检索结果-南通市图书馆

知识获取、表示技术在农业(大豆)专家系统中的应用

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黑龙江大学自然科学学报 2002年第3期19卷 117-119页

作者：丁华福曲蔚杨宇姝罗忠远黑龙江省计算中心信息技术研究室黑龙江哈尔滨150036 东北农业大学计算机科学系黑龙江哈尔滨150030 黑龙江省财政厅信息中心黑龙江哈尔滨150001

阐述了在系统工程思想指导下,采用知识工程的设计方法,将农业（大豆）领域专家们的知识经验和农业（大豆）专家已有的科研成果进行系统集成,利用框架结构,模糊产生式规则表示知识。同时还以大豆病虫害知识获取、表示、诊断推理为实例作... 详细信息

阐述了在系统工程思想指导下,采用知识工程的设计方法,将农业（大豆）领域专家们的知识经验和农业（大豆）专家已有的科研成果进行系统集成,利用框架结构,模糊产生式规则表示知识。同时还以大豆病虫害知识获取、表示、诊断推理为实例作了进一步研究。

关键词：农业专家系统知识获取病虫害诊断知识表示知识库大豆专家系统

遗传算法在多目标柔性Job-Shop调度中应用

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计算机技术与发展 2009年第4期19卷 217-219,223页

作者：朱文龙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

针对Job-Shop调度问题,提出了一种双染色体的遗传算法编码新方法,采用对染色体的分离交叉重组操作生成更多的优秀个体,设计了多种群、遗传参数自适应调整来提高种群的多样性。使用优势档案群保存当代最优Pareto解。最后给出仿真结果,与... 详细信息

针对Job-Shop调度问题,提出了一种双染色体的遗传算法编码新方法,采用对染色体的分离交叉重组操作生成更多的优秀个体,设计了多种群、遗传参数自适应调整来提高种群的多样性。使用优势档案群保存当代最优Pareto解。最后给出仿真结果,与经典的遗传算法求得的结果比较,证明了该算法的有效性和先进性。

关键词：多目标遗传算法柔性Job—Shop调度种群多样性

基于模糊概念网络的多代理个性化搜索引擎研究

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哈尔滨理工大学学报 2014年第2期19卷 31-35页

作者：丁华福周宏博哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

由于近年来网络信息的快速增长,导致传统的搜索引擎在检索过程中会返回大量的不相关内容.针对这一问题,提出一种基于模糊概念网络的多代理个性化搜索引擎,主要利用模糊概念网络去学习用户的兴趣,并写入用户配置文件,然后根据用户配置文... 详细信息

由于近年来网络信息的快速增长,导致传统的搜索引擎在检索过程中会返回大量的不相关内容.针对这一问题,提出一种基于模糊概念网络的多代理个性化搜索引擎,主要利用模糊概念网络去学习用户的兴趣,并写入用户配置文件,然后根据用户配置文件去过滤多代理服务器检索出的信息,最终实现一个高效的个性化搜索引擎.实验表明,通过本文提出的搜索引擎检索出的结果要比传统搜索引擎检索出的结果相关度更高.

关键词：搜索引擎个性化搜索多代理模糊概念网络用户相关度

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基于模糊粗糙集的Web文本分类

计算机技术与发展 2010年第7期20卷 21-24页

作者：孙海虹丁华福哈尔滨理工大学计算机科学与技术系黑龙江哈尔滨150080

网络信息的多样性和多变性给信息的管理和过滤带来极大困难,为加快网络信息的分类速度和分类精度,提出了一种基于模糊粗糙集的Web文本分类方法。采用机器学习的方法:在训练阶段,首先对Web文本信息预处理,用向量空间模型表示文本,生成初... 详细信息

网络信息的多样性和多变性给信息的管理和过滤带来极大困难,为加快网络信息的分类速度和分类精度,提出了一种基于模糊粗糙集的Web文本分类方法。采用机器学习的方法:在训练阶段,首先对Web文本信息预处理,用向量空间模型表示文本,生成初始特征属性空间,并进行权值计算;然后用模糊粗糙集算法来进行信息过滤,用基于模糊粗糙集的属性约简算法生成分类规则;最后利用知识库进行文档分类。在测试阶段,对未经预处理的文本直接进行关键属性匹配,经模糊粗糙因子加权后,用空间距离法分类。通过试验比较,该方法具有较好的分类效果。

关键词：机器学习模糊粗糙集 Web文本分类属性约简

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基于遗传算法和模糊聚类的文本分类研究

计算机技术与发展 2009年第4期19卷 131-133,142页

作者：于水英丁华福付志超哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨理工大学自动化学院黑龙江哈尔滨150080

鉴于模糊C-均值类型算法(FCM算法)对初始中心敏感的问题,提出了一种基于遗传算法和模糊聚类的文本分类方法。采用遗传算法初始聚类中心,并在适应度的计算中采用了一个可变值,用户可以在文本直接聚类时更改该值,产生用户满意的属性约简结... 详细信息

鉴于模糊C-均值类型算法(FCM算法)对初始中心敏感的问题,提出了一种基于遗传算法和模糊聚类的文本分类方法。采用遗传算法初始聚类中心,并在适应度的计算中采用了一个可变值,用户可以在文本直接聚类时更改该值,产生用户满意的属性约简结果,极大地提高了系统的分类精度。最后通过实验给出了该算法性能的测试结果。

