语音邻域密度、词性类别、语言水平对二语词汇联想反应的影响

1

作者 张萍 徐雅琛 《外语学刊》 CSSCI 北大核心 2024年第1期61-68,共8页

本文研究语音邻域密度、词性类别及语言水平对中国英语学习者二语词汇联想反应的影响。使用Lex_30测量词汇水平,采用“听—写”词联想任务考察所选词的语音邻域稀疏与密集程度以及名、动、形不同词性的刺激词联想反应差异。结果表明:(1... 本文研究语音邻域密度、词性类别及语言水平对中国英语学习者二语词汇联想反应的影响。使用Lex_30测量词汇水平,采用“听—写”词联想任务考察所选词的语音邻域稀疏与密集程度以及名、动、形不同词性的刺激词联想反应差异。结果表明:(1)高低水平学生产出的语音和语义反应均存在显著差异,语音反应比例与语言水平成负向相关;(2)不同词性的语义联想反应有显著差异,但在语音反应上无差异;(3)不同语音邻域密度的刺激词只在高语言水平者的语义反应上有显著差异,低水平者只有名词的语音及语义反应存在显著差异,部分支持邻域激活模型。 展开更多

关键词 语音邻域密度 词性类别 二语水平 二语词汇联想 语音—语义反应

原文传递

住房负债与城镇居民社区归属感

2

作者 徐旻霞 《华中科技大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2024年第5期101-112,共12页

城镇居民的社区融入对居民的安居乐业、社区的现代化治理和社会的和谐稳定具有重要意义。基于2020年中国家庭追踪调查数据,分析住房负债对城镇居民社区归属感的影响方式和途径,结果发现:有住房负债的城镇居民,社区归属感显著低于没有住... 城镇居民的社区融入对居民的安居乐业、社区的现代化治理和社会的和谐稳定具有重要意义。基于2020年中国家庭追踪调查数据,分析住房负债对城镇居民社区归属感的影响方式和途径,结果发现:有住房负债的城镇居民,社区归属感显著低于没有住房负债的城镇居民。机制分析表明,客观层面,住房负债会降低城镇居民参与社区活动的概率,减小城镇居民的邻里互动频率,弱化邻里关系;主观层面,住房负债会降低城镇居民的主观阶层认同,进而对城镇居民的社区归属感产生显著的负向影响。从产权类型来看,住房负债对在所住社区自有住房的城镇居民的社区归属感有更强的负向影响;从债务类型来看,正规住房负债对城镇居民社区归属感的负向影响大于非正规住房负债。异质性分析表明,住房负债对青年、受教育程度较低、中等以下收入的城镇居民社区归属感的负向影响更强。研究结果揭示了住房负债在城镇居民的政治生活和社会生活领域的“房奴”效应,由此对城镇居民家庭的债务管理以及中国城镇基层社区治理的现代化提出建议。 展开更多

关键词 住房负债 社区归属感 社区参与 邻里关系 主观阶层认同

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新高考下考虑时序约束的分班规划问题研究

3

作者 孙哲 王翀 吴庆华 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第9期93-100,共8页

我国新高考综合改革下的排课问题,可以分为分班规划和走班排课两个阶段,其中,分班规划问题是走班排课问题的基础和前提,良好的分班规划方案,一方面可以减少教学相关紧缺资源使用量,减少走班人数,增加班级稳定性,降低“走班制”教学模式... 我国新高考综合改革下的排课问题,可以分为分班规划和走班排课两个阶段,其中,分班规划问题是走班排课问题的基础和前提,良好的分班规划方案,一方面可以减少教学相关紧缺资源使用量,减少走班人数,增加班级稳定性,降低“走班制”教学模式的管理难度,更重要的是,优化的分班方案可以极大的减少因学生同时上课带来的冲突,是产生合法和优质排课方案的基础和前提,可以大幅度降低排课的难度和复杂度。本文第一次提出了行政班分班和教学班分班规划问题的数学模型,同时可以利用CPLEX对模型进行求解,在一些小型算例上表现良好。针对教学班分班问题,本文又提出了一种变邻域搜索算法来求解,并通过实际案例和随机算例的结果分析,验证了模型的合理性和有效性。 展开更多

关键词 新高考 时序约束 行政班分班 教学班分班 变邻域搜索

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Tenement Network and Women's Social Space in Early Twentieth-Century Beijing

