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周期性一般间隙约束的序列模式挖掘 被引量:12
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作者 武优西 周坤 +2 位作者 刘靖宇 江贺 吴信东 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1338-1352,共15页
序列模式挖掘是从给定序列中发现出现频率高的模式的一种方法,目前已在诸多领域被广泛应用.假定子模式p_i和p_j(i<j)可以分别匹配事件A和事件B,传统的序列模式挖掘方法能够对事件B在事件A之后的序列进行检测,而不能对事件B发生在事件... 序列模式挖掘是从给定序列中发现出现频率高的模式的一种方法,目前已在诸多领域被广泛应用.假定子模式p_i和p_j(i<j)可以分别匹配事件A和事件B,传统的序列模式挖掘方法能够对事件B在事件A之后的序列进行检测,而不能对事件B发生在事件A之前的序列进行识别.为了解决此问题,文中提出了周期性一般间隙约束的序列模式挖掘问题,该问题具有如下5个特点:间隙约束的最小值可为负值的一般间隙约束;每个间隙约束都相同的周期性模式;在支持数统计方面无特殊约束,即允许序列中事件多次使用;该挖掘问题满足Apriori性质;挖掘支持率大于给定的频繁度阈值的频繁模式.为了进行有效地挖掘,采用深度优先的方式建立模式树.文中采用模式匹配技术,在一遍扫描序列数据库的情况下,建立其所有超模式的不完整网树森林(不完整网树是网树的最后一层结点,可以存储在一个数组中,可以有效地表示一个模式在一个序列中的支持数),并对这些超模式的支持率进行有效地计算,进而挖掘出所有频繁模式,有效地提高了序列模式挖掘速度.实验结果验证了文中算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 序列模式挖掘 一般间隙 频繁模式 模式匹配 APRIORI性质 人工智能
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一种求解MPMGOOC问题的启发式算法 被引量:21
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作者 武优西 吴信东 +1 位作者 江贺 闵帆 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1452-1462,共11页
具有间隙约束和一次性条件的最大模式匹配(Maximum Pattern Matching with Gaps and One-Off Condition,MPMGOOC)是一种具有通配符长度约束的模式匹配问题,其任务是寻找彼此互不相关的最多出现.文中基于一种新的非线性数据结构——网树... 具有间隙约束和一次性条件的最大模式匹配(Maximum Pattern Matching with Gaps and One-Off Condition,MPMGOOC)是一种具有通配符长度约束的模式匹配问题,其任务是寻找彼此互不相关的最多出现.文中基于一种新的非线性数据结构——网树,提出了一种解决MPMGOOC问题的启发式算法.与树结构不同之处在于,除根结点外,网树中任何结点可以多于1个双亲结点.文中给出了网树的定义及其相关的概念和性质.基于这些概念和性质,提出了一种选择较优出现(Selecting Better Occurrence,SBO)的启发式算法.该算法在搜索一个出现的循环中,采用了贪婪搜索双亲策略(Strategy of Greedy-Search Parent,SGSP)和最右双亲策略(Strategy of RightMostParent,SRMP)寻找相同叶子的两个出现并选择其中较好的出现作为SBO算法的结果.SGSP策略的核心思想是每一步都寻找当前结点的一个近似最优双亲(Approximately Optimimal Parent,AOP);SRMP策略的核心思想是每一步都寻找当前结点的最右双亲结点.实验结果表明,在多数情况下SBO算法可以获得更好的解且解的质量较其它算法有显著的提高.文中不但提供了一个解决MPMGOOC问题的启发式算法,更重要的是对于求解其它复杂问题具有一定的参考价值. 展开更多
关键词 模式匹配 通配符 一次性条件 网树 启发式算法
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一般间隙及一次性条件的严格模式匹配 被引量:9
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作者 柴欣 贾晓菲 +2 位作者 武优西 江贺 吴信东 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1096-1112,共17页
