检索结果-内蒙古大学图书馆

系统仿真学报 2006年第6期18卷 1700-1704页

作者：李洪波吴凤鸽孙增圻孙富春清华大学计算机科学与技术系人工智能国家重点实验室北京100084

已有NCS仿真平台采用单一的全数字仿真或半实物仿真方式,在灵活性或真实性方面具有一定的局限性。首先归纳理想NCS仿真平台所应具有的品质,然后以其为指导提出了一种新的NCS仿真平台的实现框架,并基于MATLAB、OPNET、VisualC++等软件平... 详细信息

已有NCS仿真平台采用单一的全数字仿真或半实物仿真方式,在灵活性或真实性方面具有一定的局限性。首先归纳理想NCS仿真平台所应具有的品质,然后以其为指导提出了一种新的NCS仿真平台的实现框架,并基于MATLAB、OPNET、VisualC++等软件平台和软件组件设计思想实现了仿真平台NCS-SP(NCS-SimulationPlatform)。NCS-SP突破时延小于一个采样周期的限制,提供不同模块的多种选择属性,从而克服已有平台的不足,增强了仿真平台的有效性和灵活性。最后,通过不同网络环境下的仿真试验分析了网络时延和丢包对系统性能的影响。

关键词：网络控制系统仿真平台网络时延丢包

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基于用户行为分析的搜索引擎自动性能评价

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软件学报 2008年第11期19卷 3023-3032页

作者：刘奕群岑荣伟张敏茹立云马少平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 搜狐公司研发中心北京100084

基于用户行为分析的思路,提出了一种自动进行搜索引擎性能评价的方法.此方法能够基于对用户的查询和点击行为的分析自动生成导航类查询测试集合,并对查询对应的标准答案实现自动标注.基于中文商业搜索引擎日志的实验结果表明,此方法能... 详细信息

基于用户行为分析的思路,提出了一种自动进行搜索引擎性能评价的方法.此方法能够基于对用户的查询和点击行为的分析自动生成导航类查询测试集合,并对查询对应的标准答案实现自动标注.基于中文商业搜索引擎日志的实验结果表明,此方法能够与人工标注的评价取得基本一致的评价效果,同时大大减少了评价所需的人力资源,并加快了评价反馈周期.

关键词：网络信息检索性能评价用户行为分析

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基于影像引导的计算机辅助肝癌微波消融

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计算机研究与发展 2011年第2期48卷 281-288页

作者：翟伟明盛林宋亦旭赵雁南王宏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北京100084 清华信息科学与技术国家实验室北京100084 清华大学玉泉医院肿瘤消融中心北京100049

为了方便临床医生使用医学影像进行手术的规划和引导,提出了一种新颖的计算机辅助肝癌微波消融手术方法.采用基于GPU加速的三维可视化技术实时重构影像的三维模型,显示出患者器官的解剖关系;采用基于生物传热学的三维热场计算技术,规划... 详细信息

为了方便临床医生使用医学影像进行手术的规划和引导,提出了一种新颖的计算机辅助肝癌微波消融手术方法.采用基于GPU加速的三维可视化技术实时重构影像的三维模型,显示出患者器官的解剖关系;采用基于生物传热学的三维热场计算技术,规划手术路径及消融设备的作用时间和功率.经过大量的临床应用以及手术影像对比,表明该方法能够有效计算消融手术的作用效果,并在手术的引导过程中发挥了重要的作用,提高了手术的临床精度和效果.

关键词：计算机辅助手术微波消融手术计划三维重构热场模拟

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基于深度学习加强的混合推荐方法

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清华大学学报（自然科学版） 2017年第10期57卷 1014-1021页

作者：张敏丁弼原马为之谭云志刘奕群马少平清华大学计算机系清华信息科学与技术国家实验室(筹)智能技术与系统国家重点实验室北京100084

近年来基于矩阵分解的协同过滤算法在评分预测上取得了显著成果,但仍未能很好地解决冷启动、数据稀疏等问题。因此,如何将评论信息引入推荐系统以缓解上述问题成为研究的热点之一。该文尝试基于深度学习来加强个性化推荐,提出将层叠降... 详细信息

