一种贝叶斯网络结构学习的混合随机抽样算法 被引量：6

1

作者 胡春玲 胡学钢 吕刚 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第5期238-242,共5页

贝叶斯网络结构学习的随机抽样算法存在收敛速度慢的问题,为此,结合均匀抽样和独立抽样,从初始样本、抽样方式和建议分布3个方面对抽样过程进行改进,提出一种混合型马尔可夫链蒙特卡罗抽样算法(HSMHS)。基于节点之间的互信息生成网络结... 贝叶斯网络结构学习的随机抽样算法存在收敛速度慢的问题,为此,结合均匀抽样和独立抽样,从初始样本、抽样方式和建议分布3个方面对抽样过程进行改进,提出一种混合型马尔可夫链蒙特卡罗抽样算法(HSMHS)。基于节点之间的互信息生成网络结构的初始样本,在迭代抽样阶段,按一定的概率随机选择均匀抽样和独立抽样,并根据当前抽样的样本总体计算独立抽样的建议分布,以改善抽样过程的融合性,加快收敛速度。对算法进行正确性分析,证明其抽样过程收敛于网络结构的后验概率分布,可保持较高的学习精度。在标准数据集上的实验结果表明,HSMHS算法的学习效率和精度均高于同类算法MHS、PopMCMC和Order-MCMC。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 结构学习 随机抽样 混合抽样 子结构抽样 建议分布

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基于路径的网络本体语言存储模型

2

作者 吕刚 郑诚 胡春玲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第5期1367-1369,共3页

为提高信息检索效率,提出基于路径的网络本体语言(OWL)存储模型,首先设计了转换和存储OWL数据的方法,实现构建包含有类和属性层次结构关系的数据图,然后通过深度优先搜索(DFS)算法建立从根节点的类和属性信息到每个节点的类和属性信息... 为提高信息检索效率,提出基于路径的网络本体语言(OWL)存储模型,首先设计了转换和存储OWL数据的方法,实现构建包含有类和属性层次结构关系的数据图,然后通过深度优先搜索(DFS)算法建立从根节点的类和属性信息到每个节点的类和属性信息的路径,再将这些信息存储到设计的关系数据库表中。通过实验与现有方法进行了比较,在查询处理时间和本体更新时间性能方面都有改进,方案具有可行性。 展开更多

关键词 WEB本体语言 本体存储 语义网

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EDF调度算法可调度性分析方法的改进研究 被引量：14

3

作者 袁暋 檀明 周晶晶 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第8期2429-2431,共3页

任务集的可调度性分析是实时系统研究和应用的关键问题。针对抢占式与不可抢占式EDF(earliestdeadline first)调度算法,分别给出了实时任务集新的可调度性测试条件,针对任务集为可调度时可以实现快速判定。通过与已有的EDF算法的可调度... 任务集的可调度性分析是实时系统研究和应用的关键问题。针对抢占式与不可抢占式EDF(earliestdeadline first)调度算法,分别给出了实时任务集新的可调度性测试条件,针对任务集为可调度时可以实现快速判定。通过与已有的EDF算法的可调度性判定充要条件相结合,提出了改进的抢占式与不可抢占式EDF算法的可调度性分析方法。仿真实验表明,相对现有EDF算法的可调度性分析方法,所提出的方法能有效提高算法性能。 展开更多

关键词 实时系统 实时任务 抢占式EDF调度算法 不可抢占式EDF调度算法 可调度性分析方法

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一种新的基于MMC和LSE的监督流形学习算法 被引量：8

4

作者 袁暋 程雷 +1 位作者 朱然刚 雷迎科 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2077-2089,共13页

针对局部样条嵌入算法(Local spline embedding,LSE)存在样本外点学习和无监督模式学习问题,本文提出了一种新颖的正交局部样条判别投影算法(O-LSDP).该算法通过引入明确的线性映射关系,构建平移缩放模型,以及正交化特征子空间,从而使... 针对局部样条嵌入算法(Local spline embedding,LSE)存在样本外点学习和无监督模式学习问题,本文提出了一种新颖的正交局部样条判别投影算法(O-LSDP).该算法通过引入明确的线性映射关系,构建平移缩放模型,以及正交化特征子空间,从而使该算法能够应用于模式分类问题并显著改善了算法的分类识别能力.在标准人脸数据库和植物叶片数据库上的实验结果验证了该算法的有效性与可行性. 展开更多

