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1.
基于谱图理论的流形学习算法   总被引:41,自引:4,他引:37  
流形学习的主要目标是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形.近年来基于谱图理论的学习算法受到研究者的广泛关注.介绍了流形与流形学习的关系,着重研究了几种有代表性的基于谱图理论的流形学习算法,并对算法进行了比较分析,最后进行总结和对进一步的研究做了展望.  相似文献
2.
无结构P2P覆盖网络的拓扑优化   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
研究了全分布无结构P2P(peer-to-peer)网络拓扑的最优化问题.通常认为,无结构P2P网络拓扑属于Power-Law结构.然而,Power-Law并非对所有应用都是最好的选择.首先研究了无结构P2P覆盖网络结构对无结构P2P搜索的影响,给出了结点度分布、访问频率模式和搜索成功率之间的关系.然后基于数据访问频率分布,给出了结点度的优化分布模型.实验结果表明,该无结构P2P拓扑优化结构在提高搜索成功率方面是有效的.该工作对构造合理的覆盖网络拓扑具有重要意义,同时将加深对无结构P2P环境下数据部署问题的认识.  相似文献
3.
A proof of convergence for Ant algorithms   总被引:7,自引:0,他引:7  
Amr Badr  Ahmed Fahmy   《Information Sciences》2004,160(1-4):267-279
A proof of convergence for Ant algorithms is developed. Ant algorithms were modeled as branching random processes: the branching random walk and branching Wiener process to derive rates of birth and death of ant paths. Substitution is then carried out in birth–death processes which proves that a stable distribution is surely reached. This indicates that Ant algorithms converge with probability one. This analogy models Ant algorithms complexity parameters such as the number of cycles, the degrees of freedom of problem and the number of ants.  相似文献
4.
Random walk with restart: fast solutions and applications   总被引:6,自引:4,他引:2  
How closely related are two nodes in a graph? How to compute this score quickly, on huge, disk-resident, real graphs? Random walk with restart (RWR) provides a good relevance score between two nodes in a weighted graph, and it has been successfully used in numerous settings, like automatic captioning of images, generalizations to the “connection subgraphs”, personalized PageRank, and many more. However, the straightforward implementations of RWR do not scale for large graphs, requiring either quadratic space and cubic pre-computation time, or slow response time on queries. We propose fast solutions to this problem. The heart of our approach is to exploit two important properties shared by many real graphs: (a) linear correlations and (b) block-wise, community-like structure. We exploit the linearity by using low-rank matrix approximation, and the community structure by graph partitioning, followed by the Sherman–Morrison lemma for matrix inversion. Experimental results on the Corel image and the DBLP dabasets demonstrate that our proposed methods achieve significant savings over the straightforward implementations: they can save several orders of magnitude in pre-computation and storage cost, and they achieve up to 150 × speed up with 90%+ quality preservation.  相似文献
5.
ERSN:一种高效鲁棒的超结点对等网络   总被引:4,自引:0,他引:4  
超结点对等网络利用对等结点的异构性解决了低带宽结点带宽瓶颈问题,但目前超结点对等网络的构建协议效率低且网络拓扑鲁棒性弱.提出一种高效鲁棒的超结点对等网络ERSN,采用基于漫步算法的结点采样协议,估计网络需求,构建高效的超结点对等网络,并建立叶结点间的应急连接,增强超结点对等网络的鲁棒性.模拟实验证明,与Gnutella0.6超结点对等网络比较,ERSN网络中负责处理定位请求的结点数目最多减少了76%,并在多个超结点和叶结点同时离开网络的情况下,将文件定位命中率最大提高了36.4%.  相似文献
6.
基于部分随机行走的电源线/地线(P/G)网络快速求解方法   总被引:3,自引:3,他引:0  
介绍一种基于随机行走方法与松弛迭代(SOR)算法相结合的快速电源网络求解方法,它先将P/G网分为若干块,然后用简化的随机行走方法求取电路块边界结点的电压,最后采用松弛迭代算法求出电路块内部结点的电压.同时还给出了一种电路块从对角顶点向中央求解的策略,并将此方法推广到采用RLC瞬态网络的求解.大量的实验数据表明,受限于P/G网供电PAD的数目较少这一现实,随机行走方法的效率比较低,在此情形下,该方法比随机行走方法快20倍.  相似文献
7.
