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国家自然科学基金(61272177): 作品数：19 被引量：59H指数：4; 相关作者：乔建忠林树宽李昇智王珏杜晓舟更多>>; 相关机构：东北大学沈阳农业大学中国科学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

基于距离和时序的层次粒度支持向量回归机被引量：1: 2016年; 针对目前粒度支持向量回归机的粒划算法只考虑了距离因素,引入时序因素,提出适用于金融时间序列的基于距离和时序的层次粒度支持向量回归机(DTHGSVR).该方法首先将训练样本通过核函数映射到高维空间,并在该特征空间中进行初始粒划.然后,通过衡量样本粒与当前回归超平面的距离以及当前样本粒时序的综合因素,找到含有较多回归信息的粒,并通过计算其半径、密度及时序信息进行深层次的动态粒划.如此循环迭代,直到没有粒需要进行深层划分为止.最后,对不同层次的粒进行回归训练.采用提出的基于距离和时序因素的层次粒度支持向量回归机对基金净值进行预测,实验结果表明回归的泛化性有所提高.; 王珏乔建忠林树宽; 关键词：金融时间序列

基于GPS轨迹数据的拥堵路段预测被引量：8: 2015年; 基于真实的GPS轨迹数据,对城市拥堵路段进行预测.在此过程中,摒弃传统的基于交通流预测和拥堵识别的方法,提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法.该方法同时考虑路段拥堵的时间周期性和时空相关性,通过对出租车GPS轨迹数据进行挖掘和训练,建立拥堵向量和拥堵转移矩阵,实现对拥堵路段的预测.真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性.; 林树宽于伶姿乔建忠张百合

基于生成对抗网络学习被遮挡特征的目标检测方法被引量：6: 2021年; 实际生活中目标间存在的遮挡会造成待检测目标的特征缺失,进而使得检测准确度降低.鉴于此,提出一种用于被遮挡特征学习的生成对抗网络(generative adversarial networks for learning occluded features,GANLOF).被遮挡特征学习网络分为被遮挡特征生成器、鉴别器两个部分.首先对数据集生成随机遮挡,作为模型的输入;然后利用生成器恢复被遮挡图片的池化特征,通过鉴别器区分恢复后的被遮挡池化特征与无遮挡图片池化特征,同时使用检测损失监督生成器,使恢复的被遮挡特征更准确.所提出被遮挡特征学习网络可以作为组件插入到任意的两阶段检测网络中.与Faster RCNN等已有模型相比,所提出模型在PASCAL VOC2007和KITTI数据集上的mAP (mean average precision)指标均有不同程度的提升.; 安珊林树宽乔建忠李川皓; 关键词：目标检测目标遮挡

基于排序树索引的轨迹压缩方法被引量：1: 2017年; 原始采集的GPS轨迹数据通常非常庞大,导致对其的传输、存储和处理变得越来越困难,需要对原始GPS轨迹数据进行压缩.现有的基于方向的轨迹压缩方法存在可容忍误差难以确定、计算代价大、压缩效果较差等问题.针对这些问题,提出了基于排序树索引的轨迹压缩方法,借助于排序树索引,在轨迹压缩的过程中进行有效的剪枝,提高了轨迹压缩的效率.同时,对压缩轨迹中轨迹点的去留起决定作用的指标——线段误差进行了重新定义,提高了轨迹压缩的效果.大量真实数据集上的实验验证了所提的轨迹压缩方法的有效性和高效性.; 林树宽张培鹤刘晓强乔建忠

一种基于情节矩阵和频繁情节树的情节挖掘方法被引量：3: 2013年; 针对现有的最小发生的频繁情节挖掘中存在的问题,提出一种发现情节的不同最小发生并对其进行计数的方法.在此基础上,提出基于情节矩阵和频繁情节树的最小发生频繁情节挖掘方法,基于直接扩展思想,只需扫描数据一次,不需生成候选情节,提高了挖掘的时空效率.提出了基于相同结点链和哈希链的优化方法,通过省略相同结点的扩展过程,进一步提高了挖掘性能.最后,在不同类型的真实数据集上进行实验,实验结果验证了所提出的频繁情节挖掘方法的优势以及优化方法的有效性和高效性.; 林树宽乔建忠; 关键词：频繁情节

