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云模型研究的回顾与展望 被引量:118
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作者 付斌 李道国 王慕快 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第2期420-426,共7页
云模型融合了概率论和模糊集合论的观点,更好地刻画了自然语言中概念的不确定性,反映了随机性与模糊性之间的内在关联。综述了云模型的产生背景、理论基础及发展历程,着重梳理了云模型的主要理论、技术和方法及其在数据挖掘、算法改进... 云模型融合了概率论和模糊集合论的观点,更好地刻画了自然语言中概念的不确定性,反映了随机性与模糊性之间的内在关联。综述了云模型的产生背景、理论基础及发展历程,着重梳理了云模型的主要理论、技术和方法及其在数据挖掘、算法改进、网络安全等众多领域的应用成果,并针对云模型研究存在的一些问题提出了云模型进一步研究的思路。 展开更多
关键词 不确定性 云模型 正态云 云发生器 云变换
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一种中文微博新闻话题检测的方法 被引量:84
2
作者 郑斐然 苗夺谦 +1 位作者 张志飞 高灿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第1期138-141,共4页
微博的迅猛发展带来了另一种社会化的新闻媒体形式。提出一种从微博中挖掘新闻话题的方法,即在线检测微博消息中大量突现的关键字,并将它们进行聚类,从而找到新闻话题。为了提取出新闻主题词,综合考虑短文本中的词频和增长速度而构造复... 微博的迅猛发展带来了另一种社会化的新闻媒体形式。提出一种从微博中挖掘新闻话题的方法,即在线检测微博消息中大量突现的关键字,并将它们进行聚类,从而找到新闻话题。为了提取出新闻主题词,综合考虑短文本中的词频和增长速度而构造复合权值,用以量化词语是新闻词汇的程度;在话题构造中使用了上下文的相关度模型来支撑增量式聚类算法,相比于语义相似度模型,其更能适应该问题的特点。在真实的微博数据上运行的实验表明,本方法可以有效地从大量消息中检测出新闻话题。 展开更多
关键词 微博 新闻 话题检测 聚类
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一种基于微服务架构的新型云件PaaS平台 被引量:87
3
作者 郭栋 王伟 曾国荪 《信息网络安全》 2015年第11期15-20,共6页
随着微服务、容器等理念和技术的不断深入,云计算环境下的软件形态将进一步朝着云件(Cloudware)的方向发展。云件技术以服务为核心,以云平台为支撑,是实现传统软件云化的重要手段,是未来云环境下的软件开发、软件部署、软件运维和软件... 随着微服务、容器等理念和技术的不断深入,云计算环境下的软件形态将进一步朝着云件(Cloudware)的方向发展。云件技术以服务为核心,以云平台为支撑,是实现传统软件云化的重要手段,是未来云环境下的软件开发、软件部署、软件运维和软件使用的重要手段,是软件在云计算平台下的新思想。文章基于轻量级容器技术和微服务架构,提出了一种新的云件Paa S平台,该平台可以在不修改传统软件的情况下,直接将软件部署到云端运行,并通过浏览器服务于终端用户。通过采用微服务架构设计,使得该云件平台具有较好的扩展性、规模化部署、容灾和灵活配置等特性。 展开更多
关键词 云计算 云件 微服务 容器
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随机QoS感知的可靠Web服务组合 被引量:69
4
作者 范小芹 蒋昌俊 +1 位作者 王俊丽 庞善臣 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期546-556,共11页
在面向服务的环境下,单个Web服务往往不能满足用户的要求,这时就需将已有的单个Web服务进行组合,以便产生满足用户需求的、增值的组合服务.已有的服务组合方法都很少考虑Web服务的随机性和Internet环境的动态性,从而在服务选择过程中产... 在面向服务的环境下,单个Web服务往往不能满足用户的要求,这时就需将已有的单个Web服务进行组合,以便产生满足用户需求的、增值的组合服务.已有的服务组合方法都很少考虑Web服务的随机性和Internet环境的动态性,从而在服务选择过程中产生的规划都是静态规划,结果导致在服务组合时都以较大概率出现组合失败.针对上述问题,提出了Web服务各随机QoS指标的度量方法和自适应QoS管理体系结构,并利用随机型离散事件系统唯一的动态控制方法——马尔可夫决策过程(MDP),设计出随机QoS感知的可靠Web服务组合算法.实验结果表明,考虑随机性的QoS度量方法和QoS管理体系结构,以及平衡了"风险"与"报酬"的MDP有效地提高了服务组合成功率. 展开更多
关键词 WEB服务组合 马尔可夫决策过程(MDP) Qos随机性 WEB服务 可靠组合
