检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2007年第1期17卷 4-5,48页

作者：赵鹏蔡庆生王清毅安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 中国科学技术大学计算机系安徽合肥230027

分析了现有文章推荐系统中基于关键词向量的用户模型表示方法存在的不足,提出了基于聚类兴趣点的用户模型表示方法。该方法可通过文章聚类形成兴趣点。由于传统的基于划分的聚类算法存在的不足,提出了基于复杂网络特征的文章聚类算法。... 详细信息

分析了现有文章推荐系统中基于关键词向量的用户模型表示方法存在的不足,提出了基于聚类兴趣点的用户模型表示方法。该方法可通过文章聚类形成兴趣点。由于传统的基于划分的聚类算法存在的不足,提出了基于复杂网络特征的文章聚类算法。实验结果表明该用户模型的表示方法较好地反映了用户多方面的兴趣,提高了文章推荐系统的性能。

关键词：聚类复杂网络推荐系统用户模型

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扩充的基于集对联系度的粗糙集模型

扩充的基于集对联系度的粗糙集模型

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第二十六届中国控制会议

作者：徐怡李龙澍李学俊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽大学计算机科学与技术学院

本文在已有扩充粗糙集模型的基础上,基于集对分析中集对联系度的概念提出了一种改进的对象之间的分类关系,称之为广义集对相似关系,在此基础上给出了一个更一般的扩充粗糙集模型。选用UCI数据库中的数据集进行测试,通过实验表明该模型... 详细信息

本文在已有扩充粗糙集模型的基础上,基于集对分析中集对联系度的概念提出了一种改进的对象之间的分类关系,称之为广义集对相似关系,在此基础上给出了一个更一般的扩充粗糙集模型。选用UCI数据库中的数据集进行测试,通过实验表明该模型的分类性能优于已有方法。因此更加适合大型不完备信息系统的处理。

关键词：不完备信息粗糙集集对联系度广义集对相似关系

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最小覆盖算法

最小覆盖算法

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第26届中国控制会议

作者：赵姝张燕平张铃徐峰安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 华安证券有限责任公司合肥230069

机器学习所述的学习系统旨在根据教师所提供的一组概念样本和背景知识,确定特定概念的描述。从认识论观点来看,对样本进行学习,其知识都集中在样本集上,我们无法"无中生有",换句话说,当我们只有小量样本时,对其学习后,只能得... 详细信息

机器学习所述的学习系统旨在根据教师所提供的一组概念样本和背景知识,确定特定概念的描述。从认识论观点来看,对样本进行学习,其知识都集中在样本集上,我们无法"无中生有",换句话说,当我们只有小量样本时,对其学习后,只能得到有限的知识,不可能由此对所有的未知情况进行识别。本文对机器学习问题提出"最小覆盖原理",以此作为多层前向网络的覆盖算法追求的目标,以获得尽可能与学习样本接近的规则;并研究了最小覆盖的若干性质,在此基础上提出一个求"最小覆盖"的几何算法;最后从规划方法的角度给出最小覆盖的求解过程.

关键词：最小覆盖二次规划覆盖算法机器学习几何算法

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基于Laplace图谱特征的图像内容认证

基于Laplace图谱特征的图像内容认证

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第二十六届中国控制会议

作者：吕皖丽郭玉堂罗斌安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽省教育学院计算机科学与技术系

提出一种新的基于Laplace图谱特征的图像内容认证方法。从原始图像中选取特征点,并增加密码点,由这些点构成图并提取该图的Laplace谱作为图像的特征,量化后作为水印信息嵌入原图。验证时计算验证图的Laplace谱并提取水印中嵌入的Laplac... 详细信息

提出一种新的基于Laplace图谱特征的图像内容认证方法。从原始图像中选取特征点,并增加密码点,由这些点构成图并提取该图的Laplace谱作为图像的特征,量化后作为水印信息嵌入原图。验证时计算验证图的Laplace谱并提取水印中嵌入的Laplace谱。若二者一致即通过认证,否则认为图像经过篡改。实验表明,该算法可有效检测出恶意篡改及其发生的位置。

关键词：图像认证 Laplace谱数字水印加密

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扩充的基于集对联系度的粗糙集模型

扩充的基于集对联系度的粗糙集模型

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第26届中国控制会议

作者：徐怡李龙澍李学俊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230039

本文在已有扩充粗糙集模型的基础上,基于集对分析中集对联系度的概念提出了一种改进的对象之间的分类关系,称之为广义集对相似关系,在此基础上给出了一个更一般的扩充粗糙集模型。选用UCI 数据库中的数据集进行测试,通过实验表明该模型... 详细信息

本文在已有扩充粗糙集模型的基础上,基于集对分析中集对联系度的概念提出了一种改进的对象之间的分类关系,称之为广义集对相似关系,在此基础上给出了一个更一般的扩充粗糙集模型。选用UCI 数据库中的数据集进行测试,通过实验表明该模型的分类性能优于已有方法。因此更加适合大型不完备信息系统的处理.

