检索结果-内蒙古大学图书馆

第九届中国Rough集与软计算、第三届中国Web智能、第三届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC’2009)

作者：郭虎升王文剑张鑫山西大学计算机与信息技术学院太原 030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原 030006

将粒度计算理论与支持向量机(Suapport Vector Machine,SVM)进行有效的融合,建立了一种粒度核支持向量机学习算法,称为GKSVM(Granular Kernel support VectorMachine)算法。通过构造粒度核,使得GKSVM算法可以在传统的SVM学习框架下求解... 详细信息

将粒度计算理论与支持向量机(Suapport Vector Machine,SVM)进行有效的融合,建立了一种粒度核支持向量机学习算法,称为GKSVM(Granular Kernel support VectorMachine)算法。通过构造粒度核,使得GKSVM算法可以在传统的SVM学习框架下求解。GKSVM算法用有效信息粒代替传统的数据点进行训练,可大大地提高支持向量机的训练效率,同时获得满意的泛化能力。

关键词：支持向量机粒度核 KGSVM算法有效信息粒学习算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于决策树的中文事件论元值的抽取

基于决策树的中文事件论元值的抽取

引用

2009国际信息技与应用论坛

作者：毋菲郑家恒山西大学计算机与信息技术学院太原 030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原 030006

事件论元值是中文文本中数值信息的一个重要组成部分。针对事件论元值的特点，提出了一种基于决策树的抽取方法。此方法通过事件的触发词及其上下文环境，利用决策树对文本进行分类，在明确所属事件发生后结合规则匹配的方法进行目标词... 详细信息

事件论元值是中文文本中数值信息的一个重要组成部分。针对事件论元值的特点，提出了一种基于决策树的抽取方法。此方法通过事件的触发词及其上下文环境，利用决策树对文本进行分类，在明确所属事件发生后结合规则匹配的方法进行目标词提取。实验结果显示，该方法对解决中文事件论元值的抽取效果不错。

关键词：数值信息事件论元值决策树中文文本分类规则匹配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

符号数据最佳聚类个数的确定方法

符号数据最佳聚类个数的确定方法

引用

第三届中国数据挖掘学术会议(CCDM2009)

作者：赵兴旺梁吉业曹付元山西大学计算机与信息技术学院太原 030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原 030006

在聚类分析中，如何选择恰当的聚类个数是一个非常复杂而又必须面对的问题。尽管针对数值型数据聚类个数的选择算法已经进行了广泛地研究，但如何确定符号型数据的聚类个数仍然是一个富有挑战性的问题。本文结合划分和层次聚类的思想，... 详细信息

在聚类分析中，如何选择恰当的聚类个数是一个非常复杂而又必须面对的问题。尽管针对数值型数据聚类个数的选择算法已经进行了广泛地研究，但如何确定符号型数据的聚类个数仍然是一个富有挑战性的问题。本文结合划分和层次聚类的思想，提出了一种符号数据聚类个数的确定算法，并且分析了该算法的时间复杂度。在UCI数据集上的实验结果表明该方法是有效的。

关键词： K-Modes聚类算法聚类个数初始类中心划分聚类层次聚类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于汉语框架网的问句语义角色自动标注研究

基于汉语框架网的问句语义角色自动标注研究

引用

第十届全国计算语言学学术会议

作者：彭洪保李茹段建勇山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室北方工业大学信息工程学院

语义角色标注是近些年来自然语言处理领域的一个新的研究热点。本文针对中文问句的自身语言特点,基于汉语框架网(Chinese FrameNet,CFN),提出了一种基于词性筛选和层叠条件随机场模型的汉语问句语义角色自动标注方法。该方法根据所需标... 详细信息

语义角色标注是近些年来自然语言处理领域的一个新的研究热点。本文针对中文问句的自身语言特点,基于汉语框架网(Chinese FrameNet,CFN),提出了一种基于词性筛选和层叠条件随机场模型的汉语问句语义角色自动标注方法。该方法根据所需标注问句与语料库原有句子相似程度选择不同标注模型,并对2011条中文问句进行了自动标注实验。其中,框架识别准确率为86.7%,语义角色自动标注结果准确率为81.1%,召回率为74.9%。与***等对英语框架元素语义角色自动标注结果准确率和召回率相比,取得了较好实验效果。

关键词：汉语框架网层叠条件随机场语义角色自动标注

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

依赖空间与粗糙集理论

引用

农业网络信息 2009年第9期 128-130,F0003页

作者：燕红文康向平张丽山西农业大学现代教育技术学院山西太谷030801 山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理省部共建教育部重点实验室山西太原030006

首先对信息系统进行预处理得到相对简单的衍生系统,进而在其基础上建立依赖空间,然后基于依赖空间来刻画属性约简、独立、核等粗糙集中的核心概念。本文的结论不仅加深了人们对粗糙集的认识,同时也为分析和处理数据提供了一种新的理论... 详细信息

首先对信息系统进行预处理得到相对简单的衍生系统,进而在其基础上建立依赖空间,然后基于依赖空间来刻画属性约简、独立、核等粗糙集中的核心概念。本文的结论不仅加深了人们对粗糙集的认识,同时也为分析和处理数据提供了一种新的理论依据。