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基于LDA主题模型的短文本分类方法 被引量:77
5
作者 张志飞 苗夺谦 高灿 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第6期1587-1590,共4页
针对短文本的特征稀疏性和上下文依赖性两个问题,提出一种基于隐含狄列克雷分配模型的短文本分类方法。利用模型生成的主题,一方面区分相同词的上下文,降低权重;另一方面关联不同词以减少稀疏性,增加权重。采用K近邻方法对自动抓取的网... 针对短文本的特征稀疏性和上下文依赖性两个问题,提出一种基于隐含狄列克雷分配模型的短文本分类方法。利用模型生成的主题,一方面区分相同词的上下文,降低权重;另一方面关联不同词以减少稀疏性,增加权重。采用K近邻方法对自动抓取的网易页面标题数据进行分类,实验表明新方法在分类性能上比传统的向量空间模型和基于主题的相似性度量分别高5%和2.5%左右。 展开更多
关键词 短文本 分类 K近邻 相似度 隐含狄列克雷分配
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用户间多相似度协同过滤推荐算法 被引量:69
6
作者 范波 程久军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第1期23-26,共4页
传统的User-based协同过滤推荐算法仅采用了单一的评分相似度来度量用户之间对任何项目喜好的相似程度。然而根据日常经验,人们对不同类型事物的喜好程度往往是不同的,单一的评分相似度显然无法准确描述这种不同。针对上述问题,提出了... 传统的User-based协同过滤推荐算法仅采用了单一的评分相似度来度量用户之间对任何项目喜好的相似程度。然而根据日常经验,人们对不同类型事物的喜好程度往往是不同的,单一的评分相似度显然无法准确描述这种不同。针对上述问题,提出了一种基于用户间多相似度的协同过滤推荐算法,即基于用户间对不同项目类型的多个评分相似度来计算用户对未评分项目的预测评分。实验结果表明,该算法可以有效地提高预测评分的准确性及推荐质量。 展开更多
关键词 多相似度 协同过滤推荐算法 User-based MAE
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从人类智能到机器实现模型——粒计算理论与方法 被引量:62
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作者 苗夺谦 张清华 +7 位作者 钱宇华 梁吉业 王国胤 吴伟志 高阳 商琳 顾沈明 张红云 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期743-757,共15页
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是对人的意识、思维过程的模拟。粒计算是当前智能信息处理领域中一种新的概念和计算范式,是研究基于多层次粒结构的思维方式、复杂... 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是对人的意识、思维过程的模拟。粒计算是当前智能信息处理领域中一种新的概念和计算范式,是研究基于多层次粒结构的思维方式、复杂问题求解、信息处理模式及其相关理论、技术和工具的方法论。本文首先分析了人工智能模拟人脑智能的粒计算模式与方法,其次总结了粗糙集、商空间、模糊集、云模型、三支决策等几种典型的粒计算基本构架与数学模型,然后分析知识的多粒度解析表示与不确定性度量的研究现状,最后展望了粒计算求解模式在大数据时代所面临的机遇与挑战。 展开更多
关键词 人工智能 大数据 不确定性 粒计算 多粒度 粗糙集 商空间 模糊集 云模型 三支决策
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基于离散微粒群算法的动态Web服务选择 被引量:48
8
作者 范小芹 蒋昌俊 +1 位作者 方贤文 丁志军 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期147-156,共10页
Web服务作为一种新型的Web应用模式近年来得到了迅速的发展.如何高效动态地把现存的各种Web服务整合起来以形成新的满足不同用户需求的增值的复杂服务,已成为新的应用需求和研究热点.针对服务选择问题,设计了一种面向动态Web服务选择的... Web服务作为一种新型的Web应用模式近年来得到了迅速的发展.如何高效动态地把现存的各种Web服务整合起来以形成新的满足不同用户需求的增值的复杂服务,已成为新的应用需求和研究热点.针对服务选择问题,设计了一种面向动态Web服务选择的离散微粒群算法,并结合服务选择研究背景,提出了3种速度计算算子和一种位置进化方程.针对进化算法容易陷入局部极值这一共同缺陷,定义了微粒无希望/重希望准则,以保证微粒群的多样性,增强全局搜索能力.理论分析和实验结果表明,该算法不仅具有较快的收敛速度,而且具有较好的全局收敛性能;同时说明Max运算在服务选择中具有较好的综合性能. 展开更多
