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支持向量机理论与算法研究综述 被引量：904
1
作者 丁世飞 齐丙娟 谭红艳 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期2-10,共9页
统计学习理论(statistical learning theory,SLT)是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。支持向量机(support vector machinse,SVM)是一种基于SLT的新型的机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为... 统计学习理论(statistical learning theory,SLT)是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。支持向量机(support vector machinse,SVM)是一种基于SLT的新型的机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点。该文系统介绍了支持向量机的理论基础,综述了传统支持向量机的主流训练算法以及一些新型的学习模型和算法,最后指出了支持向量机的研究方向与发展前景。 展开更多
关键词 FSVM GSVM 统计学习理论 支持向量机 训练算法 TSVMs
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互联网推荐系统比较研究 被引量：542
2
作者 许海玲 吴潇 +1 位作者 李晓东 阎保平 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期350-362,共13页
全面地总结推荐系统的研究现状,旨在介绍网络推荐的算法思想、帮助读者了解这个研究领域.首先阐述了推荐系统研究的工业需求、主要研究机构和成果发表的期刊会议;在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,对主流算法进行了分类和对... 全面地总结推荐系统的研究现状,旨在介绍网络推荐的算法思想、帮助读者了解这个研究领域.首先阐述了推荐系统研究的工业需求、主要研究机构和成果发表的期刊会议;在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,对主流算法进行了分类和对比;最后总结了常用数据集和评测指标,领域的重难点问题和未来可能的研究热点. 展开更多
关键词 推荐系统 社会网络 信息过载 协同过滤 个性化
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Rough集高效算法的研究 被引量：271
3
作者 刘少辉 盛秋戬 +2 位作者 吴斌 史忠植 胡斐 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期524-529,共6页
深入分析了现有Rough集算法低效性的根源 ,围绕不可区分关系和正区域两个核心概念 ,研究了不可区分关系的性质 ,给出并证明了正区域的一种等价计算方法 ,从而得出高效的Rough集基本算法 ;随后 ,分析了正区域的渐增式计算 ,并给出了一种... 深入分析了现有Rough集算法低效性的根源 ,围绕不可区分关系和正区域两个核心概念 ,研究了不可区分关系的性质 ,给出并证明了正区域的一种等价计算方法 ,从而得出高效的Rough集基本算法 ;随后 ,分析了正区域的渐增式计算 ,并给出了一种完备的属性约简算法 .理论分析和实验结果表明 ,该约简算法在效率上较现有的算法有显著提高 . 展开更多
关键词 ROUGH集 高效算法 属性约简 人工智能
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大数据下的机器学习算法综述 被引量：323
4
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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深度学习研究进展 被引量：199
5
作者 郭丽丽 丁世飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期28-33,共6页