关键词 局部样条嵌入 最大边缘准则 特征提取 流形学习

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基于概念分类的多本体映射方法研究 被引量：6

5

作者 吕刚 郑诚 胡春玲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期3335-3337,共3页

为提高多个本体参与的大规模本体映射效率,提出基于概念分类的映射模型,将大映射问题转换为概念分类匹配问题,采用基于WordNet的概念粒度计算和语义相似度计算作为分类树的分类属性,通过快速排序算法实现概念分类,将输入概念分组。实验... 为提高多个本体参与的大规模本体映射效率,提出基于概念分类的映射模型,将大映射问题转换为概念分类匹配问题,采用基于WordNet的概念粒度计算和语义相似度计算作为分类树的分类属性,通过快速排序算法实现概念分类,将输入概念分组。实验证明,提出的方法在保证映射准确性的同时减少了概念比较次数,降低了复杂度,方案具有可行性。 展开更多

关键词 多本体映射 分类树 概念分类 粒度 语义相似度

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改进的基于概念相似度的文本检索 被引量：12

6

作者 吕刚 郑诚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第12期55-57,共3页

为提高信息检索的查全率和查准率,提出改进的本体语义相似度计算方法,利用本体中概念语义相似度对检索结果文档的分值进行重新计算,过滤掉与原始查询相关度较小的文档。给出定义查询扩展中的迭代参数,减少进行扩展的次数,提高查询效率... 为提高信息检索的查全率和查准率,提出改进的本体语义相似度计算方法,利用本体中概念语义相似度对检索结果文档的分值进行重新计算,过滤掉与原始查询相关度较小的文档。给出定义查询扩展中的迭代参数,减少进行扩展的次数,提高查询效率。利用开源工具Jena,Lucene进行文本语义检索测试,验证该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 语义检索 本体 语义相似度 查询扩展 文档分值

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非抢占式EDF算法下周期性任务的最小相对截止期计算 被引量：5

7

作者 檀明 魏臻 韩江洪 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第2期722-724,共3页

现有的求解周期性任务最小相对截止期的方法均假定任务集是采取抢占式EDF调度算法,并不适用于当任务为基于非抢占式EDF调度算法的场合,如实时通信领域。在分析了非抢占式EDF调度算法的可调度性判定条件基础上,提出了基于非抢占式EDF调... 现有的求解周期性任务最小相对截止期的方法均假定任务集是采取抢占式EDF调度算法,并不适用于当任务为基于非抢占式EDF调度算法的场合,如实时通信领域。在分析了非抢占式EDF调度算法的可调度性判定条件基础上,提出了基于非抢占式EDF调度算法下周期性任务最小相对截止期的计算算法。算法通过逐渐增加任务的相对截止期直到使任务集变为可调度的方式,实现某个任务相对截止期的最小化。仿真实验表明该算法具有较好的计算复杂度。 展开更多

关键词 实时系统 时延抖动 非抢占式EDF算法 周期性任务 相对截止期

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渔夫捕鱼优化算法的认知无线电频谱分配 被引量：6

8

作者 项响琴 张沪寅 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第6期72-76,共5页

针对认知无线电系统中认知用户频谱分配问题,提出一种基于渔夫捕鱼优化算法(SFOA)的频谱分配算法。以系统效益最大化为优化目标,建立认知无线电频谱分配优化的数学模型,采用设置参数少、易于编码实现、寻优能力强的渔夫捕鱼优化算法对... 针对认知无线电系统中认知用户频谱分配问题,提出一种基于渔夫捕鱼优化算法(SFOA)的频谱分配算法。以系统效益最大化为优化目标,建立认知无线电频谱分配优化的数学模型,采用设置参数少、易于编码实现、寻优能力强的渔夫捕鱼优化算法对模型进行求解,得到空闲频谱最优分配方案,在Matlab 2012平台上进行仿真实验。结果表明,SFOA不仅提高了用户平均系统效益,而且提高了频谱分配效率。 展开更多

