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[期刊] 工业工程与管理  [作者] 徐曼  甘丹  沈江  
案例检索过程中案例集存在特征冗余,使得检索效率和准确度较低。传统的基于贝叶斯网络案例检索特征选择模型(BN-CBR)对先验知识利用效率不高,且不能有效选择消除冗余性的特征子集。构建基于互信息的贝叶斯-案例检索特征选择模型(MI-BNCBR),采用特征冗余度和互信息计算案例特征的综合权重,改善BN-CBR模型对先验知识利用效率不高的问题,其采用互信息方法可消除案例集中的冗余特征并得到最优特征子集,采用基于远端最近距离计算的K-D树方法进一步改善基于互信息的贝叶斯-案例检索的效率,并利用医学基准数据进行实验,结果表明所引入的方法有效地提高了案例检索的准确度和检索效率。
[期刊] 情报学报  [作者] 徐曼  沈江  甘丹  余海燕  
基于案例规则的信息检索模型因知识不确定性或推理不可靠性而存在匹配效率不高的问题,因此制定合理高效的匹配策略来增强信息检索的准确性显得非常重要。本文提出融合酉空间的概念,并通过归一化处理将异构的案例和规则知识在空间中统一表示,定义检索模型的效能解;其次利用酉空间奇异值分解定理得到检索模型的阈值向量,引入融合推理传递函数矩阵的能量泛函的基础上证明了阈值的有效性;再次采用特征阈值向量界定了知识源的元数据与决策目标解集之间的关联性;最后根据特征阈值向量制定融合检索策略并提出了采用特征阈值的案例-规则融合方法实现知
[期刊] 统计与决策  [作者] 周生彬  黄叶金  
文章基于解释变量与被解释变量之间的互信息提出一种新的变量选择方法:MI-SIS。该方法可以处理解释变量数目p远大于观测样本量n的超高维问题,即p=O(exp(n~ε)),ε> 0。另外,该方法是一种不依赖于模型假设的变量选择方法。数值模拟和实证研究表明,MI-SIS方法在小样本情形下能够有效地发现微弱信号。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 吴林涛   王文明  
针对如何缓解跨模态行人重识别任务中行人模态之间的差异性问题,提出一种随机通道邻近数据增强方法RCNA和一种结合多维互信息的U型网络UMME。RCNA通过选取同类别的可见光图像和红外图像进行数据增强生成新的行人图像,既满足了真实数据分布,又融合了可见光图像的形状和结构信息以及红外图像的语义信息,缓解了可见光图像与红外图像之间的模态差异性。UMME通过互信息提取模块UMI提取同类别行人之间的互信息特征,再经过特征整合模块MSIF将互信息特征嵌入语义特征,增强了同类别行人之间语义特征的一致性。所提出的方法在数据集SYSU-MM01和RegDB上的Rank-1和mAP分别达到70.48%、68.34%和91.70%、88.42%,与现有研究方法相比,取得了优异的识别效果。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 聂卉  首欢容  
[目的/意义]基于语料的情感词发现依语句上下文推断情感词极性,能显著提升情感分析的准确率,在面向领域的特征级情感分析任务中有重要应用价值。[方法/过程]对特征级情感极性研判问题展开探讨,提出基于点互信息的"特征-情感"对情感极性自动判别算法,算法借助大规模领域语料,根据观点表达"特征-情感"对与情感语义明确的种子词的共现关系,同时引入依存句法分析语句间的情感转折,通过修正经典的点互信息算法,对上下文约束下的用户观点表达进行褒贬预测。[结果/结论]实验证明,修正算法的性能显著优于词典匹配算法和经典的点互信息情感识别算法,不仅能够推断词典中未纳入的观点表达的情感指向,而且能较准确地推断"语境"中的情感词极性。在餐饮评论和数码产品评论两个评测语料集上,修正算法的F1宏平均指标分别达到0.827和0.878。该算法以领域相关的大规模语料为支撑,基于概率统计和句法分析,因数据获取便利,算法效率高,移植性好,具有普适性,尤其适用于面向领域的情感分析任务。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 舒江波  胡金柱  肖升  
由于目前基于关键词和基于语义的信息检索都只关注查询焦点,导致检索出来的信息太多太杂,且不精确。本文提出一种基于语法的信息检索模型,通过考察查询焦点、关联线索和答案主体之间的关联度,可以较为精确地获得用户期望的答案。该模型可以看作是浅层的基于语义的信息检索方式的一个扩展和补充。
[期刊] 统计与决策  [作者] 谢胜蓝  刘金山  乔杉  