关键词：模糊聚类遗传算法文本分类 FCM

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基于禁忌搜索的自适应粒子群算法

计算机技术与发展 2010年第4期20卷 140-143页

作者：丁华福姜晓伟王丽雪哈尔滨工业大学计算机学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨理工大学计算机学院黑龙江哈尔滨150080 黑龙江省农垦管理干部学院黑龙江哈尔滨150090

针对惯性权重线性递减粒子群算法不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种基于Sigmoid函数和聚集距离变化率改变惯性权重的方法。为了解决算法后期易陷入局部最优的缺点,在算法后期引入了具有记忆能力的禁忌搜索算法。改进... 详细信息

针对惯性权重线性递减粒子群算法不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种基于Sigmoid函数和聚集距离变化率改变惯性权重的方法。为了解决算法后期易陷入局部最优的缺点,在算法后期引入了具有记忆能力的禁忌搜索算法。改进后的算法不仅综合了粒子群优化算法的快速性、随机性和全局收敛性的优点,而且还具有禁忌搜索局部寻优的能力。测试函数仿真结果表明,改进后的算法不仅较好地避免了陷入局部最优,而且收敛速度也有提高。

关键词：粒子群惯性权重禁忌搜索

面向垃圾邮件过滤的典型机器学习算法比较研究

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黑龙江工程学院学报 2012年第2期26卷 65-69页

作者：丁华福王莹莹韩咏闵莉邹钰哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080 黑龙江工程学院计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150050

基于机器学习的垃圾邮件过滤技术是当前垃圾邮件过滤的主流方法。机器学习模型主要分为两类:以朴素贝叶斯(NB)为代表的生成模型和以逻辑回归模型(LR)、支持向量机模型(SVM)为代表的判别学习模型。以往对两种模型的研究都是针对某一种语... 详细信息

基于机器学习的垃圾邮件过滤技术是当前垃圾邮件过滤的主流方法。机器学习模型主要分为两类:以朴素贝叶斯(NB)为代表的生成模型和以逻辑回归模型(LR)、支持向量机模型(SVM)为代表的判别学习模型。以往对两种模型的研究都是针对某一种语言进行,对于模型的语言独立性与相关性研究较少。因此,在中文数据集和英文数据集上比较典型的生产模型和判别学习模型的过滤性能。比较Bogo(Bogo系统是基于贝叶斯算法的,它是典型的生成模型)、逻辑回归模型和松弛在线支持向量机(两种典型的判别学习模型)在中英文数据集上的过滤性能。其中:实验是在公开英文数据集TREC05p-1、TREC06p和公开中文数据集TREC06c、SEWM2011上进行。实验结果显示基于判别模型垃圾邮件过滤器性能明显优于基于生成模型,并且相同的模型在中文数据集上显示了较好的效果。

关键词：生成模型判别模型中文垃圾邮件过滤

知识产权金融赋能科技型中小企业创新发展:作用机理、现实困境与政策建议

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管理学刊 2024年

作者：丁华郑州航空工业管理学院商学院/航空经济发展河南省协同创新中心

科技型中小企业是提升科技创新能力的重要载体,是保持经济韧性的重要支撑,是发展新质生产力的重要力量。《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》明确指出,要加强对国家重大科技任务和科技型中小企业的金融支持。目前... 详细信息

科技型中小企业是提升科技创新能力的重要载体,是保持经济韧性的重要支撑,是发展新质生产力的重要力量。《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》明确指出,要加强对国家重大科技任务和科技型中小企业的金融支持。目前,我国科技型中小企业创新发展面临“融资难、融资贵”困境,利用知识产权进行融资可以为科技型中小企业拓宽融资渠道,为科技型中小企业创新发展增添新动力。以科技型中小企业为研究主体,从知识产权金融视角出发,通过作用机理分析、现实情况考量、实践经验总结等途径探索知识产权金融赋能科技型中小企业创新发展面临的现实困境,进而提出针对性政策建议十分必要。通过重点分析知识产权证券化、知识产权融资租赁等其他融资模式,为科技型中小企业利用知识产权融资提供实践指导,可为完善知识产权金融赋能科技型中小企业创新发展理论体系提供智力支撑。

关键词：知识产权金融科技型中小企业专利创新发展

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小波混沌神经网络的研究与应用

计算机技术与发展 2011年第8期21卷 93-96,100页

作者：丁华福宋宇航唐远新石福斌哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

混沌神经网络已被证明是解决组合优化问题的有效工具,但单一化的退火因子无法同时满足准确性和速度性两方面要求,因此改变传统的混沌方式以提高搜索速度和精度就变得尤为重要。文中将Sigmoid函数转化为小波函数可以有效地解决该问题,通... 详细信息

混沌神经网络已被证明是解决组合优化问题的有效工具,但单一化的退火因子无法同时满足准确性和速度性两方面要求,因此改变传统的混沌方式以提高搜索速度和精度就变得尤为重要。文中将Sigmoid函数转化为小波函数可以有效地解决该问题,通过将Sigmoid函数转化为Mexican hat小波函数,以及引入Shannon小波和Sigmoid函数加和组成的非单调激励函数这两种方式,提高了搜索效率和准确度,并用这两种新的模型对两种优化问题进行仿真。仿真结果表明小波混沌神经网络无论在全局最优解的搜索效率还是精确度上都明显优于传统的混沌神经网络。可知将小波函数引入混沌神经网络是极具研究潜力的。

关键词：小波混沌神经网络 Mexican hat小波函数非单调激励函数 Shannon小波