关键词 认知无线电 频谱分配 渔夫捕鱼优化算法 移动和收缩搜索

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基于标签与深度本体的Web推荐方法研究 被引量：2

9

作者 吕刚 郑诚 胡春玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期156-160,共5页

基于用户偏好物品与其在网上浏览的历史记录,推荐系统都能够向用户推荐项目和预测未来的采购意愿,但稀疏性、冷启动等问题影响该方法的推荐效果。为此,提出将深度本体与用户标签结合的Web推荐方法。利用深度本体项目之间的语义关系对数... 基于用户偏好物品与其在网上浏览的历史记录,推荐系统都能够向用户推荐项目和预测未来的采购意愿,但稀疏性、冷启动等问题影响该方法的推荐效果。为此,提出将深度本体与用户标签结合的Web推荐方法。利用深度本体项目之间的语义关系对数据矩阵降维,根据用户提供的标签信息,将点击流映射到本体中,结合深度本体中项目之间的关系扩展推荐结果,推荐出top-n信息。实验结果表明,与传统的基于本体方法相比,该方法可解决稀疏性和冷启动等问题,同时推荐的准确性和时效性都有较好的效果。 展开更多

关键词 推荐系统 标签 深度本体 降维 点击流 推荐扩展

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面向抖动优化的任务静态优先级指派算法 被引量：2

10

作者 檀明 魏臻 韩江洪 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第20期282-285,共4页

对任务相对截止时限进行优化设置是一种减少输出抖动的有效方法,但现有方法均是针对最早时限优先调度算法,不能适用于任务集采用静态优先级调度算法的场合。为此,提出通过优化优先级指派实现任务集的整体抖动最小化,并给出一种启发式的... 对任务相对截止时限进行优化设置是一种减少输出抖动的有效方法,但现有方法均是针对最早时限优先调度算法,不能适用于任务集采用静态优先级调度算法的场合。为此,提出通过优化优先级指派实现任务集的整体抖动最小化,并给出一种启发式的优先级指派算法。根据单调速率调度算法确定任务的初始优先级,以最小化局部抖动方式依次对任务的优先级进行再调整,从而得到近似最优的优先级指派。仿真实验结果表明,该算法能有效减少任务集的整体输出抖动。 展开更多

关键词 输出抖动 静态优先级调度 最大响应时间 相对截止时限 周期性任务集 可调度性分析

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交换以太网中实时消息截止期划分算法研究 被引量：2

11

作者 檀明 魏臻 韩江洪 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第12期4714-4718,共5页

为解决交换式以太网中实时消息在发送及接收链路上的截止期划分问题,首先给出了非抢占式EDF调度算法的可调度性分析方法,并分析了消息的提前释放对非抢占式EDF调度算法可调度性的影响,在此基础上提出了新的截止期划分算法(MDPS)。算法... 为解决交换式以太网中实时消息在发送及接收链路上的截止期划分问题,首先给出了非抢占式EDF调度算法的可调度性分析方法,并分析了消息的提前释放对非抢占式EDF调度算法可调度性的影响,在此基础上提出了新的截止期划分算法(MDPS)。算法通过计算可满足调度条件时消息在发送链路及接收链路截止期应该划分的下限,并结合截止期的松驰量实现实时消息在发送及接收链路上的截止期划分。算法实验比较和分析表明,该算法在提高网络聚合带宽、减小消息的错失率方面明显优于现有的ADPS算法。 展开更多

关键词 交换式以太网 非抢占EDF调度算法 周期性实时消息 截止期划分方法 可调度性分析

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多数据库中全局负关联规则挖掘研究 被引量：2

12

作者 李红 宗瑜 +1 位作者 解浚源 陈恩红 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第6期1171-1175,共5页

全局负关联规则挖掘是多数据库关联信息挖掘的重要研究内容,具有广泛的应用范围和使用价值.合并各子数据库的负关联规则是现有全局负关联规则挖掘常用的方法,但数据密度大、规则不全面及运算时间高等问题影响了已有全局负关联规则挖掘... 全局负关联规则挖掘是多数据库关联信息挖掘的重要研究内容,具有广泛的应用范围和使用价值.合并各子数据库的负关联规则是现有全局负关联规则挖掘常用的方法,但数据密度大、规则不全面及运算时间高等问题影响了已有全局负关联规则挖掘方法的效率.本文给出一种新的全局负关联规则挖掘算法,其具体步骤为:(1)扫描各子数据库,建立多数据库频繁模式树;(2)依据频繁项集全局一致性原则,对多数据库频繁模式树执行精简操作;(3)在此基础上产生全局极小非频繁项集;(4)依据极大频繁项集向上闭包原则,产生全局非频繁项集;(5)在规则相关度的基础上提取全局负关联规则.大量的对比实验结果表明,本文算法具有快速发现全局负关联规则的能力. 展开更多