表示学习知识图谱的实体对齐算法被引量：8: 2018年; 与现有的根据知识图谱的结构信息或实体属性特征进行相似度匹配的实体对齐的方法不同,提出了一种基于表示学习的知识图谱实体对齐方法.首先,在低维向量空间下,通过机器学习方法学得实体和关系的语义表示,这种表示形式蕴含了知识图谱的内在结构信息及实体属性特征;其次,将人工标注的实体对作为先验知识,学习知识图谱间实体对的映射关系.经实验验证表明:与基于特征匹配的方法 SiGMa相比,本文方法能够有效提高知识图谱实体对齐的精确率,同时保持较高的F1值.; 朱继召乔建忠林树宽; 关键词：知识图谱知识融合

基于TEE的可信存储系统设计与实现: 2019年; 在对当前主流可信存储系统的分析和研究的基础上设计并实现了符合 GP 标准同时满足多种安全存储特性的可信存储系统(TSS). TSS 不仅能对数据进行授权加密、保证数据的完整性和一致性同时还提供了很多其他安全存储特性(如持久存储对象的原子操作).为了改善大数据读写性能提出了一种在REE 的内核空间中动态申请连续内存并通过通信管道将该连续物理内存映射到 TEE 中的方法.这种方法可以有效地减少 TEE 和 REE 之间的切换次数、内存申请次数及内存的拷贝负载.实验数据显示与其他相关可信存储系统相比 TSS 有 8%到 10%的性能提升.; 张强乔建忠

基于分类层次偏好树和用户间信任度的位置推荐方法被引量：4: 2015年; 近年来,随着移动定位技术的发展和位置社交网络的日益普及,基于位置社交网络(Location Based Social Network,LBSN)的位置推荐技术越来越受到人们的关注和重视,并在旅游推荐、位置导航、广告推送等领域有着广泛的应用.目前大多数基于位置社交网络的位置推荐方法在用户偏好提取的过程中考虑因素过于单一,导致用户偏好提取不准确,而且未充分考虑社交网络中的用户间信任关系,造成推荐准确率不高.针对此问题,本文设计了特殊的用户偏好存储结构——分类层次偏好树来更加准确地提取个人偏好.在此过程中,本文充分考虑了习惯性偏好、偶然性偏好以及时间因素对用户偏好的影响,使用户偏好提取更加准确,同时,结合位置社交网络中的用户信任关系来进行位置推荐.实验结果表明,本文提出的位置推荐方法得到了较高的推荐准确率.; 林树宽柳帅陈祖龙乔建忠; 关键词：个人偏好用户信任

基于SVM的CPU-GPU异构系统任务分配模型被引量：4: 2016年; 为了改善异构系统的性能和效率,提出并实现了一个两阶段的任务分配模型.该模型对预分配给CPU和GPU的任务集进行多轮调整,以此最大程度地缩短程序的执行时间.首先,使用支持向量机进行任务预处理,支持向量机将任务分成CPU型和GPU型;然后,根据预处理结果以及处理器的特征和状态,并在对分配集合进行多轮调整后实施实际的任务分配.本模型在具体的异构系统中实现,使用多种基准程序进行检测.实验结果表明,对比其他任务分配算法,本文算法能够使性能获得平均43.54%的提升.; 王彦华乔建忠林树宽赵廷磊; 关键词：图形处理单元支持向量机异构系统

基于GPS轨迹数据的混合多步Markov位置预测被引量：3: 2017年; 随着移动设备和定位技术的广泛应用,基于位置服务成为研究热点,位置预测是其重要研究内容.基于GPS轨迹数据,对位置预测方法进行研究.Markov模型可以较好地表示时序数据,因此可较好地用于位置建模和预测.在基于Markov建模的位置预测中,1阶Markov模型存在轨迹信息利用不充分、预测准确率低的问题;而多阶Markov模型存在状态空间急剧膨胀的问题.针对这些问题,提出了基于混合多步Markov模型的位置预测方法,在将原始GPS轨迹转化为区域轨迹的基础上,对各多步模型进行融合,提出了基于Adaboost框架的各多步模型影响系数的生成方法,在保证状态空间不变的情况下提高了预测准确性.真实数据集上的实验验证了所提位置预测方法的有效性.; 李昇智乔建忠林树宽杨迪

国家自然科学基金(61272177)

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