4

作者 Zhao Ma 《全球城市研究（中英文）》 2023年第1期1-31,189,共32页

本文研究了20世纪早期北京城内平民区的四合院之中的贫民妇女社会网络的形成和运作。通过调取刑事案件档案,文章认为四合院房屋提供了一个性别化的城市空间,妇女以此建立、扩展和维护了灵活而动态的耐久关系网络。在这种集体关系的基础... 本文研究了20世纪早期北京城内平民区的四合院之中的贫民妇女社会网络的形成和运作。通过调取刑事案件档案,文章认为四合院房屋提供了一个性别化的城市空间,妇女以此建立、扩展和维护了灵活而动态的耐久关系网络。在这种集体关系的基础上出现了邻里网络,它仍然是个人化、个体化、以“自我为中心”的,主要受个人情况和目标的驱动。这种网络不是为了任何政治运动而产生,也不涉及更广泛的女性团结。然而,当下层阶级妇女处于情感、家庭或经济危机中时,四合院空间和邻里网络的存在为贫民妇女提供了一些紧急保护和缓冲措施。在改革和革命的动荡年代,这一空间网络是妇女从强烈的国家控制和经济动荡中自我崛起的重要资源。 展开更多

关键词 贫民妇女 邻里网络 性别化城市空间 20世纪早期北京

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一种快速的基于稀疏表示分类器 被引量：19

5

作者 陈才扣 喻以明 史俊 《南京大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2012年第1期70-76,共7页

基于稀疏表示的分类器(sparse representation-based classifier,SRC)被证实是一种非常有效的分类器.但SRC往往要通过一个超完备基来求得测试样本的稀疏表示,当数据库的数据量较大时,算法的计算复杂度成为限制其优良性能的瓶颈,致使SRC... 基于稀疏表示的分类器(sparse representation-based classifier,SRC)被证实是一种非常有效的分类器.但SRC往往要通过一个超完备基来求得测试样本的稀疏表示,当数据库的数据量较大时,算法的计算复杂度成为限制其优良性能的瓶颈,致使SRC无法用于实时识别.针对该问题,提出一种简便有效的改进算法,其试图寻求一个较小的超完备基来计算测试样本的稀疏表示,从而大大的缩减算法的计算复杂度.具体来说,对于每个测试样本点,首先,求出该测试样本点可能归属的类别,而后利用可能归属类的样本而并非所有的训练样本来对测试样本进行稀疏表示计算.ORL人脸库和FERET人脸库上的实验结果表明改进算法不仅能较大程度的缩减算法的计算复杂度,而且排除了干扰类的影响,从而在某种程度上提高了算法的识别率. 展开更多

关键词 稀疏表示 K-近邻 邻近类 分类方法 人脸识别

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基于随机投影的快速稀疏表示人体动作识别方法 被引量：2

6

作者 吴建宁 徐海东 +1 位作者 王佳境 凌雲 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期38-46,共9页

为有效解决体域网人体行为动作远程识别系统低功耗和快速准确识别的问题,提出一种基于随机投影的快速稀疏表示人体行为动作识别的方法。该方法基于压缩感知随机投影方式压缩数据,获取待测试样本邻近类中较少最近邻训练样本,构建测试样... 为有效解决体域网人体行为动作远程识别系统低功耗和快速准确识别的问题,提出一种基于随机投影的快速稀疏表示人体行为动作识别的方法。该方法基于压缩感知随机投影方式压缩数据,获取待测试样本邻近类中较少最近邻训练样本,构建测试样本稀疏表示时的训练样本集,以期达到最优线性重构测试样本;在降低传感器装置功耗和稀疏表示识别算法计算复杂度基础上,捕捉人体行为动作本质特征信息,提高多类别动作识别率。采用国际公开可穿戴传感器动作识别数据库WARD多类别动作数据,验证所提算法的有效性。实验结果表明,当数据压缩率为50%,所提算法能够获得最高平均识别率(92.78%),比传统稀疏表示分类算法获得的动作识别率提高近5%,并显著降低其相应的运行时间,能准确稀疏表示多类别人体行为动作信号,有效降低稀疏表示分类算法的计算法复杂度和运行时间,明显提高多类别动作识别率,为构建快速稀疏表示动作识别提供一个新的思路和方法。 展开更多

