李亚飞
- 作品数：7 被引量：19H指数：3
- 供职机构：苏州大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程更多>>
- β--二酮亚胺金属有机化合物的合成，表征及其在催化反应中的应用
- 主族金属锂、镁不仅在地壳中的含量丰富，而且价格低廉。近年来，越来越多关于锂和镁的金属有机化合物被报道，并作为醛、酮硼氢化反应的催化剂。铝的金属有机化合物一直被视为内酯开环聚合的首选催化剂，除此之外，铝在受阻路易斯酸碱对化...
- 李亚飞
- 关键词：金属有机化合物合成工艺催化活性
- 深层网大规模数据集成研究
- 苏伟峰王继英赵静吴贺俊李亚飞
- 该成果属于计算机科学的重点应用基础研究领域-Web信息处理。深层网(Deep Web)指那些存储在Web数据库里、不能通过超链接访问而需要通过动态网页技术访问的资源集合。据估计，深层网的资源容量约为表层网(Surface...
- 关键词：
- 关键词：数据库
- 一种小规模数据集下的贝叶斯网络学习方法及其应用被引量：3
- 2011年
- 提出了一种小规模数据集下学习贝叶斯网络的有效算法——FCLBN。FCLBN利用bootstrap方法在给定的小样本数据集上进行重抽样,然后用在抽样后数据集上学到的贝叶斯网络来估计原数据集上的贝叶斯网络的高置信度的特征,并用这些特征来指导在原数据集上的贝叶斯网络搜索。用标准的数据集验证了FCLBN的有效性,并将FCLBN应用于酵母菌细胞中蛋白质的定位预测。实验结果表明,FCLBN能够在小规模数据集上学到较好的网络模型。
- 李亚飞吕强苏伟峰刘轶
- 一种数据缺失下贝叶斯网络增量学习的有效方法被引量：5
- 2010年
- 提出一种在数据缺失下增量学习贝叶斯网络的有效算法IBN-M。IBN-M用结构化的EM算法来补全数据集中缺失的数据,并且能在并行和启发式搜索策略提供的较大的搜索空间里搜索,有效地避免了采用结构化EM算法而导致的局部极值。同时采用增量学习的方法,解决了大规模数据学习存在的内存空间不足的问题。实验结果表明IBN-M算法在数据缺失下贝叶斯网络的增量学习中确实能够学出相对精确的网络模型。
- 李亚飞吕强单冬冬王磊
- 关键词：贝叶斯网络缺失数据
- 一种基于个体中心论的局部优化社区发现算法被引量：3
- 2010年
- 随着社会网络网站的流行,虚拟社会网络中的社区发现成为一个热门研究领域。针对虚拟网络中总是以一个或多个个体为中心特点,提出了一个针对大规模社区网络的局部优化社区发现的算法,在一定程度上弥补了传统算法无法适应大规模网络的不足。实验表明与我们直观想象不同,虚拟网络中那些度最大的点并不一定适合于作为社区中心。
- 王磊吕强李亚飞单冬冬
- 关键词：社会网络模块度FACEBOOK
- 极大或极小数据集下贝叶斯网学习的研究
- 极大数据集是指数据量巨大，以致于计算机内存不能全部容纳的数据集;极小数据集是指由于实验条件和实验代价等限制，导致获得的珍贵数据资源比较少的数据集。本文对极大或极小数据集下的贝叶斯网络学习进行了研究，并提出了相关的解决方案...
- 李亚飞
- 关键词：贝叶斯网络网络流量
- 文献传递
- 贝叶斯网学习中一种有效的爬山算法被引量：9
- 2009年
- 提出在学习贝叶斯网下的一种行之有效的爬山算法,HCBest算法.该算法在学习网络结构形成环时,选择删除能提高打分值最多的边,直到没有环为止.实验证明,HCBest既可以作为一种独立的贝叶斯网学习方法,又可以作为其它复杂元启发方法的局部搜索算法.HCBest学出的网络在打分质量和结构上都比较好.在算法的简洁性和稳定性方面,HCBest的表现也令人满意.
- 单冬冬吕强李亚飞王磊
- 关键词：爬山算法打分制
