检索结果-内蒙古大学图书馆

第7届全国计算机系系主任论坛

作者：刘际明陈礼忠阮邦志香港浸会大学计算机科学系

香港浸会大学计算机科学系一向致力发展优质、先进的教研工作.系内有17位全职教员(包括1位电机和电子工程师学会[IEEE]会员和3位IEEE高级会员)和9名辅助人员,本科生约300名,研究生及项目人员约50名.

关键词：香港浸会大学计算机科学系课程设置

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约束隐结构建立含主-次症的糖尿病胃肠湿热辨证规则

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世界科学技术-中医药现代化 2025年第2期27卷 452-459页

作者：许玉龙陈锦华朱红磊吕雅丽胡镜清张连文河南中医药大学信息技术学院郑州450046 香港浸会大学中医药学院中国香港999077 中国中医科学院中医基础理论研究所北京100700 香港科技大学计算机科学与工程学系中国香港999077

经典隐结构方法在对症状分析时,没有考虑主、次症以及证候兼加、症状兼加的影响,约束隐结构分析能够考虑兼加造成的影响,得到更适宜的辨证规则。本文针对1087例糖尿病患者胃肠湿热证涉及症状数据,首先使用经典隐结构分析,得到定量化辨... 详细信息

经典隐结构方法在对症状分析时,没有考虑主、次症以及证候兼加、症状兼加的影响,约束隐结构分析能够考虑兼加造成的影响,得到更适宜的辨证规则。本文针对1087例糖尿病患者胃肠湿热证涉及症状数据,首先使用经典隐结构分析,得到定量化辨证规则。然后使用约束隐结构分析,得到含有主症、次症的定量化辨证规则如下,主症:口臭(2.3)、舌苔黄(2)、腹痞胀(2.3)、舌苔腻(2.1)、大便秘结或便溏不爽(1.5)、舌色红(1.3)、滑脉(1.4);次症:胃脘痞胀(1.1)。将两种方法得到规则进行对比分析,结果显示约束隐结构分析能通过主、次症阈值降低兼加因素的影响,得到的规则更符合主症、次症语义和中医常识。最后,再用逻辑回归分析得到辨证规则,并将3种规则做准确率对比测试,结果显示约束隐结构分析得到的规则识别准确率最高。从而得出约束隐结构分析得到的胃肠湿热辨证规则,符合主、次症的约束语义和中医理论,具有较高的客观性,有助于推广使用。

关键词：辨证规则主症次症约束隐结构分析定量化

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基于幂变换的多目标进化算法MOEA／D权重设计方法

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计算机研究与发展 2012年第6期49卷 1264-1271页

作者：刘海林辜方清张晓明广东工业大学应用数学学院广州510006 香港浸会大学计算机科学系香港

在多目标最优化问题中,如何求解一组均匀散布在前沿界面上的有效解具有重要意义.MOEA?D是最近出现的一种杰出的多目标进化算法,当前沿界面的形状是某种已知的类型时,MOEA?D使用高级分解的方法容易求出均匀散布在前沿界面上的有效解.然而... 详细信息

在多目标最优化问题中,如何求解一组均匀散布在前沿界面上的有效解具有重要意义.MOEA?D是最近出现的一种杰出的多目标进化算法,当前沿界面的形状是某种已知的类型时,MOEA?D使用高级分解的方法容易求出均匀散布在前沿界面上的有效解.然而,多目标优化问题的前沿界面的形状通常是未知的.为了使MOEA?D能求出一般多目标优化问题的均匀散布的有效解,利用幂函数对目标进行数学变换,使变换后的多目标优化问题的前沿界面在算法的进化过程中逐渐接近希望得到的形状,提出了一种求解一般的多目标优化问题的MOEA?D算法的权重设计方法,并且讨论了经过数学变换后前沿界面的保距性问题.采用建议的权重设计方法,MOEA?D更容易求出一般的多目标优化问题均匀散布的有效解.数值结果验证了算法的有效性.