深度学习(Deep Learning)是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用。如果说浅层学习是机器学习的一次浪潮,那么深度学习作为机器学习的一个新领域,将掀起机器学习的又一次浪潮。深度学习通过建立、模拟人脑的分层结... 深度学习(Deep Learning)是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用。如果说浅层学习是机器学习的一次浪潮,那么深度学习作为机器学习的一个新领域,将掀起机器学习的又一次浪潮。深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取,从而能够解释外部数据。首先介绍了深度学习的由来,分析了浅层学习存在的弊端;其次列举了深度学习的经典方法,主要以监督学习和无监督学习来展开介绍;然后对深度学习的最新研究进展及其应用进行了综述;最后总结了深度学习发展所面临的问题。 展开更多
关键词 机器学习 浅层学习 深度学习 卷积神经网络 深度置信网
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图像分割的新理论和新方法 被引量：146
6
作者 许新征 丁世飞 +1 位作者 史忠植 贾伟宽 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第B02期76-82,共7页
图像分割是是计算机视觉研究中的一个经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点．本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了归纳总结．首先，简单介绍了图像分割的传统方法，包括基于区域的、基于边缘的和两者结合的图像分... 图像分割是是计算机视觉研究中的一个经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点．本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了归纳总结．首先，简单介绍了图像分割的传统方法，包括基于区域的、基于边缘的和两者结合的图像分割方法．然后，分别从数学形态学、模糊集、神经网络、支持向量机、免疫算法、图论和粒度计算等方面对图像分割方法进行了重点讨论，并对应用每一种理论的最新研究进展作了评述．最后，对图像分割方法的发展趋势进行了展望． 展开更多
关键词 图像分割 粒度 免疫算法 图论 神经网络 支持向量机
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一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法 被引量：75
7
作者 刘少辉 董明楷 +2 位作者 张海俊 李蓉 史忠植 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2002年第3期8-14,26,共8页
本文研究和改进了经典的向量空间模型 (VSM )的词语权重计算方法 ,并在此基础上提出了一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法。也就是把各类按照一定的层次关系组织成树状结构 ,并将一个类中的所有训练文档合并为一个类文档 ,在提... 本文研究和改进了经典的向量空间模型 (VSM )的词语权重计算方法 ,并在此基础上提出了一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法。也就是把各类按照一定的层次关系组织成树状结构 ,并将一个类中的所有训练文档合并为一个类文档 ,在提取各类模型时只在同层同一结点下的类文档之间进行比较 ;而对文档进行自动分类时 ,首先从根结点开始找到对应的大类 ,然后递归往下直到找到对应的叶子子类。实验和实际系统表明 。 展开更多
关键词 多层次文本分类方法 向量空间模型 信息增益 特征提取 词语权重 层次关系 文档分类
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深度学习研究与进展 被引量：132
8
作者 孙志远 鲁成祥 +1 位作者 史忠植 马刚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第2期1-8,共8页
深度学习是机器学习领域一个新兴的研究方向,它通过模仿人脑结构,实现对复杂输入数据的高效处理,智能地学习不同的知识,而且能够有效地解决多类复杂的智能问题。近年来,随着深度学习高效学习算法的出现,机器学习界掀起了研究深度学习理... 深度学习是机器学习领域一个新兴的研究方向,它通过模仿人脑结构,实现对复杂输入数据的高效处理,智能地学习不同的知识,而且能够有效地解决多类复杂的智能问题。近年来,随着深度学习高效学习算法的出现,机器学习界掀起了研究深度学习理论及应用的热潮。实践表明,深度学习是一种高效的特征提取方法,它能够提取数据中更加抽象的特征,实现对数据更本质的刻画,同时深层模型具有更强的建模和推广能力。鉴于深度学习的优点及其广泛应用,对深度学习进行了较为系统的介绍,详细阐述了其产生背景、理论依据、典型的深度学习模型、具有代表性的快速学习算法、最新进展及实践应用,最后探讨了深度学习未来值得研究的方向。 展开更多
