入侵检测中所体现出的有效性,针对MINDS的异常检测模块提出改进.采用多维孤立点检测技术,并使用动态加权来调整对网络连接的评价分数,以提高入侵检测的性能.实验结果表明,所提出的算法能够有效地降低响应时间和误报率.

关键词：数据挖掘入侵检测局部孤立点因子动态权值网络安全

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于PSO的动态聚类算法

一种基于PSO的动态聚类算法

引用

第二届中国分类技术及应用学术会议

作者：张长胜孙吉贵杨凤芹张慧杰吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

传统的划分聚类算法必须指定簇的数量且聚类结果受初始条件的影响较大.针对此缺点,提出了一种基于PSO和K-means的混合动态聚类算法--DKPSO,运行过程中能够自动确定聚类簇的最佳数量.此算法在初始时将聚类数据划分为较多数量的簇以减少... 详细信息

传统的划分聚类算法必须指定簇的数量且聚类结果受初始条件的影响较大.针对此缺点,提出了一种基于PSO和K-means的混合动态聚类算法--DKPSO,运行过程中能够自动确定聚类簇的最佳数量.此算法在初始时将聚类数据划分为较多数量的簇以减少初始条件的影响,然后使用离散PSO算法不断优化簇的数量并使用K-means算法进一步优化每个粒子代表的聚类中心.为了提高收敛速度,对算法进行了的改进,使每个粒子的惯性权重随迭代次数非线性自适应地调整.最后通过实验对算法的有效性进行了验证,并给出实验结果.

关键词：动态聚类 PSO K-means算法聚类簇惯性权重

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于PSO分类器的镜头边界检测算法

一种基于PSO分类器的镜头边界检测算法

引用

第二届中国分类技术及应用学术会议

作者：孟宇李文辉符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

提出一种基于PSO分类器的镜头边界检测算法,该算法以YUV模型中的U分量直方图差异曲线来反映视频帧间差异度,有效避免了检测算法对镜头运动及镜头内物体运动的敏感,同时对渐变具有更好的识别效果.接着采用滑窗均值滤波的方法对差异曲线滤... 详细信息

提出一种基于PSO分类器的镜头边界检测算法,该算法以YUV模型中的U分量直方图差异曲线来反映视频帧间差异度,有效避免了检测算法对镜头运动及镜头内物体运动的敏感,同时对渐变具有更好的识别效果.接着采用滑窗均值滤波的方法对差异曲线滤波,在镜头转换部分形成具有显著特征的曲线图形.然后使用一种应用PSO算法的KNN分类器对这些曲线图形进行分类,最终实现对镜头转换的位置检测与类型识别.算法能够在同一步骤内完成对切变和渐变的检测,实验结果表明,该算法具有很好的精确度与召回率.

关键词：镜头边界监测粒子群优化 KNN分类器 PSO分类器滑窗均值滤波

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于k最近邻划分的聚类算法研究

基于k最近邻划分的聚类算法研究

引用

中国人工智能学会第12届全国学术年会

作者：刘大有刘杰金弟吉林大学计算机科学与技术学院长春 130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春 130012

本文基于k最近邻概念给出了kNN划分的概念。在此基础上从两方面对聚类方法进行了探索,其一是,从局部紧致的角度将待聚类数据集进行kNN划分,然后再结合经典聚类算法,实验结果表明当k取1时,该算法在不降低精度的前提下显著提高了经典聚类... 详细信息

本文基于k最近邻概念给出了kNN划分的概念。在此基础上从两方面对聚类方法进行了探索,其一是,从局部紧致的角度将待聚类数据集进行kNN划分,然后再结合经典聚类算法,实验结果表明当k取1时,该算法在不降低精度的前提下显著提高了经典聚类算法的效率;其二是,提出了基于k最近邻划分的新聚类算法,实验结果表明,当k取1时该算法的效率与标准的c-Means算法相当,其聚类结果的精度远高于Agnes算法,但要稍逊于标准c-Means算法。

关键词：数据挖掘聚类算法近邻划分

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Onto3D——一种基于本体的三维模型检索系统

Onto3D——一种基于本体的三维模型检索系统

引用

第二届中国分类技术及应用学术会议

作者：王新颖王生生吕天阳庞纪明王钲旋吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

由于目前的三维模型检索技术中基于文本的检索方法和墓于内容的检索方法所使用的关键词或形状特征不能包含模型的语义信息，因而检索的结果不能完全满足用户检索的意图.为此实现了一种基于本体的三维模型检索系统Onto3D . Onto3D能够根... 详细信息