关键词 体域网 随机投影 稀疏表示 邻近类 动作识别

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采用聚类算法优化的K近邻协同过滤算法 被引量：20

7

作者 尹航 常桂然 王兴伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第4期806-809,共4页

协同过滤推荐是电子商务系统最重要的技术之一,而协同过滤技术中一种被广泛使用的算法就是基于用户评分相似度的K近邻算法.该算法简单有效,易于实现.但K近邻算法在决定待预测样本的预测评分时,并未考虑这K个最近邻与其隶属类别的关联程... 协同过滤推荐是电子商务系统最重要的技术之一,而协同过滤技术中一种被广泛使用的算法就是基于用户评分相似度的K近邻算法.该算法简单有效,易于实现.但K近邻算法在决定待预测样本的预测评分时,并未考虑这K个最近邻与其隶属类别的关联程度.作为评分矩阵中的不同样本,由于它们对分类贡献各不相同,因此在评分预测时需要区别对待.本文采用中心聚类算法,先求出各样本与其所属类别的类别关联度,再利用类别关联度来区别对待待预测样本的K个最近邻.通过实验证明,优化后的K近邻算法能较好的提高推荐精度. 展开更多

关键词 K近邻 协同过滤 聚类算法 类别关联度

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城市社区阶层分割与城市居民邻里社会资本——一个多水平分析 被引量：9

8

作者 李斌 张贵生 《中南大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2019年第3期116-125,共10页

充裕的邻里社会资本是推动城市社区有效治理的嵌入性行动基础,但日益严重的社区阶层分割对此提出了严峻挑战。基于中国劳动力动态调查(CLDS)2012年基线数据,运用多层线性模型(HLM)探讨了城市社区阶层分割对邻里社会资本的影响。研究发现... 充裕的邻里社会资本是推动城市社区有效治理的嵌入性行动基础,但日益严重的社区阶层分割对此提出了严峻挑战。基于中国劳动力动态调查(CLDS)2012年基线数据,运用多层线性模型(HLM)探讨了城市社区阶层分割对邻里社会资本的影响。研究发现,邻里社会资本除了受到个体生命历程、户籍、住房产权、社会信任感、主观社会等级、社团活动参与度等个体性因素的影响外,还在社区层面存在一定的空间聚集性;社区阶层构成对邻里社会资本存在显著影响,社区的平均教育阶层地位和平均经济阶层地位越高,或经济阶层异质性越小,居民的邻里社会资本会越低,但多参与社团活动对此具有调节效应。参与社团活动越积极的居民,其邻里社会资本更少受社区平均经济阶层地位提升所带来的负向影响,且受社区经济阶层异质性增加而带来的正向影响也更为显著。 展开更多

关键词 社区阶层分割 平均阶层地位 阶层异质性 邻里社会资本

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一种核化有全局性类内近邻保持正交算法 被引量：1

9

作者 林玉娥 李敬兆 +1 位作者 梁兴柱 林玉荣 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期115-121,共7页

以主成份分析、局部保持及核映射理论为基础,提出了一种核化有全局性类内近邻保持正交算法。该算法的目标函数融合了样本的全局与局部信息,同时由于采用非线性映射及基向量的正交性限制,因此能够提取出更为有效的分类特征。但由于非线... 以主成份分析、局部保持及核映射理论为基础,提出了一种核化有全局性类内近邻保持正交算法。该算法的目标函数融合了样本的全局与局部信息,同时由于采用非线性映射及基向量的正交性限制,因此能够提取出更为有效的分类特征。但由于非线性函数的未知,因此无法直接对准则函数进行求解,对此根据核映射理论,本文将算法的不可解的准则函数转化为核空间上可解的准则函数,并给出了具体的理论推导及求解步骤。人脸库上的实验结果表明所提方法的有效性。 展开更多

