案例教学法在管理系统工程课程中的应用探讨 被引量：2

1

作者 李琴 沈延安 +1 位作者 李俊 徐姗姗 《中国管理信息化》 2017年第3期214-216,共3页

针对管理系统工程课程的特点以及传统教学模式的局限,提出了案例教学法。以模糊综合评价法的应用为例,进行了教学分析和教学过程设计。实践证明,在管理系统工程中引入案例教学法既增加了学员的学习兴趣,又调动了学员学习的积极性,并且... 针对管理系统工程课程的特点以及传统教学模式的局限,提出了案例教学法。以模糊综合评价法的应用为例,进行了教学分析和教学过程设计。实践证明,在管理系统工程中引入案例教学法既增加了学员的学习兴趣,又调动了学员学习的积极性,并且提高了分析问题、解决问题的能力。 展开更多

关键词 管理系统工程 案例教学 模糊综合评价法

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机器学习随机优化方法的个体收敛性研究综述 被引量：6

2

作者 陶卿 马坡 +1 位作者 张梦晗 陶蔚 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第1期17-25,共9页

随机优化方法是求解大规模机器学习问题的主流方法,其研究的焦点问题是算法是否达到最优收敛速率与能否保证学习问题的结构。目前,正则化损失函数问题已得到了众多形式的随机优化算法,但绝大多数只是对迭代进行平均的输出方式讨论了收... 随机优化方法是求解大规模机器学习问题的主流方法,其研究的焦点问题是算法是否达到最优收敛速率与能否保证学习问题的结构。目前,正则化损失函数问题已得到了众多形式的随机优化算法,但绝大多数只是对迭代进行平均的输出方式讨论了收敛速率,甚至无法保证最为典型的稀疏结构。与之不同的是,个体解能很好保持稀疏性,其最优收敛速率已经作为open问题被广泛探索。另外,随机优化普遍采用的梯度无偏假设往往不成立,加速方法收敛界中的偏差在有偏情形下会随迭代累积,从而无法应用。本文对一阶随机梯度方法的研究现状及存在的问题进行综述,其中包括个体收敛速率、梯度有偏情形以及非凸优化问题,并在此基础上指出了一些值得研究的问题。 展开更多

关键词 机器学习 随机优化 个体收敛性 有偏梯度估计 非凸问题

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一种减小方差求解非光滑问题的随机优化算法 被引量：5

3

作者 朱小辉 陶卿 +1 位作者 邵言剑 储德军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2752-2761,共10页

随机优化算法是求解大规模机器学习问题的高效方法之一.随机学习算法使用随机抽取的单个样本梯度代替全梯度,有效节省了计算量,但却会导致较大的方差.近期的研究结果表明:在光滑损失优化问题中使用减小方差策略,能够有效提高随机梯度算... 随机优化算法是求解大规模机器学习问题的高效方法之一.随机学习算法使用随机抽取的单个样本梯度代替全梯度,有效节省了计算量,但却会导致较大的方差.近期的研究结果表明:在光滑损失优化问题中使用减小方差策略,能够有效提高随机梯度算法的收敛速率.考虑求解非光滑损失问题随机优化算法COMID(composite objective mirror descent)的方差减小问题.首先证明了COMID具有方差形式的(O1T1/2+σ2/T1/2)收敛速率,其中,T是迭代步数,σ2是方差.该收敛速率保证了减小方差的有效性,进而在COMID中引入减小方差的策略,得到一种随机优化算法α-MDVR(mirror descent with variance reduction).不同于Prox-SVRG(proximal stochastic variance reduced gradient),α-MDVR收敛速率不依赖于样本数目,每次迭代只使用部分样本来修正梯度.对比实验验证了α-MDVR既减小了方差,又节省了计算时间. 展开更多

关键词 机器学习 随机算法 非光滑 方差 COMPOSITE objective MIRROR descent(COMID)

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线性插值投影次梯度方法的最优个体收敛速率 被引量：5

4

作者 陶蔚 潘志松 +1 位作者 朱小辉 陶卿 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期529-536,共8页

