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[学位论文] 作者：富丽贞,
来源：山西大学 年份：2008
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[期刊论文] 作者：富丽贞, 孟小峰,,
来源：计算机科学与探索 年份：2012
随着社会网络、生物信息学、本体等应用的迅速发展，如何在图上进行高效的信息检索成为一个亟待解决的问题。两点间可达性查询是一种常见的查询方式，目前针对此类查询已经提出了......
[期刊论文] 作者：富丽贞, 孟小峰,,
来源：计算机研究与发展 年份：2015
随着社交网络、生物信息网、本体等新兴领域的飞速发展,在现实应用中涌现出大量的图数据.可达性查询是有向图上一类最基本的查询.当图的规模非常小时,利用深度优先遍历(depth...
[期刊论文] 作者：张强,杨剑,富丽贞,,
来源：计算机应用 年份：2019
在实际工作中深度学习方法通常不具备大量的训练样本,因此提出了双输入流深度反卷积生成神经网络的构架,依据给定的条件产生新的目标图像,从而扩充训练样本集。该神经网络的整体架构由双输入的卷积网络和一个反卷积网络输出构成,其中双输入卷积网络接收目标物体......
[期刊论文] 作者：富丽贞,陶世群,
来源：电脑开发与应用 年份：2007
如何对XML文档进行高效的查询，特别是包含查询处理，越来越受到研究界的关注。一种好的XML文档树编码方案可以很好地支持在XML文档上进行包含查询。为了加快XML数据的处理，利用完......
[期刊论文] 作者：陶世群,富丽贞,
来源：软件学报 年份：2009
在XML数据库中，小枝模式查询是XML查询处理的核心操作．近几年，研究人员已提出许多种算法，如Holistic Twig和TJFast算法等．然而它们都是基于归并的，会有很高的计算代价．已提出的Twig2......
[期刊论文] 作者：孟超颖, 宋文爱, 富丽贞,,
来源：计算机应用研究 年份：2019
传统的跑题检测方法大部分是将文本转换为向量空间的向量表示,再计算与正确文章之间的相似度来得到是否跑题的结果,然而这种方法仅针对文章语句结构上的表示,却忽略了文章语...
[期刊论文] 作者：翟婷, 宋文爱, 富丽贞, 史磊,,
来源：计算机工程与设计 年份：2016
通过研究传统的轨迹聚类算法,针对现有算法中存在的不足,提出一种基于路网感知的时空轨迹聚类算法（NEASTT）。依据真实路网信息划分轨迹,在保证时空强连续、高流量的情况下,有选......
[期刊论文] 作者：王超,宋文爱,富丽贞,张晶亮,
来源：计算机工程与设计 年份：2017
针对医疗概念中传统语义相似度计算精确度不高的问题,提出一种基于信息熵计算概念特征相似度和概念相关度的方法,综合得出概念语义相似度的计算模型。利用朴素贝叶斯分类对医...
[期刊论文] 作者：吕伟, 宋文爱, 富丽贞, 许文,,
来源：计算机工程与应用 年份：2019
计算两点之间的最短距离是标记图的基本操作之一。对于大图,根据路标节点估算两点之间最短距离的方法来提高查询效率。现有的路标节点选择策略不能在中心性和计算量小两方面...
[期刊论文] 作者：王超,宋文爱,富丽贞,张晶亮,
来源：科学技术与工程 年份：2016
为使用户在电子病历中的检索更贴近用户意图,提出用图结构来表示电子病历数据的研究方法。根据电子病历所具有的实体和属性联系与图的拓扑结构类似的特性,首先将电子病历数据...
[期刊论文] 作者：许文,宋文爱,富丽贞,吕伟,
来源：计算机科学 年份：2019
图数据规模的爆发式增长使在单机上的子图匹配变得较为困难.尽管现有的分布式算法可以在一定程度上解决大规模图数据的子图匹配问题,但分布式环境中的网络通信代价仍然影响着...
[期刊论文] 作者：王伟,郭青松,富丽贞,孟小峰,
来源：计算机研究与发展 年份：2004
XQuery/Update中定义了一种特殊的查询--Transform查询.Transform查询类似于关系数据库中的假设查询,可以表示成假设查询的一般形式:"Q when{U}",即查询Q的查询结果是假设数...
[期刊论文] 作者：张静,刘忠宝,宋文爱,富丽贞,章永来,
来源：光谱学与光谱分析 年份：2018
支持向量机作为一种经典的分类方法被广泛应用于恒星光谱分类领域。该方法在实际应用中取得了较为理想的分类效果,但其面临无法解决多分类问题的挑战。在支持向量机的基础上,...
[期刊论文] 作者：王伟，郭青松，富丽贞，孟小峰，WangWei，GuoQingsong，FuLizhen，MengXiaofeng,
来源：计算机研究与发展 年份：2009
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[期刊论文] 作者：刘忠宝,任娟娟,宋文爱,张静,孔啸,富丽贞,
来源：光谱学与光谱分析 年份：2018
数据挖掘被广泛应用于恒星光谱分类。为了提高传统光谱分类方法性能,提出熵学习机（Entropybased Learning Machine,ELM）。在该方法中,熵用来刻画分类的不确定性。为了得到理想...
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