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题名基于本体的语义相似度和相关度计算研究综述
被引量：99
- 1
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作者
刘宏哲
须德
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机构
北京联合大学信息学院
北京交通大学计算机研究所
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第2期8-13,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(60972145)
北京市教委科技面上项目(KM201111417002)
+1 种基金
北京市属高等学校人才强教计划资助项目(PHR201108419
PHR200907120)资助
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文摘
语义相似度和相关度计算广泛应用于自然语言处理中,已有大量语义相似度和相关度算法被提出。分析总结了树和图结构中影响概念相似度或相关度的因素,综述了基于本体的英文语义相似度和相关度计算方法,明确了语义相似度和相关度的区别与联系,系统地对算法进行了分类,最后对每类算法进行了详细的比较。
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关键词
语义相似度
语义相关度
本体
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Keywords
Semantic similarity
Semantic relatedness
Ontology
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分类号
TP391.12
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名大规模网络协议层协同安全管理模型的研究
被引量：2
- 2
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作者
孟庆华
管文
沈昌祥
须德
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机构
潍坊学院计算机科学与工程系
海军计算技术研究所
北京交通大学计算机研究所
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2004年第2期30-32,共3页
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基金
国家 86 3计划资助项目 (2 0 0 2AA1 440 2 0 )
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文摘
文中旨在研究大型复杂网络的安全管理特性,从信息保护、入侵检测、响应、恢复(PDRR)的角度抽象出一个理论上可供深入研究的安全管理模型。该模型可使OSI/RM七个协议层之间层层协同、步步防护,共同提高网络安全管理的整体性能;提出信息流闭环访问机制和事务提交回滚机制,其中后者可对入侵攻击实时检测、响应、恢复,使网络免遭攻击破坏。
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关键词
网络安全管理模型
安全通道
信息流闭环访问
事务提交回滚
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Keywords
network security management model
security channel
information-stream closed-circle access
transaction submitting and rolling-back
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于视觉心理学的物体大小恒常性计算
被引量：5
- 3
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作者
吴爱民
须德
王海霞
吴静
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机构
北京交通大学计算机研究所
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期1096-1103,共8页
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基金
北京交通大学基金(No.2004SM013)
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文摘
知觉恒常性是人类感知世界最重要、最突出的方面,它为解决计算机图像理解和物体识别等经典计算机视觉难题提供了新的思路.大小恒常性是最重要的知觉恒常性之一.正确的图像物体大小恒常性感知的关键在于准确计算物体在图像中的感知深度.本文总结了人眼使用的各种图像深度线索,提出了这些线索融合与冲突的解决方案,然后用数学方法建立了图像物体大小恒常性计算模型.实验结果表明该模型是有效的.本文是应用视觉心理学来解决计算机视觉问题的一次成功而有益的探索.
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关键词
大小恒常性
视觉心理学
图像理解
图像深度线索
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Keywords
size constancy
visual psychology
image understanding
image depth cue
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于图像处理的铁轨表面缺陷检测算法
被引量：24
- 4
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作者
刘蕴辉
刘铁
王权良
罗四维
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机构
北京交通大学计算机研究所
中国铁道科学研究院基础设施检测中心
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第11期236-238,共3页
-
文摘
对铁路轨道表面缺陷进行检测是保证铁路运输安全的重要手段之一,该文采用计算机图像处理技术对铁路轨道表面的缺陷进行自动化检测,提出了轨道表面缺陷检测的系统设计方案,给出了一种利用图像灰度信息的快速、实时检测算法。实验验证了算法的有效性和高效性。
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关键词
轨道
表面缺陷
检测算法
实时
-
Keywords
Rail
Surface defect
Detection algorithm
Real time
-
分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种快速有效的视频镜头边界检测方法
被引量：11
- 5
-
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作者
耿玉亮
须德
冯松鹤
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机构
北京交通大学计算机研究所
-
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期2272-2277,共6页
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基金
北京交通大学基金(No.2004SM013)
-
文摘
本文在分析现有的镜头边界检测方法的基础上,提出了一种层次化镜头边界检测方法.首先我们利用小波变换对信号奇异点的检测能力和对噪声具有较强的鲁棒性,实现了镜头边界的预检测.然后我们通过对候选镜头边界的虚警分析,有效地降低了闪光灯和快速运动对镜头边界检测产生的影响,并实现了镜头突变检测.在渐变类型分类中,我们分别实现了淡入淡出、扫换和溶解等三种重要镜头边界类型的检测.实验结果表明,本文方法能够快速、有效地实现视频镜头边界类型的检测,对运动和光线变化有较强的鲁棒性.
