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陕西省教育厅自然科学基金(08JK318)

作品数:6 被引量:24H指数:3
相关作者:刘培奇李增智张林叶卢麟廖福燕更多>>
相关机构:西安建筑科技大学西安交通大学更多>>
发文基金:陕西省教育厅自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 4篇模糊概念图
  • 2篇阅卷
  • 2篇知识表示
  • 2篇主观
  • 2篇主观题
  • 2篇自动阅卷
  • 1篇知识
  • 1篇知识表示方法
  • 1篇知识分类
  • 1篇知识推理
  • 1篇数据库
  • 1篇频繁项
  • 1篇频繁项集
  • 1篇自然语言
  • 1篇自然语言理解
  • 1篇项集
  • 1篇模式识别
  • 1篇聚类
  • 1篇关联规则
  • 1篇关联规则挖掘

机构

  • 6篇西安建筑科技...
  • 4篇西安交通大学

作者

  • 6篇刘培奇
  • 4篇李增智
  • 1篇宋阳
  • 1篇廖福燕
  • 1篇张林叶
  • 1篇卢麟

传媒

  • 3篇微电子学与计...
  • 3篇计算机应用研...

年份

  • 3篇2010
  • 3篇2009
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于模糊含权概念图的主观题自动阅卷方法研究被引量:15
2009年
由于汉语自身的复杂性、主观题的多样性和灵活性,使主观题的自动阅卷成为计算机无纸化考试的技术难点。结合主观题中简答题的人工批改过程,提出以概念图理论为基础的模糊含权概念图知识表示方法;从汉语自然语言理解的语义分析角度研究了特定课程主观题自动阅卷问题,设计了自动阅卷部分的模块结构,实现了简答题的计算机自动阅卷过程。经过测试分析,该方法反映了考生主观题的答卷情况与人工阅卷的结果基本一致,是一个切实可行的解决方案,而该课题的研究对其他课程主观题的计算机自动阅卷具有一定的参考作用。
刘培奇李增智
关键词:模糊概念图主观题自动阅卷自然语言理解
基于一次性数据库访问策略的关联规则挖掘算法的研究被引量:2
2010年
针对大型数据库挖掘中需要多次访问数据库和效率较低的局限性,提出一次性数据库访问策略,设计了基于Apriori的Apriori_ADO算法.经过实验分析,Apriori_ADO算法降低了算法的时间和空间开销,提高了关联规则挖掘效率.算法具有很强的实用性,已用于超市中顾客消费知识的挖掘,并取得了满意的结果.
刘培奇卢麟廖福燕宋阳
关键词:关联规则APRIORI算法频繁项集
主观题中模糊含权概念图匹配问题研究被引量:2
2009年
以《计算机文化基础》课程为背景,重点研究简答题自动阅卷中模糊含权概念图的匹配问题。通过对课程知识点充分分析,设计了课程的概念类型格;根据概念类型格上概念间语义距离的概念和传统概念图的投影匹配思想,设计了模糊含权概念图中基于语义距离的投影匹配算法,并分析了算法的时间复杂度和空间复杂度。经过实验分析,该算法自动阅卷的正确性大约为90%,解决方案切实可行。该课题的研究,对本课程的其他主观题以及其他课程的主观题计算机自动阅卷都具有一定参考价值。
刘培奇李增智
关键词:模糊概念图自动阅卷
模糊概念图知识表示及其推理机制研究被引量:6
2010年
通过对现有模糊概念图的研究,针对概念的所指域与模糊信息间的冗余问题和用模糊度表示模糊概念问题,提出一种改进的模糊概念图知识表示方法。在改进的模糊概念图中,用模糊集合表示概念图中的模糊概念和模糊关系,并将模糊概念的所指域同模糊集合合并,减少信息冗余。根据改进的模糊概念图,重点研究了模糊概念图的匹配推理机制,设计了基于语义约束的匹配推理算法,并定量分析了算法的时间复杂度和空间复杂度。经过在《计算机文化基础》课程中实验测试,算法反映了考生主观题的答卷情况,同人工阅卷结果基本一致。
刘培奇李增智
关键词:模糊概念图知识表示知识推理
模糊概念图知识表示方法的研究与实现被引量:3
2010年
模糊概念图作为一种模糊不确定知识表示方法,已经引起人工智能学者的广泛关注.在MORTON提出的模糊概念图表示方法中,用模糊度表示概念的不确定性具有一定的局限性.为了克服这种局限性,将模糊数学理论同传统模糊概念图相结合,从模糊不确定知识表示方面对概念图进行研究,采用模糊集表示模糊概念图中概念节点和关系节点的模糊度,提出一种改进的模糊概念图知识表示方法,设计了相应的存储结构,并研究了模糊概念图的匹配操作.改进的模糊概念图已经应用于主观题自动阅卷方法中,正确率较高.
刘培奇张林叶
关键词:模糊概念图知识表示
基于邻域的迭代最优化聚类算法的设计与分析
2009年
迭代最优化算法是模式识别中一种重要方法.算法随机确定k个分类中心进行初始类划分,再通过逐步求精的方法进行合理分类.通过对迭代最优化算法的分析和研究,指出该算法存在样本选择的盲目性、易陷入局部极值、没有考虑样本的聚类趋势等缺点.文中根据样本的聚类趋势,结合邻域思想,设计了基于样本邻域概念的迭代最优化算法,并对算法的时间代价进行了定量分析.该算法总的时间代价为O(n),已应用于网络管理中的知识分类中,并取得了满意结果.
刘培奇李增智
关键词:知识分类模式识别
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