检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年

作者：陈俊芬冯武山郝旭阳谢博鋆河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室

针对人体姿态估计中遮挡带来的缺乏图像低级特征指导和预测姿势与人体生理结构的不一致性问题，提出了一种新颖的生成式人体姿态估计方法（Generative Human Pose Estimation，GenPose）。该模型使用多尺度信息融合和条件生成模块解决... 详细信息

针对人体姿态估计中遮挡带来的缺乏图像低级特征指导和预测姿势与人体生理结构的不一致性问题，提出了一种新颖的生成式人体姿态估计方法（Generative Human Pose Estimation，GenPose）。该模型使用多尺度信息融合和条件生成模块解决了严重遮挡问题。多尺度模块从尺度和通道上细粒度融合图像特征，能捕捉到更多肢体细节，从而推理出遮挡关键点的特征信息。条件生成模块通过建模遮挡场景与姿态间的对应关系，根据标记编码器特征动态调整生成姿态，在保证可见点准确率的同时，在一定程度上减少了遮挡对非遮挡的干扰，提升了对遮挡姿态的生成效果。在公开的COCO和MPII数据集上，同以往方法相比，有了更好的结果，同时在CrowdPose、OCHuman以及SyncOCC数据集上验证了泛化能力。该模型在一定程度上能够解决严重遮挡下的姿态估计问题，提高了预测姿态的合理性，取得了更加优异的效果。

关键词：人体姿态估计不可见关键点严重遮挡注意力机制变分编码器

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基于三支区间集前概念的知识提取及应用

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郑州大学学报(理学版) 2025年第3期57卷 57-64页

作者：毛华胥德华刘川郑博雅袁晓垒杨兰珍河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与计算机智能重点实验室河北保定071002

前概念,作为形式概念“弱化”的知识表达形式,常用来提取对象共有的属性与属性所共有的对象这两类知识。区间集概念格是将区间集理论与形式概念相结合后产生的,利用区间集能够反映不确定信息的特性把形式概念拓展为区间集概念。将前概... 详细信息

前概念,作为形式概念“弱化”的知识表达形式,常用来提取对象共有的属性与属性所共有的对象这两类知识。区间集概念格是将区间集理论与形式概念相结合后产生的,利用区间集能够反映不确定信息的特性把形式概念拓展为区间集概念。将前概念理论结合三支决策引入区间集概念,提出了对象诱导的三支区间集前概念,即OE-区间集前概念。在此基础上,讨论了OE-区间集前概念的格结构,并与已有成果进行比较,给出了相应的构造算法。这些所得理论成果,通过医生总结病例的实践内容加以验证,说明了所定义知识表示形式的有效性和实用性。这将有助于拓展区间集概念理论以及前概念理论的研究深度和应用范围,同时也为知识提取和信息挖掘提供了一种可行的方法。

关键词：前概念区间集区间集概念三支决策三支区间集前概念

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基于层次模型的非平衡风速预报订正

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河北大学学报(自然科学版) 2025年第3期45卷 317-326页

作者：曹阳翟俊海韩玲河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 河北省信息工程学校信息网络教研部河北保定071000

针对风速预报订正中的数据非平衡问题,提出了一种基于分类/回归层次结构的订正模型.该模型的核心思想是采用分治策略,逐步解决风速数据中的非平衡问题.在分类层中,使用了重加权策略来初步解决数据中的非平衡问题.在回归层中,提出了一种... 详细信息

针对风速预报订正中的数据非平衡问题,提出了一种基于分类/回归层次结构的订正模型.该模型的核心思想是采用分治策略,逐步解决风速数据中的非平衡问题.在分类层中,使用了重加权策略来初步解决数据中的非平衡问题.在回归层中,提出了一种分组扩展的训练策略,有效纠正了受非平衡影响而被错误分类的样本,从而进一步解决数据非平衡问题.此外,还基于贪心策略设计了一种概率加权方法,目的是对有把握的样本输出更加准确的预测.该模型在山东沿海14个地区的风速数据集上进行了验证,并与相关方法进行了比较.订正后的风速预报整体和极端风速事件的平均绝对误差分别降低了34.4%和69.0%,表明该模型在提高极端风速事件预测能力的同时,也保持了对稳定事件的预测性能.

