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个人化电子邮件自动过滤系统的设计 被引量:17
1
作者 谭立球 谷士文 费耀平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2002年第6期54-55,共2页
用户每天要花大量时间去整理邮件 ,删除不感兴趣的邮件。因而实现基于用户个性化的电子邮件自动过滤有重要的意义。该文设计了一个基于内容的电子邮件过滤系统 ,它采用了统计学习和规则学习相结合 ,并充分利用了类属领域知识 ,自适应地... 用户每天要花大量时间去整理邮件 ,删除不感兴趣的邮件。因而实现基于用户个性化的电子邮件自动过滤有重要的意义。该文设计了一个基于内容的电子邮件过滤系统 ,它采用了统计学习和规则学习相结合 ,并充分利用了类属领域知识 ,自适应地学习用户的在邮件处理方面的个性偏好 。 展开更多
关键词 个人化电子邮件 自动过滤系统 设计 简单贝叶斯网络 规则学习 邮件服务器
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基于规则学习的韵律结构预测 被引量:25
2
作者 赵晟 陶建华 蔡莲红 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2002年第5期30-37,共8页
韵律结构的分析和预测作为提高语音合成系统自然度的一个重要核心组成,日益受到重视。本文提出了一种基于规则学习的汉语韵律结构预测方法,该方法从人工韵律标注的语料库中抽取语言学特征和两级韵律结构标记,构建了实例数据库(example ... 韵律结构的分析和预测作为提高语音合成系统自然度的一个重要核心组成,日益受到重视。本文提出了一种基于规则学习的汉语韵律结构预测方法,该方法从人工韵律标注的语料库中抽取语言学特征和两级韵律结构标记,构建了实例数据库(example database),再利用规则学习(rule learning)算法从实例中自动归纳韵律短语预测规则。本文通过大量的实验挑选出对于汉语韵律结构预测最有效的特征,采用和比较了两种典型的规则学习算法。同时,对于实验结果给出了较为系统的评价参数。实践表明,规则学习算法用于韵律结构预测达到了90%以上的正确率,优于目前其他方法的结果,是一种行之有效的办法。 展开更多
关键词 韵律结构预测 规则学习 韵律词 韵律短语 转换规则 语音合成系统 文语转换
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基于随机化属性选择和邻域覆盖约简的集成学习 被引量:26
3
作者 朱鹏飞 胡清华 于达仁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期273-279,共7页
提高分类模型的分类精度和可靠性是分类建模追求的目标.针对目前规则学习方法应用于分类时稳定性差以及分类精度低的问题,本文通过随机化邻域属性约简,搜索一组分类精度较高的属性子集,在不同的属性子集上采用邻域覆盖约简方法学习分类... 提高分类模型的分类精度和可靠性是分类建模追求的目标.针对目前规则学习方法应用于分类时稳定性差以及分类精度低的问题,本文通过随机化邻域属性约简,搜索一组分类精度较高的属性子集,在不同的属性子集上采用邻域覆盖约简方法学习分类规则,得到多个规则集.最后通过简单投票融合不同规则集上的分类结果获得对象的类别.实验表明,基于随机化邻域约简的集成学习方法分类性能优于或与其它相关的分类器相当,并且在噪声扰动下具有更强的鲁棒性. 展开更多
关键词 邻域 随机约简 集成学习 规则学习 分类器
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基于Rough集的规则学习研究 被引量:10
4
作者 李春生 尹旭日 陈世福 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2001年第8期982-984,共3页
Rough Sets方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具 .本文在对 Rough Sets理论进行深入研究的基础上 ,提出了一种基于 Rough Sets的自增量学习算法 ,该算法利用简化的差异矩阵和置信度 。
关键词 粗糙集 自增长学习 差异矩阵 信息系统 规则学习 非确定性规则 人工智能
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基于数据挖掘的垃圾E-mail过滤方法 被引量:7
5
