赵辉
- 作品数：25 被引量：36H指数：5
- 供职机构：北京工业大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信理学更多>>
- 一种基于案例推理的心脏病智能诊断方法
- 本发明公开了一种基于案例推理的心脏病智能诊断方法，将病人的各项检查指标作为一个案例在案例库中进行搜索，找出与其最为相近的记录作为诊断结果，与此同时利用注水原理得到案例的各个特征属性权重的分配方案，并根据属性的权重来剔除冗...
- 严爱军赵辉钱丽敏
- 文献传递
- 基于扩展范式距离的纵向数据相似性度量被引量：3
- 2012年
- 为解决纵向数据相似性比较问题,对基于扩展范式距离的纵向数据相似性度量方法进行了研究。使用基于粗糙集理论的核约简对属性变量进行选择,移去数据集中的冗余属性;用扩展范式距离进行数据项问的度量。为计算两数据项之间的相似性,把相关度特征值当作权重,通过扩展范数距离比较项与项相应主元之间的相似性。与其它3种度最方法的对比实验显示,所提出的纵向数据相似度测量方法是有效可行的,且在信息检索时的Recall与Precision优于其它同类方法。
- 李会民方丽英闫健卓王普赵辉
- 关键词：纵向数据粗糙集
- 案例推理的动态学习模型及其在TE过程中的应用
- 案例推理(Case-based reasoning，CBR)是人工智能领域中一种新的推理技术和机器学习方法，目前在模式识别、智能控制、决策支持等领域均有典型应用。其中，在模式分类领域中，案例推理分类器的综合性能包括分类准...
- 赵辉
- 关键词：综合性能
- 弯桥理论的探讨及其支承体系的研究
- 随着交通事业的迅速发展和计算方法、计算手段的提高，预应力混凝土曲线梁桥的应用越来越广泛。
本文首先对曲线梁桥的原有理论——符拉索夫方程进行了推导，并通过进一步计算和分柝指出其中的不足之处;然后研究了曲线梁桥的支...
- 赵辉
- 关键词：曲线梁桥支承体系
- 文献传递
- 提高案例推理分类器的可靠性研究被引量：11
- 2014年
- 针对案例推理(Case-based reasoning,CBR)分类器的可靠性问题,本文提出一种改进的案例检索和案例重用方法.首先在案例检索环节应用注水原理对属性权重进行优化分配,利用每个属性数据的标准差和均值构造拉格朗日函数求得属性权重,并设定重要度阈值指导属性约简;其次在案例重用环节引入基于可信度的重用策略,通过计算目标案例分属于各个类别的可信度大小来确定当前案例的分类结果.最后通过实验对比,表明本文方法能有效提高分类精度和效率,分类器的可靠性得以保障.
- 赵辉严爱军王普
- 关键词：可靠性注水原理
- 基于Eros距离的纵向数据相似性度量方法研究
- 为进一步研究纵向数据相似性比较问题，对基于扩展范式(Eros)距离的纵向数据相似性度量方法进行了探讨。使用基于粗糙集理论的核约简对属性变量进行选择，去掉数据集中的冗余属性;用扩展范式距离进行数据项之间的相似性比较。为计算...
- 李会民方丽英闫健卓王普赵辉
- 关键词：纵向数据粗糙集
- 文献传递
- 记忆和遗忘策略改进的案例推理方法被引量：2
- 2017年
- 在案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)中,随着案例库规模的不断扩大,当检索的时间成本超过案例增多带来的准确率收益时,会出现"覆没问题"。从认知科学的角度研究一种具有选择记忆和有意遗忘功能的案例库维护方法,对新案例进行选择性保存,并对旧案例进行有意识删除。对比实验结果表明了所提方法的有效性,选择记忆和有意遗忘策略在提高分类准确率的基础上,能够显著降低时间复杂度和空间复杂度,从而使CBR的求解性能得以提高。
- 张春晓赵辉
- 关键词：案例库维护记忆遗忘
- 高精度自适应小波神经网络人工智能方法探索被引量：5
- 2016年
- 针对当前人工智能方法存在的训练精度瓶颈问题和智能系统对高精度人工智能方法的迫切需求问题,结合小波分析和BP(back propagation)、RBF(radial basis function)神经网络的优点,提出了自适应小波神经网络(adaptive wavelet neural network,AWNN)方法,将其应用于智能视频分析系统和智能控制系统,并验证了AWNN方法可以取得更好的收敛性、准确性、精度等。通过对AWNN方法与经典的神经网络进行理论分析,并与计算机仿真进行对比分析,验证了该方法可以提升经典神经网络的速度和精度;进而通过将AWNN方法植入真实的视频分析系统进行实验,验证了AWNN方法与现有的视频分析技术相比具有更准确的内容分类能力;最终将AWNN方法与经典控制方法相结合,通过与两种现有的神经网络控制方法进行对比分析,验证了AWNN控制方法具有更好的控制性能。
- 刘经纬赵辉周瑞王普
- 关键词：小波神经网络智能系统视频分析神经网络控制
- 城市交通枢纽短期客流量的组合预测模型被引量：7
- 2014年
- 客流量的预测对交通枢纽内部组织方案和应急预案的调整起着重要作用,为了更为精确地对交通枢纽短期的客流量进行预测分析,通过分析交通枢纽客流量的变化特点,对比各种预测方法的优缺点,建立了综合BP神经网络和最小二乘支持向量机的组合预测模型,通过BP神经网络初步预测,再利用最小二乘支持向量机的修正,完成对交通枢纽客流量的预测。实际数据验证表明,相比单一的预测模型,文内提出的模型能够将交通枢纽的客流量的预测精度提高约1%,表明论文中方法能够克服单一模型带来的不确定性。
- 刘杰衡玉明赵辉高学金王普
- 关键词：客流量BP神经网络最小二乘支持向量机组合预测
- 无线传感器网络场景下一种实时感知网络状态的方法
- 本发明涉及一种无线传感器网络场景下一种实时感知网络状态的方法，用于解决现有的无线传感器网络无法同时将数据和网络状态实时传输到汇聚节点的问题。首先根据现有的网络拓扑图生成一个静态的链路连接图，采用邻接矩阵表示法生成一个初始...
- 薛依琪徐晓斌赵辉
