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1.
复杂网络聚类方法   总被引:43,自引:2,他引:41       下载免费PDF全文
网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义,在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用.综述了复杂网络聚类方法的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及目前所面临的主要问题,试图为这个新兴的研究方向勾画出一个较为全面和清晰的概貌,为复杂网络分析、数据挖掘、智能Web、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.  相似文献
2.
描述逻辑综述   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
石莲  孙吉贵 《计算机科学》2006,33(1):194-197
描述逻辑是一种知识表示的形式化语言,是一阶逻辑的可判定子集。作为一种知识表示的有效机制,描述逻辑被广泛地应用到计算机科学的许多领域中。本文对目前描述逻辑的研究与应用现状进行了综述性的介绍,并且从描述逻辑的定义、描述逻辑的基本语法及语义、体系结构以及描述逻辑在语义Web中的地位等方面做了系统阐述。  相似文献
3.
自适应最小误差阈值分割算法   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
对二维最小误差法进行三维推广, 并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁 棒的最小误差阈值分割算法. 但该方法为全局算法, 仅适用于分割均匀光照图像. 为 提高其自适应性, 本文采用Water flow模型对非均匀光照图像进行背景估计, 以此获 得原始图像与背景图像的差值图像, 达到降低非均匀光照对图像分割造成干扰的目的. 为进 一步提高分割性能, 本文对差值图像采用γ 矫正进行增强, 然后采用鲁棒最小误差 法进行全局分割, 从而完成目标提取. 最后本文对均匀光照下以及非均匀光照下图像进行了 实验, 并与一维最小误差法、二维最小误差法、三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割 算法、灰度波动变换自适应阈值方法以及一种改进的FCM方法在错误分割率和运行时间上进 行了对比. 实验结果表明, 相对于以上方法, 本算法的分割性能均有明显提升.  相似文献
4.
基于自动推理技术的智能规划方法   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
吕帅  刘磊  石莲  李莹 《软件学报》2009,20(5):1226-1240
对几种智能规划方法中利用的逻辑演绎与推理技术予以分析,分别介绍利用命题逻辑的基于可满足性的规划方法与规划系统,利用模态逻辑与析取推理的Conformant规划方法与规划系统,利用非单调逻辑的规划方法和利用模糊描述逻辑的Flexible规划方法,并结合国际规划竞赛和相关论文等的实验结论说明上述方法的有效性和可行性.最后,提出目前基于自动推理技术的智能规划方法所面临的挑战、可能的处理方法以及与之相关的研究热点与趋势.  相似文献
5.
最大度二元约束满足问题粒子群算法   总被引:7,自引:2,他引:5  
约束满足问题是人工智能的一个重要研究领域,使用粒子群搜索算法来求解约束满足问题逐渐受到人们的重视.把变量的最大度静态变量序关系引入到评估函数中,区别对待每个变量,通过静态变量序关系改变适应度函数,从而影响算法对最优粒子的选择.使用随机约束满足问题实验表明,改进后的算法比原算法具有更好的搜索能力,能以更快的速度收敛到全局解.  相似文献
6.
基于选路优化的改进蚁群算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
蚁群算法在处理大规模优化问题时效率很低。为此对蚁群算法提出了基于选路优化的两点改进:(1)引入选路优化策略,减少了算法中蚁群的选路次数,显著提高了算法的执行效率。(2)在选路操作中,只根据当前城市的前C个距离最近的且未经过城市为候选城市计算选择概率,从而减少单个蚂蚁选路的计算量。尤其对于以往较难处理的大规模TSP问题,改进算法在执行效率上有明显的优势。模拟实验结果表明改进算法较之基本蚁群算法在收敛速度有明显提高。  相似文献
7.
基于扩展规则的模型计数与智能规划方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出命题扩展规则方法ER的一种高效实现.在此基础上,研究了扩展规则方法在3个领域的应用:提出一次性求解一系列相近SAT问题的快速算法nER;提出基于扩展规则的模型计数算法  相似文献
8.
Automatic text classification is one of the most important tools in Information Retrieval. This paper presents a novel text classifier using positive and unlabeled examples. The primary challenge of this problem as compared with the classical text classification problem is that no labeled negative documents are available in the training example set. Firstly, we identify many more reliable negative documents by an improved 1-DNF algorithm with a very low error rate. Secondly, we build a set of classifiers by iteratively applying the SVM algorithm on a training data set, which is augmented during iteration. Thirdly, different from previous PU-oriented text classification works, we adopt the weighted vote of all classifiers generated in the iteration steps to construct the final classifier instead of choosing one of the classifiers as the final classifier. Finally, we discuss an approach to evaluate the weighted vote of all classifiers generated in the iteration steps to construct the final classifier based on PSO (Particle Swarm Optimization), which can discover the best combination of the weights. In addition, we built a focused crawler based on link-contexts guided by different classifiers to evaluate our method. Several comprehensive experiments have been conducted using the Reuters data set and thousands of web pages. Experimental results show that our method increases the performance (F1-measure) compared with PEBL, and a focused web crawler guided by our PSO-based classifier outperforms other several classifiers both in harvest rate and target recall.  相似文献
9.
一种快速局部特征描述算法   总被引:5,自引:2,他引:3       下载免费PDF全文
10.
复杂网络社区挖掘——-基于聚类融合的遗传算法   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
何东晓  周栩  王佐  周春光  王喆  金弟 《自动化学报》2010,36(8):1160-1170
针对当前研究复杂网络社区挖掘的热点问题, 提出了一种基于聚类融合的遗传算法用于复杂网络社区挖掘. 该算法将聚类融合引入到交叉算子中, 利用父个体的聚类信息辅以网络拓扑结构的局部信息产生新个体, 避免了传统交叉算子单纯交换字符块而忽略了聚类内容所带来的问题. 为使聚类融合的作用得以充分发挥, 本文提出了基于马尔科夫随机游走的初始群体生成算法, 使初始群体中的个体具有一定聚类精度并有较强的多样性. 初始群体生成算法与基于聚类融合的交叉算子互相配合, 有效地增强了算法的寻优能力. 此外, 算法将局部搜索机制用于变异算子, 通过迫使变异节点与其多数邻居在同一社区内, 有针对性地缩小了搜索空间, 从而加快了算法收敛速度. 在计算机生成网络和真实世界网络上进行了测试, 并与当前具有代表性的社区挖掘算法进行比较, 实验结果表明了该算法的可行性和有效性.  相似文献
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