高考招生系统中的属性重心剖分模型

以人工智能分支属性论为理论依据 ,基于属性重心剖分模型 ,帮助当问题有多个方面需考虑时进行决策 (多属性决策 ) ,并以高考招生系统这个实例说明属性重心模型的引进使得该系统更加智能化 ,更加公平合理 ,更加符合招生者的专业需求。

一种利用属性重心剖分模型的时间调整协作过滤推荐算法

针对传统协作过滤推荐算法在相似性度量环节所存在的不足之处,提出一种利用属性重心剖分模型的时间调整协作过滤推荐算法,通过对项目属性矩阵填充用户所在群体所对应的普遍评分值,进而对用户—项目评分矩阵填充评分预测值,再在填充后的用户—项目评分矩阵的基础上,利用属性重心剖分模型度量出初步相似性,并结合传统相似性,得出复合相似性,最后对复合相似性进行时间维度调整,得到最终的相似性.仿真实验结果表明,与传统的协作过滤推荐算法相比,该算法可以获得更高的推荐精准度,并能够很好地适应于数据集极度稀疏、冷启动、用户兴趣漂移等特殊情形.

基于定性映射的哼唱音乐旋律提取

根据哼唱旋律提取的特点和定性映射的相关知识,结合基本乐理,提出哼唱片段旋律提取的定性映射模型和算法,包括哼唱旋律音符切分阈值的动态定性判定,以及音符音高确定的动态赋权的定性映射。实验结果表明,该算法不仅能灵活合理地确定音符切分的定性判定基准,同时能够较准确地提取音符音高,并得到哼唱片段的旋律轮廓线。

属性论在文本相似度计算中的应用

在文本信息检索中 ,相似度是用以反映用户需求与数据库系统中文本内容的相近程度。相似度越大 ,表明文本越符合用户的需要 ,相似度越小 ,表明文本越不符合用户的需要。本文以属性论中的一个模型———属性重心剖分模型 (又称属性坐标系 )为基础 ,探讨属性论在文本相似度计算中的应用。

基于属性运算的本体概念间语义关系网络研究

介绍属性论中定性映射、属性幺半群、属性单纯形及其重心剖分模型、属性空间坐标等理论,实现概念提升,以构建概念间语义关系网络。