关键词 多数据库 数据挖掘 负关联规则 全局负关联规则

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基于本体学习的标签推荐方法研究 被引量：2

13

作者 吕刚 王晓峰 胡春玲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第3期424-426,共3页

由于标注过程简单,Web上标注系统的使用逐渐增长,但是,随意定义的标签缺少标准并且语义模糊.为改善标签系统推荐效果,帮助用户组织、管理及分享网络资源,提高检索效果.提出基于用户标注信息的本体学习方法,针对不同映射情况,设计对应的... 由于标注过程简单,Web上标注系统的使用逐渐增长,但是,随意定义的标签缺少标准并且语义模糊.为改善标签系统推荐效果,帮助用户组织、管理及分享网络资源,提高检索效果.提出基于用户标注信息的本体学习方法,针对不同映射情况,设计对应的本体学习模型和语义歧义消除模型,通过基于本体表示标签的语义信息和基于扩展本体语义关系的标签排序方法推荐标签.实验证明,召回率和精度都有提高,方法具有较好的可行性. 展开更多

关键词 本体学习 标签推荐 协同标注

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一种新的基于最大边缘准则的监督流形学习方法 被引量：1

14

作者 袁暋 杨瑞国 +1 位作者 原媛 雷迎科 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期273-279,301,共8页

在深入研究局部样条嵌入算法(LSE)的基础上,引入明确的线性映射关系,构建平移缩放模型和正交化特征子空间,提出了一种正交局部样条判别投影算法(O-LSDP),有效解决了原始LSE算法存在的两个主要问题:样本外点学习问题和无监督模式学习问... 在深入研究局部样条嵌入算法(LSE)的基础上,引入明确的线性映射关系,构建平移缩放模型和正交化特征子空间,提出了一种正交局部样条判别投影算法(O-LSDP),有效解决了原始LSE算法存在的两个主要问题:样本外点学习问题和无监督模式学习问题。该算法能够应用于模式分类问题并显著改善算法的分类识别能力。在标准人脸数据库上进行的实验比较分析验证了该算法的有效性与可行性。 展开更多

关键词 特征提取 子空间学习 局部样条嵌入 最大边缘准则 流形学习

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基于特征分解与组合的圆形阀门把手的检测与定位 被引量：1

15

作者 何立新 孔斌 +2 位作者 杨静 许媛媛 王斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第4期284-289,共6页

为了避免基于支持向量机或神经网络的目标检测法需要进行样本采集、手工标注和陷入局部极值等问题,将对圆形阀门把手几何特征的检测转化为对圆和直线段这两个子特征的检测,即首先运用Hough变换检测机器人拍摄的图像中的圆和直线,设计算... 为了避免基于支持向量机或神经网络的目标检测法需要进行样本采集、手工标注和陷入局部极值等问题,将对圆形阀门把手几何特征的检测转化为对圆和直线段这两个子特征的检测,即首先运用Hough变换检测机器人拍摄的图像中的圆和直线,设计算法选择出最能反映圆形阀门把手特征的3条直线段并保留,然后根据圆、直线段和直线间的转向角等的组合特征判断该圆是否是阀门把手,并求出机器人操作阀门把手时3个手指的插入位置。实验结果表明:该方法对图像拍摄的角度和亮度没有严格要求,能有效地检测出圆形阀门把手并求出机器人的手指插入位置,检测与定位的准确率达到90.7%。 展开更多

关键词 圆形阀门把手 检测与定位 HOUGH变换 几何特征 径向直线

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COTS Switch工业以太网实时调度算法 被引量：1

16

作者 檀明 魏臻 +1 位作者 韩江洪 钟伯成 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期120-124,221,共6页