关键词 深度学习 机器学习 深层神经网络 图像识别 语音识别 自然语言处理
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支持向量机研究进展 被引量：123
9
作者 顾亚祥 丁世飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第2期14-17,共4页
基于统计学习理论的支持向量机(Support vector machines,SVM)以其优秀的学习能力受到广泛的关注。但传统支持向量机在处理大规模二次规划问题时会出现训练时间长、效率低下等问题。对SVM训练算法的最新研究成果进行了综述,对主要算法... 基于统计学习理论的支持向量机(Support vector machines,SVM)以其优秀的学习能力受到广泛的关注。但传统支持向量机在处理大规模二次规划问题时会出现训练时间长、效率低下等问题。对SVM训练算法的最新研究成果进行了综述,对主要算法进行了比较深入的分析和比较,指出了各自的优点及其存在的问题,并且着重介绍了目前研究的新进展———模糊SVM和粒度SVM。接着论述了SVM主要的两方面应用———分类和回归。最后给出了今后SVM研究方向的预见。 展开更多
关键词 支持向量机 训练算法 模糊支持向量机 粒度支持向量机
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基于全局和局部特征集成的人脸识别 被引量：117
10
作者 苏煜 山世光 +1 位作者 陈熙霖 高文 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期1849-1862,共14页
提出利用一种串、并行结合的方式将全局和局部面部特征进行集成:首先利用全局特征进行粗略的匹配,然后再将全局和局部特征集成起来进行精细的确认.在该方法中,全局和局部特征分别采用傅里叶变换和Gabor小波变换进行提取.两个大规模的人... 提出利用一种串、并行结合的方式将全局和局部面部特征进行集成:首先利用全局特征进行粗略的匹配,然后再将全局和局部特征集成起来进行精细的确认.在该方法中,全局和局部特征分别采用傅里叶变换和Gabor小波变换进行提取.两个大规模的人脸库(FERET and FRGCv2.0)上的实验结果表明,此方法不仅可以显著提高系统的精度,而且可以提升系统的速度. 展开更多
关键词 人脸识别 傅里叶变换 GABOR小波 全局特征 局部特征 分类器集成
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语义Web的逻辑基础 被引量：71
11
作者 史忠植 董明楷 +1 位作者 蒋运承 张海俊 《中国科学（E辑）》 CSCD 北大核心 2004年第10期1123-1138,共16页
分析了目前语义Web理论的研究现状和存在的问题, 分析了用传统描述逻辑作为语义Web逻辑基础的不充分性, 根据语义Web的特点和需求, 提出了一种新的动态描述逻辑DDL, 该DDL将静态知识和动态知识表示与推理有机地整合在一起. 特别的是, ... 分析了目前语义Web理论的研究现状和存在的问题, 分析了用传统描述逻辑作为语义Web逻辑基础的不充分性, 根据语义Web的特点和需求, 提出了一种新的动态描述逻辑DDL, 该DDL将静态知识和动态知识表示与推理有机地整合在一起. 特别的是, 给出了具体的动作描述方法, 并按照传统描述逻辑的语义解释方法给出了动作的语义解释, 从而该DDL形成了一种能同时处理静态知识和动态知识的统一的形式化逻辑框架. 该DDL具有清晰的语义特征, 既提供了可判定的推理服务, 又能有效地对静态知识、动态过程和运行机制进行表示和推理(动作的可实现性和动作之间的包含关系), 因此, 提出的动态描述逻辑DDL可以为语义Web提供合理的逻辑基础, 弥补了传统描述逻辑作为语义Web逻辑基础的不足. 展开更多
关键词 语义WEB 描述逻辑 DDL 知识表示 推理 动态 形式化 逻辑基础 存在 传统
原文传递
一种增量贝叶斯分类模型 被引量：55
12
作者 宫秀军 刘少辉 史忠植 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期645-650,共6页
分类一直是机器学习、模式识别和数据挖掘研究的核心问题 .从海量数据中学习分类知识 ,尤其是当获得大量的带有类别标注的样本代价较高时 ,增量学习是解决该问题的有效途径 .该文将简单贝叶斯方法应用于增量分类中 ,提出了一种增量贝叶... 分类一直是机器学习、模式识别和数据挖掘研究的核心问题 .从海量数据中学习分类知识 ,尤其是当获得大量的带有类别标注的样本代价较高时 ,增量学习是解决该问题的有效途径 .该文将简单贝叶斯方法应用于增量分类中 ,提出了一种增量贝叶斯学习模型 ,给出了增量贝叶斯推理过程 ,包括增量地修正分类器参数和增量地分类测试样本 .实验结果表明 。 展开更多
关键词 增量贝叶斯分类模型 增量学习 数据挖掘 人工智能
