期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到10篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
近邻策略Hopfield神经网络的TSP求解
1
作者 尉斌 胡斌 孟巍 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期220-222,228,共4页
为解决Hopfield神经网络求解旅行商问题(TSP)时易出现无效解和收敛性能差的问题,设计基于环路改进的近邻策略Hopfield神经网络算法。给出近邻矩阵概念,初始化TSP的解空间,在此基础上通过Hopfield神经网络能量函数的演化寻找最优解。与经... 为解决Hopfield神经网络求解旅行商问题(TSP)时易出现无效解和收敛性能差的问题,设计基于环路改进的近邻策略Hopfield神经网络算法。给出近邻矩阵概念,初始化TSP的解空间,在此基础上通过Hopfield神经网络能量函数的演化寻找最优解。与经典Hopfield神经网络TSP求解方法进行比较,结果表明,近邻策略Hopfield算法可避免无效解,收敛速度较快。 展开更多
关键词 旅行商问题 HOPFIELD神经网络 近邻策略 近邻矩阵
在线阅读 下载PDF
基于近邻策略的旅行商问题求解 被引量：3
2
作者 汪彤 李云强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第28期67-68,71,共3页
根据TSP问题的特征信息并借鉴邻域搜索算法的有关思想,提出了一种基于近邻策略的TSP问题求解算法,该算法首先依据TSP问题的特殊性求出相应的近邻模式,再将近邻模式用于初始种群的生成,而后在进化过程中随机引入这类模式。该算法可以大... 根据TSP问题的特征信息并借鉴邻域搜索算法的有关思想,提出了一种基于近邻策略的TSP问题求解算法,该算法首先依据TSP问题的特殊性求出相应的近邻模式,再将近邻模式用于初始种群的生成,而后在进化过程中随机引入这类模式。该算法可以大大缩短遗传进程,提高进化效率。通过仿真实验,验证了该算法的有效性,并且随着城市数目的增加其优越性更为明显。 展开更多
关键词 近邻策略 遗传算法 旅行商问题
在线阅读 下载PDF
空间k近邻查询的新策略 被引量：17
3
作者 刘宇 朱仲英 施颂椒 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第9期1298-1302,共5页
有效执行空间 k近邻查询是地理信息系统尤其关心的问题 .空间近邻查询是基于空间索引的树的遍历过程 ,若测量距离和剪枝策略选取适当 ,可以极大地减少搜索空间所需访问的节点数 .基于 Rousspoulos等提出的测量距离 ,提出 2个新的近邻搜... 有效执行空间 k近邻查询是地理信息系统尤其关心的问题 .空间近邻查询是基于空间索引的树的遍历过程 ,若测量距离和剪枝策略选取适当 ,可以极大地减少搜索空间所需访问的节点数 .基于 Rousspoulos等提出的测量距离 ,提出 2个新的近邻搜索剪枝策略 ,用于空间 k近邻查询 .给出了搜索算法 ,并用算例表明该策略具有更好的剪枝效果 ,提高了空间 展开更多
关键词 空间数据库 R树 空间k近邻查询 GIS 空间索引 近邻搜索剪技策略
在线阅读 下载PDF
近邻中心迭代策略的单标注视频行人重识别 被引量：7
4
作者 张云鹏 王洪元 +4 位作者 张继 陈莉 吴琳钰 顾嘉晖 陈强 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期4025-4035,共11页
为解决视频行人重识别数据集标注困难的问题,提出了基于单标注样本视频行人重识别的近邻中心迭代策略.该策略逐步利用伪标签视频片段迭代更新网络结构,以获得最佳的模型.针对预测无标签视频片段的伪标签准确率低的问题,提出了一种标签... 为解决视频行人重识别数据集标注困难的问题,提出了基于单标注样本视频行人重识别的近邻中心迭代策略.该策略逐步利用伪标签视频片段迭代更新网络结构,以获得最佳的模型.针对预测无标签视频片段的伪标签准确率低的问题,提出了一种标签评估方法:每次训练后,将所选取的伪标签视频片段和有标签视频片段特征中每个类的中心点作为下一次训练中预测伪标签的度量中心点;同时提出基于交叉熵损失和在线实例匹配损失的损失控制策略,使得训练过程更加稳定,无标签数据的伪标签预测准确率更高.在MARS,DukeMTMC-VideoReID这两个大型数据集上的实验验证了该方法相比于最新的先进方法,在性能上得到非常好的提升. 展开更多
