基于约束的局部-全局LWF链图结构学习算法

LWF链图结构学习旨在发现链图中所有节点的父节点、子节点、邻居节点以及配偶节点.然而,目前最新的LWF链图结构学习算法是基于Growing-Shrinking(GS)思想得到节点的局部结构（即节点的马尔科夫毯）来学习全局网络结构,该类算法的条件独立测试是以整个马尔科夫毯为条件集的,为了保证条件独立测试的可靠性,算法要求样本数量是马尔科夫毯大小的指数级,从而使得算法的数据效率较差.针对该问题,本文提出了一种基于约束的局部-全局LWF链图结构学习算法.该算法通过迭代的学习邻接集和配偶集来降低对数据样本量的要求;与此同时,在学习邻接集时采用后向策略保障了条件独立测试的正确性.算法的基本思想如下：首先学习网络中每个节点的马尔科夫毯,将节点马尔科夫毯学习拆分为学习邻接集和学习配偶集;然后利用节点的马尔科夫毯信息恢复网络骨架,根据链图复合体有向边的特点,利用条件独立测试确定网络复合体有向边,从而恢复链图结构.理论分析证明了该算法的正确性,在仿真数据集和标准数据集上的实验测试验证了算法的有效性.     

决策表决策规则与知识粒度

在知识发现、数据挖掘等研究领域中,粒度计算有着潜在的应用。针对决策表,探讨了其内在的粒度思想,研究了属性个数增减、属性取值改变对知识粒度变化的影响,并建立了知识粒度与规则确信度之间的动态关系,为决策表进行决策分析提供了科学依据。这些结果将有助于粒度计算和决策理论的研究。     

基于SQL语言的粗糙数据查询

查询在数据库中十分重要，而SQL是检索数据的一种强有力的工具。本文提出一种RRDB的粗糙查询方法，它扩展了标准SQL语言。实例表明了这种方法具有较好的应用前景。     

基于相容关系的不完备模糊目标信息系统的分配约简

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容,本文在不完备模糊目标信息系统中,提出了分配约简的概念,给出了分配约简的判定定理、相应的辨识矩阵,最后给出了计算分配约简的算法,并通过实例说明了算法的有效性.这种约简是完备的目标信息系统的分配约简的推广,同时也是不完备单模糊目标信息系统的(α ,β)精度约简的推广.     

SQL语言教学的研究与实践

本文针对教材中的一些例题进行了分析与探讨,给出了同一问题不同的解决方案;设计了面向SQL语言的辅助教学系统。实践教学表明,这些措施的实施为学生深刻领会和运用SQL语言提供了帮助,增强了学生的实践能力。     

一种基于颜色矩和多尺度纹理特征的彩色图像检索方法

特征提取是基于内容的图像检索的关键步骤,仅基于一种特征的方法只能表达图像的部分属性.由于对图像内容的描述比较片面,缺乏足够的分辨能力,在图像有较大变化的场合常不能取得理想的检索效果.提出了一种基于图像颜色和纹理的图像检索方法,颜色特征采用颜色矩,纹理特征采用小波多尺度高频子带的方差特征.采用组合特征进行图像检索,选择MPEG推荐的ANMRR方法对两种特征间的权值分配进行分析.实验表明,该方法具有很好的检索性能.     

面向中文客户评论的产品属性抽取方法研究

针对现有的中文客户评论产品属性识别方法存在的不足,通过采用词法分析、句法分析、同义词词林等多项技术和资源,挖掘真实语料中蕴藏的语言知识,提出了一种基于模板的产品属性识别方法.该方法对评论语料进行词法、句法分析和人工标注,从标注结果中综合分析和归纳评论句的全局语言规则,提取属性词和评价词之间的词性和依存关系序列,借助同义词词林构建产品属性模板,使用属性模板识别产品属性.对比实验结果表明了提出方法的有效性.     

采用位平面直方图特征向量的图像检索方法

首先将图像分解为8个位平面,选择前4个重要位平面,求出其灰度码表示,根据每个灰度码位平面的颜色直方图,计算均值、标准偏差、偏斜度、能量、熵;综合这些特征构成名为位平面直方图特征向量的组合特征,进行图像检索。实验中采用Tonimoto相似度量函数计算图像间的相似度。该方法计算速度快,避免了图像量化造成的误检。实验结果显示了该方法的检索性能。