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牛常勇

作品数：13 被引量：189H指数：5
供职机构：郑州大学信息工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金郑州市科技领军人才培育计划河南省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>

合作作者

文献类型

  • 11篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 13篇自动化与计算...
  • 1篇医药卫生

主题

  • 4篇网络
  • 4篇卷积
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇自然场景
  • 3篇卷积神经网络
  • 3篇车牌
  • 2篇多维关联规则
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇关联规则
  • 2篇分类器
  • 2篇车牌检测
  • 1篇信息融合
  • 1篇学习率
  • 1篇用户
  • 1篇用户偏好
  • 1篇语料
  • 1篇语料库
  • 1篇语料库建设
  • 1篇支持向量

机构

  • 13篇郑州大学
  • 1篇北京大学
  • 1篇郑州大学第三...
  • 1篇鹏城实验室

作者

  • 13篇牛常勇
  • 4篇范明
  • 3篇张勇
  • 2篇宁蒙
  • 1篇朱琰
  • 1篇石国强
  • 1篇张坤丽
  • 1篇昝红英
  • 1篇穗志方
  • 1篇赵悦淑
  • 1篇郭华平
  • 1篇闫鹏
  • 1篇陈帅
  • 1篇李嘉
  • 1篇刘涛
  • 1篇王芳

传媒

  • 7篇计算机工程与...
  • 1篇中文信息学报
  • 1篇计算机科学
  • 1篇山东大学学报...
  • 1篇计算机科学与...
  • 1篇河南省计算机...