作者 李文斌 刘椿年 黄佳进 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期237-240,共4页
分析了己有的垃圾E-mail过滤规则的算法的本质,给出了将邮件表示成事务的方法。在将垃圾邮件的训练集表示成事务集后,可以用FP-Tree算法从训练集中挖掘出频繁特征集。同时探讨了如何将一个频繁特征集表示成规则及如何使用规则的问题。
关键词 垃圾邮件 邮件过滤 FP-树 规则学习 数据挖掘
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一种基于强化规则学习的高效入侵检测方法 被引量:12
6
作者 杨武 云晓春 李建华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1252-1259,共8页
在入侵检测研究领域中,提高检测模型的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题.在对归纳学习理论深入研究的基础上,将规则学习算法应用到入侵检测建模中.针对审计训练数据不足时出现的检测精度下降的情况,提出了一种基于强化规则学习... 在入侵检测研究领域中,提高检测模型的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题.在对归纳学习理论深入研究的基础上,将规则学习算法应用到入侵检测建模中.针对审计训练数据不足时出现的检测精度下降的情况,提出了一种基于强化规则学习的高效入侵检测方法EAIDBRL(efficientapproachtointrusiondetectionbasedonboostingrulelearning).在EAIDBRL方法中,首先调整传统Boosting算法的权重更新过程在各个预测目标类内部进行,以消除退化现象;然后修改传统规则学习算法中规则生长和规则剪枝过程的评价准则函数;最后使用改进后的Boosting算法来增强弱规则学习器对网络审计数据的分类性能.标准入侵检测数据集上的测试结果表明,EAIDBRL方法能够较大地提高传统规则学习检测模型在小样本条件下的入侵检测性能. 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测 规则学习 泛化性能 检测率 误报率
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一种基于神经网络集成的规则学习算法 被引量:11
7
作者 姜远 陈兆乾 周志华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第10期1419-1423,共5页
将神经网络集成与规则学习相结合 ,提出了一种基于神经网络集成的规则学习算法 该算法以神经网络集成作为规则学习的前端 ,利用其产生出规则学习所用的数据集 ,在此基础上进行规则学习 在UCI机器学习数据库上的实验结果表明 。
关键词 机器学习 神经网络 神经网络集成 规则学习
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连续属性空间上的规则学习算法 被引量:6
8
作者 权光日 刘文远 +1 位作者 叶风 陈晓鹏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第11期1225-1232,共8页
文章研究连续属性空间上的规则学习算法.首先简述了研究连续属性空间上的规则学习算法的目的和意义,并将规则学习理论中的一些基本概念推广到连续属性空间.在此基础上,研究了连续属性空间离散化问题,证明了属性空间最小离散化问题... 文章研究连续属性空间上的规则学习算法.首先简述了研究连续属性空间上的规则学习算法的目的和意义,并将规则学习理论中的一些基本概念推广到连续属性空间.在此基础上,研究了连续属性空间离散化问题,证明了属性空间最小离散化问题是NP困难问题,并将信息熵函数与无穷范数的概念应用到连续属性离散化问题,提出了基于信息熵的属性空间极小化算法.最后,提出了连续属性空间上的规则学习算法,并给出了数值实验结果. 展开更多
关键词 规则学习 算法 连续属性空间 信息熵 人工智能
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谁的利益·学习什么·何种权力——基于法兰西组织社会学派的家校合作审思 被引量:7
9
作者 王瑞德 《教育理论与实践》 CSSCI 北大核心 2017年第13期22-25,共4页
