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实体造型图形数据库系统的设计与实现

黑龙江大学自然科学学报 1993年第1期10卷 51-56页

作者：丁华福黑龙江大学信息技术研究所

本文提出了一个适于网状图形数据库设计的语义数据模型GSM,讨论了实体造型图形数据库系统在APOLLOCAD工作站上的设计与实现方案,以及基于GSM模型进行系统的中心图形数据库的设计方法.

关键词：实体造形图形数据库语义模型

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农业专家系统知识获取组织的研究与应用

农业系统科学与综合研究 2002年第2期18卷 152-154页

作者：杨宇姝宋兆华丁华福杨景灿东北农业大学哈尔滨150030 黑龙江省农垦科学院佳木斯154007 黑龙江省计算中心哈尔滨150036

应用面向对象的程序设计方法 ,对智能化农业信息技术中领域知识获取、组织方法及推理机、数据库、知识库的动态链接进行了深入探讨。图 2 ,参 4。

关键词：农业专家系统知识获取智能化农业动态模糊逻辑

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关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进

计算机与数字工程 2010年第2期38卷 4-6,14页

作者：姜伦丁华福哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

针对模糊C-均值(FCM)聚类算法的容易收敛于局部极值的不足,提出了一种改进的模糊FCM聚类算法,此新算法在聚类中心选取和优化过程中进行了充分的考虑,是一种用于确定最佳聚类数的聚类算法,并且利用了分阶段思想,结合动态直接聚类算法和... 详细信息

针对模糊C-均值(FCM)聚类算法的容易收敛于局部极值的不足,提出了一种改进的模糊FCM聚类算法,此新算法在聚类中心选取和优化过程中进行了充分的考虑,是一种用于确定最佳聚类数的聚类算法,并且利用了分阶段思想,结合动态直接聚类算法和标准聚类算法,来尽量避免模糊C-均值(FCM)聚类算法的不足。新算法与传统(FCM)聚类算法方法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,在准确度上也有较大的提高,具有很好的实际应用价值。

关键词：模糊聚类 FCM算法模糊划分

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基于共现词语的特征选取在文本分类中的研究

科技资讯 2006年第35期4卷 131-132页

作者：张楠丁华福哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

在文本分类中,分别选用了共现词语和单一词语作为文本的特征,并在向量空间模型和最邻近法中分别进行了测试,证明了用共现词语作为特征对文本分类是非常有效的。

关键词：共现词语文本分类向量空间模型最邻近法

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基于大规模语料库的英语从句识别

基于大规模语料库的英语从句识别

第一届学生计算语言学研讨会

作者：黄玉李生孟遥丁华福哈尔滨工业大学科学与技术学院黑龙江省信息中心

英语从句识别对于英语复合句的分析至关重要。本文基于Penn tree bank语料库,通过分析从句的组成规律,利用统计规则,通过分析从句的结构,从句在主句中的位置以及与主动词的关系来识别从句的左右边界,在识别的过程引入了关键词,并考虑到... 详细信息

英语从句识别对于英语复合句的分析至关重要。本文基于Penn tree bank语料库,通过分析从句的组成规律,利用统计规则,通过分析从句的结构,从句在主句中的位置以及与主动词的关系来识别从句的左右边界,在识别的过程引入了关键词,并考虑到从句嵌套的问题。测试结果表明,句首的封闭测试精确率和召回率分别为91.06%和94.07%,开放测试精确率和召回率分别为82.13%和85.05%。

关键词：从句识别语料库规则

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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基于SOM网和K-means的聚类算法

计算机与数字工程 2008年第9期36卷 22-24,94页

作者：郭明丁华福哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

K-means算法因对初始中心依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小。而恰当的选取初始中心向量就成为改进K-means算法的关键所在。因此可以先通过SOM进行聚类,较快确定聚类范围,再将其结果作为K-means方法的初始中心向量加以使用。实验证... 详细信息

K-means算法因对初始中心依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小。而恰当的选取初始中心向量就成为改进K-means算法的关键所在。因此可以先通过SOM进行聚类,较快确定聚类范围,再将其结果作为K-means方法的初始中心向量加以使用。实验证明结合这两种算法能够弥补这两种方法的缺陷,较好改善聚类效果。

关键词：自组织神经网络 K均值聚类组合聚类算法

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机器翻译质量自动评价的实践

黑龙江工程学院学报 2002年第3期16卷 56-60页

作者：丁华福李毅尚福华黑龙江省计算中心黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨市公安局黑龙江哈尔滨150010 大庆石油学院计算机系黑龙江大庆163000

机器翻译是项很困难的研究课题,而机器翻译评价也不是一件容易的事。为了对机器翻译系统的译文质量进行客观的、定量的、规范化的评价,我们实现从语料库中自动的获取翻译知识,代替手工知识的获取,在建立语言模型的基础上自动的、量化的... 详细信息

机器翻译是项很困难的研究课题,而机器翻译评价也不是一件容易的事。为了对机器翻译系统的译文质量进行客观的、定量的、规范化的评价,我们实现从语料库中自动的获取翻译知识,代替手工知识的获取,在建立语言模型的基础上自动的、量化的对译文进行评判。本文就是在以词为单位的语言模型上,实现二元、三元模型的统计加工处理,针对任意的译文句子给出其质量评分,在操作大量典型译文的基础上,从而实现对译文乃至机器翻译系统的评价。

关键词：机器翻译译文质量语言模型自动评估

基于Bagging算法和遗传BP神经网络的负荷预测

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计算机技术与发展 2011年第5期21卷 107-110页

作者：丁华福柴琳哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

负荷预测是电力规划的基础,传统的神经网络预测方法存在对初始网络权值设置敏感、收敛的速度慢、容易陷入局部极小值等缺点。文中引入遗传算法先对神经网络的初始值进行优化,再通过神经网络进行学习和训练,得出的结果再经Bagging方法集... 详细信息

负荷预测是电力规划的基础,传统的神经网络预测方法存在对初始网络权值设置敏感、收敛的速度慢、容易陷入局部极小值等缺点。文中引入遗传算法先对神经网络的初始值进行优化,再通过神经网络进行学习和训练,得出的结果再经Bagging方法集成,目的是提高其准确率。通过Matlab仿真进行实验,结果表明,基于Bagging算法集成遗传神经网络,能够克服传统BP神经网络的缺点,可较快收敛又不易陷入到局部极值中,具有较强的泛化能力,同时也大大提高了网络的预测精度。

关键词： BP神经网络遗传算法 Bagging方法负荷预测

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一种基于关键向量的文本分类模型

信息技术 2007年第12期31卷 122-124页

作者：赵博丁华福哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

研究了基于向量空间模型的自动文本分类算法,在对现有分类算法原理深入分析的基础上,针对现有算法的不足,引入了关键向量的概念,提出了一种基于关键向量的文本分类算法,并给出了基于该算法的实验数据。

关键词：数据挖掘文本分类向量空间模型