北京市自然科学基金(4052025)
- 作品数：18 被引量：112H指数：6
- 相关作者：史忠植何清施智平郝继升罗杰文更多>>
- 相关机构：中国科学院中国科学院研究生院延安大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学文化科学更多>>
- 基于小波变换和ICA的运动目标分割被引量：3
- 2007年
- 提出一种时空融合的运动目标分割方法.在时域方面,采用时间轴一维小波变换提取运动对象,然后用独立成分分析法提取独立的运动对象,并基于灰度直方图进一步提取视频对象;在空域方面,提出对轮廓提取后的图像进行分水岭变换的改进方法.与COST211AM算法比较表明,文中方法能更完整、准确地提取出运动对象.
- 张志勇施智平张素兰史忠植
- 关键词：运动目标分割小波变换
- 一种建立回归曲线模型的新算法
- 2007年
- 将ε—支持向量回归机与B-样条网络相结合,提出了一种建立回归曲线模型的新算法.实验仿真结果说明了这种算法是可行和有效的.
- 郝继升
- 关键词：支持向量机支持向量回归
- 视频数据库的聚类索引方法被引量：10
- 2007年
- 理想的视频库组织方法应该把语义相关并且特征相似的视频的特征向量相邻存储.针对大规模视频库的特点,在语义监督下基于低层视觉特征对视频库进行层次聚类划分,当一个聚类中只包含一个语义类别的视频时,为这个聚类建立索引项,每个聚类所包含的原始特征数据在磁盘上连续存储.统计低层特征和高层特征的概率联系,构造Bayes分类器.查询时对用户的查询范例,首先确定最可能的候选聚类,然后在候选聚类范围内查询相似视频片段.实验结果表明,文中的方法不仅提高了检索速度而且提高了检索的语义敏感度.
- 施智平胡宏李清勇史俊史忠植
- 关键词：高维索引聚类视频检索
- 噪声消除与SMO算法收敛性被引量：1
- 2006年
- 近年来,随着序列最小优化分类算法SMO等一系列快速算法的推出,支持向量机在自动文本分类研究领域取得了很大的成功。大多数文本分类问题是线性可分的,使用线性核函数的SMO算法能够取得非常好的分类效果。但是文本向量是一种非常稀疏的向量,采用线性核函数的SMO算法对噪声样本非常敏感,容易产生发散的问题。文章分析证明了噪声如何影响SMO算法收敛性。为了解决训练样本中噪声样本影响SMO算法收敛的问题,设计了一个消除噪声样本的算法,取得了非常好的效果。
- 何建兵何清史忠植
- 关键词：文本分类支持向量机SMO算法
- Dynamic Hash TRIE算法的研究与分析
- 2008年
- 分词是中文信息处理的基础,词典查询又是分词的基础。另外,搜索引擎需要对访问过的URL进行唯一性检测。针对汉语词典查询和唯一性检测这两个问题,提出Dynamic Hash TRIE词典算法,有效地压缩了节点,没有单链树枝。通过Java和C++编程实验,对比了多个同类算法,证明该算法对于中文词典具有较高的查询性能,灵活的可拓展性。另外还提出了一个词库测试的标准NormTest,可以排除机器性能的干扰来对比各种算法。
- 杨来何清许立达史忠植
- 关键词：唯一性程序设计自然语言处理
- 基于主体网格的本体驱动自主学习系统被引量：3
- 2008年
- 网上学习系统大多只是教材的一种电子化,没有实现用户的个性化教学。该文提出建立基于本体驱动的智能知识导航图。在学习过程中,用户可定制个性化学习内容,主体网格平台可通过Agent动态搜集个性化信息,在参考已建立的知识点本体后,基于用户行为观察的方式创建个性化学习档案,并利用主体网格智能平台AGrIP的多Agent协作提供个性化的、智能自主学习系统,为用户提供更好的知识服务。
- 王茂光管红杰史忠植
- 关键词：本体驱动知识导航
- 基于B-样条网络的主曲线建模
- 2007年
- 论文提出了一种基于B-样条网络的主曲线建模的新方法,该方法结合学习主曲线的多边形算法和B-样条网络来建立主曲线模型,实验结果表明所提出的方法是简便有效的。
- 郝继升何清史忠植
- 关键词：主曲线
- 基于SMO的多层次文本分类法研究被引量：8
- 2006年
- 在以往的自动文本分类研究中,大多比较流行的分类技术都是在一个层次上将文本分成几个类别。但随着信息检索的量越来越大,文本的种类将越来越多,仅仅通过一层对海量信息进行组织分类越来越不适合海量信息的检索工作,这种平坦式的分类组织难以进一步提高信息检索的速度。论文将SMO分类算法结合到文本分类研究中,通过构建多层支持向量机文本分类树,实现了基于SMO的多层次文本分类系统。
- 何建兵何清史忠植
- 关键词：文本分类支持向量机SMO算法
- 基于本体的文本分类方法被引量：6
- 2009年
- 文本分类是智能科学研究中的重要问题,如何能使分类结果更精确一直是研究的重点。本体技术兴起之后,利用本体作为词典,从而在语义上进行扩展的方法使分类的精确度有了改善。但是,本体自身的结构并没有得到应用,多类别多标签的分类也没有因此得到大幅度改进。作为领域内公认的概念体系,本体自身的结构也是一种非常好的分类标准,为多类别多标签的分类提供了很好的载体。针对多类别多标签分类问题,提出了以本体为类别指导,基于模糊数学规划思想的分类方法。将本体概念作为分类标准,将文本散列到相应的本体概念类别中,并给出其相关程度。实验验证了该方法能够做到更细致的分类结果,改善了多类别多标签分类的能力。此外,该方法还能够改善数据在语义W eb网中的传输效果。
- 张颖王文杰史忠植
- 关键词：文本分类本体
- 基于超曲面的分类算法研究进展
- 2007年
- 综述了基于超曲面的分类算法,该算法通过区域合并计算获得多个超平面组成的双侧闭曲面作为分类超曲面对空间进行划分.分类超曲面可以有效地解决在有限连通区域分布很复杂的非线性数据多类分类问题,分析了算法准确率与极小样本集的关系,总结了已有成就和最新进展,指出了基于超曲面的分类算法进一步发展的方向.
- 何清史忠植
- 关键词：超曲面
