检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2016年第7期29卷 665-672页

作者：徐树良王俊红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

为了能有效应对数据流中的概念漂移现象,提出结合无监督学习的数据流分类算法.该算法以集成式分类技术为基础,在分类过程中引入属性约简,利用聚类算法对数据进行聚类,通过对比分类和聚类结果的准确率,判断是否发生概念漂移.实验表明,文... 详细信息

为了能有效应对数据流中的概念漂移现象,提出结合无监督学习的数据流分类算法.该算法以集成式分类技术为基础,在分类过程中引入属性约简,利用聚类算法对数据进行聚类,通过对比分类和聚类结果的准确率,判断是否发生概念漂移.实验表明,文中算法在综合时间花销和准确率上取得较好效果.

关键词：数据流概念漂移集成式分类属性约简无监督学习

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基于组合半监督的增量支持向量机学习算法

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模式识别与人工智能 2016年第6期29卷 504-510页

作者：郭虎升王文剑潘世超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

增量支持向量机(ISVM)由于在每次增量学习过程中无法选择最有效的增量样本,导致模型的泛化性能较差.针对此问题,文中提出基于组合半监督方式的增量支持向量机学习算法(ICS3VM).通过将大量的无标记样本分批进行组合标记以选择最优的增量... 详细信息

增量支持向量机(ISVM)由于在每次增量学习过程中无法选择最有效的增量样本,导致模型的泛化性能较差.针对此问题,文中提出基于组合半监督方式的增量支持向量机学习算法(ICS3VM).通过将大量的无标记样本分批进行组合标记以选择最优的增量样本,即每次选择位于分类间隔内部的最有价值样本加入训练集,以此修正模型.同时选择分类间隔最大的一组标记作为最终标记,确保标记的准确性.在标准数据集上的实验表明,ICS3VM能以较高的学习效率提高模型的泛化性能.

关键词：支持向量机组合半监督学习增量支持向量机(ISVM)

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基于多核学习的静态图像人体行为识别方法

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数据采集与处理 2016年第5期31卷 958-964页

作者：杨红菊冯进丽郭倩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

提出一种基于广义性多核学习的静态图像人体行为识别方法。从图像中提取基于边缘的梯度方向直方图和基于稠密采样的尺度不变特征描述子,并使用空间金字塔模型加入粗略空间信息;运用直方图内交核函数计算金字塔模型各层核矩阵,通过广义... 详细信息

提出一种基于广义性多核学习的静态图像人体行为识别方法。从图像中提取基于边缘的梯度方向直方图和基于稠密采样的尺度不变特征描述子,并使用空间金字塔模型加入粗略空间信息;运用直方图内交核函数计算金字塔模型各层核矩阵,通过广义性多核学习方法求解各个核矩阵权重,以线性组合方式得到最优核矩阵;最后利用多核学习决策函数进行行为识别。Willow-actions数据集实验结果表明,本文方法比其他几种方法更加有效。

关键词：行为识别广义性多核学习空间金字塔模型直方图内交核函数

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基于非均匀采样的相关系数最大化曲线排齐方法

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模式识别与人工智能 2016年第1期29卷 72-81页

作者：张文凯王文剑姜高霞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

在函数型数据分析中,为提高曲线排齐效率,提出如下2种非均匀采样方法对函数曲线进行排齐:基于斜率的非均匀采样(SBNS)和基于弧长的非均匀采样(ALBNS).SBNS按照函数曲线的斜率大小采样,ALBNS在函数曲线的弧长上采样.这两种方法都不是在... 详细信息

在函数型数据分析中,为提高曲线排齐效率,提出如下2种非均匀采样方法对函数曲线进行排齐:基于斜率的非均匀采样(SBNS)和基于弧长的非均匀采样(ALBNS).SBNS按照函数曲线的斜率大小采样,ALBNS在函数曲线的弧长上采样.这两种方法都不是在时间轴上均匀采样,而是根据曲线的形状特征进行采样,因此可在一定程度上克服均匀采样方法由于采样点数量和位置分配不当而产生的缺陷,提高曲线排齐效果.在模拟数据和真实数据上的实验表明,两种方法在时间效率和效果上均优于均匀采样方法.