关键词 核映射理论 类内近邻保持 目标函数 正交性 核空间

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基于鉴别稀疏邻域保持嵌入算法的人脸识别技术 被引量：2

10

作者 徐东方 《激光杂志》 北大核心 2015年第12期67-70,共4页

本文针对人脸识别技术中的关键问题-特征提取,设计了一种新颖的人脸特征提取算法。结合稀疏表示和邻域保持嵌入算法,提出了一种鉴别稀疏邻域保持嵌入算法(DSNPE)。该算法可以基于稀疏表示创建近邻图,包括类内样本近邻图和类间样本近邻图... 本文针对人脸识别技术中的关键问题-特征提取,设计了一种新颖的人脸特征提取算法。结合稀疏表示和邻域保持嵌入算法,提出了一种鉴别稀疏邻域保持嵌入算法(DSNPE)。该算法可以基于稀疏表示创建近邻图,包括类内样本近邻图和类间样本近邻图,分别讨论了类内紧致性和类间稀疏性等问题。同时该鉴别稀疏邻域保持嵌入算法可以较好地利用样本类别信息,故该算法具有监督性。基于最大间距准则,建立了鉴别稀疏邻域保持嵌入算法的目标函数,并描述了该算法的基本流程。最后,在Yale、ORL和AR人脸数据库上进行了相关实验,并与SPP、NPE、LPP、MMC、LDA、PCA等算法比较,实验结果表明:基于鉴别稀疏邻域保持嵌入算法具有更好的人脸识别性能。 展开更多

关键词 人脸识别 稀疏表示 近邻保持嵌入算法 类内紧致性 类间稀疏性

原文传递

基于改进群组G2的指标赋权方法的研究 被引量：15

11

作者 闫达文 迟国泰 何悦 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2010年第4期540-546,共7页

提出了改进的群组G2方法来确定综合评价问题中的指标权重.论文的创新与特色一是通过"容度"和"相邻度"给最小类的非空交集赋权确定空交集时的综合赋值区间、进而得到了赋权需要的中值和区间长度,解决了在G2方法赋权... 提出了改进的群组G2方法来确定综合评价问题中的指标权重.论文的创新与特色一是通过"容度"和"相邻度"给最小类的非空交集赋权确定空交集时的综合赋值区间、进而得到了赋权需要的中值和区间长度,解决了在G2方法赋权时空交集无法给指标赋权的现象.二是通过以相邻度为权重对偏离率加权平均的方式确定风险态度因子,使其绝对值满足小于等于1/2的计算区间映射函数的必要条件.解决了现有研究的算法计算出的风险态度因子难免出现的大于1/2的情况、导致后续过程无法确定权重的现象. 展开更多

关键词 评价方法 群组G2法 指标赋权 最小类非空交集 风险态度因子 相邻度

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混合值不完备信息系统中一种拓展粗糙集模型 被引量：3

12

作者 黄恒秋 曾玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第30期30-32,56,共4页

针对混合值不完备信息系统,提出了基于邻域联系度的拓展粗糙集模型。首先定义了一种邻域联系度容差关系,然后通过所确定出的最大相容类得到了上、下近似集,并证明了所得到的近似集是基于联系度容差关系得到的近似集的一种推广和改进,最... 针对混合值不完备信息系统,提出了基于邻域联系度的拓展粗糙集模型。首先定义了一种邻域联系度容差关系,然后通过所确定出的最大相容类得到了上、下近似集,并证明了所得到的近似集是基于联系度容差关系得到的近似集的一种推广和改进,最后进行了实例分析。 展开更多

关键词 粗糙集 不完备信息系统 邻域联系度 容差关系 最大相容类

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用于图像分割的多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型 被引量：14

13

作者 柴五一 杨丰 +1 位作者 袁绍锋 黄靖 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第11期272-277,287,共7页

高斯混合模型是一种简单有效且被广泛使用的图像分割工具。然而,传统的高斯混合模型在混合成分个数确定时的拟合结果不够精确;此外,由于没有考虑像素间的空间关系,导致分割结果易受噪声干扰,且分割精度不高。为弥补传统高斯混合模型的缺... 高斯混合模型是一种简单有效且被广泛使用的图像分割工具。然而,传统的高斯混合模型在混合成分个数确定时的拟合结果不够精确;此外,由于没有考虑像素间的空间关系,导致分割结果易受噪声干扰,且分割精度不高。为弥补传统高斯混合模型的缺陷,文中提出多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型用于图像分割。多分类高斯混合模型对传统混合模型进行二重分解:传统混合模型由M个分布加权混合得到,多分类混合模型进一步将M个分布中的每一个分布分解成R个分布。即多分类高斯混合模型由M个高斯分布混合组成,而这M个分布分别由R个不同的分布混合得到,提高了模型的拟合精度。基于邻域信息的高斯混合模型通过对模型中的先验概率和后验概率添加空间信息约束,增强了像素间的信息关联和抗噪性。采用结构相似性、误分率和峰值信噪比等指标来评价分割结果。通过实验发现:与现有的混合模型分割方法相比,文中方法大幅提高了分割精度,且有效地抑制了噪声干扰。 展开更多

