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关于统计学习理论与支持向量机 被引量：2264
1
作者 张学工 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期32-42,共11页
模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样... 模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种新的通用学习算法——支持向量机(SVM),能够较好的解决小样本学习问题.目前,SLT和SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点.本文是一篇综述,旨在介绍SLT和SVM的基本思想、特点和研究发展现状。 展开更多
关键词 统计学理论 支持向量机 机器学习 模式识别
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网络安全入侵检测:研究综述 被引量：370
2
作者 蒋建春 马恒太 +1 位作者 任党恩 卿斯汉 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第11期1460-1466,共7页
入侵检测是近年来网络安全研究的热点 .首先说明入侵检测的必要性 ,并给出入侵检测的概念和模型 ,概述了多种入侵检测方法及体系结构 .最后 ,讨论了该领域当前存在的问题及今后的研究方向 .
关键词 网络安全 入侵检测 INTERNET网 机器学习
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深度学习的昨天、今天和明天 被引量：604
3
作者 余凯 贾磊 +1 位作者 陈雨强 徐伟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1799-1804,共6页
机器学习是人工智能领域的一个重要学科.自从20世纪80年代以来,机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功.2006年以来,机器学习领域中一个叫"深度学习"的课题开始受到学术界广泛关注,到今天已经成为互联网大数据和人... 机器学习是人工智能领域的一个重要学科.自从20世纪80年代以来,机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功.2006年以来,机器学习领域中一个叫"深度学习"的课题开始受到学术界广泛关注,到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮.深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构,对输入数据逐级提取从底层到高层的特征,从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系.近年来,谷歌、微软、IBM、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发,在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显著进展.从对实际应用的贡献来说,深度学习可能是机器学习领域最近这十年来最成功的研究方向.将对深度学习发展的过去和现在做一个全景式的介绍,并讨论深度学习所面临的挑战,以及将来的可能方向. 展开更多
关键词 机器学习 深度学习 语音识别 图像识别 自然语言处理 在线广告
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论人工智能生成的内容在著作权法中的定性 被引量：495
4
作者 王迁 《法律科学（西北政法大学学报）》 CSSCI 北大核心 2017年第5期148-155,共8页
如果人工智能生成的内容在表现形式上不符合作品的构成要件,如计算机生成的无独创性数据库,当然不能作为作品受到保护。但如果人工智能生成的内容在表现形式与人类创作的作品类似,如机器人绘制的图画、写出的新闻报道或谱出的乐曲,则需... 如果人工智能生成的内容在表现形式上不符合作品的构成要件,如计算机生成的无独创性数据库,当然不能作为作品受到保护。但如果人工智能生成的内容在表现形式与人类创作的作品类似,如机器人绘制的图画、写出的新闻报道或谱出的乐曲,则需要从其产生过程判断其是否构成作品。迄今为止这些内容都是应用算法、规则和模板的结果,不能体现创作者独特的个性,并不能被认定为作品。在不披露相关内容由人工智能生成时,该内容可能因具备作品的表现形式而实际受到了保护,但该现象是举证规则造成的,并不意味着著作权法因人工智能而改变。 展开更多
关键词 独创性 人工智能 机器学习
原文传递
基于机器学习的文本分类技术研究进展 被引量：384
5
作者 苏金树 张博锋 徐昕 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1848-1859,共12页
文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.... 文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望. 展开更多
关键词 自动文本分类 机器学习 降维 核方法 未标注集 偏斜数据集 分级分类 大规模文本分类 Web页分类
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教育人工智能(EAI)的内涵、关键技术与应用趋势——美国《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》报告解析 被引量：381
6
作者 闫志明 唐夏夏 +2 位作者 秦旋 张飞 段元美 《远程教育杂志》 CSSCI 2017年第1期26-35,共10页