由于目前的三维模型检索技术中基于文本的检索方法和墓于内容的检索方法所使用的关键词或形状特征不能包含模型的语义信息，因而检索的结果不能完全满足用户检索的意图.为此实现了一种基于本体的三维模型检索系统Onto3D . Onto3D能够根据用户的检索条件，利用知识库中模型的语义信息进行推理和查询;也可以根据用户反馈信息，从三维模型的底层特征推出高层语义信息.对Princeton Shape Benchmark的实验表明，Onto3D系统在文本和形状检索中都取得了较好的效果。

关键词：本体三维模型检索聚类语义信息知识库

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

RCC5与主方位关系结合的定性空间推理

RCC5与主方位关系结合的定性空间推理

引用

2007全国理论计算机科学学术年会

作者：陈娟刘大有张长海谢琦吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

解决实际问题需要将多方面空间信息结合进行推理,仅考虑单方面空间信息是不够的.多方面空间信息结合推理已成为定性空间推理的一个研究热点.现有拓扑与方位结合推理工作主要集中在与基于最小外包矩形或单片方位模型的结合.方位信息描述... 详细信息

解决实际问题需要将多方面空间信息结合进行推理,仅考虑单方面空间信息是不够的.多方面空间信息结合推理已成为定性空间推理的一个研究热点.现有拓扑与方位结合推理工作主要集中在与基于最小外包矩形或单片方位模型的结合.方位信息描述是近似的,不适于精确推理;因此分别采用主方位模型和RCC5描述方位、拓扑信息.根据定义给出基本RCC5和主方位关系间的相互依赖及异质复合表;讨论了其上约束满足问题,得到一个路径相容算法,并分析了推理复性问题.

关键词：定性空间推理 RCC5描述主方位模型异质复合表路径相容约束满足问题

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

区域图像检索中的AdaBoost反馈学习算法

区域图像检索中的AdaBoost反馈学习算法

引用

第二届中国分类技术及应用学术会议

作者：李文辉韩东峰赵伟郭武吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

提出了一种基于AdaBoost相关反馈的区域图像检索方法.结合图分割的图像分割算法和多区域匹配方法,利用用户的反馈信息对AdaBoost弱分类器的反复训练,得到一个具有较小错误率的强分类器.将其应用到区域图像检索中从而返回更加精确的查询... 详细信息

提出了一种基于AdaBoost相关反馈的区域图像检索方法.结合图分割的图像分割算法和多区域匹配方法,利用用户的反馈信息对AdaBoost弱分类器的反复训练,得到一个具有较小错误率的强分类器.将其应用到区域图像检索中从而返回更加精确的查询结果.实验表明(图像数据库大小为10000),基于AdaBoost相关反馈的区域图像检索方法有更好的检索查准率和密集度,优于单一区域的图像比较算法和多区域比较算法.

关键词：区域图像检索 AdaBoost学习相关反馈图像分割多区域匹配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

MBD中通过混合键合图对混合系统建模

引用

长春大学学报 2007年第10期17卷 50-52页

作者：赵剑欧阳丹彤长春大学计算机科学技术学院吉林长春130022 吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

基于模型诊断即Model-based Diagnosis(MBD)对整个人工智能领域的研究起着重要推动作用,是为了克服传统故障诊断方法的缺点而兴起的一项新型的智能诊断推理技术,其应用也越来越广泛。而混合系统是当前应用较多的动态系统之一,其故障诊... 详细信息

基于模型诊断即Model-based Diagnosis(MBD)对整个人工智能领域的研究起着重要推动作用,是为了克服传统故障诊断方法的缺点而兴起的一项新型的智能诊断推理技术,其应用也越来越广泛。而混合系统是当前应用较多的动态系统之一,其故障诊断问题是当前研究领域的热门。本文介绍应用MBD技术对混合系统进行诊断的建模方法,介绍混合键和图基本原理,通过混合键和图对混合动态系统建模,为进一步进行MBD故障检测和追踪直至故障隔离和鉴别提供基础模型。

关键词：基于模型诊断MBD 混合键合图混合系统建模故障诊断

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：