关键词：函数型数据曲线排齐非均匀采样斜率弧长

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融合社交网络信息的协同过滤推荐算法

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模式识别与人工智能 2016年第3期29卷 281-288页

作者：郭兰杰梁吉业赵兴旺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

在推荐系统中,协同过滤推荐算法往往面临数据集的高度稀疏性和推荐精度有限的问题.为了解决上述问题,在基于物品的协同过滤推荐框架下,分别在物品相似度的计算和用户对物品的评分预测阶段,利用社交网络中朋友关系信息选择性地填充评分... 详细信息

在推荐系统中,协同过滤推荐算法往往面临数据集的高度稀疏性和推荐精度有限的问题.为了解决上述问题,在基于物品的协同过滤推荐框架下,分别在物品相似度的计算和用户对物品的评分预测阶段,利用社交网络中朋友关系信息选择性地填充评分矩阵中的缺失值,最大化利用评分矩阵中的已有信息,提出融合社交网络信息的协同过滤推荐算法.最后,在Epinions数据集上的实验表明,文中算法在一定程度上缓解数据稀疏性问题,同时在评分误差和分类准确率两个指标上优于其它协同过滤算法.

关键词：协同过滤社交网络缺失值填充数据稀疏性

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面向高考阅读理解鉴赏题语言风格判别方法

面向高考阅读理解鉴赏题语言风格判别方法

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：陈鑫王素格李德玉谭红叶陈千王元龙山西大学计算机与信息技术学院山西太原 030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原 030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原 030006

语言风格是高考阅读理解中的重要考察内容,然而,不同考察方式所需的分类层次不尽相同,本文将语言风格鉴赏转化为层次分类问题.在类别标签指导下,利用图分割算法,获取与特定类别相对应的原始簇.基于原始簇,利用层次聚类获取语言风格类别... 详细信息

语言风格是高考阅读理解中的重要考察内容,然而,不同考察方式所需的分类层次不尽相同,本文将语言风格鉴赏转化为层次分类问题.在类别标签指导下,利用图分割算法,获取与特定类别相对应的原始簇.基于原始簇,利用层次聚类获取语言风格类别层次结构,之后结合层次结构训练SVM层次分类器.在解答语言风格鉴赏题过程中,依据阅读理解题干确定所需分类层次,利用SVM层次分类器完成对阅读材料语言风格判别,最后结合知识库生成语言风格鉴赏题答案.实验结果表明,基于层次结构的语言风格判别方法,可以为高考鉴赏问题的解答提供技术支撑.

关键词：阅读理解鉴赏题层次分类语言风格自然语言处理

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融合CNN和结构相似度计算的排比句识别及应用

融合CNN和结构相似度计算的排比句识别及应用

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：穆婉青廖健王素格山西大学计算机与信息技术学院山西太原 030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原 030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原 030006

排比句具有结构紧凑、句式整齐、富有表现力等鲜明的特点,广泛应用在各种文体之中,在近几年语文高考的鉴赏类问题中也多有考察,但在自动识别方面的研究还鲜有涉及.本文依据排比句结构相似、内容相关的特点,以句子的词性、词语作为基本特... 详细信息

排比句具有结构紧凑、句式整齐、富有表现力等鲜明的特点,广泛应用在各种文体之中,在近几年语文高考的鉴赏类问题中也多有考察,但在自动识别方面的研究还鲜有涉及.本文依据排比句结构相似、内容相关的特点,以句子的词性、词语作为基本特征,设计了融合卷积神经网络和结构相似度计算的排比句识别方法.首先将词向量和词性向量融入句子的分布式表示中,利用多个卷积核对其进行卷积操作,设计出基于卷积神经网络的排比句识别方法.利用分句之间的词性串构造相似度计算,设计了基于结构相似度计算的排比句识别方法.同时考虑句子内部的语义相关性和结构相似性,将卷积神经网络和结构相似度计算方法融合,用于排比句的识别.在文学作品数据集和高考题中的文学类阅读材料数据集进行排比句识别实验,验证了本文所提的方法是有效的.