为进一步引领人工智能(AI)应用与研发,美国白宫科技政策办公室于2016年10月发布了题为《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》两份重要报告。报告认为,人工智能技术对社会各领域的影响越来越深刻,教育是人工智能... 为进一步引领人工智能(AI)应用与研发,美国白宫科技政策办公室于2016年10月发布了题为《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》两份重要报告。报告认为,人工智能技术对社会各领域的影响越来越深刻,教育是人工智能应用的一个重要领域。教育人工智能(Educational Artificial Intelligence)是人工智能与学习科学相结合的一个新领域,目前,教育人工智能的关键技术主要体现在知识的表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能代理、情感计算等方面,其应用与发展趋势集中在智能导师与助手、智能测评、学习伙伴、数据挖掘与学习分析等领域。基此,迫切需要在各级各类教育中强化人工智能方面的人才培养,以应对人工智能的快速发展。 展开更多
关键词 人工智能 教育人工智能 EAI 机器学习 智能数据 学习分析 学习计算 深度学习
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神经网络七十年:回顾与展望 被引量：364
7
作者 焦李成 杨淑媛 +2 位作者 刘芳 王士刚 冯志玺 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1697-1716,共20页
作为联接主义智能实现的典范,神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程,是人工智能发展中的重要方法,也是当前类脑智能研究中的有效工具.在七十年的发展历程中,神经网络曾历经质疑、批判与冷落,同时也几度... 作为联接主义智能实现的典范,神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程,是人工智能发展中的重要方法,也是当前类脑智能研究中的有效工具.在七十年的发展历程中,神经网络曾历经质疑、批判与冷落,同时也几度繁荣并取得了许多瞩目的成就.从20世纪40年代的M-P神经元和Hebb学习规则,到50年代的Hodykin-Huxley方程、感知器模型与自适应滤波器,再到60年代的自组织映射网络、神经认知机、自适应共振网络,许多神经计算模型都发展成为信号处理、计算机视觉、自然语言处理与优化计算等领域的经典方法,为该领域带来了里程碑式的影响.目前,模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习已经成为类脑智能中的一个重要研究方向.通过增加网络层数所构造的"深层神经网络"使机器能够获得"抽象概念"能力,在诸多领域都取得了巨大的成功,又掀起了神经网络研究的一个新高潮.文中回顾了神经网络的发展历程,综述了其当前研究进展以及存在的问题,展望了未来神经网络的发展方向. 展开更多
关键词 类脑智能 神经网络 深度学习 大数据 并行计算 机器学习
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关于Rough Set理论与应用的综述 被引量：264
8
作者 王珏 苗夺谦 周育健 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 1996年第4期337-344,共8页
八十年代初,波兰数学家Z.Pawlak提出Rough Set(RS)的数学理论,直到十年之后,由于这个理论在机器学习、从数据库中发现知识、决策支持与分析等方面的应用,才引起了人工智能(AI)研究者的关注.本文在简要地介绍了Rough Set的理论基础之后,... 八十年代初,波兰数学家Z.Pawlak提出Rough Set(RS)的数学理论,直到十年之后,由于这个理论在机器学习、从数据库中发现知识、决策支持与分析等方面的应用,才引起了人工智能(AI)研究者的关注.本文在简要地介绍了Rough Set的理论基础之后,对当前这个理论的研究进展与应用作了较详细的评述. 展开更多
关键词 机器学习 知识发现 RS理论 人工智能
原文传递
随机森林模型在分类与回归分析中的应用 被引量：350
9
作者 李欣海 《应用昆虫学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1190-1197,共8页
随机森林(random forest)模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法。它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度,是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型。随机森林的运算速度很快,在处理大数据时表现优异... 随机森林(random forest)模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法。它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度,是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型。随机森林的运算速度很快,在处理大数据时表现优异。随机森林不需要顾虑一般回归分析面临的多元共线性的问题,不用做变量选择。现有的随机森林软件包给出了所有变量的重要性。另外,随机森林便于计算变量的非线性作用,而且可以体现变量间的交互作用(interaction)。它对离群值也不敏感。本文通过3个案例,分别介绍了随机森林在昆虫种类的判别分析、有无数据的分析(取代逻辑斯蒂回归)和回归分析上的应用。案例的数据格式和R语言代码可为研究随机森林在分类与回归分析中的应用提供参考。 展开更多
关键词 随机森林 分类树 判别分析 回归 机器学习
原文传递
神经网络集成 被引量：245
10
作者 周志华 陈世福 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期1-8,共8页
神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行合成 ,可以显著地提高学习系统的泛化能力 .它不仅有助于科学家对机器学习和神经计算的深入研究 ,还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题 .因此 ,它被视为一... 神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行合成 ,可以显著地提高学习系统的泛化能力 .它不仅有助于科学家对机器学习和神经计算的深入研究 ,还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题 .因此 ,它被视为一种有广阔应用前景的工程化神经计算技术 ,已经成为机器学习和神经计算领域的研究热点 .该文从实现方法、理论分析和应用成果等三个方面综述了神经网络集成的国际研究现状 。 展开更多