关键词：衍生系统粗糙集依赖空间

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种回归SVM选择性集成方法

引用

计算机科学 2008年第4期35卷 178-180页

作者：张妤王文剑康向平山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

泛化能力是机器学习关心的一个根本问题,采用集成学习技术可以有效地提高泛化能力。本文提出了一种将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行选择性集成回归的方法。通过引入三个阈值,可以选择合适的子SVM,从而进一步提高了整个集... 详细信息

泛化能力是机器学习关心的一个根本问题,采用集成学习技术可以有效地提高泛化能力。本文提出了一种将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行选择性集成回归的方法。通过引入三个阈值,可以选择合适的子SVM,从而进一步提高了整个集成学习的效率。实验结果表明,本文提出的选择性集成方法可以在一定程度上解决SVM的模型选择问题和大规模数据集的学习问题,与传统的集成方法Bagging相比具有更高的泛化能力。

关键词：支持向量机集成学习回归 Bagging

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于动态特征词典的SVM中文电子邮件过滤方法

引用

计算机科学 2008年第3期35卷 49-51页

作者：侯岩王文剑山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

随着电子邮件的广泛应用,泛滥成灾的垃圾邮件对人们的生活和网络安全带来了严重的威胁,反垃圾邮件问题已成为全球性的具有现实意义的问题。本文提出了一种基于动态特征词典的SVM中文邮件过滤方法,通过动态构造特征词典以及选择合适的支... 详细信息

随着电子邮件的广泛应用,泛滥成灾的垃圾邮件对人们的生活和网络安全带来了严重的威胁,反垃圾邮件问题已成为全球性的具有现实意义的问题。本文提出了一种基于动态特征词典的SVM中文邮件过滤方法,通过动态构造特征词典以及选择合适的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)核参数,有效地提高了垃圾邮件的过滤精度,实验结果超过了网易免费邮所公布的过滤指标。

关键词：支持向量机中文电子邮件过滤动态特征词典

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

信息系统中的信息粒与熵理论

引用

中国科学（E辑） 2008年第12期38卷 2048-2065页

作者：梁吉业钱宇华山西大学计算智能与中文信息处理省部共建教育部重点实验室太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

信息粒度与熵理论是两种有效进行信息系统中不确定性研究的重要工具,已有许多成功的应用范例.文中研究了不同二元关系下信息系统中信息粒的刻画和表示,给出了信息系统中信息粒度的公理化定义,证实了一些已有的信息粒度度量都是其特殊形... 详细信息

信息粒度与熵理论是两种有效进行信息系统中不确定性研究的重要工具,已有许多成功的应用范例.文中研究了不同二元关系下信息系统中信息粒的刻画和表示,给出了信息系统中信息粒度的公理化定义,证实了一些已有的信息粒度度量都是其特殊形式.发展了信息系统中的熵理论,证明了这些熵度量的粒化单调性.同时,在信息系统意义下,建立了信息粒度与熵之间的互补关系.这些研究统一了完备信息系统与非完备信息系统中不确定性度量的相关结果.

关键词：信息系统信息粒信息粒度熵粗糙集

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于新闻要素的新事件检测方法研究

引用

计算机应用 2008年第11期28卷 2975-2977页

作者：薛晓飞张永奎任晓东山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

新事件检测(NED)的目标是检测出报道一个新闻话题种子事件的第一个新闻。考虑到新闻的基本要素在新闻中的作用,采用特征加权的方式对传统的词频和倒排文档频率(TF-IDF)模型进行改进,并在新闻报道中提取出时间信息和地点信息,分别对内容... 详细信息

新事件检测(NED)的目标是检测出报道一个新闻话题种子事件的第一个新闻。考虑到新闻的基本要素在新闻中的作用,采用特征加权的方式对传统的词频和倒排文档频率(TF-IDF)模型进行改进,并在新闻报道中提取出时间信息和地点信息,分别对内容相似度、时间相似度和地点相似度进行计算,并将三者结合来检测新事件。实验证明这种方法有效。

关键词：新事件检测事件模型相似度计算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于邻域模型的K-means初始聚类中心选择算法

引用

计算机科学 2008年第11期35卷 181-184页

作者：曹付元梁吉业姜广计算智能与中文信息处理省部共建教育部重点实验室太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

传统的K-means算法由于其方法简单,在模式识别和机器学习中被广泛讨论和应用。但由于K-means算法随机选择初始聚类中心,而初始聚类中心的选择对最终的聚类结果有着直接的影响,因此算法不能保证得到一个唯一的聚类结果。利用邻域模型中... 详细信息

传统的K-means算法由于其方法简单,在模式识别和机器学习中被广泛讨论和应用。但由于K-means算法随机选择初始聚类中心,而初始聚类中心的选择对最终的聚类结果有着直接的影响,因此算法不能保证得到一个唯一的聚类结果。利用邻域模型中对象邻域的上下近似,定义了对象邻域耦合度和分离度的概念,给出了对象在初始聚类中心选择中的重要性,提出了一种初始聚类中心的选择算法。另外,分析了邻域模型中三种范数对聚类精度的影响,并和随机选择初始聚类中心、CCIA选择初始聚类中心算法进行了比较,实验结果表明,该算法是有效的。

关键词：邻域模型初始聚类中心 K-means聚类粗糙集

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：