题名 一种上下文移动用户偏好自适应学习方法
被引量：11
1
作者
史艳翠 孟祥武 张玉洁 王立才
机构
智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京邮电大学计算机学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2533-2549,共17页
基金
国家自然科学基金(60872051) 中央高校基础研究基金(2009RC0203) 北京市教育委员会共建项目专项资助
文摘
针对移动网络对个性化移动网络服务系统的性能提出了更高的要求,但现有研究难以自适应地修改上下文移动用户偏好以为移动用户提供实时、准确的个性化移动网络服务的问题,提出了一种上下文移动用户偏好自适应学习方法,在保证精确度的基础上缩短了学习的响应时间.首先,通过分析移动用户行为日志来判断移动用户行为是否受上下文影响,并在此基础上判断移动用户行为是否发生变化.然后,根据判断结果对上下文移动用户偏好进行修正.在对发生变化的上下文移动用户偏好进行学习时,将上下文引入到最小二乘支持向量机中,进一步提出了基于上下文最小二乘支持向量机(C-LSSVM)的上下文移动用户偏好学习方法.最后,实验结果表明,当综合考虑精确度和响应时间两方面因素时,所提出的方法优于其他学习方法,并且可应用于个性化移动网络服务系统中.
关键词
移动网络 偏好 学习 上下文移动用户偏好 上下文最小二乘支持向量机
Keywords
mobile network preference learning contextual mobile user preferences C-LSSVM
分类号
TP273.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 产品材料质感偏好意象进化认知算法与系统
被引量：9
2
作者
汪颖 张三元 张克俊 孙守迁
机构
浙江大学计算机科学与技术学院 浙江理工大学艺术与设计学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期762-770,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61272304 61070075 +1 种基金 61303137) 浙江省自然科学基金资助项目(Y13F020143)~~
文摘
为了使产品设计师能够通过材质设计增加产品差异性,提高消费者的满意度,提出一种基于基因表达式编程的材料质感偏好意象进化认知算法。综合考虑产品材质的视觉、触觉物理量与视觉心理量对产品偏好的影响,对124个地板样本的材色、光泽度和粗糙度物理量进行了测量。60名受试者对地板样本分别进行了纹理和偏好心理量的主观评分,采用主观量表获取实验数据。经过无量纲化处理和主成分分析后,归纳出四个主成分为自变量、偏好意象为因变量,将解析材料质感要素与消费者偏好意象之间的认知关系转化为复杂函数关系建模问题。结果表明,在求解产品材料质感偏好意象认知关系的问题上,该算法比神经网络和支持向量机算法具有更好的预测效果和更强的鲁棒性。基于该偏好进化认知算法开发了地板喜好度测评系统,并在实际应用中验证了算法的有效性。
关键词
进化认知 主成分分析 演化算法 材料质感 偏好 学习
Keywords
evolutionary cognition principal component analysis evolutionary algorithm material texture prefer- ence learning
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 Agent协商研究进展
被引量：6
3
作者
童向荣 黄厚宽 张伟
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院 烟台大学计算机科学与技术学院智能信息处理实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第32期23-27,37,共6页
基金
国家重点基础研究发展规划(973)(No.2007CB307100) 国家自然科学基金(No.60496323) 山东省自然科学基金(No.Y2005G13)。~~
文摘
自2001年Jennings研究协商以来,已经成为MAS研究的热点。介绍了协商的定义、研究内容、应用领域;分析了协商的复杂性;总结了通用的单议题协商和多议题协商协议的对策论模型;综述了Agent多议题协商的策略与学习算法;并分别介绍了两种典型的多议题协商:拍卖和并发协商,给出组合拍卖、多属性拍卖和并发协商的基本模型及其研究进展;最后探讨了协商存在问题和将来可能的发展方向,指出作为交互、竞争与合作的基础,协商需要继续深入的探讨,也必将成为多Agent系统研究的主流。
关键词
AGENT 多议题协商 拍卖 并发协商 偏好 学习
Keywords
agent multi-issues negotiation auction concurrent negotiation preference learning
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 考虑适应性达成过程的慢性疾病个性化辅助决策方法
被引量：1
4
作者
张文博 陈希 张美霞 李贝宁
机构
西安电子科技大学经济与管理学院 西安交通大学生命科学与技术学院生物医学信息工程教育部重点实验室 空军军医大学第一附属医院(西京医院)护理部
出处
《系统工程》
CSCD
北大核心
2023年第4期127-136,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目(71974154) 陕西省“高层次人才特殊支持计划”青年拔尖人才项目 +1 种基金 陕西省自然科学基金资助项目(2020JM-202) 西京医院2019年度学科助推计划项目(XJZT19ML60)。
文摘