投影次梯度算法(projected subgradient method,PSM)是求解非光滑约束优化问题最简单的一阶梯度方法,目前只是对所有迭代进行加权平均的输出方式得到最优收敛速率,其个体收敛速率问题甚至作为open问题被提及.最近,Nesterov和Shikhman在... 投影次梯度算法(projected subgradient method,PSM)是求解非光滑约束优化问题最简单的一阶梯度方法,目前只是对所有迭代进行加权平均的输出方式得到最优收敛速率,其个体收敛速率问题甚至作为open问题被提及.最近,Nesterov和Shikhman在对偶平均方法(dual averaging method,DAM)的迭代中嵌入一种线性插值操作,得到一种拟单调的求解非光滑问题的次梯度方法,并证明了在一般凸情形下具有个体最优收敛速率,但其讨论仅限于对偶平均方法.通过使用相同技巧,提出了一种嵌入线性插值操作的投影次梯度方法,与线性插值对偶平均方法不同的是,所提方法还对投影次梯度方法本身进行了适当的修改以确保个体收敛性.同时证明了该方法在一般凸情形下可以获得个体最优收敛速率,并进一步将所获结论推广至随机方法情形.实验验证了理论分析的正确性以及所提算法在保持实时稳定性方面的良好性能. 展开更多

关键词 一阶梯度方法 个体收敛速率 投影次梯度方法 线性插值操作 对偶平均方法

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基于稀疏稠密结构表示与在线鲁棒字典学习的视觉跟踪 被引量：7

5

作者 袁广林 薛模根 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期536-542,共7页

L1跟踪对适度的遮挡具有鲁棒性,但是存在速度慢和易产生模型漂移的不足。为了解决上述两个问题,该文首先提出一种基于稀疏稠密结构的鲁棒表示模型。该模型对目标模板系数和小模板系数分别进行L2范数和L1范数正则化增强了对离群模板的鲁... L1跟踪对适度的遮挡具有鲁棒性,但是存在速度慢和易产生模型漂移的不足。为了解决上述两个问题,该文首先提出一种基于稀疏稠密结构的鲁棒表示模型。该模型对目标模板系数和小模板系数分别进行L2范数和L1范数正则化增强了对离群模板的鲁棒性。为了提高目标跟踪速度,基于块坐标优化原理,用岭回归和软阈值操作建立了该模型的快速算法。其次,为降低模型漂移的发生,该文提出一种在线鲁棒的字典学习算法用于模板更新。在粒子滤波框架下,用该表示模型和字典学习算法实现了鲁棒快速的跟踪方法。在多个具有挑战性的图像序列上的实验结果表明:与现有跟踪方法相比,所提跟踪方法具有较优的跟踪性能。 展开更多

关键词 视觉跟踪 稀疏表示 稠密表示 字典学习

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L_2范数正则化鲁棒编码视觉跟踪 被引量：4

6

作者 袁广林 薛模根 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1838-1843,共6页

针对基于稀疏表示的视觉跟踪计算效率低和易于产生"模型漂移"的不足,该文提出一种基于L2范数正则化鲁棒编码的视觉跟踪方法。该方法利用L2范数正则化鲁棒编码求解候选目标的编码系数,以粒子滤波为框架,利用候选目标的加权重... 针对基于稀疏表示的视觉跟踪计算效率低和易于产生"模型漂移"的不足,该文提出一种基于L2范数正则化鲁棒编码的视觉跟踪方法。该方法利用L2范数正则化鲁棒编码求解候选目标的编码系数,以粒子滤波为框架,利用候选目标的加权重建误差建立似然模型跟踪目标。为了适应目标的变化并克服"模型漂移"问题,利用L2范数正则化鲁棒编码估计当前目标的加权矩阵用于遮挡检测,根据遮挡检测结果实现模型更新。对提出的跟踪方法进行实验的结果表明:与现有跟踪方法相比,该方法具有较优的跟踪性能。 展开更多

关键词 视觉跟踪 L2范数正则化 鲁棒编码 遮挡检测

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基于稀疏度约束与动态组结构稀疏编码的鲁棒视觉跟踪 被引量：3