针对基于商用现成组件技术(Commercial Off-The-Shelf,COTS)的交换式以太网不能满足工业数据通信的实时性要求问题,给出了改进的FTT(Flexible Time-Triggered communication paradigm)网络调度模型,提出了新的周期性实时消息链路可调度... 针对基于商用现成组件技术(Commercial Off-The-Shelf,COTS)的交换式以太网不能满足工业数据通信的实时性要求问题,给出了改进的FTT(Flexible Time-Triggered communication paradigm)网络调度模型,提出了新的周期性实时消息链路可调度性优化判定方法,在此基础上设计了一种基于EDF(Earliest Deadline First)的实时调度算法。算法通过对网络消息流量进行有效控制防止交换机缓冲区溢出,同时充分发挥网络在同一时间存在多个并行传输链路的优势,提高了网络实时性。仿真实验表明该算法在提高网络的聚合带宽、减小消息的平均等待延时和丢失率方面均有明显的优势。 展开更多

关键词 交换以太网 EDF调度算法 周期性硬实时消息 商用现成组件技术

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一种基于桶树的自动推理问题求解算法

17

作者 袁暋 胡春玲 +1 位作者 胡学钢 姚宏亮 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期211-217,共7页

桶消元和连接树推理算法是处理自动推理问题的两种常用的推理算法。针对连接树推理算法中消息传播效率问题,提出了一种能有效进行消息传播的连接树推理算法JTR。针对桶消元推理算法BE处理多任务的自动推理问题效率低下的问题,采用连接... 桶消元和连接树推理算法是处理自动推理问题的两种常用的推理算法。针对连接树推理算法中消息传播效率问题,提出了一种能有效进行消息传播的连接树推理算法JTR。针对桶消元推理算法BE处理多任务的自动推理问题效率低下的问题,采用连接树结构和连接树推理算法JTR的消息传播方式对桶消元算法BE进行改进和扩展,提出了一种桶树推理算法BJTR。通过对算法BE、BTE和BJTR的时空性能分析发现:与同类算法BTE相比,算法BJTR在空间略有下降的情况下提高了时间性能;针对多任务的自动推理问题,与桶消元推理算法BE相比,BJTR算法的空间略有下降,时间性能得到明显提高;并通过实例和实验进一步验证了算法BJTR针对多任务的自动推理任务具有良好的时间性能。 展开更多

关键词 自动推理 多任务 桶消元 连接树 桶-树

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基于仿射传播的本体学习框架研究

18

作者 吕刚 郑诚 王晓峰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第7期1596-1598,共3页

为提高本体在海量web中概念学习效果,提出基于仿射传播算法的本体学习框架,框架设计基于文本解析、相似度计算、概念抽取等过程获得概念列表.系统将抽取的语义和结构相似的术语作为数据点,通过算法迭代数据点之间的信息传递,直到生成高... 为提高本体在海量web中概念学习效果,提出基于仿射传播算法的本体学习框架,框架设计基于文本解析、相似度计算、概念抽取等过程获得概念列表.系统将抽取的语义和结构相似的术语作为数据点,通过算法迭代数据点之间的信息传递,直到生成高质量的样本集合,所有的样本集合组成学习的本体.实验证明,查准率和查全率都有较好的效果,方案具有可行性. 展开更多

关键词 本体学习 本体建设 领域概念 仿射传播

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FTT调度模型中面向性能优化的消息周期指定算法

19

作者 张艳明 姚宏亮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期171-175,共5页

针对周期可变的实时消息集,建立柔性时间触发调度模型下消息周期与系统性能的优化模型,并给出解析取整和贪心选择2种消息周期近似最优指定算法。在此基础上,提出结合OptInt与Greed 2种算法的Comb算法。Comb算法通过利用OptInt算法获得... 针对周期可变的实时消息集,建立柔性时间触发调度模型下消息周期与系统性能的优化模型,并给出解析取整和贪心选择2种消息周期近似最优指定算法。在此基础上,提出结合OptInt与Greed 2种算法的Comb算法。Comb算法通过利用OptInt算法获得较好的初始解,运用Greed算法对初始解进行二次优化,实现OptInt与Greed2种算法的有效组合。理论分析与仿真实验结果表明,Comb算法具有Greed算法步骤简单、算法复杂度低的优点,在保证消息集可调度前提下,能有效地优化系统的整体性能。 展开更多

关键词 柔性时间触发 网络控制系统 周期性实时消息 基本周期 周期指定

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