关键词 神经网络 集成 机器学习 神经计算 泛化
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强化学习研究综述 被引量：263
11
作者 高阳 陈世福 陆鑫 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期86-100,共15页
强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支.该文首先介绍强化学习的原理和结构;其次构造一个二维分类图,分别在马尔可夫环境和非马尔可夫环境下讨论最优搜索型和经验强化... 强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支.该文首先介绍强化学习的原理和结构;其次构造一个二维分类图,分别在马尔可夫环境和非马尔可夫环境下讨论最优搜索型和经验强化型两类算法;然后结合近年来的研究综述了强化学习技术的核心问题,包括部分感知、函数估计、多agent强化学习,以及偏差技术;最后还简要介绍强化学习的应用情况和未来的发展方向. 展开更多
关键词 机器学习 强化学习 马尔可夫环境 函数估计 偏差技术
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大数据下的机器学习算法综述 被引量：323
12
作者 何清 李宁 +1 位作者 罗文娟 史忠植 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期327-336,共10页
随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注.由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性,对于大数据环境下的应用问题,传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用.因此,研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界... 随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注.由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性,对于大数据环境下的应用问题,传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用.因此,研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题.文中主要分析和总结当前用于处理大数据的机器学习算法的研究现状.此外,并行是处理大数据的主流方法,因此介绍一些并行算法,并引出大数据环境下机器学习研究所面临的问题.最后指出大数据机器学习的研究趋势. 展开更多
关键词 大数据 机器学习 分类 聚类 并行算法
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管理者短视主义影响企业长期投资吗?——基于文本分析和机器学习 被引量：311
13
作者 胡楠 薛付婧 王昊楠 《管理世界》 CSSCI 北大核心 2021年第5期139-156,共18页
在可持续发展战略导向下,秉持长远理念是企业抵御外部环境威胁和拥有可持续经营能力的基石。然而,作为企业掌舵人的管理者并非都具有长远的目光。本文基于高层梯队理论和社会心理学中的时间导向理论,提出了管理者内在的短视主义特质与... 在可持续发展战略导向下,秉持长远理念是企业抵御外部环境威胁和拥有可持续经营能力的基石。然而,作为企业掌舵人的管理者并非都具有长远的目光。本文基于高层梯队理论和社会心理学中的时间导向理论,提出了管理者内在的短视主义特质与企业资本支出和研发支出的关系,并采用文本分析和机器学习技术构建出管理者短视主义指标从而对其进行实证检验。研究结果发现,年报MD&A中披露的"短期视域"语言能够反映管理者内在的短视主义特质,管理者短视会导致企业减少资本支出和研发支出。当公司治理水平、监督型机构投资者的持股比例以及分析师关注度越高时,管理者短视主义对这些长期投资的负向影响越易受到抑制。最终,管理者短视主义导致的研发支出减少和资本投资效率降低会损害企业的未来绩效。本文拓宽了管理者短视主义的行为后果分析,对企业高层次管理人才的聘任以及企业和政府的监管具有重要的实践启示。同时,本文将文本分析和机器学习方法引入管理者短视主义的研究,为未来该领域的研究提供了参考和借鉴。 展开更多
关键词 管理者短视 长期投资 文本分析 机器学习
原文传递
一个新的差别矩阵及其求核方法 被引量：243
14
作者 叶东毅 陈昭炯 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期1086-1088,共3页
首先利用反例指出HU的利用差别距阵来求粗糙集中的核的方法是错误的 ,然后给出一个新的差别距阵的定义和求核方法 ,并证明了方法的正确性 .
关键词 粗糙集 差别矩阵 核 属性约简 HU算法 机器学习 人工神经网络
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支持向量机及其应用研究综述 被引量：185
15
作者 祁亨年 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第10期6-9,共4页
在分析支持向量机原理的基础上，分别从人脸检测、验证和识别、说话人/语音识别、文字/手写体识别、图像处理及其他应用研究等方面对SVM的应用研究进行了综述，并讨论了SVM的优点和不足，展望了其应用研究的前景。
关键词 支持向量机 机器学习 统计学习理论
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决策表核属性的计算方法 被引量：218
16
作者 王国胤 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期611-615,共5页
针对决策表核属性的计算问题 ,对前人的一些理论观点进行讨论 ,在认识这些理论观点缺陷的基础上 ,探讨Rough集理论代数观和信息观这两种形式的关系 ,发现它们在核属性和约简上的差异 ,提出决策表核属性的计算方法 .