关键词 视频行人重识别 近邻中心迭代策略 标签评估方法 单标注 损失控制策略
在线阅读 下载PDF
万有引力近邻的多视角分类学习 被引量：2
5
作者 李艳琼 李冬冬 +1 位作者 王喆 张静 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第17期137-142,179,共7页
不平衡数据问题对传统的近邻分类器带来了很大的挑战,它的准则函数往往会使测试样本类别偏向于多数类,且参数对数据集有很强的依赖性。基于万有引力的固定半径近邻分类器(GFRNN)算法通过引入万有引力定律的思想,实现了一个针对不平衡数... 不平衡数据问题对传统的近邻分类器带来了很大的挑战,它的准则函数往往会使测试样本类别偏向于多数类,且参数对数据集有很强的依赖性。基于万有引力的固定半径近邻分类器(GFRNN)算法通过引入万有引力定律的思想,实现了一个针对不平衡数据的无参、高效的分类器,但GFRNN算法仅采用欧氏距离方法来计算半径和候选集。因此,基于GFRNN算法,在算法构造层面上提出了一种多视角学习框架MGFRNN。考虑到距离计算的多样性及所对应候选集的不确定性,在距离的计算中,采用欧式距离、一范数距离和切比雪夫距离三种度量方法,根据三种距离度量方法分别计算候选集半径,并计算候选集中各类样本对测试样本的万有引力大小,从而进行分类。实验结果证明,所提MGFRNN算法在比较算法中具有最高的分类精确度。 展开更多
关键词 万有引力 近邻策略 多视角学习 不平衡数据 机器学习
在线阅读 下载PDF
基于案例推理方法在飞机故障诊断中的应用 被引量：40
6
作者 李青 史雅琴 周扬 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期622-626,共5页
基于案例推理(CBR,Case-Based Reasoning)方法是一种基于经验知识进行推理的求解方法,适合于经验丰富的领域.针对飞机售后服务过程中积累的大量故障诊断和维修经验,将CBR方法应用于飞机故障诊断和维修决策支持.从飞机维修的需求出发,分... 基于案例推理(CBR,Case-Based Reasoning)方法是一种基于经验知识进行推理的求解方法,适合于经验丰富的领域.针对飞机售后服务过程中积累的大量故障诊断和维修经验,将CBR方法应用于飞机故障诊断和维修决策支持.从飞机维修的需求出发,分析了CBR飞机故障诊断方法的基本过程;讨论了飞机故障案例库的构建、案例表达、案例检索、匹配、案例修改和维护等关键技术;重点研究了故障案例的知识表达,应用字符型字段匹配和K-近邻方法(KNN,K-Nearest Neighbor)相结合的检索模型实现了案例检索和匹配;提出了辅助飞机故障诊断系统的结构,开发了原型系统并给出应用实例. 展开更多
关键词 基于案例的推理 飞机维修 故障诊断 K-近邻策略
在线阅读 下载PDF
嵌入不同邻域表征的方面级情感分析模型 被引量：2
7
作者 刘欢 窦全胜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第1期37-44,共8页
方面级情感分析(ABSA)任务旨在识别特定方面的情感极性,然而现有的相关模型对结构不定的自然语句缺少对方面词上下文的短距离约束,且容易忽略句法关系,因而难以准确判定方面的情感极性。针对上述问题,提出嵌入不同邻域表征(EDNR)的ABSA... 方面级情感分析(ABSA)任务旨在识别特定方面的情感极性,然而现有的相关模型对结构不定的自然语句缺少对方面词上下文的短距离约束,且容易忽略句法关系,因而难以准确判定方面的情感极性。针对上述问题,提出嵌入不同邻域表征(EDNR)的ABSA模型。在该模型中,在获得句子语序信息的基础上,采用近邻策略并结合卷积神经网络(CNN)获取方面的邻域信息,减少较远无关信息对模型的影响;同时,引入语句的语法信息,增加单词之间的依赖关系;将上述两种特征融合后,使用Mask与注意力机制来特别关注方面信息,减少无用信息对情感分析模型的干扰。此外,为评价上下文和语法信息对情感极性的影响程度,提出一个信息评估系数。在5个公共数据集上进行实验的结果表明,与情感分析模型聚合图卷积网络-最大值函数(AGCN-MAX)相比,EDNR模型在数据集14Lap上的正确率和F1值分别提升了2.47和2.83个百分点。由此可见,EDNR模型可以有效捕获情感特征,提高分类性能。 展开更多
