检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2007年第z2期44卷 230-234页

作者：李文辉韩东峰赵伟郭武吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

提出了一种基于AdaBoost相关反馈的区域图像检索方法.结合图分割的图像分割算法和多区域匹配方法,利用用户的反馈信息对AdaBoost弱分类器的反复训练,得到一个具有较小错误率的强分类器.将其应用到区域图像检索中从而返回更加精确的查询... 详细信息

提出了一种基于AdaBoost相关反馈的区域图像检索方法.结合图分割的图像分割算法和多区域匹配方法,利用用户的反馈信息对AdaBoost弱分类器的反复训练,得到一个具有较小错误率的强分类器.将其应用到区域图像检索中从而返回更加精确的查询结果.实验表明(图像数据库大小为10000),基于AdaBoost相关反馈的区域图像检索方法有更好的检索查准率和密集度,优于单一区域的图像比较算法和多区域比较算法.

关键词：区域图像检索 AdaBoost学习相关反馈

来源：评论

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一种基于ATMS的求解所有极小冲突集的新方法

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计算机工程与科学 2007年第11期29卷 127-130页

作者：张立明欧阳丹彤赵相福吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

在Reiter算法的基础上,本文提出一种基于ATMS的求解所有极小冲突集的新方法。其中,对每个元件模型最多调用一次就可求出所有的极小冲突集,防止了ATMS的多次调用,因而能够提高效率。本文提出了极小依赖集的概念,并据此对ATMS求得的极小... 详细信息

在Reiter算法的基础上,本文提出一种基于ATMS的求解所有极小冲突集的新方法。其中,对每个元件模型最多调用一次就可求出所有的极小冲突集,防止了ATMS的多次调用,因而能够提高效率。本文提出了极小依赖集的概念,并据此对ATMS求得的极小冲突集进行了分类;分析了算法的复杂度,并将新方法与相关工作进行了比较。该算法程序容易编制,而且效率高。

关键词：基于模型的诊断极小冲突集 ATMS

来源：评论

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禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用

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华东理工大学学报（自然科学版） 2007年第B06期33卷 77-81页

作者：袁华李文辉赵空吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室计算机科学与技术学院长春130012 长春工业大学计算机科学与工程学院长春130011 苏州托普信息技术学院江苏苏州215311

约束问题可以转化为优化问题。针对粒子群优化算法在算法后期易陷入局部最优的缺点，本文提出禁忌粒子群优化算法（TPS0），在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布，后期引入禁忌搜索算法，记录已经达到的局部... 详细信息

约束问题可以转化为优化问题。针对粒子群优化算法在算法后期易陷入局部最优的缺点，本文提出禁忌粒子群优化算法（TPS0），在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布，后期引入禁忌搜索算法，记录已经达到的局部最优解，在下一次搜索中，不再或者有选择地搜索这些点，从而跳出局部最优点，并且在搜索过程中允许接受劣解，充分利用禁忌搜索的记忆能力及较强的爬山能力，大大提高了获得全局最优解的概率。该算法综合了粒子群优化算法的快速性、随机性和全局收敛性以及禁忌搜索局部寻优的能力。在确保全局收敛性的基础上，能够快速搜索到高质量的优化解。该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准粒子群算法，算法具有良好的优化性能和时间性能。

关键词：几何约束求解粒子群优化算法禁忌搜索算法信息素

来源：评论

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几何约束多解问题研究

几何约束多解问题研究

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第一届中国图学大会暨第十届华东六省一市工程图学学术年会

作者：易荣庆李文辉袁华王铎吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室

约束多解问题可以转化为优化问题。提出了 GAAA（遗传蚂蚁算法）寻找最优解。为了充分利用遗传算法的快速性,随机性和全局收敛性,在算法的前期采用遗传算法。它的结果是产生信息素的初始分布。算法的后期采用蚂蚁算法。因为有初始信息... 详细信息

约束多解问题可以转化为优化问题。提出了 GAAA（遗传蚂蚁算法）寻找最优解。为了充分利用遗传算法的快速性,随机性和全局收敛性,在算法的前期采用遗传算法。它的结果是产生信息素的初始分布。算法的后期采用蚂蚁算法。因为有初始信息素的分布,具有并行、有反馈性和高效的求解效率。由于在遗传算法中使用随机的种群,这样不仅能够提高蚂蚁算法的速度,而且在求解的时候能够避免陷入局部最优解。算法具有良好的优化性能和时间性能。

关键词：几何约束求解解的选择蚂蚁算法

来源：评论

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基于自组织神经网络的特征识别

基于自组织神经网络的特征识别

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第一届中国图学大会暨第十届华东六省一市工程图学学术年会

针对 CAD、CAM 中的特征识别问题,在特征的属性邻接图表达方法基础上,根据特征建立的历史过程提出了特征森林的概念,作为识别的启发式信息。采用自组织神经网络识别特征。依据识别特征的规模动态确定自组织神经网络输入神经元的维数。... 详细信息

针对 CAD、CAM 中的特征识别问题,在特征的属性邻接图表达方法基础上,根据特征建立的历史过程提出了特征森林的概念,作为识别的启发式信息。采用自组织神经网络识别特征。依据识别特征的规模动态确定自组织神经网络输入神经元的维数。并给出了一种矢量化方法。为特征识别和维护提供了一种新的有效方法。