在面向复杂多样的慢性疾病诊断服务过程中,如何根据患者复杂的病情为其提供更加精准、智慧和个性化的辅助诊疗服务,是智能医疗决策的关键问题。基于此,本文考虑针对患者病历开展的案例推理过程中所生成的适应性达成阶段,提出了一种面向慢性疾病的个性化辅助决策方法。在提出的个性化诊疗决策方法中,首先,基于患者复杂多样的诊疗信息,融合相似性和粗糙集理论来确定患者的多种属性权重;其次,提出了自适应规则生成和组合权重偏好学习方法,构建自适应案例推理模型,从海量的历史病历库中为目标病历生成相似的历史病例,从而确定目标病历的患病情况;最后,结合相似性病历的治疗经验和目标病历自身差异化的生理数据,辅助医生为患者提供个性化的治疗方案。本文以糖尿病早期风险预测为例验证该方法的有效性,所提出的自适应规则生成和组合权重偏好学习方法能有效提高案例推理在求解医疗决策问题中的作用,实现复杂诊疗环境下的慢性疾病个性化辅助诊疗。
关键词
案例推理 适应性达成过程 组合权重 偏好 学习
Keywords
case-based reasoning adaptive reaching process combination weight preference learning
分类号
C934
[经济管理—管理学]
题名 多Agent系统的偏好学习模型构建
被引量：1
5
作者
王浩
机构
大连海事大学信息科学技术学院
出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
2008年第3期79-83,共5页
文摘
Agent技术特别是多Agent系统MAS(Mutil-Agent System)为解决人工智能等领域复杂问题提供了一个新途径.以MAS等理论为指导,结合Agent强化学习的基本原理,提出一种基于多Agent系统的偏好学习模型.该模型可以应用于针对用户偏好的互联网搜索中,对提高信息检索的查准率有一定帮助.
关键词
多AGENT系统 强化学习 偏好 学习 搜索引擎
Keywords
MAS reinforcement learning preference learning search engine
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 半监督偏好学习算法
被引量：1
6
作者
赵敏 刘惊雷
机构
烟台大学计算机与控制工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期909-916,共8页
基金
国家自然科学基金项目(No.61572419,61773331,61703360)资助~~
文摘
为了解决推荐系统的鲁棒性和重构精度问题,文中提出半监督偏好学习算法,通过偏好学习获得潜在偏好,实现推荐.使用l 2,1范数作为优化目标函数的正则项,消除噪声和异常点.采用图的拉普拉斯调节整合用户-项目矩阵的单边信息,实现多图融合,提高推荐精度.在Movielens 10M数据集和Netflix数据集上的实验验证文中算法精度较高、速度较快、鲁棒性较高.
关键词
半监督 偏好 学习 鲁棒性 图拉普拉斯调节 l2 1范数
Keywords
Semi-supervision Preference Learning Robustness Laplace Regularization l2,1 Norm
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于进化神经网络的玩家情感定量建模方法
被引量：1
7
作者
王小玲 梁晖 段云飞 唐宁九
机构
四川大学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第12期3318-3320,3330,共4页
文摘
玩家建模是游戏设计领域中一项重要的研究内容,国外学者已经提出了基于统计学的建模方式,但是这类方法需要主观构建数学模型,缺乏客观性。提出一种基于进化神经网络的定量建模方法,构建从游戏数据到玩家情感偏好之间的非线性模型。实验结果表明,该方法所建模型具有客观、高效的特点,并且具有较高准确度。
关键词
特征选择 偏好 学习 进化神经网络 玩家情感建模
Keywords
feature selection preference learning evolution neural network player affective modeling
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 双边多议题自动协商研究
8
作者
孟伟 李少波 璩晶磊
机构
中国科学院成都计算机应用研究所 贵州大学机械工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第A02期230-234,共5页
基金
国家科技支撑计划项目(2012BAF12B14) 贵州省重大科技专项([2014]2001)
文摘
针对自动协商领域中的双边多议题自动协商问题,作了综述研究。首先概述了协商的相关概念,介绍了协商的分类及性能评价标准;然后结合当前研究成果具体分析了协商场景中不同的效用表达及协商机制采用的不同研究方法;最后讨论了现有研究存在的问题,给出了下一步研究方向。
关键词
双边协商 多议题协商 AGENT 效用表达 偏好 学习
Keywords
bilateral negotiation muhi-issue negotiation Agent utility expression preference learning
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于全局一致性增强的多偏好会话推荐模型
9
作者
吴江铭 张晓堃 徐博 杨亮 林鸿飞
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期513-524,共12页
基金
国家自然科学基金项目(No.62076046,62006034)资助。
文摘
基于会话的推荐旨在根据一组匿名会话预测用户下一个可能交互的物品.现有的基于图神经网络的会话推荐模型对全局信息的利用不足.为此,文中提出基于全局一致性增强的多偏好会话推荐模型(Global Consistency Augmented Multi-preference Session-Based Recommendation Model,GCAM).首先,在利用全局信息时,通过最短路径搜索算法构建一致性全局图,捕捉强依赖的物品关系,过滤不可靠的物品关系,从而保证全局信息的一致性.然后,应用一种多偏好标签平滑策略,从历史会话中充分挖掘协同信息,对标签进行平滑化,拟合用户偏好的真实分布.在3个数据集上的大量实验表明GCAM的优越性.
