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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 750 毫秒

1.  基于分层POMDP的智能轮椅行为控制方法  
   陶永  王田苗  魏洪兴  陈殿生《高技术通讯》,2010年第20卷第6期
   针对部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)模型在智能轮椅控制上的应用因模型参数难以确定而受到限制的问题,将POMDP模型决策过程中的动作空间分成一系列较小动作子集,进而提出了一种基于分层POMDP模型的智能轮椅行为控制方法.该方法综合了动作的不确定性和状态的部分可观测性,通过对环境的观测和信息的采集,得到不确定环境下的最优策略选择,进而选择相应的最优动作,从而提高了动作的执行效率.在室内家居环境下进行的交互任务与导航控制试验以及对实验结果进行的分析验证了这一方法的实时性、有效性和可靠性.    

2.  自动粒度选择的半结构化页面信息抽取  被引次数:1
   王晓斌  王鹏坡  石昭祥《计算机工程与应用》,2009年第45卷第6期
   半结构化页面的数据记录间存在结构相似性,在先序遍历DOM树生成的标记序列中表现为重复出现的模式,可利用后缀树进行挖掘。由于标记序列可以在块粒度和文本粒度两个级别上展现,而不同粒度下产生的最佳抽取模式在抽取效果方面又表现出不确定性,因此提出一种自动粒度选择的半结构化页面信息抽取方法。算法从后缀树获取的重复模式中选取最大重复和串联重复构成候选模式集,通过特征参数确定两个粒度各自的最佳模式集,最后引入抽取结果规则度参数并进行综合评价,以确定抽取模式完成半结构化页面数据记录的自动抽取。    

3.  基于LM算法的领域概念实体属性关系抽取  
   《中文信息学报》,2014年第6期
   针对非结构化自由文本中关系模式比较复杂,关系抽取性能不高的问题,该文提出了利用BP神经网络的优化算法-LM算法,对非结构化自由文本信息中的领域概念实体属性关系进行抽取。首先对语料进行预处理,然后利用CRFs模型对领域概念的实例、属性和属性值进行实体识别,然后根据领域中各类关系的特点分别进行特征提取,构造BP神经网络模型,利用LM算法抽取相应关系。和适用于二分类问题的SVM相比,人工神经网络优化算法自主学习能力强,识别精度高,更适用于多分类的问题。通过几组实验表明,该方法在领域概念实体属性关系抽取方面取得了良好的效果,F值提高了12.8%。    

4.  部分可观测Markov环境下的激励学习综述  
   谢丽娟 陈焕文《电工标准与质量》,2002年第17卷第2期
   对智能体在不确定环境下的学习与规划问题的激励学习技术进行了综述。首先介绍了用于描述隐状态问题的部分可观测Markov决策理论(POMDPs),在简单回顾其它POMDP求解技术后,重点讨论环境模型事先未知的激励学习技术,包括两类:一类为基于状态的值函数学习;一类为策略空间的直接搜索。最后分析了这些方法尚存在的问题,并指出了未来可能的研究方向。    

5.  部分可观测Markov环境下的激励学习综述  
   谢丽娟  陈焕文《电力科学与技术学报》,2002年第17卷第2期
   对智能体在不确定环境下的学习与规划问题的激励学习技术进行了综述.首先介绍了用于描述隐状态问题的部分可观测Markov决策理论(POMDPs),在简单回顾其它POMDP求解技术后,重点讨论环境模型事先未知的激励学习技术,包括两类:一类为基于状态的值函数学习;一类为策略空间的直接搜索.最后分析了这些方法尚存在的问题,并指出了未来可能的研究方向.    

6.  Markov决策过程的蚁群规划算法  
   柴啸龙  胡桂武  陈蔼祥《计算机工程与应用》,2010年第46卷第20期
   在智能规划问题上,寻找规划解都是NP甚至NP完全问题,如果动作的执行效果带有不确定性,如在Markov决策过程的规划问题中,规划的求解将会更加困难,现有的Markov决策过程的规划算法往往用一个整体状态节点来描述某个动作的实际执行效果,试图回避状态内部的复杂性,而现实中的大量动作往往都会产生多个命题效果,对应多个命题节点。为了能够处理和解决这个问题,提出了映像动作,映像路节和映像规划图等概念,并在其基础上提出了Markov决策过程的蚁群规划算法,从而解决了这一问题。并且证明了算法得到的解,即使在不确定的执行环境下,也具有不低于一定概率的可靠性。    