关键词 WEB服务 服务选择 服务质量 微粒群算法 离散微粒群算法
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一种基于推荐证据的有效抗攻击P2P网络信任模型 被引量:42
9
作者 田春岐 邹仕洪 +1 位作者 王文东 程时端 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期270-281,共12页
提出一种基于推荐证据的对等网络(Peer-to-Peer,P2P)信任模型RETM(Recommendation Evidence based Trust Model for P2P networks),解决了基于推荐的信任模型中普遍存在的在汇聚推荐信息时无法处理不确定性信息以及强行组合矛盾推荐信... 提出一种基于推荐证据的对等网络(Peer-to-Peer,P2P)信任模型RETM(Recommendation Evidence based Trust Model for P2P networks),解决了基于推荐的信任模型中普遍存在的在汇聚推荐信息时无法处理不确定性信息以及强行组合矛盾推荐信息引起的性能下降问题,同时,RETM采取推荐证据预处理措施,在合成之前有效过滤了无用的以及误导性的推荐信息,使得该模型具有一定的抗攻击性能.在推荐信息的查找问题上,RETM提出了基于反馈信息的概率查找算法,该算法在降低了网络带宽开销的情况下,提高了信息查询的准确率.实验证明RETM较已有的信任机制在系统成功交易率、模型的安全性等问题上有较大改进. 展开更多
关键词 D—S证据合成规则 对等网 信任 信誉 局部信任度
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一种新的基于小波包分解的EEG特征抽取与识别方法研究 被引量:43
10
作者 王登 苗夺谦 王睿智 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期193-198,共6页
为了提高脑思维任务分类精度,提出一种新的脑电特征抽取与识别方法.首先进行小波包分解,然后结合能反映脑电信号在时域与频域上的能量分布特征的小波包熵概念,从小波包库中选择最优小波包基,对各个最优基所对应的小波系数求取统计特性,... 为了提高脑思维任务分类精度,提出一种新的脑电特征抽取与识别方法.首先进行小波包分解,然后结合能反映脑电信号在时域与频域上的能量分布特征的小波包熵概念,从小波包库中选择最优小波包基,对各个最优基所对应的小波系数求取统计特性,然后根据不同脑思维任务下左右半脑各导联间的差异性对各个导联对求取不对称率构成分类特征向量,最后利用SVM分类器对其进行分类.实验结果表明:相对于一般的小波包分解,最优小波包基和自回归特征抽取方法,该方法对5类不同脑思维任务的所有10种不同组合任务对的平均分类预测精度可以达到95.41%~99.65%. 展开更多
关键词 非平稳脑电信号 特征抽取 小波包分解 脑机接口
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一种基于聚集超级节点的P2P网络信任模型 被引量:39
11
作者 田春岐 江建慧 +1 位作者 胡治国 李峰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期345-355,共11页
针对对等网(Peer-to-Peer,P2P)中节点之间由于兴趣爱好差异大、相互发生重复交易的可能性较小从而难以有效建立信任关系的现状,文中提出一种新的基于超级节点的P2P网络信任模型.该模型中节点以兴趣相似而聚簇,节点之间信任关系被划分为... 针对对等网(Peer-to-Peer,P2P)中节点之间由于兴趣爱好差异大、相互发生重复交易的可能性较小从而难以有效建立信任关系的现状,文中提出一种新的基于超级节点的P2P网络信任模型.该模型中节点以兴趣相似而聚簇,节点之间信任关系被划分为3种类型并被给予了各自的解决方案.同时,对于推荐信任信息中存在的虚假的、误导性的和不公正反馈的问题,文中还提出基于节点相似性的反馈信息过滤算法予以有效解决.最后的仿真实验结果表明,该信任模型不但具有抗恶意节点攻击的强壮性,同时在资源查询时具有较低的查询开销和失败率. 展开更多
关键词 对等网 信任 信誉 超级节点 局部信任度
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云计算环境下知识约简算法 被引量:42
12
作者 钱进 苗夺谦 张泽华 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期2332-2343,共12页
