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991.
针对现有的检测技术和入侵检测系统还存在一些问题和不足,提出将机器学习方法应用在入侵检测系统中,建立了一个基于学习的入侵检测系统模型,给出了一个基于机器学习的入侵检测系统的设计.该系统不仅能通过模式匹配的方式检测到一些已知的攻击,还能通过自我学习检测到未知的攻击. 相似文献
992.
对于CAI课件质量评估问题,提出基于正则化BP神经网络.(RBPNN)智能化评估模型.分析评估活动相关环节,进而给出解决方案,包括对评估数据的区间化处理,减少指标集参数冗余.然后通过学习训练确定RBPNN的网络权值及其它参数,对RBPNN输出评语集给出模糊处理.由此给出解决问题的算法,最终通过一个实例来说明算法的使用,实验结果表明,该评估模型比较实用,完全满足CAI课件质量评估的技术要求. 相似文献
993.
994.
As a powerful sequence labeling model, conditional random fields (CRFs) have had successful applications in many natural language processing (NLP) tasks. However, the high complexity of CRFs training only allows a very small tag (or label) set, because the training becomes intractable as the tag set enlarges. This paper proposes an improved decomposed training and joint decoding algorithm for CRF learning. Instead of training a single CRF model for all tags, it trains a binary sub-CRF independently for each tag. An optimal tag sequence is then produced by a joint decoding algorithm based on the probabilistic output of all sub-CRFs involved. To test its effectiveness, we apply this approach to tackling Chinese word segmentation (CWS) as a sequence labeling problem. Our evaluation shows that it can reduce the computational cost of this language processing task by 40-50% without any significant performance loss on various large-scale data sets. 相似文献
995.
996.
针对环状流形数据的非线性降维 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来出现了多种新型的非线性降维方法,且在一些应用中体现出良好的效果.然而,当面对球体、柱体等环状流形产生的非线性流形数据时,这些方法往往会失效.针对这一问题,提出了针对环状流形数据的环结构检测算法与非线性降维方法.理论上,基于目前极受关注的Isomap降维方法的运行原理,给出了一个判断环状流形的充要条件;算法上利用所得的判断定理,制订了基于数据的环状流形检测算法:最后基于所找到的环结构,利用极坐标展开的思想设计了针对环状流形数据的非线性降维策略.针对一系列典型环状流形数据集的仿真实验结果表明,与其他流形学习降维方法相比,该方法对环状流形数据进行降维具有显著优势. 相似文献
997.
基于图的半监督关系抽取 总被引:6,自引:1,他引:5
提出利用基于图的半监督学习算法,即标注传递算法,指导计算机从非结构化的文本中自动识别出实体之间的关系.该方法首先利用图策略来建立关系抽取的模型.在这个图模型中,各个有标签和未标签的样本被表示成图上的各个节点,而样本间的距离则作为图上各边的权重.然后,关系抽取的任务就转化成在这个图上估计出一个满足全局一致性假设的标注函数通过对ACE(automatic content extraction)语料库的评测,结果显示,当只有少量的标签样本时,采用该标注传递的方法可以获得比基于SVM(support vector machine)的有监督关系抽取更好的性能,同时也明显优于基于Bootstrapping的半监督关系抽取的方法. 相似文献
998.
贝叶斯网络扩展研究综述 总被引:3,自引:0,他引:3
贝叶斯网络是一种能够对复杂不确定系统进行推理和建模的有效工具,广泛用于不确定决策、数据分析以及智能推理等领域.由于理论和实际的需要,贝叶斯网络不断扩展,出现了各种模型和研究方法.为此,综述了贝叶斯网络在不同领域的扩展模型以及在不同理论框架下的进展,并展望了未来的几个发展方向. 相似文献
999.
1000.