7.  基于Internet的军事演习信息抽取系统  被引次数:3
   李跃进  赵晶  林鸿飞《计算机工程与应用》,2006年第42卷第14期
   论文论述了Web文档的信息抽取的基本方法,设计并实现了一个基于Internet上的军事演习信息抽取系统—SBIES。在系统中引入了分装器的机器学习算法来获取网页抽取规则,采用基于最大熵模型的组块分析方法进行部分语法分析,利用模式匹配的方法实现信息的自动抽取,以数据库与XML相结合的方式组织信息库,并实现信息的Web表示和查询。系统测试结果表明,它具有较高的抽取召回率和抽准确率。    

8.  一种基于数据流模式表示的半懒惰式分类算法  
   江晶晶  王志海  原继东《计算机科学》,2017年第44卷第7期
   依据从大规模数据中抽取的模式来建立分类模型是模式挖掘的重要研究问题之一。一种可行的方法是根据模式集合建立贝叶斯分类模型。然而,目前基于模式的贝叶斯分类模型大多是针对静态数据集合的,通常不能适应于高速动态变化与无限的数据流环境。对此,提出一种数据流环境下基于模式发现的贝叶斯分类学习模型,其采用半懒惰式学习策略,针对分类实例在不断更新的频繁项集合上建立局部的分类模型;为加快流数据处理的速度,提出了结构更为简单的混合树结构,同时提出了给定项限制的模式抽取机制以减少候选项集的生成;对数据流中模式抽取不完全的情况,使用平滑技术处理未被抽取的项。大量实验分析证明,相较于其他数据流分类器,所提模型具有更高的分类正确率。    

9.  基于流形学习与隐条件随机场的人体动作识别  
   刘法旺  贾云得《软件学报》,2008年第19卷第Z1期
   提出了一种基于流形学习与隐条件随机场(hidden conditional random fields,简称HCRF)的动作识别方法.算法提取人体剪影作为输入特征,采用有监督的保持邻域嵌入(neighborhood preserving embedding,简称NPE)的子空间学习算法获得高维运动特征的低维流形表示,基于HCRF建模运动特征与动作语义之间的映射关系.在降维过程中,通过保持数据的局部邻接关系,NPE可以获取动作特征在低维流形空间上的本质分布特性.与HMM(hidden Markov model)等产生式模型相比,HCRF侧重从样本数据中抽取共有特征以获取正确的分类边界,不需要假定观测过程条件独立,可以更加自然地对动作的时空邻域关系进行建模.实验结果表明,即便对于特征差异较大或存在噪声干扰的动作序列,算法也能取得较好的识别效果.    

10.  基于规则归纳的信息抽取系统实现  被引次数:2
   石倩  陈荣  鲁明羽《计算机工程与应用》,2008年第44卷第21期
   面对Web信息的迅猛增长,信息抽取技术非常适合于从大量的文档中抽取需要的事实数据。通过文档对象模型(DOM)解析以及检索、抽取、映射等规则的定义,设计并实现了一种具有规则归纳能力的信息抽取系统,用于Web信息的自动检索。在用于抽取规则归纳的框架下,还重点对用于生成抽取模式的WHISK学习算法进行了实验对比分析,结果表明系统对于单槽和多槽数据都具有不错的归纳学习能力。    

11.  在部分观测环境下学习规划领域的派生谓词规则  
   饶东宁  蒋志华  姜云飞  邓玉辉《计算机学报》,2015年第7期
   文中提出了一种在部分观测环境下学习规划领域的派生谓词规则的方法。在规划领域描述语言(PDDL)中,派生谓词用来描述动作的非直接效果,是规划领域模型和搜索控制知识的重要组成部分。然而,对于大多数规划领域而言,从无到有地构造派生谓词规则是不容易的。因此,研究自动获取派生谓词的推导规则是有意义的。已有研究工作提出通过修订一个初始的不完备的领域理论来获取推导规则的方法,但是它们的主要缺点在于待学习谓词的训练例的数量非常少,这是因为训练例按照非常有限的方式来生成。而更本质的原因在于它们假设环境是不可观测的。其实,在现实生活中很多动作的非直接效果是可以观测的,或者通过简单的目测或者通过专门的工具。因此文中提出增加观测来反映动作的非直接效果,以便增加待学习谓词的训练例数目从而改善学习的精准度。此外,为了补充一些在归纳学习过程中学习不到的谓词,文中还提出了一个后处理方法来使得学习到的规则在语义上更完整。通过在派生谓词基准领域上的实验表明,文中所提出的方法是可行有效的。更深远的意义在于,文中的研究工作有利于规划领域的自动建模或者控制知识的自动获取的研究与实现。    

