王珏
- 作品数：51 被引量：2,038H指数：18
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学天文地球更多>>
- 归纳机器学习的研究
- 机器学习一直是人工智能（ＡＩ）研究的基本课题。该文试图使用Ｒｏｕｇｈ Ｓｅｔｓ理论派生的差别矩阵原理为工具，分析归纳机器学习的两个重要系列－－ＩＤ与ＡＱ，并由此指出Ｒｏｕｇｈ Ｓｅｔｓ理论在机器学习研究中的意义。
- 王珏崔佳
- 关键词：人工智能差别矩阵
- 基于核的慢特征分析算法被引量：8
- 2011年
- 提出一种基于核的慢特征分析算法.通过引入核技巧,既充分扩充特征空间,又避免直接在高维空间中运算的困难.由于充分利用数据所隐含的非线性信息,所得到的解是稳定的.同时基于对慢特征分析算法目标函数的分析,给出一个对算法结果的评价准则,并用以指导核参数的选择.实验结果验证算法的有效性.
- 马奎俊韩彦军陶卿王珏
- 关键词：核方法盲源信号分离
- 主曲线异常检测及其在股票市场中的应用被引量：7
- 2005年
- 复杂领域中,异常检测的困难是异常信息和正常信息高度混杂,针对此问题,提出了基于方差的异常检测模型(variancebasedoutlierdetectionmodel,VODM).此模型把数据集的信息分解为正常信息和异常信息两部分,使得在正常信息损失最小的目标下,异常点集合就是前k个包含最多异常信息的样本.VODM只是一种检测异常的理论框架,为此,采用主曲线作为其实现算法.股票市场中异常收益检测的实验表明,VODM及其算法是有效的.
- 齐红威张军平王珏
- 关键词：异常检测主曲线股票市场
- 基于事例的推理:综述与分析被引量：29
- 1995年
- 本文首先介绍了基于事例的推理(CBR)的心理学基础、基本原理及发展历史,进而对CBR的推理机制及各技术环节作了较详细的分析和讨论,总结了CBR各技术环节中所采用的各种方法,从而说明了CBR的可能应用领域及在AI中的作用.
- 袁小红王珏
- 关键词：人工智能
- 问题的基因—蛋白质表示模型被引量：1
- 1998年
- 本文从表示的角度来研究基于进化计算的设计（规划）问题，鉴于在传统方法中，由于不区分信息携带者表示与实体表示所带来的问题描述的领域相关性，本文根据生物学“基因表达”原理提出了基因-蛋白质表示模型．在其组成部分中，基因形式、RNA和核糖体是领域无关的．而氨基酸库则由领域相关的问题的解的基元组成．这样，更换领域时，只要更换氨基酸库即可．由此提高了进化计算在设计领域的通用性．最后用两个例子—排课表和电路设计说明此模型的应用．
- 赵凯王珏
- 关键词：进化计算遗传程序设计
- 慢特征分析在强对流追踪中的应用
- 本文将慢特征分析(Slow Feature Analysis,SFA)应用于强对流的追踪和预测.在原有提取静态特征的基础上,通过慢特征分析提取云团面积、重心、长短轴比、重心与形心距离、移动速度、移动角度和最低亮温等属性的...
- 刘年庆马奎俊王珏方翔
- 关键词：强对流云团
- 文献传递
- 关于智能系统的综合集成被引量：56
- 1993年
- 1 引言人工智能(AI)三十余年的历史,从研制自主系统(Autonomous system)到对人类思维的探索,均是以“还原论”作为其研究方法论的。近几年,AI研究者,特别是一些在AI界令人尊敬的著名学者已离开或准备离开传统AI研究的方法论——“还原论”之路,他们已经在考虑为AI开凿一条基于“进化论”的新路,我们强烈地感到变革前夜的气氛。Minsky认为,“我们应该从生物学而不是物理学受到启示,……”。进而他提出了“从上到下”与“
- 戴汝为王珏
- 关键词：智能系统人工智能
- Rough Set约简与数据浓缩被引量：50
- 1997年
- 讨论了以RoughSet理论为工具的数据浓缩中的若干问题及方法。数据浓缩就是一种满足某种等价条件的变换，通过这种变换将繁杂且难以阅读理解或难以进一步处理的数据世界，变换为简洁且易于阅读理解或再处理的表示形式。
- 王珏
- 关键词：数据浓缩数据处理
- 联接机制表达知识的两种方案
- 王珏杨一平
- 关键词：人工智能人工神经神经网络知识表达
- 支持向量机中引入后验概率的理论和方法研究
- 目前支持向量机解决模式识别问题是广大学者研究的热点,样本的后验概率在模式识别中至关重要,但是传统的支持向量机技术不提供后验概率．本文针对这一问题进行了三个方面的研究:1)在给出样本点后验概率的基础上,将大规模优化问题分解...
- 张文生王珏
- 关键词：支持向量机后验概率最优超平面SIGMOID函数
- 文献传递