与盎格鲁-撒克逊学派不同,法兰西组织社会学派在组织研究领域有其自身专有的核心概念和独到的分析理路。利益、学习和权力作为法兰西学派的基本概念,其带来的启发在于:家校合作是基于利益共同体的共识性实践过程,厘清彼此的利益是各方... 与盎格鲁-撒克逊学派不同,法兰西组织社会学派在组织研究领域有其自身专有的核心概念和独到的分析理路。利益、学习和权力作为法兰西学派的基本概念,其带来的启发在于:家校合作是基于利益共同体的共识性实践过程,厘清彼此的利益是各方的责任;家校合作是坚持文化主体视野并习得新规则的过程,合作方要通过学习不断拓展解决问题的可选路径;家校合作也是权力分配和再分配的过程,必须在利益相关方的互动制衡中走向新的权力均衡。 展开更多
关键词 家校合作 利益考量 规则学习 权力分配
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基于模糊神经网络的规则学习
10
作者 邓洪敏 何松柏 虞厥邦 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期796-798,801,共4页
运用模糊神经网络 ,分别采取两种学习方法来对模糊控制器的规则样本进行学习优化 ,结果表明 ,运用聚类的思想 ,将模糊集合重新分组 ,先粗学后细学的方法比直接学习更先进 ,不仅能大大降低网络的复杂性 ,而且收敛速度更快 ,不易陷入局部... 运用模糊神经网络 ,分别采取两种学习方法来对模糊控制器的规则样本进行学习优化 ,结果表明 ,运用聚类的思想 ,将模糊集合重新分组 ,先粗学后细学的方法比直接学习更先进 ,不仅能大大降低网络的复杂性 ,而且收敛速度更快 ,不易陷入局部极小。因此大大缩短了学习的时间。 展开更多
关键词 模糊神经网络 规则学习 聚类 学习时间 模糊控制
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面向简化规则的集成学习模型及规则约简策略
11
作者 张纬之 韩珣 +1 位作者 谢志伟 石胜飞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期1743-1748,共6页
随着机器学习模型的广泛应用,研究者们逐渐认识到这类方法的局限之处。这些模型大多数为黑盒模型,导致其可解释性较差。为了解决这一问题,以集成学习模型为基础,提出了一种基于规则的可解释模型以及规则约简方法,包括生成优化的随机森... 随着机器学习模型的广泛应用,研究者们逐渐认识到这类方法的局限之处。这些模型大多数为黑盒模型,导致其可解释性较差。为了解决这一问题,以集成学习模型为基础,提出了一种基于规则的可解释模型以及规则约简方法,包括生成优化的随机森林模型、冗余规则的发现和约简等步骤。首先,提出了一种随机森林模型的评价方法,并基于强化学习的思想对随机森林模型的关键参数进行了优化,得到了更具可解释性的随机森林模型。其次,对随机森林模型中提取的规则集进行了冗余消除,得到了更加精简的规则集。在公开数据集上的实验结果表明,生成的规则集在预测准确率和可解释性方面均表现优秀。 展开更多
关键词 可解释模型 规则学习 集成学习 规则约简
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基于规则集成的可解释机器学习算法及应用
12
作者 闵继源 鲁统宇 +1 位作者 任婷婷 陈汝昊 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第6期1476-1490,共15页
机器学习算法因其良好的预测性能已经取得了巨大的成功,但在对模型可解释性有着较高需求的领域,其适用性受到了限制。针对机器学习算法缺乏可解释性的缺点,基于规则集成思想提出一种新的可解释机器学习算法,称之为集成树惩罚逻辑规则回... 机器学习算法因其良好的预测性能已经取得了巨大的成功,但在对模型可解释性有着较高需求的领域,其适用性受到了限制。针对机器学习算法缺乏可解释性的缺点,基于规则集成思想提出一种新的可解释机器学习算法,称之为集成树惩罚逻辑规则回归,它能以较小的结构复杂度实现与集成树算法相当的预测性能,并且保留了逻辑回归的解释效果。首先,从随机森林、XGBoost等集成树中提取分枝,并将其转换为逻辑规则。其次,对规则集进行剪枝和去重处理,以得到精简的规则集。最后,将规则作为变量融入逻辑回归中,并以Lasso算法进行复杂度控制。以企业风险预警作为实例,与多种机器学习算法进行实验对比,结果表明此算法不仅能很好地继承集成树的违约判别能力,在各个分类指标上均超越了大多数机器学习算法,而且可以通过规则给出企业风险指标的阈值,便于企业进行风险管理。进一步地,根据此算法制作企业信用评分,验证了它的广泛适用性,得到的评分符合客观规律且具有区分度,然后通过三个公开数据集验证了模型预测性能的稳健性。 展开更多
