检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2001年第6期12卷 851-855页

作者：吴鸣锐张钹清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

许多实际的模式识别问题如对手写体汉字的识别 ,都属于大规模的模式识别问题 .目前 ,传统的神经网络算法对这类问题尚无有效的解决办法 .在球邻域模型的基础上提出一种可用于大规模模式识别问题的神经网络训练算法 ,试图加强神经网络解... 详细信息

许多实际的模式识别问题如对手写体汉字的识别 ,都属于大规模的模式识别问题 .目前 ,传统的神经网络算法对这类问题尚无有效的解决办法 .在球邻域模型的基础上提出一种可用于大规模模式识别问题的神经网络训练算法 ,试图加强神经网络解决大规模问题的能力 ,并用手写体汉字识别问题检验其效果 .

关键词：神经网络模式识别字符识别球邻域模型汉字识别算法

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面向中英平行专利的双语术语自动抽取

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清华大学学报（自然科学版） 2014年第10期54卷 1339-1343页

作者：孙茂松李莉刘知远清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室北京100084

双语术语自动抽取是自然语言处理领域的重要研究课题之一,对于跨语言检索、机器翻译,以及双语词典的构建等具有重要意义。该文提出了一种面向中英平行专利语料的无监督双语术语自动抽取算法。该算法利用基于短语的统计机器翻译模型中的... 详细信息

双语术语自动抽取是自然语言处理领域的重要研究课题之一,对于跨语言检索、机器翻译,以及双语词典的构建等具有重要意义。该文提出了一种面向中英平行专利语料的无监督双语术语自动抽取算法。该算法利用基于短语的统计机器翻译模型中的短语对齐和基于条件随机场的组块分析,实现双语术语自动抽取,同时借助专利语料的领域主题信息进一步提高双语术语抽取的准确率。实验表明:该算法在5 867组电通信技术领域的中英平行专利文档上进行双语术语的自动抽取,准确率达到94.00%。

关键词：短语对齐条件随机场组块分析双语术语

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多任务环境中基于情感的拟人Agent面部运动的实现

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清华大学学报（自然科学版） 2009年第8期49卷 1224-1228页

作者：杨斌周芳芳贾培发清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室北京100084

为解决在多任务环境中,拟人Agent多种面部运动自主综合表达的问题,该文首先结合Sloman的分层体系架构和Damasio的机体标志思想,设计了一种支持多任务环境的拟人Agent面部运动的体系结构。接着分析了拟人Agent的面部运动种类及成因,定义... 详细信息

为解决在多任务环境中,拟人Agent多种面部运动自主综合表达的问题,该文首先结合Sloman的分层体系架构和Damasio的机体标志思想,设计了一种支持多任务环境的拟人Agent面部运动的体系结构。接着分析了拟人Agent的面部运动种类及成因,定义了面部运动的优先级,提出了冲突的协调方法,并将此方法应用到体系结构的决策控制中。最后根据提出的拟人Agent感情状态的形式化描述方法,实现了基于情感的面部运动序列的自主生成系统,解决了拟人Agent多种面部运动同时表达的矛盾,并实现了个性化的情感表达输出。

关键词：拟人Agent 人工情感多任务环境个性化综合面部运动

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具有模糊分割的动态神经网络控制

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计算机学报 1999年第9期22卷 936-941页

作者：邓志东李凌张钹清华大学计算机科学技术系清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

提出了一种具有模糊分割的动态神经网络（ＤＮＮＦＰ）．给出了网络的拓扑结构，得到了该网络在监督学习与再激励学习方式下的学习算法，并将其成功地应用于ｐＨ中和过程这一典型的连续时间非线性动态系统的控制．该文的研究表明，这种... 详细信息

提出了一种具有模糊分割的动态神经网络（ＤＮＮＦＰ）．给出了网络的拓扑结构，得到了该网络在监督学习与再激励学习方式下的学习算法，并将其成功地应用于ｐＨ中和过程这一典型的连续时间非线性动态系统的控制．该文的研究表明，这种动态模糊神经网络综合了模糊逻辑、ＣＭＡＣ网络以及再激励学习的有关结果，不仅具有明确的物理意义，而且无需以任何显式方式建立被控对象的数学模型．由此获得的动态学习控制系统结构简单、鲁棒性强并具有广泛的适用性．在相同控制限幅下。

关键词：动态神经网络 CMAC 模糊分割学习算法

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时滞模糊奇异摄动系统的H_2次优控制

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控制理论与应用 2005年第1期22卷 86-91页

作者：刘华平孙富春李春文何克忠孙增圻清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084 清华大学自动化系北京100084

引入了时滞模糊奇异摄动模型.这里模糊规则后件为线性时滞奇异摄动模型,整个系统的动力学由各规则后件的线性动力学通过隶属函数插值得到,从而形成一类非线性时滞奇异摄动系统.系统的稳定性分析和H2控制器设计方法可以归结为求解一组线... 详细信息

引入了时滞模糊奇异摄动模型.这里模糊规则后件为线性时滞奇异摄动模型,整个系统的动力学由各规则后件的线性动力学通过隶属函数插值得到,从而形成一类非线性时滞奇异摄动系统.系统的稳定性分析和H2控制器设计方法可以归结为求解一组线性矩阵不等式,该组条件与小参数无关,故较好地回避了数值求解的病态问题.最后给出了仿真实例.

