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一种基于元启发式策略的迭代自学习K-Means算法被引量：2: 1; 作者雷小锋杨阳 +2 位作者张克谢昆青夏征义《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第7期175-178,共4页; 类内误差平方和最小化的聚类准则求解是NP难问题,K-Means采用的迭代重定位方法本质上是一种局部搜索的爬山算法,因此聚类结果对初始代表点的选择非常敏感,只能保证局部最优。为此,引入元启发式策略,通过建立评估函数对K-Means初始代表... 展开更多; 关键词聚类问题K-Means算法元启发式策略迭代自学习框架; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合词、句层级信息的抽取式摘要优化框架: 2; 作者林心宜严睿赵东岩《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期229-235,共7页; 提出一个混合的抽取式摘要优化框架,在优化单词层级信息的同时,将句子层级信息作为优化约束。在约束条件下,该优化框架迭代地进行摘要文本中单元的替换,得到不断逼近目标函数的最优解。与传统方法对比,该框架在DUC数据集上获得ROUGE评... 展开更多; 关键词抽取式摘要生成词层级信息句层级信息混合迭代优化框架; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于阵列构型与阵元数量联合优化的分布式雷达主瓣干扰抑制方法: 3; 作者赵开发宋虎 +1 位作者刘溶王鑫海《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1355-1369,共15页; 针对单基雷达无法有效抑制伴随式主瓣压制干扰的问题,可通过部署稀疏辅助阵形成等效大孔径阵列,从空域上将主瓣干扰与目标进行分离,但该方法易形成空域栅瓣。针对以上问题,该文提出了一种基于阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架,该... 展开更多; 关键词分布式雷达主瓣干扰抑制栅瓣抑制双参数迭代优化框架改进自适应遗传粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向互联网资源的医学命名实体识别研究被引量：6: 4; 作者田家源杨东华王宏志《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第6期898-907,共10页; 医学信息提取的第一步在于命名实体识别,然而公开医学语料的缺乏使得这项工作困难重重。已有的研究大都建立在少量人工标注的文本之上,不具备很好的推广性。互联网作为大量数据的聚集地,可以从中进行医学知识的提取。针对互联网资源规模... 展开更多; 关键词命名实体识别互联网资源迭代框架平均感知器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于主动学习先验的半监督K-means聚类算法被引量：4: 5; 作者柴变芳吕峰 +1 位作者李文斌王垚《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3139-3143,共5页; 基于迭代框架的主动半监督聚类框架(IASSCF)是一个流行的半监督聚类框架。该框架存在两个问题:其一,初始先验信息较少导致迭代初期聚类效果不佳,进而影响后续聚类结果;其二,每次迭代只选择信息量最大的一个样本标记,导致运行速度慢、性... 展开更多; 关键词迭代框架主动学习半监督聚类节点先验约束先验; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于元启发式策略的迭代自学习K-Means算法被引量：2: 1; 作者雷小锋杨阳张克谢昆青夏征义; 机构中国矿业大学计算机科学与技术学院北京大学智能科学系/视觉与听觉国家重点实验室中国人民解放军总后勤部后勤科学研究所; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第7期175-178,共4页; 基金中国矿业大学科技基金(OD080313) 国家863高技术研究发展计划(2006AA12Z217)资助; 文摘类内误差平方和最小化的聚类准则求解是NP难问题,K-Means采用的迭代重定位方法本质上是一种局部搜索的爬山算法,因此聚类结果对初始代表点的选择非常敏感,只能保证局部最优。为此,引入元启发式策略,通过建立评估函数对K-Means初始代表点和目标函数之间的依赖关系进行近似,然后利用近似评估函数指导新的初始代表点的选择,构成一种迭代自学习框架下的K-Means算法。实验表明算法可以很好地克服K-Means对初始代表点的依赖性,获得较高质量的聚类结果。; 关键词聚类问题K-Means算法元启发式策略迭代自学习框架; Keywords K-Means algorithm, Metaheuristic, Iterative self-learning framework; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合词、句层级信息的抽取式摘要优化框架: 2; 作者林心宜严睿赵东岩; 机构北京大学计算机科学技术研究所北京大学信息科学技术学院; 出处《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期229-235,共7页; 基金国家自然科学基金(61672058) 国家高技术研究发展计划(2015AA015403) CCF-腾讯科研基金资助; 文摘提出一个混合的抽取式摘要优化框架,在优化单词层级信息的同时,将句子层级信息作为优化约束。在约束条件下,该优化框架迭代地进行摘要文本中单元的替换,得到不断逼近目标函数的最优解。与传统方法对比,该框架在DUC数据集上获得ROUGE评测的高分,证明了该框架的有效性。; 关键词抽取式摘要生成词层级信息句层级信息混合迭代优化框架; Keywords extractive summarization word-level information sentence-level information hybrid optimization framework; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于阵列构型与阵元数量联合优化的分布式雷达主瓣干扰抑制方法: 3; 作者赵开发宋虎刘溶王鑫海; 机构中国船舶集团有限公司第七二四研究所; 出处《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1355-1369,共15页; 基金国家部委基金。