近年来基于矩阵分解的协同过滤算法在评分预测上取得了显著成果,但仍未能很好地解决冷启动、数据稀疏等问题。因此,如何将评论信息引入推荐系统以缓解上述问题成为研究的热点之一。该文尝试基于深度学习来加强个性化推荐,提出将层叠降噪自动编码器(stacked denoising auto-encoder,SDAE)与隐含因子模型(latent factor model,LFM)相结合的混合推荐方法,综合考虑评论文本与评分,以提升推荐模型对潜在评分预测的准确性。在常用大规模公开Amazon数据集上进行的测试结果表明:与传统推荐模型相比,该文提出的方法可有效提高评分预测的准确性,性能提升最高可达64.43%。

关键词：深度学习协同过滤混合推荐

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基于马尔可夫链的无线传感器网络分布式调度方法

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自动化学报 2010年第5期36卷 685-695页

作者：牛建军邓志东清华大学计算机系清华信息科学与技术国家实验室(筹)智能技术与系统国家重点实验室北京100084

能量效率是无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)研究中的核心问题之一.当节点采用电池供电时,有限的能量限制了网络的生存周期,从而对无线传感器网络的大规模应用提出了挑战.本文基于马尔可夫链,提出了一种实用的、协作分布式... 详细信息

能量效率是无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)研究中的核心问题之一.当节点采用电池供电时,有限的能量限制了网络的生存周期,从而对无线传感器网络的大规模应用提出了挑战.本文基于马尔可夫链,提出了一种实用的、协作分布式的调度方法,并从理论上证明了该方法的收敛性.该方法不仅可对节点的休眠/唤醒进行调度,还可以对节点数据发送进行调度以减少数据冲突的发生.仿真实验结果表明,该方法能够有效地减少节点能量的消耗,且对其他网络性能的影响较小.

关键词：无线传感器网络能效调度马尔可夫链分布式

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一种基于SSVEP的仿人机器人异步脑机接口控制系统

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机器人 2011年第2期33卷 129-135页

作者：邓志东李修全郑宽浩姚文韬清华大学计算机系清华信息科学与技术国家实验室(筹)智能技术与系统国家重点实验室北京100084

设计了稳态视觉诱发电位(SSVEP)空闲状态检测的特征提取方法,建立了基于SSVEP的异步脑机接口二级分类器结构,开发了基于TI CC2430芯片的无线传感器网络模块,实现了机器人控制命令的远程传送,使该仿人机器人系统具有脑电控制、语音交互... 详细信息

设计了稳态视觉诱发电位(SSVEP)空闲状态检测的特征提取方法,建立了基于SSVEP的异步脑机接口二级分类器结构,开发了基于TI CC2430芯片的无线传感器网络模块,实现了机器人控制命令的远程传送,使该仿人机器人系统具有脑电控制、语音交互、游戏手柄交互、机器视觉与避障等功能.通过SSVEP空闲状态检测实验验证了脑机接口系统异步控制的有效性.

关键词：仿人机器人稳态视觉诱发电位脑机接口无线传感器网络

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神经采样

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计算机学报 2017年第6期40卷 1379-1393页

作者：萧子豪朱军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 清华大学类脑计算研究中心北京100084

神经采样是国际上最近提出的一种基于脉冲神经网络动力学的吉布斯采样算法,是一种有希望在类脑硬件上实现贝叶斯概率推断的算法.神经采样的仿生特点包括考虑神经元间通过发放脉冲来传递信息、突触后膜电压和迟滞效应等.该文首先会介绍... 详细信息

神经采样是国际上最近提出的一种基于脉冲神经网络动力学的吉布斯采样算法,是一种有希望在类脑硬件上实现贝叶斯概率推断的算法.神经采样的仿生特点包括考虑神经元间通过发放脉冲来传递信息、突触后膜电压和迟滞效应等.该文首先会介绍国际上在神经采样方面已有的工作,分三小部分:第1部分涉及神经采样的抽象模型,包括其原理和在任意贝叶斯网络中采样的具体模型;第2部分涉及硬件实现,包括用累积发放(I&F)模型近似连续时间神经采样动力学的方法;第3部分通过结合前两部分,涉及用脉冲神经网络动力学训练传统的机器学习模型,并在经典计算机上模拟这个训练过程.第3部分具体包括基于脉冲时间的突触可塑性(STDP)的受限玻尔兹曼机(RBM)的事件驱动相对散度训练算法.最后,我们在训练RBM的相对散度和持续相对散度算法中,用神经采样替代传统的吉布斯采样.该文的工作首先分析了神经采样对初始化状态敏感和混合速度慢的采样特点,然后提出方法消除了这两个采样特点对训练的负面影响.在MNIST数据集上的实验初步显示,基于修正后的神经采样的训练算法能恢复跟传统基于吉布斯采样的算法相似的重构效果.目前在机器学习领域,基于概率的学习算法已发展成主流.神经采样方面的工作为在类脑硬件上实现低能耗的概率模型计算提供方法,未来有希望被用于提高移动设备的智能水平.