A complex network can be modeled as a graph representing the “who knows who” relationship. In the context of graph theory for social networks, the notion of centrality is used to assess the relative importance of nodes in a given network topology. For example, in a network composed of large dense clusters connected through only a few links, the nodes involved in those links are particularly critical as far as the network survivability is concerned. This may also impact any application running on top of it. Such information can be exploited for various topological maintenance issues to prevent congestion and disruption. This can also be used offline to identify the most important actors in large social interaction graphs. Several forms of centrality have been proposed so far. Yet, they suffer from imperfections: initially designed for small social graphs, they are either of limited use (degree centrality), either incompatible in a distributed setting (e.g. random walk betweenness centrality).In this paper we introduce a novel form of centrality: the second order centrality which can be computed in a distributed manner. This provides locally each node with a value reflecting its relative criticity and relies on a random walk visiting the network in an unbiased fashion. To this end, each node records the time elapsed between visits of that random walk (called return time in the sequel) and computes the standard deviation (or second order moment) of such return times. The key point is that central nodes see regularly the random walk compared to other topology nodes. Both through theoretical analysis and simulation, we show that the standard deviation can be used to accurately identify critical nodes as well as to globally characterize graphs topology in a distributed way. We finally compare our proposal to well-known centralities to assess its competitivity.  相似文献
8.
RAKING:一种高效的不确定图K-极大频繁模式挖掘算法   总被引:3,自引:1,他引:2  
由于不确定图蕴含了指数级的可能图实例,基于确定图模型的频繁图模式挖掘算法通常难以在不确定图集合上高效运行.文中提出了一种不确定图数据集上的基于随机游走的K极大频繁子模式挖掘算法.首先,将每个不确定图转换为相应的确定图并挖掘候选频繁模式;然后,将候选频繁模式恢复为不确定图并生成极大频繁模式搜索空间;最后,通过随机游走以相同概率随机地选择K个极大频繁模式.理论分析和实验结果表明文中提出的算法能够高效地获得不确定图集合的K-极大频繁模式.  相似文献
9.
双层随机游走半监督聚类   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
何萍  徐晓华  陆林  陈崚 《软件学报》2014,25(5):997-1013
半监督聚类旨在根据用户给出的必连和不连约束,把所有数据点划分到不同的簇中,从而获得更准确、更加符合用户要求的聚类结果.目前的半监督聚类算法大多数通过修改已有的聚类算法或者结合度规学习,使聚类结果与点对约束尽可能地保持一致,却很少考虑点对约束对周围无约束数据的显式影响程度.提出一种由在顶点上的低层随机游走和在组件上的高层随机游走两部分构成的双层随机游走半监督聚类算法,其中,低层随机游走主要负责计算选出的约束顶点对其他顶点的影响范围和影响程度,称为组件;高层随机游走则进一步将各个点对约束以自适应的强度在组件上进行约束传播,把它们在每个顶点上的影响综合在一个簇指示矩阵中.UCI数据集和大型真实数据集上的实验结果表明,双层随机游走半监督聚类算法比其他半监督聚类算法更准确,也比较高效.  相似文献
10.
一种直推式多标记文档分类方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
真实世界的文档往往同时属于多个类别,因此,利用多标记学习技术进行文档分类是一个重要的研究方向,现有多标记文档分类方法需要利用大量有正确分类标记的文档才能获得好的分类性能,然而,在实际应用中往往只能得到少量的有标记文档作为分类所需的训练文档.出于利用未标记文档的想法,提出一种基于随机游走的直推式多标记文档分类方法,可以利用大量的未标记文档来辅助提高分类性能,实验结果表明,该方法的性能优于现有直推式多标记分类方法CNMF.  相似文献
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