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基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法设计研究 被引量：83
13
作者 赵卫中 马慧芳 +1 位作者 傅燕翔 史忠植 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第10期166-168,176,共4页
随着数据库技术的发展和Internet的迅速普及,实际应用中需要处理的数据量急剧地增长,致聚类研究面临许多新的问题和挑战,如海量数据和新的计算环境等。深入研究了基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法,给出了算法设计的方法和策... 随着数据库技术的发展和Internet的迅速普及,实际应用中需要处理的数据量急剧地增长,致聚类研究面临许多新的问题和挑战,如海量数据和新的计算环境等。深入研究了基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法,给出了算法设计的方法和策略。在多个不同大小数据集上的实验表明,设计的并行聚类算法具有优良的加速比、扩展率和数据伸缩率等性能,适合用于海量数据的分析和挖掘。 展开更多
关键词 云计算 HADOOP平台 并行k-means MAPREDUCE
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一种基于动态进化模型的事件探测和追踪算法 被引量：58
14
作者 贾自艳 何清 +2 位作者 张海俊 李嘉佑 史忠植 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期1273-1280,共8页
在大量分析网络新闻特点的基础上 ,借鉴Single Pass聚类思想 ,并结合新闻要素给出了一种基于动态进化模型的事件探测和追踪算法 该动态模型是基于新闻事件的生存特点提出的 ,包括 :基于时间距离的相似度计算模型、事件模板进化策略以及... 在大量分析网络新闻特点的基础上 ,借鉴Single Pass聚类思想 ,并结合新闻要素给出了一种基于动态进化模型的事件探测和追踪算法 该动态模型是基于新闻事件的生存特点提出的 ,包括 :基于时间距离的相似度计算模型、事件模板进化策略以及动态阈值设置思想 该算法可以自动对新闻资料进行组织生成新闻专题 ,进而为用户提供个性化服务 展开更多
关键词 新闻事件 新闻专题 事件探测 事件追踪 聚类
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基于概念格的规则产生集挖掘算法 被引量：57
15
作者 梁吉业 王俊红 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1339-1344,共6页
传统的规则提取算法产生的规则集合相当庞大 ,其中包含许多冗余的规则 使用闭项集可以减少规则的数目 ,而概念格结点间的泛化和例化关系非常适用于规则提取 基于概念格理论和闭项集的概念 ,提出了一种新的更有利于规则提取的格结构 ,... 传统的规则提取算法产生的规则集合相当庞大 ,其中包含许多冗余的规则 使用闭项集可以减少规则的数目 ,而概念格结点间的泛化和例化关系非常适用于规则提取 基于概念格理论和闭项集的概念 ,提出了一种新的更有利于规则提取的格结构 ,给出了相应的基于闭标记的渐进式构造算法和规则提取算法 最后提供给用户的是直观的、易理解的规则子集 ,用户可以有选择地从中推导出其他的规则 展开更多
关键词 概念格 闭项集 规则产生集 规则提取
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图像纹理特征及其在CBIR中的应用 被引量：45
16
作者 万华林 Morshed U.Chowdhury +1 位作者 胡宏 史忠植 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第2期195-199,共5页
基于内容的多媒体信息检索是当前世界的研究热点 ,然而在图像内容表示及其相似性度量这两个关键问题上取得的进展还不能令人满意 .通过深入研究纹理的本质和人类视觉系统的特性 ,结合MPEG 7标准提出的图像内容描述子概念 ,提出一种新的... 基于内容的多媒体信息检索是当前世界的研究热点 ,然而在图像内容表示及其相似性度量这两个关键问题上取得的进展还不能令人满意 .通过深入研究纹理的本质和人类视觉系统的特性 ,结合MPEG 7标准提出的图像内容描述子概念 ,提出一种新的谱方法来描述图像的纹理特征 ,并将其应用于图像内容的表示和检索 .在此基础上 ,讨论了图像的颜色描述子和相似性度量策略 。 展开更多
关键词 图像纹理特征 CBIR 纹理谱 相似性度量 图像检索 计算机视觉 MPEG-7 图像处理 多媒体