12.  U-Clustering:基于效用聚类的激励学习算法  
   陈焕文  殷苌茗  谢丽娟《计算机工程与应用》,2005年第41卷第26期
   提出了一个新的效用聚类激励学习算法U-Clustering。该算法完全不用像U-Tree算法那样进行边缘节点的生成和测试,它首先根据实例链的观测动作值对实例进行聚类,然后对每个聚类进行特征选择,最后再进行特征压缩,经过压缩后的新特征就成为新的状态空间树节点。通过对NewYorkDriving[2,13]的仿真和算法的实验分析,表明U-Clustering算法对解决大型部分可观测环境问题是比较有效的算法。    

13.  利用规划命题关系图构建目标议程和宏动作  
   蒋志华  饶东宁  姜云飞  朱慧泉《软件学报》,2011年第22卷第1期
   对智能规划中的常用工具——放松式规划图(relaxed planning graph,简称RPG)的图论性质进行了深入研究.将RPG中的命题层抽取出来,得到一个不包含任何动作的命题关系图(proposition relation graph,简称PRG),发现PRG仍具有RPG的主要规划性质.初步研究结果包括以下4个方面:初始命题集(initial proposition set,简称IPS)的闭出邻集(close out-neighborhoods,简称CON)是放松式规划可达命题集(relaxed reachable proposition set,简称R-RPS);初始状态命题到目标状态命题的最大距离是规划解长度的合理估计;无圈序指出了对应命题被实现的顺序要求;出度或入度为1的结点收缩对应规划中构造的宏动作.上述结果中,前两者说明PRG保留RPG的主要规划性质,后两者可用于建立目标议程或宏动作提取等领域.还提出与上述结论相关的3种算法:从RPG中得到PRG的算法(复杂性为O(mn2),其中,n为RPG的命题数,m为RPG的动作数);约简无圈序算法(复杂性为O(n+m),其中,n为PRG的结点数,m为PRG的边数);宏动作建议算法(复杂性为O(n2),n为PRG的结点数).    

14.  一种面向Deep Web数据源的重复记录识别模型  
   申德荣  刘丽楠  寇月  聂铁铮  于戈《电子学报》,2010年第38卷第2期
    重复记录是指描述现实世界中同一实体的不同的记录信息。由于从同一个领域的不同Deep Web数据源中抽取的记录信息通常存在许多重复记录,本文针对半结构化的重复记录的识别进行研究。在已知全局模式和全局模式与各Deep Web数据源查询接口映射关系的基础上,提出了一种重复记录识别模型。 基于从Deep Web中抽取出的半结构化的数据,采用查询探测方法确定所抽取数据所匹配的属性,通过分析抽取的实例数据确定属性重要度,结合多种相似度估算器和多种算法计算记录间的相似度,进而识别重复记录。实验表明,该重复记录识别模型在Deep Web环境下是可行且有效的。    

15.  图像检索中IRRL模型研究  
   王朝晖  ;孙惠萍《微机发展》,2008年第12期
   相关反馈实现了人机交互,是图像检索中的不可缺少的部分,一般图像检索中都使用一种反馈算法。IRRL模型将机器学习中的强化学习原理应用到图像检索的相关反馈中来。它将现有的查询点优化、特征加权、贝叶斯分类器等算法作为系统学习的动作,通过不同的状态选择不同的动作,最终为不同类的图像寻找到合适的反馈算法策略,最后根据策略进行具体的图像检索。文中对IRRL模型具体算法进行了研究,并在此基础上提出了一些改进意见。    

16.  图像检索中IRRL模型研究  被引次数:2
   王朝晖  孙惠萍《计算机技术与发展》,2008年第18卷第12期
   相关反馈实现了人机交互,是图像检索中的不可缺少的部分,一般图像检索中都使用一种反馈算法.IRRL模型将机器学习中的强化学习原理应用到图像检索的相关反馈中来.它将现有的查询点优化、特征加权、贝叶斯分类器等算法作为系统学习的动作.通过不同的状态选择不同的动作,最终为不同类的图像寻找到合适的反馈算法策略,最后根据策略进行具体的图像检索.文中对IRPL模型具体算法进行了研究,并在此基础上提出了一些改进意见.    