关键词：特征识别属性邻接图自组织神经网络

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一种基于Libnet和Libipq实现NAT-PT的方法

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中国教育网络 2007年第3期 36-37页

作者：王健刘衍珩魏达田大新孙蕾吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为解决IPv4网络和IPv6网络相互通信的问题,介绍了NAT-PT机制的工作原理,提出了一种基于Libnet和Libipq实现NAT-PT机制的方法。实际应用表明,运用这种方法,IPv4主机和IPv6主机可以自由地相互通信。

关键词： IPv4 IPv6 NAT—PT

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增强的非监督异常检测算法IUADA

增强的非监督异常检测算法IUADA

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第二届中国分类技术及应用学术会议

作者：袁福宇罗娜周春光吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 东北师范大学计算机学院长春130017

近年来,网络基础设施逐步完善,同时信息技术的应用也越来越广泛.随着网络安全一系列相关问题的加重,入侵检测技术正面临着重大的机遇和挑战.因为误用检测和异常检测方法都存在着各自的优点和不足,提出坚持将两种方法结合以构建完善的入... 详细信息

近年来,网络基础设施逐步完善,同时信息技术的应用也越来越广泛.随着网络安全一系列相关问题的加重,入侵检测技术正面临着重大的机遇和挑战.因为误用检测和异常检测方法都存在着各自的优点和不足,提出坚持将两种方法结合以构建完善的入侵检测系统的观点.同时,基于数据挖掘技术在入侵检测中所体现出的有效性,针对MINDS的异常检测模块提出改进.采用多维孤立点检测技术,并使用动态加权来调整对网络连接的评价分数,以提高入侵检测的性能.实验结果表明,所提出的算法能够有效地降低响应时间和误报率.

关键词：数据挖掘入侵检测局部孤立点因子动态权值网络安全

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一种基于PSO的动态聚类算法

一种基于PSO的动态聚类算法

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第二届中国分类技术及应用学术会议

作者：张长胜孙吉贵杨凤芹张慧杰吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

传统的划分聚类算法必须指定簇的数量且聚类结果受初始条件的影响较大.针对此缺点,提出了一种基于PSO和K-means的混合动态聚类算法--DKPSO,运行过程中能够自动确定聚类簇的最佳数量.此算法在初始时将聚类数据划分为较多数量的簇以减少... 详细信息

传统的划分聚类算法必须指定簇的数量且聚类结果受初始条件的影响较大.针对此缺点,提出了一种基于PSO和K-means的混合动态聚类算法--DKPSO,运行过程中能够自动确定聚类簇的最佳数量.此算法在初始时将聚类数据划分为较多数量的簇以减少初始条件的影响,然后使用离散PSO算法不断优化簇的数量并使用K-means算法进一步优化每个粒子代表的聚类中心.为了提高收敛速度,对算法进行了的改进,使每个粒子的惯性权重随迭代次数非线性自适应地调整.最后通过实验对算法的有效性进行了验证,并给出实验结果.

关键词：动态聚类 PSO K-means算法聚类簇惯性权重

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基于k最近邻划分的聚类算法研究

基于k最近邻划分的聚类算法研究

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中国人工智能学会第12届全国学术年会

作者：刘大有刘杰金弟吉林大学计算机科学与技术学院长春 130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春 130012

本文基于k最近邻概念给出了kNN划分的概念。在此基础上从两方面对聚类方法进行了探索,其一是,从局部紧致的角度将待聚类数据集进行kNN划分,然后再结合经典聚类算法,实验结果表明当k取1时,该算法在不降低精度的前提下显著提高了经典聚类... 详细信息

本文基于k最近邻概念给出了kNN划分的概念。在此基础上从两方面对聚类方法进行了探索,其一是,从局部紧致的角度将待聚类数据集进行kNN划分,然后再结合经典聚类算法,实验结果表明当k取1时,该算法在不降低精度的前提下显著提高了经典聚类算法的效率;其二是,提出了基于k最近邻划分的新聚类算法,实验结果表明,当k取1时该算法的效率与标准的c-Means算法相当,其聚类结果的精度远高于Agnes算法,但要稍逊于标准c-Means算法。

关键词：数据挖掘聚类算法近邻划分

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一种基于PSO分类器的镜头边界检测算法

一种基于PSO分类器的镜头边界检测算法

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第二届中国分类技术及应用学术会议

作者：孟宇李文辉符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

提出一种基于PSO分类器的镜头边界检测算法,该算法以YUV模型中的U分量直方图差异曲线来反映视频帧间差异度,有效避免了检测算法对镜头运动及镜头内物体运动的敏感,同时对渐变具有更好的识别效果.接着采用滑窗均值滤波的方法对差异曲线滤... 详细信息

提出一种基于PSO分类器的镜头边界检测算法,该算法以YUV模型中的U分量直方图差异曲线来反映视频帧间差异度,有效避免了检测算法对镜头运动及镜头内物体运动的敏感,同时对渐变具有更好的识别效果.接着采用滑窗均值滤波的方法对差异曲线滤波,在镜头转换部分形成具有显著特征的曲线图形.然后使用一种应用PSO算法的KNN分类器对这些曲线图形进行分类,最终实现对镜头转换的位置检测与类型识别.算法能够在同一步骤内完成对切变和渐变的检测,实验结果表明,该算法具有很好的精确度与召回率.

关键词：镜头边界监测粒子群优化 KNN分类器 PSO分类器滑窗均值滤波

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