关键词：不完备信息粗糙集集对联系度数据集分类性能

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基于支持向量机的极化SAR图像分类

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无线电工程 2007年第4期37卷 11-13页

作者：汪洋鲁加国张长耀中国电子科技集团公司第38研究所安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

极化合成孔径雷达可以同时得到地面场景在不同极化组合下的雷达图像,极大地丰富了获取的地物目标信息量。针对极化SAR图像特征提取和目标分类的困难,由4种基本极化组成样本向量,运用基于统计学习理论的支持向量机以及不同的核函数设计... 详细信息

极化合成孔径雷达可以同时得到地面场景在不同极化组合下的雷达图像,极大地丰富了获取的地物目标信息量。针对极化SAR图像特征提取和目标分类的困难,由4种基本极化组成样本向量,运用基于统计学习理论的支持向量机以及不同的核函数设计分类器,提出了一种新的极化SAR图像分类算法,并对实测极化SAR数据进行分类实验。结果表明,将支持向量机分类器应用于极化SAR图像分类中是可行和有效的,并且通过选择适当的惩罚系数,可以进一步提高分类效果。

关键词：极化合成孔径雷达统计学习理论支持向量机核函数惩罚系数

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基于极化合成的目标分类算法

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计算机技术与发展 2007年第3期17卷 30-32,36页

作者：汪洋鲁加国张芬安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 中国电子科技集团第38研究所安徽合肥230031

极化合成是极化SAR图像处理的一种重要方法,它能在成像处理后,利用已获得的Sinclair矩阵重新生成任意极化方式下的雷达接收功率图像,并能通过选取收发天线极化状态相同或正交,分别得到描述目标散射特性的共极化特征图和交叉极化特征图... 详细信息

极化合成是极化SAR图像处理的一种重要方法,它能在成像处理后,利用已获得的Sinclair矩阵重新生成任意极化方式下的雷达接收功率图像,并能通过选取收发天线极化状态相同或正交,分别得到描述目标散射特性的共极化特征图和交叉极化特征图。根据极化合成理论和极化特征图的概念,可以获取目标的最佳极化。将其作为分类器的输入特征量,提出了一种基于极化合成的目标分类算法,并对实测极化SAR数据进行了分类实验。结果表明,该算法对于从极化SAR数据中获取目标的最佳极化,进而对目标进行分类是可行和有效的。

关键词：极化合成最佳极化目标分类最小距离分类器

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一种基于P2P技术的Gnutella网络的资源定位搜索算法的研究

一种基于P2P技术的Gnutella网络的资源定位搜索算法的研究

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第二十六届中国控制会议

作者：郭玉堂吕皖丽罗斌安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥师范学院计算机科学与技术系

在分析和总结当前有关Gnutella网络资源搜索算法的基础上,提出了一种新的基于路由搜索算法。该算法能最大限度地减少Gnutella网络中因采用泛洪搜索算法所造成的大量冗余搜索信息,从而最有效地抑制了网络中冗余搜索信息流量的增加,并且... 详细信息

在分析和总结当前有关Gnutella网络资源搜索算法的基础上,提出了一种新的基于路由搜索算法。该算法能最大限度地减少Gnutella网络中因采用泛洪搜索算法所造成的大量冗余搜索信息,从而最有效地抑制了网络中冗余搜索信息流量的增加,并且该算法还较好地解决了搜索查询过程中系统信息的完整性,提高了Gnutella系统的可用性和可扩展性。

关键词：路由表扩散路由邻接关系可用性

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一种模糊构造性神经网络及其应用

一种模糊构造性神经网络及其应用

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第26届中国控制会议

作者：吴涛陈黎伟毛军军张铃南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学技术系南京210093 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学数学与计算科学学院合肥230039 安徽大学数学与计算科学学院合肥230039 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学数学与计算科学学院合肥230039

由Vapnik等提出的支持向量机(SVM)理论,成功地解决了分类器的构造问题,对线性可分的二分类样本可由支持向量决定的最优超平面分开,而对非线性可分的二分类样本,可通过选择适当形式的核函数和参数,使其在特征空间中线性可分.但SVM 方法... 详细信息

由Vapnik等提出的支持向量机(SVM)理论,成功地解决了分类器的构造问题,对线性可分的二分类样本可由支持向量决定的最优超平面分开,而对非线性可分的二分类样本,可通过选择适当形式的核函数和参数,使其在特征空间中线性可分.但SVM 方法需要求解二次规划,对多分类问题,需要构造SVM 决策树,复杂度较高。交叉覆盖算法用超平面切割超球面而成的球形领域作神经元构造神经网络,分类能力强,运行速度快,较好地解决了一些难解问题,但有覆盖数较多和存在拒识样本的不足。本文在分析RBF核函数性质的基础上,将覆盖算法、模糊集与SVM相结合,给出一种新的构造性神经网络。实例显示与传统分类方法、SVM 方法和一般覆盖网络相比,这种算法都是高效的。

关键词：核函数交叉覆盖构造性学习神经网络支持向量机

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一种模糊构造性神经网络及其应用

一种模糊构造性神经网络及其应用

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第二十六届中国控制会议

作者：吴涛陈黎伟毛军军张铃南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学技术系安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室安徽大学数学与计算科学学院

由Vapnik等提出的支持向量机(SVM)理论,成功地解决了分类器的构造问题,对线性可分的二分类样本可由支持向量决定的最优超平面分开,而对非线性可分的二分类样本,可通过选择适当形式的核函数和参数,使其在特征空间中线性可分。但SVM方法... 详细信息

由Vapnik等提出的支持向量机(SVM)理论,成功地解决了分类器的构造问题,对线性可分的二分类样本可由支持向量决定的最优超平面分开,而对非线性可分的二分类样本,可通过选择适当形式的核函数和参数,使其在特征空间中线性可分。但SVM方法需要求解二次规划,对多分类问题,需要构造SVM决策树,复杂度较高。交叉覆盖算法用超平面切割超球面而成的球形领域作神经元构造神经网络,分类能力强,运行速度快,较好地解决了一些难解问题,但有覆盖数较多和存在拒识样本的不足。本文在分析RBF核函数性质的基础上,将覆盖算法、模糊集与SVM相结合,给出一种新的构造性神经网络。实例显示与传统分类方法、SVM方法和一般覆盖网络相比,这种算法都是高效的。

关键词：核函数交叉覆盖构造性学习模糊

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