关键词：脉冲神经网络神经采样马尔可夫链蒙特卡洛受限玻尔兹曼机类脑硬件人工智能

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贝叶斯机器学习前沿进展综述

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计算机研究与发展 2015年第1期52卷 16-26页

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

随着大数据的快速发展,以概率统计为基础的机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关注,并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用,其中贝叶斯方法在过去20多年也得到了快速发展,成为非常重要的一类机器学习方法... 详细信息

随着大数据的快速发展,以概率统计为基础的机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关注,并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用,其中贝叶斯方法在过去20多年也得到了快速发展,成为非常重要的一类机器学习方法.总结了贝叶斯方法在机器学习中的最新进展,具体内容包括贝叶斯机器学习的基础理论与方法、非参数贝叶斯方法及常用的推理方法、正则化贝叶斯方法等.最后,还针对大规模贝叶斯学习问题进行了简要的介绍和展望,对其发展趋势作了总结和展望.

关键词：贝叶斯机器学习非参数方法正则化方法大数据学习大数据贝叶斯学习

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离散模糊系统分析与设计的模糊Lyapunov方法

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自动化学报 2004年第2期30卷 255-260页

作者：王岩张庆灵孙增圻孙富春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 东北大学理学院沈阳110004

研究离散T-S模糊控制系统基于模糊Lyapunov函数的稳定性分析及控制器设计问题.首先,构造出离散型模糊Lyapunov函数,模糊Lyapunov函数是系数与T-S模糊系统的模糊规则权重相对应的复合型Lyapunov函数.然后,得到了开环系统新的稳定性充分条... 详细信息

研究离散T-S模糊控制系统基于模糊Lyapunov函数的稳定性分析及控制器设计问题.首先,构造出离散型模糊Lyapunov函数,模糊Lyapunov函数是系数与T-S模糊系统的模糊规则权重相对应的复合型Lyapunov函数.然后,得到了开环系统新的稳定性充分条件,与公共Lyapunov方法的结果相比,这一条件更为宽松.进而,基于一系列线性矩阵不等式设计出模糊控制器.最后,仿真实例说明了该方法的算法和本文条件的优越性.

关键词：模糊控制系统 Lyapunov函数线性矩阵不等式离散模糊系统系统分析数学模型

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基于曲率特征的自主车辆地图匹配定位方法

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机器人 2012年第4期34卷 440-448页

作者：苏奎峰邓志东黄振清华大学计算机科学与技术系清华信息科学与技术国家实验室智能技术与系统国家重点实验室北京100084 装甲兵工程学院北京100072

提出了一种新的基于曲率特征的自主车辆地图匹配定位方法,该方法通过计算自主车辆行驶轨迹和参考轨迹的尺度不变曲率积分特征及其相关性进行匹配,可以有效地消除因航迹推算(DR)传感器标定参数偏差和航向角估计偏差而引起的错误匹配问题... 详细信息

提出了一种新的基于曲率特征的自主车辆地图匹配定位方法,该方法通过计算自主车辆行驶轨迹和参考轨迹的尺度不变曲率积分特征及其相关性进行匹配,可以有效地消除因航迹推算(DR)传感器标定参数偏差和航向角估计偏差而引起的错误匹配问题.文中首先采用扩展卡尔曼滤波器融合惯性测量单元输出、方向盘转角和4个ABS(防抱死刹车系统)传感器测量的轮速,估计自主车辆的位姿状态,并据此从数字地图中选择匹配的候选路段.然后利用本文提出的曲率空间特征地图匹配算法实现路段匹配,并根据曲率和航向角变化确定匹配点,最后将其作为无迹卡尔曼滤波器的观测值更新滤波器,从而实现高精度的位姿估计.现场道路实验结果表明,该法能够有效地实现地图匹配,降低自主车辆DR产生的累积误差,从而能够在GPS(全球定位系统)信号失效情况下实现长距离精确定位.

关键词：自主车辆地图匹配尺度不变特征无迹卡尔曼滤波

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