石志伟
- 作品数：9 被引量：75H指数：4
- 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>
- 感知的计算模型及其应用
- 自从20世纪90年代以来，各国纷纷制定脑科学研究的长远计划，越来越多的科研资源被投入到脑科学的研究中。没人能够否认，对人脑认知功能及其神经机制进行多学科、多层次的综合研究已成为当代科学发展的主流方向之一。来自神经科学、数...
- 石志伟
- 关键词：视觉感知贝叶斯网络人脸识别脑科学
- 基于感知学习和语言认知的智能计算模型
- 史忠植迟惠生周晓林吴玺宏何清梁吉业丁世飞胡宏叶世伟罗定生张亚旭秦亮曦蒙祖强施智平李清勇史俊张素兰郑征张志勇石志伟
- 从感知学习和语言认知机理入手，开展跨学科的共同研究，探讨智能计算新理论和新方法。取得的主要研究成果：1.提出了智能科学和感知学习的理论框架；提出了Bayes连接域网络计算模型BLFN和知觉有效编码模型；利用机器学习的方法...
- 关键词：
- 关键词：机器学习方法
- Tag-TextRank:一种基于Tag的网页关键词抽取方法被引量：57
- 2012年
- 关键词抽取是从文本中抽取代表性关键词的过程,在文本处理领域中具有重要的应用价值.利用一种近年来受到广泛关注的新的信息源——社会化标签(tag)——来提高网页关键词抽取的质量.通过对Tag数据进行统计分析,发现用户往往对多个在话题上相关的网页使用同样的标签词,一个特定的文档可以通过其标注信息找到相关文档.在此基础上,提出了利用Tag进行关键词抽取的框架,并给出了一种具体的实现方法Tag-TextRank.该方法在TextRank基础上,通过目标文档中的每个Tag引入相关文档来估计词项图的边权重并计算得到词项的重要度,最后将不同Tag下的词项权重计算结果进行融合.在公开语料上的实验表明,Tag-TextRank在各项评价指标上均优于经典的关键词抽取方法TextRank,并具有很好的推广性.
- 李鹏王斌石志伟崔雅超李恒训
- 关键词：社会化标注关键词抽取
- 特征捆绑的计算模型被引量：5
- 2008年
- 特征捆绑问题一直是认知科学和神经科学中的一个重要问题.本文通过将噪声神经元模型的思想、贝叶斯方法和脉冲神经网络模型相结合,并引入竞争机制,提出了一个特征捆绑的计算模型-BayesianL inking Field模型,对视感知中的特征捆绑问题进行研究.实验证明本研究的模型很好地完成了视觉感知中特征捆绑的任务,并给感知研究带来了新的思路.
- 石志伟史忠植刘曦施智平
- 关键词：特征捆绑贝叶斯方法
- Tag-TextRank:一种基于Tag的网页关键词抽取方法
- 关键词抽取是从文本中抽取代表性关键词的过程,在文本处理领域中具有重要的应用价值。本文尝试利用一种近年来受到广泛关注的新的信息源--社会化标签(Tag)来提高网页关键词抽取的质量。在对Tag数据进行统计分析的基础上,提出了...
- 李鹏王斌石志伟崔雅超李恒训
- 关键词：社会化标签关键词抽取
- 文献传递
- 一种基于特征捆绑计算模型的物体识别方法被引量：5
- 2010年
- 利用一种特征捆绑计算模型,以Gabor特征作为模型的初级特征,将相关统计量作为实现特征捆绑的基础,提出了一种物体识别方法.并实现了一组物体识别实验,结果显示,该方法能够进行较快速而准确地识别,说明了此方法和所使用的特征捆绑计算模型的有效性.
- 刘曦史忠植石志伟施智平
- 关键词：特征捆绑
- 特征捆绑的计算模型
- 特征捆绑问题一直是认知科学和神经科学中的一个重要问题。本文通过将噪声神经元模型的思想、贝叶斯方法和脉冲神经网络模型相结合,并引入竞争机制,提出了一个特征捆绑的计算模型──Bayesian Linking Field模型,...
- 史忠植石志伟刘曦施智平
- 关键词：人工智能人工神经网络特征捆绑
- 文献传递
- 面向智能主体的软件工程研究-主体网格智能平台AGrIP
- 史忠植田启家何清施智平胡宏张海俊董明楷黄河罗杰文邱莉榕王茂光林芬黄瑞罗平李清勇胡军蒋运承赵志崑郑征石川张素兰张志勇杨柳何潇潇刘缵敏贾颖杰赵秀荣史春奇尹超余清陈明史俊石志伟
- 具有重要创新的科技成果“面向智能主体的软件工程研究—主体网格智能平台AGrIP”是由国家863、国家自然科学基金和中国科学院知识创新计划支持的。 1. 该项目在面向智能主体的软件开发方法，以及关键技术和算法、智能语义W...
- 关键词：
- 关键词：网格
- 基于轮廓的图像检索被引量：10
- 2008年
- 提出了一种针对多纹理图像的基于轮廓和纹理分割的检索策略.首先提取一幅图像中各个纹理基元的轮廓,计算轮廓的Fourier形状描绘子,根据形状描绘子对轮廓聚类分组.此时,原图像被分割成几组不同形状的纹理基元轮廓,采用Gabor小波变换分别提取各组纹理基元轮廓的特征,从而将原图像表示为Gabor小波特征空间中的特征点集.最后,采用对噪音不敏感的改进Hausdorff距离计算各特征点集之间的距离,便可实现多纹理图像的检索.与已有方法相比,实验结果表明,该方法具有更好的检索精度.
- 张志勇施智平石志伟史忠植
- 关键词：多纹理FOURIER变换GABOR小波HAUSDORFF距离
