安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2009A57)
- 作品数：9 被引量：26H指数：3
- 相关作者：郑诚吴永俊孔令成胡哲崔丹丹更多>>
- 相关机构：安徽大学安徽农业大学更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种改进的K-means聚类算法被引量：5
- 2011年
- K-means算法是最常用的一种基于划分的聚类算法,但该算法需要事先指定K值、随机选择初始聚类中心等的缺陷,从而影响了K-means聚类结果的稳定性。针对K-means算法中的初始聚类中心是随机选择这一缺点进行改进,利用提出的新算法确定初始聚类中心,然后进行聚类,得出最终的聚类结果。实验证明,该改进算法比随机选择初始聚类中心的算法性能得到了提高,并且具有更高的准确性及稳定性。
- 周爱武崔丹丹肖云
- 关键词：欧氏距离
- 基于独立分量分析的DS-CDMA多用户检测方法
- 2009年
- 将独立分量分析应用于DS-CDMA系统的多用户检测中,提出了基于ICA后处理的匹配滤波多用户检测方法。该方法用匹配滤波器的输出初始化独立分量分析的迭代,然后用快速ICA算法改进初始估计。仿真结果表明:文中提出的方法在高信噪比的情况下,误码性能得到了较大改善。
- 王彤李晓辉
- 关键词：码分多址多用户检测独立分量分析匹配滤波
- 地理本体在信息检索中的应用被引量：2
- 2010年
- 针对传统检索基于关键字匹配方法较为低下的查全率和查准率,采用本体论的方法,建立了一个地理本体。根据地理本体的自身特性,为属性距离关系中的模糊概念远和近定义了具体的隶属度函数,在一定的粒度下,通过对地理本体中关键词的方向属性东南西北进行扩展和语义推理,从而获取更多、更精确的查询关键词用于位置信息的检索。最后,通过实验论证,该方法提高了地理信息检索的查全率和查准率。
- 叶密郑诚
- 关键词：本体地理本体信息检索语义检索查询扩展
- 基于语义查询扩展的垂直搜索研究被引量：3
- 2010年
- 基于关键词的搜索引擎无法满足用户需求,传统查询扩展方式又会带来许多语义理解错误,针对该问题,提出一种基于本体的垂直搜索引擎概念模型,建立基于关键词和基于概念的两层索引结构,利用行业领域本体对用户提交的关键词进行语义查询扩展,并对按照本体标注的文档进行排序优化,提高查询的查全率和查准率。
- 赵建伟郑诚吴永俊
- 关键词：垂直搜索语义查询扩展本体
- 基于综合本体相似度计算的WEB服务发现算法被引量：2
- 2011年
- 服务发现的主要过程就是对服务请求和己注册服务间IOPE进行匹配。提出一种新的服务发现框架,以及改进的综合相似度算法。综合考虑语义距离,本体树中概念的深度、密度,以及信息共享来计算服务的相似度。将服务发现过程分为过滤和排序两阶段,并对服务的各参数分别采用更适合的相似度计算方法。将用户给出的服务输入用于最后的排序阶段,以减少由于用户给出信息不准确带来的偏差。在SME2评测环境以及测试集进行评价后,与其他算法相比,查全率/查准率有一定的改进。
- 廉晨思郑诚
- 关键词：相似度计算OWL-S
- 一种基于VSM的中文网页分类方法
- 2009年
- 本文应用有指导机器学习方法实现了一个分类器。运用改进型的MI进行特征提取,并对传统的TFIDF加权公式进行了改进。实验结果表明该分类器有较高的分类质量,满足了中文网页自动分类的要求。
- 孔令成郑诚吴永俊
- 关键词：网页分类文本
- 基于知网的语义相似度的改进算法被引量：3
- 2010年
- 词语语义相似度计算方法的研究是当前智能信息服务系统研究的重点,它在多个领域都有着充分的应用。本文是在其他学者的研究基础上,基于《知网》提出了一种语义相似度的改进算法。这种算法不仅考虑了"义原"在描述概念时的作用,同时也考虑到了符号在描述概念过程中的作用。实验证明这种算法更加合理。
- 曹立勇郑诚
- 关键词：知网
- 改进的概念语义相似度计算被引量：10
- 2010年
- 在相似度计算中,本体能够将各种概念及相互关系明确地、形式化地表达,因而发挥着重要的作用。为了使相似度计算结果更为精确,考虑更全面的利用本体中的关系,和相似度计算在特定领域中应用的特点,提出一个改进的相似度计算模型。利用上下位关系计算相似度,非上下位关系计算相关度,将二者合成,并同时考虑语义检索领域中,相似度计算的不对称性。经过实验验证了该方法有效且精确。
- 胡哲郑诚
- 关键词：本体语义距离概念相似度语义相似度
- 一种有效的序列模式增量式更新方法被引量：1
- 2011年
- 针对序列模式增量式更新挖掘算法产生大量候选项集以及多次扫描数据库的问题,提出了一种有效的增量式更新算法ESPIA,该算法利用基于2-序列矩阵挖掘算法ESPE对原数据库和增加数据库一次扫描产生序列模式,通过对频繁模式和非频繁模式进行相应的剪枝减少了序列的比较和扫描次数,降低了算法时间和空间复杂度,实验证明该算法是有效和准确的。
- 吴永俊郑诚孔令成
- 关键词：数据挖掘增量式更新最小支持度