关键词：多目标优化进化算法均匀散布前沿界面权重设计幂变换

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如何实现从样本量、中位数、极值或四分位数到均数与标准差的转换

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中国循证医学杂志 2017年第11期17卷 1350-1356页

作者：罗德惠万翔刘际明童铁军香港浸会大学数学系中国香港999077 香港浸会大学计算机科学系中国香港999077

本文简要介绍在Meta分析中如何使用样本中位数、最小值和最大值等综合统计量(summary statistics)来估算连续性数据的样本均数与标准差的方法,并选取了一组真实的案例数据估算样本均数与标准差,以作示例。

关键词： Meta分析中位数全距样本量样本均值样本标准差

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基于多尺度小波纹理分析的文字种类自动识别

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计算机学报 2000年第7期23卷 699-704页

作者：曾理唐远炎陈廷槐重庆大学理学院重庆400044 香港浸会大学计算机科学系重庆大学计算机研究所重庆400044

在一个国际化的环境中 ,各种语言 (language)、文字 (script)需要识别和处理 .在这篇文章中 ,提出了一种基于多尺度非冗余小波纹理分析的文字种类自动识别技术 .在实验中选用了六种语言 (中文、英文、日文、韩文、俄文和印度文 )不同格... 详细信息

在一个国际化的环境中 ,各种语言 (language)、文字 (script)需要识别和处理 .在这篇文章中 ,提出了一种基于多尺度非冗余小波纹理分析的文字种类自动识别技术 .在实验中选用了六种语言 (中文、英文、日文、韩文、俄文和印度文 )不同格式和字体的文本图像 ,以证实这种技术的能力 .计算复杂性分析和实验表明 :基于多尺度非冗余小波纹理分析的文字种类自动识别技术 ,具有较小的计算复杂性 ,而且对格式和字体的变化较稳定 .

关键词：文字种类自动识别多尺度小波纹理分析

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竞争与动态合作学习聚类分析算法

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哈尔滨工程大学学报 2010年第1期31卷 102-108页

作者：李涛裴文江王少平张晓明东南大学信息科学与工程学院江苏南京210096 香港浸会大学计算机科学系香港999077

从竞争与合作学习(CCL)算法的半合作机制出发,提出了基于自适应调节合作群体内种子学习率机制的竞争与动态合作学习(CDCL)聚类分析算法.该算法在保证所有种子以较高精度收敛性于各聚类中心的同时,可有效克服同类算法普遍存在的对种子初... 详细信息

从竞争与合作学习(CCL)算法的半合作机制出发,提出了基于自适应调节合作群体内种子学习率机制的竞争与动态合作学习(CDCL)聚类分析算法.该算法在保证所有种子以较高精度收敛性于各聚类中心的同时,可有效克服同类算法普遍存在的对种子初始分布敏感、收敛速度不稳定及无法适用于异构聚类分析等问题.混合高斯聚类分析与彩色图像分割实验结果验证了CDCL的有效性,且在复杂条件下其聚类分析性能远超出CCL及其他RPCL衍生算法.

关键词：聚类分析次胜者受罚竞争学习竞争与合作学习竞争与动态合作学习

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需求装载代码协议的安全缺陷分析

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软件学报 2005年第6期16卷 1175-1181页

作者：夏正友蒋嶷川钟亦平张世永南京航空航天大学计算机科学系江苏南京210016 香港浸会大学计算机科学系复旦大学计算信息技术系上海200433

使用SPI演算对主动网络的需求装载代码协议进行分析,发现其存在被重放攻击的安全漏洞.由于主动网络是计算-存储-转发模型,不同于传统网络的存储-转发模型,所以这种被重放攻击的安全缺陷将对主动节点产生难以预测的后果,并减低其性能和效... 详细信息

使用SPI演算对主动网络的需求装载代码协议进行分析,发现其存在被重放攻击的安全漏洞.由于主动网络是计算-存储-转发模型,不同于传统网络的存储-转发模型,所以这种被重放攻击的安全缺陷将对主动节点产生难以预测的后果,并减低其性能和效率.为了消除被重放攻击的危险,修改了原有需求装载代码协议,并增加了其阻止重放攻击的能力.