关键词 方面级情感分析 邻域表征 情感极性 近邻策略 信息评估系数
在线阅读 下载PDF
基于改进SMOTE的不平衡数据挖掘方法研究 被引量：31
8
作者 杨智明 乔立岩 彭喜元 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第B12期22-26,共5页
少类样本合成过采样技术（SMOTE）是一种新型的过采样方法，能够有效地处理不平衡数据分类问题，但SMOTE在产生合成样本的过程中，存在一定的盲目性．因此本文提出一种改进的过采样方法一自适应SMOTE，根据样本集内部分布特性，自适应调... 少类样本合成过采样技术（SMOTE）是一种新型的过采样方法，能够有效地处理不平衡数据分类问题，但SMOTE在产生合成样本的过程中，存在一定的盲目性．因此本文提出一种改进的过采样方法一自适应SMOTE，根据样本集内部分布特性，自适应调整SMOTE方法中近邻选择策略，控制合成样本的质量．算法分析和仿真结果表明，文中提出的方法在不影响计算复杂度的前提下，有效地提高了分类算法的整体分类准确率。 展开更多
关键词 不平衡数据集 少类样本合成过采样技术 自适应SMOTE 合成样本 近邻选择策略
在线阅读 下载PDF
结合样本局部密度的非平衡数据集成分类算法 被引量：11
9
作者 杨浩 陈红梅 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第2期274-284,共11页
传统的过采样方法是解决非平衡数据分类问题的有效方法之一。基于SMOTE的过采样方法在数据集出现类别重叠(class-overlapping)和小析取项(small-disjuncts)问题时将降低采样的效果,针对该问题提出了一种基于样本局部密度的过采样算法MO... 传统的过采样方法是解决非平衡数据分类问题的有效方法之一。基于SMOTE的过采样方法在数据集出现类别重叠(class-overlapping)和小析取项(small-disjuncts)问题时将降低采样的效果,针对该问题提出了一种基于样本局部密度的过采样算法MOLAD。在此基础上,为了解决非平衡数据的分类问题,提出了一种在采样阶段将MOLAD算法和基于Bagging的集成学习结合的算法LADBMOTE。LADBMOTE首先根据MOLAD计算每个少数类样本的K近邻,然后选择所有的K近邻进行采样,生成K个平衡数据集,最后利用基于Bagging的集成学习方法将K个平衡数据集训练得到的分类器集成。在KEEL公开的20个非平衡数据集上,将提出的LADBMOTE算法与当前流行的7个处理非平衡数据的算法对比,实验结果表明LADBMOTE在不同的分类器上的分类性能更好,鲁棒性更强。 展开更多
关键词 非平衡数据 近邻计算策略 集成学习 过采样
在线阅读 下载PDF
改进遗传算法在求解TSP问题上的应用研究 被引量：7
10
作者 陶利民 郭俊恩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第33期45-47,共3页
遗传算法是一种比较成熟的智能算法,一般通过改进遗传算法的算子达到提高算法性能的目的。提出一种改进的遗传算法,遗传算子是基于近邻选择策略设计的,另外还对评估函数、种群多样性以及保留精英算子等方面对遗传算法进行了改进,并将其... 遗传算法是一种比较成熟的智能算法,一般通过改进遗传算法的算子达到提高算法性能的目的。提出一种改进的遗传算法,遗传算子是基于近邻选择策略设计的,另外还对评估函数、种群多样性以及保留精英算子等方面对遗传算法进行了改进,并将其应用到旅行商问题的求解上,实验结果表明提出的算法是有效的。 展开更多
关键词 遗传算法 智能算法 近邻选择策略 遗传算子 旅行商问题
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部