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基于密度的聚类是一种经典的聚类分析方法,它能够在不指定类簇数目的情况下发现非球形类簇.但真实复杂数据集中存在类簇边界模糊、数据密度不均、数据分布复杂等问题.当前,能够同时应对这三种问题的研究工作相对较少.对此,本文从自然世界的侵蚀现象中汲取灵感,提出侵蚀聚类（Erosion Cl… … 相似文献
杜明晶;吴福玉;李宇蕊;董永权 《电子学报》2024,52(10):3459-3471
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Spark作为基于内存计算的分布式大数据处理框架,运行速度快且通用性强.在任务计算过程中,Spark的默认分区器HashPartitioner在处理倾斜数据时,容易产生各个分区数据量不平衡的情况,导致资源利用率低且运行效率差.现存的Spark均衡分区改进方法,例如多阶段分区、迁移… … 相似文献
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强化学习是一种用于解决序列决策问题的常用机器学习方法,核心思想是让智能体与环境交互获得反馈,从而逐步学会最佳策略.随着实际应用对计算能力和数据规模的要求不断提高,单体智能转向群体智能逐渐成为人工智能未来发展的必然趋势,这为强化学习带来诸多新的机遇和挑战.文中首先从深度多智能体强化… … 相似文献
《模式识别与人工智能》2024,37(10):851-872
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知识图谱推理是解决知识图谱不完整性的重要手段之一.针对现有基于嵌入的推理模型依赖准确事实,可解释性较差,而基于规则的推理模型过于依赖图谱的完整性,数据稀疏时推理性能较低,无法准确表达推理模式.因此文中提出联合规则推理模式和事实嵌入的知识图谱推理模型(Knowledge Graph… … 相似文献
《模式识别与人工智能》2024,37(10):923-935
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构造一个优秀的深度神经网络（deep neural network,DNN）模型需要大量的训练数据、高性能设备以及专家智慧. DNN模型理应被视为模型所有者的知识产权（intellectual property,IP）. 保护DNN模型的知识产权也体现了对作为构建和训练该模型的数… … 相似文献
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作为形式概念分析的扩展,三元概念分析在高维数据的理论和应用中均取得显著效果.然而,数据量的极速增长导致三元概念的生成算法的时间复杂度呈指数级增长,在现实应用中面临巨大挑战,需要构造并行算法.因此文中提出适用于大规模数据的三元概念分布式并行构造算法,首先给出对象-属性和属性-条件三… … 相似文献
《模式识别与人工智能》2024,37(10):873-886
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数据标识是实现数据精准监管的前提条件,有效地保证了数据要素在跨域流转过程中的安全. 当前已有针对单一数据的标识生成方法,但是随着数据规模的不断扩大,数据层面的数据标识无法直接应用到数据集层面,并且会带来标识“易损毁”和标识“难嵌入”的问题. 为有效解决上述问题,通过沿用方滨兴院士… … 相似文献
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资源受限的轻量级移动设备往往可以通过将大规模数据外包至云存储服务器中从而卸载自身的计算和存储压力. 然而该云存储模式存在自私云服务器丢弃数据以节省存储资源的可能性. 因此需要能够对云储存数据进行有效的完整性校验以确保数据正确完好地存储着. 然而现有的云存储完整性校验机制在缺乏可靠… … 相似文献
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