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摘要:针对多类分类问题,研究支持向量机集成中的分类器组合架构与方法.分析已有的多类级和两类级支持向量机集成架构的不足后,提出两层的集成架构.在此基础上,研究基于证据理论的支持向量机度量层输出信息融合方法,针对一对多与一对一两种多类扩展策略,分别定义基本概率分配函数,并根据证据冲突程度采用不同的证据组合规则.在一对多策略下,采用经典的Dempster规则;在一对一策略下则提出一条新的规则,以组合冲突严重的证据.实验表明,两层架构优于多类级架构,证据理论方法能有效地利用两类支持向量机的度量层输出信息,取得了满意的结果.
摘要:情感作为人类具有智能的一个重要体现,是创建可信服的虚拟智能体不可或缺的环节.如何通过情感来提高虚拟智能体的智能性和可信服性已成为亟待解决的关键问题.结合生理和认知对情感的影响,提出了一种综合的可计算情感建模方法;设计了一个完全的过程框架,以描述情感在不同时刻如何动态变化以及如何处理多种混合情感的情况;并建立了基于具体描述事件和情感关系的情感结构,以产生具体、真实的情感行为;提出了交互学习机制以增强虚拟智能体对动态环境的适应能力.实例验证表明,此情感模型能有效地增加虚拟智能体在交互过程中的可信服性.
摘要:针对大类别集分类问题提出了一种新的快速分类方法.引入了基于分组的候选规则,通过冗余分组,将大类别集分成若干独立的子集.组的数量和类别数都是有限的,因此可以充分利用各种信息,单独为每个组设计优化的分类器.以手写汉字识别为例,利用多级学习矢量量化来分别训练全局分类器、组中心以及每个组的细分类器.提供了危险区域的判据,并且结合其他的候选规则来提高边缘样本的识别率.
摘要:特征选择在文本分类中起重要的作用.文档频率(DF)、信息增益(IG)和互信息(MI)等特征选择方法在文本分类中广泛应用.已有的实验结果表明,IG是最有效的特征选择算法之一,DF稍差而MI效果相对较差.在文本分类中,现有的特征选择函数性能的评估均是通过实验验证的方法,即完全是基于经验的方法,为此提出了一种定性地评估特征选择函数性能的方法,并且定义了一组与分类信息相关的基本的约束条件、分析和实验表明,IG完全满足该约束条件,DF不能完全满足,MI和该约束相冲突,即一个特征选择算法的性能在实验中的表现与它是否满足这些约束条件是紧密相关的、
摘要:在动态多目标优化中,各目标通常相互冲突,其最优解往往有无穷多个,如何在时间连续发生变化的情况下依然能求出分布均匀且数量多的Pareto最优解供决策者选择十分重要.对动态多目标优化问题连续变化的时间变量区间进行了任意划分,在得到的每个时间子区间上把动态多目标优化问题近似为静态多目标优化问题,进而在每个子区间上定义了种群的静态序值方差和静态密度方差,然后把目标个数任意的动态多目标优化问题转化成一个双目标静态优化问题.在给出的一种能自动检测时间变化的自检算子下,提出一种新的动态多目标优化进化算法,并且证明了算法的收敛性.计算机仿真表明新算法对动态多目标优化问题求解十分有效.
摘要:机器学习常常面临数据稀疏和数据噪音问题.根据认知的相对性规律提出了相对变换方法,证明了相对变换是非线性的放大变换,可提高数据之间的可区分性.同时在一定条件下相对变换还能抑制噪音,并使稀疏的数据变得相对密集.通过相对变换将数据的原始空间变换到相对空间后,在相对空间中度量数据的相似性或距离更加符合人们的直觉,从而提高机器学习的性能.理论分析和实践验证了所提方法的普适性和有效性.
摘要:为了使描述逻辑能够处理更一般化的模糊信息,Straccia给出了基于完备格的L-ALC描述逻辑系统.在该方法的基础上,提出了带数量约束算子的L-ALCN系统,给出了望ALCN的语法,并详细给出了概念(≥n R)和(≤n R)的语义.经典的描述逻辑系统中引入了数量约束算子后,角色尺就出现了多个后继.当系统的真子集扩充到完备格时,角色R的后继和断言的真值同时出现了多个.为了保证推理算法的合理性且得到可行的计算复杂度,引入了一个特殊的集合DL(c),并且利用集合DL(c)扩展了完备格上的两条运算性质.在这些工作的基础上,深入研究了系统的推理算法,并证明了算法的终止性、可靠性与完全性.相对于L-ALC,系统L-ALCN具有更强的表达能力,并且L-ALCN的计算复杂度是Pspace完全的.