关键词 高斯混合模型 邻域信息 多分类 图像分割

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生成Banach空间的有界类

14

作者 罗成 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1997年第1期13-18,共6页

讨论了生成Ｂａｎａｃｈ空间的有界类及其性质，并给出自反Ｂ型条件的充分必要条件．

关键词 有界类 自反B型条件 闭邻域条件 巴拿赫空间

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基于二维邻域保持判别嵌入的人脸识别 被引量：1

15

作者 张大尉 朱善安 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期528-534,共7页

提出二维邻域保持判别嵌入(2DNPDE)算法,该算法是一种有监督的基于二维图像矩阵的特征提取算法.为表示样本的类内邻域结构和类间距离关系,分别构建类内邻接矩阵和类间相似度矩阵.2DNPDE所获得的投影空间不但使不同类数据点的低维嵌入相... 提出二维邻域保持判别嵌入(2DNPDE)算法,该算法是一种有监督的基于二维图像矩阵的特征提取算法.为表示样本的类内邻域结构和类间距离关系,分别构建类内邻接矩阵和类间相似度矩阵.2DNPDE所获得的投影空间不但使不同类数据点的低维嵌入相互分离,而且保留同类样本的邻域结构和不同类样本的距离关系.在ORL和AR人脸数据库上的实验表明,该算法具有更好的识别效果. 展开更多

关键词 人脸识别 二维邻域保持嵌入 特征提取 类内邻域结构 类间距离关系

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长白山天然云冷杉针阔混交林主要树种胸径生长与林分空间结构的关系 被引量：13

16

作者 谢伊 杨华 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期1-11,共11页

【目的】混交林的稳定性、发展的可能性与空间结构密切相关,探究空间结构对林分生长量的影响对促进林分良性发展有着重要作用。本研究以天然云冷杉针阔混交林为对象,分析混交度(M)和大小比数(U)对单木生长量的影响,以期为该地区天然林... 【目的】混交林的稳定性、发展的可能性与空间结构密切相关,探究空间结构对林分生长量的影响对促进林分良性发展有着重要作用。本研究以天然云冷杉针阔混交林为对象,分析混交度(M)和大小比数(U)对单木生长量的影响,以期为该地区天然林林分结构调整提供科学依据和指导。【方法】选用2块云杉蓄积占总蓄积比例分别为0.1~0.2(1成云,1P)和0.4(4成云,4P)固定样地的5期监测数据,采用4株相邻木法计算空间结构三参数,绘制多元分布图,分析了1P和4P内各径级云杉、臭冷杉和红松在不同混交度和大小比数的胸径生长量变化规律。【结果】1P和4P均介于中度和强度混交(M分别为0.625和0.657)且呈随机分布;臭冷杉和红松的生长介于亚优势至中庸状态间(U=0.25~0.50),云杉在4P内介于亚优势至中庸状态间(U=0.48),在1P内介于中庸至劣势状态间(U=0.70)。云杉和臭冷杉的年胸径生长量随径级的增大而增大(P<0.05);随对象木混交度的增大而增大,其中小径级云杉和大中小径级臭冷杉与混交度呈显著相关(P<0.05);云杉、臭冷杉和红松的年胸径生长量随对象木大小比数的增大而减小,其中中径级木与大小比数呈显著相关(P<0.05)。云杉在1P内的年胸径生长量低于4P,红松相反。【结论】不同径级下林木的生长具有显著差异,降低大小比数的同时适当提高混交度有利于林木的胸径生长。不同生长阶段的竞争不同导致了不同径级林木对混交度和大小比数响应的差异,故针对不同生长阶段的林木应采取不同的经营措施调整优化林分结构,促进林分长期的稳定发展。 展开更多

关键词 云冷杉林 胸径生长量 空间结构 径级 大小比数 混交度

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基于多小波包和邻域粗糙集的故障诊断模型 被引量：8

17

作者 瞿金秀 张周锁 何正嘉 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第S1期137-140,225-226,共6页

