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公开(公告)号：CN101976270A
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN201010562470.9
申请日：2010-11-29
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及利用数据挖掘技术进行中文文本处理的信息技术领域，涉及一种基于不确定推理的文本层次分类方法和装置。包括：a)从训练文本中提取特征；b)确定分类问题的辨识框架和焦元；c)利用特征的权重构造基本可信度分配函数；d)利用特征的基本可信度分配函数合成测试文本的信度分布；e)利用信度分布根据分类规则进行分类。本发明具有以下优点：通过将非叶子类构造成虚拟的叶子类参与分类，很好的区分了父类与子类之间的不同特征；利用基本可信度分配函数分配给非叶子类的信度以及pignistic概率将文本的分类可信度表示为一个三角模糊数，在分类时充分地利用了不确定信息，提高了分类的准确程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102402690B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201110301869.6
申请日：2011-09-28
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及模式识别领域，公开了一种适用于非平衡数据的基于直觉模糊集成的分类方法和基于该方法的系统。包括：a)清洗原始数据，将原始POS类样本按其类内位置分类，生成POS类人工样本；b)用类间近似平衡的不同样本集训练基分类器；c)将基分类器分类输出等效用转化为直觉模糊矩阵，d)结合基分类器权重集成待分类样本属于POS类、NEG类的隶属度和非隶属度，做出分类决策。本发明具有以下优点：综合过采样和欠采样，避免过学习；基分类器的训练样本不同，保证其差异性；对基分类器不做具体限制，具有良好的扩展性；直觉模糊推理方法定量的描述了分类中的不确定性，提高了集成学习的性能，因而基于该方法的系统能更好地支持医疗诊断决策等。
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公开(公告)号：CN103412790B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201310341417.X
申请日：2013-08-07
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种移动安全中间件的多核并发调度方法与系统，涉及移动安全支付领域。通过采用组间按照优先级调度，组内按照轮询，同一队列内部按照先进先出的原则进行调度。具体步骤如下：A、根据多核CPU的核数配置优先级数量以及每个优先级下包含的队列数量，并为每个队列配置二级位图，结合任务的功能以及对实时性要求将所有任务划分优先级；B、检测处理一级位图和二级位图后结束本次调度。本发明提出的移动安全中间件的多核并发调度方法，处理器的每个核均参与调度，处于同等的地位，大大提高了安全中间件的性能，安全中间件的性能不会受制于调度核的性能，同时系统具有更高的稳定性和安全性。
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公开(公告)号：CN103412790A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310341417.X
申请日：2013-08-07
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种移动安全中间件的多核并发调度方法与系统，涉及移动安全支付领域。通过采用组间按照优先级调度，组内按照轮询，同一队列内部按照先进先出的原则进行调度。具体步骤如下：A、根据多核CPU的核数配置优先级数量以及每个优先级下包含的队列数量，并为每个队列配置二级位图，结合任务的功能以及对实时性要求将所有任务划分优先级；B、检测处理一级位图和二级位图后结束本次调度。本发明提出的移动安全中间件的多核并发调度方法，处理器的每个核均参与调度，处于同等的地位，大大提高了安全中间件的性能，安全中间件的性能不会受制于调度核的性能，同时系统具有更高的稳定性和安全性。
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公开(公告)号：CN101976270B
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201010562470.9
申请日：2010-11-29
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及利用数据挖掘技术进行中文文本处理的信息技术领域，涉及一种基于不确定推理的文本层次分类方法和装置。包括：a)从训练文本中提取特征；b)确定分类问题的辨识框架和焦元；c)利用特征的权重构造基本可信度分配函数；d)利用特征的基本可信度分配函数合成测试文本的信度分布；e)利用信度分布根据分类规则进行分类。本发明具有以下优点：通过将非叶子类构造成虚拟的叶子类参与分类，很好的区分了父类与子类之间的不同特征；利用基本可信度分配函数分配给非叶子类的信度以及pignistic概率将文本的分类可信度表示为一个三角模糊数，在分类时充分地利用了不确定信息，提高了分类的准确程度。
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公开(公告)号：CN102402690A
公开(公告)日：2012-04-04
申请号：CN201110301869.6
申请日：2011-09-28
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及模式识别领域，公开了一种适用于非平衡数据的基于直觉模糊集成的分类方法和基于该方法的系统。包括：a)清洗原始数据，将原始POS类样本按其类内位置分类，生成POS类人工样本；b)用类间近似平衡的不同样本集训练基分类器；c)将基分类器分类输出等效用转化为直觉模糊矩阵，d)结合基分类器权重集成待分类样本属于POS类、NEG类的隶属度和非隶属度，做出分类决策。本发明具有以下优点：综合过采样和欠采样，避免过学习；基分类器的训练样本不同，保证其差异性；对基分类器不做具体限制，具有良好的扩展性；直觉模糊推理方法定量的描述了分类中的不确定性，提高了集成学习的性能，因而基于该方法的系统能更好地支持医疗诊断决策等。
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