知识约简是粗糙集理论的重要研究内容之一.经典的知识约简算法是假设所有数据一次性装入内存中,这显然不适合处理海量数据.为此,从属性(集)的可辨识性和不可辨识性出发,给出了可辨识和不可辨识对象对的概念及其性质,并阐述了它们与差别... 知识约简是粗糙集理论的重要研究内容之一.经典的知识约简算法是假设所有数据一次性装入内存中,这显然不适合处理海量数据.为此,从属性(集)的可辨识性和不可辨识性出发,给出了可辨识和不可辨识对象对的概念及其性质,并阐述了它们与差别矩阵的关系.利用MapReduce设计了并行计算等价类的方法,提出了面向大规模数据的数据并行知识约简算法,讨论并实现了3种并行策略.最后,通过实验表明了云计算环境下知识约简算法是有效可行的,具有较好的可扩展性. 展开更多
关键词 云计算 粗糙集 知识约简 数据并行 MAPREDUCE
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中文微博命名实体识别 被引量:33
13
作者 邱泉清 苗夺谦 张志飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第6期196-198,共3页
微博这一媒体形式的迅速发展为命名实体识别提供了一个新的载体。根据微博文本的特点,提出针对中文微博的命名实体识别方法。首先,对微博文本做规范化处理,消除由于微博表达不规范造成的干扰;在建立中文人名库、常用地点库等知识库的基... 微博这一媒体形式的迅速发展为命名实体识别提供了一个新的载体。根据微博文本的特点,提出针对中文微博的命名实体识别方法。首先,对微博文本做规范化处理,消除由于微博表达不规范造成的干扰;在建立中文人名库、常用地点库等知识库的基础上,选取适合微博的特征模板,使用条件随机场方法进行实体识别;同时,将正确的识别结果添加到知识库中以提升识别效果。在真实微博数据上的实验表明,该方法能够有效地完成中文微博的命名实体识别任务。 展开更多
关键词 中文信息处理 微博 命名实体 条件随机场
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基于深度学习的车标识别方法研究 被引量:31
14
作者 彭博 臧笛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第4期268-273,共6页
对交通监控录像中车牌污损、遮挡的肇事车辆信息进行确认是现阶段智能交通系统中的一个重要问题,车标作为一个关键特征,可以起到辅助判别的作用。提出了一种基于深度学习的车标识别方法,相对于以人工提取特征为主的传统车标识别方法,该... 对交通监控录像中车牌污损、遮挡的肇事车辆信息进行确认是现阶段智能交通系统中的一个重要问题,车标作为一个关键特征,可以起到辅助判别的作用。提出了一种基于深度学习的车标识别方法,相对于以人工提取特征为主的传统车标识别方法,该方法具有可自主学习特征、可直接输入图像等优点。实验表明,这种方法正确率较高,在光照变化和噪声污染下的准确性和稳定性较好,能够有效降低车标识别的错误率。 展开更多
关键词 肇事车辆 车标 深度学习 车标识别
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基于双边缘检测的车牌识别算法 被引量:29
15
作者 王磊 王瀚漓 何良华 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第8期169-173,共5页
随着智能交通的不断发展,车牌识别系统已经成为其中的重要组成部分。车牌识别分为车牌定位、字符分割以及字符识别三个部分。提出了一种新型车牌识别方法。在车牌定位方面,采用双边缘检测车牌定位方法;对于字符分割则提出了寻找连通域... 随着智能交通的不断发展,车牌识别系统已经成为其中的重要组成部分。车牌识别分为车牌定位、字符分割以及字符识别三个部分。提出了一种新型车牌识别方法。在车牌定位方面,采用双边缘检测车牌定位方法;对于字符分割则提出了寻找连通域与传统投影分割相结合的方法;在字符识别上,将分类器分为三组,同时对于易混淆的字符进行了再次分类,这种做法缩短了训练时间,提高了准确率。实验结果表明,所提出的方法具有识别率高和速度快等特点。 展开更多
关键词 车牌定位 边缘检测 字符分割 连通域 垂直投影 字符识别 支持向量机(SVM)
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基于粗糙集的快速KNN文本分类算法 被引量:22
16
作者 孙荣宗 苗夺谦 +1 位作者 卫志华 李文 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第24期175-177,共3页
传统K最近邻一个明显缺陷是样本相似度的计算量很大,在具有大量高维样本的文本分类中,由于复杂度太高而缺乏实用性。为此,将粗糙集理论引入到文本分类中,利用上下近似概念刻画各类训练样本的分布,并在训练过程中计算出各类上下近似的范... 传统K最近邻一个明显缺陷是样本相似度的计算量很大,在具有大量高维样本的文本分类中,由于复杂度太高而缺乏实用性。为此,将粗糙集理论引入到文本分类中,利用上下近似概念刻画各类训练样本的分布,并在训练过程中计算出各类上下近似的范围。在分类过程中根据待分类文本向量在样本空间中的分布位置,改进算法可以直接判定一些文本的归属,缩小K最近邻搜索范围。实验表明,该算法可以在保持K最近邻分类性能基本不变的情况下,显著提高分类效率。 展开更多