关键词：主动网络需求装载代码协议 SPI演算重放攻击

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基于信息寻觅智能体的网络用户浏览模式研究

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计算机研究与发展 2004年第11期41卷 1966-1973页

作者：张世武吴月华杨杰刘际明中国科学技术大学精密机械与精密仪器系合肥230026 香港浸会大学计算机科学系

互联网的规模越来越大 ,其分布性、动态性、进化性使得其成为复杂系统研究的一个很好的对象互联网上存在许多规律 ,利用多智能体的方法研究了网络用户的浏览行为 ,通过信息智能体在虚拟网络空间的浏览研究 ,指出网络用户的浏览行为与... 详细信息

互联网的规模越来越大 ,其分布性、动态性、进化性使得其成为复杂系统研究的一个很好的对象互联网上存在许多规律 ,利用多智能体的方法研究了网络用户的浏览行为 ,通过信息智能体在虚拟网络空间的浏览研究 ,指出网络用户的浏览行为与用户兴趣的独特分布有关 ,而且指出网络拓扑结构存在最佳值。

关键词：智能体浏览模式幂律分布

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信任对服务网络性能的影响

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北京工业大学学报 2011年第4期37卷 602-608页

作者：邱洪君刘际明钟宁黄佳进北京工业大学国际WIC研究院北京100124 香港浸会大学计算机科学系香港日本前桥工业大学日本

为了利用信任增强服务网络中的个体合作,量化分析信任对网络性能和网络结构演化的影响,在现有服务网络模型基础上,为网络agent设计了2种伙伴选择策略——基于信任的策略和随机策略,进而比较不同策略引起的不同网络性能和网络结构.仿真... 详细信息

为了利用信任增强服务网络中的个体合作,量化分析信任对网络性能和网络结构演化的影响,在现有服务网络模型基础上,为网络agent设计了2种伙伴选择策略——基于信任的策略和随机策略,进而比较不同策略引起的不同网络性能和网络结构.仿真实验结果表明,信任能有效地提高交互成功概率,从而提高网络服务完成概率.同时,信任关系能加速网络结构的演化,使其达到稳定.

关键词：信任服务网络网络性能网络结构

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基于显式反馈协同过滤算法的偏好与共性平衡

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计算机科学 2020年第S2期47卷 471-473页

作者：黄超然甘咏诗香港浸会大学计算机科学院香港999077

基于显式反馈的协同过滤算法只存在3个变量,其相似度计算方法依赖用户评分数据的显式反馈行为,而未考虑现实推荐场景中存在的隐性因素影响[5],这决定了协同过滤算法被限制于挖掘用户及商品的偏好,而缺乏挖掘用户和商品共性的能力。对此... 详细信息

基于显式反馈的协同过滤算法只存在3个变量,其相似度计算方法依赖用户评分数据的显式反馈行为,而未考虑现实推荐场景中存在的隐性因素影响[5],这决定了协同过滤算法被限制于挖掘用户及商品的偏好,而缺乏挖掘用户和商品共性的能力。对此,学术界提出了不同的创新想法以改进传统协同过滤算法,但大多数的改进是基于协同过滤的垂直改进,如向算法加入分类、聚类、时间序列等机制,即对算法结构进行改进而不对变量因素进行改进,因此仍然无法深入挖掘用户和商品的共性因素。文中提出水平改进方法,即协同过滤与回归加权平均(Collaborative Filtering&Regression Weighted Average,CRW),旨在保留协同过滤对偏好的计算,并通过树回归算法计算且挖掘出用户和商品的共性因素,对协同过滤的预测结果和回归预测结果进行加权平均,以平衡协同过滤偏好性强而共性弱的问题。实验结果表明在适当的加权系数a下,CRW预测结果均方误差相比于单一的协同过滤和回归的预测结果均方误差有明显的降低,表明CRW具有更高的推荐精度。

关键词：协同过滤显式反馈树回归推荐系统偏好与共性

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