7

作者 袁广林 薛模根 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1499-1505,共7页

目标编码系数的稀疏性使得L1跟踪成为解决遮挡目标跟踪的有效方法之一,但是现有稀疏编码算法没有利用L1跟踪中编码系数的特殊稀疏结构.本文基于目标模板系数稀疏度约束要求和小模板系数的空间连续性结构,利用块坐标优化原理提出一种两... 目标编码系数的稀疏性使得L1跟踪成为解决遮挡目标跟踪的有效方法之一,但是现有稀疏编码算法没有利用L1跟踪中编码系数的特殊稀疏结构.本文基于目标模板系数稀疏度约束要求和小模板系数的空间连续性结构,利用块坐标优化原理提出一种两阶段稀疏编码算法用于视觉跟踪.在第一阶段,该算法利用正交匹配追踪求解具有约束稀疏度的目标模板系数,在第二阶段,该算法利用动态组稀疏编码求解具有空间连续性的小模板系数.在粒子滤波框架下,利用提出的稀疏编码算法实现了鲁棒的视觉跟踪.实验结果表明本文提出的跟踪方法比现有跟踪方法具有更强的鲁棒性和较高的跟踪精度. 展开更多

关键词 L1跟踪 稀疏编码 约束稀疏度 空间连续性结构

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求解AUC优化问题的对偶坐标下降方法 被引量：1

8

作者 姜纪远 陶卿 +1 位作者 高乾坤 储德军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2282-2292,共11页

AUC被广泛作为衡量不平衡数据分类性能的评价标准.与二分类问题不同,AUC问题的损失函数由来自两个不同类别的样本对组成.如何提高其实际收敛速度,是一个值得研究的问题.目前的研究结果表明:使用reservoir sampling技术的在线方法(OAM)... AUC被广泛作为衡量不平衡数据分类性能的评价标准.与二分类问题不同,AUC问题的损失函数由来自两个不同类别的样本对组成.如何提高其实际收敛速度,是一个值得研究的问题.目前的研究结果表明:使用reservoir sampling技术的在线方法(OAM)表现出很好的AUC性能,但OAM仍存在诸如收敛速度慢、参数选择复杂等缺点.针对AUC优化问题的对偶坐标下降(AUC-DCD)方法进行了系统的研究,给出3种算法,即AUC-SDCD,AUCSDCDperm和AUC-MSGD,其中,AUC-SDCD和AUC-SDCDperm与样本数目有关,AUC-MSGD与样本数目无关.理论分析指出,OAM是AUC-DCD的一种特殊情形.实验结果表明,AUC-DCD在AUC性能和收敛速度两方面均优于OAM.研究结果表明,AUC-DCD是求解AUC优化问题的首选方法. 展开更多

关键词 机器学习 优化方法 AUC 对偶坐标下降 支持向量机

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求解线性SVM的非精确步长搜索割平面方法 被引量：1

9

作者 储德军 陶安 +2 位作者 高乾坤 姜纪远 陶卿 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期692-700,共9页

割平面方法可高效求解线性支持向量机问题,其主要思路是通过不断添加割平面并利用精确线性搜索实现算法的加速和优化.针对其中的非光滑线性搜索问题,文中提出一种基于非精确步长搜索的加速割平面方法.该方法使用较少的迭代次数就能确定... 割平面方法可高效求解线性支持向量机问题,其主要思路是通过不断添加割平面并利用精确线性搜索实现算法的加速和优化.针对其中的非光滑线性搜索问题,文中提出一种基于非精确步长搜索的加速割平面方法.该方法使用较少的迭代次数就能确定最优步长所在的子区间.在此基础上,用二点二次插值的闭式解逼近最优步长,从而较精确线性搜索方法速度更快、开销更小,且保持同样的收敛边界.大量实验表明,文中方法效率优于基于精确线性搜索的优化割平面方法,在一些数据库上的收敛速度甚至提升50%. 展开更多

关键词 大规模学习 凸优化 线性支持向量机 割平面方法 线性搜索

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随机COMID的瞬时收敛速率分析 被引量：1

10

作者 姜纪远 陶卿 +1 位作者 邵言剑 汪群山 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1850-1858,共9页