关键词 可解释机器学习 规则学习 非线性回归 集成树 风险预警
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人工智能:从规则学习,到数据驱动,再到能力增强 被引量:6
13
作者 吴飞 《杭州科技》 2017年第2期51-53,共3页
人工智能诞生背后的故事 1955年8月,John McCarthy(时任美国达特茅斯学院数学系助理教授,1971年图灵奖获得者)、Marvin Lee Minsky(时任哈佛大学数学和神经学初级研究员,1969年图灵奖获得者)、Claude Elwood Shannon(时任贝尔实... 人工智能诞生背后的故事 1955年8月,John McCarthy(时任美国达特茅斯学院数学系助理教授,1971年图灵奖获得者)、Marvin Lee Minsky(时任哈佛大学数学和神经学初级研究员,1969年图灵奖获得者)、Claude Elwood Shannon(时任贝尔实验室数学研究员。 展开更多
关键词 人工智能 规则学习 数据驱动 能力 贝尔实验室 大学数学 数学系 获得者
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结合规则学习与深度学习的诊疗关系抽取
14
作者 高峰 杨佳欣 顾进广 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期56-62,93,共8页
诊疗关系的自动识别和抽取有助于医生进行诊疗决策。传统的关系抽取模型对部分数据没有良好的解释性,因此,以神经网络进行规则学习和泛化,设计打分机制,通过规则匹配实现关系抽取,而后对未正确匹配数据进行针对性深度学习模型训练,完成... 诊疗关系的自动识别和抽取有助于医生进行诊疗决策。传统的关系抽取模型对部分数据没有良好的解释性,因此,以神经网络进行规则学习和泛化,设计打分机制,通过规则匹配实现关系抽取,而后对未正确匹配数据进行针对性深度学习模型训练,完成最终的诊疗关系抽取。使用以疾病为中心的诊疗流程相关文本展开实验验证该方法的效果。实验结果表明,该方法不仅通过少量人工规则使关系抽取增加了可解释性,还可以显著提高关系抽取的效果。 展开更多
关键词 人工智能 医疗领域 关系抽取 深度学习 规则学习
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一种相关话题微博信息的筛选规则学习算法 被引量:6
15
作者 莫溢 刘盛华 +1 位作者 刘悦 程学旗 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第5期1-6,39,共7页
微博作为一种新型的社会媒体,以其信息的高实时性、话题动态关注、传播速度快的特点,逐渐被人们所接受和使用。筛选出相关话题的微博信息,帮助用户关注话题的动态发展,成为迫切需要解决的问题。由于微博信息篇幅极短、包含的信息和特征... 微博作为一种新型的社会媒体,以其信息的高实时性、话题动态关注、传播速度快的特点,逐渐被人们所接受和使用。筛选出相关话题的微博信息,帮助用户关注话题的动态发展,成为迫切需要解决的问题。由于微博信息篇幅极短、包含的信息和特征少等特点,为相关话题微博信息的筛选带来了新的挑战,而传统的文本分类技术已不再适用。该文提出了基于信息熵的筛选规则学习算法,利用学习得到的规则对微博信息进行有效的筛选。算法利用信息熵来评价规则的好坏,同时基于模拟退火的随机策略使算法中的规则选择避免了过于贪心。分别通过来自新浪微博的约九万条标注数据和TREC2011中约三千条特定话题的标注数据进行实验,该文算法相比于CPAR和SVM算法,学习得到的规则在筛选时取得了较高的F值。 展开更多
关键词 微博信息筛选 规则学习 信息熵
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基于反馈规则学习的医学文献主题自动标引方法 被引量:6
16
作者 梁红兵 杨铭魁 黄晓 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第11期174-176,共3页
就中医药文献的自动标引研究,介绍了一种基于规则学习的主题自动标引方法? 与以往基于词频统计和加权的自动标引方法,基于反馈的规则学习的方法能有效提取文献的 副主题词,并进行主/副题词组配,具有很好的扩展性和适应性,基于此方法开... 就中医药文献的自动标引研究,介绍了一种基于规则学习的主题自动标引方法? 与以往基于词频统计和加权的自动标引方法,基于反馈的规则学习的方法能有效提取文献的 副主题词,并进行主/副题词组配,具有很好的扩展性和适应性,基于此方法开发的系统在 大量中医药文献中作了实验,获得了很好的标引结果? 展开更多