具有间隙约束的模式匹配是序列模式挖掘的关键问题之一.一次性条件约束是要求序列中每个位置的字符最多只能使用一次,在序列模式挖掘中采用一次性条件约束更加合理.但是目前,间隙约束多为非负间隙,非负间隙对字符串中每个字符的出现顺... 具有间隙约束的模式匹配是序列模式挖掘的关键问题之一.一次性条件约束是要求序列中每个位置的字符最多只能使用一次,在序列模式挖掘中采用一次性条件约束更加合理.但是目前,间隙约束多为非负间隙,非负间隙对字符串中每个字符的出现顺序具有严格的约束,一定程度上限定了匹配的灵活性.为此,提出了一般间隙及一次性条件的严格模式匹配问题;之后,理论证明了该问题的计算复杂性为NP-Hard问题.为了对该问题进行有效求解,在网树结构上构建了动态更新结点信息的启发式求解算法(dynamically changing node property,简称DCNP).该算法动态地更新各个结点的树根路径数、叶子路径数和树根-叶子路径数等,进而每次可以获得一个较优的出现;之后,迭代这一过程.为了有效地提高DCNP算法速度,避免动态更新大量的结点信息,提出了Checking机制,使得DCNP算法仅在可能产生内部重复出现的时候才进行动态更新.理论分析了DCNP算法的时间复杂度和空间复杂度.大量实验结果验证了DCNP算法具有良好的求解性能. 展开更多
关键词 一般间隙 模式匹配 一次性条件 网树
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子网树求解一般间隙和长度约束严格模式匹配 被引量:14
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作者 武优西 刘亚伟 +1 位作者 郭磊 吴信东 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期915-932,共18页
具有通配符间隙约束的模式匹配问题在信息检索、计算生物学和序列模式挖掘等研究领域有重要的应用.提出了更一般性的模式匹配问题,即一般间隙和长度约束的严格模式匹配(strict pattern matching with general gaps and length constrain... 具有通配符间隙约束的模式匹配问题在信息检索、计算生物学和序列模式挖掘等研究领域有重要的应用.提出了更一般性的模式匹配问题,即一般间隙和长度约束的严格模式匹配(strict pattern matching with general gaps and length constraints,简称SPANGLO).该问题具有如下4个特点:它是一种严格的精确模式匹配;允许序列中任意位置的字符被多次使用;模式串中可以包含多个一般间隙;对出现的总体长度进行了约束.最坏情况下,一个SPANGLO实例将转换出指数个非负间隙的严格模式匹配实例.为了有效地解决该问题,提出了子网树及其相关概念和性质.在此基础上提出了求解算法SubnettreeSpanglo(SETS),并给出算法的正确性和完备性证明,同时指出该算法的空间复杂度与时间复杂度分别为O(m MaxLen W)和O(MaxLen W m2 n),其中,m,n,MaxLen和W分别是模式和序列的长度、出现的最大长度约束和模式的最大间距.实验结果既验证了SPANGLO问题转换方法的正确性,又验证了该算法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 模式匹配 一般间隙 长度约束 子网树
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生成图的全部极大独立集的一般方法 被引量:4
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作者 殷剑宏 汪荣贵 薛峰 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期479-483,共5页
图的极大独立集问题是图论中重要的NPC问题,独立集具有广泛的应用领域,如编码理论、信道分配、资源配置、纠错码理论等。文章运用拟序关系理论,系统研究了生成图的全部极大独立集的一般方法,该方法简单实用,程序化实现容易。
关键词 图论 极大独立集 NP问题 拟序集 Hasse图
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均线滞后的时序自回归股市态势预测算法 被引量:3
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作者 姚宏亮 艾刘可 +1 位作者 王浩 李俊照 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2018年第3期60-66,共7页