17.  基于高斯模型的手部肤色建模与区域检测  
   杨世强  弓逯琦《中国图象图形学报》,2016年第21卷第11期
   目的 随着市场需求的多样化和多变性的加剧,对于生产装配的柔性和适应性提出了更高要求,人机合作装配为应对当前需求提供了有效方法。在人机交互协调的机械装配系统中,为有效实现机器人对操作人员手部装配动作的识别和理解,需对手部装配图像进行生物结构的特征检测。针对人机交互协调装配中的手部肤色图像识别问题,提出一种基于多色彩空间信息的识别算法。方法 基于聚类思想,通过离线学习与期望最大化算法,在RGB色彩空间上对肤色信息建立多混合高斯模型,以此获得肤色信息的多混合聚类表示。再利用YCrCb色彩空间上的稀疏化高斯模型在线快速学习肤色分布,设计了基于多色彩空间信息的肤色识别器。结果 图像照度对肤色区域的模型似然值有较大影响。在线稀疏化学习肤色识别实验结果显示,YCrCb 3通道上学习获得的似然值不存在严重冗余,所建模型与对应的学习框架有效,结合多色彩空间的识别信息确认了肤色区域。肤色区域初始化识别的完整性与在线学习算法的时间复杂度有关,识别过程中模型参数的更新量与场景光照均衡度有关,进而影响算法的空间复杂度。本文基于高斯模型的手部肤色建模与区域检测方法对于机械装配环境的手部肤色检测适应性良好,经与改进的YCrCb椭圆聚类模型对比,该方法具有更好的识别完整性。结论 本文算法提高了模型对固定场景下光照畸变的适应度,从而改善了识别效果,但识别算法的收敛时间较长,实时性尚需进一步提高,可在进一步的研究中进行优化。    

18.  基于无监督学习的产品特征抽取  
   熊壮《计算机工程与应用》,2012年第48卷第10期
   产品特征抽取是文本观点抽取和倾向性分析中的重要研究课题之一,提出了一种基于无监督学习的产品特征自动抽取方法。该方法从产品评论语句中抽取文本模式,以文本模式作为特征,将产品评论中所有的名词和名词短语(除产品名称)表示为向量,采用聚类算法将表示为向量的名词和名词短语聚为两类,以产品名称作为外部知识,利用表示"整体-部件"关系的文本模式识别产品特征集合。实验结果表明,该方法在电子产品领域的产品评论语料上取得了较好的实验效果。    

19.  基于Agent的Web页面结构化信息抽取  
   岳国伟  梁永全《计算机研究与发展》,2007年第44卷第Z2期
   结合当前Web站点的数据特点,以信息项在页面中的出现位置为信息抽取的路径,利用PAT树技术,提出了一个多Agent协作的自动信息抽取模型.该模型能够自动分析样本页面数据特征,归纳学习整个站点的数据模式,生成抽取规则,指导以后的抽取动作.实验结果表明,该模型对Web页面的结构化信息抽取具有较高的效率.    

20.  关系抽取中基于本体的远监督样本扩充  
   欧阳丹彤  瞿剑峰  叶育鑫《软件学报》,2014年第25卷第9期
   远监督学习是适合大数据下关系抽取任务的一种学习算法.它通过对齐知识库中的关系实例和文本集中的自然语句,为学习算法提供大规模样本数据.利用本体进行关系实例的自动扩充,用于解决基于远监督学习的关系抽取任务中部分待抽取关系的实例匮乏问题.该方法首先通过定义关系覆盖率和公理容积率,来寻找与关系抽取任务关联性大的本体;然后,借助本体推理中的实例查询增加待抽取关系下的关系实例;最后,通过对齐新增关系实例和文本集中的自然语句,达到扩充样本的效果.实验结果表明:基于本体的远监督学习样本扩充方法能够有效完成样本匮乏的关系抽取任务,进一步提升远监督学习方法在大数据环境下的关系抽取能力.    

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