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有导词义消歧机器学习方法由于需要大量人力进行词义标注,难以适用于大规模词义消歧任务.提出一种避免人工词义标注的无导消歧方法.该方法综合利用WordNet知识库中的多种知识源(包括:词义定义描述、使用实例、结构化语义关系、领域属性等)描述歧义词的词义信息,生成词义的“代表词汇集”和“领域代表词汇集”,结合词汇的词频分布信息和所处的上下文环境进行词义判定.利用通用测试集Senseval 3对6个典型的无导词义消歧方法进行开放实验,该方法取得平均正确率为49.93%的消歧结果. 相似文献
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为提高行人检测的准确率,提出基于分割集成的方法用于静态图片中的行人检测。先将每个训练样本均匀分割成若干区域,提取特征后利用AdaBoost算法对每个区域建立一个局部分类器,这些局部分类器加权组成一个全局分类器。采用不同的分割方法重复上述过程,得到多个全局分类器。为进一步提高检测效果,得到更好的平均性能,对每种分割方法分别使用方向梯度直方图、多尺度方向梯度直方图特征建立2个全局分类器。当检测新的窗口时,集成上述全局分类器,通过加权投票的方式决定最终的检测结果。在INRIA公共测试集上的实验表明,文中方法有效提高检测效果。 相似文献
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集体差异性被认为是集成学习中的一个关键因素,在聚类集成的研究中,生成聚类集体的方法有许多种,但就专门致力于生成高差异性聚类集体的方法研究较少,基于此,本文提出生成高差异性聚类集体的方法CEAN和ICEAN,在算法中通过引入人工数据来增加聚类集体的差异性,用实验比较了CEAN和ICEAN与文献中出现的常用聚类集体生成方法,实验表明CEAN和ICEAN确实能增加生成集体的差异性,从而在相似平均集体成员准确度情况下使得聚类集成的效果更好. 相似文献
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本文提出计算机辅助工艺规划CAPP(computeraidedprocessplanning)系统的开放式数据集成模型.对工艺数据进行抽象概括,形成类层次结构,提高重用.用继承机制,改善标准协议作为用户环境中资源一般的拓展协议,模式演进为补充,完成开放性描述.效率反馈和资源引用构成工艺方法、形状特征、设备资源间的联系和驱动.在工艺规划过程中瞬间返回操作产生的结果,实现相关驱动,改善系统运行效率.模型在CAPP系统中得到实践:构造数据库和知识库耦合系统;数据库面向形状特征层的工艺规划,知识库辅助完成整个工艺 相似文献
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本文研究了CIMS集成环境下面向CAD/CAM的基于特征的工艺决策系统以及CAPP的基于加工表面的特征建模和工艺数据库的组织与应用。具体分析了工艺规划过程的特点,提出了CAPP系统应具有的功能模块及其要解决的主要技术问题。 相似文献
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计算机辅助工艺规划的适应性建模研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种数据集成模型,以供CAPP系统适应制造环境.工艺资源包括功能独立、数据关联的多个基本子类.通过引用、耦合、复合实现相关子类聚集,描述产品、设备和工艺方法本体.其间的映射驱动表达工艺资源的外延,成为CAPP的规划界面层.在适应期,系统吸收制造环境中的工艺数据,资源体及其界面共同演绎.在学习期,界面映射域及其权值累积消长,自我组织.工艺知识用层次化数据类库和抽象化规则表示.类库支持属性继承和模式演进,规则用于驱动和引导.模型改善工艺资源的动态组织性,提高了系统适应能力,在GS-CAPP中初步得到验证. 相似文献
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目的由于当前大多数的追踪算法都是使用目标外观模型和特征进行目标的匹配,在长时间的目标追踪过程中,目标的尺度和形状均会发生变化,再加上计算机视觉误差,都会导致追踪的失误。提出一种高效的目标模型用于提高追踪的效率和成功率。方法采用分割后提取的目标特征来进行建模表示外观结构,利用图像分割的方法,将被追踪的目标区域分割成多个超像素块,结合SIFT特征,形成词汇本,并计算每个词在词汇本中的权值,作为目标的外观模型。利用外观模型确定目标对象的关键点位置后,通过使用金字塔Lucas-Kanade追踪器预测关键点在下一帧图像中的位置,并移动追踪窗口位置。结果结合点位移的加权计算有效地克服目标尺度和形状变化产生的问题。结论实验结果表明在目标发生形变或光照变化的情况下,算法也能准确地、实时地追踪到目标。 相似文献
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软件组件技术与知识发现系统 总被引:6,自引:0,他引:6
本文介绍了组件技术及知识发现的概念,阐述了在软件构架支持下,利用组件堆积木似的搭建知识发现系统的特点,实现了软件的大粒度复用,大大缩短开发周期,降低维护成本,且可即插即用。 相似文献
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为了充分挖掘成对约束所隐含的信息来指导数据降维和数据聚类,提出一种基于加权成对约束投影的半监督聚类方法.该方法构造成对约束信息的k最近邻集并扩充成对约束集,分析成对约束实例包含的信息量并构造权系数矩阵,在加权成对约束信息的指导下求得投影矩阵,通过投影矩阵将样本数据投影到低维空间,使类内各点紧密分布,类间各点分散分布.同时,通过一种新的评价函数对k均值聚类算法进行改进,能够在尽量不违反成对约束的情况下优化聚类性能,实验结果表明,与现有半监督降维聚类算法相比,新方法能以较低的开销对高维数据进行聚类. 相似文献
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基于个体选择的动态权重神经网络集成方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
神经网络集成技术能有效地提高神经网络的预测精度和泛化能力,已成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点。该文针对回归分析问题提出了一种结合应用遗传算法进行个体选择和动态确定结果合成权重的神经网络集成构造方法。在训练出个体神经网络之后,应用遗传算法对个体网络进行选择,然后根据被选择的各个体网络在输入空间上对训练样本的预测误差,应用广义回归网络来动态地确定各个体网络在特定输入空间上的合成权重。实验结果表明,与仅应用个体网络选择或动态确定权重的方法相比,该集成方法基本上能取得更好地预测精度和相近的稳定性。 相似文献