检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与科学 2015年第12期37卷 2306-2311页

作者：黄一龙李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

事件往往围绕主题展开,相互间存在相关性。在大数据时代,从海量信息中筛选出和某个主题相关的事件,有助于信息抽取、文本摘要、文本生成等自然语言处理任务。首先提出一种相关事件的标注方法,并标注了一个中文事件相关性语料库。然后,... 详细信息

事件往往围绕主题展开,相互间存在相关性。在大数据时代,从海量信息中筛选出和某个主题相关的事件,有助于信息抽取、文本摘要、文本生成等自然语言处理任务。首先提出一种相关事件的标注方法,并标注了一个中文事件相关性语料库。然后,初步提出了一个基于多种特征的相关性事件识别方法。在标注语料上的实验表明,性能在基准系统上F1值提高了4.08%。

关键词：相关事件语料库标注相关性事件关系

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一种基于支持向量数据描述的特征选择算法

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智能系统学报 2015年第2期10卷 215-220页

作者：曹晋张莉李凡长苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学计算机信息处理技术省重点实验室江苏苏州215006

已有基于支持向量数据描述的特征选择方法计算量较大,导致特征选择的时间过长。针对此问题,提出了一种新的基于支持向量数据描述的特征选择算法。新方法的特征选择是通过超球体球心方向上的能量大小来决定且采用了递归特征消除方式来逐... 详细信息

已有基于支持向量数据描述的特征选择方法计算量较大,导致特征选择的时间过长。针对此问题,提出了一种新的基于支持向量数据描述的特征选择算法。新方法的特征选择是通过超球体球心方向上的能量大小来决定且采用了递归特征消除方式来逐渐剔除掉冗余特征。在Leukemia数据集上的实验结果表明,新方法能够进行快速的特征选择,且所选择的特征对后续的分类是有效的。

关键词：支持向量数据描述特征选择递归计算递归特征消除癌症识别基因表达

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基于谱聚类的蛋白质对接复合物最佳预测结构的挑选方法

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小型微型计算机系统 2015年第10期36卷 2365-2368页

作者：蔡磊鑫陈荣吕强苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

蛋白质结构预测过程中常会生成大量候选结构,需从中挑选出最佳预测结构.聚类是一种常见的挑选方法,根据候选结构间的相似度将其划分成不同的类别.与传统聚类算法不同,谱聚类算法可以收敛于全局最优解.它的核心思想是"先降维,再聚类... 详细信息

蛋白质结构预测过程中常会生成大量候选结构,需从中挑选出最佳预测结构.聚类是一种常见的挑选方法,根据候选结构间的相似度将其划分成不同的类别.与传统聚类算法不同,谱聚类算法可以收敛于全局最优解.它的核心思想是"先降维,再聚类",对包含大量信息的蛋白质结构非常适合.与单体结构挑选、loop结构挑选等相比,对接复合物的挑选更加复杂.因而,本文以蛋白质对接复合物为研究对象,提出一种基于谱聚类的对接复合物最佳预测结构的挑选方法.选取十组数据集进行实验,将本文的方法与能量打分、基于近邻传播算法的方法作比较.实验结果表明,谱聚类算法在对接复合物结构挑选方面可以取得很好的效果.

关键词：谱聚类结构挑选能量打分对接复合物

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节点相邻关系的传感网覆盖优化方法

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电子测量与仪器学报 2015年第11期29卷 1574-1583页

作者：贾明伟吴敏沙超王汝传南京邮电大学计算机学院软件学院南京210003 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

在无线传感器网络中,节点往往以随机方式密集部署,从而易于产生大量冗余。检测这些冗余节点可以有效地解决信道冲突,重复信息采集等问题。本文提出了一种覆盖冗余判别算法,节点根据自身与邻居节点的距离、邻居节点的数量以及邻居节点对... 详细信息

在无线传感器网络中,节点往往以随机方式密集部署,从而易于产生大量冗余。检测这些冗余节点可以有效地解决信道冲突,重复信息采集等问题。本文提出了一种覆盖冗余判别算法,节点根据自身与邻居节点的距离、邻居节点的数量以及邻居节点对自身感知区域的覆盖程度三方面判断其是否冗余,若为冗余节点,则进入休眠状态,以降低全网能耗。仿真结果表明,所提出的冗余判断算法可有效关闭网络中的冗余节点,并降低全网能耗,和同类算法相比较,检测冗余节点的能力明显优于同类算法。

关键词：无线传感器网络休眠调度多重覆盖冗余检测

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一种动态和自适应公交到站时间预测方法

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计算机科学 2015年第1期42卷 253-256,289页

作者：谢玲李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

公交到站时间预测是实现智能化公交信息服务的基础,可靠地预测公交到站时间有利于提高公共交通的服务水平,以吸引更多的城市居民选择公共交通。以某城市公交系统海量的历史数据为基础,建立了基于SVM的集合了静态和动态数据的公交预测模... 详细信息

公交到站时间预测是实现智能化公交信息服务的基础,可靠地预测公交到站时间有利于提高公共交通的服务水平,以吸引更多的城市居民选择公共交通。以某城市公交系统海量的历史数据为基础,建立了基于SVM的集合了静态和动态数据的公交预测模型,该模型引入上游路段速度、下游路段最新速度、下游路段最新花时、时间段和路况拥挤程度等动态信息作为模型特征。在此基础上,根据大量公交到站时间历史数据的波动性,提出了一个基于波动性的自适应预测模型。实验结果表明,自适应预测模型优于现有模型,提高了预测的精确度和效率。