关键词 文本分类 K最近邻 粗糙集
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基于空间边缘方向直方图的Mean Shift跟踪算法 被引量:18
17
作者 王新红 王晶 +2 位作者 田敏 杨煜 李志鹏 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第3期586-592,共7页
传统的基于色彩直方图或空间色彩直方图的Mean Shift跟踪算法,在诸如跟踪目标出现尺度变化的复杂条件下,无法得到准确的跟踪结果。这是因为色彩直方图或空间色彩直方图无法显著区分颜色相近的目标和背景。鉴于此,提出了一种基于空间边... 传统的基于色彩直方图或空间色彩直方图的Mean Shift跟踪算法,在诸如跟踪目标出现尺度变化的复杂条件下,无法得到准确的跟踪结果。这是因为色彩直方图或空间色彩直方图无法显著区分颜色相近的目标和背景。鉴于此,提出了一种基于空间边缘方向直方图的Mean Shift跟踪算法,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息。实验结果表明,该算法能够有效的处理遮挡、光照变化和尺度缩放等复杂情况,对目标进行准确有效的跟踪,改善了传统方法在尺度缩放等方面的局限性。 展开更多
关键词 空间边缘方向直方图 Mean SHIFT 目标跟踪
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基于深度学习的时间序列算法综述 被引量:17
18
作者 沈旭东 《信息技术与信息化》 2019年第1期71-76,共6页
绝大多数基于机器学习的时间序列分析方法都是人工专家提取特征后进行分析,随着深度学习的快速发展,端到端的方式在时间序列分析领域的应用越来越多,同时整体的方法也变得更加成熟。因此,本文对近年来基于深度学习的时间序列分析方法进... 绝大多数基于机器学习的时间序列分析方法都是人工专家提取特征后进行分析,随着深度学习的快速发展,端到端的方式在时间序列分析领域的应用越来越多,同时整体的方法也变得更加成熟。因此,本文对近年来基于深度学习的时间序列分析方法进行讨论,从应用,网络架构以及思想等方面总结了最新的时间序列预测、分类以及异常检测等任务的深度学习方法,为了解时间序列深度学习解决方案的技术以及发展趋势提供了参考。 展开更多
关键词 时间序列 深度学习 预测 分类 异常检测
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MapReduce框架下并行知识约简算法模型研究 被引量:17
19
作者 钱进 苗夺谦 +1 位作者 张泽华 张志飞 《计算机科学与探索》 CSCD 2013年第1期35-45,共11页
面向大规模数据进行知识约简是近年来粗糙集理论研究热点。经典的知识约简算法是一次性将小数据集装入单机主存中进行约简,无法处理海量数据。深入剖析了知识约简算法中的可并行性;设计并实现了数据和任务同时并行的Map和Reduce函数,用... 面向大规模数据进行知识约简是近年来粗糙集理论研究热点。经典的知识约简算法是一次性将小数据集装入单机主存中进行约简,无法处理海量数据。深入剖析了知识约简算法中的可并行性;设计并实现了数据和任务同时并行的Map和Reduce函数,用于计算不同候选属性集导出的等价类和属性重要性;构建了一种MapReduce框架下并行知识约简算法模型,用于计算基于正区域、基于差别矩阵或基于信息熵的知识约简算法的一个约简。在Hadoop平台上进行了相关实验,实验结果表明,该并行知识约简算法模型可以高效地处理海量数据集。 展开更多
关键词 MAPREDUCE 粗糙集 知识约简 数据并行 任务并行
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面向P2P网络应用的基于声誉的trust管理模型 被引量:15
20
作者 田春岐 邹仕洪 +1 位作者 王文东 程时端 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期63-70,共8页
提出一种新的面向P2P网络应用的信任管理模型,该模型根据节点的历史交易情况和系统中其他节点的推荐计算节点的信任度,给出了普遍适用的、具体量化和更新推荐者可信度的数学表达形式,同时考虑到节点的自主性动态行为影响信任度计算的不... 提出一种新的面向P2P网络应用的信任管理模型,该模型根据节点的历史交易情况和系统中其他节点的推荐计算节点的信任度,给出了普遍适用的、具体量化和更新推荐者可信度的数学表达形式,同时考虑到节点的自主性动态行为影响信任度计算的不确定性,引入风险因素,提出了采用信息熵理论来量化风险,将实体之间的信任程度和信任的不确定性统一起来。仿真实验及分析表明,该信任模型能够有效识别恶意节点,相比已有的一些信任模型在系统成功交易率、模型的安全性等问题上有较大改进,可以使节点之间更有效的建立信任关系。 展开更多
关键词 对等网 信任 可信度 局部信任度
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