COMID(Composite Objective MIrror Descent)是一种能够保证L1正则化结构的在线算法,其随机收敛速率可由在线算法的regret界直接得到,但其最终解是T次迭代平均的形式,稀疏性很差.瞬时解具有很好的稀疏性,因此分析算法的瞬时收敛速率在... COMID(Composite Objective MIrror Descent)是一种能够保证L1正则化结构的在线算法,其随机收敛速率可由在线算法的regret界直接得到,但其最终解是T次迭代平均的形式,稀疏性很差.瞬时解具有很好的稀疏性,因此分析算法的瞬时收敛速率在随机学习中变得越来越重要.本文讨论正则化非光滑损失的随机优化问题,当正则化项为L1和L1+L2时,分别证明了COMID的瞬时收敛速率.大规模数据库上的实验表明,在保证几乎相同正确率的同时,瞬时解一致地提高了稀疏性,尤其是对稀疏性较差的数据库,稀疏度甚至能够提升4倍以上. 展开更多

关键词 机器学习 随机优化 非光滑优化 L1正则化 COMID 瞬时收敛速率

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一种基于ADMM的非光滑损失在线优化算法 被引量：1

11

作者 高乾坤 《计算机技术与发展》 2014年第2期96-100,共5页

交替方向乘子法(ADMM)在机器学习问题研究中已有一些高效的实际应用,但为了适应大规模数据的处理和求解非光滑损失凸优化问题,文中提出对原ADMM进行改进,得到了损失函数线性化的ADMM的在线优化算法。该在线算法相较原算法具有操作简单... 交替方向乘子法(ADMM)在机器学习问题研究中已有一些高效的实际应用,但为了适应大规模数据的处理和求解非光滑损失凸优化问题,文中提出对原ADMM进行改进,得到了损失函数线性化的ADMM的在线优化算法。该在线算法相较原算法具有操作简单、计算高效等特点。通过详尽的理论分析,文中证明了新在线算法的收敛性,并得到其在一般凸条件下具有目前最优的Regret界以及随机收敛速度。最后在与当今流行在线算法的对比实验中验证了新在线算法的高效可行性。 展开更多

关键词 机器学习 交替方向乘子法 在线优化 大规模 非光滑损失

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《帝京景物略》作者补考 被引量：1

12

作者 祝良文 《武陵学刊》 2013年第3期104-107,共4页

众所周知,《帝京景物略》的编撰者为明末之刘侗、于奕正,但是翻检清康熙、乾隆、光绪和民国四朝《麻城县志》以及《蕲黄四十八砦纪事》等,发现参与此书编撰的还有周损和曹胤昌二人,但他们竟湮没无闻,不为世人所知。周、曹二人文名不传... 众所周知,《帝京景物略》的编撰者为明末之刘侗、于奕正,但是翻检清康熙、乾隆、光绪和民国四朝《麻城县志》以及《蕲黄四十八砦纪事》等,发现参与此书编撰的还有周损和曹胤昌二人,但他们竟湮没无闻,不为世人所知。周、曹二人文名不传的原因主要在于他们的诗风、文风不合时宜,政治立场和反清复明的斗争经历为清朝统治者所忌讳。 展开更多

关键词 《帝京景物略》 周损 曹胤昌 山砦

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基于随机步长具有最优瞬时收敛速率的稀疏随机优化算法

13

作者 周柏 陶卿 储德军 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期876-885,共10页

几乎所有的稀疏随机算法都来源于在线形式,只能获得平均输出方式的收敛速率,对于强凸优化问题无法达到最优的瞬时收敛速率.文中避开在线形式转到随机模式,直接研究随机优化算法.首先在含有L1正则化项的稀疏优化问题中加入L2正则化项,使... 几乎所有的稀疏随机算法都来源于在线形式,只能获得平均输出方式的收敛速率,对于强凸优化问题无法达到最优的瞬时收敛速率.文中避开在线形式转到随机模式,直接研究随机优化算法.首先在含有L1正则化项的稀疏优化问题中加入L2正则化项,使之具有强凸特性.然后将黑箱优化方法中的随机步长策略引入到当前通用的结构优化算法COMID中,得到基于随机步长的混合正则化镜面下降稀疏随机优化算法.最后通过分析L1正则化问题中软阈值方法的求解特点,证明算法具有最优的瞬时收敛速率.实验表明,文中算法的稀疏性优于COMID. 展开更多