关键词：公交到站时间实时预测动态预测自适应模型支持向量机波动性统计

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基于蛋白质进化配对的残基间距离约束挖掘方法

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计算机科学 2015年第7期42卷 262-264,299页

作者：王彩霞吕强李海鸥罗升苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

蛋白质的进化配对是指在进化过程中残基对之间形成的相对稳定的相互作用。基于已被发现的进化配对,采用机器学习的分类技术,将其转换成残基对之间的距离约束,从而将一种定性的残基对之间的相互作用挖掘为定量的距离约束,这为蛋白质的结... 详细信息

蛋白质的进化配对是指在进化过程中残基对之间形成的相对稳定的相互作用。基于已被发现的进化配对,采用机器学习的分类技术,将其转换成残基对之间的距离约束,从而将一种定性的残基对之间的相互作用挖掘为定量的距离约束,这为蛋白质的结构预测提供了新的指导。

关键词：进化配对距离约束支持向量机

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中文事件时序关系的标注和分类方法

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计算机科学 2015年第7期42卷 276-279,313页

作者：郑新李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

事件时序关系的研究在问答系统、信息抽取和文本自动摘要等自然语言处理领域起着重要的作用。首先借鉴英文的标注方法,将中文事件的时序关系分为4类,并给出了具体的标注方法。然后给出了一个中文时序关系的分类方法。最后,在标注语料库... 详细信息

事件时序关系的研究在问答系统、信息抽取和文本自动摘要等自然语言处理领域起着重要的作用。首先借鉴英文的标注方法,将中文事件的时序关系分为4类,并给出了具体的标注方法。然后给出了一个中文时序关系的分类方法。最后,在标注语料库上测试了中文事件时序关系分类的性能,结果表明该方法优于规则方法。

关键词：事件时序关系语料库

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一个基于语义的中文事件论元抽取方法

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计算机科学 2015年第2期42卷 237-240页

作者：黄媛李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

中文是一种话题结构的语言,其表达方式比较灵活,但句法结构不如英文严谨,导致了事件中论元与触发词的关系较松散。现有的论元抽取方法多数是基于浅层语义的句法结构特征,从而造成了论元抽取性能低下。为了解决这个问题,提出了基于语义... 详细信息

中文是一种话题结构的语言,其表达方式比较灵活,但句法结构不如英文严谨,导致了事件中论元与触发词的关系较松散。现有的论元抽取方法多数是基于浅层语义的句法结构特征,从而造成了论元抽取性能低下。为了解决这个问题,提出了基于语义的中文事件论元抽取方法。该方法利用角色、实体和触发词的语义,弥补了论元抽取中单纯采用句法特征的缺陷。在ACE2005中文语料上的测试结果表明,该方法与基准系统相比具有更高的性能。

关键词：论元抽取角色语义论元语义

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半监督中文事件抽取中的模板过滤和转换方法

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计算机科学 2015年第2期42卷 253-255,262页

作者：徐霞李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

事件模板是指导事件抽取工作的依据,半监督方法下模板的准确性显得尤为重要。目前,基于双视图的"触发词-论元"模板的中文信息事件抽取系统不能有效地解决触发词一词多义的现象和模板稀疏现象。提出了一种借助论元进行触发词... 详细信息

事件模板是指导事件抽取工作的依据,半监督方法下模板的准确性显得尤为重要。目前,基于双视图的"触发词-论元"模板的中文信息事件抽取系统不能有效地解决触发词一词多义的现象和模板稀疏现象。提出了一种借助论元进行触发词语义消歧的方法,并利用该方法进行模板过滤以消除无效模板的影响。另外,针对几种特殊的中文句型,根据句法结构提出了模板转换规则,从而提高了模板的适用性。在ACE2005中文语料上的测试表明,该方法可有效地提高半监督中文信息事件抽取系统的性能。

关键词：事件抽取模板过滤模板转换

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基于属性约简和支持向量机集成的乳腺癌诊断决策

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计算机应用 2015年第10期35卷 2793-2797页

作者：卢星凝张莉苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006

针对遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)集成相结合的疾病诊断方法存在属性冗余的问题,提出了一种改进的约简和诊断乳腺癌决策方法。该方法将最小化约简属性个数、最大化区分矩阵可区别属性的个数以及最大化约简属性对决策属性的依赖度这三... 详细信息

针对遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)集成相结合的疾病诊断方法存在属性冗余的问题,提出了一种改进的约简和诊断乳腺癌决策方法。该方法将最小化约简属性个数、最大化区分矩阵可区别属性的个数以及最大化约简属性对决策属性的依赖度这三种目标函数相结合作为GA的适应度函数。在约简属性后取多个子集,以便利用SVM集成学习。在UCI数据库中乳腺癌数据集的实验表明,与原始的SVM算法相比,该方法在分类诊断的准确度以及敏感性方面有一定的提高,其中分类准确度至少提高了2%。

关键词：粗糙集支持向量机属性约简乳腺癌诊断遗传算法

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