年份

  • 1篇2020
  • 2篇2018
  • 1篇2016
  • 3篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2011
  • 2篇2010
  • 2篇2001
共 13 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种基于横向-纵向角度的用户偏好挖掘算法
度量用户间的相似度是基于存储的推荐算法的关键部分,直接影响到算法预测的准确性,而准确的描述用户偏好是计算用户间相似度的前提.本文提出一种新的描述用户偏好的方法,从横向和纵向两个角度挖掘用户的真实偏好,并充分利用了包含更多...
凡保磊李嘉牛常勇
关键词：用户偏好
文献传递
一种挖掘多维关联规则的有效算法被引量：19
2001年
1.引言 挖掘大型事务数据库中的关联规则是数据挖掘研究的重要课题之一[1].由于关联规则在商务分析与决策、相关分析、分类等方面具有广泛应用,自提出以来一直受到广泛重视.一维关联规则的挖掘已有不少有效算法(如文,[2,3,4],综述参见文[1]).多维关联规则不仅考虑项集间的关联,而且考虑项集的维约束.这使得挖掘出的规则更具实用性,同时也增加了规则挖掘的难度.
范明牛常勇朱琰
关键词：事务数据库数据挖掘多维关联规则APRIORI算法
面向儿科疾病的命名实体及实体关系标注语料库构建及应用被引量：17
2020年
当前医学语料库实体及实体关系的分类体系难以满足精准医学发展需求的问题,该文针对儿科疾病开展研究。在医学领域专家的指导下制定了适合儿科学的命名实体和实体关系的标注体系及详细标注规范;融合国内外相关医学标准资源,利用标注工具对298余万字儿科医学文本中实体及实体关系进行机器预标注、人工标注及人工校对,构建了面向儿科疾病的医学实体及关系语料库。所构建的语料库包含504种儿科常见疾病,共标注命名实体23603个,实体关系36513个,多轮标注一致性分别为0.85和0.82。基于该语料库构建了儿科医学知识图谱,并开发了基于知识图谱的儿科医学知识问答系统。
昝红英刘涛刘涛赵悦淑牛常勇穗志方
关键词：儿科疾病语料库建设知识图谱
一种基于EVS相似度的邮件社区聚类方法
2010年
聚类方法的核心是如何度量事物间的邻近性。介绍了邮件特征的向量表示形式、构建了邮件特征矩阵,并使用变形后的极值分布函数模型拟合了邮件间通信特征信息;在此基础上提出了一个新的邻近性度量方法(ex-treme value distribution similarity,EVS),用以指导邮件社区划分;使用微聚类-宏聚类邮件社区划分算法验证了该方法的有效性。实验表明,在测试数据集上,相比余弦、PCC等经典的邻近性度量方法,以EVS作为划分依据的邮件社区划分算法能够更加有效地发现高质量的邮件社区。
王芳郭华平牛常勇范明
关键词：社会网络极值分布
多维关联规则挖掘算法
该文系统的阐述了数据挖掘的概貌,着重对其中的重要的挖掘任务之一:关联规则的挖掘问题进行了详尽的分析.然后,突出介绍了多维关联规则的挖掘方法.在这些工作的基础上我们提出了一种新的多维关联规则的挖掘算法----Multi-A...
牛常勇
关键词：数据挖掘关联规则多维关联规则数据仓库
文献传递
基于级联卷积网络的自然场景下的车牌检测被引量：5
2014年
为有效解决自然场景下车牌检测的分类效率和分类准确率之间的矛盾,提出一种鲁棒的快速车牌检测方法。以整个车牌作为训练和检测的基本单位,直接使用卷积网络作为检测器,级联多个卷积网络,对自然场景下的车牌进行检测。通过引入卷积网络作为基本的学习子单元,进一步把多个子单元组织成级联结构,满足了自然场景下的车牌检测对检测准确率和检测效率的要求。在现实数据上的实验结果表明,级联卷积网络在保证较低误报率的同时具有较高的检测率和检测效率。
闫鹏牛常勇范明
关键词：车牌检测级联分类器自然场景误报率
自然场景下基于部分模型的车体检测
2015年
为检测车体位置和分类车辆的类型,运用一种可重构模型来实现车体的检测。使用由一个表示整个模型的低分辨率模板和多个表示各个部分的高分辨率模板组成的模型完成自然场景下车体的检测,为得到该模型的最优配置,提出一种部分模型划分算法确定构成模型的模板的位置和大小,有效提高检测的召回率,通过支持向量机算法得到各个模板的最优参数配置。在检测算法中提出目标融合算法,避免多次检测到同一目标。实验结果表明,对比PBT(part basis template model)的方法,该方法改善了检测召回率和分类准确率。
陈帅张勇牛常勇
关键词：人工智能支持向量机
基于局部全局相似度的SVD的协同过滤算法被引量：6
2016年
针对目前协同过滤普存的稀疏和冷启动问题,提出基于局部全局相似度的奇异值分解的协同过滤算法。基于局部和全局相似度对原始"用户-条目"打分矩阵进行预处理,利用奇异值分解的方法处理该预测矩阵,用预测的结果获得活跃用户的邻居,采用基于邻居的Pearson相关系数得到最终提供给用户的预测值。在公共数据集MovieLens100K上的实验结果表明,该算法能提高推荐精准度,一定程度上缓解稀疏和冷启动问题。
牛常勇刘国枢
关键词：协同过滤推荐系统奇异值分解
自然场景下的车牌分割方法被引量：1
2015年
自然场景下的车牌面临着光照不均匀、角度倾斜、运动模糊等影响,易造成车牌分割错误。针对以上情况,对车牌进行旋转校正及二值化处理,提出一种基于模板匹配与二分法结合的方法对车牌进行分割。通过二分法进行分割,通过模板进行校准寻找最优分割点。实验结果表明,无论光照条件良好还是光线较弱或不均匀,该方法都能对车牌进行准确分割,有效克服字符粘连及断裂的情况,在自然场景下鲁棒性良好。
宁蒙张勇牛常勇
关键词：字符分割
基于卷积神经网络的随机梯度下降算法被引量：72
2018年
为解决卷积神经网络(CNN)中随机梯度下降算法(SGD)的学习率设置不当对SGD算法的影响,提出一种学习率自适应SGD的更新算法,随着迭代的进行该算法使学习率呈现周期性的改变。针对CNN中Relu激活函数将CNN中的阈值为负的神经元丢弃的缺陷,设计选择Leaky Relu作为激活函数的CNN。实验验证了使用该激活函数的有效性,实验结果表明,采用上述学习率更新算法的SGD可以使网络快速收敛,提高了学习正确率;通过将Leaky Relu激活函数和采用上述学习率更新算法的SGD相结合,进一步提高CNN的学习正确率。
王功鹏段萌牛常勇
关键词：卷积神经网络
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