国家自然科学基金(60803050)
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
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- 相关机构：北京理工大学中国科学技术信息研究所更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 网页自动分类不确定性问题的贝叶斯网络解法被引量：3
- 2011年
- 针对网页自动分类中存在的类边界模糊、语料不均匀等引起的分类不确定性问题,提出了贝叶斯网络自动分类融合模型和融合算法,该模型和算法基于网页上多种信息进行融合,并采用不同的与处理方法分别对多种信息进行处理,将处理后的信息输入到贝叶斯网络融合中心进行融合推理,得到最终的分类结果。同时,为了降低贝叶斯网络推理时间复杂度,提出了改进的贝叶斯网络图推理算法。实验结果表明,改进后的融合模型和融合算法能有效解决网页自动分类中的不确定性问题,并能提高网页自动分类的准确率和查全率。
- 张晓丹乔晓东梁冰
- 关键词：贝叶斯网络网页自动分类贝叶斯推理信息融合
- 基于节点簇的P2P随机漫步搜索被引量：2
- 2010年
- 以Gnutella为代表的P2P系统通常会呈现复杂的网络结构,为此,文中提出了一种基于节点簇的随机漫步搜索算法.该算法利用节点簇来存储系统中文件的索引,通过将搜索过程限制于节点簇内部来提高搜索性能.基于数学模型的理论分析,文中给出了搜索性能上下界的数学描述.实验结果表明:搜索性能与簇的阈值c密切相关;c的建议值为系统中节点最大度值的一半,与普通随机漫步相比,此时稀有文件的搜索效率至少可以提高250%,文件索引的传输和存储代价可以减少一个数量级;该算法具有索引存储代价非常低、搜索效率高、易于实现和部署的优点.
- 赵堃牛振东
- 关键词：非结构化P2P网络复杂网络随机漫步
- 基于ARMA-TS-GARCH有限混合模型的交通数据分析被引量：4
- 2010年
- 基于对时间序列数据进行研究时不仅需要对它们的自回归性和周期性进行分析,而且需要对序列的方差与长期性无规则波动进行分析等问题,提出基于ARMA模型和APARCH模型的ARMA-TS-GARCH模型,并且对该模型的构造进行分析,针对洛杉矶长滩地区交通量数据进行模型参数估计和诊断检验,将此模型与GARCH和ARMA-GARCH模型进行比较。研究结果表明:ARMA-TS-GARCH模型对数据的拟合要优于ARMA模型和APARCH模型;用ARMA-TS-GARCH模型对数据集进行预测,所得结果较理想。
- 王维强牛振东曹玉娟赵育民赵堃
- 关键词：时间序列