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关键词
镜头边界检测
小波变换
奇异点检测
渐变
视频
-
Keywords
shot boundary detection
wavelet transformation
singularity detection
gradual transition
video
-
分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名一种基于模糊信息粒化的视频时空显著单元提取方法
被引量：3
- 6
-
-
作者
郎丛妍
须德
李兵
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机构
北京交通大学计算机研究所
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第10期2023-2028,共6页
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基金
北京交通大学校科技基金(No.2006RC019)
-
文摘
提出一种基于模糊信息粒化的视频时空显著单元提取方法,为视频分析及检索等高层应用提供一个有效的内容表示模式.本文首先提出了一种类相关的特征粒化方法,粒化后的模糊粒特征简化了分类关系且在一定程度上解决了感知主观性问题,因而通过简单的分类器可以有效地提取空域中具有高视觉感知显著度的区域(简称为显著区域);其次,通过对显著区域的时域一致性分析提取视频序列中时域连续的显著区域集合,定义为时空显著单元.提取的时空显著单元能作为一种较为通用的语义级内容表示模式.实验结果分别从时域和空域两个方面验证了本文方法的有效性.
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关键词
显著区域
模糊信息粒化
内容表示
视觉注意力机制
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Keywords
salient region
fuzzy information granulation
content representation
visual attention mechanism
-
分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
-
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题名一种鲁棒的摄像机运动分类算法
被引量：3
- 7
-
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作者
耿玉亮
须德
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机构
北京交通大学计算机研究所
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第7期1342-1346,共5页
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基金
北京交通大学基金(No.2004SM013)
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文摘
摄像机运动分类是基于内容的视频分析和理解的重要问题.本文通过对运动矢量场的分析,提出了一种基于统计学习的、分层次的摄像机运动分类算法.该算法利用支持向量机(SVM)在有限样本条件下的学习能力,实现摄像机运动类型的初步分类;然后,充分考虑运动矢量场的方向和位置信息,进一步区分缩放和旋转操作,并识别摄像机平移操作的方向.算法在运动矢量的预处理过程中引入摄影规则,有效地降低了前景运动噪声的影响.
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关键词
摄像机运动
分类
支持向量机
视频
-
Keywords
camera motion
classification
SVM
video
-
分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种半监督协同训练的正则化算法
被引量：4
- 8
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作者
王娇
罗四维
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机构
中央广播电视大学计算机科学与技术系
北京交通大学计算机应用研究所
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第7期215-218,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60975078)资助
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文摘
半监督学习是机器学习领域的研究热点。协同训练研究数据有多个特征集时的半监督学习问题。从正则化角度研究协同训练,利用假设空间的度量结构定义学习函数的光滑性和一致性,在每个视图内的学习过程中以函数光滑性为约束条件,在多个视图的协同学习过程中以函数一致性为约束条件,创新性地提出一种两个层次的正则化算法,同时使用函数的光滑性和一致性进行正则化。实验表明,该算法较仅使用光滑性或仅使用一致性的正则化方法在预测性能上有显著提高。
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关键词
人工智能
机器学习
半监督学习
多视图学习
正则化算法
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Keywords
Artificial intelligence, Machine learning, Semi-supervised learning, Multi-view learning, Regularization
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种针对多关系数据的半监督协同训练算法
- 9
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作者
王娇
罗四维
王立
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机构
中央广播电视大学计算机科学与技术系
北京交通大学计算机应用研究所
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第B06期536-539,共4页
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基金
国家自然基金项目(60975078)资助
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文摘
半监督学习是机器学习领域的研究热点。协同训练研究数据有多个特征集时的半监督学习问题。将图表示法引入协同训练,使用多个图结构表示多关系数据。在每个图上进行半监督学习,在多个图之间进行协同学习,使多个图上的学习器对数据的预测一致。创新性地提出一种针对多关系数据的半监督协同训练算法,并从概率角度分析学习过程。在真实数据集上的实验表明,提出的算法处理多关系数据时具有较好的性能。
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关键词
机器学习
半监督学习
协同训练
多关系数据
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Keywords
Machine learning； Semi-supervised learning； Co-training； Multi-relation data
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名样本加权的多模型回归
- 10
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作者
朱岩
于剑
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机构
北京交通大学计算机研究所
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第z2期403-407,共6页
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基金
霍英东青年教师基金项目(101068)
教育部博士点基金项目(20050004008)
教育部新世纪优秀人才计划基金项目(NCET-06-0078)
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文摘
回归分析是一种建立变量之间函数关系的简便方法.原始的回归分析算法并未考虑样本点的权重,即认为每个样本点的重要性都相等.但是,这样的算法在遇到包含野值点的实际问题时经常会失效,因为野值点会对回归模型产生很大的干扰.而对于多模型回归估计,每个样本点隶属于各模型的程度不同.针对多模型回归的这一特点,研究一种自适应的样本加权方法,在每一次计算样本点隶属度时,也对样本点的权重进行逼近,尽可能使野值点的权重减小为0,数值实验表明了该方法的有效性.
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关键词
回归
最小二乘法
隶属度
权重
野值点
异方差
自适应
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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