针对艾略特波浪理论中的W形态,给出一种均线滞后性的量化方法,并提出融合均线滞后特征的时序自回归股市态势预测算法(DSMA).算法首先基于波浪理论提取W形态,给出W形态结点的量化表示形式;然后引入均线滞后性,并计算均线滞后程度;最后,... 针对艾略特波浪理论中的W形态,给出一种均线滞后性的量化方法,并提出融合均线滞后特征的时序自回归股市态势预测算法(DSMA).算法首先基于波浪理论提取W形态,给出W形态结点的量化表示形式;然后引入均线滞后性,并计算均线滞后程度;最后,利用贝叶斯网络表示融入均线滞后性的W形态结构关系,将各结点的局部关系代入AR模型中实现对股市态势的预测.在实际数据上进行了算法比较分析,实验结果表明算法具有更高预测精度. 展开更多
关键词 贝叶斯网络 结构关系 自回归预测模型 滞后性 波浪理论
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量化扩展概念格的属性归纳及多粒度规则挖掘 被引量:3
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作者 王德兴 胡学钢 刘晓平 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期54-61,共8页
在知识发现过程中用户感兴趣的往往是一些高层次、适当概括的简化信息,面向属性的归纳是目前主要的数据归约方法,一般是仅考虑原始数据所提供简单的统计信息;而基于量化扩展概念格的属性归纳算法,既可进行AOI的单一属性归纳,也能进行多... 在知识发现过程中用户感兴趣的往往是一些高层次、适当概括的简化信息,面向属性的归纳是目前主要的数据归约方法,一般是仅考虑原始数据所提供简单的统计信息;而基于量化扩展概念格的属性归纳算法,既可进行AOI的单一属性归纳,也能进行多层、多属性的归纳,而且泛化的路径不是唯一的,在量化扩展概念格的哈斯图很容易找到合适的泛化路径和阈值,得到满足用户要求合理的属性归纳结果,同时可以多层、多维的不同粒度的关联规则,有助于不同粒度知识的聚焦,发现不同粒度知识之间的变换关系. 展开更多
关键词 AOI 概念格 概念层次 数据挖掘
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超立方体的Laplace矩阵的谱 被引量:3
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作者 殷剑宏 汪荣贵 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期321-323,329,共4页
本文解决了超立方体的Laplace矩阵的谱问题.n维超立方体Qn的Laplace矩阵L(Qn)的谱specL(Qn)=[0 2 4…2n C0nC1nC2n…Cnn],其中2t(t=0,1,2,…,n)为L(Qn)的n+1个不同的特征值,二项式系数Ctn为特征值2t的重数.
关键词 超立方体 LAPLACE矩阵 特征值 图论
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基于VQ/CDHMM的噪声环境下汉语口令识别研究 被引量:2
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作者 黄玲 潘孟贤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第28期106-108,161,共4页
该文研究了基于改进VQ/HMM模型的语音识别方法,设计实现了基于该模型的汉语口令识别系统;研究了鲁棒性特征参数问题,提出了一些新的基于MFCC和LPCC的高维动态参数;分别进行了纯净语音和不同信噪比语音的识别实验,分析比较了不同类型特... 该文研究了基于改进VQ/HMM模型的语音识别方法,设计实现了基于该模型的汉语口令识别系统;研究了鲁棒性特征参数问题,提出了一些新的基于MFCC和LPCC的高维动态参数;分别进行了纯净语音和不同信噪比语音的识别实验,分析比较了不同类型特征参数、训练状态数和高斯混合度对该系统识别性能的影响。在此基础上得出了以下结论:在加性白噪声的情况下,使用高维动态参数明显提高了系统的鲁棒性;在汉语两字组的短语音(口令)识别中,状态数取4,混合度取3时实验结果较好;利用不同特征参数的优势,进行信息融合,是提高系统性能的一个很好选择。 展开更多
关键词 语音识别 连续隐马尔可夫模型 特征参数 矢量量化
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有向de Bruijn图的谱
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作者 殷剑宏 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期536-539,共4页
