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作品数： 275被引量：1516H指数：23

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一种用于建立句法结构框架树的有效分析算法被引量：1: 1999年; 框架树是表达自然语言句法结构的有效方式．本文提出了建立句法结构框架树的分析算法和句法知识的表达方式，分析了算法的特点．; 于中华唐常杰张天庆张伟; 关键词：句法分析自然语言处理

TRAODGrid:基于Grid空间划分的高效离群轨迹检测方法: 为在海量离群轨迹数据的挖掘中提升算法运行效率,提出一种高效的离群轨迹挖掘算法TRAODGrid.该算法通过挖掘离群轨迹点探测离群轨迹.轨迹向量度量方法可以有效检测出轨迹点和轨迹分段在空间位置和轨迹方向上的离群性,并且通过...; 唐良唐常杰姜页希李川段磊曾春秋徐开阔; 文献传递

一个用Turbo-C实现的软件集成器: 1991年; 本文提供的用 Turbo-C 实现的软件集成器能把在物理上分散的软件,从逻辑上集成于一个统一的界面之下。采用控制与数据分离的办法,用户不必修改和重编译 C 程序,而只需用文字处理器修改菜单文本文件和一个批处理文件,就能适应用户的特殊需要.; 唐常杰韩仲清; 关键词：软件开发 TURBO-C

高效的一读多写全盘复制技术: 1992年; 本文介绍了一种高效的读一次写多次的磁盘复制技术,并给出了完整的在DOS上调试通过的Tufbc-C源程序。; 唐常杰韩仲清; 关键词：磁盘复制软件开发

基于搜索空间划分和Sharing函数的粒子群优化算法被引量：4: 2007年; 传统粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)概念简单,适应性强,但存在早熟等问题.本文提出了新的基于搜索空间划分(Search Space Division)和Sharing函数的智能分布粒子群优化算法(SDSIR-PSO).创新点包括:(1)保优的重布粒子算法;(2)引入Sharing函数阻止重分布的粒子陷入同一局部最优;(3)划分搜索空间,子空间中寻优,再优中选优,作全局最优.通过对典型测试函数的详细测试验证了新算法的有效性,在相同条件下较传统算法的解精度提高了80%以上,并有效避免了早熟,提高了收敛速度.; 苏辉唐常杰乔少杰徐开阔张培颂宋美娇; 关键词：粒子群算法

一种基于高斯混合模型的轨迹预测算法被引量：116: 2015年; 在智能交通控制系统、军事数字化战场、辅助驾驶系统中,实时、精确、可靠的移动对象不确定性轨迹预测具有极高的应用价值.智能轨迹预测不仅可以提供精准的基于位置的服务,而且可以提前监测和预判交通状况,进而推荐最佳路线,已经成为移动对象数据库研究的热点,亟需设计准确而高效的位置预测方法.针对现有方法的不足,提出了基于高斯混合模型的轨迹预测方法 GMTP,主要步骤包括:(1)针对复杂运动模式利用高斯混合模型建模;(2)利用高斯混合模型计算不同运动模式的概率分布,进而将轨迹数据划分为不同分量;(3)利用高斯过程回归预测移动对象最可能的运动轨迹.GMTP是高斯非线性概率统计模型,其优势在于:计算结果不仅是位置预测值,更是关于移动对象未来所有可能运动轨迹的概率分布,可以利用概率统计分布特性获得某种运动模式(如匀加速运动)下的位置预测.大量真实轨迹数据集上的实验结果表明:与相同参数设置下的高斯回归预测和卡尔曼滤波预测法相比,GMTP的预测准确性平均提高了22.2%和23.8%,预测时间平均缩减了92.7%和95.9%.; 乔少杰金琨韩楠唐常杰格桑多吉Louis Alberto GUTIERREZ; 关键词：移动对象数据库轨迹预测高斯混合模型

基于基因表达式编程的股票指数时间序列分析被引量：17: 2005年; 基因表达式编程(GEP)是遗传算法研究的新分支.针对股票对象的特点,提出了适应股票规律的GEP-STOCK模型,包括n时段-STOCK-GENE,STOCK-fitness以及STOCK-GEP算法,并以上海证券交易指数时间序列数据为对象做了实验.进行了误差和指数涨跌分析.实验结果表明GEP-STOCK模型预测精度较高,20d的平均绝对误差为11.08,平均相对误差为0.64%.从涨跌情况预测来看,模型对6d后指数的涨跌判断,正确率高于80%以上.; 廖勇唐常杰元昌安陈安龙段磊; 关键词：数据挖掘基因表达式编程时间序列

基于TF-IDF相似度的标签聚类方法被引量：22: 2010年; 社会标签系统是Web2.0中提出的新概念,旨在更好地表达用户的兴趣和意愿。标签聚类是社会标签数据挖掘中一个非常重要的研究课题。标签相似度的计算是标签聚类的关键技术。主要工作包括:(1)提出了一种基于TF-IDF的标签相似度计算方法和基于该相似度的聚类算法;(2)分析了影响标签相似度的条件;(3)通过实验表明:与已有方法相比,新方法的准确性更高。; 韩敏唐常杰段磊李川巩杰; 关键词：相似度

大数据环境下移动对象自适应轨迹预测模型被引量：29: 2015年; 已有的轨迹预测算法针对移动对象运动模式,使用数学模型进行交通流模拟,难以对路网中的移动对象进行准确的描述.为了解决这一问题,提出基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,简称HMM)的自适应轨迹预测模型SATP(self-adaptive trajectory prediction model based on HMM),对大数据环境下移动对象海量轨迹利用基于密度的聚类方法进行位置密度分区和高效分段处理,减少HMM的状态数量.根据输入轨迹自动选取参数组合,避免HMM模型中隐状态不连续、状态停留等问题.实验结果表明,SATP模型在实验中表现出较高的预测准确性,并维持较低的时间开销.针对速度随机改变的移动对象,其平均预测准确率为84.1%;相同情况下,平均高出朴素预测算法46.7%.; 乔少杰李天瑞韩楠高云君元昌安王晓腾唐常杰; 关键词：智能交通轨迹预测隐马尔可夫模型自适应

数据库应用研究新动向：DASFAA‘99国际会议述评和反思被引量：1: 1999年; 本文介绍了第六届国际数据库高级应用会议（ＤＡＳＦＡＡ’９９）概况，介绍了ＤＡＳＦＡＡ’９９反映出的数据库应用研究热点、新动向和作者在会议上发表的工作。并对由此而引出的问题和现象进行了反思，提出了建议。; 唐常杰练林; 关键词：数据库数据采掘事务处理