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周文云

作品数：4 被引量：3H指数：1
供职机构：苏州大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：中国博士后科学基金江苏省高校自然科学研究项目教育部科学技术研究重点项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 3篇维数灾
  • 2篇强化学习方法
  • 2篇高斯
  • 2篇高斯过程
  • 1篇多分类器
  • 1篇页表
  • 1篇深网
  • 1篇朴素贝叶斯
  • 1篇朴素贝叶斯分...
  • 1篇网络
  • 1篇网页
  • 1篇网页表单
  • 1篇决策树
  • 1篇分类器
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇贝叶斯分类
  • 1篇AD_HOC
  • 1篇AD_HOC...
  • 1篇DEEP_W...
  • 1篇表单

机构

  • 4篇苏州大学
  • 2篇南京大学
  • 1篇苏州市职业大...
  • 1篇江苏省现代企...

作者

  • 4篇周文云
  • 3篇刘全
  • 3篇李志涛

传媒

  • 2篇计算机应用与...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 2篇2010
  • 2篇2009
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
一种多分类器Deep Web数据源的自动分类与判别方法
2010年
Deep Web数据源的发现和其领域相关性越来越引起人们的关注和兴趣。针对在判别查询接口时,提取精度低和忽略领域相关性的问题,提出一种采用多分类器对Deep Web数据源进行自动分类和判别的方法,其思想是:对爬虫获取到的页面使用朴素贝叶斯分类器对其进行领域相关性分类,然后使用改进的决策树分类器来对特定领域的数据源进行判定。实验结果表明此方法相比于使用单一决策树分类器有更好的性能,其召回率和精度都有所提高。
李志涛刘全周文云
关键词：深网网页表单朴素贝叶斯分类决策树
关系强化学习方法的初步研究被引量：1
2010年
强化学习方法是人工智能领域中比较重要的方法之一,自从其提出以来已经有了很大的发展,并且能用来解决很多的问题。但是在遇到大规模状态空间问题时,使用普通的强化学习方法就会产生"维数灾"现象,所以提出了关系强化学习,把强化学习应用到关系领域可以在一定的程度上解决"维数灾"难题。在此基础上,简单介绍关系强化学习的概念以及相关的算法,以及以后有待解决的问题。
刘全周文云李志涛
关键词：维数灾
一种大规模离散空间中的高斯强化学习方法被引量：1
2009年
针对大规模离散空间中强化学习的"维数灾"问题,即状态空间的大小随着特征的增加而发生指数级的增长,提出了一种基于高斯过程的强化学习方法。在本方法中,高斯过程模型有表示函数分布的能力,使用该模型之后,可以得到的不只是一个所需的估计值,而是关于该值的一个分布。实验结果表明,结合了高斯过程的强化学习方法在各方面性能,如收敛速度以及最终实验效果等都有所提高。使用高斯方法的回归模型可以在一定程度上解决大规模离散空间上的"维数灾"问题。
周文云刘全李志涛
关键词：维数灾高斯过程
强化学习维数灾问题解决方法研究
本文针对强化学习任务中存在的一个普遍且重要的问题“维数灾”困难，即状态空间的大小随着特征数量的增加而发生指数级的增长，提出两种方法从不同的角度来解决“维数灾”困难和优化强化学习方法。同时，在所提理论的基础上，以Eclip...
周文云
关键词：维数灾高斯过程
文献传递
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