关键词 机器学习 随机优化 最优瞬时收敛速率 稀疏性

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基于主分量寻踪的鲁棒视觉跟踪

14

作者 袁广林 薛模根 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期417-423,共7页

传统子空间跟踪易受到模型漂移的影响而导致跟踪失败.针对此问题,本文提出一种基于主分量寻踪的鲁棒视觉跟踪方法.该方法以多个模板张成的子空间作为目标表观模型,利用主分量寻踪求解候选目标的误差分量,在粒子滤波框架下利用候选目标... 传统子空间跟踪易受到模型漂移的影响而导致跟踪失败.针对此问题,本文提出一种基于主分量寻踪的鲁棒视觉跟踪方法.该方法以多个模板张成的子空间作为目标表观模型,利用主分量寻踪求解候选目标的误差分量,在粒子滤波框架下利用候选目标的误差分量估计最优状态参数.为了适应目标表观变化并克服模型漂移,本文提出一种模板更新方法.当跟踪结果与目标模板相似时,该方法利用跟踪结果更新目标模板,否则利用跟踪结果的低秩分量更新目标模板.在多个具有挑战性的图像序列上的实验结果表明:与现有跟踪方法相比,文中的跟踪方法具有较优的跟踪性能. 展开更多

关键词 视觉跟踪 模型更新 主分量寻踪 稀疏分量

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求解非光滑强凸优化问题的减小方差加权随机算法

15

作者 朱小辉 陶卿 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期577-589,共13页

在光滑问题随机方法中使用减小方差策略,能够有效改善算法的收敛效果.文中同时引用加权平均和减小方差的思想,求解"L1+L2+Hinge"非光滑强凸优化问题,得到减小方差加权随机算法(α-HRMDVR-W).在每步迭代过程中使用减小方差策略... 在光滑问题随机方法中使用减小方差策略,能够有效改善算法的收敛效果.文中同时引用加权平均和减小方差的思想,求解"L1+L2+Hinge"非光滑强凸优化问题,得到减小方差加权随机算法(α-HRMDVR-W).在每步迭代过程中使用减小方差策略,并且以加权平均的方式输出,证明其具有最优收敛速率,并且该收敛速率不依赖样本数目.与已有减小方差方法相比,α-HRMDVR-W每次迭代中只使用部分样本代替全部样本修正梯度.实验表明α-HRMDVR-W在减小方差的同时也节省CPU时间. 展开更多

关键词 机器学习 随机优化 减小方差

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一种求解强凸优化问题的最优随机算法 被引量：11

16

作者 邵言剑 陶卿 +1 位作者 姜纪远 周柏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2160-2171,共12页

随机梯度下降(SGD)算法是处理大规模数据的有效方法之一.黑箱方法SGD在强凸条件下能达到最优的O(1/T)收敛速率,但对于求解L1+L2正则化学习问题的结构优化算法,如COMID(composite objective mirror descent)仅具有O(lnT/T)的收敛速率.提... 随机梯度下降(SGD)算法是处理大规模数据的有效方法之一.黑箱方法SGD在强凸条件下能达到最优的O(1/T)收敛速率,但对于求解L1+L2正则化学习问题的结构优化算法,如COMID(composite objective mirror descent)仅具有O(lnT/T)的收敛速率.提出一种能够保证稀疏性基于COMID的加权算法,证明了其不仅具有O(1/T)的收敛速率,还具有on-the-fly计算的优点,从而减少了计算代价.实验结果表明了理论分析的正确性和所提算法的有效性. 展开更多

关键词 机器学习 随机优化 强凸问题 混合正则化项 COMID (composite objective MIRROR descent)

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L1范数最大化主分量分析视觉跟踪 被引量：3

17

作者 卢伟 袁广林 +1 位作者 薛模根 李从利 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1392-1398,共7页