关键词 规则学习 自动主题标引 主/副题词组配
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基于物联网的非侵入式负荷状态监控系统设计
17
作者 季坚莞 胡文军 王闯 《湖州师范学院学报》 2024年第2期53-64,共12页
针对电子工艺实验室因设备多、类型多而带来的管理困难和安全隐患问题,利用物联网技术研发一种非侵入式负荷状态监控系统.该系统包含监测节点和服务器两部分,前者用于负荷状态识别,后者负责统计与控制.为准确识别节点上的设备状态,在监... 针对电子工艺实验室因设备多、类型多而带来的管理困难和安全隐患问题,利用物联网技术研发一种非侵入式负荷状态监控系统.该系统包含监测节点和服务器两部分,前者用于负荷状态识别,后者负责统计与控制.为准确识别节点上的设备状态,在监测节点端设计非侵入式负荷状态监测算法,其包括多状态负荷分离、状态特征提取和负荷识别等过程.真实场景的实验结果表明,研发的系统可以准确地监控电子工艺实验室的设备. 展开更多
关键词 物联网 非侵入式负荷监测 规则学习 多状态负荷识别
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基于规则学习的传统纹样统一生成模式研究 被引量:6
18
作者 李华飙 侯小刚 +1 位作者 王婷婷 赵海英 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期669-676,共8页
传统纹样的生成是图案生成领域最具代表性的研究方向之一,从传统纹样的构图规则出发生成纹样是最常用的方法之一。以传统纹样为研究对象,针对现有传统纹样生成方法泛化能力差的问题,通过对不同传统纹样进行特征分析,找出其生成规则的异... 传统纹样的生成是图案生成领域最具代表性的研究方向之一,从传统纹样的构图规则出发生成纹样是最常用的方法之一。以传统纹样为研究对象,针对现有传统纹样生成方法泛化能力差的问题,通过对不同传统纹样进行特征分析,找出其生成规则的异同,提出了一种传统纹样统一生成模式:寓意嵌入的层次迭代生成模式。选取几何纹、动物纹、植物纹中的典型纹样,利用统一生成模式进行重构,验证了模式的有效性。实验结果表明,统一生成模式适合多种传统纹样的重构,一定程度上是对传统纹样重构的创新应用。 展开更多
关键词 规则学习 传统纹样 图案生成 生成模式
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概念和规则学习理论及其对教法的启示 被引量:3
19
作者 万文涛 《江西师范大学学报(哲学社会科学版)》 1998年第1期89-94,共6页
具体概念的学习是人脑系统相应有序状态产生、扩大、巩固的过程。规则学习是有序状态之间形成特定的变换关系的过程。抽象概念学习则以上述为基础,是形成与该概念的名称符号相对应的有序状态,并和其定义所对应的系列有序状态“组块化... 具体概念的学习是人脑系统相应有序状态产生、扩大、巩固的过程。规则学习是有序状态之间形成特定的变换关系的过程。抽象概念学习则以上述为基础,是形成与该概念的名称符号相对应的有序状态,并和其定义所对应的系列有序状态“组块化”的过程。因此,教学中应注意丰富学生的亲身感受和实践体验;注意调动学生的积极性;注意抓住概念及规则的本质特征。 展开更多
关键词 概念学习 规则学习 有序状态 教学方法
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基于共同进化遗传算法的机器学习 被引量:2
20
作者 蒋培 《湖南师范大学自然科学学报》 EI CAS 北大核心 2004年第3期33-38,共6页
提出一种基于共同进化遗传算法的机器学习方法,该方法将训练环境与学习者群体共同进化,由不断进化的训练环境为学习者提供一个进化的阶梯.该方法克服了学习系统过分依赖于问题的背景知识的缺陷,使得学习者逐步探索新的知识.将该方法应... 提出一种基于共同进化遗传算法的机器学习方法,该方法将训练环境与学习者群体共同进化,由不断进化的训练环境为学习者提供一个进化的阶梯.该方法克服了学习系统过分依赖于问题的背景知识的缺陷,使得学习者逐步探索新的知识.将该方法应用于一维细胞自动机的规则学习任务,通过实验结果表明,可以获得较之以往实验更加优良的结果. 展开更多
关键词 训练环境 学习 学习系统 为学 背景知识 克服 探索 机器学习 遗传算法 规则学习
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