首先分析了n维d进位有向de Bruijn图B(d,n)(d≥2,n≥1)及其邻接矩阵A的结构,证明了从B(d,n)的顶点x到y只有一条长度为n的有向链,从而证得了An=J(其中J为dn×dn阶矩阵,且其全部元素均为1).文章最后获得了有向de Bruijn图B(d,n)的谱,B... 首先分析了n维d进位有向de Bruijn图B(d,n)(d≥2,n≥1)及其邻接矩阵A的结构,证明了从B(d,n)的顶点x到y只有一条长度为n的有向链,从而证得了An=J(其中J为dn×dn阶矩阵,且其全部元素均为1).文章最后获得了有向de Bruijn图B(d,n)的谱,B(d,n)的特征值为0与d,且它们所对应的重数分别为dn-1和1. 展开更多
关键词 有向de BRUIJN图 图的谱 特征值
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一类(0,1)矩阵的谱
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作者 殷剑宏 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第11期1468-1471,共4页
矩阵的特征值是矩阵理论的一个重要概念,然而,求一个矩阵(哪怕是阶数很低的矩阵)的特征值的精确值,却是非常困难的。文章运用图论的理论和方法,巧妙地解决了一类(0,1)矩阵的谱,为(0,1)矩阵的谱理论研究,提供了一种新的思维方法。
关键词 (0 1)矩阵 矩阵的谱 特征值
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基于对比记忆网络的弱监督视频异常检测 被引量:2
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作者 李文中 吴克伟 +2 位作者 孙永宣 焦畅 熊思璇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第10期3162-3167,3172,共7页
异常检测使用有限的训练集获得区分度高的特征,但是当异常实例与正常实例存在较多相似特征时,模型会因为异常特征参与正常特征编码产生误差。针对上述问题,提出了一种新型的对比记忆网络的弱监督视频异常检测方法。该方法在自动编码器... 异常检测使用有限的训练集获得区分度高的特征,但是当异常实例与正常实例存在较多相似特征时,模型会因为异常特征参与正常特征编码产生误差。针对上述问题,提出了一种新型的对比记忆网络的弱监督视频异常检测方法。该方法在自动编码器的基础上使用对比学习框架,分离出与实际异常相似的样本特征,并设计记忆网络抑制正常样本内偏向异常的特征表达,提高了重建样本的稳定性。该算法构建了一种两阶段的异常行为检测网络。在阶段一,利用对比学习方法来增加正常行为特征和异常行为特征的差异,并利用该阶段学习到的特征构造记忆网络的增强项与抑制项。在阶段二,将记忆网络增强项设为多时刻正常行为特征,并利用记忆网络的抑制项更新增强项中偏向异常的特征信息,从而区分编码中正常与异常特征。该方法在UCF Crime和ShanghaiTech数据集的平均AUC值达到83.26%和87.53%,相较于现有方法分别提升了1.14%和2.43%。结果显示,该方法能够有效预测异常事件的发生时间。 展开更多
关键词 异常检测 对比学习 记忆网络
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一般间隙与One-Off条件的序列模式匹配 被引量:3
13
作者 刘慧婷 刘志中 +1 位作者 黄厚柱 吴信东 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期363-382,共20页
带有间隙约束的模式匹配问题是序列模式挖掘的关键问题之一.目前,大多数的研究都为非负间隙,对字符串中每个字符的出现顺序有着严格的要求.为了增加匹配的灵活性,并且考虑到在序列模式挖掘中采用one-off条件更加合理,研究一般间隙与one-... 带有间隙约束的模式匹配问题是序列模式挖掘的关键问题之一.目前,大多数的研究都为非负间隙,对字符串中每个字符的出现顺序有着严格的要求.为了增加匹配的灵活性,并且考虑到在序列模式挖掘中采用one-off条件更加合理,研究一般间隙与one-off条件下的模式匹配问题.该问题为NP-Hard问题.为了有效地求解该问题,提出了MSAING(maximum sequential pattern matching with one-off and general gaps condition)算法:首先,利用Reverse策略使模式与序列达到最佳的匹配状态;然后,使用线性表的结构使匹配过程中消耗的时间和空间大幅度地降低,同时,利用回溯机制提高匹配的成功率;最后,根据inside_Checking机制判断模式串是否会产生内部重复现象,以进一步提高算法的执行效率.理论证明了MSAING算法的完备性,实验结果验证了MSAING算法匹配结果的准确性以及在时间和空间方面的高效性. 展开更多
关键词 一般间隙 one-off条件 模式匹配 线性表
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