针对基于L2范数的主分量分析(L2-PCA)易受离群数据的影响,使得传统的基于L2-PCA的视觉跟踪对目标遮挡的鲁棒性较差的问题,提出一种基于L1范数最大化主分量分析(PCA-L1)的视觉跟踪算法.利用PCA-L1对目标表观建模,以粒子滤波为框架估计目... 针对基于L2范数的主分量分析(L2-PCA)易受离群数据的影响,使得传统的基于L2-PCA的视觉跟踪对目标遮挡的鲁棒性较差的问题,提出一种基于L1范数最大化主分量分析(PCA-L1)的视觉跟踪算法.利用PCA-L1对目标表观建模,以粒子滤波为框架估计目标的状态;为了适应目标变化并克服"模型漂移"问题,提出一种PCA-L1的在线更新方法以实现子空间的更新.通过实验验证并与现有算法进行了比较的结果表明,文中算法具有较优的跟踪性能. 展开更多

关键词 视觉跟踪 L1范数主分量分析 模板更新 粒子滤波

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一种快速鲁棒的视频序列运动目标检测方法 被引量：4

18

作者 秦晓燕 袁广林 +1 位作者 李从利 张旭 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2355-2361,共7页

稀疏表示已经成为运动目标检测的有效方法之一,但其还没有很好地解决目标检测的快速性和鲁棒性.本文基于最大后验概率提出了一种快速鲁棒的运动目标检测模型,并设计了该模型的求解算法.该算法包括两个阶段:在第一阶段利用编码迁移实现... 稀疏表示已经成为运动目标检测的有效方法之一,但其还没有很好地解决目标检测的快速性和鲁棒性.本文基于最大后验概率提出了一种快速鲁棒的运动目标检测模型,并设计了该模型的求解算法.该算法包括两个阶段:在第一阶段利用编码迁移实现稀疏系数的快速求解;在第二阶段基于运动目标的空间连续性结构,利用图切实现目标检测.在多个具有挑战性的图像序列上的实验结果表明,与其他经典运动目标检测算法相比,本文方法在快速性和鲁棒性方面具有较优的性能. 展开更多

关键词 运动目标检测 稀疏表示 编码迁移 图切

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一种面向在线查询的拼写纠错算法 被引量：1

19

作者 王秀珍 丛瑞 王飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第14期113-119,共7页

搜索引擎中,在线拼写纠错根据用户查询输入补全用户查询,并给出正确的拼写建议。提出了一种面向查询补全的在线拼写纠错算法。基于真实查询的噪声信道转换方式,算法建立了用户查询输入的生成模型;利用拼写纠错对,算法采用期望最大化算... 搜索引擎中,在线拼写纠错根据用户查询输入补全用户查询,并给出正确的拼写建议。提出了一种面向查询补全的在线拼写纠错算法。基于真实查询的噪声信道转换方式,算法建立了用户查询输入的生成模型;利用拼写纠错对,算法采用期望最大化算法训练能捕获用户误拼行为的马尔科夫N语法转换模型;算法采用不同剪枝策略的启发式改进A*搜索算法以实现实时给出纠错补全建议。实验结果表明,提出的算法相比其他同类算法更有效。 展开更多

关键词 拼写纠错 查询补全 期望最大化算法 N语法语言模型

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信息时代美军军事行动代号命名的新考量

20

作者 祝良文 《科教文汇》 2014年第10期102-102,106,共2页

信息时代,美军深知赢得公理比打赢战争更难,为军事行动起一个形象而颇具意义的作战代号是舆论宣传的一个重要环节。在发动一场战争时,美军总会利用媒体宣传,为战争"正名"。在以网络为中心的信息即时传播的"新媒体"... 信息时代,美军深知赢得公理比打赢战争更难,为军事行动起一个形象而颇具意义的作战代号是舆论宣传的一个重要环节。在发动一场战争时,美军总会利用媒体宣传,为战争"正名"。在以网络为中心的信息即时传播的"新媒体"时代,美军通过军事代号命名千方百计地妖魔化对手,将战争的真正战略意图隐藏起来,摆出捍卫弱者的姿态以及借口反恐和宣扬民主自由等普世价值观等,是美军巧妙运用军事文化软实力的表现形式之一。 展开更多

关键词 代号 舆论宣传 文化软实力

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