关键词：模糊系统奇异摄动时滞系统线性矩阵不等式

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基于多例学习的Web图像聚类

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计算机研究与发展 2009年第9期46卷 1462-1470页

作者：路晶马少平智能技术与系统国家重点实验室北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华信息科学与技术国家实验室北京100084

在图像分类和自动标注系统中,多例学习(MIL)是研究的热点.目前MIL中的算法多为监督学习方法.针对非监督学习,在基于EM算法和启发式迭代优化算法的框架下,提出了6种多例聚类算法,并通过它们对来自于真实Web环境下的图像进行聚类以分析用... 详细信息

在图像分类和自动标注系统中,多例学习(MIL)是研究的热点.目前MIL中的算法多为监督学习方法.针对非监督学习,在基于EM算法和启发式迭代优化算法的框架下,提出了6种多例聚类算法,并通过它们对来自于真实Web环境下的图像进行聚类以分析用户的搜索兴趣.由于一幅图像含有若干个区域,每个区域可被看为一个样例,属于同一个图像的区域则组成一个包.因此如何理解图像语义内容的问题即转化为多例学习.在多例学习的经典数据集MUSK数据和来自于Web图像集上的比较实验表明,提出的多例聚类算法具有优良的聚类性能.

关键词：非监督学习多例学习聚类算法 EM算法启发式迭代优化算法

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使用基于多例学习的启发式SVM算法的图像自动标注

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计算机研究与发展 2009年第5期46卷 864-871页

作者：路晶马少平清华大学计算机科学与技术系北京100084 智能技术与系统国家重点实验室北京100084 清华信息科学与技术国家实验室北京100084

在基于内容的图像检索中,按照图像的语义内容进行自动标注是一个具有挑战性的难题.将解释语义内容的关键词当做图像类别标签可使自动标注问题转化为图像分类问题.对于多数训练数据,关键词仅仅是针对整幅图像来标注的,并不是针对图像中... 详细信息

在基于内容的图像检索中,按照图像的语义内容进行自动标注是一个具有挑战性的难题.将解释语义内容的关键词当做图像类别标签可使自动标注问题转化为图像分类问题.对于多数训练数据,关键词仅仅是针对整幅图像来标注的,并不是针对图像中的具体区域.为了克服这个问题,提出了多例学习(MIL)框架下基于支持向量机(SVM)的启发式算法HSVM-MIL.使用迭代的启发式最优化算法来解决多例学习中复杂的整型规划问题,以使分类风险最小化.每次迭代试图改变一个样例的类别以最大化普通SVM的分类间隔.在图像数据库和多例学习的经典数据集MUSK上的实验表明,HSVM-MIL算法具有优良的分类性能.由于该算法针对个体样例的正负分类进行判断,因而能够确定图像区域与关键词之间的对应关系,克服了大多数多例学习算法的缺点.

关键词：图像自动标注多例学习支持向量机整型规划启发式最优化算法

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层次短语翻译的神经网络调序模型

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清华大学学报（自然科学版） 2014年第12期54卷 1529-1533页

作者：李鹏刘洋孙茂松清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)北京100084

调序歧义是层次短语翻译模型面临的主要挑战之一,但在该类模型中使用的上下文信息非常有限,制约了该类模型处理调序歧义的能力。为了更充分地利用上下文信息,提出了一种面向层次短语翻译模型的神经网络调序模型。该模型将调序看作分类问... 详细信息

调序歧义是层次短语翻译模型面临的主要挑战之一,但在该类模型中使用的上下文信息非常有限,制约了该类模型处理调序歧义的能力。为了更充分地利用上下文信息,提出了一种面向层次短语翻译模型的神经网络调序模型。该模型将调序看作分类问题,首先使用递归自动编码器为任意长度的字符串计算向量表示,然后使用这些向量表示作为分类特征,用于预测不同调序方式的概率,最后将这些概率作为新的特征加入翻译模型中进行翻译。实验结果显示：在中—英翻译任务上,该模型相比基线系统获得了0.3~0.8的BLEU值提升,具有更好的调序能力。

关键词：计算机科学与技术神经网络调序模型递归自动编码器层次短语翻译模型

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神经机器翻译前沿进展

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计算机研究与发展 2017年第6期54卷 1144-1149页

作者：刘洋清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084 智能技术与系统国家重点实验室(清华大学) 北京100084

机器翻译研究如何利用计算机实现自然语言之间的自动翻译,是人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向之一.近年来,基于深度学习的神经机器翻译方法获得迅速发展,目前已取代传统的统计机器翻译成为学术界和工业界新的主流方法.首先介... 详细信息

机器翻译研究如何利用计算机实现自然语言之间的自动翻译,是人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向之一.近年来,基于深度学习的神经机器翻译方法获得迅速发展,目前已取代传统的统计机器翻译成为学术界和工业界新的主流方法.首先介绍神经机器翻译的基本思想和主要方法,然后对最新的前沿进展进行综述,最后对神经机器翻译的未来发展方向进行展望.

关键词：人工智能深度学习神经机器翻译编码器-解码器架构注意力机制

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模糊商空间理论(模糊粒度计算方法)

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软件学报 2003年第4期14卷 770-776页

作者：张铃张钹安徽大学人工智能研究所清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室清华大学计算机科学与技术系北京100084

把商空间模型推广到模糊粒度世界,并给出了两个基本结论.一个结论是,下面4种提法等价:(1) 在论域X上给定一个模糊等价关系;(2) 给定X的商空间上的一个归一化等腰距离;(3) 给定X的一个分层递阶结构;(4) 给定一个X的模糊知识基.另一个结论... 详细信息

把商空间模型推广到模糊粒度世界,并给出了两个基本结论.一个结论是,下面4种提法等价:(1) 在论域X上给定一个模糊等价关系;(2) 给定X的商空间上的一个归一化等腰距离;(3) 给定X的一个分层递阶结构;(4) 给定一个X的模糊知识基.另一个结论是,所有模糊粒度世界全体,构成一个完备半序格.这些结论为粒度计算提供了一个强有力的数学模型和工具.

关键词：模糊商空间理论人工智能粒度计算问题求解粗糙集理论模糊集理论商空间模型

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