关键词
会话推荐 多偏好 学习 自监督学习 全局一致性增强
Keywords
Session-Based Recommendation Multi-preference Learning Self-Supervised Learning Global Consistency Augmentation
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于偏好学习的视频图像单目标跟踪算法研究
10
作者
李其京 邹阳 段芬 叶卉荣 王静 舒忠
机构
荆楚理工学院电子信息工程学院 荆门掌控传媒有限公司
出处
《印刷与数字媒体技术研究》
CAS
北大核心
2023年第2期57-64,共8页
基金
荆楚理工学院校级科研项目(No.YB201807)。
文摘
针对视频图像连续拍摄中不利的环境因素造成图像目标跟踪丢失的现象,本研究提出了一种基于SDAE模型和偏好学习模型结合的视频图像单目标跟踪算法。在SDAE模型中,采用卷积神经网络模型的处理规则,并对SDAE堆栈式去噪自编码器的内部排列结构进行了调整;构建的偏好学习模型,将目标跟踪问题转换为目标图像块中重叠部分的区域大小排序问题,完成了排序函数、样本之间的偏好关系、跟踪约束条件和支持向量机二分类器的设计。本研究算法与实验选取的四种目标跟踪算法相比的结果表明,本研究算法在跟踪目标成功率、目标跟踪精度和系统运行时间方面具有一定优势,目标跟踪成功率和目标跟踪精度均为89%左右。
关键词
图像目标跟踪 SDAE模型 偏好 学习 模型支持向量机 跟踪目标更新
Keywords
Image Target tracking SDAE model Preference learning model Support vector machine Tracking target update
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TS801.8
[轻工技术与工程]
题名 基于游览行为的游客偏好学习方法
被引量：1
11
作者
孙磊 宾辰忠 古天龙 孙彦鹏 宣闻
机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院 桂林电子科技大学信息与通信学院 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第10期3056-3060,F0003,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61572146、U1501252、U1711263) 广西创新驱动重大专项基金项目(AA17202024) +1 种基金 广西自然科学基金项目(2016GXNSFDA380006) 广西高校中青年教师基础能力提升基金项目(2018KYD203)
文摘
针对目前游客偏好学习方法无法获取特定景区内的细粒度客观游客偏好问题,提出一种基于游览行为的游客偏好学习方法。通过结合iBeacon并利用智能手机中的相机、加速度传感器采集游客真实的行为数据,获取游客在景区内各游览点的拍照次数、游玩时间、停留次数等多种游览行为,通过偏好学习模型获取游客偏好。与传统的通过评分、评价获取游客偏好的方法相比,该方法可准确客观获取游客对于景区中游览点的喜好度。
关键词
游览行为 游客偏好 行为获取 偏好 学习 模型低功耗蓝牙
Keywords
tourist behavior tourist preference behavior acquisition preference learning model iBeacon
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 混合动力系统偏好强化学习能量管理策略研究
12
作者
唐香蕉 满兴家 罗少华 邵杰
机构
上汽通用五菱汽车股份有限公司 中国汽车工程研究院股份有限公司
出处
《车用发动机》
北大核心
2024年第3期58-65,共8页
基金
国家重点研发计划(2021YFB2500900) 柳州市科技计划(2021AAA0101)。
文摘
为实现混合动力系统在电池荷电状态(state of charge,SOC)平衡以及动力性约束下的经济性提升,提出了基于偏好强化学习的混合动力能量管理策略,该策略将能量管理问题建模为马尔科夫决策过程,采用深度神经网络建立输入状态值到最优动作控制输出的函数映射关系。与传统的强化学习控制算法相比,偏好强化学习算法无需设定回报函数,只需对多动作进行偏好判断即可实现网络训练收敛,克服了传统强化学习方法中回报函数加权归一化设计难题。通过仿真试验和硬件在环验证了所提出能量管理策略的有效性和可行性。结果表明,与传统强化学习能量管理策略相比,该策略能够在满足混合动力车辆SOC平衡和动力性约束下,提升经济性4.6%~10.6%。
关键词
混合动力汽车 能量管理 偏好 强化学习 优化控制 电池荷电状态(SOC) 控制策略
Keywords
hybrid electric vehicle energy management preferring reinforcement learning optimal control SOC control strategy
分类号
U469.72
[机械工程—车辆工程]
