结合相关规则和本体加权图的查询扩展

针对现有信息检索系统查询性能的不足,提出了一种结合相关规则和WordNet本体信息的查询扩展方法.该方法借助相关规则挖掘和WordNet本体信息构建加权词语关系图,并根据加权图的结构和权重信息计算扩展词的重要性.查询时,从这个图中取原查询词的最邻近词作为扩展词来源,选取其中权重最大的p个词返回并进行二次检索.在实现算法的基础上,通过Lucene全文检索器进行实验,将所得的结果值F1与其他算法的结果作比较.比较结果表明,该方法比不作扩展的检索有约16.93％的性能提升.     

计算机专业实践新模式的保障方法

分析计算机专业本科生实践教育中出现的新模式、新方法。结合专业特点,探讨保障本科生实践教育质量的措施和方案,提出优化现有学分制度,建设实践信息平台,调动学生参与多元化实践的积极性;指出从设立和完善本科生导师制入手,调动教师指导实践的积极性。     

迭代重加权最小二乘支持向量机快速算法研究

迭代重加权(Iteratively Reweighted)方法是提高最小二乘支持向量机(LS-SVM)稳健性的重要手段,但由于涉及到多次加权和重复训练,该方法需要大量运算,无法广泛应用.通过数值推导,获得了求解迭代重加权最小二乘支持向量机(IRLS-SVM)的快速算法,大幅度减少了其运算复杂度.引入了3种经典的加权函数,并在多个仿真数据集和实际数据集上进行实验,证实了IRLS-SVM能获得相当稳健的学习结果,所提出的快速算法也确实能够大幅度减少训练时间.实验结果同时表明,在快速训练算法的框架下,3种不同的权重函数可能要求不同的训练时间.     

浅谈香港公屋对我国内地保障性住房的启示

我国保障性住房建设尚处于探索阶段,建设过程中遇到的许多问题亟待解决;香港公屋经过了60多年的探索发展,取得了辉煌的成就。本文从政策、管理和设计等3方面加以分析,探讨其对内地保障性住房建设的启示。     

智能建筑亟待解决的问题探讨

智能建筑在中国已有近20年的发展史,通过对中国智能建筑发展动态的关注、研究、分析和追溯,大致的将我国智能建筑行业的发展分为4个时期:智能大厦时期、智能小区(数字社区)时期、智能建筑物业管理时期和智能建筑咨询产业时期。作为一种以信息处理为基础的多专业综合的智能建筑技术,其发展的进程尚有许多亟待解决的问题。     

基于典型因果推断算法的无线网络性能优化

现有的无线网络性能优化方法主要基于指标间的相关关系分析,无法有效指导网络优化等干预行为。为此,提出典型因果推断（CCI）算法,并将其应用于无线网络性能优化。首先,针对无线网络性能由大量相关指标体现这一特性,采用典型相关分析（CCA）方法,提取指标中蕴含的原子事件;然后再采用因果推断方法,构建原子事件间的因果关系网络。通过上述两个阶段反复迭代,确定原子事件间的因果关系网络,为无线网络性能优化提出一个较为可靠和有效的依据。最后通过模拟实验验证了CCI算法的有效性,在某城市3万多个移动基站数据上发现了一批有意义的无线网络指标间的因果关系。     

基于衣物共现信息与多任务学习的衣物识别*

多任务学习(MTL)未考虑先验概率对学习的影响.针对这一问题,文中提出基于衣物共现信息与多任务学习的衣物识别方法(CA-MLT),通过在MTL模型中加入先验约束项整合衣物共现信息,并对传统的扩展梯度算法进行相应的修改,从而提高衣物类别分类器的性能.实验表明,CA-MLT的平均性能优于单一任务学习、神经网络及传统的多任务学习等方法,训练结果便于可视化,可用于特征选择.     

一种基于动态拓扑结构的PSO改进算法

该文提出了一种新颖的PSO改进算法-PSO-DT。该算法通过动态调整粒子群的拓扑结构,在算法前期弱化全局最优粒子的影响力,以最大化地扩展寻优范围;在算法后期则强化全局最优粒子的影响力,以加快算法收敛速度。此外,文章还在PSO-DT中引入变异算子,获得MPSO-DT,大大减少了算法时间。通过对6个基准函数的测试及与另一改进算法MPSO-TVAC的对比实验,证实了该改进方案是有效而实用的。     

基于多尺度时间递归神经网络的人群异常检测

如何在人群密度大、变化快、存在大量遮挡的密集场景中实现可靠的人群事件检测,是领域研究的难点和热点.在密集场景时空建模的基础上提出了一种基于多尺度时间递归神经网络的人群异常事件检测和定位方法.首先对人群场景进行网格化划分,并利用多尺度光流直方图对每个网格的人群动态进行刻画;然后,连接各个局部的人群动态获得整体的人群动态,实现整体人群动态的时间序列建模;最后,利用多尺度时间递归神经网络实现异常事件的检测和定位.其中,多尺度隐含层实现了密集场景中不同规模相邻网格之间的空间联系,节点间的反馈关系则为时间维度上的关系表达提供了有效方案.与多种代表性算法的对比实验,验证了本方法的有效性.     

基于多上下文信息的协同过滤推荐算法

随着电子商务和互联网的发展,数据信息呈爆炸式增长,协同过滤算法作为一种简单而高效的推荐算法,能在一定程度上有效地解决信息爆炸问题.但是传统协同过滤算法仅通过单一评分来挖掘相似用户,推荐效果并不占优势.为了提高个性化推荐的质量,如何充分利用用户(物品)的文本、图片、标签等上下文信息以使数据价值最大化是当前推荐系统亟待解决...