关键词 决策表 核属性 计算方法 ROUGH集理论 机器学习
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中国技术创新激励政策:激励了数量还是质量 被引量：255
17
作者 陈强远 林思彤 张醒 《中国工业经济》 CSSCI 北大核心 2020年第4期79-96,共18页
中国创新驱动发展战略的实施助推了整体科技创新水平的提升,但也带来了微观层面策略性创新和宏观层面“数量长足、质量跛脚”的创新困境。在迈向创新强国之路上,作为创新驱动发展战略的核心内涵和重要工具,以税收优惠、创新补贴为核心... 中国创新驱动发展战略的实施助推了整体科技创新水平的提升,但也带来了微观层面策略性创新和宏观层面“数量长足、质量跛脚”的创新困境。在迈向创新强国之路上,作为创新驱动发展战略的核心内涵和重要工具,以税收优惠、创新补贴为核心的一揽子技术创新激励政策是否导致了中国技术创新上述困境?基于对这一问题的回答,本文利用中国企业授权发明专利数据,以及机器学习和语义引用方法,测度了企业技术创新质量;在此基础上,利用中国税收调查数据、中国工业企业科技活动调查数据和中国高新技术企业名录等,实证检验了中国技术创新主要激励政策对企业技术创新质量和数量的影响。研究发现:①以“研发费用加计扣除”为代表的普适型政策仅促使了企业增加技术创新数量,对企业技术创新质量的影响不显著;②以“高新技术企业认定”以及“高新技术企业所得税减免”为代表的选择支持型政策,同时激励了企业提升技术创新质量和创新数量;③以“政府科技活动资金投入”为代表的自由裁量型政策,则对企业技术创新数量和质量都无影响。本文为企业技术创新质量提供了新的测度方法,更为合理评估中国技术创新激励政策提供了重要依据。 展开更多
关键词 创新激励政策 技术创新质量 企业创新 机器学习 语义引用
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论空间数据挖掘和知识发现 被引量：180
18
作者 李德仁 王树良 +1 位作者 史文中 王新洲 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期491-499,共9页
随着现代科技和传感器的发展和应用 ,复杂多变的空间数据日益膨胀 ,远远超出了人的解译能力 ,迫切需要数据挖掘和知识发现为其提供知识。本文研究了空间数据挖掘和知识发现的含义、可发现的空间的关联、特征、分类和聚类等知识 ,以及它... 随着现代科技和传感器的发展和应用 ,复杂多变的空间数据日益膨胀 ,远远超出了人的解译能力 ,迫切需要数据挖掘和知识发现为其提供知识。本文研究了空间数据挖掘和知识发现的含义、可发现的空间的关联、特征、分类和聚类等知识 ,以及它与数据挖掘和知识发现、机器学习、地学数据分析、空间数据库、空间数据仓库、数字地球等相关学科的关系 ,概述了SDMKD的产生和发展 。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 知识发现 机器学习 SDMKD DMKD 计算机技术 数据库
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人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用综述 被引量：222
19
作者 杨挺 赵黎媛 王成山 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期2-14,共13页
推进能源生产和消费革命,构建清洁低碳安全高效的能源体系,需要发展更加智能的新一代电力系统及综合能源系统。人工智能(AI)是当前最具颠覆性的科学技术之一,在计算智能、感知智能和认知智能方面具有强处理能力。人工智能技术在电力系... 推进能源生产和消费革命,构建清洁低碳安全高效的能源体系,需要发展更加智能的新一代电力系统及综合能源系统。人工智能(AI)是当前最具颠覆性的科学技术之一,在计算智能、感知智能和认知智能方面具有强处理能力。人工智能技术在电力系统和综合能源系统中的应用,将改变能源传统利用模式,促进系统进一步智能化。文中主要从人工智能概述、电力系统及综合能源系统对人工智能的需求,以及人工智能在能源领域中的应用几个层面进行综述和分析,最后对人工智能在电力系统及综合能源系统中应用所面临的挑战进行了分析和展望。 展开更多
关键词 人工智能 电力系统 综合能源系统 机器学习
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算法的法律与法律的算法 被引量：211
20
作者 郑戈 《中国法律评论》 2018年第2期66-85,共20页
人工智能是使计算机能够学习、分析和决策的算法。随着万物联网时代的到来、计算机算力的不断提升、深度学习和强化学习系统的突飞猛进,人工智能学习的素材和结果都取得了令人惊叹的发展,并开始进入人们的日常生活,改变着人们的行为模... 人工智能是使计算机能够学习、分析和决策的算法。随着万物联网时代的到来、计算机算力的不断提升、深度学习和强化学习系统的突飞猛进,人工智能学习的素材和结果都取得了令人惊叹的发展,并开始进入人们的日常生活,改变着人们的行为模式、交往方式、决策方式、商业模式和社会秩序生成机制。这些变化一方面改变了法律所要面对的问题域,另一方面也改变着法律本身的运作模式。大数据基础上的智能算法造就了新的权力形态,也呼唤着新的权利保护模式。本文围绕着两个关键问题展开分析:一是如何用法律规制算法;二是如何用算法强化法律。在此基础上,本文也展望了法治的未来图景。 展开更多
关键词 人工智能 决定论算法 概率论算法 机器学习 大数据 法治
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