关键词：排比句语义相关性结构相似性卷积神经网络

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基于E-CNN神经网络的情绪原因识别方法

基于E-CNN神经网络的情绪原因识别方法

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：慕永利李旸王素格山西大学计算机与信息技术学院山西太原 030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原 030006 山西大学计算机智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原 030006

文本情绪原因识别作为一个新型的研究方向在文本情绪分析领域占据重要地位.本文结合卷积神经网络,提出了一种基于集成卷积神经网络的情绪原因识别方法.该方法通过词向量、卷积、池化等操作充分融合了句子的语义信息,利用多个CNN集成降... 详细信息

文本情绪原因识别作为一个新型的研究方向在文本情绪分析领域占据重要地位.本文结合卷积神经网络,提出了一种基于集成卷积神经网络的情绪原因识别方法.该方法通过词向量、卷积、池化等操作充分融合了句子的语义信息,利用多个CNN集成降低数据不平衡性对情绪原因识别的影响,克服了传统情绪原因识别方法的繁琐规则制定、特征抽取、特征空间降维等过程.实验结果表明,本文的方法在情绪原因识别方面取得了较好的效果,对于情绪归因的方法研究具有一定的指导作用.

关键词：文本分析情绪原因识别神经网络

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基于模块性的检测簇结构的图聚类算法研究

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小型微型计算机系统 2016年第7期37卷 1618-1623页

作者：郑文萍王丹王杰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

从大规模的复杂网络中挖掘重要的簇结构已经成为当今研究的热点之一.对复杂网络中基于密度和模块性的图聚类算法中的边权重定义、种子选择与扩展等问题进行了研究,提出一种检测复杂网络中稠密簇结构的局部模块性图聚类算法LM C.算法首... 详细信息

从大规模的复杂网络中挖掘重要的簇结构已经成为当今研究的热点之一.对复杂网络中基于密度和模块性的图聚类算法中的边权重定义、种子选择与扩展等问题进行了研究,提出一种检测复杂网络中稠密簇结构的局部模块性图聚类算法LM C.算法首先对网络中的边权重和子图的模块性进行定义,然后选择权重最大的边作为聚类"种子边",最后对种子边进行扩展进而得到新簇.采用计算机构造数据和蛋白质作用网络数据对基于局部模块性的图聚类算法LMC进行实验.结果表明,算法LMC相较于其它聚类算法在检测复杂网络中相对稠密的簇结构的性能较好.

关键词：复杂网络模块性网络簇结构图聚类

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一种基于词袋模型的块数据聚类算法

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山西大学学报(自然科学版) 2016年第2期39卷 216-222页

作者：曹付元牛文婷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

基于词袋模型给出了块数据对象一种新的表示方式,解决了块数据集无法用传统聚类算法直接聚类的问题。所谓块数据对象是指由多个特征向量描述的对象,由块数据对象组成的集合称为块数据集。文章通过DBSCAN算法在块数据集的每一维上聚类,... 详细信息

基于词袋模型给出了块数据对象一种新的表示方式,解决了块数据集无法用传统聚类算法直接聚类的问题。所谓块数据对象是指由多个特征向量描述的对象,由块数据对象组成的集合称为块数据集。文章通过DBSCAN算法在块数据集的每一维上聚类,得到虚拟对象的类分布情况,基于词袋模型给出了块数据对象的新表示形式,设计了一种面向块数据集的聚类分析算法。

关键词：块数据词袋模型 DBSCAN算法 k-means算法

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