摘要:中国计算机学会人工智能与模式识别专委会分别在北京和郑州成功主办了第1届和第2届中国分类技术与应用研讨会(CSCA2005与CCTA2007),得到了国内相关领域学者的热烈响应.经过人工智能与模式识别专委会专门研究,决定将中国分类技术与应用研讨会扩展为中国数据挖掘会议(CCDM,China Conference on Data Mining),由本专委会与中国人工智能学会机器学习专委会联合主办.第3届中国数据挖掘会议(CCDM’09)将于2009年8月18日在烟台大学举行.本次会议旨在为学术界和工业界的广大研究人员提供一个交流、合作平台,使得研究人员之间分享数据挖掘与知识发现领域的初创性研究成果
摘要:无线传感网络的能量消耗决定了网络的使用寿命,如何通过有效节点配置来尽可能地延长网络的生命周期是一个极具挑战性的研究课题.首先提出了一个基于一维网络模型的能量有效节点配置算法,并在将其扩展到二雏平面模型的基础上,提出了一个基于矢量的中继节点放置算法.该算法在感应源节点位置和中继节点数给定的情况下,通过计算中继节点的位置得到整个网络的能量有效配置.模拟实验结果表明,在源节点和中继节点数之比为1:2时,该算法得到的网络能耗比常规配置算法节省50%左右,该结果已在实现的火灾预警系统中得到应用.因为实际应用系统中,基于成本的原因,节点数规模总是受限的,因此该算法对构建低成本的无线传感网络应用系统具有重要意义.
摘要:在无线移动环境中进行Web访问承受着更多的技术挑战,移动设备在此环境中进行无线Web访问时需有一种高效且可靠的机制给予支持,以克服由于移动设备自身硬件能力的有限,移动设备自身的物理移动及无线网络的不可靠性而带来的困难.提出一种基于移动Agent的无线web访问机制MAwA.该机制利用移动Agent作为移动设备与web服务器之间交互的中介,有效避免移动设备不必要的Web页面更新提交操作,从而节省了其无线网络连接开销,与其他协议相比有着较高的执行效率;同时该机制还可有效支持移动设备进行无线web访问时在基站间的切换,及运行期间发生故障后的状态恢复,从而确保了移动设备运行过程的可靠性.最后通过实验分析了MAWA机制的可靠性与高效性.
摘要:网络动态交通流的统计分析技术是目前移动计算及智能运输系统领域的一个重要研究方向.然而,现有的交通流统计分析方法(如基于固定传感器的方法、高空交通流监视方法、浮动车法等)存在着信息量少、数据处理复杂、精确度及效率低下、通信代价高昂等缺陷.为了有效地提高交通流统计分析的效率与精度,提出了一种基于网络受限移动对象数据库的交通流统计分析方法(networkconstrained moving objects database based traffic flow statistical analysis,NMOD—TFSA).通过对移动对象所提交的位置更新信息进行联机统计,NMOD—TFSA能够实时地获取交通网络各部分的动态交通参数.由于在数据采集时考虑了道路网络的拓扑结构,NMOD—TFSA有效地降低了通信及计算的代价;此外,NMOD—TFSA所采集的数据能够反映移动对象完整的时空轨迹,因此为数据分析提供了更为丰富的信息,提高了数据处理的精度.实验结果表明,与目前通行的浮动车法相比,NMOD—TFSA有效地降低了通信及计算代价,提高了交通流统计分析的精度与灵活性.
摘要:移动P2P网络具有拓扑动态多变、节点资源有限、网络资源短缺的特点.如何合理地、高效地使用移动节点提供的协作缓存资源、增加移动节点间的协作来减少移动P2P的网络时延、节省带宽、防止拥塞是一个关键问题.深入研究了有限协作缓存——Cache资源的替换策略、重要数据的及时缓存和Cache资源的充分使用问题.并根据蚁群算法的思路,提出了一种基于信息素的Cache替换算法,建立了选取适当存储空间作为Cache的数学模型和推导.理论分析和仿真数据表明该算法能有效提高协作Cache资源的使用率,促进了移动节点间的协作,提高了移动节点从邻居节点获得资源的成功率,并减少了协作Cache资源请求的平均响应时间.
摘要:特权控制操作系统最重要的资源,需要应用职责隔离原则,确保特权安全.与现有研究不同,从特权隐式授权方面探讨对职责隔离的支持问题.通过分析特权来源,将特权定义分解为约束规则与执行规则,弥补了现有访问控制研究中对权限效果描述不足的缺陷.两类规则间的逻辑推导说明授权间的推导关系,即特权问存在隐式授权,可能不满足职责隔离要求.利用授权推导关系图准确而全面地反映了特权机制的所有隐式授权.从特权的职责隔离属性,及职责隔离对特权的机制要求两方面探讨上层职责隔离需求与底层特权控制实施的一致性问题.以目前广泛应用的POSIX权能机制为例,给出其形式化模型BMPS模型的定义,指出该机制支持职责隔离存在的问题,并对该机制进行了改进,给出满足职责隔离要求的特权策略实施方案.
摘要:安全互操作是实现跨管理域的资源共享与保护的关键技术.Kapadia等人的IRBAC2000模型提供了一种灵活的通过角色关联和动态角色转换实现安全互操作的方法.廖俊国等人指出该模型可能违反静态互斥角色约束,对问题的原因进行了分析,提出了约束违反检测算法和添加角色关联的先决条件.首先指出廖俊国等人关于约束违反原因的分析是片面的,其检测算法和先决条件也不能保证系统不会违反约束;然后指出在给定角色关联的前提下,外域的用户/角色分配是造成约束违反的根本原因;进而提出动态角色转换违反静态互斥角色约束的充要条件和约束违反检测算法;给出了添加角色关联和用户/角色分配的先决条件,保证了模型状态始终满足静态互斥角色约束.