为了解决机械设备复合故障难以正确识别的问题,提出一种基于多小波包和邻域粗糙集的机械故障诊断模型。首先,采用多小波包对原始振动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解频带信号的时域特征组成原始特征;然后,采用邻域粗糙集方法筛... 为了解决机械设备复合故障难以正确识别的问题,提出一种基于多小波包和邻域粗糙集的机械故障诊断模型。首先,采用多小波包对原始振动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解频带信号的时域特征组成原始特征;然后,采用邻域粗糙集方法筛选出敏感特征作为多分类支持向量机的输入,实现机械设备不同状态的自动识别。模型应用结果表明相比于传统小波包,多小波包分解够提取到更丰富的故障信息和获得较高的识别精度;邻域粗糙集能够从大量的原始特征中选择出敏感特征,减小分类算法的复杂性,进一步提高分类准确率。该模型在复合故障的诊断方面具有显著优势。 展开更多

关键词 多小波包 传统小波包 邻域粗糙集 多分类支持向量机 故障诊断

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基于邻域等价类的同构子图搜索算法 被引量：2

18

作者 张宇彤 王思檬 曹佳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期7-11,共5页

节点异质图常作为复杂网络的数据模型,同构子图搜索是异质图挖掘过程中的重要问题,但现有算法的子图去重步骤降低了搜索效率。为此,基于Turbo_(ISO)算法中的邻域等价类(NEC)概念,提出同构子图搜索算法NEC-COMB。该算法包含预处理、节点... 节点异质图常作为复杂网络的数据模型,同构子图搜索是异质图挖掘过程中的重要问题,但现有算法的子图去重步骤降低了搜索效率。为此,基于Turbo_(ISO)算法中的邻域等价类(NEC)概念,提出同构子图搜索算法NEC-COMB。该算法包含预处理、节点顺序确定、子图同构匹配和子图提取4个部分,在子图同构匹配时对NEC中的节点使用组合策略,避免等价节点重复匹配。实验结果表明,与经典算法VF2,GraphQL,Turbo_(ISO)相比,NEC-COMB可有效提高搜索效率,优化去重效果。 展开更多

关键词 子图同构 子图搜索 异质图 同构匹配 邻域等价类

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混合型信息系统的邻域粗糙集模型动态更新算法 被引量：1

19

作者 张靖 陈培林 +2 位作者 李明 马永 蔡梦臣 《微电子学与计算机》 北大核心 2020年第11期66-72,共7页

针对实际应用中混合型信息系统不断动态变化的情形,提出一种邻域粗糙集模型的动态更新算法.首先针对邻域粗糙集中对象邻域类的计算,文中将信息系统论域构造出一个对象子集族,然后利用该对象子集族可以快速地计算对象的邻域类,并用于论... 针对实际应用中混合型信息系统不断动态变化的情形,提出一种邻域粗糙集模型的动态更新算法.首先针对邻域粗糙集中对象邻域类的计算,文中将信息系统论域构造出一个对象子集族,然后利用该对象子集族可以快速地计算对象的邻域类,并用于论域增加后邻域类的增量式更新,从而进一步地动态更新邻域粗糙集的上下近似集,最后给出了相应的邻域粗糙集动态更新算法.通过实验分析证明了该算法的有效性和优越性. 展开更多

关键词 混合型信息系统 邻域粗糙集 动态更新 增量式学习 邻域类

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邻域自适应SMOTE算法研究 被引量：5

20

作者 王芳 吴文通 +2 位作者 张立立 马瑞 徐文星 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第6期1673-1677,共5页

针对SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)等基于近邻值的传统过采样算法在处理类不平衡数据时近邻参数不能根据少数类样本的分布及时调整的问题,提出邻域自适应SMOTE算法AdaN_SMOTE。为使合成数据保留少数类的原始分布,... 针对SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)等基于近邻值的传统过采样算法在处理类不平衡数据时近邻参数不能根据少数类样本的分布及时调整的问题,提出邻域自适应SMOTE算法AdaN_SMOTE。为使合成数据保留少数类的原始分布,跟踪精度下降点确定每个少数类数据的近邻值,并根据噪声、小析取项或复杂的形状及时调整近邻值的大小;合成数据保留了少数类的原始分布,算法分类性能更佳。在KEEL数据集上进行实验对比验证,结果表明AdaN_SMOTE分类性能优于其他基于近邻值的过采样方法,且在有噪声的数据集中更有效。 展开更多

关键词 类不平衡 数据分布 自适应邻域大小 精度下降点 人工合成少数类过采样

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