关键词：风速预报订正层次模型数据非平衡极端风速预测

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基于凸化集的具有均衡约束的非光滑半无限规划对偶理论研究

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应用数学 2025年第2期38卷 565-573页

作者：范红莲苏珂河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

本文研究具有均衡约束的非光滑半无限规划问题的对偶性质,利用凸化集,对具有均衡约束的非光滑半无限规划问题提出其混合对偶模型.与传统对偶理论中的凸性不同,本文考虑了在凸算子下的∂*-凸和∂*-不变凸假设,并分别建立了具有均衡约束的... 详细信息

本文研究具有均衡约束的非光滑半无限规划问题的对偶性质,利用凸化集,对具有均衡约束的非光滑半无限规划问题提出其混合对偶模型.与传统对偶理论中的凸性不同,本文考虑了在凸算子下的∂*-凸和∂*-不变凸假设,并分别建立了具有均衡约束的非光滑半无限规划问题与其混合对偶问题之间的强弱对偶定理.

关键词：半无限规划均衡约束凸化集对偶

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基于样例选取的属性约简算法

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计算机研究与发展 2012年第11期49卷 2305-2310页

作者：王熙照王婷婷翟俊海河北省机器学习与计算智能重点实验室河北大学数学与计算机学院河北保定071002

计算属性约简是粗糙集框架下归纳学习的关键部分.基于差别矩阵的属性约简算法是常用的属性约简算法之一.给定一个信息系统,利用该算法可以求出信息系统的所有属性约简.但是该算法需要的存储空间大,执行时间长,特别是对于大型数据库,差... 详细信息

计算属性约简是粗糙集框架下归纳学习的关键部分.基于差别矩阵的属性约简算法是常用的属性约简算法之一.给定一个信息系统,利用该算法可以求出信息系统的所有属性约简.但是该算法需要的存储空间大,执行时间长,特别是对于大型数据库,差别矩阵的存储成为其应用的瓶颈.针对这一问题,提出了一种基于样例选取的属性约简算法,算法分为3步:首先从样例集中挑选出重要的样例;然后用选出的样例构造差别矩阵;最后计算信息系统的所有约简.实验结果显示,当处理大型数据库时,新算法能有效地减少存储空间和执行时间.

关键词：信息系统样例选取粗糙集差别矩阵属性约简

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基于近邻熵的主动学习算法

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模式识别与人工智能 2011年第1期24卷 97-102页

作者：王珍钰王熙照河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室保定071002

在主动学习中,采用近邻熵(Neighborhood Entropy)作为样例的挑选标准,熵值最大的样例体现基于近邻分类规则,最无法确定该样例的类标.而标注不确定性高的样例可用尽量少的样例获得较高的分类性能.文中提出一种基于近邻熵的主动学习算法.... 详细信息

在主动学习中,采用近邻熵(Neighborhood Entropy)作为样例的挑选标准,熵值最大的样例体现基于近邻分类规则,最无法确定该样例的类标.而标注不确定性高的样例可用尽量少的样例获得较高的分类性能.文中提出一种基于近邻熵的主动学习算法.该算法首先计算未标注样例的近邻样例类别熵,然后挑选熵值最大样例的进行标注.实验表明,基于近邻熵挑选样例进行标注,较基于最大距离(Maximal Distance)挑选和随机样例挑选可获得更高的分类性能.