; 文摘针对单基雷达无法有效抑制伴随式主瓣压制干扰的问题,可通过部署稀疏辅助阵形成等效大孔径阵列,从空域上将主瓣干扰与目标进行分离,但该方法易形成空域栅瓣。针对以上问题,该文提出了一种基于阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架,该框架由阵列构型优化与子阵阵元数量优化两部分组成,其中阵列构型优化固定子阵阵元数量,基于最小方差无失真响应准则在主瓣干扰方向形成零陷,利用改进自适应遗传粒子群算法在孔径尺寸、子阵最小间距和主瓣干扰方向零陷深度等约束条件下优化阵列构型,抑制波束栅瓣;子阵阵元数量优化通过改进自适应遗传粒子群算法在有限子阵阵元数量、主瓣干扰方向零陷深度等约束条件下优化子阵阵元数量,进一步抑制波束栅瓣。此外,通过数值仿真验证了相同参数条件下阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架的有效性。最后,针对典型分布式机动平台协同探测场景,探索了主瓣干扰抑制和栅瓣抑制性能边界。; 关键词分布式雷达主瓣干扰抑制栅瓣抑制双参数迭代优化框架改进自适应遗传粒子群算法; Keywords Distributed radar Main-lobe interference suppression Grating lobes suppression Dual-parameter iterative optimization framework Improved adaptive genetic particle swarm optimization algorithm; 分类号 TN974 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向互联网资源的医学命名实体识别研究被引量：6: 4; 作者田家源杨东华王宏志; 机构哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨工业大学基础与交叉科学研究院; 出处《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第6期898-907,共10页; 基金国家自然科学基金Nos.61472099 61772157 国家科技支撑计划No.2015BAH10F01~~; 文摘医学信息提取的第一步在于命名实体识别,然而公开医学语料的缺乏使得这项工作困难重重。已有的研究大都建立在少量人工标注的文本之上,不具备很好的推广性。互联网作为大量数据的聚集地,可以从中进行医学知识的提取。针对互联网资源规模大,结构化程度低,缺乏标注等特点,提出了一种迭代式框架来对其加以利用。使用融合通用模型和领域词典的方法对文本进行标注,缓解了领域不同带来的精度降低问题。使用在线方法来构建模型,避免了迭代中对模型进行整体重构。在命名实体识别模型中融入了词法特征、词缀特征、词长特征等,提高了模型的识别能力。提出了一种启发式的模型压缩方法,增强模型的可用性。实验结果表明,所提出的策略是有效的。; 关键词命名实体识别互联网资源迭代框架平均感知器; Keywords named entity recognition Internet resources iterative framework average perceptron; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于主动学习先验的半监督K-means聚类算法被引量：4: 5; 作者柴变芳吕峰李文斌王垚; 机构河北地质大学信息工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3139-3143,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61503260) 河北地质大学教改项目(2017J04)~~; 文摘基于迭代框架的主动半监督聚类框架(IASSCF)是一个流行的半监督聚类框架。该框架存在两个问题:其一,初始先验信息较少导致迭代初期聚类效果不佳,进而影响后续聚类结果;其二,每次迭代只选择信息量最大的一个样本标记,导致运行速度慢、性能提升慢。针对这两个问题,设计了一种基于主动学习先验的半监督K-means聚类算法。该方法包含初始化阶段和迭代阶段。初始化阶段主动选择代表性较高的节点集合,并基于代表节点集合构建各类的先验节点集合和约束先验集合。迭代阶段,每次迭代包含三步:1)基于当前约束先验集合,利用约束半监督聚类算法PCK-means对数据进行聚类;2)依据当前聚类结果,主动选择每个簇中最具价值信息的未标注样本点;3)利用选择样本点扩充先验节点集合及约束集合。迭代此过程至达到收敛阈值。实验结果表明,与基于原IASSCF框架的半监督K-means聚类算法相比,所提算法运行速度更快,性能更优。; 关键词迭代框架主动学习半监督聚类节点先验约束先验; Keywords iterative framework active learning semi-supervised clustering node priors constraint priors; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种基于元启发式策略的迭代自学习K-Means算法	雷小锋杨阳张克谢昆青夏征义	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	融合词、句层级信息的抽取式摘要优化框架	林心宜严睿赵东岩	《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于阵列构型与阵元数量联合优化的分布式雷达主瓣干扰抑制方法	赵开发宋虎刘溶王鑫海	《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	面向互联网资源的医学命名实体识别研究	田家源杨东华王宏志	《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于主动学习先验的半监督K-means聚类算法	柴变芳吕峰李文斌王垚	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2018	4	在线阅读下载PDF 职称材料