卫金茂
- 作品数：39 被引量：152H指数：8
- 供职机构：南开大学更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金吉林省自然科学基金长春市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学生物学电气工程更多>>
- 基于并行化零冗余长短期记忆网络的文本处理方法及系统
- 本发明属于文本信息处理领域，提供了一种基于并行化零冗余长短期记忆网络的文本处理方法及系统。其中，该方法包括获取待处理文本数据并转换为词嵌入向量形式；根据待处理文本数据包含的词语数量，自适应计算待处理文本数据中每个词语的上...
- 卫金茂朴乘锴王宇辰朱亚朋
- 文献传递
- 一种基于XML的信息搜索技术被引量：2
- 2007年
- 以XML形式组织的数据结构层次清晰,语义明确。本文利用XML技术的这一特点,提出了一种基于XML的信息搜索方法:以用户需求信息的结构为基准,根据拓扑匹配原则,以倒向路径(L-R)的拓扑匹配为出发点,给出了信息搜索时有关用户需求在某一数据源中的匹配度Tmd计算方法。
- 尹鹏卫金茂郑伟
- 关键词：XML拓扑匹配搜索
- 模拟投资过程的计算机游戏系统
- 2006年
- 介绍了一种计算机游戏的设计思想与设计过程。该游戏的基本设计思想是根据投资的收益与风险,最终确定一个企业的真正收益。通过人机互动过程模拟现实企业的投资过程,可以在此基础上收集企业投资的辅助决策信息,为真正的投资过程积累必要的经验。
- 王淑琴卫金茂Norio Baba
- 关键词：计算机模拟人工智能游戏规则
- 一种基于mvAUC的互补差异表达基因选取方法
- 本发明提出一种基于多变量AUC的特征选择方法，从癌症的差异表达数据中选择最互补的基因子集，实现全局分类性能最大化。本发明首先基于特征的可能误分类集提出一种AUC计算的新角度；然后对于一个特征集，确定其共同可能误分类集并计...
- 卫金茂苏月杜科宇刘健
- 文献传递
- 基于单层网络结构学习上下文信息的方法及系统
- 本发明属于深度学习领域，提供了一种基于单层网络结构学习上下文信息的方法及系统。其中，该方法包括获取文本信息，并将每个句子分成目标单词、上文和下文这三部分，对目标单词、上文和下文分别进行向量表示；基于目标单词、上文和下文向...
- 卫金茂朴乘锴朱亚朋王宇辰
- 基于RST的决策树生成与剪枝方法被引量：7
- 2005年
- 基于粗糙集理论构建决策树的过程中,通过计算各条件属性相对某分类的边界,选取边界最小的属性作为当前分支的节点,但此方法在多值分类情况下不能直接应用。为此,本文利用明确区的概念作为选取属性的标准,对各候选条件属性,选取相对于整个结果属性的明确区最大的属性作为当前分支的节点。并且基于明确区的概念,提出了一种新的对决策树进行剪枝的方法,通过一个实例说明该剪枝方法是简洁有效的。
- 王名扬卫金茂伊卫国
- 系统辨识的神经网络实现被引量：3
- 1997年
- 采用Ｂｐ算法，给出了一个系统辨识的实现方案，并给出计算机编程算法．为神经网络的理论研究向生产实践应用转化，提出了一条可行的途径．
- 卫金茂王淑琴汪大伟
- 关键词：系统辨识神经网络BP算法
- 基于并行化零冗余长短期记忆网络的文本处理方法及系统
- 本发明属于文本信息处理领域，提供了一种基于并行化零冗余长短期记忆网络的文本处理方法及系统。其中，该方法包括获取待处理文本数据并转换为词嵌入向量形式；根据待处理文本数据包含的词语数量，自适应计算待处理文本数据中每个词语的上...
- 卫金茂朴乘锴王宇辰朱亚朋
- 基于粗集理论的新决策树剪枝方法被引量：8
- 2005年
- 提出了一种基于粗糙集理论的新决策树剪枝方法.在剪枝的过程中,不仅考虑了树的分类精度,而且还考虑了生成树的深度对剪枝的影响;最后针对具体的数据集对新方法进行了验证,得到了较好的效果.
- 王名扬卫金茂伊卫国
- 关键词：剪枝错误率
- 基于单层网络结构学习上下文信息的方法及系统
- 本发明属于深度学习领域，提供了一种基于单层网络结构学习上下文信息的方法及系统。其中，该方法包括获取文本信息，并将每个句子分成目标单词、上文和下文这三部分，对目标单词、上文和下文分别进行向量表示；基于目标单词、上文和下文向...
- 卫金茂朴乘锴朱亚朋王宇辰
- 文献传递