关键词：主动学习最近邻最大熵样例选择

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基于不平衡学习的分类器博弈模型及其在中国象棋中的应用

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计算机研究与发展 2011年第5期48卷 841-847页

作者：苏攀王熙照李艳河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

计算机博弈是人工智能领域中的热点研究课题.传统计算机博弈模型使用极大极小搜索与评估函数相结合的方式,棋力高低依赖于搜索的深度.在计算性能较低的平台上,搜索深度加深会延长反应时间.因此,提出了一种应用不平衡学习技术使用专家谱... 详细信息

计算机博弈是人工智能领域中的热点研究课题.传统计算机博弈模型使用极大极小搜索与评估函数相结合的方式,棋力高低依赖于搜索的深度.在计算性能较低的平台上,搜索深度加深会延长反应时间.因此,提出了一种应用不平衡学习技术使用专家谱训练分类器的机器博弈解决方案,反应时间只相当于一层搜索,且更能体现学习的特性.使用3种经典的不平衡学习方法训练神经网络,并对结果进行了比较.验证了使用分类器模拟中国象棋策略的可能性,以及不平衡学习技术在该策略建模过程中起到的关键作用.

关键词：不平衡学习计算机博弈中国象棋机器博奕分类器博弈模型人工神经网络

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关系数据库上基于索引的Top-N关键词查询

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北京工业大学学报 2011年第6期37卷 940-946页

作者：朱亮姬慎达刘椿年杨文柱河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 北京工业大学计算机学院北京100124

为了实现关系数据库上自由态的关键词查询,通过创建索引表并运用其存储的知识为每个属性赋予不同的权值来改进信息检索中传统的排序方法.对每个查询用索引表和改进的排序方法来获得Top-N答案.用实际数据集进行了实验,实验结果表明此方... 详细信息

为了实现关系数据库上自由态的关键词查询,通过创建索引表并运用其存储的知识为每个属性赋予不同的权值来改进信息检索中传统的排序方法.对每个查询用索引表和改进的排序方法来获得Top-N答案.用实际数据集进行了实验,实验结果表明此方法在查询时间和准确性上是有效的.

关键词：查询索引元组树排序策略

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改进的基于排序熵的有序决策树算法

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模式识别与人工智能 2014年第2期27卷 134-140页

作者：陈建凯王熙照高相辉河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室保定071002

由于基于排序熵的有序决策树在扩展属性选取时,需计算每个条件属性的每个割点处的排序互信息,并通过对比这些排序互信息的大小来确定最大值(最大值对应的属性为扩展属性),计算复杂度较高.针对此问题,文中将割点分为平衡割点和非平衡割... 详细信息

由于基于排序熵的有序决策树在扩展属性选取时,需计算每个条件属性的每个割点处的排序互信息,并通过对比这些排序互信息的大小来确定最大值(最大值对应的属性为扩展属性),计算复杂度较高.针对此问题,文中将割点分为平衡割点和非平衡割点两部分,建立一个数学模型,从理论上证明排序互信息最大值不会在平衡割点处达到,而只能在非平衡割点处达到.这说明在计算排序互信息时只需遍历非平衡割点,而无需再计算平衡割点处的值,从而使决策树构建的计算效率得到较大程度提高.数值实验验证此结果.

关键词：有序分类有序决策树非平衡割点

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基于模糊积分的多模糊决策树融合

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计算机研究与发展 2009年第3期46卷 470-477页

作者：翟俊海王熙照张素芳河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 河北省信息工程学校数学教研室河北保定071000

给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用... 详细信息

给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用信息.为了充分利用模糊信息系统中每个重要的模糊属性子集所提供的信息,提出了一种基于模糊积分的多模糊决策树融合方法.这种方法分3个步骤:1)通过模糊等价关系找到几个重要的模糊属性子集;2)对每个模糊属性子集,利用模糊ID3算法生成一棵模糊决策树;3)用模糊积分融合几棵模糊决策树.实验结果证明了用多模糊决策树融合方法比单模糊决策树分类效果更好.

关键词：模糊信息系统模糊决策树模糊ID3算法模糊熵模糊积分信息融合

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