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1.
基于SVM和k—NN结合的汉语交集型歧义切分方法   总被引:16,自引:0,他引:16  
本文提出了基于支持向量机(SVM)和k-近邻(k-NN)相结合的一种分类方法,用于解决交集型伪歧义字段。首先将交集伪歧义字段的歧义切分过程形式化为一个分类过程并给出一种歧义字段的表示方法。求解过程是一个有教师学习过程,从歧义字段中挑选出一些高频伪歧义字段,人工将其正确切分并代入SVM训练。对于待识别歧义字段通过使用SVM和k-NN相结合的分类算法即可得到切分结果。实验结果显示使用此方法可以正确处理91.6%的交集歧义字段,而且该算法具有一定的稳定性。  相似文献
2.
Web系统性能测试及优化   总被引:8,自引:1,他引:7  
讨论了Web系统的性能测试方法和测试工具。并在一个Web系统的实例中指明了如何运用这些工具和方法进行测试以及对测试结果的分析。最后提出了对Web系统性能进行优化的方法。  相似文献
3.
一种基于Web的虚拟机   总被引:2,自引:0,他引:2  
马琳  罗铁坚  宋进亮  叶世伟 《计算机工程》2005,31(9):127-128,137
为了使基于Web的应用能够同时利用几种主流Web构架、标准和协议的优点,并且对基于Web应用的开发人员提供统一的接口,在不同的构架、标准和协议之上编写统一的并可以移植的代码,提出了一种可以在Web上运行的虚拟机并实现了一个原型系统.该技术已成功地应用在实际系统中的Web基础构架模块.  相似文献
4.
服务器性能预测的递归神经元网络方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
正确有效地预测服务器性能负载,是计算机系统性能管理系统的一个重要环节。通常,传统的预测方法有最小二乘、二次指数平滑法等,但这些模型往往不能很好地捕捉服务器性能负载数据的时序关系。利用基于局部回归的递归神经网络(RNN),采用改进的RPROP学习算法进行服务器性能负载的预测。并与传统的二次指数平滑法相比较,实验结果证明,RNN得到的预测结果要比二次指数平滑法高出5个百分点以上,并且有较强的预测能力,可以预测较长周期的数据。  相似文献
5.
非线性梯度下降算法理论及其对Hopfield网络稳定性的分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
讨论目标函数可分解为凸函数和一个广义可微函数之差的优化问题,对于可微函数利用线性函数进行局部逼近,从而求得目标函数的一个凸函数逼近,然后求解凸优化问题得到最优解的一个更好近似;重复这个过程直到结束,利用广义梯度和凸函数的性质,证明得到的优化算法为全局收敛的下降算法。它所求解的优化问题可以具有光滑或非光滑的目标函数,同时可以利用它的全局收敛性分析Hopfield网络的稳定性。  相似文献
6.
离散时间Hopfield网络的动力系统分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
离散时间的Hopfield网络模型是一个非线性动力系统.对网络的状态变量引入新的能量函数,利用凸函数次梯度性质可以得到网络状态能量单调减少的条件.对于神经元的连接权值且激活函数单调非减(不一定严格单调增加)的Hopfield网络,若神经元激活函数的增益大于权值矩阵的最小特征值,则全并行时渐进收敛;而当网络串行时,只要网络中每个神经元激活函数的增益与该神经元的自反馈连接权值的和大于零即可.同时,若神经元激活函数单调,网络连接权值对称,利用凸函数次梯度的性质,证明了离散时间的Hopfield网络模型全并行时收敛到周期不大于2的极限环.  相似文献
7.
连续时间 Hopfield网络模型数值实现分析   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
讨论使用Euler方法和梯形方法在数值求解连续时间的Hopfield网络模型时,离散时间步长的选择和迭代停止条件问题.利用凸函数的定义研究了能量函数下降的条件,根据凸函数的性质分析它的共轭函数减去二次函数之差仍为凸函数的条件.分析连续时间Hopfield网络模型的收敛性证明,提出了一个广义的连续时间Hopfield网络模型.对于常用的Euler方法和梯形方法数值求数值实现连续时间Hopfield网络,讨论了离散时间步长的选择.由于梯形方法为隐式方法,分析了它的迭代求算法的停止条件.根据连续时间Hopfield网络的特点,提出改进的迭代算法,并对其进行了分析.数值实验的结果表明,较大的离散时间步长不仅加速了数值实现,而且有利于提高优化性能.  相似文献
8.
基于局部线性逼近的流形学习算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
流形学习方法是根据流形的定义提出的一种非线性数据降维方法,主要思想是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形.局部线性嵌入算法是应用比较广泛的一种流形学习方法,传统的局部线性嵌入算法的一个主要缺点就是在处理稀疏源数据时会失效,而实际应用中很多情况还要面对处理源数据稀疏的问题.在分析局部线性嵌入算法的基础上提出了基于局部线性逼近思想的流形学习算法,其通过采用直接估计梯度值的方法达到局部线性逼近的目的,从而实现高维非线性数据的维数约简,最后在S-曲线上进行稀疏采样测试取得良好降维效果.  相似文献
9.
基于EM算法的对传网络学习及应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
为克服“胜者全得”对传网络的缺陷,提出使用基于软竞争机制的对传网络.这样增加了网络的训练复杂度.为此,把竞争层中隐单元的输出作为未观察到的缺省随机变量,使用EM算法对基于软竞争的对传网络进行训练,降低训练复杂度,加快网络的收敛速度.在实现EM算法的M步时,根据基于软竞争机制对传网络竞争层的特点,对EM算法实现进行改进,没有使用常用的迭代重新加权最小二乘算法,而利用样本加权平均求取隐层单元的权值向量,使EM算法更加简单易行,收敛速度快.仿真实验结果表明,基于软竞争机制的对传网络具有很好的泛化性能,特别在模式分类上具有很好的实际应用价值.  相似文献
10.
一种新型的按需计算的SSL实施方案   总被引:1,自引:0,他引:1  
马琳  罗铁坚  叶世伟 《计算机工程》2005,31(8):143-144,179
SSL协议被广泛地应用于保证Web通信协议HTTP的安全性。然而实施SSL导致的开销非常巨大,严重地影响了服务器的性能。该文在SSL协议的基础上提出了一种新的实施方案。这种方案能够动态地根据实际情况决定是否需要建立SSL连接,从而省去了不必要的SSL会话,节约了开销,能够有效地减少由于实施SSL导致的服务器性能下降。该设计已成功地应用在实际系统中的SSL通信模块。  相似文献
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