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高阶矩在颜色传输中的应用 被引量：55
17
作者 赵国英 向世明 李华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期62-66,共5页
图像之间的颜色传输有效地利用了图像的基本统计信息 ,是一类较新的改变图像颜色的方法 文中实现了这种方法并引入了更高的矩 :斜度和峰度 利用幂变换和模变换对源图像数据的斜度和峰度等高阶矩进行了调整 ,使之更加类似于目标图像的分... 图像之间的颜色传输有效地利用了图像的基本统计信息 ,是一类较新的改变图像颜色的方法 文中实现了这种方法并引入了更高的矩 :斜度和峰度 利用幂变换和模变换对源图像数据的斜度和峰度等高阶矩进行了调整 ,使之更加类似于目标图像的分布 。 展开更多
关键词 高阶矩 颜色传输 图像处理 幂变换 模变换 斜度 峰度
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一种基于群体智能的客户行为分析算法 被引量：46
18
作者 吴斌 郑毅 +1 位作者 傅伟鹏 史忠植 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期913-918,共6页
提出了一种基于群体智能的客户行为分析算法 .首先将客户的消费模式作为平面上的一个点随机分布于平面区域内 ;然后依据基于群体智能的聚类方法 ,选用由小到大的群体相似系数进行聚类分析 ;最后 ,在平面区域内采用递归算法收集聚类结果 ... 提出了一种基于群体智能的客户行为分析算法 .首先将客户的消费模式作为平面上的一个点随机分布于平面区域内 ;然后依据基于群体智能的聚类方法 ,选用由小到大的群体相似系数进行聚类分析 ;最后 ,在平面区域内采用递归算法收集聚类结果 ,获得不同消费特征的客户群体 .文中还提出了算法的并行策略 ,提高了算法对大数据量的适应性 .该文以电信移动客户话费数据作为实验数据 ,并将算法结果与其它经典聚类算法的结果进行比较分析 .分析结果表明 :这种基于群体智能的客户行为分析算法能够满足客户聚类和分类的要求 ,特别是在大客户分析及一对一营销中特别客户的分析方面该算法有直观。 展开更多
关键词 群体智能 客户行为分析算法 并行策略 数据挖掘 神经网络 人工智能
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一种新的快速计算正区域的方法 被引量：57
19
作者 刘少辉 盛秋戬 史忠植 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期637-642,共6页
Rough集理论是一种新型的处理模糊性和不确定性知识的数学工具 ,正区域是该理论的核心概念之一 ,如何有效地计算正区域对提高各相关算法的性能至关重要 在对Rough集理论进行深入研究的基础上 ,提出且证明了一种新的快速计算正区域的方... Rough集理论是一种新型的处理模糊性和不确定性知识的数学工具 ,正区域是该理论的核心概念之一 ,如何有效地计算正区域对提高各相关算法的性能至关重要 在对Rough集理论进行深入研究的基础上 ,提出且证明了一种新的快速计算正区域的方法 ,并进一步分析了正区域的渐增式计算 ,最后给出了详细的算法描述和时间复杂度分析 理论分析和实验结果表明 ,该方法能够有效地降低计算复杂度 。 展开更多
关键词 ROUGH集 下近似 正区域 约简
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基于纹理谱描述子的图像检索 被引量：44
20
作者 施智平 胡宏 +2 位作者 李清勇 史忠植 段禅伦 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期1039-1045,共7页
提出一种新的纹理谱描述子应用于基于内容的图像检索中.讨论了小波变换的思想和纹理谱概念的联系,根据纹理的视觉特性,提出纹理模式等价类的概念,设计出更合理的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征.该纹理模式刻画了领域内像素灰度变化模... 提出一种新的纹理谱描述子应用于基于内容的图像检索中.讨论了小波变换的思想和纹理谱概念的联系,根据纹理的视觉特性,提出纹理模式等价类的概念,设计出更合理的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征.该纹理模式刻画了领域内像素灰度变化模式,以纹理谱直方图方式表示图像纹理内容.分析了纹理谱的对称不变性和旋转鲁棒性的特点.应用于图像检索,与Gabor纹理特征相比较,该纹理谱描述子特征提取速度快,检索准确率高. 展开更多
关键词 纹理 对称不变性 基于内容的图像检索 纹理谱描述子
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