文章基于贝叶斯随机搜索方法的思想,提出一种有效解决门限自回归(TAR)模型的贝叶斯方法,在不假设固定的机制个数条件下,借助拉丁变量建立贝叶斯随机搜索TAR模型。在此模型下,拉丁变量的后验分布包含了机制的个数和门限参数的信息,因此滞后阶数、门限值和所有回归系数等的估计均通过MCMC方法从其后验分布抽样。并从模型AR(1)、TAR(2,1,1)、TAR(3,1,1,1)中产生样本,模拟结果表明此方法能很好地估计机制数、延迟参数、门限值及各机制下的回归系数。用贝叶斯随机搜索TAR模型对太阳黑子年度数据集进行分析
[期刊] 统计与决策  [作者] 谢胜蓝  刘金山  乔杉  
文章基于贝叶斯随机搜索方法的思想,提出一种有效解决门限自回归(TAR)模型的贝叶斯方法,在不假设固定的机制个数条件下,借助拉丁变量建立贝叶斯随机搜索TAR模型。在此模型下,拉丁变量的后验分布包含了机制的个数和门限参数的信息,因此滞后阶数、门限值和所有回归系数等的估计均通过MCMC方法从其后验分布抽样。并从模型AR(1)、TAR(2,1,1)、TAR(3,1,1,1)中产生样本,模拟结果表明此方法能很好地估计机制数、延迟参数、门限值及各机制下的回归系数。用贝叶斯随机搜索TAR模型对太阳黑子年度数据集进行分析,找到三个门限值,即10.2,40和73,与已有文献中用其他方法得到的结果一致。
[期刊] 工业技术经济  [作者] 钱存华  武佳婷  
本文首先在贝叶斯网络框架下,建立供应商的评价体系及各项指标的概率分布,借助于AgenaRisk软件完成贝叶斯网络模拟。其优势在于充分考虑供应商的多样可能性,全面地进行供应商风险评估。再结合TOPSIS的模型,依据企业的偏好求得理想供应商。通过组合方法,本文在客观全面评价供应商的同时也能满足企业自身发展要求。最后结合实际的案例,证明模型的可行性。
[期刊] 情报学报  [作者] 杨建林  
本文建立了一个基于逻辑理论的信息检索模型。首先给出信息系统逻辑化的方法 ,然后借助逻辑程序的不动点语义 ,定义了查询与文献的相关程度。
[期刊] 图书情报知识  [作者] 王非  何绍华  
为了增强检索效率,信息检索系统必须对用户的信息搜寻活动提供更有效的支持,为达到这一目的,需要更好地理解用户同信息系统间交互的本质。信息检索交互模型能帮助分析、理解这些交互以及如何实现相应的支持。
[期刊] 财经理论与实践  [作者] 朱慧明  徐雅琴  谢珊珊  
针对有偏厚尾金融随机波动模型难以刻画参数的动态时变性及结构突变的问题,设置偏态参数服从Markov转换过程,采用贝叶斯方法,构建带机制转移的有偏厚尾金融随机波动模型,考量股市不同波动状态间的机制转移性,捕捉股市间多重波动特性。通过设置先验分布,实现模型的贝叶斯推断,设计相应的马尔科夫链蒙特卡洛算法进行估计,并利用上证指数进行实证。结果表明:模型不仅刻画了股市的尖峰厚尾、杠杆效应等特性,发现收益率条件分布的偏度参数具有动态时变性,股市波动呈现出显著的机制转移特性,而且证实了若模型考虑波动的不同阶段性状态后,将降低持续性参数向上偏倚幅度的结论。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 韩秀兰  李俊明  
本文构建了贝叶斯时空层次非线性模型和贝叶斯分域时空回归模型,并用该模型研究了2002-2015年中国35个主要城市住宅商品房价格时空演变规律和影响机制,通过研究新发现:(1)2002-2015年,35个主要城市的房价表现出高层级房价强增加和低层级房价弱增加的持续上涨模式,房价两极分异愈发严重;(2)除南京和深圳外,其他10个热点城市和靠近东部的5个温点城市房价的强增加速度在减弱,除重庆和成都外的7个冷点城市和靠近西部的9个温点城市房价的弱增加速度在增强;(3)在所考虑的影响因素中,职工工资收入对房价的影响
[期刊] 数字图书馆论坛  [作者] 李湘东  阮涛  
针对内容相似的两个类目间存在大量共同特征而难以自动区分的特点,提出一种改进的互信息特征选择法,以提高两类文本自动分类的效果。以《中国图书馆分类法》中E271(中国陆军)和E712.51(美国陆军)两个类别的书目信息作为文本分类的对象,首先针对传统互信息特征选择法未考虑负相关特征、类间集中度和类内分散度等问题,引入改进的互信息特征选择法DNCF_MI;其次,针对DNCF_MI未区分不同特征对类别的贡献程度等不足,引入领域无关特征和领域相关特征,提出一种改进的互信息特征选择法DNCF_DI_MI;最后,使用k
[期刊] 统计与决策  [作者] 李云仙  杨爱军  
文章简要介绍两水平结构方程模型的构造以及模型选择问题,讨论基于贝叶斯准则的模型选择方法以及贝叶斯因子方法在两水平结构方程模型中的应用。通过模拟研究将两种模型选择方法进行比较,证明了两种方法在进行模型选择时均可得出较好结论,而基于贝叶斯准则的模型选择方法更具有计算简单的优越性。
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